Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 39

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
EN
The growth of the scale radius was followed in seven fish species (roach, bream, rudd, humped rockcod, perch, halibut, and zander). The results obtained by analyzing a total of 11304 individuals were compared with corresponding data on the standard length growth of each species. The mathematical description of growth was done with the following six models: the von Bertalanffy equation, the Ford-Walford formula, the second order polynomial, the Gompertz model, the power function, and the modified power function. Data on length growth and length growth versus scale radius growth, which were used to determine the scale radius growth of each species, were taken from the literature. The growth of both the scale radius and body length of the species analyzed was fairly uniform: the increment ratios, averaged for the entire growth period, were close to 0.9. However, slightly higher values, hence more uniform growth, were recorded in radius growth (0.93) than in fish length growth (0.90). The fish length increments in the first two years of life were lower than the scale radius increments during the same time.
PL
Celem niniejszej pracy było zbadanie przebiegu wzrostu promienia łuski różnych gatunków ryb i jego porównanie ze wzrostem długości. Materiałem były dane o wzroście długości 7 gatunków: płoci, leszcza, wzdręgi, notote- nii, okonia, halibuta i sandacza (tab. 1), uzyskane przez różnych autorów metodą odczytów wstecznych. Na podstawie przytaczanych zależności L/R określano wielkości promienia łuski w kolejnych latach życia. Wzrost zarówno promienia łuski, jak i długości ciała (rys. 1, 2, 3, 4) scharakteryzowano matematycznie przy zastosowaniu 6 modeli wzrostu: równania von Bertalanffy’ego, formuły Forda-Walforda, wielomianu 2 stopnia, modelu Gompertza, funkcji potęgowej i zmodyfikowanej funkcji potęgowej (tab. 3). Określono również dokładność matematycznego opisu wzrostu za pomocą różnych modeli, a także różnice wartości parametrów poszczególnych modeli powstające przy matematycznej charakterystyce wzrostu promienia łuski i długości ciała. Uzyskane wyniki wskazują na dość duże podobieństwo wzrostu promienia łuski i długości ciała tego samego gatunku. Różnice sprowadzały się do nieco bardziej równomiernego wzrostu promienia łuski w porównaniu ze wzrostem długości ciała. Również spadek przyrostów promienia łuski w 1 i 2 roku życia był wyraźnie mniejszy, niż spadek przyrostów długości (tab. 2). Stosowane modele opisują wzrost długości nieco dokładniej, niż wzrost promienia łuski (tab. 4), ale różnica dokładności jest nieznaczna (przeciętna procentowa różnica wyniosła 1,72% w przypadku wzrostu promienia łuski i 1,61% w odniesieniu do wzrostu długości).
EN
e paper presents results of a comparative analysis of two mathematical models of fish length growth: the von Bertalanffy equation and the modified power function. The accuracy of mathematical modelling of empirical data and a potential for extrapolation of theoretical growth range beyond the empirical data are compared. The data on accuracy and extrapolation potential, obtained with the two models tested and averaged for a species, were subject to the Student′s t test. Additionally, an attempt was made to determine a relationship between accuracy and extrapolation potential of each model; linear regression was used to describe the relationship. The generalised (ignoring between-specific differences) description of the relationship involved exponential, logarithmic, and power regressions in addition to linear regression.
PL
W niniejszej pracy przedstawiono porównanie dokładności dwóch wybranych matematycznych modeli wzrostu długości — równania von Bertalanffy'ego i zmodyfikowanej funkcji potęgowej. Następnym spośród badanych zagadnień było określenie zakresu ekstrapolacji wspomnianych modeli wzrostu (z dopuszczalną 5% tolerancją względem danych empirycznych) oraz — w końcowym etapie pracy — ustalenie charakteru zależności pomiędzy dokładnością modelu a zakresem ekstrapolacji. Przedmiotem badań było tempo wzrostu długości (według danych różnych autorów) 10 gatunków ryb: rozpióra, leszcza, płoci, wzdręgi, szczupaka, okonia, sandacza, sielawy, śledzia i dorsza; w odniesieniu do każdego gatunku przeanalizowano od 21 do 30 przypadków. Uzyskane wyniki wskazują, że przeciętna dokładność analizowanych modeli nieznacznie przekracza 0,5 cm (jest to wartość średniej różnicy wyników empirycznych i obliczonych z modelu), natomiast zakres ekstrapolacji wynosi około 2 lat. Zarówno w odniesieniu do poszczególnych przypadków, jak i do średnich wartości ustalonych dla badanych gatunków ryb odnotowano bardzo duże rozproszenie uzyskanych wyników. Zależności pomiędzy dokładnością modelu a wielkością zakresu ekstrapolacji, określane dla poszczególnych gatunków metodą regresji prostoliniowej, miały we wszystkich badanych przypadkach charakter zależności odwrotnych (ujemne wartości współczynników regresji i współczynników korelacji). Przy podjęciu próby bardziej ogólnego określenia wspomnianych zależności, bez uwzględniania różnic gatunkowych, zastosowano dodatkowo regresję wykładniczą (y= a.ehx), logarytmiczną (y= a+b.ln x) i potęgową (y= a.xlb). Okazało się, że regresje krzywoliniowe (szczególnie regresja logarytmiczna) pozwalają na nieco ściślejsze skorelowanie badanych wielkości niż regresja prostoliniowa.
