Villes de Chili avec latitude & longitude – Téléchargez en Excel, CSV, SQL, JSON, XML
Dernière mise à jour : 07 février 2026.
Voici un échantillon sélectionné de 100 villes clés de Chile, incluant des données essentielles telles que la latitude, la longitude, la région administrative et d'autres attributs utiles.
Cet aperçu est extrait de notre base de données complète, qui comprend un total de 2728 localisations géographiques dans tout le pays.
Que vous travailliez sur de la cartographie, de l’analyse de données ou du développement d’applications, nos données sont disponibles pour un usage personnel ou commercial.
Tous les formats sont téléchargeables : Excel (.xlsx), CSV, SQL, JSON et XML.
Capitale mise en avant : La capitale officielle de Chili est Santiago.
| Geoname_ID | City | Alternate_Name | Country_Code | Region | Sub_region | Latitude | Longitude | Elevation | Population | Timezone | Fcode_Name |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 11982115 | Villa Don Bosco | Villa Don Bosco | CL | O’Higgins Region | -34.75544 | -70.71707 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3894871 | Chonchi | Chonch,Chonchi,Trongchue,Trongchü,chonchi,chwnchy shyly,qiong qi,shwnshy,Чончи,شونشي,چونچی، شیلی,瓊奇,촌치 | CL | Los Lagos Region | Provincia de Chiloé | -42.62387 | -73.775 | 12572 | America/Santiago | populated place | |
| 11953891 | Las Tejas | Las Tejas | CL | Biobío | -37.17244 | -72.37988 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956208 | La Palmera | La Palmera | CL | Maule Region | -36.06028 | -71.87463 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954526 | San José | San Jose,San José | CL | Biobío | -37.50355 | -72.79247 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899668 | Los Potreros | Los Potreros | CL | Araucanía | -39.08143 | -71.4925 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956909 | Las Pitras | Las Pitras | CL | Maule Region | -36.29285 | -71.56477 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965975 | Piedra Lisa | Piedra Lisa | CL | Biobío | -36.41581 | -72.19717 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3885456 | La Ligua | CL | Valparaíso | Petorca Province | -32.45242 | -71.23106 | 24857 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004259 | Las Chimbas | Las Chimbas | CL | Maule Region | -35.4535 | -71.96077 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956057 | El Laurel | El Laurel | CL | Biobío | -37.85943 | -72.33854 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11900875 | Refugio Choshuenco | Refugio Choshuenco | CL | Los Ríos Region | -39.9369 | -72.09588 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013552 | Contantué | Contantue,Contantué | CL | Maule Region | -35.01026 | -71.79519 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899657 | Trafampulli | Trafampulli | CL | Araucanía | -39.07154 | -71.8378 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965973 | Totoral | Totoral | CL | Biobío | -36.44902 | -72.24842 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11946004 | El Esfuerzo | El Esfuerzo | CL | Araucanía | -38.94625 | -72.29945 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945668 | La Unión | La Union,La Unión | CL | Araucanía | -38.20654 | -72.43221 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945746 | Aillinco | Aillinco | CL | Araucanía | -38.41064 | -73.38701 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11900530 | Maite | Maite | CL | Araucanía | -39.31788 | -71.48258 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917521 | Codahue | Codahue | CL | Araucanía | -38.57644 | -72.1847 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897460 | Dollinco | Dollinco | CL | Los Ríos Region | -39.50886 | -72.86182 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11966929 | El Espinal | El Espinal | CL | Biobío | -36.65842 | -72.23661 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3884297 | La Sirena | La Sirena | CL | O’Higgins Region | -34.52476 | -72.02288 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11900667 | Carén Bajo | Caren Bajo,Carén Bajo | CL | Araucanía | -39.45085 | -71.55378 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11982132 | El Manzano | El Manzano | CL | Maule Region | -34.94898 | -70.90204 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945901 | Puerto Esperanza | Puerto Esperanza | CL | Araucanía | -38.78207 | -73.37668 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12524997 | Los Chenques | Los Chenques | CL | Biobío | -37.82684 | -71.56906 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12469584 | San Luis | San Luis | CL | Santiago Metropolitan | -33.7367 | -70.85845 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917517 | Reducción Quilapán | Reduccion Quilapan,Reducción Quilapán | CL | Araucanía | -38.54839 | -72.2424 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11949782 | Verdún | Verdun,Verdún | CL | Biobío | -37.77004 | -72.23726 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11918166 | Reducción Huerere | Reduccion Huerere,Reducción Huerere | CL | Araucanía | -38.98799 | -72.01906 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11955846 | Los Alpes | Los Alpes | CL | Araucanía | -37.72605 | -73.01277 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12009507 | El Parrón | El Parron,El Parrón | CL | O’Higgins Region | -34.20131 | -71.27336 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11955777 | Rucaraqui | Rucaraqui | CL | Biobío | -37.70036 | -73.52474 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945607 | Tranaquepe | Tranaquepe | CL | Biobío | -38.20023 | -73.43458 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897847 | Los Bajos | Los Bajos | CL | Los Ríos Region | -39.77166 | -72.50681 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11949836 | Nihuinco | Nihuinco | CL | Biobío | -37.74861 | -72.12936 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954432 | Quidico | Quidico | CL | Biobío | -37.36526 | -73.59696 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11981448 | El Tropezón | El Tropezon,El Tropezón | CL | O’Higgins Region | -34.16513 | -70.77156 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11981893 | La Pimpinela | La Pimpinela | CL | O’Higgins Region | -34.33308 | -70.72571 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945800 | Reducción Paillal | Reduccion Paillal,Reducción Paillal | CL | Araucanía | -38.50654 | -72.7263 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12010441 | Bellavista | Bellavista | CL | O’Higgins Region | -34.40854 | -72.02631 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3887340 | Iloca | Iloca,Lloca | CL | Maule Region | -34.94285 | -72.18569 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899700 | Termas de Huife | Termas de Huife | CL | Araucanía | -39.22602 | -71.64408 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11896925 | Colonia Cerro Azul | Colonia Cerro Azul | CL | Araucanía | -39.17257 | -73.04004 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897478 | Reducción Pononoco | Reduccion Pononoco,Reducción Pononoco | CL | Los Ríos Region | -39.51862 | -72.54009 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12100722 | Los Álamos | Los Alamos,Los Álamos | CL | Aysén | -47.33211 | -72.67233 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013497 | Barba Rubia | Barba Rubia | CL | Maule Region | -34.94923 | -71.64869 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11981436 | El Porvenir | El Porvenir | CL | O’Higgins Region | -34.12599 | -70.72245 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917684 | Reducción Llaima | Reduccion Llaima,Reducción Llaima | CL | Araucanía | -38.88778 | -71.75286 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11894640 | La Fortuna | La Fortuna | CL | Los Lagos Region | -40.86353 | -72.71841 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945650 | Palo de Rueda | Palo de Rueda | CL | Araucanía | -38.22226 | -73.0943 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11966991 | Copiulemu | Copiulemu | CL | Biobío | -36.89377 | -72.80704 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12101091 | La Esperanza | La Esperanza | CL | Aysén | -47.46771 | -72.54631 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013433 | Cardonal | Cardonal | CL | O’Higgins Region | -34.74721 | -71.73477 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3894426 | Coyhaique | Coihaique,Coyhaique,GXQ,Kojajke,Койайке | CL | Aysén | Provincia de Coyhaique | -45.57524 | -72.06619 | 45787 | America/Santiago | seat of a first-order administrative division | |
| 11965965 | Pangue | Pangue | CL | Biobío | -36.41847 | -72.43415 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12468880 | Santa Rosa | Santa Rosa | CL | Valparaíso | -32.84039 | -71.22673 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11894627 | Pajaritos | Pajaritos | CL | Los Lagos Region | -40.66215 | -72.12663 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945792 | Santo Domingo | Santo Domingo | CL | Araucanía | -38.54503 | -73.02492 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12525015 | Paso Hondo | Paso Hondo | CL | Biobío | -36.93369 | -72.56401 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897880 | La Linea | La Linea | CL | Los Ríos Region | -39.82084 | -72.49529 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11363723 | Termas del Flaco | Termas del Flaco | CL | O’Higgins Region | -34.95776 | -70.43695 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897888 | El Cadillal | El Cadillal | CL | Los Ríos Region | -39.99133 | -73.51235 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3899525 | Antuco | Antuco | CL | Biobío | Provincia de Biobío | -37.33007 | -71.67467 | 0 | America/Santiago | populated place | |
