98印尼,加拿大最大的省努纳武特?

1、98印尼，加拿大最大的省努纳武特？

加拿大最大的省级行政区

其实你问的问题就是为什么高纬度地区人口稀少

我们看一下影响人口分布的因素

并不是说地球表面的人口分布仅由物理因素决定，因为在物理吸引力和约束的广泛框架内，文化因素强烈影响人类在地球上的分布方式（Hornby和Jones， 1980：20）。因此，除物理因素外，许多社会，人口，经济，政治和历史因素都会影响人口分布。

这些因素并非孤立地运作，而是相互结合。因此，人们不能孤立任何一个因素对人口分布的影响。此外，这些决定因素之间的相互作用通常非常复杂。因此，人口地理学家的首要任务是根据所有这些因素的影响来解释人口分布的不规则性，作为动态过程的一个组成部分。

影响人口分布的物理因素包括海拔和纬度，地形，气候，土壤，植被，水和矿物和能源的位置。值得注意的是，大多数物理因素仅通过气候条件间接影响人口分布。

纬度和海拔对人口分布的影响不能相互分离。由于降低的大气压力和低氧含量，高海拔通常对人类存在产生最终的生理限制。因此，在5000米以上的世界高山上可以看到很少的永久定居点，科学家在对人口垂直分布的详尽分析中表明，世界不同地区的数量和密度都随着海拔的升高而下降。

据介绍，世界上有超过56％的人口居住在离海平面200米的范围内，超过80％的人口在500米范围内。然而，在低纬度地区，这些地区虽然炎热且不太有利，但高海拔地区为人类居住提供了合适的条件。

拉巴斯城

非洲和拉丁美洲的山脉比平原更宜居，大城市在高海拔地区如雨后春笋般涌现。拉巴斯是世界上最高的城市（3,640米）和玻利维亚的首都，其存在归功于这一因素。与此相反，在高纬度地区，生活在离海平面几百米的地方变得非常困难。正是在这种背景下，一位着名的人口地理学家提到了“吸引山脉和击退山脉”。

地势特征在影响人口分布方面也发挥着重要作用。除了海拔影响。影响人类居住的地势特征的其他方面包括一般地形，坡度和坡向。人口的主要集中区域仅限于标有平坦地形的区域。坚固和起伏的地形限制了人口在任何地区的集结。

在平原遇到山脉的人口分布的世界地图上可以看到人口密度的突然变化。因此，喜马拉雅山脉的崛起标志着恒河平原人口稠密的北极限。同样，具有粗糙和起伏地形的德干高原在人口集中方面与平原不同。在山区，山谷为人类居住提供了合适的位置。同样，朝向太阳的斜坡为定居点的出现和增长提供了有利的位置。

在温带和其他高纬度地区尤其如此，其中日照非常重要。河谷可能会根据其他地理条件促进或限制人类住区。

在埃及，近98％的人口集中在尼罗河沿岸形成一条带子。与此相反，在热带沼泽和解剖的高原上，河谷倾向于排斥人口。

埃及人口密度图

在人口分布的所有地理影响中，气候条件可能是最重要的。

气候直接或间接地通过其对土壤，植被和农业的影响来影响人口分布，这些影响与人口分布格局有直接关系。此外，纬度和海拔等其他物理因素也可以通过气候条件对人口分布进行操作。

虽然气候最佳值很难界定，但极端的温度，降雨量和湿度肯定会限制地球任何地区的人口集中。在北半球，高纬度地区的极端寒冷条件阻止了人类居住。同样，世界炎热沙漠中极高的温度和干旱限制了人类的居住环境。因此，过去的一些地理学家已经达到了声称气候与人口分布之间存在确定性关系的程度。

然而，应该指出，人有能力适应不同的气候条件。这解释了热带地区的高密度，否则就会出现极端的气候条件。科学技术的进步极大地增强了人类适应不同气候条件的能力。虽然数量有限，但上个世纪阿拉斯加和西伯利亚的人口都归功于科学和技术的进步。

爪哇和亚马逊流域的案例也有助于驳斥气候与人口分布之间关系的确定性立场。虽然它们都经历了赤道气候，但在人口密度方面却存在显着差异。虽然爪哇是世界上最密集的地区之一，但亚马逊流域的人口稀少。

