Navodila za pisanje diplomskih nalog UM FERI

Velikost: px
Začni prikazovanje s strani:

Download "Navodila za pisanje diplomskih nalog UM FERI"

Transkripcija

1 UNIVERZA V MARIBORU FAKULTETA ZA ELEKTROTEHNIKO, RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Aleš Manfreda MODELIRANJE IN SIMULACIJA ŠPORTNEGA RIBNIKA IN RIBOGOJNICE Diplomsko delo Maribor, junij 2015

2 Smetanova ulica Maribor, Slovenija MODELIRANJE IN SIMULACIJA ŠPORTNEGA RIBNIKA IN RIBOGOJNICE Diplomsko delo Študent: Študijski program: Smer: Mentor: Aleš Manfreda univerzitetni študijski program, Računalništvo in informatika Programska oprema red. prof. dr. Nikola Guid

3 i

4 ZAHVALA V prvi vrsti bi se rad zahvalil svojemu mentorju, red. prof. dr. Nikoli Guidu, za sprejeto mentorstvo, trud in za vse strokovne nasvete pri izdelavi diplomskega dela. Iskrena hvala za hitro odzivnost, korektnost in intelektualno vodenje v pravo smer, da je naloga dobila svojo končno obliko! Prav tako bi se za vso pomoč pri izdelavi diplomskega dela, strokovne nasvete, hitro odzivnost in dobro sodelovanje rad zahvalil viš. pred. dr. Simonu Kolmaniču. Posebna zahvala gre mojima staršema, Jelki in Jožetu, ki sta mi stala ob strani skozi celotno življenje, ne samo v času študija. Ne morem se vama dovolj zahvaliti, da sta mi omogočila študij na fakulteti in mi stala ob strani ob prepotrebnih trenutkih in dogodkih ter me vzpodbujala h končanju študija. Iskrena hvala tudi punci Maruši za vso podporo in zaupanje, oporo in vzpodbudo ob težkih trenutkih. Iskrena hvala tudi vsem ostalim, ki ste mi na kakršenkoli način pomagali v času študija, pa tukaj niste posebej omenjeni! Hvala vsem! ii

5 Modeliranje in simulacija športnega ribnika in ribogojnice Ključne besede: modeliranje, simulacija, ribogojnica, športni ribnik, koi krap, ščuka UDK: : (043.2) Povzetek V diplomskem delu sta izdelana model in simulacija ribogojnice in športnega ribnika. Pri simulaciji ribogojnice je bil ključnega pomena težinski prirast rib v nekem časovnem obdobju. Pri tem smo uporabili modela ribogojnice in koi krapa. Pri simuliranju ribogojnice smo predpostavili, da do drsti ne bo prišlo. Pri simulaciji športnega ribnika smo dodali model ščuke ter razmnoževalni model in s tem upodobili obnašanje ekosistema. Naš cilj je bil poiskati razmerje med plenom in plenilci, da bi med njimi ustvarili naravno ravnovesje. V simulacijo športnega ribnika smo vključili tudi model vsiljivca, ki vstopa v ekosistem. Upodobili smo ga v vlogi ribiča. iii

6 Modelling and simulation of fish pond and fishing farm Key words: modelling, simulation, fish farm, fish pond, koi carp, pike UDK: : (043.2) Abstract Modelling and simulation of fish pond and fish farm are presented in this degree paper. Fish farm simulation concentrates on fish s weight growth during given time period on koi carp and fish farm model. Fish farm simulation did not include spawning model. During simulation fish pond we added pike and spawning models which helped us simulating an ecosystem. Our goal was to find a balance between prey and predator in order to create an equilibrium between the two of them. We have also included an intruder s model which is part of ecosystem, introduced as a fisherman. iv

7 KAZALO 1 UVOD OPIS PROBLEMA ŠPORTNEGA RIBNIKA IN RIBOGOJNICE Ribogojnica Osnove ribogojstva Hladnovodno ribogojstvo Toplovodno ribogojstvo Opis ribogojstva v svetu in v Evropi Ribogojstvo v Sloveniji Športni ribnik Rekreacijski, športni in tekmovalni ribolov Prednosti in slabosti športnega ribnika Opis ekosistema v ribogojnici in v športnem ribniku Koi krap (Cyprinus carpio) Kaj je koi krap? Pomen koi krapa? Vzreja koi krapa Ščuka (Esox lucius) Kaj je ščuka? Pomen ščuke ZASNOVA MODELA Model ribogojnice Model športnega ribnika Model koi krapa Model ščuke Model zaroda v

8 3.6 Model vsiljivca (ribič) Medsebojno prepletanje modelov IMPLEMENTACIJA Uporabniški vmesnik Podatkovna baza Implementacija ribogojnice Implementacija športnega ribnika Izhodni podatki Omejitve simulacije REZULTATI SIMULACIJE Ribogojnica Vhodni podatki in parametri Vpliv dodatne hrane na neto težo koi krapov Vpliv teže rib na porabo vode Vpliv temperature vode na rast rib Vpliv parametra SGR na rast rib Vpliv parametra FCR na porabljeno količino hrane Športni ribnik Privzeti podatki Ekosistem v ravnovesju brez vsiljivca Porušeno ravnovesje v ekosistemu brez vsiljivca (ribič) Porušeno ravnovesje v ekosistemu z vključenim vsiljivcem (ribič) Odpravljanje porušenega ravnovesja v ekosistemu z vključenim vsiljivcem (ribič) Stabilen ekosistem z ribičem SKLEP VIRI vi

9 Priloga A: Uporaba aplikacije vii

10 KAZALO SLIK Slika 2.1: Koi krap Slika 2.2: Različni barvni vzorci koi krapov Slika 2.3: Ščuka Slika 4.1: Vstopno okno v program Slika 4.2: Shema podatkovne baze Slika 5.1: Primerjava povečanja neto teže rib pri 100 % dodatni hrani Slika 5.2: Primerjava povečanja neto teže rib pri 75 % dodatni hrani Slika 5.3: Primerjava povečanja neto teže rib pri 50 % dodatni hrani Slika 5.4: Primerjava povečanja neto teže rib brez dodatne hrane Slika 5.5: Vpliv teže rib na porabo vode Slika 5.6: Vpliv temperature vode na rast rib (privzeti podatki) Slika 5.7: Povečanje povprečnih mesečnih temperatur za 2 C Slika 5.8: Znižanje povprečnih mesečnih temperatur za 2 C Slika 5.9: Prikaz teže rib, mesečne temperature in porabljene hrane za privzet parameter SGR Slika 5.10: Prikaz teže rib in porabljene hrane za povečan parameter SGR Slika 5.11: Prikaz teže rib za zmanjšan parameter SGR Slika 5.12: Prikaz teže rib in porabljene hrane za privzet parameter FCR Slika 5.13: Prikaz teže rib in porabljene hrane za povečan parameter FCR Slika 5.14: Prikaz teže rib in porabljene hrane za zmanjšan parameter FCR Slika 5.15: Spreminjanje teže koi krapov in ščuk Slika 5.16: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.17: Potrebna količina vode za koi krape in ščuke Slika 5.18: Prehranjevanje ščuke Slika 5.19: Naravna smrt koi krapov in ščuk Slika 5.20: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.21: Prehranjevanje ščuke Slika 5.22: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.23: Izlov rib (ribič) Slika 5.24: Prehranjevanje ščuke Slika 5.25: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.26: Izlov rib (ribič) Slika 5.27: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.28: Izlov rib (ribič) Slika 5.29: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk Slika 5.30: Spreminjanje teže koi krapov in ščuk Slika 5.31: Izlov rib (ribič) viii

11 Slika 5.32: Spreminjanje vhodnih pogojev in parametrov (114 mesecev) Slika 5.33: Izlov rib (ribič, 114 mesecev) KAZALO TABEL Tabela 2.1: Informativne cene za prodajo posameznih primerkov [21, 22] Tabela 3.1: Primeri SGR in FCR vrednosti za koi [2, 3, 7, 10, 11, 18, 21, 22] Tabela 3.2: Količina vode na dolžinski centimeter koi krapa [21] Tabela 3.3: Primeri vrednosti SGR in FCR za ščuko Tabela 3.4: Zmanjševanje ribolovnega uspeha ribiča Tabela 5.1: Privzeti vhodni podatki za parametra FCR in SGR [17, 22] Tabela 5.2: Privzeti vhodni podatki za količino vode [21] Tabela 5.3: Privzeti vhodni podatki za temperaturo vode Tabela 5.4: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib [5, 6, 9] Tabela 5.5: Primerjava privzetega in povečanega parametra SGR Tabela 5.6: Primerjava privzetega in zmanjšanega parametra SGR Tabela 5.7: Primerjava privzetega in povečanega parametra FCR Tabela 5.8: Primerjava privzetega in zmanjšanega parametra FCR Tabela 5.9: Privzeti vhodni podatki parametrov FCR in SGR (koi) [17, 22] Tabela 5.10: Privzeti vhodni podatki parametrov FCR in SGR (ščuka) [19, 20, 26] Tabela 5.11: Privzeti vhodni podatki za količino vode (koi) [21] Tabela 5.12: Privzeti vhodni podatki za količino vode (ščuka) [27] Tabela 5.13: Privzeti vhodni podatki za temperaturo vode Tabela 5.14: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (koi) [5, 6, 9] Tabela 5.15: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (ščuka) [5, 6, 9, 26, 27] Tabela 5.16: Vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo Tabela 5.17: Vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo Tabela 5.18: Spremenjeni vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo Tabela 5.19: Spremenjeni vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (koi krap) Tabela 5.20: Spremenjeni vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (ščuka) Tabela 5.21: Spremenjeni podatki za parameter SGR koi krap ix

12 SEZNAM KRATIC FCR feed conversion ratio, razmerje med celotno hrano in hrano, porabljeno za rast ribe SGR specific growth rate, dnevna ali mesečna rast ribe, izražena v odstotkih MDF master database file, glavna datoteka podatkovne baze LDF log database file, dnevniška datoteka podatkovne baze MB megabyte, megabajt GB gigabyte, gigabajt ph stopnja kislosti ali bazičnosti SQL structured query languge, programski jezik za delo s podatkovnimi bazami MS Microsoft x

13 1 UVOD Ribogojstvo je zelo razširjena panoga kmetijstva. Izvaja se praktično v vseh državah sveta. V ribogojstvu poznamo več različnih načinov gojenja rib. Že v osnovi ločimo med sladkovodnim in morskim ribogojstvom. Sladkovodno ribogojstvo se nadalje deli na hladnovodne in toplovodne ribogojnice. V hladnovodnih ribogojnicah se goji predvsem salmonidne vrste rib. Mednje sodijo vse vrsti postrvi, zlatovčice, sulci, lososi V toplovodnem ribogojstvu se osredotočamo predvsem na vrste rib, kot so: vse vrste krapov, podusti, smuči, ščuke in ostale ciprinidne vrste rib. V naši nalogi smo se osredotočili samo na toplovodno ribogojstvo. Posebej podrobno smo pogledali gojenje koi krapa (Cyprinus carpio, v nadaljevanju koi). Na področju ribogojstva in športnega ribolova pravih posnemanj naravnega okolja v naši državi še ni. Obstajajo zapiski in vodenje evidenc o obnašanju posamezne vrste ribe znotraj ribogojnice. Ti zapiski so nam bili osnova za pripravo modelov in prikaz delovanja simulacije. Poleg ribogojnice smo predstavili tudi model športnega ribnika. V zadnjih letih namreč močno raste priljubljenost ribolova v manjših komercialnih ribnikih, kjer lahko lovi vsak, četudi ni vešč tehnik ribolova. V ta namen smo se odločili raziskati tudi ta del ribištva. Tudi tukaj smo se osredotočili na koi krape. Poleg tega smo v ribnik dodali tudi plenilce. Predstavnik plenilcev je ščuka (Esocidae). S tem smo nekoliko popestrili dogajanje v ribniku in hkrati dosegli, da se naš športni ribnik obnaša kot manjši ekosistem. V nalogi smo predstavili gojenje koi krapa v nadzorovanem okolju, kjer smo preučevali: rast rib, mesečni prirastek in količino hrane, ki jo potrebujemo za optimalno rast in razvoj rib. Prav tako smo si pogledali, kako je rast rib odvisna od prostora, v katerem ribe živijo. Za razliko od ribogojnice smo pri športnem ribniku dodali več parametrov za drstenje rib. Prav tako smo dodali parametre za obnašanje plenilcev. Ker je športni ribnik namenjen ribolovu, smo tukaj upoštevali tudi izplen ribičev. Diplomsko delo sestoji iz petih poglavij. V drugem poglavju smo predstavili zgodovino ribogojstva in trenutno stanje po svetu in pri nas, v Sloveniji. Pripravili smo kratek opis načina vzreje rib in predstavili različne načine ribogojstva. Opisali smo tudi prednosti in 1

