Kikokotoo cha Urefu hadi Uzito wa Samaki Zana za Uvuvi
Kiswahili
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

Kadiri Uzito wa Samaki kutoka Urefu (W = aL^b)

Kadiri uzito kutoka urefu wa samaki na vigawo a na b, kisha weka matokeo, masafa ya kosa, seti zilizohifadhiwa za vigawo, na JSON inayoweza kushirikiwa katika mtiririko mmoja.

Ukurasa huu unaweka wazi dhana za TL / FL / SL na unaunga mkono makadirio ya haraka, ulinganifu wa vigawo, na uchakataji wa kundi bila kuondoka kwenye kivinjari.

Ingizo la urefu katika cm au inchi, matokeo ya uzito katika g, kg, oz, au lb Mapendekezo ya rejeleo, kuhifadhi kwenye kivinjari, na kushiriki JSON Tatua a kutoka sampuli moja au linganisha a na b kutoka sampuli nyingi Hesabu za kundi na uhamishaji wa CSV kwa samaki wengi

Zana hii inashughulikia nini

Weka spishi, urefu, aina ya urefu, na vigawo a na b ili ukadirie uzito na masafa ya kosa kwa vitendo mara moja.
Anza na mapendekezo ya rejeleo yanayotokana na FishBase, kisha yabadilishe kwa vigawo vyako vya shambani au kiwandani na uyatumie tena baadaye.
Pakua seti za vigawo kama JSON, ziingize tena, au unda URL inayoweza kushirikiwa na hali ya sasa.
Vigawo visipojulikana, vitoe kutoka sampuli moja au jozi nyingi zilizopimwa.
Ukurasa umeandaliwa kwa matumizi ya Kijapani na Kiingereza na kwa kubadilisha vitengo katika mtiririko wa kimataifa.

Jinsi ya kutumia

  1. Weka jina la spishi, urefu, kitengo, na aina ya urefu, kisha chagua mapendekezo ya rejeleo au weka vigawo a na b moja kwa moja.
  2. Rekebisha asilimia ya kosa ili kusasisha uzito uliokadiriwa na masafa upande wa kulia kwa wakati halisi.
  3. Vigawo vikishathibitika, vihifadhi kwa jina na maelezo au visafirishe kama JSON.
  4. Tumia kichupo cha ulinganifu wa vigawo wakati hujui vigawo bado, na kichupo cha kundi unapohitaji matokeo ya vipimo vingi.

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.

Kamusi

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.

Fomula

  • 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)

Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara

Sijui a na b. Nifanye nini?

Tumia kichupo cha ulinganifu wa vigawo. Unaweza kutatua a kutoka sampuli moja iliyopimwa, au kulinganisha a na b kutoka jozi nyingi za urefu na uzito.

Naweza kukokotoa samaki wengi kwa wakati mmoja?

Ndiyo. Kichupo cha kundi kinakubali kuingiza jedwali na ubandikaji wa aina ya CSV, na matokeo yanaweza kupakuliwa kama CSV.

Naweza kubadilisha kati ya cm na inchi, au g na lb?

Ndiyo. Vitengo vya ingizo na matokeo vinaweza kubadilishwa wakati wowote. Hesabu za ndani hutumia cm na g kila wakati.

Kwa nini makadirio yanaweza kuwa tofauti sana na uzito halisi?

Samaki wa spishi moja bado hutofautiana kulingana na eneo, msimu, ukomavu, unene, na njia ya upimaji. Tumia makadirio kama masafa, si kama thamani kamili ya uhakika.

Vigawo vilivyohifadhiwa vinahifadhiwa wapi?

Bila msaada wa kuingia, seti zilizohifadhiwa hukaa katika localStorage ya kivinjari hiki. Hifadhi nakala ya JSON ikiwa unahitaji toleo linalobebeka.

Je, data yoyote hutumwa kwenye seva?

Hapana. Hesabu, uhifadhi, na uundaji wa JSON vyote hubaki ndani ya kivinjari.

Vidokezo muhimu

  • Makadirio haya ni mwongozo tu. Eneo, msimu, ukomavu, hali ya mwili, na njia ya upimaji vinaweza kubadilisha matokeo kwa kiasi kikubwa.
  • Tumia kila mara vigawo vyenye aina ileile ya urefu na dhana ileile ya kitengo. Msingi wa ndani ni cm na g.
  • Mapendekezo ya rejeleo si thamani za uendeshaji. Tumia data iliyopimwa kuunda seti zako mwenyewe kila inapowezekana.