同样，土壤质量对世界人口的分布产生不可否认的影响。肥沃的冲积土和三角洲土壤可以支持密集的种群。因此，世界上大多数主要人口集中在河谷和三角洲。世界上伟大的文明几乎总是在肥沃的肥沃土壤上繁荣发展。同样，草原草原和丰富的火山土壤的黑钙土可以支持密集的人口。

另一方面，温带的贫瘠土壤加上繁殖能力非常差的豆荚，只能支撑稀疏的人口。例如，在加拿大，可以注意到粘性土壤和豆荚土壤之间的种群浓度存在显着差异。

重要的是要注意土壤的影响不能孤立地看待，即土壤影响人口分布与其他物理因素，主要是气候相关。

此外，技术进步可以在更大程度上改变土壤类型对人口集中的有效性。近年来现代技术的应用极大地提高了世界许多地区的种植利润率，这些地区迄今为止还不适合种植。

因此，这些地区最近吸引了人口迁入。与气候条件相关，不同的土壤类型会在地球表面产生各种各样的植被。反过来，这些为各种农业活动提供了对比环境，因此导致不同的人口密度。热带森林，稀树草原，苔原和针叶林为人类的占领和集中提供了不同的媒介。

一个地区的人口分布和密度在很大程度上取决于经济活动的类型和规模。相同的地理条件为不同类型和规模的经济活动的人提供了不同的机会。技术和经济进步可以带来一个地区人口分布的重大变化。例如，北美大草原为印第安人提供了不同的狩猎经济机会，十九世纪的牧场主，后来定居的农学家，最后是现代工业化和城市化的社会。

经济发展的每个阶段都标志着该地区人口密度和分布的深刻变化。在整个人类历史中，工业化和发现新的矿物和能源资源已经通过移民实现了人口的重新分配。在工业化前的农业社会中，人口分布通常相当均匀地分布，以响应种植作物的性质及其与物理条件的关系。

工业革命导致世界许多地区的人口分布发生了相当大的变化。密集的人口集中已经取代了长期建立的分散模式和普遍均匀的分布。最初，能源和矿产资源成为工业增长和人口集中的力量。在经济和技术进步之后，运输网络的改善，劳动力的空间流动性增加以及贸易的增加导致了地方产业的重要性下降。

例如，在发展中国家日益增长的商业活动，伴随着运输网络的改善，导致人口的大量重新分配和大型城市中心的出现。恰当地说，世界各地经济活动日益复杂和多样化，导致了一种新的人口分布格局。

在最近的时期，政府政策和政治因素已成为人口模式的重要决定因素。随着国家对经济活动的控制越来越多，政府政策导致世界一些地区的人口分布格局发生了重大变化。在昔日的苏联，由于科学和技术的进步，人口被引导到西伯利亚平原的部分地区，这些部分迄今不适合人类居住。同样，在天朝，在xx的鼓励下，大陆的内陆殖民统治导致了人口模式的重大变化。

在20世纪60年代末和70年代，约有1千万到1千5百万人被强行迁移到农村公社，以缓解城市就业压力。可以从西方的几个发达国家中引用鼓励向新地区迁移的政府诱因的例子。除政府政策外，政治事件也导致人口历史上的人口再分配。

战争迫使许多人从世界各地迁移到另一个地区。印度和巴基斯坦之间的分区后再分配，或者由于内战而导致数百万苏丹人流离失所，或者在20世纪70年代初将亚洲人驱逐出乌干达，这些都是政治事件如何导致人口模式变化的一些例子。

除了上面讨论的因素外，还应该在解释人口分布模式时考虑历史过程。人类住区的持续时间是任何地区人口集中程度的重要决定因素。世界上大多数人口密集的地区都有很长的人类居住历史，而某些地区的人口稀少可以部分地根据其最近的居住地来解释。

但是，不应该得出结论，在居住历史最悠久的地区总是能找到最高的密度。有几个以前繁荣和人口稠密的地区，现在只有人口稀少。北非和美索不达米亚，尤卡坦半岛和斯里兰卡东部的部分地区都是这样的例子。在此基础上，一些学者谈到了占领的周期，人口的规模和密度首先增加然后下降，然后再增加一个周期。