14 slabosti športnega ribnika ter dodali opis ekosistemov za oba primera simulacije. V tretjem poglavju smo za oba primera simulacije pripravili ustrezna modela. V vsakem modelu smo upoštevali različne parametre in na njihovi podlagi prišli do zaključka, kako le-ti vplivajo na obnašanje ribje populacije. Kljub velikem številu nastavljivih parametrov, se je potrebno zavedati, da rezultati niso direktno prenosljivi v naravo. S pomočjo naših rezultatov lahko ugotovimo, v katero smer se razvija ekosistem in na podlagi teh rezultatov pravočasno ukrepamo. Četrto poglavje nam opisuje uporabniški vmesnik in predstavlja model podatkovne baze, medtem ko smo se v petem poglavju posvetili interpretaciji rezultatov, kjer smo predstavili nekaj primerov za vsak model. Za osnovno izhodišče naloge smo uporabili predvsem praktične zapise ribogojcev. Zraven smo vključili tudi nekaj teorije. Največ smo se naslonili na vire, ki opisujejo obnašanje rib v določenem naravnem in tudi umetnem okolju. Na podlagi teh podatkov, nekaterih praktičnih virov in lastnih izkušenj smo pripravili nalogo, s pomočjo katere je mogoče prikazati življenje rib v ribogojnici in v športnem ribniku. 2

15 2 OPIS PROBLEMA ŠPORTNEGA RIBNIKA IN RIBOGOJNICE Uvodoma smo na grobo opisali pojma ribogojnice in športnega ribnika. Dodali smo nekaj osnovnih informacij za lažjo predstavo. V tem poglavju smo podrobneje pogledali kakšne izzive sta nam predstavlja oba pojma. Najprej smo podali opis ribogojnice, nato smo se lotili športnega ribnika. Drugi del poglavja je predstavljal opis posameznih ribjih vrst. V našem primeru smo uporabili koi krapa in ščuko. 2.1 Ribogojnica Že ime ribogojnica nam pove, da bomo v vodi gojili ribe. Ribogojstvo ima bogato zgodovino tako v svetu, kot tudi na naših tleh. V naši nalogi smo se osredotočili samo na toplovodno ribogojstvo, pa še to le na omejen način gojenja rib. Preden začnemo z opisom problema, si poglejmo malo zgodovine [15]. V svetovnem merilu naj bi začetki ribogojstva segali nekje v drugo tisočletje pred našim štetjem. Kot prvi so se gojenja rib lotili Kitajci, ki so ikre divjih rib prenesli v umetne ribnike. Tu so ribam poleg že prisotne hrane v vodi dodali več krmilne hrane. S tem so dobili večji naravni prirast, kot je bilo to v naravi [15]. V Evropi veljajo za začetnike ribogojstva Rimljani. Rimljanom so umetni ribniki sprva služili za shranjevanje ujetih rib. Ribam so v te ribnike dodajali hrano in le-te so zrastle. Kasneje so se lotili tudi pobiranja že oplojenih iker in ribe vzgajali v umetnih ribnikih, kjer so jih tudi dodatno krmili [15]. Do srednjega veka se je ribogojstvo vseskozi počasi razvijalo in dopolnjevalo. V srednjem veku je razvoj ribogojstva obstal. Še največ so se z gojenjem rib ukvarjali menihi, ki so imeli okoli samostanov manjša vodna zajetja, v katerih so hranili ribe za čas posta. Večinoma so gojili krape, ki so se nato sami razmnožili. Čeprav so v nekaterih samostanih razvili dodatno hranjenje rib, o pravem ribogojstvu vsekakor ne moremo govoriti [15]. Do 18. stoletja je največji problem pri umetni vzreji rib predstavljalo razmnoževanje. Skoraj nemogoče je bilo dobiti že oplojene ikre, ki bi jih nato lahko razvili v umetnih ribnikih. Sredi 3

16 18. stoletja je prvo umetno oploditev opravil Nemec Jacobi. To odkritje je ključnega pomena za intenzivno ribogojstvo, ki se je pričelo razvijati na prelomu iz 19. v 20. stoletje [15]. Do druge svetovne vojne je bilo ribogojstvo v domeni evropskih držav. Po drugi svetovni vojni pa se je zaradi spremembe načina gojenja rib razvoj intenzivnega ribogojstva preselil tudi v Azijo in kasneje povsod po svetu [15]. Danes na področju ribogojstva prednjačijo države kot so: Kitajska, Izrael, Bangladeš, ZDA, Francija, Češka Tudi nekdanja skupna država, Jugoslavija, je bila močna na področju ribogojstva [15]. V Sloveniji je bila pred leti ena izmed večjih ribogojnic v Stranicah. Dandanes je v Sloveniji ogromno manjših ribogojnic, med katerimi prevladujejo tiste za vzrejo salmonidnih vrst. Kot že rečeno, smo se v naši nalogi posvetili zgolj vzreji toplovodnih ribjih vrst, konkretno vzreji koi krapa. Več o samem ribogojstvu in podrobni razčlembi bomo spregovorili v naslednjih podpoglavjih [15] Osnove ribogojstva Podobno kot v drugih kmetijskih panogah, tudi ribe gojimo z nekim razlogom. Če je pri vzreji goveda povsem jasno, da to počnemo zaradi prehranjevalnih potreb, pri ribah ni tako enostavno. S tega vidika lahko ribogojstvo razdelimo na tri glavne panoge: vzreja konzumnih rib, namenjenih za prehrano ljudi, vzreja rib za obnovo populacije v odprtih vodah (jezera in reke), vzreja okrasnih rib. Druga vrsta delitve je glede na vrsto rib, ki jih gojimo. Vsaka vrsta riba ima nekoliko drugačne zahteve glede količine kisika, ph-vrednosti vode, količine prostora, načina hranjenja, temperature vode V ta namen je najboljše, da različnih vrst rib ne mešamo med seboj in vzrejamo vedno eno vrsto ribe v enem prostoru. Seveda obstajajo izjeme, kjer lahko v ribogojnici gojimo več vrst rib, ki se medsebojno dopolnjujejo [1, 4, 6, 15]. Zavedati se moramo, da so ribe hladnokrvni organizmi. To pomeni, da se njihova telesna temperatura prilagaja temperaturi okolja. Iz tega lahko neposredno sklepamo, da se bodo ribe pri različnih temperaturah obnašale različno. Neločljivo je s temperaturo vode povezan 4

17 tudi metabolizem, kar v praksi pomeni, da bodo ribe bolj aktivne, ko bo voda toplejša in manj aktivne, ko bo voda bolj hladna. Več toplejših mesecev pomeni tudi večji težni prirast rib, kar je seveda cilj vsakega ribogojca. Velja tudi obratno. Če je voda pretopla, je v njej posledično manj kisika, kar lahko privede do pogina riba. V vsakem primeru se je potrebno zavedati, da velika odstopanja od naravnega biološkega okolja posamezne ribje vrste privedejo do manjšega metabolizma, manjše odpornosti in v najslabšem primeru celo do pogina rib. V uvodu smo že zapisali, da ribogojnice delimo na toplovodne in hladnovodne. Sedaj si bomo to delitev pogledali malo bolj podrobno [1, 4, 6, 15] Hladnovodno ribogojstvo Hladnovodno ribogojstvo ali vzreja salmonidnih vrst, katerih najbolj znane predstavnice so postrvi, zahteva hladnejšo in pretočno vodo. Pomembno je, da je v tej vodi veliko kisika. Hladnejša voda predstavlja del okolja, v katerem živijo salmonidi. Temperatura vode bi naj bila med 10 C in 14 C. Temperatura vode je še vedno odvisna od konkretne ribje vrste, ki jo gojimo, ampak v praksi naj ne bi presegala 18 C. Pri tej temperaturi se že lahko pokažejo motnje v presnovi, temperatur nad 20 C pa večina salmonidnih vrst ne preživi več. V drugi smeri moramo paziti, da nam temperatura vode ne pade pod 4 C, ker takrat riba skoraj ne raste več. Zanimivo je, da je prirast rib v sladkovodnem ribogojstvu skoraj izključno odvisen od hrane, ki jo bomo pripravili sami. Naravne hrane je dovolj le za vzorec [6, 15] Toplovodno ribogojstvo Za razliko od podpoglavja o hladnovodnem ribogojstvu bo za naš model to podpoglavje gotovo bolj zanimivo. Kot nam pove že ime, se toplovodno ribogojstvo od hladnovodnega razlikuje po temperaturi vode, v kateri vzrejamo ribe. To nam prinaša določene prednosti in tudi slabosti. Ena izmed slabosti je gotovo manjša količina kisika v vodi. Ribniki imajo večje površine, v vodi se razvijajo organizmi in rastline, ki so naravna hrana za ribe. V ribnike ob povečanih temperaturah spustimo večjo količino sveže vode. Temu postopku pravimo»zračenje ribnika«[6, 4, 15]. Če se je pri hladnovodnem ribogojstvu vzreja rib končala pri 20 C, se tukaj šele dobro začenja. Najbolj ugodna temperatura za krapa in sorodne vrste je med 20 C in 30 C. Brez težav preživijo tudi v temperaturah nad 30 C. Za razliko od hladnih voda, kjer je voda 5

18 večinoma bistra, imamo tukaj opravka z motno, kalno, nekoliko blatno in muljasto vodo. Največji izziv predstavlja zagotavljanje zadostne količine kisika in pravilno doziranje hrane. Odvečna hrana namreč ostaja na dnu, kjer se razkraja in to še dodatno odžira kisik. Poleg tega je potrebno paziti na bolezni, ki se v toplem okolju hitro pojavijo. Toplovodno ribogojstvo delimo na tri večje skupine: ekstenzivno riba se hrani le z naravno hrano. Razmnoževanje samo po naravni poti. Posledično lahko imamo v ribniku različno stare ribe; pol intenzivno ribnik pripravimo tako, da je v njem čim več naravne hrane. Poleg naravne hrane dodamo tudi dodatno hrano, da dosežemo boljši naravni prirast; intenzivno ribe umetno drstimo in njihove ikre valimo. Mladice vzrejamo v posebnih posodah ali manjših ribnikih. Vsako velikostno kategorijo gojimo posebej, naravne drsti nimamo. Ribe krmimo z veliko dodatne hrane, ribe tudi izločamo. S tem povečamo prirast rib. Prav tako izbiramo plemenske vrste rib za nadaljnji razplod. Značilnost intenzivnega ribogojstva je tudi zagotavljanje optimalnih pogojev za rast rib. V tretjem poglavju, ki govori o zasnovi modela, se bomo bolj podrobno seznanili s problemi in omejitvami pri posamezni panogi [4, 5, 15] Opis ribogojstva v svetu in v Evropi Na letnem nivoju govorimo o slabih 50 milijonih ton proizvedenih vodnih organizmov. Daleč največ jih proizvedejo na Kitajskem, okoli 30 milijonov ton. Med večjimi so v času pisanja naloge še: Indija, Vietnam, Tajska, Indonezija. Za primerjavo: Norveška ton, ZDA ton, EU samo ton. Na svetu se v povprečju poje nekaj nad 100 milijonov ton rib, kar je približno 16 kg na prebivalca. Večina rib se resda pridobi iz ulova, a se tudi delež gojenih rib vztrajno veča in že dosega 45 % vseh prodanih konzumnih rib. V Evropi je poraba rib okoli 25 kg na prebivalca, v Sloveniji bi naj bila le okoli 6 kg. Delež krapovcev dosega kar 40 % vseh gojenih vodnih organizmov. Med bolj znanimi vrstami se gojijo krapi, somiči, lososi. Evropa je sicer velika uvoznica rib. Države, ki se največ posvečajo ribogojstvu, so: Poljska, Češka, Slovaška, Madžarska za krapovce, sever Evrope ima lososa (Škotska, Irska, Švedska), postrvi se največ goji na Danskem, v Italiji in Franciji. Morske ribe so najbolj v domeni Španije, Italije in Grčije [15]. 6

