Morfologiczne zróżnicowanie ciała osobników w obrębie gatunku:

Podobne dokumenty
2. Metodyka oceny wskaźników hodowlano-użytkowych pstrągów handlowych z obiektów o zróżnicowanej technologii produkcji

3. Wskaźniki hodowlane i biometryczne pstrąga

ARKUSZ EGZAMINACYJNY ETAP PRAKTYCZNY EGZAMINU POTWIERDZAJĄCEGO KWALIFIKACJE ZAWODOWE CZERWIEC 2010

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Podstawy statystyki - ćwiczenia r.

Katedra Biotechnologii i Genetyki Zwierząt, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

Przedziały ufności. Poziom istotności = α (zwykle 0.05) Poziom ufności = 1 α Przedział ufności dla parametru μ = taki przedział [a,b], dla którego

Katedra Genetyki i Podstaw Hodowli Zwierząt Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

Narzędzia oceny stosowanych w Polsce technologii chowu pstrąga tęczowego (Oncorhynchus mykiss, Walbaum 1792) w świetle badań własnych

ESTYMACJA. Przedział ufności dla średniej

Zarządzanie populacjami zwierząt. Parametry genetyczne cech

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadanie 2.Na III roku bankowości złożonym z 20 studentów i 10 studentek przeprowadzono test pisemny ze statystyki. Oto wyniki w obu podgrupach.

Wdrożenia produktów prozdrowotnych na fermach drobiu w Katowicach i Somoninie

Zadania ze statystyki, cz.6

CECHY ILOŚCIOWE PARAMETRY GENETYCZNE

WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH

Badanie normalności rozkładu

Jakość wód powierzchniowych a różne typy chowu ryb

Pomiary urodzeń według płci noworodka i województwa.podział na miasto i wieś.

średniej masie 178 g i przy zapłodnieniu 89,00 %. Gęsi te cechowały się przeżywalnością w okresie reprodukcji na poziomie średnio 88,41 %.

Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka

weryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)

Katedra Biotechnologii i Genetyki Zwierząt, Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

Testowanie hipotez statystycznych

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R.

Statystyka. Zadanie 1.

Ćwiczenie: Badanie normalności rozkładu. Wyznaczanie przedziałów ufności.

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Ocena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Testowanie hipotez statystycznych cd.

Weryfikacja hipotez statystycznych

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych

4. Skład chemiczny tkanki mięśniowej pstrągów

czerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) ,5 6,6

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

INFORMACJA. z wykonanego zadania na rzecz postępu biologicznego w produkcji zwierzęcej

Pobieranie prób i rozkład z próby

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

INFORMACJA. z wykonanego zadania na rzecz postępu biologicznego w produkcji zwierzęcej

SPRAWOZDANIE MERYTORYCZNE. z wykonanego zadania na rzecz postępu biologicznego w produkcji zwierzęcej

INNOWACYJNOŚĆ W TRADYCYJNEJ TECHNOLOGII PRODUKCJI RYB

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Zadania ze statystyki cz.8. Zadanie 1.

Statystyka matematyczna

Porównanie dwóch rozkładów normalnych

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Raport Testy Trenerskie. Kadr Makroregionalnych Polskiego Związku Podnoszenia Ciężarów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

Katedra Genetyki i Podstaw Hodowli Zwierząt Wydział Hodowli i Biologii Zwierząt, UTP w Bydgoszczy

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ

Statystyka matematyczna dla leśników

Żródło:

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Konkurencyjność polskich gospodarstw mlecznych i z chowem bydła rzeźnego na tle analogicznych gospodarstw z wybranych krajów

4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej

Uniwersytet w Białymstoku Wydział Biologiczno-Chemiczny

Z poprzedniego wykładu

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Komentarz technik rybactwa śródlądowego 321[01]-01 Czerwiec 2009

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Modele i wnioskowanie statystyczne (MWS), sprawozdanie z laboratorium 4

1. Analiza wskaźnikowa Wskaźniki szczegółowe Wskaźniki syntetyczne

Mirosław Kuczyński PAN ZDGS w Gołyszu. LGR Bielska Kraina, Szkolenie r

Skąd te garby? Czyli o tym, co może być powodem nienormalności rozkładu wyników sprawdzianu dla szóstoklasistów z kwietnia 2006 roku

Testowanie hipotez statystycznych.

Ćwiczenie: Weryfikacja hipotez statystycznych dla jednej i dwóch średnich.

Zjawisko dopasowania w sytuacji komunikacyjnej. Patrycja Świeczkowska Michał Woźny

1 Estymacja przedziałowa

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Statystyki. Struktura wysokości emerytur i rent wypłacanych przez ZUS po waloryzacji w marcu 2010 roku.

