sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp サイト解析まとめ

基本情報

サイトトップhttps://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp

HTMLサイズ

1ページ平均HTML(バイト)10417.19

内部リンク集計

リンク総数24

外部リンク集計

リンク総数24

メタ情報

meta description平均長56.43
OGPありページ数0
Twitterカードありページ数0

HTML言語 分布

キー割合
ja100.00%

文字コード 分布

キー割合
utf-887.50%
shift_jis12.50%

内部リンク分析(Internal)

ユニーク内部リンク数24
ページあたり内部リンク平均10.44

内部リンク 深さヒストグラム

キー
1167

内部リンク 上位URL

URLリンク総数
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/index.html23
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj.html21
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/indexe.html15
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj2.html12
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/archivej.html12
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/contribution.html11
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_day.html8
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_Asia.html8
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_Asia_day.html8
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_pm25_easia.html7
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_pm25_asia.html7
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_dust_easia.html7
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_dust_asia.html7
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecastj_h.html7
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecast.html2
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/forecast2.html2
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/archive.html2
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/policy.html2
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/list.html1
https://sprintars.riam.kyushu-u.ac.jp/policyj.html1

キーワード分析(KeywordMap)

ワードクラウド上位

重み
parameters1
aerosol1
optical0.444444
sky0.444444
Maps0.444444
East0.444444
Asia0.444444
エアロゾル0.335422
SPRINTARSは0.333333
PM20.268337
このページのPM20.222222
黄砂予測は数値モデル0.222222
このページの情報は0.222222
携帯電話用URLをメール送信する0.222222
clear0.222222
concentrations0.222222
column0.222222
mass0.222222
loading0.222222
deposition0.222222
flux0.222222
direct0.222222
radiative0.222222
forcing0.222222
cloud0.222222
month0.222222
Jan0.222222
Feb0.222222
Mar0.222222
Apr0.222222
May0.222222
Jun0.222222
Jul0.222222
Aug0.222222
Sep0.222222
Oct0.222222
Nov0.222222
Dec0.222222
year0.222222
Global0.222222
obs0.222222
sites0.222222
simulation0.222222
5予測0.207519
を使用したシミュレーションにより行われています0.207519
それ以下のエアロゾル濃度の変動は予測されていません0.207519
各地方全般の高濃度や他の地方0.207519
国からの越境汚染が予測されています0.207519
大気中の浮遊粒子状物質0.166667
予測するために開発された数値モデル0.166667

共起語上位

語1語2スコア共起ページ数
このページの情報はそれ以下のエアロゾル濃度の変動は予測されていません3.0477632
5予測このページのPM23.0073432
それ以下のエアロゾル濃度の変動は予測されていません各地方全般の高濃度や他の地方2.92537826
5予測黄砂予測は数値モデル2.68716932
このページの情報はを使用したシミュレーションにより行われています2.68716932
このページの情報は各地方全般の高濃度や他の地方2.52081124
各地方全般の高濃度や他の地方国からの越境汚染が予測されています2.49027317
AsiaEast2.47567816
それ以下のエアロゾル濃度の変動は予測されていませんを使用したシミュレーションにより行われています2.34750227
opticalparameters2.3227718
このページのPM2黄砂予測は数値モデル2.27550224
SPRINTARSを使用したシミュレーションにより行われています2.27322836
それ以下のエアロゾル濃度の変動は予測されていません国からの越境汚染が予測されています2.21036117
opticalsky2.20355314
GlobalMaps2.1737810
SPRINTARS黄砂予測は数値モデル2.09481132
のエアロゾルによる気候への影響評価においてアジアから唯一貢献した国際的に認められたエアロゾルモデルです2.0689828
parameterssky1.94894216
このページの情報は国からの越境汚染が予測されています1.94894216
ソフトウェア予測するために開発された数値モデル1.9407398
ですソフトウェア1.9407398
が中心となり開発しており九州大学応用力学研究所気候変動科学分野1.9407398
が中心となり開発しており対流圏に存在する自然起源1.9407398
人為起源の主要エアロゾル対流圏に存在する自然起源1.9407398
人為起源の主要エアロゾル黒色炭素1.9407398
有機物黒色炭素1.9407398
有機物硫酸塩1.9407398
土壌粒子硫酸塩1.9407398
土壌粒子海塩粒子1.9407398
を取り扱います海塩粒子1.9407398
これらはを取り扱います1.9407398
いわゆるSPMこれらは1.9407398
PM10いわゆるSPM1.9407398
5としても分類されますSPRINTARSでは1.9407398
SPRINTARSではエアロゾルの輸送過程1.9407398
エアロゾルの輸送過程発生1.9407398
発生移流1.9407398
拡散移流1.9407398
化学反応拡散1.9407398
化学反応湿性沈着1.9407398
乾性沈着湿性沈着1.9407398
乾性沈着重力落下1.9407398
が計算されます重力落下1.9407398
が計算されますまた1.9407398
エアロゾルによる太陽放射相互作用1.9407398
エアロゾルによる太陽地球放射の散乱1.9407398
吸収地球放射の散乱1.9407398
およびエアロゾル吸収1.9407398
およびエアロゾル雲相互作用1.9407398
エアロゾルの雲に対する凝結核雲相互作用1.9407398

類似サイトはこちら

被リンク情報

このデータの閲覧には会員登録が必要になります。会員登録