19 2.1.5 Ribogojstvo v Sloveniji V Sloveniji je ribogojstvo prisotno od srednjega veka dalje. Leta 1870 je bila v Račah zgrajena ribogojnica, ki je imela ribnike za različne razvojne faze. Še danes sodi med večje ribogojnice pri nas. Prvo umetno oploditev je v Sloveniji opravil prof. Ivan Franke leta To je dosežek, zaradi katerega ga štejemo za začetnika našega modernega ribogojstva. Dandanes v Sloveniji proizvedemo okoli 1200 ton postrvjih vrst in okoli 300 ton krapovcev, deloma za prehrano deloma tudi za bogatenje naravnih voda z ribami [4, 15]. 2.2 Športni ribnik V podpoglavju 2.1 smo podrobno opisali gojenje rib in vse aktivnosti povezane z ribogojnicami. Podali smo nekaj primerov ribogojnic in načina vzreje rib. Glava značilnost in rdeča nit prejšnjega podpoglavja je bila, da imamo v ribnikih, namenjenih ribogojstvu, samo eno vrsto ribe, medtem ko je namen športnega ribnika, več ribjih vrst. Če smo v prejšnjem podpoglavju govorili predvsem o industrijski pridelavi in prodaji rib, se bomo v tem podpoglavju omejili na dosti manjši obseg. V večini primerov športni ribnik privablja lokalne prebivalce in bližnjo okolico. Prav tako se na takšnih ribnikih lahko izvaja tekmovalni ribolov, kar je posebnost novodobnih športnih ribnikov. Preden se spustimo v podrobnosti, si poglejmo nekaj zgodovine na področju športnega ribolova Rekreacijski, športni in tekmovalni ribolov Ribolov je zgodovinsko gledano ena izmed najstarejših načinov pridobivanja hrane. Sega v sam začetek človeške zgodovine. Začelo se je z metanjem sulic in metanjem ostrih kamnov v ribe. Počasi so se razvile prve osti, mreže in pasti, v katere so se ujele ribe. Danes imamo na področju športnega ribolova več različnih načinov: ribolov s plovčkom, ribolov na dno, vijačenje, ribolov s čolna, ribolov na velike ribe Poleg rekreacijskega ribolova imamo tudi tekmovanja vseh rangov. Od klubskih, državnih, evropskih in svetovnih prvenstev do posameznih pokalov na zaprtih vodah Športni ribnik je s tega vidika zanimiv tako za tekmovalce kot tudi za vse nedeljske ribiče. 7

20 Športni ribniki so manjše vodne površine, namenjene ribolovu. Za razliko od ostalih odprtih voda skušamo tukaj ohraniti nadzor nad življenjem v ribniku. Predvsem se sami odločamo o tem, katere vrste rib bomo imeli. Navadno se odločimo za krape in sorodne vrste, to so bele ribe, ki se prehranjujejo s hrano rastlinskega izvora in ne jedo drugih rib v ribniku. V nekaterih ribnikih imajo tudi roparice. Idejna zasnova športnega ribnika je v tem, da lahko prav vsak ujame ribo. Navadno za te ribnike ne kupimo dnevne ribolovne dovolilnice, ampak ribe spuščamo nazaj v vodo. Če želimo katere izmed rib vzeti, nam jih stehtajo in jih plačamo po kilogramu. Na tak način imamo dokaj dober nadzor nad dogajanjem v ribniku Prednosti in slabosti športnega ribnika Ena izmed velikih prednosti športnega ribnika je v tem, da nam ni potrebno pretirano skrbeti za dodatno hranjenje rib, saj je hrane v ribniku dovolj. Poleg tega imamo v ribniku prisotne različne velikosti rib, kar pritegne več različnih obiskovalcev. Z rekreacijskega vidika imamo odlične pogoje za razvoj, saj imamo v ribniku prisotne tako velike, kapitalne ribe, kot tudi ribji drobiž, ki je primeren za zabavo mlajših družinskih članov. S tekmovalnega vidika je športni ribnik zanimiv zato, ker se ujame veliko število rib. Poleg tega ni potrebno loviti samo ene vrste in samo velikih, ki jih težje ujamemo v omejenem tekmovalnem času. Tudi drst je naraven proces. Ribe se navadno drstijo enkrat letno, če le imajo pogoje za to. Tako imamo v športnem ribniku lahko pravi ekosistem, ki je sposoben samodejnega vzdrževanja [5]. Vsaka plat ima dve medalji. Če smo zgoraj povedali tisto lepšo, se moramo sedaj ozreti še k tisti bolj problematični. Ena izmed velikih izzivov vsakega športnega ribnika je količina rib, ki jih imamo v ribniku. Kakšna je optimalna količina rib? Kdaj je rib preveč? Kakšni morajo biti pogoji, da lahko vzredimo kapitalne ribe? Kako je z drstenjem? Vse ta in še več vprašanj se nam zastavljajo, kadar imamo opraviti s športnim ribnikom. Problem je vsekakor prenasičenost prostora z ribami. Na žalost to ni enodimenzionalni problem. Marsikdo bi pomislil, da bi lahko odvečne ribe umrle in na ta način naredile»prostor«za druge. Žal ne gre tako preprosto, saj preveč rib v prostoru povzroči razmah bolezni, ki potem prizadenejo še druge ribe v ribniku, kar pripelje do velikih izgub [5, 6]. Naslednji problem je hranjenje rib. Res je, da je naravne hrane dovolj, ampak včasih bi radi malo pohitrili proces rasti. Iz tega razloga v poletnih mesecih dodatno krmimo ribe, saj bi 8

21 radi, da čim bolj zrastejo in bi s tem privabili več potencialnih ribičev. Kaj hitro se nam zgodi, da ribe ne zmorejo pojesti vse krme. Le-ta se prične kopičiti na dnu, kjer se prične proces razkrajanja. To porablja kisik in ribe hitro občutijo pomanjkanje. To lahko privede do zadušitve in pogina večjega števila rib [5, 6]. Naslednja dejavnika sta temperatura in ph-vrednost vode. Tukaj bi morali posvečati dovolj pozornosti temperaturnim in nihanjem ph. Vsaka večja nihanja namreč ogrozijo ribji metabolizem in lahko privedejo do razvoja bolezni [2, 3, 11]. V tretjem poglavju, kjer smo se posvetili pripravi in izdelavi modela, bomo podrobneje razložili vpliv zgoraj naštetih dejavnikov. Z upoštevanjem le-teh bomo pripravili model in kasneje pognali simulacijo, s pomočjo katere bomo skušali prikazati življenjski cikel v športnem ribniku in v ribogojnici. 2.3 Opis ekosistema v ribogojnici in v športnem ribniku V tem delu si bomo pogledali sestavo obeh ekosistemov. Če pri ribogojnicah govorimo o umetnem ekosistemu, ki ga nekako še lahko nadzorujemo, gre pri športnem ribniku prav gotovo za bolj kompleksen in težje nadzorovan ekosistem. Najprej si poglejmo osnove ekosistema v ribogojnici. V ribogojnici imamo v posameznem ribniku načeloma prisotno le eno vrsto ribe in še te so v enakem velikostnem razredu. To nam daje ogromno prednost pri opazovanju in spreminjanju takšnega ekosistema. Hitro lahko ugotovimo, kaj gre narobe in kaj moramo storiti, da rešimo problem, na katerega smo naleteli. Če vzamemo najbolj osnovno stvar kisik. Kaj storiti, ko prične primanjkovati kisika? Vemo, da so v ribniku ribe ene vrste, točno določenih velikosti. Sedaj lahko na podlagi enačbe izračunamo, kakšno količino kisika bi potrebovali. Ko izmerimo kisik v vodi in primerjamo z izračunom, lahko ugotovimo, da je kisika premalo in pričnemo s svežim dotokom vode. Namesto sveže vode lahko pričnemo s filtracijo že obstoječe vode ali dodamo elektronsko prečrpavanje vode s pomočjo razpršilcev. Še ena izmed možnosti je dodajanje kisika direktno v vodo s pomočjo zračne črpalke. Poleg kisika je pomembna tudi kislost oziroma bazičnost vode. Ker imamo samo eno vrsto ribe, hitro ugotovimo, če je problem v tem. Tudi hranjenje je relativno preprosto, saj pripravljamo samo eno vrsto krme za eno vrsto in velikostni razred rib. Tukaj lahko zelo 9

22 natančno določimo količino hrane, ki jo potrebujemo za rast rib, ne da bi pri tem uporabili preveč krmil. Sčasoma ribe v ribogojnici rastejo. Sedaj jim moramo zagotoviti dovolj prostora za rast. Ker vemo, koliko rib imamo, kakšne vrste so in v kakšnem velikostnem razredu, lahko dokaj enostavno ocenimo, kdaj jih bomo morali preseliti v večji prostor. Če imamo sistem več pretočnih ribnikov, je celoten proces enostaven, saj ribe prehajajo iz enega v drug ribnik, ne da bi jih morali fizično dvigovati iz vode. Vsakršno dvigovanje iz vode predstavlja določen stres za ribe in takoj poveča možnost okužbe. V športnem ribniku se prav tako srečamo s podobnimi izzivi, ki jih dosti težje rešimo kot v ribogojnici. Prednost športnega ribnika je nedvomno v tem, da nam ni potrebno pretirano skrbeti za hrano. Hrane v ribniku je namreč dovolj, da ribe preživijo. S to hrano sicer ne rastejo hitro, vendar v večini primerov tega niti ne potrebujemo. To ne pomeni, da rib ni potrebno hraniti, ampak nam ni treba biti tako dosledni, kot moramo biti pri ribogojnici. Zavedati se moramo, da je primarni cilj športnega ribnika privabljanje ribičev, ki bodo tukaj lovili in ne prodaja rib za druge namene. Velik izziv športnemu ribniku predstavljata zadostna količina kisika in prostora. Ti dve veličini gresta z roko v roki. Manj kot je prostora, manj je kisika. Vendar imamo sedaj problem, saj ribnika ne moremo kar razširiti, prav tako nam dovajanje dodatnega kisika ne reši problema prostora. Če ribe ne bodo imele dovolj prostora, ne bodo rastle. Če ne bodo rastle, ne bodo dosegale velikosti, ki so najbolj zanimive za ribiče. Problem, s katerim se srečujemo v tem odstavku, se pri nas zelo zanemarja. Zelo redki so tisti primeri, ko se lastniki soočijo s težavo pomanjkanja prostora in kisika. Še bolj redki so primeri, ko se neradi konkreten korak k rešitvi te težave. Kako torej rešiti problem s prostorom? Rešitev je več, a bomo na tem mestu predstavili najbolj pogosti dve. Če smo ugotovili, da imamo v ribniku preveč rib, je to po navadi zato, ker so se ribe drstile. Težko je namreč verjeti, da bi ribe samo z rastjo prerastle velikostne okvirje ribnika. Še vedno moramo vedeti, da jih določeno število polovijo ribiči, nekaj jih pojedo tudi živali. Najboljše je, da se problema lotimo preventivno in skušamo preprečiti drst. Drst preprečujemo na različne načine. Od umika rastlin do umetnega»kaljenja«vode v mesecu drsti, da s tem uničimo ikre Druga možnost je, da na drst gledamo kot na naravni proces in nekaj dobrega za nas. V tem primeru velikost populacije najlažje uravnotežimo s pomočjo roparic. Seveda se tukaj pojavi zanka. Koliko roparic naj imamo v ribniku, da nam ne bodo pojedle vseh rib? Kaj se bo zgodilo, če se 10

23 bodo nekega dne roparice drstile? Kako naj ravnamo v tem primeru? Odgovore na ta vprašanja bomo podali v tretjem in četrtem poglavju, kjer bomo podrobneje preučili življenje v športnem ribniku. V nadaljevanju tega poglavja si bomo pogledali še opise obeh vrst rib, ki jih bomo imeli v ribogojnici oziroma športnem ribniku. 11

24 2.4 Koi krap (Cyprinus carpio) Slika 2.1: Koi krap Kaj je koi krap? Koi krap (glej sliko 2.1), ali samo koi, je barvna linija krapa ( Cyprinus carpio ), ki je pridobljena z vodenim ali naključnim križanjem določenih barvnih vrst koi krapov. Natančnega podatka o tem, kje in kdaj naj bi se pojavili prvi koi, ni. Zagotovo so imeli največji vpliv pri njihovem razvoju Japonci. Prvi pisni viri, ki opisujejo pojav koi krapov na področju gorstva Nigatta, na Japonskem, segajo v sredino 19. stoletja. Kaj pravzaprav pomeni beseda koi? Beseda ima v japonščini več pomenov. Koi lahko pomeni krap, drag ali ljubljen. Japonci jih večkrat imenujejo»koi koi«, kar bi v prevodu pomenilo ljubljen krap. Zanimivo je, da izraz koi v japonščini ne pomeni»pisan«. Na Japonskem barvne krape imenujejo»nishikigoi«. V 50. letih 20. stoletja se je koi razširil tudi po Evropi in Ameriki. Zaradi lažjega izgovarjanja se je v zahodnem svetu udomačil izraz koi namesto»nishikigoi«. Izraz»koi«se kljub netočnosti danes uporablja povsod na svetu. Uporablja se v strokovni kot tudi v poljudnoznanstveni literaturi [21, 22] Pomen koi krapa? Koi krap je najbolj priljubljena in najbolj cenjena okrasna ribja vrsta. Vrednost koi krapa je v izjemnih barvah in številnih edinstvenih barvastih vzorcih vsake ribe. Koi krapi so zelo 12

