මාළු දිග-බර ගණකය මත්ස්‍ය කර්මාන්ත මෙවලම්
සිංහල
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

දිගෙන් මාළු බර ඇස්තමේන්තු කරන්න (W = aL^b)

මාළු දිග සහ coefficients a සහ b මත බර ඇස්තමේන්තු කර, ප්‍රතිඵලය, දෝෂ පරාසය, සුරකින coefficient කට්ටල, සහ share කළ හැකි JSON එක workflow එකක තබාගන්න.

මෙම පිටුව TL / FL / SL උපකල්පන පැහැදිලි කරයි; ඉක්මන් ඇස්තමේන්තු, coefficient fitting, සහ batch processing බ්‍රවුසරයෙන් නොබැඳීම සහාය දක්වයි.

cm හෝ අඟල් වල දිග ඇතුළත් කිරීම, g, kg, oz, හෝ lb වල බර ප්‍රතිදානය යොමු පෙරසැකසුම්, බ්‍රවුසර සුරැකුම, සහ JSON බෙදාගැනීම නියැදියකින් a විසඳීම හෝ බහු නියැදි වලින් a සහ b ගැළපීම බොහෝ මසුන් සඳහා සමූහ ගණනය සහ CSV අපනයනය

මෙම මෙවලමෙන් ගන්නේ කුමක්ද

විශේෂය, දිග, දිග වර්ගය, සහ coefficients a සහ b ඇතුළත් කර වහාම ඇස්තමේන්තු බර සහ ප්‍රායෝගික දෝෂ පරාසය ගණනය කරන්න.
FishBase පදනම් reference presets වලින් ආරම්භ කර, පසුව ඔබේම field හෝ factory coefficients වලට මාරු කර නැවත භාවිතා කරන්න.
Coefficient කට්ටල JSON ලෙස බාගත කර, නැවත ආනයනය කර, හෝ වත්මන් තත්ත්වය සහිත shareable URL එකක් සාදන්න.
Coefficient නොදන්නේ නම්, එක නියැදියකින් හෝ බහු මිනුම් යුගල වලින් ඒවා නිගමනය කරන්න.
මෙම පිටුව ජපන් සහ ඉංග්‍රීසි භාවිතය සඳහාත්, ජාත්‍යන්තර workflows වල unit switching සඳහාත් සූදානම් කර ඇත.

භාවිත කරන ආකාරය

  1. විශේෂ නාමය, දිග, ඒකකය, සහ දිග වර්ගය ඇතුළත් කර, යොමු පෙරසැකසුමක් තෝරන්න හෝ a සහ b සංගුණක සෘජුව ඇතුළත් කරන්න.
  2. දෝෂ ප්‍රතිශතය සකස් කර, දකුණෙහි ඇස්තමේන්තු කළ බර සහ පරාසය තත්කාලයෙන් යාවත්කාලීන කරන්න.
  3. සංගුණක ස්ථිර වූ පසු, නමක් සහ සටහන් සමඟ සුරකින්න හෝ JSON ලෙස අපනයනය කරන්න.
  4. සංගුණක තවම නොදන්නා විට සංගුණක ගැළපුම් ටැබය භාවිත කරන්න, මිනුම් බොහොමයක් සඳහා සමූහ ටැබය භාවිත කරන්න.

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.

පදකෝෂය

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.

සූත්‍ර

  • 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)

නිතර අසන ප්‍රශ්න

a සහ b මට නොදනී. මම කළ යුත්තේ කුමක්ද?

සංගුණක ගැළපුම් ටැබය භාවිත කරන්න. මැනූ එක් නියැදියකින් a සඳහා විසඳා ගත හැකි අතර, බහු දිග-බර යුගල් වලින් a සහ b දෙකම ගැළපිය හැක.

මට එකවර මසුන් බොහෝ ගණනය කළ හැකිද?

ඔව්. සමූහ ටැබය වගු ඇතුළු කිරීම සහ CSV ආකාරයේ අලවීම පිළිගනී, ප්‍රතිඵලය CSV ලෙස බාගත කළ හැක.

මට cm සහ inches අතර, හෝ g සහ lb අතර මාරු විය හැකිද?

ඔව්. ආදාන සහ ප්‍රතිදාන ඒකක ඕනෑම වේලාවක වෙනස් කළ හැක. අභ්‍යන්තර ගණනයන් සෑම විටම cm සහ g භාවිත කරයි.

ඇස්තමේන්තුව සැබෑ බරෙන් මෙතරම් වෙනස් විය හැක්කේ ඇයි?

එකම විශේෂයේ මසුන් පවා කලාපය, ඍතුව, පරිණතිය, තරබාරුකම, සහ මිනුම් ක්‍රමය අනුව වෙනස් වේ. ඇස්තමේන්තුව සහතික කළ නිශ්චිත අගයක් ලෙස නොව පරාසයක් ලෙස භාවිත කරන්න.

සුරකින ලද සංගුණක කොහෙද තබා ඇත්ද?

පුරනය කිරීමේ සහාය නැතිව, සුරකින ලද කට්ටල මෙම බ්‍රවුසරයේ localStorage තුළ තබා ඇත. ගෙන යා හැකි පිටපතක් අවශ්‍ය නම් JSON අපනයනයක් තබා ගන්න.

කිසිදු දත්තයක් සේවාදායකයකට යවන්නේද?

නැත. ගණනය, සුරැකුම, සහ JSON ජනනය සියල්ලම බ්‍රවුසරය තුළම පවතී.

වැදගත් සටහන්

  • මෙම ඇස්තමේන්තුව මඟ පෙන්වීමක් පමණි. කලාපය, ඍතුව, පරිණතිය, ශරීර තත්ත්වය, සහ මිනුම් ක්‍රමය ප්‍රතිඵලය සැලකිය යුතු ලෙස වෙනස් කළ හැක.
  • එකම දිග වර්ගය සහ ඒකක උපකල්පනය ඇති සංගුණක පමණක් භාවිත කරන්න. අභ්‍යන්තර පදනම cm සහ g වේ.
  • යොමු පෙරසැකසුම් ක්‍රියාකාරී අගයන් නොවේ. හැකි සෑම විටම මැනූ දත්ත භාවිතයෙන් ඔබේම කට්ටල සාදන්න.