Eine Übersicht zur Berechnung des Fischwachstums: mehrere Funktionen in der Fischproduktion und deren spezifische Anwendung

Zusammenfassung Moderne Aquakultur-Recycling Systeme (RAS) sind ein notwendiges Werkzeug, um eine nachhaltige und kontinuierliche Aquakulturproduktion mit geringem Umwelteinfluss zu gewährleisten. Aber die Produktivität und Effizienz solcher RAS müssen noch optimiert werden, um die wirtschaftliche Rentabilität sicherzustellen, wobei die Wachstumsleistung im Mittelpunkt steht. Wachstum wird oft als absolut (Gewinn pro Tag), relativ (Prozentuale Zunahme in der Größe) oder spezifische Wachstumsrate (Prozentuale Zunahme in der Größe pro Tag) berichtet, basierend auf Bestands- und Erntedaten. Diese Funktionen beschreiben das Wachstum sehr vereinfacht und sind ungenau, da Zwischenwachstumsdaten nicht berücksichtigt werden. Im Gegensatz dazu versuchen nichtlineare Wachstumsmodelle, Informationen über das Wachstum in verschiedenen Lebensphasen bereitzustellen. Auf der Grundlage eines empirischen RAS-Datensatzes von 150 weiblichen Steinbutts, die während eines Zeitraums von 340 Tagen in einem RAS aufgezogen wurden, überprüft dieses Papier die am häufigsten verwendeten Wachstumsraten (relativ, absolut, spezifisch), den thermischen Wachstumskoeffizienten und fünf nichtlineare Wachstumsfunktionen (logistisch, Gompertz, von Bertalanffy, Kanis und Schnute). Die Güte der Anpassung wird durch R² und als mittlere prozentuale Abweichung ausgedrückt. Nichtlineare Wachstumsmodelle werden auch anhand ihres Residualstandardfehlers (RSE) und des Akaike-Informationskriteriums verglichen. Alle verarbeiteten Funktionen werden modelliert, um die Form der generierten Kurve und die Möglichkeit der Funktion zu veranschaulichen, Wachstum realistisch vorherzusagen. Darüber hinaus wird die biologische Bedeutung ihrer Regressionsparameter diskutiert. Auf diese Weise können wir Unterschiede in nichtlinearen Wachstumsmodellen im Vergleich zu rein beschreibenden Wachstumsraten sowie die spezifischen Vorteile, Nachteile und möglichen Anwendungen jeder Funktion, die wir überprüfen, herausstellen.