25 odporni na slabe vplive okolja in imajo dolgo življenjsko dobo. Ponekod jih imajo celo za družinske člane. Zaradi čudovitega videza in edinstvenih barv vsake ribe, jih imenujemo tudi»živeči dragulji«. Določene barvne kombinacije se zelo redke (glej sliko 2.2). Iz tega razloga so nekateri primerki vredni pravo malo bogastvo, druge pa lahko dobimo po zmernih cenah. Zelo cenjeni so v vrtnih ribnikih, kjer popestrijo dogajanje v vodi. So zelo igrivi in se hitro navadijo na človeško bližino, zato ne čudi, da nam lahko celo»jedo«iz roke. Ponekod po svetu so se koi krapi uveljavili kot statusni simbol. Na japonskem je koi krap veliko več kot le ljubljenček. Na koledarju imajo celo svoj praznik. So simbol sreče in uspeha, prav tako so znane tudi kot ribe bojevnikov, kar ima na Japonskem poseben status. Drugod po svetu se koi krap uporablja tudi v konzumne namene. Ker je nekoliko bolj odporen na spreminjanje okolja, ponekod že izpodriva avtohtone krape. Poleg tega velik problem predstavljajo bolezni, ki jih z uvažanjem koi krapov prenesemo v druge vode [21, 22] Vzreja koi krapa Priporočljivo je, da si najprej pridobimo matično koi jato od kakšnega priznanega ribogojca (Japonska, Izrael, Kitajska). Najboljše je, da počakamo na sezono naravne drsti, ki se prične konec aprila in traja do začetka junija, odvisno od temperature. Po uspešni drsti poberemo ikre in jih valimo v lastnih vališčih. Približno mesec dni po drsti izločimo večji del krapov (80 %). Nekje do konca oktobra gojimo krape v lastnih ribnikih. Ker so vsi enakega velikostnega razreda, je vzreja dokaj enostavna. V tem času izločimo nadaljnjih 90 % rib. Od začetnega števila nam tako ostane samo slabih 2 % rib. Ker koi ne rastejo enakomerno, jih je že med letom potrebno preseljevati. Tako na koncu sezone dobimo krape velikosti 10 cm do 20 cm. Te krape že lahko prodamo, ali jih gojimo še nadaljnje leto ali dve, da zrastejo in jih potem prodamo. Tabela 2.1 prikazuje informativne tržne vrednosti. Vrednosti sicer niso prikazane za evropsko tržišče. Uporabimo jih lahko samo kot informativni izračun prodajne cene koi. Opozoriti velja, da cene veljajo samo za koi, za navadne krape so cene drugačne, dosti nižje [21, 22]. 13

26 Tabela 2.1: Informativne cene za prodajo posameznih primerkov [21, 22]. Dolžina [cm] Cena [ ]

27 Slika 2.2: Različni barvni vzorci koi krapov. 15

28 2.5 Ščuka (Esox lucius) Slika 2.3: Ščuka Kaj je ščuka? Ščuka (glej sliko 2.3) je primer najbolj izpopolnjenega ribjega plenilca na slovenskem. Ima podolgovato telo, z veliko glavo in z dolgimi, račjemu kljunu podobnimi, usti. V ustih ima polno nazaj usmerjenih ostrih zob. Ima izostrena čutila, namenjena lovu in barvast kamuflažni vzorec. Vzorci so različnih barv in odtenkov vse od svetlo zelene do skoraj popolnoma rjave barve. Prav tako ima vzdolž telesa bolj ali manj vidne pike. Zanimivo je, da so samice večje od samcev. Samci redko presežejo težo šestih kilogramov, medtem ko samičke brez težav presežejo deset kilogramov. Ščuke izredno hitro rastejo in v dobrih dveh letih dosežejo velikosti okoli 50 cm. Živijo samotarsko življenje. Skrivajo se med rastlinjem, pod debli in koreninami, kjer potrpežljivo prežijo na svoj plen. Samci dosežejo spolno zrelost v tretjem ali četrtem letu starosti, samičke kakšno leto pozneje. Samička je sposobna položiti tudi nad iker v eni sami drsti. Mladice, do tretjega meseca starosti, jedo večinoma manjše vodne živali in živalski plankton. Po treh do štirih mesecih pričnejo s samostojnim ribolovom, ki se navadno začne pri»bratih in sestrah«iz istega rodu. Po približno enem letu so ščuke pripravljene na samostojno pot [27]. 16

29 2.5.2 Pomen ščuke Ščuke plenijo odvisno od prilike. V teoriji lahko pojedo plen v velikosti dveh tretjin lastne telesne teže. Niso redki primeri, ko ščuka napade plen, ki je večji od nje same in se z njim tudi zaduši. Ščuke izbirajo plen, ki je najlažje dostopen. To vključuje bolne in poškodovane ribe, manjše plazilce, kače, žabe, tudi manjše vodne ptiče Zelo je pomembna za vzdrževanje zdravega ekosistema. Med drugim so ščuke tudi kanibali in na takšen način vzdržujejo naravno ravnovesje v ekosistemih. Za ščuko je najpomembnejše, da pri lovu na hrano ne porabi preveč energije. Prav iz tega razloga se le redko zaganja za plenom, ki bi utegnil biti hitrejši in bolj spreten od nje same [27]. 17

30 3 ZASNOVA MODELA Kot smo omenili že v prejšnjih poglavjih, imamo opravka z dvema ekosistemoma. V skladu s tem smo v nalogi pripravili dva modela. S pripravo modela smo se želeli kar najbolj približati posnemanju resničnega sveta obeh ekosistemov. Poleg modelov za ekosistem smo pripravili še druge modele, ki jih bomo uporabili med simulacijo. Vse modele bomo v nadaljevanju tudi podrobneje opisali. Preden gremo na podrobne opise modelov, bi radi poudarili, da se modeli med ekosistemi in posameznimi predstavniki ekosistema zelo razlikujejo. Vsak model ima svoje posebne značilnosti in omejitve, ki so v skladu z izvajanjem simulacije nad temi modeli. 3.1 Model ribogojnice V tem podpoglavju si bomo podrobneje pogledali model ribogojnice. Model ribogojnice temelji na resničnem posnemanju toplovodne ribogojnice, ki je opisan v podpoglavju Osnovne vhodne podatke predstavljajo: povprečna mesečna temperatura vode z odstopanjem, površina ribnika, povprečna globina ribnika, vrsta ribe in velikost začetne populacije, količina naravne hrane, dodajanje umetnih krmil, količina vode, število rib. Povprečna mesečna temperatura predstavlja osnovno za izračun rasti rib v ribogojnici. Metabolizem in s tem rast rib med drugim povezujemo s temperaturo vode. Na podlagi temperatur vode bomo določili rast ribe pri modeliranju rib. Pri temperaturi nimamo posebnih omejitev. Trenutno je na voljo vnos povprečnih temperatur za eno leto, s pripadajočimi možnimi odstopanji, ki naj ne bi bila večja od nekaj stopinj. Površina in globina ribnika v ribogojnici predstavljata osnovo za določanje števila riba v ribniku. Glede na prostornino, ki jo imajo ribe na voljo je odvisna tudi količina kisika in življenjski prostor za rast in razvoj rib. Pri določanju prostornine ribnika veljata spodnja in 18

31 zgornja meja. Priporočljiva spodnja meja je 100 m 3, medtem ko je priporočljiva zgornja meja m 3. Zgornja meja je postavljena predvsem z vidika hitrosti računanja. Z večanjem prostornine se namreč poveča tudi število rib. Glede na dejstvo, da se vsaka riba obravnava kot lastni osebek, bi bilo računanje z veliko količino rib v ribniku preveč dolgotrajno. Na tem mestu je potrebno opozoriti, da sama rast rib ni omejena z omejitvijo prostora. Pri končnem izračunu bomo prikazali navidezno zgornjo mejo, do katere imajo ribe še optimalne pogoje za življenje in rast. Pri modelu ribogojnice imamo samo eno vrsto ribe. V našem primeru je to koi. Model bi lahko uporabili tudi za kakšno drugo vrsto ribe, le vhodne podatke za posamezni model rib v ribogojnici bi morali prilagoditi. V našem primeru smo torej uporabili predstavnike koi krapov. Vse ribe, ki vstopajo v ribogojnico, naj bi bile enakega velikostnega razreda. Ideja ribogojnice je namreč v tem, da imamo ribe, ki so po velikosti približno enake. Priporočena spodnja meja vstopajočih rib je 3 cm, medtem ko je priporočljiva zgornja meja do velikosti 30 cm. Predpostavljamo, da masovno gojenje rib nad 30 cm nima več pravega ekonomskega pomena. Še vedno lahko pustimo ribe v ribniku dlje, da zrastejo do večjih velikosti. Naslednja dva parametra modela predstavljata količino hrane, ki jo ribe potrebujejo za uspešno rast. V ribniku se v teoriji razvije dovolj hrane, da rib ni potrebno dodatno krmiti. Seveda je hrane dovolj le za preživetje in minimalni naravni prirastek rib, kar je bistveno premalo za ekonomsko trženje rib v ribogojnici. Zato smo dodali parameter za dodatno krmljenje. Z nastavljanjem tega parametra bomo ugotavljali, kako dodatno krmljenje vpliva na ribji prirastek. Poiskati bomo skušali ravnovesje med količino dodatnega krmljenja in stroški, ki pri tem nastanejo. Zanimalo nas bo, če se ekonomsko pokrijemo. Poleg same ekonomske primerjave nas zanima tudi podatek o tem, kolikšna količina dodatne hrane je najboljša z vidika dejansko porabljene hrane. Zavedati se moramo, da ribe ne pojedo vse hrane, ki smo jo dodali v ribnik. S količino vode v ribniku tesno povezujemo rast in težinski prirastek rib. V našem modelu s količino vode nismo fizično omejeni. Postavljena zgornja meja je samo informativne narave v simulaciji fizično ne vpliva na zmanjšano rast rib. Kot zadnji parameter podamo tudi število rib v velikostnih razredih, ki vstopajo v ribnik. 19

32 3.2 Model športnega ribnika V podpoglavju 3.1 smo predstavili model ribogojnice. Model športnega ribnika je razširjen model ribogojnice, z dodanimi in razširjenimi osnovnimi parametri. Celoten model športnega ribnika temelji na ideji ekosistema. Za razliko od ribogojnice, kjer se ribe ne drstijo in vstopajo v ribnik znotraj enega velikostnega razreda, imamo v primeru športnega ribnika raznoliko populacijo, različnih vrst in velikosti. Prav tako imamo v tem ekosistemu tudi plenilce. Opcijsko lahko dodamo tudi komercialni ribolov. Parametri za model športnega ribnika so: povprečna mesečna temperatura vode z odstopanjem, površina ribnika, povprečna globina ribnika, vrsta rib in velikostni razred začetne populacije, število vstopajočih rib, količina naravne hrane, dodajanje umetnih krmil (samo za koi), količina vode, razmnoževanje rib, preživetje iker, preživetje mladic, plenilec v ekosistemu, ribič. Prvi trije parametri se ne razlikujejo od tistih, ki smo jih opisali v prejšnjem podpoglavju. Še vedno veljajo enake omejitve in enaki pogoji. Velika razlika se je pojavila pri vrsti rib in velikostnih razredih začetne populacije. Če smo imeli v ribogojnici samo eno vrsto ribe in samo en velikostni razred, imamo sedaj več ribjih vrst in več velikostnih razredov. V ribnik lahko dodamo več različnih vrst rib, različnih velikosti in v različnem številu. Ideja je bila v tem, da smo skušali v prvem letu vnesti takšno populacijo, ki je bila sposobna preživeti glede na dejavnike ekosistema. Ko smo zagotovili razmnoževanje, smo imeli na voljo nove ribe in s tem lahko sklenemo celoten ekosistem. Te ribe lahko kasneje uporabimo kot plen za plenilce: tiste, ki bodo preživele, bodo čez dve ali tri leta zanimive za ribiče in na tak način je krog sklenjen. Pozorni smo morali biti na zmanjšanje ribje populacije v primeru pretiranega izlova bodisi plenilcev bodisi ribičev. V ta namen je bil v model vgrajen nadzorni sistem, ki je uravnaval velikosti populacij pri manjših odstopanjih. Pri velikih odstopanjih ribja populacija ne preživi, kar posledično pripelje do 20