Statystyka matematyczna dla leśników

1. szereg wyliczający (szczegółowy) - wyniki są uporządkowane wyłącznie według wartości badanej cechy, np. od najmniejszej do największej

Korelacja oznacza współwystępowanie, nie oznacza związku przyczynowo-skutkowego

Wszystkie wyniki w postaci ułamków należy podawać z dokładnością do czterech miejsc po przecinku!

Analiza wariancji - ANOVA

Chów ryb w małych stawach - J. Guziur

Fundusze UE dla stawów karpiowych w Europie. Anna Pyć Aller Aqua

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Przez hipotezę statystyczną rozumiemy, najogólniej mówiąc, pewną wypowiedź na temat rozkładu interesującej nas

Transkrypt:

Morfologiczne zróżnicowanie ciała osobników w obrębie gatunku: - różnice genetyczne - zmienne warunki środowiskowe - interakcje pomiędzy genotypem a warunkami środowiskowymi

Obiekty: OOH ekstensywny poziom produkcji, jednokrotne wykorzystanie wody RAS intensywny poziom produkcji, recyrkulacja wody

Okres badań: późna wiosna i jesień, lata 2010-2012 Próba badawcza: Z każdego gospodarstwa pobrano po tzw. odpiciu jednorazowo 40 ryb (n = 20), ú Dwa asortymenty: M (350 500 g), D ( 501-850 g)

Zasady doboru gospodarstw: lokalizacja, terminy pobory prób, zróżnicowanie wielkości produkcji w poszczególnych grupach technologicznych Badania prowadzone były w sześciu gospodarstwach pstragarskich: 1-OOH 2-OOH 3-OOH 1-RAS 2-RAS 3-RAS

Typ produkcji i wielkość zagęszczenia w analizowanych gospodarstwach Typ Wielkość wyjściowej obsady - zagęszczenie ryb kg/m 3 OOH 6,8 OOH 24,9 OOH 2,7 Średnio grupa OOH 11,43 RAS 82,5 RAS 107,5 RAS 61,3 Średnio grupa RAS 83,77

Analizowane parametry technologiczne i biometryczne: odłów ryb (kg/m 3 ), przyrost jednostkowy ryb (g/szt.), przeżywalność obsad (P%), zużycie paszy w kg na 1 kg przyrostu ryb (wskaźnik FCR), długość Lc (cm), masa ryb W (g), wartość rzeźna ryb bezwględna (g) relatywna (%), czynnik odżywienia (kondycji) wg Fultona.

Badane cechy morfologiczne: v v mierzalne indeksy hodowlane

Indeksy hodowlane oraz wskaźniki charakteryzujące surowiec rybny (Czubak, 1966) Indeks Symbol Wzór Opis danych długość ciała w % długości całkowitej wskaźnik długości głowy indeks masy na jednostkę długości ciała współczynnik Fultona wydajność tuszy A D F G J SLII 100 A = TLI SLII D = lc F = W SLII 100 W G = 3 SLII W J = W t 100% TLI- długość całkowita ciała w mm SLII długość ciała w mm lc długość głowy w mm SLII długość ciała w mm W masa całkowita w g SLII długość ciała w mm W masa całkowita w g SLII długość ciała w mm W t - masa tuszy w g W masa całkowita w g

Schemat postępowania podczas opracowywania wartości cech morfologicznych: Sprawdzenie rozkładów wartości poszczególnych zmiennych. Obliczenie: wartości średniej ( X ), wariancji (s 2 ) i odchylenia standardowe go (SD), wartości minimalnej (MIN) i maksymalnej (MAX). Do zbadania normalności rozkładu wartości badanych cech przeprowadzono test normalności Shapiro-Wilka (Wagner 1990). Sformułowanie i zbadanie hipotezy zerowej o braku różnic pomiędzy średnimi wartościami cech morfologicznych w poszczególnych grupach technologicznych (analiza wariancji na poziomie istotności α=0,05). Obliczenie współczynnika zmienności zbadanych cech mierzalnych w poszczególnych grupach technologicznych oraz dla wszystkich ryb łącznie. Cechy dla których wartość współczynnika zmienności była niższa niż 10% uznano za mało plastyczne (Ruszczyc 1981). Obliczenie indeksów hodowlanych według wzorów podanych przez Czubak (1966) oraz współczynników charakteryzujących ryby jako surowiec dla przemysłu spożywczego (Polska Norma, 1999).