| 12004370 | Purapel Alto | Purapel Alto | CL | Maule Region | -35.64523 | -72.0182 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11964734 | Santa María | Santa Maria,Santa María | CL | Biobío | -36.24794 | -72.22782 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965882 | El Calabozo | El Calabozo | CL | Biobío | -36.31267 | -72.2906 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12010402 | La Aguada | La Aguada | CL | O’Higgins Region | -34.33965 | -71.82777 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11967941 | Los Cipreses | Los Cipreses | CL | Maule Region | -35.04837 | -70.56529 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11953883 | El Membrillo | El Membrillo | CL | Biobío | -37.14387 | -72.84351 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12012668 | Neuquén | Neuquen,Neuquén | CL | O’Higgins Region | -34.58763 | -71.38272 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11966035 | Santa Adela | Santa Adela | CL | Biobío | -36.57547 | -72.64515 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11956914 | Los Canelos | Los Canelos | CL | Maule Region | -36.22072 | -71.36174 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11893837 | Aguas Negras | Aguas Negras | CL | Los Ríos Region | -40.08335 | -72.65235 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12002290 | Idahue Chico | Idahue Bajo | CL | Maule Region | -34.99614 | -71.96719 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12525003 | Ñiquén | Niquen,Ñiquén | CL | Biobío | -36.29648 | -71.97683 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945623 | El Desengaño | El Desengano,El Desengaño | CL | Araucanía | -38.1804 | -72.67951 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11954527 | Santa Adriana | Santa Adriana | CL | Biobío | -37.55418 | -72.83641 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11982109 | Pidihuinco Alto | Pidihuinco Alto | CL | O’Higgins Region | -34.77233 | -70.92088 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12004458 | Las Rosas | Las Rosas | CL | Maule Region | -35.90341 | -72.08068 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11966933 | Porvenir | Porvenir | CL | Biobío | -36.71524 | -72.06432 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11897844 | San Clemente | San Clemente | CL | Los Ríos Region | -39.72905 | -72.46272 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11917488 | Las Vegas | Las Vegas | CL | Araucanía | -38.4647 | -71.82107 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965954 | Goropeumo | Goropeumo | CL | Biobío | -36.44425 | -72.65605 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11899688 | Reducción Malloco | Reduccion Malloco,Reducción Malloco | CL | Araucanía | -39.31947 | -72.1544 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11900543 | Reducción Gualapulli | Reduccion Gualapulli,Reducción Gualapulli | CL | Araucanía | -39.39195 | -72.22861 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945878 | Reducción Tranalhue | Reduccion Tranalhue,Reducción Tranalhue | CL | Araucanía | -38.70966 | -72.77854 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3897169 | Camarones | CL | Arica y Parinacota | Provincia de Arica | -19.01 | -69.86691 | 66 | America/Santiago | populated place | ||
| 12100720 | Los Placeres | Los Placeres | CL | Aysén | -47.26818 | -72.71445 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3876667 | Pencahue | Pencahue | CL | Maule Region | Provincia de Talca | -35.39346 | -71.80054 | 0 | America/Santiago | populated place | |
| 12013450 | Tierra Chilena | Tierra Chilena | CL | O’Higgins Region | -34.74305 | -71.16648 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 12013449 | La Matanza | La Matanza | CL | O’Higgins Region | -34.70883 | -71.05627 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3893038 | Culitrín | Culitrin,Culitrín | CL | Santiago Metropolitan | -33.87527 | -70.66285 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11949741 | El Parrón | El Parron,El Parrón | CL | Biobío | -37.64481 | -72.07166 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11959157 | San Miguel | San Miguel | CL | Biobío | -36.44206 | -71.98735 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945920 | Reducción Callecalle | Reduccion Callecalle,Reducción Callecalle | CL | Araucanía | -38.77479 | -72.66677 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 3891913 | El Baño | Bano Nuevo,El Bano,El Baño | CL | Aysén | -47.1102 | -72.48844 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11945754 | La Leonera | La Leonera | CL | Araucanía | -38.44255 | -73.10507 | 0 | America/Santiago | populated place | ||
| 11965895 | Meipo | Meipo | CL | Biobío | -36.40446 | -72.78574 | 0 | America/Santiago | populated place |
Chili : une géographie verticale exigeant des données horizontales
Une nation définie par la latitude, cartographiée avec précision
Du désert d’Atacama au nord aux champs de glace de la Patagonie au sud, le Chili s’étend sur une gamme extraordinaire de latitudes, de climats et de terrains. En tant que géographe, le Chili ressemble à un livre ouvert avec mille chapitres—chaque ville, commune et province une histoire qui attend d’être cartographiée. Mais pour lire ce livre efficacement, nous avons besoin de données propres, structurées et accessibles. Et c’est là que commence la base de l’analyse géographique : avec des informations complètes, au niveau de la ville, maintenant plus faciles à travailler que jamais—surtout grâce au nouveau format Excel (xlsx).
