הערכת משקל דג לפי אורך (W = aL^b)
העריכו משקל לפי אורך הדג והמקדמים a ו-b, ואז שמרו את התוצאה, טווח השגיאה, קבוצות המקדמים השמורות ו-JSON שניתן לשיתוף בתהליך עבודה אחד.
העמוד מציג במפורש את ההנחות לגבי TL / FL / SL ותומך בהערכות מהירות, בהתאמת מקדמים ובעיבוד אצווה מבלי לצאת מהדפדפן.
מה הכלי כולל
איך להשתמש
- הזינו שם מין, אורך, יחידה וסוג אורך, ואז בחרו הגדרת ייחוס או הזינו ישירות מקדמים a ו-b.
- כוונו את אחוז השגיאה כדי לעדכן בזמן אמת את המשקל המשוער והטווח בצד ימין.
- לאחר שהמקדמים מסודרים, שמרו אותם עם שם והערות או ייצאו אותם כ-JSON.
- השתמשו בלשונית התאמת המקדמים כשעדיין לא ידועים המקדמים, ובלשונית האצווה כשצריך תוצאות להרבה מדידות.
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.
מילון מונחים
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.
נוסחאות
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)
שאלות נפוצות
אני לא יודע a ו-b. מה עלי לעשות?
השתמשו בלשונית התאמת המקדמים. אפשר לפתור את a מתוך דגימה מדודה אחת, או להתאים את a ואת b מתוך כמה זוגות אורך-משקל.
האם אפשר לחשב הרבה דגים בבת אחת?
כן. לשונית האצווה תומכת בהזנת טבלה ובהדבקה בסגנון CSV, ואת התוצאה אפשר להוריד כ-CSV.
האם אפשר לעבור בין cm לאינץ'ים, או בין g ל-lb?
כן. אפשר לשנות את יחידות הקלט והפלט בכל עת. החישובים הפנימיים תמיד משתמשים ב-cm ו-g.
למה ההערכה יכולה להיות רחוקה מהמשקל בפועל?
דגים מאותו מין עדיין משתנים לפי אזור, עונה, בגרות, שומן ושיטת מדידה. יש להשתמש בהערכה כטווח, לא כערך מדויק מובטח.
היכן נשמרים המקדמים השמורים?
ללא תמיכת כניסה, הערכות שמורות נשמרות ב-localStorage של הדפדפן הזה. שמרו ייצוא JSON אם אתם צריכים עותק נייד.
האם נשלחים נתונים כלשהם לשרת?
לא. החישוב, השמירה ויצירת ה-JSON כולם נשארים בתוך הדפדפן.
הערות חשובות
- זו הערכה בלבד. אזור, עונה, בגרות, מצב גוף ושיטת מדידה יכולים לשנות את התוצאה באופן משמעותי.
- השתמשו תמיד במקדמים עם אותה הנחת סוג אורך ויחידה. הבסיס הפנימי הוא cm ו-g.
- הגדרות ייחוס אינן ערכי פעולה. השתמשו בנתונים מדודים כדי לבנות ערכות משלכם כאשר אפשר.