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振動計 - 地震検出器 [iPhone]

ExaMobile S.A.が配信するiPhoneアプリ「振動計 - 地震検出器」の評価や口コミやランキング推移情報です。このアプリには「ユーティリティ」などのジャンルで分類しています。APPLIONでは「振動計 - 地震検出器」の他にもあなたにおすすめのアプリのレビューやみんなの評価や世界ランキングなどから探すことができます。

振動計 - 地震検出器のおすすめ画像1
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すべての振動を測定する

「振動計」は、ExaMobile S.A.が配信するツールアプリです。

ユーティリティ

このアプリの話題とニュース

  • 20代の男性層に人気の傾向にあります。


  • レビュースコア4.5をマークしている高評価の優良アプリです。(5/1)


  • 新バージョン1.3が配信開始。新機能や改善アップデートがされています。


  • 2016年10月26日(水)にiPhoneとiPad両対応のユニバーサルアプリとしてリリース!


最新更新情報

version1.3が、2021年6月24日(木)にリリース

画面レイアウトの改善
バグ修正と安定性の改善

使い方や遊び方

振動計は、振動、地震、地震、人体の振動やあなたの周りの他のオブジェクトの強度を測定地震計や地震計と呼ばれるアプリを、です。



私たちのアプリは、検出し、地震、火山噴火、雪崩振動や衝撃の他のソースによって生成された地震波の記録を可能にします。
携帯電話内の加速度計は、振動の検出及び測定の分析のために使用されます。



グラフは、測定点での地震動の記録を提示します。地面の動きやオブジェクトは、3つのデカルト軸での時間の関数として提示地球の表面に対して垂直なz軸とx軸とy軸と表面に平行に軸れます。



メルカリ震度階級は、地震の強度を測定するために使用される地震規模です。これは、震災の影響を測定し、それは大きさの瞬間とは区別されます。
リヒタースケールは地震によって放出されたエネルギーを定量化するための大きさの番号を割り当てます。最大加速度(PGA)は場所に揺れ、地震時に発生した最大地動加速度に等しいです。 PGAは、特定の地震時のサイトで加速度記録に記録されている最大の絶対加速度の振幅に等しいです。
このアプリでは、最大加速度と感じたメルカリスケールに似た強度スケールのピーク地上速度をマッピング(アメリカ地質調査所によって開発された)インストゥルメンタル強度スケールを使用します。これらの値は、世界中の地震学者によって振れマップを作成するために使用されます。



メルカリ震度階級は、振動や衝撃損傷の次のレベルを区別する:



I.インストゥルメンタル - 感じられません。地震計によって記録されました。
II。弱い - 唯一の高層ビルの最上階に感じました。
III。わずかな - 通過する光のトラックのように、屋内フェルト。
IV。中 - Windowsは、ドアがガラガラ。列車を渡すように。
V.かなり強い - すべての揺れを感じます。小さなオブジェクトは動揺します。
VI。ストロング - 書籍オフの棚。木が横に振ります。損傷。
VII。非常に強い - 立つことが難しいです。建物が損傷しています。
VIII。破壊的な - 重大な損傷。壊れた木。
IX。暴力 - 一般パニック。深刻な被害。クラック。
X.インテンス - ほとんどの建物が破壊されました。曲がったレール。
XI。エクストリーム - Railsは大きく曲げます。パイプラインは、破壊されました。
XII。致命的 - 被害総額の近く。



このアプリは、あなたが他のユーザーとの測定結果を監視し、共有することができます。



スマートフォンやタブレットを使用して、すべての振動や衝撃を測定し、監視します!

カスタマーレビュー・評価

4.5
5つ星
 
50
4つ星
 
22
3つ星
 
9
2つ星
 
0
1つ星
 
1

最新ストアランキングと月間ランキング推移

振動計のiPhoneアプリランキングや、利用者のリアルな声や国内や海外のSNSやインターネットでの人気状況を分析しています。

基本情報

仕様・スペック

対応OS
10.0 以降
容量
26.1 M
推奨年齢
全年齢
アプリ内課金
あり
更新日
2021/06/24

リリース日
2016/10/26

集客動向・アクティブユーザー分析

オーガニック流入

 

アクティブ率

 

 

※この結果は振動計 - 地震検出器のユーザー解析データに基づいています。

アプリ内課金の売れ筋ランキング

  • 1位: Remove ads (300円)

利用者の属性・世代

アプリ解析デモグラフィックデータ(男女年代比率66%)

逃げちゃダメだ・・・!

デモグラフィックデータを元にユーザー層の性別や年齢分布などを考慮して推定しています。

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