Ձկան երկարությունից քաշի հաշվիչ Ձկնորսական գործիքներ
Հայերեն
English 日本語 ລາວ Монгол Oʻzbekcha Тоҷикӣ Кыргызча Қазақша Azərbaycan Հայերեն ქართული العربية Български বাংলা čeština Dansk Deutsch Ελληνικά Español Eesti Suomi Français हिन्दी ગુજરાતી ಕನ್ನಡ मराठी മലയാളം Srpski Slovenčina Slovenščina Kiswahili Hrvatski Magyar Indonesia Italiano 한국어 Lietuvių Latviešu Nederlands Norsk Svenska Polski Português Română Русский Українська Беларуская Shqip اردو தமிழ் తెలుగు Türkçe ภาษาไทย Tiếng Việt 简体中文 繁體中文 עברית ខ្មែរ Melayu မြန်မာ ਪੰਜਾਬੀ සිංහල Tagalog is

Գնահատիր ձկան քաշը երկարությունից (W = aL^b)

Գնահատիր քաշը ձկան երկարությունից և a ու b գործակիցներից, ապա պահիր արդյունքը, սխալի միջակայքը, գործակիցների հավաքածուները և կիսվող JSON-ը մի աշխատանքային հոսքում։

Էջը բաց է TL / FL / SL ենթադրությունների համար և աջակցում է արագ գնահատումներին, գործակիցների ֆիթինգին ու զանգվածային հաշվարկին։

Երկարության մուտքագրում cm կամ դյույմերով, քաշի ելք g, kg, oz կամ lb-ով Հղումային նախադրվածքներ, զննարկչում պահպանում և JSON-ի կիսում Հաշվել a-ն մեկ նմուշից կամ համապատասխանեցնել a-ն և b-ն բազմաթիվ նմուշներից Շատ ձկների համար խմբային հաշվարկ և CSV արտահանում

Ինչ է ընդգրկում այս գործիքը

Մուտքագրիր տեսակը, երկարությունը, երկարության տեսակը և a ու b գործակիցները՝ գնահատված քաշն ու գործնական սխալի միջակայքը անմիջապես հաշվարկելու համար։
Սկսիր FishBase-ի վրա հիմնված հղումային նախադրվածքներից, ապա փոխարինիր դրանք քո դաշտային կամ գործարանային գործակիցներով և օգտագործիր դրանք հետո նորից։
Ներբեռնիր գործակցային հավաքածուները որպես JSON, նորից ներմուծիր դրանք կամ ստեղծիր կիսվող URL ընթացիկ վիճակով։
Երբ գործակիցները անհայտ են, հաշվիր դրանք մեկ նմուշից կամ բազմաթիվ չափված զույգերից։
Էջը պատրաստված է ճապոներեն և անգլերեն օգտագործման համար, ինչպես նաև միջազգային աշխատանքային հոսքերում միավորների փոխարկման համար։

Ինչպես օգտագործել

  1. Մուտքագրիր տեսակի անունը, երկարությունը, միավորը և երկարության տեսակը, ապա ընտրիր հղումային նախադրվածք կամ ուղղակի մուտքագրիր a և b գործակիցները։
  2. Փոխիր սխալի տոկոսը, որպեսզի աջ կողմում իրական ժամանակում թարմացվի գնահատված քաշը և միջակայքը։
  3. Երբ գործակիցները ճշտվեն, պահիր դրանք անունով և նշումներով կամ արտահանիր որպես JSON։
  4. Օգտագործիր գործակիցների համապատասխանեցման ներդիրը, երբ դեռ չգիտես գործակիցները, և խմբային ներդիրը, երբ պետք են արդյունքներ բազմաթիվ չափումների համար։

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.

Բառարան

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.

Բանաձևեր

  • 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)

ՀՏՀ

Չգիտեմ a-ն և b-ն։ Ի՞նչ անեմ։

Օգտագործիր գործակիցների համապատասխանեցման ներդիրը։ Կարող ես մեկ չափված նմուշից գտնել a-ն, կամ բազմաթիվ երկարություն-քաշ զույգերից համապատասխանեցնել և՛ a-ն, և՛ b-ն։

Կարո՞ղ եմ միանգամից հաշվարկել բազմաթիվ ձկներ։

Այո։ Խմբային ներդիրը ընդունում է աղյուսակային մուտք և CSV-ոճի տեղադրում, իսկ արդյունքը կարելի է ներբեռնել որպես CSV։

Կարո՞ղ եմ փոխել cm-ը և դյույմերը կամ g-ը և lb-ը։

Այո։ Մուտքի և ելքի միավորները կարելի է փոխել ցանկացած պահի։ Ներքին հաշվարկները միշտ օգտագործում են cm և g։

Ինչու՞ կարող է գնահատումը շատ հեռու լինել իրական քաշից։

Նույն տեսակի ձկները դեռ տարբեր են ըստ տարածաշրջանի, սեզոնի, հասունության, մարմնային վիճակի և չափման մեթոդի։ Գնահատումը օգտագործիր որպես միջակայք, ոչ թե երաշխավորված ճշգրիտ արժեք։

Որտե՞ղ են պահվում պահպանված գործակիցները։

Մուտք գործելու աջակցության բացակայության դեպքում պահպանված հավաքածուները պահվում են այս զննարկչի localStorage-ում։ Եթե պետք է տեղափոխելի պատճեն, պահիր JSON արտահանումը։

Տվյալներ ուղարկվու՞մ են սերվեր։

Ոչ։ Հաշվարկը, պահպանումը և JSON-ի ստեղծումը ամբողջությամբ մնում են զննարկչի ներսում։

Կարևոր նշումներ

  • Այս գնահատումը միայն ուղեցույց է։ Տարածաշրջանը, սեզոնը, հասունությունը, մարմնի վիճակը և չափման մեթոդը կարող են զգալիորեն փոխել արդյունքը։
  • Միշտ օգտագործիր նույն երկարության տեսակի և միավորի ենթադրությամբ գործակիցներ։ Ներքին հիմքը cm և g է։
  • Հղումային նախադրվածքները աշխատանքային արժեքներ չեն։ Հնարավորության դեպքում օգտագործիր չափված տվյալներ՝ քո սեփական հավաքածուները ստեղծելու համար։