33 izumrtja rib v športnem ribniku. Še vedno se je potrebno zavedati, da posnemamo naravno okolje, kjer (predvsem z vstopom človeka) računamo tudi ravnovesje v ekosistemu. V tem se naš model športnega ribiča razlikuje od klasičnega modela plen-plenilec, kjer se populaciji plena in plenilca izmenjavata, nikoli pa ne pride do propada katere izmed populacij. Pri količini naravne hrane smo morali sedaj upoštevati tudi ščuke, pri katerih so bile naravna hrane ribe, v našem primeru koi. Ne smemo pozabiti, da so ščuke tudi kanibali. V našem modelu smo predvideli, da lahko ščuke jedo samo ribe. Drugo hrano, ki bi jo lahko dobile v naravnem okolju, smo tukaj zanemarili. Parameter za dodatno količino hrane je ostal nespremenjen. Privzeto je nastavljen na 100 %, kar pomeni, da imajo koi krapi vso potrebno hrano za rast in tudi optimalne krmilne pogoje. Parameter lahko po želji spreminjamo. Parameter za količino vode je ostal nespremenjen (glej podpoglavje 3.1). Nov parameter pri športnem ribniku je razmnoževanje. Pri ribogojnici razmnoževanja nismo upoštevali, ker je bilo za nas zanimivo samo preživetje in dodana vrednost začetne populacije. V športnem ribniku smo se srečali tudi z drstjo. Drst se je v našem modelu zgodila samo enkrat letno. Zgodila se je lahko samo v določenih mesecih, če so bili pogoji za drst izpolnjeni. Pogoje za drstenje posamezne ribje vrste smo preverjali vsak mesec posebej za vsako ribjo vrsto posebej. Več o pogojih za drstenje smo zapisali v podpoglavjih 3.3 in 3.4. Zavedati se je potrebno, da lahko pride do drsti samo takrat, ko je temperatura vode dovolj visoka. Prav tako so morale biti ribe, ki so vstopale v drst, spolno zrele. Količino iker določajo parametri vsake posamezne ribe v ribniku. Preživetje iker je naslednji parameter, ki smo ga obravnavali ločeno od samega procesa drstenja. Parameter nam je predstavljal odstotek iker, ki so preživele drst, so bile uspešno oplojene in so se iz njih razvile mladice. V modelu smo vzeli splošno statistično oceno preživetja rib posameznih ribjih vrst. Iz iker, ki so uspele preživeti prvo selekcijo, smo dobili prve mladice. Mladice so posebna entiteta znotraj modela športnega ribnika in so vezane na lastnosti ribjih modelov, ki jih 21

34 bomo predstavili v nadaljevanju. Največja starost mladice je tri mesece. Po treh mesecih so postale mladice del populacije v ribniku in smo jih dalje obravnavali, kot preostale ribe. Vloga parametra za plenilce je v našem modelu opravlja model ščuke. Najbolj nas je zanimalo, kako so se plenilci obnašali v okolju, kjer je bilo dovolj hrane in kako so skrbeli za ravnovesje v okolju. Zelo pomembni so bili začetni podatki pred pričetkom simulacije. Če nismo zastavili dobrih vhodnih podatkov, potem se nam je lahko ekosistem hitro porušil. Več o tem smo zapisali v petem poglavju. Parameter ribiča v našem modelu prikazuje posebno vrsto plenilca. Za ribiče je značilno, da premajhnih rib ne bodo lovili. Prav tako je uspeh ribiča odvisen od temperature vode in vrste ribe, ki jo lahko ujame. Čeprav se je ribič obnašal podobno kot plenilci, ga v naši simulaciji nismo obravnavali enako. Za model ribiča smo uporabili statične približke, ki izvirajo iz statističnih podatkov. Več o tem bomo napisali v podpoglavju Model koi krapa Ob dveh osnovnih modelih življenjskega prostora, si bomo v tem podpoglavju pogledali konkreten model prebivalca tega okolja. Prvi prebivalec tega okolje je koi krap. Če smo se pri predstavitvi modela življenjskega okolja lahko zadovoljili samo s predstavitvijo in opisom parametrov, v tem podpoglavju to ne bo več tako. Tukaj bomo predstavili parametre z njihovimi konkretnimi vrednostmi. To bomo storili iz preprostega razloga. Model posamezne ribje vrste je namreč odvisen prav od veličin teh parametrov. Torej bomo predstavili model koi krapa, za katerega veljajo točno določene veličine. Čeprav lahko pred izvajanjem simulacije te parametre poljubno nastavimo, bomo za voljo lažjega razumevanja, izvajanja simulacije in primerjave rezultatov uporabljali vnaprej določene parametre, ki jih bomo predstavili v tem podpoglavju. Parametri modela koi krapa so: dolžina in velikostni razred, teža, SGR (specific growth rate): dnevna rast ribe, FCR (feed conversion ratio): potrebna količina hrana za rast ribe, parametra pretvorbe dolžine v težo in teže v dolžino, temperatura drsti, mesec drsti, 22

35 potrebna velikost za drst, količina hrane tekočega meseca in skupna količina hrane, količina vode na centimeter dolžine, starost, preživetje iker, preživetje mladic. Dolžino krapa podajamo v centimetrih. Imamo neko začetno dolžino. Krap raste v skladu s količinami podanimi v parametrih SGR, FCR in s količino hrane, ki je na voljo v ribniku. Dolžina in teža sta dinamična parametra. Glede na dolžino določimo velikostni razred in težo krapa. Težo med simulacijo izražamo v gramih, izhodni parameter simulacije je izražen v kilogramih. Dolžina krapa se vedno izraža samo v centimetrih [21, 22]. SGR (specific growth rate) je parameter, ki nam pove, kolikšen odstotek telesne teže dobi riba vsak dan. Ta parameter je odvisen od temperature vode, ph vode in od velikosti ribe [2, 3, 10, 11, 18, 21, 22]. SGR je lahko odvisen tudi od prostorske omejitve in količine kisika. Primeri za parameter SGR so podani v tabeli 3.1 FCR (feed conversion ratio) je parameter, ki nam pove, koliko hrane mora riba pojesti, da lahko zraste za predviden dnevni odstotek rasti. Ko vemo, za koliko bo riba zrastla, izračunamo, koliko hrane bi za to porabila. Konkretno povečanje mase pomnožimo s FCR. Konkretni primeri so podani v tabeli 3.1 [7]. Tabela 3.1: Primeri SGR in FCR vrednosti za koi [2, 3, 7, 10, 11, 18, 21, 22]. Temperatura vode [ C] Velikost ribe [cm] SGR [%] FCR , ,5 2, , , , , ,2 2, ,02 2, ,8 23

36 , ,4 2, ,04 2,5 Kot smo ugotovili, koi rastejo glede na povečanje telesne teže. Sedaj moramo izračunati razmerje za pretvorbo dolžine v težo in teže v dolžino. Za to pretvorbo uporabimo dve enačbi [22]. Konstanta za pretvarjanje dolžine v težo pri koi krapu je 60. Poglejmo si obe enačbi: m = d3 C in 3 d = m C (3.1) Tu so: m masa ribe (g), d dolžina ribe (cm), C predstavlja parameter za pretvorbo dolžine v težo z vrednostjo 60. Tabelo za izračun FCR in SGR smo nekoliko prilagodili vrednostim za slovenske razmere [1, 2, 4, 5, 15, 22]. Naslednji trije parametri predstavljajo pogoje za začetek drsti. Temperatura za drst koi krapa je nastavljena na 20 C, z negativnim odstopanjem do -2 C. To pomeni, da se bo krap pričel vedno drstil pri temperaturi 20 C ali višji. Občasno bo drst mogoč tudi pri nekoliko nižji temperaturi, vendar bo preživelo manj iker, kot običajno. Mesec drstenja je nastavljen na junij, velikost na vsaj 28 cm. Te vrednosti smo izbrali na podlagi statističnih meritev, ki smo jih nekoliko prilagodili na podnebne razmere v Sloveniji. Parametra količina hrane tekočega meseca in skupna količina hrane nam povesta, koliko hrane je riba zaužila ta mesec, da je dosegla potrebno rast. Drugi parameter nam pove, koliko hrane je riba zaužila od prihoda v ribnik. Ta parametra nam pomagata oceniti potrebno količino hrane za krape, ki so v ribniku. Vsak krap porabi določeno količino kisika v vodi. Manj kot je kisika v vodi, težje preživi. Koliko vode bo potreboval, nam pove parameter količina vode na dolžinski centimeter koi krapa. Količina vode na dolžinski centimeter ribe ne raste linearno. Vsak velikostni razred ima svoj izračun za porabo vode na dolžinski centimeter ribe. Tukaj ne gre za porabo vode v nekem določenem časovnem obdobju (dan, teden ali mesec), temveč gre za statično količino vode, ki jo koi potrebuje za nemoten razvoj in rast. Z zmanjšanjem količine kisika 24

37 se zmanjša tudi rast ribe. V našem modelu nismo implementirali enačbe za porabo kisika, smo pa preračunali, kakšna bi naj bila količina vode za posameznega krapa. Predstavili smo razmerje med velikostjo krapa in porabljeno količino vode (glej tabelo 3.2). V to vrednost je všteto prehajanje kisika med vodo in zrakom, rastlinsko proizvajanje kisika, ph-vrednosti in dotok vode v ribnik. Vrednost v simulaciji ni nastavljiva, določena je statično pred začetkom izvajanja simulacije [2, 3, 10, 11, 18, 21]. Tabela 3.2: Količina vode na dolžinski centimeter koi krapa [21]. Velikost ribe [cm] Količina vode [l] Količina vode na dolžinski centimeter koi krapa [l] 0 5 približno nad 91 nad Parameter starost nam pove, koliko mesecev je stara riba. Parametri za drstenje so del modela športnega ribnika. Vseeno bi radi na tem mestu povedali, da se te parametre nastavi v modelu krapa. Predstavljajo namreč parametre, ki so vezani na vrsto ribe. V našem primeru smo za preživetje iker izbrali 10 % verjetnost z odstopanji, kjer se količina iker giblje med in na kilogram telesne teže. Verjetnosti za preživetje mladic se gibljejo med 12 % in 35 %, odvisno od starosti mladice. Po treh mesecih se iz modela zaroda vsi krapi, ki so še živi, prestavijo v glavni model športnega ribnika [8, 14, 21, 22]. 3.4 Model ščuke V tem podpoglavju si bomo podrobneje pogledali model ščuke. Od krapovega modela se bistveno ne razlikuje, zato bomo opozorili le na razlike med obema modeloma. Tudi pri ščukinem modelu bomo uporabili konkretne podatke, s katerimi bomo kasneje poganjali simulacijo. Tako kot pri krapovem modelu, lahko pred začetkom simulacije parametre po potrebi spremenimo in postavimo na druge vrednosti. Parametri v ščukinem modelu so: dolžina in velikostni razred, 25

38 teža, SGR (specific growth rate): dnevna rast ribe, FCR (feed conversion ratio): potrebna količina hrana za rast ribe, parameter pretvorbe dolžine v težo in teže v dolžino, temperatura drsti, mesec drsti, potrebna velikost za drst, količina hrane tekočega meseca in skupna količina hrane, količina vode na centimeter dolžine, starost, skupna teža uplenjenih rib v tekočem mesecu, preživetje iker, preživetje mladic. Dolžino ščuke podajamo v centimetrih. Imamo neko začetno dolžino. Ščuka raste v skladu s količinami, podanimi v parametrih: SGR, FCR, količine vode, in glede na količino hrane, ki je na voljo v tekočem mesecu. Dolžina in teža sta dinamična parametra. Glede na dolžino določimo velikostni razred in težo ščuke. Težo med simulacijo izražamo v gramih, izhodni parameter simulacije je izražen v kilogramih. Dolžina ščuke vedno izrazimo samo v centimetrih. Pri koi krapu smo imeli na voljo ogromno podatkov iz literature, za parametra FCR in SGR. Pri ščuki žal ni bilo tako in smo si morali pomagati s svojimi izračuni, ki temeljijo na podatkih pridobljenih iz literature [1, 4, 5, 6, 19, 27]. Izračune smo podali v tabeli 3.3. SGR (specific growth rate) je parameter, ki nam pove, kolikšen odstotek telesne teže dobi riba vsak dan. Ta parameter je odvisen od temperature vode in od velikosti ribe. SGR je lahko odvisen tudi od prostorske omejitve in količine kisika. Primeri za SGR so podani v tabeli 3.4 [1, 4, 5, 6, 19, 27]. FCR (feed conversion ratio) je parameter, ki nam pove, koliko hrane mora riba pojesti, da lahko zraste za predviden dnevni odstotek rasti. Ko vemo, za koliko bo riba zrastla, izračunamo, koliko hrane bi za to porabila. Konkretno povečanje mase pomnožimo s FCR. Konkretni primeri so podani v tabeli 3.3 [1, 4, 5, 6, 19, 27]. 26

