Novērtējiet zivs svaru no garuma (W = aL^b)
Novērtējiet svaru no zivs garuma un koeficientiem a un b, pēc tam vienā darbplūsmā saglabājiet rezultātu, kļūdu diapazonu, saglabātās koeficientu kopas un kopīgojamu JSON.
Lapa skaidri parāda TL / FL / SL pieņēmumus un atbalsta ātrus novērtējumus, koeficientu pielāgošanu un partiju apstrādi, neizejot no pārlūka.
Ko šis rīks aptver
Kā lietot
- Ievadiet sugas nosaukumu, garumu, vienību un garuma veidu, tad izvēlieties atsauces sagatavi vai ievadiet koeficientus a un b tieši.
- Pielāgojiet kļūdas procentu, lai labajā pusē reāllaikā atjauninātu novērtēto svaru un diapazonu.
- Kad koeficienti ir noteikti, saglabājiet tos ar nosaukumu un piezīmēm vai eksportējiet kā JSON.
- Izmantojiet koeficientu pielāgošanas cilni, ja koeficienti vēl nav zināmi, un partijas cilni, ja vajadzīgi rezultāti daudziem mērījumiem.
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.
Vārdnīca
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.
Formulas
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)
BUJ
Es nezinu a un b. Ko man darīt?
Izmantojiet koeficientu pielāgošanas cilni. Varat aprēķināt a no viena izmērīta parauga vai pielāgot gan a, gan b no vairākiem garuma-svara pāriem.
Vai varu aprēķināt vairākas zivis vienlaikus?
Jā. Partijas cilne atbalsta tabulas ievadi un CSV stila ielīmēšanu, un rezultātu var lejupielādēt kā CSV.
Vai varu pārslēgties starp cm un collām vai starp g un lb?
Jā. Ievades un izvades vienības var mainīt jebkurā brīdī. Iekšējie aprēķini vienmēr izmanto cm un g.
Kāpēc novērtējums var būt tālu no faktiskā svara?
Vienas sugas zivis joprojām atšķiras pēc reģiona, sezonas, brieduma, tauku daudzuma un mērīšanas metodes. Izmantojiet novērtējumu kā diapazonu, nevis garantētu precīzu vērtību.
Kur tiek glabāti saglabātie koeficienti?
Bez pieteikšanās atbalsta saglabātās kopas tiek glabātas šī pārlūka localStorage. Ja vajag pārnēsājamu kopiju, saglabājiet JSON eksportu.
Vai dati tiek sūtīti uz serveri?
Nē. Aprēķins, saglabāšana un JSON ģenerēšana paliek tikai pārlūkā.
Svarīgas piezīmes
- Šis novērtējums ir tikai ceļvedis. Reģions, sezona, briedums, ķermeņa stāvoklis un mērīšanas metode var būtiski mainīt rezultātu.
- Vienmēr lietojiet koeficientus ar to pašu garuma veidu un vienību pieņēmumu. Iekšējā bāze ir cm un g.
- Atsauces sagataves nav darba vērtības. Kad iespējams, veidojiet savas kopas no izmērītiem datiem.