2 resultados para MKS-Modell

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A mathematical model to optimize the German fishing fleet is draftet and it’s data basis is described. The model has been developed by Brodersen, Campbell and Hanf in 1994 to 1998. It could be shown, that this model is flexible enough to be applied successfully to a lot of very different political questions, if adapted accordingly. The economic consequences of measures of fishery politics, the effects of technical advances, but also increasing incertainties can, to some degree, appropriately be assessed quantitatively. Finally it could be shown that, principally, the available account of data is a good basis for investigations into fishery economics and fishery politics. However there is a need to treat the source of data continuously and competently in order to make these informations available quickly. Statistical data to reflect the fishery sector are valuable. However, they obtain their full value only when judged by experts from the fishing industry, biology and technical fishery research.

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Abstract Growth and condition of fish are functions of available food and environmental conditions. This led to the idea of using fish as a “consumption sensor” for the measurement of food intake over a defined period of time. A bio-physical model for the estimation of food consumption was developed based on the von Bertalanffy model. Whereas some of the input variables of the model, the initial and final lengths and masses of a fish and the temperature within the time period considered can easily be measured, internal characteristics of the species have to be determined indirectly. Three internal parameters are used in the model: the maintenance consumption at 0°C, the temperature dependence of this consumption and the food efficiency, the percentage of the ingested food utilized. Estimates of the parameters for a given species can be determined by feeding experiments. Here, data from published feeding experiments on juvenile cod, Gadus morhua L., were used to validate the model. The average of the relative error for the food intake predicted by the model for individual fish was about 24 %, indicating that fish used the food with different efficiencies. However, grouping the fish according to size classes and temperature lowered the relative error of the predicted food intake for the group to typically 5 %. For a group containing all fish of the feeding experiment the relative prediction error was about 2 %. Zusammenfassung Wachstum und Kondition der Fische sind von der verfügbaren Nahrung und von Umweltbedingungen abhängig. Dies führte zur Idee, Fisch als „Konsum-Sensor“ für die Messung der Nahrungsaufnahme über einen definierten Zeitraum zu verwenden. Auf Grundlage des von Bertalanffy-Modells wurde ein bio-physikalisches Modell zur Schätzung der Futteraufnahme entwickelt. Während einige der Eingangsgrößen des Modells leicht gemessen werden können (Anfangs- und Endlänge und -körpermasse der Fische und die Temperatur innerhalb des betrachteten Zeitraum), können interne Parameter der betrachteten Art nur indirekt bestimmt werden. Drei interne Parameter werden in dem Modell verwendet: Die Erhaltungskonsumtion bei 0° C, die Temperaturabhängigkeit dieser Rate und der Wirkungsgrad der Nahrung (der Anteil der Nahrung ,der aufgenommen und verwendet und nicht ungenutzt wieder ausgeschieden wird). Die Modellparameter für eine bestimmte Art können durch Fütterungsversuche bestimmt werden. Um das Modell zu validieren wurden Daten aus veröffentlichten Fütterungsversuchen mit juvenilen Kabeljau (Gadus morhua L.) verwendet. Modell und Wirklichkeit weichen in der Regel voneinander ab. Der durchschnittliche relative Fehler der durch das Modell vorhergesagten Nahrungsaufnahme betrug für Einzelfische etwa 24%, was darauf hinweist, dass einzelne Fisch die Nahrung mit unterschiedlichen Wirkungsgraden verwerten. Allerdings senkte die Gruppierung der Fische nach Größenklassen und Temperatur den relativen Vorhersagefehler für die Nahrungsaufnahme der Gruppe auf etwa 5%. Für alle Fische im Fütterungsversuch ist der relative Vorhersagefehler etwa 2%.