39 Kot smo ugotovili, ščuke rastejo glede na povečanje telesne teže. Sedaj moramo izračunati razmerje za pretvorbo dolžine v težo in teže v dolžino. Za to pretvorbo uporabimo enačbi (3.1). Konstanta za pretvarjanje dolžine v težo je v tem primeru 130 [1, 4, 5, 6, 19, 27]. Za razliko od modela koi krapa, kjer smo vrednosti FCR in SGR pridobili direktno iz literature, je pri ščuki nekoliko drugače. Vrednosti smo morali namreč izračunati glede na statistične podatke rasti ščuke. V tabeli 3.3 je natančen prikaz izračuna FCR in SGR za ščuke [1, 4, 5, 6, 19, 27], kjer velja: M 0 = začetna masa, M k = končna masa, L 0 = začetna dolžina, L k = končna dolžina. Tabela 3.3: Primeri vrednosti SGR in FCR za ščuko. Leto M 0 [g] M k [g] L 0 [g] L k [g] SGR na SGR na FCR dan [%] mesec [%] 1 2,9 61 / 20 0, , , 2 0, , ,2 39,4 0, , ,4 47,8 0,29 9 2, ,8 58,7 0,25 7,5 2, ,7 66 0,25 7,5 2, ,25 7, ,1 3 3, ,05 1,5 3, ,05 1,5 3, ,025 0,75 3,5 Naslednji trije parametri predstavljajo pogoje za začetek drsti. Temperatura za drst ščuke je nastavljena na 12 C, z negativnim odstopanjem do -2 C. To pomeni, da se bo ščuka pričela vedno drstil pri temperaturi 12 C ali višji. Občasno bo drst mogoča tudi pri nekoliko nižji temperaturi, vendar bo preživelo manj iker, kot običajno. Mesec drstenja je nastavljen na april, velikost na vsaj 40 cm. Te vrednosti smo izbrali na podlagi statističnih meritev, ki smo jih nekoliko prilagodili na podnebne razmere v Sloveniji. 27

40 Parametra količina hrane tekočega meseca in skupna količina hrane nam povesta, koliko drugih rib je ščuka zaužila v tekočem mesecu, da je dosegla potrebno rast. Drugi parameter nam pove, koliko hrane je riba zaužila od prihoda v ribnik. Ta parametra nam pomagata oceniti potrebno količino hrane za ščuke, ki so v ribniku. Vsaka ščuka porabi določeno količino kisika v vodi. Manj kot je kisika v vodi, težje preživi. Z zmanjšanjem količine kisika se zmanjša tudi rast ščuke. V našem modelu nismo implementirali enačbe za porabo kisika, smo pa preračunali, kakšna naj bi bila količina vode za posamezno ščuko. Prišli smo do zaključka, da ščuke porabijo od 40 do 100 litrov vode na centimeter telesne teže, odvisno od velikosti. Bolj podrobne opis je v podpoglavju 3.3, kjer smo opisovali potrebno količino vode koi krapa. V to vrednost je všteto prehajanje kisika med vodo in zrakom, prostor, ki ga potrebuje ščuka in dotok vode v ribnik [2, 3, 26]. Parameter starosti nam pove, koliko mesecev je stara ščuka. Količnik zaviranja rasti uporabimo v tistih primerih, ko nam prevelika naseljenost ali pomanjkanje plena zmanjša rast ščuke ne glede na druge pogoje, ki jih imamo v danem trenutku. Parametri za drstenje so del modela športnega ribnika. Vseeno bi radi na tem mestu povedali, da se te parametre nastavi v modelu ščuke. Predstavljajo namreč parametre, ki so vezani na vrsto ribe. V našem primeru smo za preživetje iker izbrali 4 % verjetnost z odstopanji. Verjetnosti za preživetje mladic se gibljejo med 10 % in 35 %, odvisno od starosti mladice. Po treh mesecih se iz modela zaroda vse ščuke, ki preživijo, prestavijo v glavni model športnega ribnika. 3.5 Model zaroda V modelu športnega ribnika in ribogojnice obravnavamo vsako ribo kot samostojen osebek. Če bi se te prakse držali tudi v primeru zaroda, bi to zelo upočasnilo izvajanje simulacije. V ta namen smo pripravili poseben model, ki ga uporabimo za izvajanje simulacije drsti in razvoja mladic, starosti do treh mesecev. V četrtem mesecu mladice postanejo del modela športnega ribnika. Parametri, ki jih uporabljamo pri modelu zaroda, se med posameznimi vrstami rib razlikujejo samo po vrednostih, zato imamo enoten model za vse ribje vrste. Parametri, ki jih uporabljamo pri modelu zaroda, so: vrsta ribe, število mladic, 28

41 verjetnost preživetja mladice. Prvi parameter nam predstavlja vrsto ribje mladice. V našem primeru gre lahko za krapovo ali ščukino mladico. Drugi parameter predstavlja število mladic določene vrste ribe. To število na začetku predstavlja vse ikre, ki so preživele. Kasneje se ta številka zmanjšuje glede na verjetnost preživetja, ki jo definiramo za vsako vrsto ribe posebej. Več o tem je opisano v podpoglavjih 3.3 in 3.4. Parameter, ki določa preživetje mladice (v prvi fazi ikre), nam pove, koliko ribjih mladic bo preživelo v prvih treh mesecih. Ko mladice postanejo del modela športnega ribnika, tudi za njih pričnejo veljati enaka pravila, kot za ostale ribe v modelu. 3.6 Model vsiljivca (ribič) Posebna vrsta plenilca v športnem ribniku je ribič. Kot smo že uvodoma zapisali, veljajo za model ribiča posebna pravila. Za razliko od ostalih modelov, je ta model statičen, kar pomeni, da se sam model skozi simulacijo ne spreminja. Prav tako za model ne moremo nastaviti posebnih vhodnih parametrov. Model ribiča je omogočen samo v primeru, da smo izbrali športni ribnik. Uspešnost ribiča določajo naslednji parametri: splošna uspešnost, velikost in vrsta ribe, temperatura vode, lovopust. Pod splošno uspešnost štejemo odstotek uplenjenih rib s strani ribiča. Ta odstotek nam predstavlja tiste ribiče, ki bodo uplenjeno ribo vzeli. Veliko je namreč ribičev, ki ribe spustijo nazaj. Prav tako predpostavljamo, da bodo ribiči lovili samo ribe, ki so večje od najmanjše predpisne velikosti. Splošna uspešnost je nastavljena na 35 %. Parameter velikosti in vrste ribe nam pove, kolikšna je najmanjša dolžina, da ribič sme upleniti ribo. Pri koi krapu smo velikost nastavili na 30 cm, pri ščuki na 55 cm. 29

42 Uspešnost ribolova je odvisna tudi od temperature vode. Pri nizkih in visokih temperaturah ribe niso tako aktivne in je ribolov manj uspešen. Najboljše razmere za ribolov so pri temperaturah med 21 C in 27 C V tabeli 3.4 podajamo zmanjševalne faktorje za posamezne ribe pri posameznih temperaturah. Tabela 3.4: Zmanjševanje ribolovnega uspeha ribiča. Vrsta ribe Temperaturni razpon [ C] Zmanjševalni faktor [%] Koi Koi Koi nad Ščuka Ščuka Ščuka nad Parameter lovopusta nam med drstjo zelo omeji ribolov. Ne moremo ga povsem zaustaviti. Zmanjševalni faktor je postavljen na 90 %. Skoraj celoten model ribiča smo zasnovali na lastnih izkušnjah, izkušnjah ribičev in izkušnjah lastnikov nekaterih manjših športnih ribnikov v okolici Celja. Splošni del smo pridobili iz literature [4, 5]. 3.7 Medsebojno prepletanje modelov V podpoglavjih od 3.1 di 3.5 smo podali opise vseh petih glavnih modelov in posebni model ribiča, ki jih uporabljamo v simulaciji. V tem podpoglavju bomo predstavili in pojasnili medsebojno prepletanje in delovanje modelov. Čeprav smo opise modelov fizično ločili na šest podenot, se bomo v tem podpoglavju dotaknili njihovih skupnih točk in pojasnili, kaj to pomeni za samo simulacijo. Modele delimo na dve vrsti. Ena vrsta modelov predstavlja okolico, medtem ko druga vrsta predstavlja prebivalce. Zelo pomembno je, da poznamo ločnico med posameznimi modeli. Model ščuke se od modela krapa razlikuje zgolj po enem parametru. Ostali parametri so sicer enaki, a imajo povsem različne vrednosti. Oba modela sta prepletena z modelom športnega ribnika. Skupno število rib v športnem ribniku ali ribogojnici je parameter, ki je del modeliranega okolja. To morda ni najbolj intuitivno. Dejstvo, ki ga ne smemo spregledati, je, da imamo v nekem trenutku ribe, ki so različnih velikosti, starosti, teže Vse ribe so sicer ali model ščuke ali model krapa, vseeno pa v ekosistem vstopajo kot posamezniki. Te 30

43 posameznike spremljamo na vsakem simulacijskem koraku. Spremljamo jih skozi njihovo celotno življenje. Na podlagi spremljanja njihovega življenja pripravimo statistiko, ki je spet del ekosistema. V tem poglavju smo se posvetili modelom, ki jih bomo uporabili v simulaciji. V naslednjem poglavju si bomo pogledali še implementacijo posameznih modelov in implementacijo celotne simulacije. Prav tako bomo pogledali en simulacijski cikel in na kaj moramo biti še posebej pozorni. 31

44 4 IMPLEMENTACIJA V tem poglavju bomo podrobno predstavili implementacijo modelov in potek simulacije skozi posamezne faze. Celotna aplikacija je sestavljena iz več delov. Posamezne dele aplikacije bomo predstavili v naslednjih podpoglavjih. Vsak del predstavlja zaključeno celoto, ki na koncu privede do simulacije ribogojnice oziroma športnega ribnika. 4.1 Uporabniški vmesnik Uporabniški vmesnik je namenjen komunikaciji z uporabnikom. S pomočjo uporabniškega vmesnika vnašamo potrebne vhodne podatke in parametrske vrednosti, ki jih bomo uporabili med izvajanjem simulacije. Poleg tega nam vmesnik služi tudi za interpretacijo rezultatov, pridobljenih v času izvajanja simulacije. Uporabniški vmesnik sestavlja več delov: začetno okno, glavni meni, priprava podatkovne baze, priprava nove ali izbor obstoječe simulacije, priprava vhodnih podatkov, priprava vhodnih parametrov, priprava vstopajočih rib, zagon simulacije, pregled rezultatov. Podrobnejši opis uporabniškega vmesnika z navodili za uporabo je podan v prilogi A. Začetno okno Začetno okno je vstopna točka v aplikacijo (glej sliko 4.1). Del okna je tudi meni, kjer imamo možnost izbire med različnimi nastavitvami in vhodnimi podatki. Meni je sestavljen iz dveh glavnih delov. V nastavitvah pripravimo vse potrebno za povezavo na podatkovno bazo in vnosom vhodnih podatkov ter parametrov. V meniju»simulacija«pripravimo novo simulacijo, določimo vhodno količino rib, poženemo simulacijo in pogledamo rezultate. 32

45 Slika 4.1: Vstopno okno v program. Glavni meni Glavni meni dopolnjuje glavno okno. Ponuja nam možnost izbire in preklop med posameznimi okni. Podatkovna baza Okno za pripravo podatkovne baze nam služi za prijavo na strežnik SQL, izbiro ali pripravo podatkovne baze. Priprava vhodnih podatkov To okno nam ponuja vnos vhodnih podatkov, ki jih bomo uporabili v simulaciji. Lahko vnesemo svoje podatke ali uporabimo privzete vrednosti. Priprava vhodnih parametrov Podobno kot pri vhodnih podatkih lahko vnesemo tudi vhodne parametre. 33

46 Zagon simulacije Zagon simulacije predstavlja gumb, s katerim poženemo izvajanje simulacije. Gumb je omogočen šele tedaj, ko smo vnesli vse vhodne podatke. Pregled rezultatov simulacije Predstavlja okno z možnostjo izbire posameznih polj, ki jih želimo pregledati. Predstavitveno okno se lahko nanaša samo na trenutno končano simulacijo. 4.2 Podatkovna baza V tem podpoglavju si bomo pogledali delovanje podatkovne baze. Za simulacijo moramo imeti nameščeno podatkovno bazo MS SQL 2008 ali novejšo. Za delovanje zadostuje brezplačna različica»express«. Najprej se moramo uspešno povezati na podatkovni strežnik. Podatkovni strežnik se lahko nahaja na lokalnem računalniku, na lokalni mreži ali do njega dostopamo preko interneta. Funkcije za iskanje nismo implementirali, zato je potrebno ročno vnesti ime in pot do strežnika SQL. Ko smo uspešno izbrali strežnik SQL, lahko nadaljujemo z nadaljnjimi operacijami. Uporabimo lahko že obstoječo podatkovno bazo ali naredimo novo. V primeru, da bomo ustvarili novo podatkovno bazo, se moramo odločiti, ali bomo uporabili privzete vrednosti ali jih bomo nadomestili s svojimi. Ko smo vstavili vse potrebne podatke, se bodo v bazo shranile procedure za operiranje z bazo (angleško:»stored procedures«). Na ta način bomo do baze vedno dostopali enako in ne bomo uporabljali direktnih stavkov SQL. Sedaj imamo v podatkovni bazi shranjene osnovne podatke, s pomočjo katerih bomo poganjali simulacijo. Shemo podatkovne baze kaže slika