wartość wskaźnika Fultona: G>1,20 ryby o bardzo dobrej kondycji, G=1,00 1,20 ryby o dobrej kondycji, G<1,00 ryby o przeciętnej lub słabej kondycji Ustalenie parametrów: przeżywalności obsad ryb (P %), zużycia paszy (kg) na 1 kg przyrostu ryb, przyrostu jednostkowy w sezonie (g/szt.)

wsp. Fultona 1,2322 1,1408 3,636 0,000 0,058 0,096 Wyniki testu t - Studenta uzyskane w analizie parametrów Lt, masa i współczynnik Fultona w podziale na dwa okresy badawcze (wiosenny i jesienny) bez podziału na grupy technologiczne Parametry Średnia okres wiosenny Średnia okres jesienny t p Odchylenie standardo- we - okres wiosenny Odchylenie standardo- we - okres jesienny Bez podziału na sortymenty Lc 35,0425 35,2525-0,416 0,677 2,015 2,468 Masa 526,7750 504,1800 0,985 0,327 91,680 112,418 wsp. Fultona 1,2151 1,1090 3,019 0,003 0,087 0,204 Sortyment M Lc 33,4250 33,1050 0,897 0,375 1,269 0,963 Masa 445,8500 410,5950 2,896 0,006 31,787 44,195 wsp. Fultona 1,1980 1,0772 1,841 0,073 0,108 0,272 Sortyment D Lc 36,6600 37,4000-1,883 0,067 1,105 1,365 Masa 607,7000 597,7650 0,496 0,622 49,553 74,496

Wyniki potwierdzają iż przyjęte podejście metodyczne było prawidłowe, gdyż pozwoliło na stwierdzenie zależności pomiędzy uzyskiwanymi wartościami współczynnika Fultona a okresem hodowlanym (wiosenny i jesienny), ze wskazaniem iż wyższe wartości tego współczynnika są osiągane w okresie wiosennym.

Podstawowe statystyki opisowe danych zebranych w trakcie wszystkich pobrań -bez podziału na grupy technologiczne Wskaźnik N ważnych Średnia Mediana Min. Maks. Odch. std Lc cm 960 35,74 34,90 26,65 184,10 11,39 MASA (g) 960 512,14 493,25 160,50 1005,50 157,16 WARTOŚĆ RZEŹNA (g) % RZEŹNA ryby Współczynnik fultona 960 443,93 423,25 175,00 872,50 135,53 960 86,40 86,44 31,83 110,14 4,44 960 1,16 1,16 0,40 1,70 0,14

Zestawienie wartości średnich dla badanych parametrów w podziale na sortymenty wagowe ryb i pobrania dla obu technologii (OOH, RAS) Grupa TECHN. SORT. ryb Pobranie LT MASA WARTOŚĆ RZEŹNA % RZEŹNY WSPÓŁCZYN. FULTONA OOH M I- IV 33,08 414,30 355,43 85,88 1,14 OOH D I- IV 38,47 666,98 575,53 86,44 1,16 RAS M I- IV 32,93 392,55 338,82 84,98 1,11 RAS D I- IV 37,58 645,73 550,53 85,10 1,22 Ogółem grup 35,52 529,89 455,08 85,60 1,16

Zestawienie parametrów obiektów hodowlanych biorących udział w badaniach WSKA- ŹNIKI/ GOS- PODAR- STWA Powierzchnia [m 2 ] Objętość wodna (m 3 ] 1- OOH 2- OOH 3- OOH 1- RAS 2- RAS 3- RAS 56 2 700 156 210 250 125 56 3 500 156 210 470 100 Przepływ wody [ l/sek] Recyrkulacja n stopni nr st. z prod. rybacką 8 10 8 28 300 14 3 5 6 (II) (IV) (V)

Średnie wartości przyrostów i przeżywalności uzyskiwane w badanych obiektach w trakcie całego okresu badawczego Przyrost średni przeżywal Wariant ogólny sztuki [g/ dzienny ność (P%) [kg] szt] [%] 1 OOH 476,33 231,33 0,67 97,9 2 OOH 6981,00 509,83 1,01 95,35 3 OOH 1802,67 276,67 0,71 96,9 1 RAS 4014,33 224,67 1,05 91,55 2 RAS 7583,33 176,00 0,82 94 3 RAS 1933,33 231,33 1,25 90,6

Końcowa analiza porównawcza 4 wskaźników technologicznych w 2 grupach badawczych (OOH, RAS) Wariant Odłów (kg/ m 3 ) Wskaźnik technologiczny Przeżywal- ność ( P% ) Przyrost sztuki (g/ szt) Zużycie paszy - FCR OOH 13,69 96,72 480 1,10 RAS 32,32 91,05 286 1,05 Różnice statysty- czne (p) istotne istotne istotne nieistotne p = 0,0004 p = 0,0001 p = 0,00001 p = 0,9026