世界人口和经济分布基本上是一致的。

显然，加拿大最大的省，面积比印尼还大，人口只有4万，是受第一个因素（

物理因素）支配更大些。

2、东航坠机目前机长空姐乘客的赔偿问题是怎么样的？

东航的MU5735坠机事故已经过去半个多月了，目前对事故中遇难乘客的理赔工作已经开始，下一步还将开展对机组人员进行理赔。那么，对于遇难机组的理赔和遇难乘客的理赔会有哪些不同呢？

可以肯定的是，对机组人员的赔付，和对于乘客的赔付绝不会一样，因为这两种赔付方式，走得不是一个路子。

一、对遇难乘客的理赔

在前些日子东航空难搜索现场的新闻发布会上，有关领导宣布了对遇难乘客的理赔工作正式启动。不知大家注意了没有， 在领导的讲话中，有三个“关键词”:

1、按照国家相关政策进行理赔；

2、要和遇难乘客家属充分协商；

3、统一标准。

（1）国家对空难的理赔政策是如何规定的？

我们国家对于发生空难的乘客赔付标准也是随着社会发展不断地调整，1951年第一版赔付标准是每位遇难乘客赔付人民币1500元；1992年发布第二版标准，每位遇难乘客是5000元；1993年再次调整为7万元；最后一版是在2006年根据《国内航空运输承运人赔偿责任限额规定》提高到了40万元。

按照东航事故现场发布会所说的“相关政策”。2006年发布的标准，就是这次空难进行赔付的政策依据。

但是实际上，每次空难发生后，理赔金额都大大地高出当时所执行的标准。比如2000年武汉空难，每位遇难者赔付12.5万；2002年发生在大连的“五七”空难，每位遇难者赔付18.5万--19.5万；2004年包头空难，每人赔偿21.1万；2014年宜春空难，每人赔付96万。

2006年的赔付标准，已经过去了16年，社会又向前发展的一大步，人们的生命水平更高了，消费能力也更强了，因此， 这次东航空难的赔付金额不会低于96万元的宜春空难。目前已有专家建议将这次的空难赔付金额，提高到120万元，相信这个建议应该会得到采纳。当然，最后的赔付多少，还要看与遇难乘客家属“充分协商”的结果。

（2）与遇难乘客家属充分协商

专家建议的120万元的金额能实现吗？或者说，120万元的建议能保住吗？会不会突破呢？

东航的3.21空难，遇难乘客123名，家属来了几百名，这个协商工作很难做。既然专家建议提高的120元，那么，这个120万，很可能就是家属“协商”底线。120万，很难保住，最后协商的结果，相信不会低于150万元。

（3）统一标准

标准是有了，但是能不能统一，这很难说。

100多个家庭，情况非常复杂，一般来说，经过调查协商，要综合各种不同的家庭情况，以“就高不就低”的原则，最后做一个统一标准。这样，不同的家庭情况都会得到一定的兼顾，当然这是非常理想的情况。但是实际情况如何？

1999年上海空难，只有一名家属接受了52.5万元的赔偿金，另外4名遇难者家属通过法律途径，有两个遇难者家属得到了88万元，另两个遇难者家属分别得到了108万元和111万元。

2010年宜春空难，公开报道是每位遇难者家属获赔96万元，实际上是96万--180万不等。

至于乘客购买商业保险的赔付，因为每个乘客的情况千差万别，有的有买，有的没有买，买的品种也不一样。另外，乘客购买商业保险赔付与航空公司的赔付没有关系，所以，在此就不做多说。

二、对于机组人员的赔付

对于机组人员的赔付和对遇难者的赔付完全不同。这次对空难乘客的赔付，是根据2006年《国内航空运输承运人赔偿责任限额规定》为依据进行的，这是针对乘客的规定，与相关机组不发生关系。

那么空难机组人员是如何赔付的呢？同样，我们也不说商业保险这一块。

对于机组人员的赔付，主要是来自公司给交付的劳动保险对职工因公死亡的赔付和公司的人道主义赔付。

（一） 劳动保险的赔付

1、丧葬补助金

丧葬补助金为6个月的当地上年度职工每月平均工资。

东航的MU5735航班 属于东航云南分公司，是按照云南地区的标准来发给丧葬补助金的。2021年云南的月平均工资没有公布，我们就按照2020年的数据来计算。

2020年，云南城镇职工年平收入是69106元 :