47 MrtvaRiba ID ID_IzhodniPodatki NaravnaSmrt Ribic Roparica IzhodniPodatki ID ID_Simulacija SteviloRib VelikostniRazred SkupnaTeza Mesec Leto PovprecnaTemperatura KolicinaVode DodatnaKolicinaHrane VrstaRibe FCRinSGR ID ID_Simulacija MinTemperatura MaxTemperatura MinVelikostRibe MaxVelikostRibe FCR SGR VrstaRibe VhodniParametri ID ID_Simulacija PovrsinaRibnika GlobinaRibnika OmejitevProstora OdstopanjeDrstneTemperature VerjetnostPrezivetjaIker VerjetnostPrezivetjaMladice VerjetnostDrstenja OmejitevHrane DodatnaKolicinaHrane Kanibalizem Ribic VrstaRibe Simulacija ID ImeSimulacije TipSimulacije DatumVnosa KolicinaVode ID ID_Simulacija MaxVelikostRibe KolicinaVodeNaCmRibe VrstaRibe PovprecneMesecneTemperature ID ID_Simulacija PovprecnaTemperatura OdstopanjeVstopinjah Leto Mesec VelikostniRazrediInSmrtnost ID ID_Simulacija MaxVelikostRibe VelikostniRazred Smrtnost VrstaRibe RibeVstopajoVribnik ID ID_Simulacija MinVelikostRibe MaxVelikostRibe ParameterVelikostTeza SkupnaTeza SteviloRib Roparica TemperaturaDrstenja MesecDrstenja VelikostDrstenja VrstaRibe Slika 4.2: Shema podatkovne baze. 35

48 4.3 Implementacija ribogojnice Implementacija ribogojnice temelji na simulacijskem koraku, dolgem en mesec. V nadaljevanju si bomo pogledali, kaj vse se zgodi v enem simulacijskem koraku. Priprava začetne populacije rib je prvi korak, ki ga naredimo. Ta korak se zgodi samo enkrat na začetku simulacije. V tem koraku napolnimo seznam z ribami. Podatke o vstopajočih ribah preberemo iz podatkovne baze iz tabele»ribevstopajovribnik«. V tem koraku se glede na velikostni razred izračuna velikost ribe, prebere se parameter za prehod iz dolžine v težo ter vrsta ribe, ki vstopa v ribogojnico. Vsem ribam se priredi začetna starost, bivanje v simulaciji, količina zaužite mesečne hrane in količina celotne hrane, ki jo zaužijejo skozi simulacijo. V naslednjem koraku obravnavamo vsako ribo posebej. V prvem koraku pogledamo ali trenutna riba še živi. Vsaka riba ima namreč določeno verjetnost, da v tekočem mesecu umre. Če je riba še živa, gremo naprej na prehranjevanje in pogledamo, koliko bo pridobila na teži v tem mesecu. Rast ribe je, med drugim, pogojena s temperaturo vode. Če je voda prehladna, rasti ni. V tem primeru preskočimo korak za izračun povečanja telesne teže. Ko pridemo do meseca, kjer je voda dovolj topla, da ribe lahko rastejo, sledijo izračuni povečevanja telesne teže. Povečanje telesne teže izračunamo z enačbo, kjer s pomočjo naravne porazdelitve upoštevamo možna odstopanja od povečane teže v enem mesecu. Povečanje telesne teže temelji na parametru SGR, ki nam pove, za koliko odstotkov se bo ribi povečala telesna masa v enem dnevu. Če imamo idealne pogoje za hranjenje in razvoj rib, potem se bo ribi masa povečala za 100 % tega, kar smo izračunali z uporabo parametra SGR. V primeru, da nimamo dovolj hrane ali je rib v ribniku preveč, potem riba ne bo več zrastla za vseh 100 %, ampak se bo ta odstotek ustrezno znižal. Dokler je riba še mlada, raste hitreje in je tudi parameter SGR večji. Sedaj imamo novo težo ribe. Glede na parameter FCR sedaj izračunamo, koliko hrane mora riba pojesti, da doseže želeno spremembo v teži. Iz nove teže ribe sedaj izračunamo dolžino, iz dolžine pa potrebno količino vode, ki jo riba potrebuje za življenje. Vsaki ribi ustrezno povečamo starost in čas bivanja v simulaciji [6 13, 18, 21, 22]. 36

49 4.4 Implementacija športnega ribnika Implementacija športnega ribnika predstavlja razširjeno implementacijo, v prejšnjem podpoglavju opisane, ribogojnice. Implementacijo ribogojnice smo sedaj razširili z razmnoževanjem rib. To pomeni, da smo osnovni implementaciji dodali mehanizem razmnoževanja in upravljanje z ribjimi mladicami, do tretjega meseca starosti. Razmnoževanje rib obravnavamo kot zelo kompleksen proces, ki poteka v več korakih. Prvi korak je pregled meseca za drstenje. Pri naših omejitvah namreč vemo, da se riba drsti samo enkrat na leto, v točno določenem mesecu, če imamo primerno temperaturo. Kot smo že omenili, je simulacijski korak dolg en mesec. V vsakem koraku moramo sedaj preverjati še ustreznost trenutnega meseca, temperaturo vode, velikost rib. Če so ribe premajhne, še niso spolno zrele in se ne bodo mogle drstiti. Ko imamo spolno zrele ribe, jih uvrstimo v poseben seznam. Sedaj s tega seznama izberemo tiste ribe, ki se bodo lahko dejansko drstile. Tukaj poiščemo ravnovesje med samci in samicami. Ker gre v naši simulaciji za računanje novega zaroda na podlagi izleženih iker, nas v tem primeru zanimajo samo samice. Ribje populacije imajo navadno nekoliko več samičk, zato lahko odložijo velike količine iker. Pri tem je potrebno poudariti, da ne gredo vse ribe enakomerno v drst, zato bomo predpostavili, da lahko ikre odloži približno 35 % vse ribje populacije, ki gre v drst. Sedaj s pomočjo normalne porazdelitve izračunamo število odloženih iker. Pri krapih smo privzeli, da lahko samička odloži do iker na drst. Pri ščukah je zgornja meja iker. Spodnjo mejo smo postavili na 30 % vrednosti zgornje meje. Še vedno uporabljamo normalno porazdelitev, kar pomeni, da imamo pri krapih v povprečju iker na posamezno ribo v drsti; pri ščukah je ta številka okoli Sedaj dobimo celotno število iker, ki jih navadno merimo v milijonih. Verjetnost, da se iz ikre sploh razvije mladica, je pri krapih okoli 10 %, pri ščukah pa samo 4 %. Sedaj, ko imamo vse preživele ikre, se lahko posvetimo mladicam. Mladice so posebna entiteta v simulaciji (podrobneje smo model zaroda predstavili v podpoglavju 3.5). Predstavljajo nov zarod, od prvega do tretjega meseca starosti. Posebnost zaroda je v tem, da ne obravnavamo vsake ribice posebej, ampak jih spremljamo kot celoto. Tako imajo vse mladice v prvem mesecu okoli 10 % možnost preživetja, v drugem mesecu približno 25 % in v tretjem mesecu 35 %. Po koncu tretjega meseca se vse mladice dodajo v glavni seznam 37

50 vseh rib v ribniku. Vsaki mladici posebej se priredijo lastnosti vrste rib, med katere spada. Ta del je podoben začetku simulacije, ko je potrebno generirati začetno ribjo populacijo. Poleg celotnega drstenja smo v model športnega ribnika vključili tudi plenilce. Implementacija plenilcev zajema ščuke. Ščuke z ribjega vidika obravnavamo enako kot krape. Razlika med obema vrstama je v tem, da ščuke ne potrebujejo dodatnega hranjenja, njihova hrana so izključno ribe v ekosistemu. V trenutni implementaciji ščuke ne morejo jesti zaroda. To omejitev smo dodali naknadno. Če bi bile ščuke v interakciji z zarodom, bi to zelo upočasnilo izvajanje simulacije. Rezultati, ki jih dobimo brez interakcije so še vedno povsem zadovoljivi in primerljivi z naravnim dogajanjem. Mesečno količino hrane za rast in razvoj ščuke smo opisali v podpoglavju 3.4. Prehranjevanje ščuke se v implementaciji ne razlikuje od prehranjevanja krapa. Največja razlika je v tem, da najprej izračunamo potrebno količino hrane za vse ščuke v tekočem mesecu. Količina je izražena v gramih. Sedaj vemo, koliko plena morajo ujeti ščuke, da lahko preživijo. Kanibalizem je pri ščukah vseskozi prisoten. Tudi mi smo ga pri simulaciji upoštevali [1 6, 19, 20, 25, 26, 28, 29]. 4.5 Izhodni podatki Ta del implementacije predstavlja upravljanje z izhodnimi podatki, ki si jih bomo pobližje pogledali v naslednjem petem poglavju. Za lažjo predstavitev rezultatov, smo implementirali poseben modul, ki ga uporabljamo samo za vpisovanje statističnih podatkov v podatkovno bazo. Za vpisovanje uporabljamo vnaprej določene procedure, ki so že shranjene v bazi. V bazo jih shranimo njenem ob kreiranju. Podatke, ki jih shranjujemo v izhodno tabelo, dobimo skozi celoten tek simulacije. Ker za shranjevanje podatkov uporabljamo podatkovno bazo, lahko podatke posameznih simulacijskih tekov hranimo dlje časa. Grafični prikaz in interpretacija sta trenutno možni samo za trenutno naloženo simulacijo. Več o sami obdelavi izhodnih podatkov si bomo pogledali v petem poglavju. 38

51 4.6 Omejitve simulacije Pri vsaki simulaciji se prej ali slej srečamo z omejitvami problema, ki ga želimo posnemati. Tudi pri nas ni bilo nič drugače. Zaradi prevelikih časovnih zahtevnosti smo dolžino simulacije omejili na največ 120 mesecev. Za ribogojnico časovnih omejitev praktično ni bilo, saj ribe redko držimo dlje kot dve leti. Čeprav se pri vlaganju rib izražamo v kilogramih, je posebnost naše simulacije v tem, da namesto teže vnašamo število rib. V naši simulaciji smo namreč vsako ribo obravnavali kot poseben subjekt, ki smo ga spremljajo od vstopa v ribnik (ali rojstva) do smrti oziroma zaključka simulacije. V ta namen smo uvedli nepisano zgornjo omejitev do osebkov. Sam program nam je v teoriji dovoljeval večje vnose, ampak so se izkazali za prepočasne, saj so nekateri izračuni trajali od nekaj deset minut pa vse do nekaj ur. Naslednja omejitev ja bila model ribiča in model zaroda. Kot je opisano v podpoglavju 3.5, se je model zaroda v simulacijo vključil šele po drsti in ga po treh mesecih tudi zapustil. Na ta način smo se izognili ogromnim časovnim zahtevam pri sledenju vsake ikre. V podpoglavju 3.6 smo opisali model ribiča. Njegova največja omejitev je statičnost, kar pomeni, da z ribičem nismo imeli interakcije. Ena izmed omejitev je bila tudi velikost življenjskega prostora. Tukaj smo se odločili, da omejitve ne bomo upoštevali, saj bi to preveč upočasnilo simulacijo. Vseeno smo v simulacijo dodali izračune za potreben življenjski prostor rib. V program smo vnesli še nekaj manjših omejitev, ki so opisane v celotnem tretjem poglavju, a nimajo bistvenega vpliva na izvajanje simulacije. 39

52 5 REZULTATI SIMULACIJE V tem poglavju si bomo pobližje pogledali rezultate simulacij pri določenih vhodnih parametrih. Spomnimo, da je simulacijski korak dolg en mesec. Vse vrednosti, ki jih bomo prikazali, so vrednosti v razponu enega meseca. Prav tako imamo omejitve pri določanju dolžine simulacije. Najprej se bomo posvetili ribogojnici in nato še športnemu ribniku. Pri razlagi rezultatov smo uporabili grafikone, ki jih lahko uporabnik dobi preko uporabniškega vmesnika. Pri prikazovanju rezultatov smo se osredotočili na prikaz naslednjih vrednosti: vrsta ribe, število rib, teža rib (v kg), mesečna temperatura (v C), količina vode (v m 3 ), količina hrane (v kg), ribe, ki jih je ujel ribič (v kg), ribe, ki so jih pojedle roparice (v kg), ribe, ki so umrle naravne smrti (v kg). S spreminjanjem vhodnih parametrov dobimo različne rezultate. Naš cilj je, da najdemo takšne vhodne parametre, ki bodo zagotavljali preživetje populacije in prinašali tudi ekonomski dobiček. Ekonomskega modela nismo implementirali, ampak bomo nekaj cenovnih primerjav pokazali v razlagi rezultatov. Za vsak model bomo pognali nekaj primerov simulacij pri različnih vhodnih podatkih in rezultate med seboj primerjali. 5.1 Ribogojnica Naš cilj je ustvariti pogoje, pri katerih bomo v relativno kratkem časovnem obdobju dosegli največji neto prirastek. Tukaj se bomo osredotočili na izbiro začetne populacije in dodajanje hrane. Poleg teh osnovnih primerjav si bomo pogledali še vpliv temperature in rastnih faktorjev. Najprej bomo določili vhodne parametre. Ker se večina vhodnih podatkov in parametrov ne bo bistveno spreminjala, bomo vse predstavili v podpoglavju V nadaljnjih podpoglavjih bomo prikazali samo spremembe vhodnih parametrov. V tem podpoglavju bodo v simulaciji nastopali samo koi krapi. Vse nadaljnje vrednosti se nanašajo samo na to ribjo vrsto. Čeprav v nalogi nismo implementirali posebnega ekonomskega 40