Uzyskane wyniki wskaźników technologiczno produkcyjnych u obu grup gospodarstw (OOH, RAS) w poszczególnych etapach badań były wysoko powtarzalne. Finalne zagęszczenie ryb (kg/m 3 ) w stawach i basenach podczas ich końcowego odłowu w gospodarstwach z intensywną technologią tuczu (RAS) było średnio dwu i półkrotnie większe, aniżeli w gospodarstwach z ekstensywną technologią chowu OOH. Wyższe tempo wzrostu, określane na podstawie średniego procentowego przyrostu dziennego, wykazywały ryby w gospodarstwach RAS, co wiązało się z krótkim i intensywnym tuczem, a wahania spowodowane były temperaturą wody.

Pasza stosowana w badanych gospodarstwach pochodziła z produkcji czterech różnych, renomowanych firm, posiadających w kraju największą popularność i sprzedaż ALLE-AQUA (41,5% udziału w sprzedaży), BIOMAR ( 34,6%), SKRETTING ( 12,3%), AGRO-FISH ( 6,7%, - Bontemps, 2011, Przegląd Rybacki 5:20-22). W większości gospodarstw w okresie pobierania prób stosowano tą samą paszę Oszacowany współczynnik pokarmowy FCR w obu technologiach był bardzo podobny (różnice statystyczne nieistotne, gdzie p=0,9026 ) i osiągnął wartości średnie na poziomie 1,1 w technologii ekstensywnej ( OOH ) i 1,05 - w technologii RAS. Efekt ten zgodny jest z obliczonym wcześniej wyrównanym współczynnikiem kondycji FULTONA dla obu grup technologii.

Uzyskane wyniki poziomu współczynnika FCR ze wszystkich sezonów (etapów) uznać należy jako bardzo dobre w stosunku do wyników statystycznych za 2010 r., gdzie współczynnik ten dla większości gospodarstw pstrągowych w Polsce wyniósł średnio 1,12 (Bontemps, 2011, Przegl. Rybacki 5 : 20-22 ). Podczas końcowego okresu tuczu w obu stosowanych technologiach zanotowano wysoką przeżywalność obsad ryb, przy czym w gospodarstwach ekstensywnych OOH była ona wyższa w stosunku do gospodarstw grupy RAS (tabela 9, 10). Gospodarstwa z technologią OOH osiągnęły przeżywalność ryb na poziomie ponad 96% i statystycznie istotnie różniły się (p = 0,0001) od technologii RAS, gdzie średnia przeżywalność ryb wynosiła P = 91 %.

W gospodarstwach intensywnych RAS cykle produkcyjne były powtarzalne (masa obsady, długość cyklu) a nieznaczne różnice w czasie trwania podchowu ryb wynikały z pory roku. Cykle produkcyjne w gospodarstwach OOH były bardziej zróżnicowane i zależały od pory roku i popytu. Końcowy tucz ryb w technologii OOH trwał średnio 5 miesięcy, osiągając średni przyrost jednostkowy sztuki 480 g, zaś w gospodarstwach RAS tucz trwał tylko około 2,5 miesiąca, osiągając średni przyrost jednostkowy sztuki około 286 g. Z przeprowadzonych badań, realizowanych w 6 gospodarstwach pstrągowych kraju wynika, że pomimo zróżnicowanego zagęszczenia obsad, natężenia przepływu wody, wielkości końcowego odłowu i przyrostu jednostkowego ryb, współczynniki pokarmowe paszy FCR są zbliżone (statystycznie różnice nieistotne, p-0,9026). Dotyczy to zarówno ryb lekkiego sortymentu >M< ( do 500 g/szt.), jak i ryb większych (do 850 g/ szt.).

Relatywny wskaźnik wartości rzeźnej ryb (%) w obu grupach technologicznych był statystycznie zbliżony i dla grupy ekstensywnej OOH wyniósł średnio 86,29% (84,8 87,8%), zaś w grupie intensywnej RAS był nieznacznie niższy : średnio 85,32% (83,9 86,6%), przy jednoczesnym braku zróżnicowania tego wskaźnika dla obu wielkości pstrągów M i D. Nie stwierdzono także różnic w kondycji ryb, mierzonej współczynnikiem FULTONA, zarówno w obu grupach technologicznych (OOH, RAS), jak i asortymentach wielkościowych ryb M i D.