69106➗12=5759元，

5759✘6=34553元，

机组的丧葬补助金是34553元。

这一部分机组人员都是一样的。

（二） 一次性工亡补助金

按照国家对因公死亡发给补助金的政策，职工因公死亡，发给一次性工亡补助金为上年度全国城镇人均可支配收入的20倍。

东航的这次坠机事故，发生在今年的3月21号，按照上述政策，要按照2021年的全国城镇居民可支配收入的20倍来赔付。根据国家发布的统计数据，2021年，全国城镇居民平均可支配收入是47412元 :

47412✘20=948200元，

机组一次性工亡补助金为94.82万元。

这一部分，机组人员也是相同。

（三）供养亲属抚恤金

这一部分区别就比较大了，职工因公死亡，符合供养亲属条件的亲属，享有抚恤金待遇。标准是 : 以工亡职工本人工资为基数，配偶每月为40%；其他供养亲属每人每月30%；孤寡老人和孤儿，每人每月增加10%。所有供养亲属抚恤金只和不超过工亡职工的生前工资。

东MU5735空难中遇难的机组人员当中，机长工资是最高的，每年年薪为80万元。其他的副机长等直到空姐，一层比一层低，最低的是空姐，年薪一般不超过15万元。当然年终奖不算，因为供养亲属抚恤金是按照工资来计算的。

还有9个机组人员家庭各不相同，每个人都有哪些供养亲属，也属于个人隐私，外人不得而知。这部分的赔偿，你就知道机长最多，空姐最少就是了。

总之，发生一次空难，上百人甚至几百人遇难，给每个家庭都带来了巨大的灾难，赔付再多的钱，也难以抚平亲属们心中的创伤。安全，我们只要安全。我们要高高兴兴的旅行，安安全全地回家，一路顺风。

3、中国有没有原始森林？

中国陆地国土面积大约960万平方公里，而原始森林总面积大约有16万平方公里，约战我国森林总面积7.5%，跟山西省差不多大。

我国陆地自然带主要有荒漠、森林、草原三类，其中草原主要分布于内蒙古等北方地区，荒漠分布在西北方，森林则分布在东北及西南地区。

从未遭到人类破坏，且具备鲜明生态特征的森林，可以被称为原始森林，一经破坏很难恢复，下面盘点几个我国境内的原始森林。

大兴安岭在古时被称为大鲜卑山，旧石器时代就有人类居住的痕迹，是中华文明主要发源地之一，山脉位于我国东北部，跨越内蒙古自治区、黑龙江省，地势从北向南逐步升高。

在蛮荒时代，大兴安岭地区还是一片汪洋，到了古生代时期，频繁的地壳运动产生了海陆交汇区域，之后在海西运动的背景下，大片海水朝东退泄，陆地开始上升，也就初步形成了如今的褶皱带。

燕山运动后，在西伯利亚版块和中国版块的挤压下，褶皱带再次上升，后续大兴安岭地区仍然会经历各种频繁的地壳运动，直到第四纪之后，那片地区才最终形成了我们如今看到的大兴安岭。

大兴安岭冬短夏长，冬季7个月以上，温度低于零下40℃，夏季只有短短2个月，无霜期仅有90~120天。

大兴安岭林地面积高达730万公顷，森林覆盖率为74.1%，内有400多种珍禽异兽，1000多种野生植物，不乏大量国家一级保护珍惜物种。

神农架在远古同样是一片汪洋，在燕山运动和喜马拉雅运动的作用下逐渐升为多级陆地，它的人文历史可追溯到20多万年前，相传是华夏始祖、神农炎帝在此搭架采药、疗民疾矢的地方，到了封建社会，由于谷深林密，交通不便，历来也是各大王朝屯兵的重地。

神农架平均海拔1700米，海拔3000米以上的山峰有6座，2500米以上有20座，最高峰为3105.4米。

关于神农架的传说有很多，主要分两类，即神农架野人传说和白化生物。

关于野人之闻，时光可回溯到1956年，当时村民声称遭到了野人的袭击，到了1976年，我国中科院集合了100多号专业人士，前往神农架深处探寻野人踪迹，并无收获。

1977年，我国有关部门扩大范围，耗时1年，搜遍了1500多平方公里的林区，也没有找到野人踪迹。

1999年，我国有关部门正式宣布，神农架野人传说是假的，因为我国科考队几乎搜寻了整个神农架，别说是野人，就连野人脚印、毛发都没找到，况且野人想要繁衍下去，族群数量应该在50以上，野人之说为假。