Comprendre la mosaïque urbaine du Chili
La structure administrative du Chili est complexe mais cohérente. Elle est composée de 16 régions, subdivisées en provinces et plus loin en communes. Le développement urbain se concentre le long de la colonne vertébrale centrale du pays, mais chaque ville—d’Arica à Punta Arenas — joue un rôle vital dans l’écosystème national. Comprendre ces villes en termes de placement administratif est plus qu’académique—c’est essentiel pour la planification, la gouvernance et l’investissement.
C’est pourquoi notre ensemble de données fait plus que simplement lister les villes—il relie chacune à sa région et département respectifs (provincia). Cette relation structurée est cruciale pour former une compréhension spatiale complète du Chili.
Les coordonnées géographiques derrière chaque nom
Derrière chaque point sur la carte se trouve un ensemble précis de coordonnées. Dans un pays aussi géographiquement allongé et tectoniquement dynamique que le Chili, la latitude et la longitude ne sont pas seulement des chiffres ; ce sont des lignes de vie. Qu’il s’agisse de suivre l’activité sismique, de planifier des infrastructures d’énergie renouvelable ou de répondre à des catastrophes naturelles, les données spécifiques à un emplacement sont indispensables.
Notre jeu de données inclut les coordonnées géographiques exactes pour chaque ville et commune, vous donnant la précision nécessaire pour superposer ces informations avec des images satellites, des cartes thermiques de la population ou des simulations logistiques. Et bien que nous ne publierons pas ces coordonnées dans cet article, elles sont facilement disponibles dans notre base de données structurée.
Excel comme passerelle vers la clarté géographique
Ce qui distingue notre offre, c’est l’accent mis sur l’utilisabilité—en particulier à travers Excel (xlsx). Alors que les spécialistes des SIG peuvent apprécier SQL et JSON, la majorité des utilisateurs—planificateurs, chercheurs, analystes gouvernementaux et même étudiants — travaillent dans Excel. C’est le format de la clarté, le langage de tableur qui transforme la complexité en aperçu.
Maintenant que nos données sur la ville de Chile sont disponibles dans Excel, tout le monde peut instantanément trier par région, filtrer par département et visualiser les relations sans avoir besoin d’outils avancés. Excel permet aux utilisateurs d’explorer des données géographiques sans friction, et dans un pays aussi stratifié que le Chili, cette accessibilité change la donne.
Disponibilité multi-format pour un paysage multidisciplinaire
En plus d’Excel, notre base de données est accessible dans plusieurs formats clés pour répondre à un large éventail de besoins techniques :
* CSV pour une intégration rapide dans des tableaux de bord ou des applications légères
* SQL pour la modélisation de données évolutive et les systèmes au niveau de l’entreprise
* JSON pour les développeurs construisant des outils de cartographie ou basés sur le web
* XML pour les plateformes héritées et les tâches d’analyse structurée
Mais Excel reste le produit phare—une clé universelle pour débloquer la géographie urbaine et administrative du Chili.
Pourquoi les villes du Chili comptent maintenant
Le Chili n’est pas statique, il s’urbanise, se numérise et s’adapte. Des villes comme Santiago, Valparaíso et Concepción ne sont pas seulement des centres de commerce—elles testent des infrastructures intelligentes et une planification urbaine verte. Pendant ce temps, les petites villes le long des Andes ou des fjords du sud sont de plus en plus pertinentes pour la recherche sur la biodiversité, les affaires autochtones et la stratégie touristique.
Avec notre base de données, vous pouvez passer des observations macro aux décisions micro—planifier un projet d’énergie renouvelable à Coquimbo ou analyser l’accès à l’éducation à Biobío. Ce ne sont pas des données pour la décoration, mais pour l’action.
Conclusion
La géographie du Chili exige à la fois admiration et rigueur. Il ne suffit pas de s’émerveiller devant ses montagnes, ses déserts et ses côtes ; nous devons comprendre comment ses villes sont intégrées dans ce cadre naturel. Notre ensemble de données exhaustif au niveau des villes—maintenant enrichi par un format Excel facile à utiliser — donne aux chercheurs, développeurs et décideurs les outils pour s’engager avec le Chili à un niveau plus profond. C’est plus qu’une base de données ; c’est une invitation à voir le pays non seulement comme une bande verticale sur le globe, mais comme un système vivant, organisé et cartographiable d’activité humaine et de contexte naturel.
