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A Model for the Mass-Growth of Wild-Caught Fish

Open Journal of Modelling and Simulation 2019年第1期7卷 19-40页

作者： Katharina Renner-Martin Norbert Brunner Manfred Kühleitner Werner-Georg Nowak Klaus Scheicher Institute of Mathematics University of Natural Resources and Life Sciences Vienna Austria

The paper searched for raw data about wild-caught fish, where a sigmoidal growth function described the mass growth significantly better than non-sigmoidal functions. Specifically, von bertalanffy’s sigmoidal growth function (metabolic exponent-pair a = 2/3, b = 1) was compared with unbounded linear growth and with bounded exponential growth using the Akaike information criterion. Thereby the maximum likelihood fits were compared, assuming a lognormal distribution of mass (i.e. a higher variance for heavier animals). Starting from 70+ size-at-age data, the paper focused on 15 data coming from large datasets. Of them, six data with 400 - 20,000 data-points were suitable for sigmoidal growth modeling. For these, a custom-made optimization tool identified the best fitting growth function from the general von bertalanffy-pütter class of models. This class generalizes the well-known models of Verhulst (logistic growth), Gompertz and von bertalanffy. Whereas the best-fitting models varied widely, their exponent-pairs displayed a remarkable pattern, as their difference was close to 1/3 (example: von bertalanffy exponent-pair). This defined a new class of models, for which the paper provided a biological motivation that relates growth to food consumption.

关键词： Growth Models Described by the von bertalanffy-pütter Differential Equation Model Selection Using the Akaike Information Criterion Maximum Likelihood Fit Based on a Lognormal Distribution of Mass Optimization Using Simulated Annealing

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