Ұзындықтан балық салмағын бағалау (W = aL^b)
Балық ұзындығы мен a және b коэффициенттері негізінде салмақты бағалаңыз, содан кейін нәтижені, қателік шегін, сақталған коэффициенттер жиынтығын және бөлісуге болатын JSON файлын бір жұмыс процесінде сақтаңыз.
Парақ TL / FL / SL болжамдарын нақты көрсетеді және браузерден шықпай-ақ жылдам бағалауды, коэффициенттерді сәйкестендіруді және топтық өңдеуді қолдайды.
What this tool covers
How to use
- Балық түрін, ұзындығын, өлшем бірлігін және ұзындық түрін енгізіңіз, содан кейін анықтамалық баптауды таңдаңыз немесе a және b коэффициенттерін тікелей енгізіңіз.
- Оң жақтағы болжалды салмақ пен оның ауқымын нақты уақыт режимінде жаңарту үшін қателік пайызын реттеңіз.
- Коэффициенттер анықталғаннан кейін, оларды атауы мен ескертпелермен сақтаңыз немесе JSON ретінде экспорттаңыз.
- Use the coefficient fitting tab when you do not know the coefficients yet, and the batch tab when you need results for many measurements.
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.
Glossary
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.
Формулалар
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)
ЖҚС
I do not know a and b. What should I do?
Коэффициенттерді сәйкестендіру бетін қолданыңыз. Сіз бір өлшенген үлгі бойынша a мәнін таба аласыз немесе бірнеше ұзындық-салмақ жұбы бойынша a және b коэффициенттерін сәйкестендіре аласыз.
Бір уақытта көп балықты есептей аламын ба?
Иә. Топтық есептеу беті кестені толтыруды және CSV форматындағы мәтінді қоюды қолдайды, ал нәтижесін CSV файлы ретінде жүктеп алуға болады.
Сүйем (см) мен дюйм, немесе грамм мен фунт арасында ауыса аламын ба?
Иә. Енгізу және нәтиже бірліктерін кез келген уақытта өзгертуге болады. Ішкі есептеулер әрқашан см және г бірліктерін қолданады.
Неліктен бағаланған мән нақты салмақтан өзгеше болуы мүмкін?
Бір түрге жататын балықтар да аймаққа, маусымға, жетілу деңгейіне, семіздігіне және өлшеу әдісіне байланысты ерекшеленеді. Бағалауды нақты кепілдендірілген мән ретінде емес, белгілі бір ауқым ретінде қолданыңыз.
Where are saved coefficients stored?
Жүйеге кіру мүмкіндігі болмағандықтан, сақталған жиынтықтар осы браузердің localStorage жадында сақталады. Тасымалданатын көшірме қажет болса, JSON экспортын сақтаңыз.
Is any data sent to a server?
Жоқ. Есептеулер, сақтау және JSON файлын жасау толығымен браузер ішінде орындалады.
Маңызды ескертпелер
- Бұл бағалау тек нұсқаулық болып табылады. Аймақ, маусым, жетілу деңгейі, дене бітімі және өлшеу әдісі нәтижені айтарлықтай өзгертуі мүмкін.
- Әрқашан бірдей ұзындық түрі мен өлшем бірлігін қолданыңыз. Ішкі негіз ретінде см және г алынған.
- Reference presets are not operating values. Use measured data to build your own sets whenever possible.