Journal of Oceanography
اقیانوس شناسی
Journal of Oceanography
Literature & Humanities
http://joc.inio.ac.ir
1
admin
1562-1057
2476-6755
doi
fa
jalali
1391
10
1
gregorian
2013
1
1
3
12
online
1
fulltext
fa
امکانسنجی بهکارگیری مدلسازی رگرسیونی جهت تخمین وزن بافت نرم صدفهای دوکفهای با استفاده از ابعاد پوسته
Feasibility of Applying Regression Modeling to Estimate the Weight of Soft Tissue of Bivalves Using Shell Dimensions
پژوهشي
Research/ Original/ Regular Article
این تحقیق درصدد بررسی امکان استفاده از ابعاد پوسته (طول و عرض) بهمنظور تخمین وزن بافت نرم در دو حالت تر و خشک است. برای انجام این تحقیق سه گونه صدف دوکفهای (Solen brevis، Saccostrea cucullata و Callista umbonella)از سواحل پایانهی بندرعباس و پارک جهانگردی سورو در سال 1390 صید و جمعآوری شد. طول، عرض، وزن تر بافت نرم و وزن خشک بافت نرم زیستسنجی شدند. مدلهای رگرسیونی دو متغیره در محیط نرمافزار SPSS 17 تهیه شده و پس از واسنجی مدلها اعتبارسنجی هر یک از مدلها با استفاده از معیارهای آماری صورت پذیرفت. بررسی نتایج نشان داد که مدلهای تهیه شده در حد قابل قبولی بودند. خطای نسبی در دو ایستگاه در حالت خشک بافت نرم از 93/11 تا 69/36 درصد و در حالت تر بافت نرم از 99/7 تا 57/35 درصد متغیر میباشد. تغییرات ریشهی نسبی میانگین مربعات خطا در دو ایستگاه در حالت خشک بافت نرم از 107/14 تا 19/44 و در حالت تر بافت نرم از 27/10 تا 14/38 است. نتایج بهدست آمده از این بررسی نشان داد که مدل ساخته شده برای تخمین بافت نرم تر گونه S. brevis در ایستگاه پایانه و پارک جهانگردی سورو برای مرحلهی واسنجی دارای مقادیر RRMSE و RE بهترتیب 66/10 و 83/8، 96/3 و 46/3 درصد میباشد و برای مرحله اعتبارسنجی دارای مقادیر به ترتیب 27/10 و 99/7، 81/13 و 17/10 درصد که کمترین میزان خطا و بالاترین میزان دقت را دارا است.برای بافت نرم خشک C. umbonella مقادیر RRMSE و RE بهترتیب 19/44 و 69/43 درصد برای مرحلهی واسنجی و 02/40 و 69/36 درصد برای مرحله اعتبارسنجی که بیشترین میزان خطا و کمترین میزان دقت را در هر دو ایستگاه داشته است. سطح معنیدار برای هر دو گونه مزبور 99 درصد است. نتایج بهدست آمده بیانگر آن است که روش مدلسازی رگرسیونی جهت تخمین وزن تر وخشک بافت نرم سه گونه مورد مطالعه با استفاده از طول و عرض پوسته علاوه بر ساده بودن، سرعت بالا در تخمین بافت نرم و غیر مخرب بودن دارای دقت بالا و دامنهی کاربرد گسترده است.
This study examined the feasibility of using shell dimensions (length and width) to estimate the wet and
dry weight of bivolve’s soft tissue. For this study, three species of bivolve’s (Solen brevis, Saccostrea
cucullata and Callista umbonella) were collected from the coast of Bandar Abbas near the Terminal and
Tourist Park of Soro in 2012. The length, width, wet weight and dry weight of soft tissue were measured.
Two-variable regression model and validation of calibration was taken with SPSS (version 17). Survey
results showed that the models were produced at an acceptable level. The relative error was 11.93-36.69 in
dry soft tissue and 35.57-7.99 in wet soft tissue. Changes in the relative of standard division were 14.107-
44.19 and 1072-38.14 in dry and wet soft tissue, respectively. The results of this study showed that in the
model for estimating wet soft tissue S. brevis at the Terminal and Tourist Park of Soro stations, RE and
RRMSE values were found to be 10.66 and 8.83, 3.96 and 3.46 percent for calibration phase, and 10.27
and 7.99, 13.81 and 10.17 percent for the validation phase, respectively. It can be attributed to lowest error
rate and highest accuracy. For dry soft tissue C. umbonella, RE and RRMSE values were found 44.19 and
43.69 percent for calibration phase, and 40.02 and 36.69 for the validation phase, respectively, which
showed highest error rate and lowest accuracy in both stations. Level of significance for both species was
99%. The results revealed that regression modeling method using of length and wide of shell can be used
to calculate the wet and dry weight of soft tissue in addition to being simple, high speed, non destructive
and high precision.
Solen brevis، Saccostrea cucullata، Callista umbonella، مدل رگرسیونی، ابعاد پوسته، بافت نرم.
Solen brevis, Saccostrea cucullata, Callista umbonella, Regression model, Shell dimensions, Soft tissue
55
62
http://joc.inio.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-2-106&slc_lang=fa&sid=1
Zahra
Bagheri
زهرا
باقری
10031947532846001687
10031947532846001687
No
Alireza
Riyahi Bakhtiari
علیرضا
ریاحی بختیاری
riahi@modares.ac.ir
10031947532846001688
10031947532846001688
Yes
Hossein
Bagheri
حسین
باقری
10031947532846001689
10031947532846001689
No