再来说说，神农架神秘的白化生物之谜，有人说神农架深处有神秘力量，所以很多生物都是白色的，这种说法也是假的。

神农架深处确实有30多种白化生物，例如白蛇、白獐、白麂、白龟、白金丝猴、白苏门羚、白皮鹭等，它们之所以白化是因为神农架丛林密布，阳光照不进去，在漫长的进化过程中，大量物种体内的基因就发生了突变，在繁衍后，白化物种的数量也在增加，举个例子，同样是非洲人，但生活在密林中的俾格米人，肤色就比其他非洲人要白很多。

根据科考研究，神农架有3700多种植物，其中有维管束植物199科872属3562种，1060多种动物，不乏华南虎、金丝猴、金钱豹等珍稀物种。

神农架深处之所以不对外开放，不是里面有神秘未知力量，而是神农架深处太过重要，里面的原始生态环境很脆弱，但凡被破坏一丁点，都是重大损失。

就拿金丝猴来讲，在外界都快濒临灭绝了，幸运的是在神农架深处，还有1500多只，又或者是中国本土蜜蜂，目前外界的中国本土蜜蜂近乎灭绝，神农架是各类珍惜物种最后的港湾。

尖峰岭热带雨林位于乐东黎族自治县境内，面积约1600公顷，整体植被完整性和生物多样性都排在我国众多雨林的前列，森林植被覆盖率更是高达98%。

尖峰岭主峰1412米，最低海拔仅200米，超过1000多米的高差，形成了7种植物生态体系，海南85%的野生动物和75%植物都在其中，内有2800多种维管植物，4300多种动物。

特别要讲一讲的是桫椤，目前地球上仅存的恐龙时代木本蕨类植物，不出意外只有桫椤了，而在尖峰岭热带雨林中，就存活这白桫椤、黑桫椤、大叶黑桫椤三类桫椤树，科考人员抬头望去，仿佛又回到了远古恐龙时代。

尖峰岭热带雨林是我国第一个热带雨林国家森林公园，荣获“中国最美十大森林之一”，每年都会吸引国内外专家前来考察。

九寨沟位于青藏高原向四川盆地过渡地带，形成原因也是地壳运动后的褶皱带发育，之后褶皱带提升后再加上多种因素结合，最终形成了绝美艳丽的九寨沟。

九寨沟整体南高北低，北部峰岭海拔约2000米，中部就超过了4000米，到了南部基本都在4500米以上，保护区内森林覆盖率超过了80%，例如名贵的冬虫夏草、雪莲、雪茶、川贝母、天麻等。

2020年，我国有关部门还在九寨沟新发现了两种珍稀濒危苔藓植物，即耳坠苔和花斑烟杆藓，对科学研究有重大意义。

九寨沟保护区内除了植被丰富外，还分布着大概122种陆栖脊椎动物，例如大熊猫、红腹锦鸡、金丝猴等等。

虽然2017年九寨沟发生了7.0级地震，不过在大自然的自我恢复下，2021年9月28日，九寨沟景区已经全面开放，客观的说，到了四川重庆不去下九寨沟，真的有点遗憾，九寨沟的美，很难用言语来表达，但去过的游客基本没有差评。