EN
The study involved analysis, performed with standard methods, of length and weight growth of 202 perch individuals caught in November 1999 from the Szczecin Lagoon. The verge coefficient was factored in both when determining the age distribution and when analysing length and weight growth by calculating mean values in age groups (when Kr > 0.50, the number of annual rings was increased by 1).
EN
A total of 150 pikeperch individuals caught in 1998 in the Pomeranian Bay were examined. The fish were picked out from 4 samples: 3 were obtained in March and 1 in April 1998. The standard methods of length and weight growth rate determination were used. When determining fish age, the verge coefficient was factored in (if Kr > 0.50, 1 was added to the scale annual ring count).
EN
The paper presents the analysis of relationships between variations in Fulton′s condition coefficient (K) and the exponent n in the length-weight (L-W) relationship. When n < 3, K was observed to decrease with fish size; a reverse was true when n > 3. On the other hand, the condition coefficient K′ (Bagenal and Tesch 1978) remained constant and not related to fish size, regardless of n. The two coefficients were used to study condition of the Lake Miedwie pike (85 individuals) and perch (316 individuals) and to determine relationships between condition on the one hand and the fish length, weight, water temperature, and feeding intensity on the other. Four mathematical functions (linear, power, log, and exponential) were applied to study the relationships in each species. In addition, relationships between condition and water temperature and feeding intensity were explored by means of multiple regression. Condition of the two species studied was found to be similar to that reported earlier from water bodies of the former USSR, Węgorzewo Lake District, and the River Odra estuary.
PL
Początkowym etapem niniejszego opracowania było sprawdzenie, jak zmienia się wartość współczynnika kondycji Fultona (K) w miarę zwiększania się rozmiarów badanych ryb, w zależności od wykładnika potęgi „n" w zależności LIW. W tym celu dla hipotetycznego gatunku „X", uwzględniając zakres długości 5-50 cm, obliczono teoretyczne masy ryb (dla długości co 5 cm) stosując równanie W = 0,01Ln; wartość wykładnika potęgi „n" przyjęto w zakresie 2,2-4,0 (co 0,2). Obliczone w ten sposób masy posłużyły do wyliczania wartości K. W przypadkach gdy „n" < 3 wartość K zmniejszała się u coraz to większych ryb; gdy n > 3 zmiany K przebiegały odwrotnie. Następnie dysponując materiałem obejmującym 85 szczupaków i 316 okoni z jeziora Miedwie, łowionych w latach 1997-2000, określono przy zastosowaniu dwóch współczynników K i K' (przy czym ta ostatnia wersja współczynnika kondycji polega na podzieleniu 100-krotnej wartości masy ryby przez „n" - tą potęgę jej długości, gdzie „n" jest wykładnikiem potęgi zależności L/W) kondycję badanych gatunków, oraz jej zależność od rozmiarów ryb, temperatury środowiska i intensywności żerowania, stosując w każdym przypadku 4 funkcje matematyczne: prostoliniową, potęgową, logarytmiczną i wykładniczą. Odnotowano w niektórych przypadkach znaczne rozbieżności w dokładności poszczególnych funkcji. Przedstawiono również sezonowe zmiany kondycji obydwu gatunków, a w końcowym etapie pracy - także równoczesne zależności kondycji od temperatury i intensywności żerowania, wyliczone przy zastosowaniu regresji trzycechowej. Wyniki uzyskane dla szczupaka i okonia z jeziora Miedwie były stosunkowo bliskie wartościom współczynników kondycji, podawanym dla innych akwenów (uzyskanym we wcześniejszych badaniach). Kondycja szczupaka z jeziora Miedwie (K - 1,03) była podobna, jak w akwenach byłego ZSRR (średnio K = 0,92); nieco lepszą kondycją charakteryzował się szczupak z jezior węgorzewskich (K = 1,16). W przypadku okonia wyniki dotyczące jeziora Miedwie (K= 2,13) były również zbliżone do danych, dotyczących estuarium ujścia Odry (K = 2,20).
first rewind previous Strona / 2 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.