Fischgewicht aus der Länge schätzen (W = aL^b)
Schätzen Sie das Gewicht aus Fischlänge und den Koeffizienten a und b und halten Sie Ergebnis, Fehlerbereich, gespeicherte Koeffizientensätze und teilbares JSON in einem Ablauf zusammen.
Die Seite macht Annahmen zu TL / FL / SL ausdrücklich sichtbar und unterstützt schnelle Schätzungen, Koeffizientenanpassung und Batch-Verarbeitung, ohne den Browser zu verlassen.
Was dieses Werkzeug abdeckt
So verwenden Sie das Werkzeug
- Geben Sie den Artnamen, die Länge, die Einheit und den Längentyp ein und wählen Sie dann eine Referenz-Voreinstellung oder tragen Sie die Koeffizienten a und b direkt ein.
- Passen Sie den Fehlerprozentsatz an, um geschätztes Gewicht und Bereich rechts in Echtzeit zu aktualisieren.
- Sobald die Koeffizienten feststehen, speichern Sie sie mit einem Namen und Notizen oder exportieren Sie sie als JSON.
- Verwenden Sie die Registerkarte zur Koeffizientenanpassung, wenn Sie die Koeffizienten noch nicht kennen, und die Batch-Registerkarte, wenn Sie Ergebnisse für viele Messungen benötigen.
Examples
Estimate from a reference preset
Species: Japanese jack mackerel, length: 35 cm, length type: TL, a=0.01096, b=2.97, error: ±20%
Estimated weight: about 421 g, range: about 337 g to 505 g
Solve for a from one sample
Length: 35 cm, observed weight: 432 g, assumed b: 3.0
a = 0.01008, formula: W(g) = 0.01008 × L(cm)^3.0
Batch calculation
Run 25 cm, 30 cm, and 35 cm with the same coefficient set
List estimated weight, low range, and high range for each row and export the table as CSV
Reference presets
Built-in presets are reference values only. Check the source label and length-type assumption in the result panel, and replace them with measured operating values whenever possible.
Glossar
TL / FL / SL
Total length, fork length, and standard length. The coefficient set is only valid when the same length definition is used.
Coefficients a and b
The values that define the relationship W = aL^b. They vary by species, region, season, and stock condition.
Error range
The working range around the estimate. Adjust it to reflect regional differences, maturity, and body condition.
Reference coefficient
A coefficient set taken from published or public reference data. Validate it before operational use.
Fitted coefficient
A coefficient set derived from your own measured fish, either by back-solving or by regression.
Formeln
Estimated weight W(g) = a × L(cm)^bLower bound = W × (1 - error% / 100)Upper bound = W × (1 + error% / 100)Single-sample solve: a = W / L^bMulti-sample fit: log(W) = log(a) + b log(L)
Häufige Fragen
Ich kenne a und b nicht. Was soll ich tun?
Verwenden Sie die Registerkarte zur Koeffizientenanpassung. Sie können a aus einer gemessenen Probe berechnen oder a und b aus mehreren Längen-Gewicht-Paaren anpassen.
Kann ich viele Fische auf einmal berechnen?
Ja. Die Batch-Registerkarte akzeptiert Tabelleneingaben und CSV-artiges Einfügen, und das Ergebnis kann als CSV heruntergeladen werden.
Kann ich zwischen cm und Zoll oder g und lb wechseln?
Ja. Eingabe- und Ausgabe-Einheiten können jederzeit geändert werden. Interne Berechnungen verwenden immer cm und g.
Warum kann die Schätzung stark vom tatsächlichen Gewicht abweichen?
Fische derselben Art unterscheiden sich dennoch nach Region, Saison, Reife, Fettgehalt und Messmethode. Verwenden Sie die Schätzung als Bereich, nicht als garantiert exakten Wert.
Wo werden gespeicherte Koeffizienten abgelegt?
Ohne Login-Unterstützung leben gespeicherte Sätze im localStorage dieses Browsers. Bewahren Sie einen JSON-Export auf, wenn Sie eine portable Kopie benötigen.
Werden Daten an einen Server gesendet?
Nein. Berechnung, Speichern und JSON-Erzeugung bleiben vollständig im Browser.
Wichtige Hinweise
- Diese Schätzung ist nur eine Orientierung. Region, Saison, Reife, Körperzustand und Messmethode können das Ergebnis deutlich verändern.
- Verwenden Sie Koeffizienten immer mit demselben Längentyp und derselben Einheitenannahme. Die interne Basis ist cm und g.
- Referenz-Voreinstellungen sind keine Betriebswerte. Verwenden Sie nach Möglichkeit gemessene Daten, um eigene Sätze aufzubauen.