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4、198个国家人口排序？

199:梵蒂冈→842→0.0001‰

198:圣赫勒拿→4131→0.0006‰

197:图瓦卢→10,140→0.0014‰

196:瑙鲁→10,500→0.0014‰

195:帕劳→21,057→0.0029‰

194:圣马力诺→32,572→0.0045‰

193:摩纳哥→37,393→0.0051‰

192:列支敦士登→37,623→0.0052‰

191:北马里亚纳群岛→45,259→0.0062‰

190:圣基茨和尼维斯→55,368→0.0076‰

189:马绍尔群岛→56,787→0.0078‰

188:多米尼克→72,297→0.0099‰

187:安道尔→79,403→0.011‰

186:塞舌尔→91,689→0.013‰

185:安提瓜和巴布达→93,758→0.013‰

184:密克罗尼西亚联邦→102,100→0.014‰

183:基里巴斯→105,920→0.015‰

182:汤加→105,970→0.015‰

181:格林纳达→107,830→0.015‰

180:圣文森特和格林纳丁斯→107,940→0.015‰

179:圣卢西亚→183,680→0.025‰

178:萨摩亚→193,470→0.027‰

177:圣多美和普林西比→204,030→0.028‰

176:瓦努阿图→260,820→0.036‰

175:巴巴多斯→287,390→0.039‰

174:冰岛→329,610→0.045‰

173:马尔代夫→336,410→0.046‰

172:伯利兹→351,560→0.048‰

171:巴哈马→385,880→0.053‰

170:马耳他→425,800→0.058‰

169:文莱→441,220→0.06‰

168:佛得角→523,670→0.072‰

167:卢森堡→555,700→0.076‰

166:苏里南→558,200→0.076‰

165:所罗门群岛→600,090→0.082‰

164:黑山→604,250→0.083‰

163:阿拉伯撒哈拉民主共和国→638,760→0.087‰

162:不丹→778,130→0.107‰

161:圭亚那→781,450→0.107‰

160:科摩罗→798,120→0.109‰

159:赤道几内亚→817,240→0.112‰

158:斐济→902,980→0.124‰

157:吉布提→939,250→0.129‰

156:塞浦路斯→1,203,900→0.165‰

155:斯威士兰→1,291,300→0.177‰

154:爱沙尼亚→1,303,600→0.179‰

153:东帝汶→1,309,100→0.179‰

152:毛里求斯→1,329,600→0.182‰

151:特立尼达和多巴哥→1,332,700→0.183‰

150:巴林→1,472,600→0.2‰

149:加蓬→1,767,200→0.24‰

148:几内亚比绍→1,799,900→0.25‰

147:科索沃→1,852,400→0.25‰

146:冈比亚→1,969,300→0.27‰

145:拉脱维亚→1,986,100→0.27‰

144:斯洛文尼亚→2,043,700→0.28‰

143:莱索托→2,078,900 →0.28‰

142:卡塔尔→2,117,900→0.29‰

141:马其顿→2,126,600→0.29‰

140:博茨瓦纳→2,140,100→0.29‰

139:纳米比亚→2,339,400→0.32‰

138:牙买加→2,788,000→0.38‰

137:立陶宛→2,954,900→0.4‰

136:亚美尼亚→2,976,600→0.41‰

135:蒙古国→3,060,100→0.42‰

134:阿尔巴尼亚→3,195,900→0.44‰

133:乌拉圭→3,426,800→0.47‰

132:科威特→3,533,300→0.48‰

131:摩尔多瓦→3,549,400→0.49‰

130:阿曼→3,590,500→0.49‰

129:波斯尼亚和黑塞哥维那→3,835,300→0.53‰

128:巴拿马→4,025,600→0.55‰

127:毛里塔尼亚→4,165,800→0.57‰

126:克罗地亚→4,254,600→0.58‰

125:格鲁吉亚→4,432,500→0.61‰

124:黎巴嫩→4,468,300→0.61‰

123:新西兰→4,648,500→0.64‰

122:巴勒斯坦→4,705,200→0.64‰

121:利比里亚→4,749,100→0.65‰

120:爱尔兰→4,842,100→0.66‰

