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研究利比亚时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断利比亚的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
Libya:Total fisheries production (metric tons)
下载数据指标代码:ER.FSH.PROD.MT | 国家/经济体代码:LBY
利比亚的Total fisheries production (metric tons)在1960年至2023年有64个有效观测值。长期看,最新值较起点变化30,127(约+1496.6%);最近五个有效年份整体呈下降。
利比亚:水产品总产量(公吨)历年数据
单位:metric tons
| 年份 | 数值 |
|---|---|
| 2023 | 32,140 |
| 2022 | 32,595 |
| 2021 | 31,961 |
| 2020 | 31,814 |
| 2019 | 32,345 |
| 2018 | 32,154 |
| 2017 | 31,884 |
| 2016 | 29,929 |
| 2015 | 25,740 |
| 2014 | 24,643 |
| 2013 | 35,514 |
| 2012 | 34,664 |
| 2011 | 30,014 |
| 2010 | 50,116 |
| 2009 | 52,227 |
| 2008 | 47,760 |
| 2007 | 32,166 |
| 2006 | 35,040 |
| 2005 | 37,783 |
| 2004 | 40,190 |
| 2003 | 41,994 |
| 2002 | 44,053 |
| 2001 | 47,336 |
| 2000 | 50,009 |
| 1999 | 43,643 |
| 1998 | 37,959 |
| 1997 | 36,925 |
| 1996 | 36,024 |
| 1995 | 34,448 |
| 1994 | 33,518 |
| 1993 | 31,103 |
| 1992 | 28,908 |
| 1991 | 26,106 |
| 1990 | 24,804 |
| 1989 | 22,058 |
| 1988 | 21,690 |
| 1987 | 18,622 |
| 1986 | 17,947 |
| 1985 | 15,901 |
| 1984 | 11,980 |
| 1983 | 10,122 |
| 1982 | 14,706 |
| 1981 | 13,130 |
| 1980 | 12,752 |
| 1979 | 4,500 |
| 1978 | 4,355 |
| 1977 | 2,046 |
| 1976 | 4,059 |
| 1975 | 4,949 |
| 1974 | 4,769 |
| 1973 | 2,975 |
| 1972 | 2,549 |
| 1971 | 5,600 |
| 1970 | 5,500 |
| 1969 | 6,500 |
| 1968 | 5,560 |
| 1967 | 4,236 |
| 1966 | 3,324 |
| 1965 | 2,924 |
| 1964 | 1,600 |
| 1963 | 1,400 |
| 1962 | 1,500 |
| 1961 | 1,700 |
| 1960 | 2,013 |
Total fisheries production measures the volume of aquatic species caught by a country for all commercial, industrial, recreational and subsistence purposes. The harvest from mariculture, aquaculture and other kinds of fish farming is also included.
可供参考的中文翻译:水产品总产量衡量的是一个国家出于商业、工业、休闲和自给自足等各类目的所捕获的水生生物总量。水产养殖、海水养殖及其他形式的鱼类养殖产出也包含在内。
研究利比亚时,通常会先查看人口、GDP、人均GDP、经济增长率、贸易开放度、通胀、预期寿命、教育和环境排放等基础指标。这些变量能帮助用户快速判断利比亚的经济规模、居民收入、增长波动、人口结构和可持续发展压力。
当前构建中,利比亚最新有值年份为 - 年,最新年份有值指标数为 0,覆盖年份范围为 --- 年,数据总体缺失率约 0%。这意味着不同指标的可用年份并不完全一致,下载长面板后需要先检查缺失值再设定样本区间。
利比亚 WDI 数据适合用于宏观经济描述、国家画像、时间序列趋势、跨国比较和变量筛选。若用于回归分析,应优先统一年份、单位和价格口径,并记录数据下载日期;若用于课堂报告,可以围绕一组核心变量解释利比亚与全球或同地区国家的差异。
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