मछली लंबाई-से-वज़न मत्स्य पालन उपकरण
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लंबाई से मछली का वज़न अनुमानित करें (W = aL^b)

मछली की लंबाई और coefficients a और b से वजन का अनुमान लगाएँ, फिर परिणाम, error range, सहेजे गए coefficient sets, और साझा करने योग्य JSON को एक ही workflow में रखें।

यह पेज TL / FL / SL मान्यताओं को स्पष्ट करता है और browser छोड़े बिना quick estimates, coefficient fitting, और batch processing का समर्थन करता है।

cm या inches में लंबाई input, g, kg, oz, या lb में weight output Reference presets, browser save, और JSON sharing एक नमूने से a निकालें या कई नमूनों से a और b fit करें कई मछलियों के लिए batch calculation और CSV export

यह टूल क्या कवर करता है

species, length, length type, और coefficients a और b दर्ज करें ताकि अनुमानित वजन और व्यावहारिक error range तुरंत मिल सके।
FishBase-आधारित reference presets से शुरू करें, फिर उन्हें अपने field या factory coefficients से बदलें और बाद में फिर उपयोग करें।
Coefficient sets को JSON के रूप में डाउनलोड करें, फिर से import करें, या current state के साथ shareable URL बनाएँ।
जब coefficients unknown हों, तो उन्हें एक single sample या multiple measured pairs से निकालें।
यह पेज Japanese और English उपयोग, तथा international workflows में unit switching के लिए तैयार है।

कैसे उपयोग करें

  1. प्रजाति नाम, लंबाई, unit, और length type दर्ज करें, फिर कोई reference preset चुनें या सीधे coefficients a और b दर्ज करें।
  2. Estimated weight और range को दाईं ओर real time में अपडेट करने के लिए error percentage समायोजित करें।
  3. Coefficients तय हो जाने के बाद, उन्हें नाम और notes के साथ सहेजें या JSON के रूप में export करें।
  4. जब coefficients अभी पता न हों, तब coefficient fitting tab का उपयोग करें, और जब कई measurements के लिए परिणाम चाहिए हों, तब batch tab का उपयोग करें।

Examples

Estimate from a reference preset

Input

Species: Japanese jack mackerel, length: 35 cm, length type: TL, a=0.01096, b=2.97, error: ±20%

Output

Estimated weight: about 421 g, range: about 337 g to 505 g

Solve for a from one sample

Input

Length: 35 cm, observed weight: 432 g, assumed b: 3.0

Output

a = 0.01008, formula: W(g) = 0.01008 × L(cm)^3.0

Batch calculation

Input

Run 25 cm, 30 cm, and 35 cm with the same coefficient set

Output

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.

Japanese jack mackerel: a=0.01096, b=2.97, TL, based on cm/g. FishBase reference value.
Chub mackerel: a=0.00741, b=3.05, TL, based on cm/g. FishBase reference value.
Olive flounder: a=0.00794, b=3.07, TL, based on cm/g. FishBase reference value.
Japanese seabass: a=0.01259, b=3.02, TL, based on cm/g. FishBase reference value.
Red seabream: a=0.01288, b=3.03, TL, based on cm/g. FishBase reference value.
Blackhead seabream: a=0.02138, b=2.99, TL, based on cm/g. FishBase reference value.

शब्दावली

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.

सूत्र

  • Estimated weight W(g) = a × L(cm)^b
  • Lower bound = W × (1 - error% / 100)
  • Upper bound = W × (1 + error% / 100)
  • Single-sample solve: a = W / L^b
  • Multi-sample fit: log(W) = log(a) + b log(L)

सामान्य प्रश्न

मुझे a और b नहीं पता। मुझे क्या करना चाहिए?

Coefficient fitting tab का उपयोग करें। आप एक मापे गए sample से a निकाल सकते हैं, या कई लंबाई-वजन pairs से a और b दोनों fit कर सकते हैं।

क्या मैं एक साथ कई मछलियों की गणना कर सकता हूँ?

हाँ। Batch tab table entry और CSV-style paste स्वीकार करता है, और परिणाम को CSV के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है।

क्या मैं cm और inches, या g और lb के बीच बदल सकता हूँ?

हाँ। Input और output units कभी भी बदले जा सकते हैं। आंतरिक गणनाएँ हमेशा cm और g का उपयोग करती हैं।

अनुमान वास्तविक वजन से इतना अलग क्यों हो सकता है?

एक ही species की मछलियाँ भी region, season, maturity, fatness, और measurement method के अनुसार बदलती हैं। अनुमान को एक range की तरह उपयोग करें, न कि guaranteed exact value की तरह।

सहेजे गए coefficients कहाँ रखे जाते हैं?

Login support के बिना, सहेजे गए sets इस browser के localStorage में रहते हैं। यदि portable copy चाहिए, तो JSON export रखें।

क्या कोई data server पर भेजा जाता है?

नहीं। Calculation, save, और JSON generation सब browser के भीतर ही रहते हैं।

महत्वपूर्ण नोट्स

  • यह अनुमान केवल एक guide है। Region, season, maturity, body condition, और measurement method परिणाम को काफी बदल सकते हैं।
  • हमेशा coefficients का उपयोग उसी length type और unit assumption के साथ करें। आंतरिक आधार cm और g है।
  • Reference presets operational values नहीं हैं। जहाँ संभव हो, अपने set बनाने के लिए measured data का उपयोग करें।