119:刚果（布）→4,850,500→0.66‰

118:中非共和国→4,926,400→0.67‰

117:哥斯达黎加→5,061,900→0.69‰

116:挪威→5,085,500→0.7‰

115:土库曼斯坦→5,412,600→0.74‰

114:斯洛伐克→5,432,900→0.74‰

113:新加坡→5,488,500→0.75‰

112:芬兰→5,491,500→0.75‰

111:丹麦→5,648,000→0.77‰

110:吉尔吉斯斯坦→ 5,934,400→0.81‰

109:尼加拉瓜 →6,257,200→0.86‰

108:萨尔瓦多→ 6,377,900→0.87‰

107:塞拉利昂→ 6,535,100→0.9‰

106:利比亚 →6,679,000→0.91‰

105:厄立特里亚→ 6,760,400→0.93‰

104:约旦 →6,888,700→0.94‰

103:巴拉圭 →7,037,500→0.96‰

102:保加利亚 →7,079,800→0.97‰

101:塞尔维亚 →7,090,000→0.97‰

100:老挝 →7,105,200→0.97‰

99:多哥 →7,408,300→1.01‰

98:巴布亚新几内亚 →7,753,900→1.06‰

97:瑞士 →8,064,300→1.1‰

96:以色列→ 8,424,400→1.15‰

95:奥地利 →8,441,500→1.16‰

94:洪都拉斯 →8,552,400→1.17‰

93:塔吉克斯坦→ 8,617,000→1.18‰

92:白俄罗斯→ 9,327,200→1.28‰

91:瑞典 →9,581,600→1.31‰

90:阿塞拜疆→ 9,614,600→1.32‰

89:匈牙利→ 9,853,400→1.35‰

88:阿联酋 →10,394,000→1.42‰

87:捷克 →10,460,000→1.43‰

86:海地 →10,498,000→1.44‰

85:葡萄牙→ 10,604,000→1.45‰

84:多米尼加→ 10,835,000 →1.48‰

83:索马里 →10,865,000 →1.49‰

82:希腊→ 11,130,000 →1.52‰

81:比利时→ 11,160,000 →1.53‰

80:突尼斯 →11,206,000 →1.53‰

79:古巴 →11,224,000 →1.54‰

78:玻利维亚→ 11,226,000 →1.54‰

77:贝宁→ 11,274,000→ 1.54‰

76:布隆迪 →11,287,000 →1.55‰

75:南苏丹→ 11,995,000→ 1.64‰

74:几内亚→ 12,713,000 →1.74‰

73:卢旺达→ 12,793,000 →1.75‰

72:乍得 →13,480,000 →1.85‰

71:塞内加尔→ 15,186,000 →0.21%

70:赞比亚→ 15,882,000 →0.22%

69:柬埔寨→ 15,902,000 →0.22%

68:津巴布韦 →16,250,000→ 0.22%

67:危地马拉→ 16,318,000 →0.22%

66:厄瓜多尔→ 16,407,000→ 0.22%

65:马里 →16,467,000 →0.23%

64:荷兰→ 16,980,000→ 0.23%

63:哈萨克斯坦→ 17,062,000→ 0.23%

62:马拉维→ 17,740,000 →0.24%

61:智利 →18,057,000→ 0.25%

60:布基纳法索 →18,589,000→ 0.25%

59:尼日尔 →19,799,000→0.27%

58:罗马尼亚 →19,874,000→0.27%

57:斯里兰卡→ 21,099,000→0.29%

56:科特迪瓦→ 21,543,000→0.30%

55:安哥拉→ 22,567,000 →0.31%

54:叙利亚→ 23,229,000→ 0.32%

53:喀麦隆 →23,601,000 →0.32%

52:澳大利亚→ 23,957,000→ 0.33%

51:马达加斯加→ 25,066,000→ 0.34%

50:朝鲜 →25,302,000→ 0.35%

49:也门→ 26,482,000→ 0.36%

48:加纳→ 27,268,000→ 0.37%

47:莫桑比克→ 27,761,000 →0.38%

46:尼泊尔→ 29,273,000 →0.40%

45:沙特阿拉伯→ 30,069,000→ 0.41%

44:乌兹别克斯坦→ 30,911,000→ 0.42%

43:马来西亚→ 31,163,000 →0.43%

42:秘鲁→ 31,241,000 →0.43%

41:委内瑞拉→ 31,785,000 →0.42%

