თევზის სიგრძე-მასა თევზჭერის ხელსაწყოები
ქართული
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

თევზის წონის შეფასება სიგრძიდან (W = aL^b)

შეაფასეთ წონა თევზის სიგრძიდან და კოეფიციენტებიდან a და b, შემდეგ შედეგი, შეცდომის დიაპაზონი, შენახული კოეფიციენტების ნაკრები და გაზიარებადი JSON ერთ სამუშაო ნაკადში შეინახეთ.

გვერდი TL / FL / SL დაშვებებს მკაფიოდ აჩვენებს და სწრაფ შეფასებას, კოეფიციენტების მორგებასა და პარტიულ დამუშავებას ბრაუზერიდან გაუსვლელად უჭერს მხარს.

სიგრძის შეყვანა cm-სა და inches-ში, წონის გამოტანა g, kg, oz ან lb-ში საცნობარო პრესეტები, ბრაუზერში შენახვა და JSON გაზიარება ერთი ნიმუშიდან a-ს გამოთვლა ან რამდენიმე ნიმუშიდან a და b-ის მორგება ბევრი თევზისთვის პარტიული გამოთვლა და CSV ექსპორტი

რას მოიცავს ეს ხელსაწყო

შეიყვანეთ სახეობა, სიგრძე, სიგრძის ტიპი და კოეფიციენტები a და b, რომ დაუყოვნებლივ მიიღოთ სავარაუდო წონა და პრაქტიკული შეცდომის დიაპაზონი.
დაიწყეთ FishBase-ზე დაფუძნებული საცნობარო პრესეტებით, შემდეგ ჩაანაცვლეთ ისინი თქვენი საველე ან ქარხნული კოეფიციენტებით და მოგვიანებით ხელახლა გამოიყენეთ.
ჩამოტვირთეთ კოეფიციენტების ნაკრები JSON-ად, შემდეგ ისევ შემოიტანეთ ან შექმენით გაზიარებადი URL მიმდინარე მდგომარეობით.
როცა კოეფიციენტები უცნობია, მიიღეთ ისინი ერთი ნიმუშიდან ან რამდენიმე გაზომილი წყვილიდან.
გვერდი მზად არის როგორც იაპონური, ისე ინგლისური გამოყენებისთვის და საერთაშორისო სამუშაო ნაკადებში ერთეულების გადართვისთვის.

როგორ გამოვიყენოთ

  1. შეიყვანეთ სახეობის სახელი, სიგრძე, ერთეული და სიგრძის ტიპი, შემდეგ აირჩიეთ საცნობარო პრესეტი ან პირდაპირ შეიყვანეთ a და b.
  2. შეცვალეთ შეცდომის პროცენტი, რომ მარჯვენა მხარეს სავარაუდო წონა და დიაპაზონი რეალურ დროში განახლდეს.
  3. როგორც კი კოეფიციენტები მზად იქნება, შეინახეთ ისინი სახელითა და შენიშვნებით ან გაიტანეთ JSON-ად.
  4. გამოიყენეთ კოეფიციენტების მორგების ჩანართი, როცა კოეფიციენტები ჯერ არ იცით, და პარტიული ჩანართი, როცა ბევრი გაზომვის შედეგი გჭირდებათ.

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.

ტერმინები

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.

ფორმულები

  • 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)

ხშირად დასმული კითხვები

a და b არ ვიცი. რა გავაკეთო?

გამოიყენეთ კოეფიციენტების მორგების ჩანართი. შეგიძლიათ a ერთი გაზომილი ნიმუშიდან გამოთვალოთ, ან a და b ერთდროულად რამდენიმე სიგრძე-წონის წყვილიდან მოარგოთ.

ბევრი თევზის ერთდროულად გამოთვლა შეიძლება?

დიახ. პარტიული ჩანართი იღებს ცხრილის შეყვანასა და CSV სტილის ჩასმას, ხოლო შედეგი CSV-ად შეიძლება ჩამოტვირთოთ.

შეიძლება cm-სა და inches-ს, ან g-სა და lb-ს შორის გადართვა?

დიახ. შეყვანისა და გამომავალი ერთეულები ნებისმიერ დროს შეიძლება შეიცვალოს. შიდა გამოთვლები ყოველთვის cm-სა და g-ს იყენებს.

რატომ შეიძლება შეფასება ფაქტიურ წონას შორს იყოს?

ერთი და იმავე სახეობის თევზიც კი განსხვავდება რეგიონის, სეზონის, სიმწიფის, სისქის და გაზომვის მეთოდის მიხედვით. შეფასება გამოიყენეთ როგორც დიაპაზონი და არა როგორც ზუსტად გარანტირებული მნიშვნელობა.

სად ინახება შენახული კოეფიციენტები?

შესვლის გარეშე, შენახული ნაკრებები ამ ბრაუზერის localStorage-ში რჩება. თუ პორტატული ასლი გჭირდებათ, JSON ექსპორტი შეინახეთ.

მონაცემები სერვერზე იგზავნება?

არა. გამოთვლა, შენახვა და JSON-ის გენერაცია მთლიანად ბრაუზერში რჩება.

მნიშვნელოვანი შენიშვნები

  • ეს შეფასება მხოლოდ გზამკვლევია. რეგიონი, სეზონი, სიმწიფე, სხეულის მდგომარეობა და გაზომვის მეთოდი შედეგს მნიშვნელოვნად ცვლის.
  • ყოველთვის გამოიყენეთ კოეფიციენტები სიგრძის იგივე ტიპით და ერთეულის დაშვებით. შიდა საფუძველი cm და g-ია.
  • საცნობარო პრესეტები სამუშაო მნიშვნელობები არ არის. შეძლებისდაგვარად თქვენი საკუთარი ნაკრებები გაზომილ მონაცემებზე ააგეთ.