40:阿富汗 →33,278,000 →0.46%

39:摩洛哥 →33,932,000 →0.46%

38:伊拉克→ 35,820,000 →0.49%

37:加拿大→ 35,873,000 →0.49%

36:波兰 →38,438,000→ 0.53%

35:阿尔及利亚→ 40,320,000 →0.55%

34:苏丹 →41,031,000→ 0.56%

33:乌干达→ 41,833,000→ 0.57%

32:乌克兰 →42,544,000 →0.58%

31:阿根廷 →42,783,000 →0.59%

30:肯尼亚 →47,590,000→ 0.65%

29:西班牙→ 47,847,000 →0.66%

28:哥伦比亚 →48,479,000 →0.66%

27:韩国 →50,464,000→ 0.69%

26:坦桑尼亚 →51,728,000 →0.71%

25:缅甸 →55,125,000 →0.76%

24:南非→ 55,281,000→ 0.76%

23:意大利→ 60,547,000→ 0.83%

22:英国 →65,040,000→ 0.89%

21:法国→ 67,019,000→ 0.92%

20:泰国→ 68,311,000 →0.94%

19:刚果（金）→ 72,853,000 →1%

18:土耳其→ 77,720,000→ 1.06%

17:伊朗→ 78,920,000→ 1.08%

16:德国→ 79,758,000 →1.09%

15:埃及 →90,155,000 →1.23%

14:越南→ 92,658,000 →1.27%

13:菲律宾→ 102,410,000 →1.40%

12:埃塞俄比亚→ 104,030,000→ 1.42%

11:墨西哥 →126,270,000 →1.73%

10:日本→ 126,820,000 →1.73%

9:俄罗斯 →146,350,000 →2%

8:孟加拉国 →164,620,000 →2.25%

7:尼日利亚 →182,310,000→ 2.50%

6:巴基斯坦→ 192,400,000→ 2.64%

5:巴西→ 205,290,000 →2.81%

4:印尼→ 257,740,000 →3.53%

3:美国 →322,760,000→ 4.42%

2:印度→ 1,304,200,000 →17.86%

1:中国 →1,405,37

5、2020东京奥运会男子100米预赛全组？

2020东京奥运会男子100米预赛，加拿大的德-格拉塞9秒91排名预赛总成绩第一，中国飞人苏炳添以10秒05获得第四小组第二名晋级半决赛。另一名中国选手吴智强在第一组跑出0秒18排名第四遗憾无缘决赛。谢震业在第三小组跑出10秒16排名第五也无缘晋级。

中国选手吴智强在第一小组第1道，他本赛季跑出10秒11的个人最佳。个人最好成绩9秒896的法国名将维考特在第3道，他本赛季最好成绩10秒17。牙买加的特雷西在第4道，他PB是9秒96本赛季最好成绩10秒00。土耳其的巴恩斯在第5道，他个人最好成绩10秒08本赛季仅跑出10秒38。东道主选手多田修平在第7道，今年6月6日在鸟取市的布势田径赛上，他在+2.0米/秒条件下跑出10秒01的个人最佳。美国选拔赛亚军罗尼-布莱克在第8道，本赛季他跑出9秒85的个人最佳。中国台北飞人杨俊瀚在第9道，他最好成绩10秒11本赛季仅跑出10秒24。

谢震业在第三小组第2道，他个人PB9秒97本赛季跑出10秒15，本赛季最好成绩排名该小组并列第6位。这个小组第4道的意大利选手雅各布斯和第7道日本名将山县亮太，本赛季个人最好成绩都是9秒95，当然山县亮太的9秒95是在6月的鸟取布势赛上凭+2.0米/秒的大风跑出来的。这个小组意大利的雅各布斯以9秒94创全国新纪录列小组第一，牙买加的塞维利亚10秒04第二，南非的马斯万安尼-肖恩10秒12第三，日本的山县亮太10秒15第四，谢震业跑出10秒16排名小组第五。

苏炳添在第四组第4道，他个人最好成绩9秒91，本赛季跑出9秒98，赛季个人最好成绩列小组第二，仅第1道的南非选手莱奥特莱拉的9秒94比苏炳添快。在苏炳添旁边的第5道，是印尼00后飞人佐利，他本赛季跑出10秒35个人最好成绩是10秒03。日本选手小池佑贵在第7道，本赛季他跑出10秒13。圣基茨和尼维斯的罗杰斯-杰森在第8道，本赛季他跑出10秒01。这一组出发后苏炳添保持明显领先，他与南非选手莱奥特莱拉几乎同时撞线，苏炳添临近终点明显有放缓脚步的动作。莱奥特莱拉10秒04列第一，苏炳添10秒05第二，罗杰斯-杰森10秒21排名第三，小池佑贵10秒22第四名。

按照规则，七个小组前三名和另外成绩最好的三个选手获得晋级半决赛的资格，各小组前三名之外美国的布罗梅尔10秒05最快，意大利的菲利普10秒10第二好，英国的普雷斯科德以10秒12排第三，这三人获得晋级半决赛的资格。