53 modela (to tudi ni cilj naloge), smo v tem podpoglavju predstavili približne ekonomske izračune. Izračuni so pripravljeni na podlagi cene hrane, ki znaša približno tri evre na kilogram. Za ceno koi krapov smo vzeli referenčni približek petindvajset evrov [22]. Te vrednosti ne odražajo realnih cen na prodajnih trgih in so prikazane samo za primerjavo med dodatnim krmljenjem Vhodni podatki in parametri V tem podpoglavju predstavljamo vhodne podatke za vrsto rib koi krapi. V tabeli 5.1 so predstavljene vrednosti parametrov FCR in SGR za posamezna temperaturna območja in posamezne velikostne razrede rib. V tabeli 5.2 smo predstavili podatke o potrebni količini vode glede na dolžinski centimeter posamezne ribe. To je najmanjša potrebna količina vode, ki jo riba potrebuje za nemoteno rast. Glede na dejstvo, da smo pri izračunu upoštevali vse dejavnike (izmenjava plinov, temperatura vode, ph-vrednost ), je to statična količina vode, ki jo riba potrebuje vsak dan [21, 22]. Povprečnim temperaturam posameznih mesecev smo se posvetili v tabeli 5.3. Za konec smo v tabeli 5.4 pripravili še vhodne podatke za klasifikacijo velikostnih razredov in smrtnosti posameznega velikostnega razreda. Vrednost smrtnosti nam pove, kolikšen odstotek rib pogine v posameznem mesecu v posameznem velikostnem razredu [5, 6, 9]. Tabela 5.1: Privzeti vhodni podatki za parametra FCR in SGR [17, 22]. Temperatura [ C] Velikost [cm] FCR SGR [%] do 6 2, ,8 0, , nad , do , ,9 0, nad 71 3,1 0,02 nad 24 do 6 2,5 2 nad ,8 1,5 nad ,4 nad 24 nad 71 3,1 0,04 41

54 Tabela 5.2: Privzeti vhodni podatki za količino vode [21]. Velikost ribe do [cm] Količina vode na cm telesne velikosti [l] nad Tabela 5.3: Privzeti vhodni podatki za temperaturo vode. Mesec Temperatura vode [ C] januar 6 februar 8 marec 12 april 16 maj 20 junij 24 julij 26 avgust 27 september 23 oktober 18 november 16 december 11 42

55 Tabela 5.4: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib [5, 6, 9]. Velikostni razred Dolžina ribe do [cm] Smrtnost [%] , , , ,2 8 nad Poleg zgoraj naštetih vhodnih podatkov moramo upoštevati še naslednje vrednosti: količino dodatne hrane: variabilen faktor, začetni mesec simulacije: marec, dolžino simulacije: 20 mesecev, število rib: 2000, velikostni razred: Vpliv dodatne hrane na neto težo koi krapov V tem sklopu simulacije smo izvedli štiri poskuse pri različni količini dodatne hrane. Najbolj nas je zanimala primerjava neto teže pri porabljeni hrani. Pogledali smo si tudi število rib in potrebno količino vode. Najprej smo poskusili s 100 % dodatne hrane, nato s 75 %, 50 % in na koncu še brez dodatne hrane. Pri parametru dodatne hrane smo v račun vzeli tudi optimalno hranjenje rib. Tukaj smo upoštevali hranjenje večkrat na dan, da se nam hrana ne bi posedla na dno [12, 14, 23]. Tako pri dodatni količini hrane ne gre le za fizično povečanje mase hrane. Na sliki 5.1 smo prikazali razmerje med pridobivanjem teže in porabo hrane. Kot lahko vidimo, se teža krapov v mesecih z ugodno temperaturo, povečuje linearno, od maja drugega leta dalje, celo eksponentno. To je bilo v skladu s pričakovanji [22, 23]. Pri porabi hrane je nekoliko nenavadno, da se je mesečna poraba hrane od avgusta drugega leta zmanjševala. To pripišemo dejstvu, da so ribe že toliko zrastle, da se je njihov dnevni prirastek zmanjšal ustrezno z vhodnimi vrednostmi (tabela 5.1). Pomemben faktor k zmanjšanju porabljene količine hrane je tudi nižja temperatura (tabela 5.3). 43

56 Primerjave med različnimi vrednostmi dodatne hrane so med grafikoni na slikah 5.1, 5.2, 5.3 in 5.4. Slika 5.1: Primerjava povečanja neto teže rib pri 100 % dodatni hrani. Informativni ekonomski podatki (slika 5.1): celotna količina porabljene hrane je: kg, kar znaša ; končna neto teža rib je: 945 kg, kar znaša

57 Slika 5.2: Primerjava povečanja neto teže rib pri 75 % dodatni hrani. Informativni ekonomski podatki (slika 5.2): celotna količina porabljene hrane je: 709 kg, kar znaša ; končna neto teža rib je: 569 kg, kar znaša

58 Slika 5.3: Primerjava povečanja neto teže rib pri 50 % dodatni hrani. Informativni ekonomski podatki (slika 5.3): celotna količina porabljene hrane je: 319 kg, kar znaša 957 ; končna neto teža rib je: 329 kg, kar znaša

59 Slika 5.4: Primerjava povečanja neto teže rib brez dodatne hrane. Informativni ekonomski podatki (slika 5.4): celotna količina porabljene hrane je: 0 kg, kar znaša 0 ; končna neto teža rib je: 109 kg, kar znaša

60 5.1.3 Vpliv teže rib na porabo vode Uvodoma smo omenili, da se poraba vode določa glede na dolžinski centimeter ribe. Zaradi boljše preglednosti smo uporabili primerjavo porabljene količine vode glede na neto prirastek rib (glej sliko 5.5). Poraba vode se je pri velikem težnem prirastku povečala za približno dvakrat. To je zaradi dejstva, da smo imeli v ribogojnici manj rib, ki imajo večjo težo, njihova velikost pa ni toliko večja, da bi poraba vode rastla linearno s povečanjem teže (tabela 5.2) [10, 18, 21]. Slika 5.5: Vpliv teže rib na porabo vode Vpliv temperature vode na rast rib S slike 5.6 je nazorno razvidno, kako temperatura vode vpliva na rast rib in s tem posledično na povečanje teže rib. Bolj kot smo v območju idealne temperature rasti, bolj ribe pridobivajo na teži. V območjih neugodnih temperatur (zimski čas), ribe ne pridobivajo na teži, saj se ne hranijo (slika 5.6, tabela 5.3). Za primerjavo si poglejmo grafikona (glej sliki 5.7 in 5.8). Na prvem smo povprečne temperature vode povečali za 2 C, na drugem pa zmanjšali za 2 C. V primeru povečanja temperature (glej sliko 5.7), se je občutno povečal neto prirastek rib (primerjava s sliko 5.6), medtem ko se je pri zmanjšani temperaturi (glej sliko 5.8) neto 48

61 prirastek občutno zmanjšal v primerjavi s prirastom s slike 5.6. V tem podpoglavju smo v vseh primerih ribe hranili s 25 % dodatne hrane. Slika 5.6: Vpliv temperature vode na rast rib (privzeti podatki). Slika 5.7: Povečanje povprečnih mesečnih temperatur za 2 C. 49

62 Slika 5.8: Znižanje povprečnih mesečnih temperatur za 2 C Vpliv parametra SGR na rast rib Sedaj si poglejmo še vpliv parametra SGR na ribji prirastek. V naravi lahko na parameter SGR vplivamo z izboljšanjem pogojev za rast rib. Predvsem tako, da jim očistimo bivalni prostor, dodamo rastline, več krmilnih naprav [2, 4, 5] Pred nami so trije grafikoni, ki prikazujejo tri različne vrednosti parametra SGR. Imamo privzeto vrednost (glej sliko 5.9), povečano vrednost (glej sliko 5.10) in zmanjšano vrednost (glej sliko 5.11). V skladu s pričakovanji smo ugotovili, da se je neto teža rib na drugem grafikonu (glej sliko 5.10) občutno povečala napram neto teži v prvem (glej sliko 5.9). Neto prirastek prikazan na tretjem grafikonu (glej sliko 5.11) je občutno manjši od neto prirastka na prvem grafikonu (glej sliko 5.9). Kot vidimo, je poleg hrane in temperature vode, za rast rib zelo pomemben dejavnik tudi SGR. V skladu s pričakovanji se je povečala tudi poraba hrane. Za vse tri grafikone smo uporabili 25 % dodatno hranjenje. Prav tako smo pri vseh primerjavah uporabili enako temperaturo vode. V tabeli 5.5 smo predstavili primerjavo med privzetimi in povečanimi parametri SGR, medtem ko je v tabeli 5.6 vidna primerjava med privzetimi in zmanjšanimi parametri. Razlike med posameznimi končnimi vrednostmi so približno 100 kg. To povečanje oziroma zmanjšanje prirastka je v skladu s pričakovanji [17, 22]. 50

63 Slika 5.9: Prikaz teže rib, mesečne temperature in porabljene hrane za privzet parameter SGR. Slika 5.10: Prikaz teže rib in porabljene hrane za povečan parameter SGR. 51

64 Tabela 5.5: Primerjava privzetega in povečanega parametra SGR. Temperatura [ C] Velikost [cm] Privzeti SGR [%] Povečan SGR [%] do 6 1 1, ,5 0, ,1 0, nad 71 0,01 0, do 6 2 2, , ,2 0, nad 71 0,02 0,06 nad 24 do 6 2 2,5 nad ,5 1,8 nad ,4 0,6 nad 24 nad 71 0,04 0,14 Slika 5.11: Prikaz teže rib za zmanjšan parameter SGR. 52

65 Tabela 5.6: Primerjava privzetega in zmanjšanega parametra SGR. Temperatura [ C] Velikost [cm] Privzeti SGR [%] Zmanjšan SGR [%] do 6 1 0, ,5 0, ,1 0, nad 71 0,01 0, do 6 2 1, , ,2 0, nad 71 0,02 0,01 nad 24 do 6 2 1,5 nad ,5 1,2 nad ,4 0,3 nad 24 nad 71 0,04 0, Vpliv parametra FCR na porabljeno količino hrane V podpoglavju smo si pogledali, kako je bilo povečanje teže odvisno od parametra SGR. Opazili smo, da sta se povečali tako teža rib, kot tudi porabljena količina hrane. Zanimalo nas je, za koliko se bo povečala oziroma zmanjšala poraba hrane, če bomo nekoliko spremenili parameter FCR. Na spremembo parametra FCR v naravi vplivamo podobno, kot na spremembo parametra SGR (glej podpoglavje 5.1.5). Na sliki 5.12 smo uporabili privzete vrednosti. Z grafikona (glej sliko 5.13) je razvidno, da smo pri povečanem parametru FCR porabili občutno več hrane, teža rib pa se ni povečala. Iz tega lahko direktno sklepamo, da je za nas boljša čim nižja vrednost parametra FCR. Idealno bi bilo seveda 1, a je to žal nemogoče doseči. V skladu s pričakovanji so bile tudi vrednosti slike 5.14, kjer se je pri nespremenjeni teži rib občutno zmanjšala porabljena količina hrane. Pripravili smo tudi primerjave med privzetimi, povečanimi (glej tabelo 5.7) in zmanjšanimi (glej tabelo 5.8) vrednostmi parametra FCR. Tako smo ugotovili, da ribe v resnici potrebujejo samo več oziroma manj hrane, da bi dosegle enako rast [7, 12, 13, 22]. Tudi v tem podpoglavju smo uporabili 25 % dodatne količino hrane pri enakih temperaturah. 53

66 Slika 5.12: Prikaz teže rib in porabljene hrane za privzet parameter FCR. Slika 5.13: Prikaz teže rib in porabljene hrane za povečan parameter FCR. 54

67 Tabela 5.7: Primerjava privzetega in povečanega parametra FCR. Temperatura [ C] Velikost [cm] Privzeti FCR Povečani FCR do 6 2,2 2, ,8 3, , nad , do 6 2 2, ,4 3, ,9 3, nad 71 3,1 3,8 nad 24 do 6 2,5 3,2 nad ,8 3,5 nad ,5 nad 24 nad 71 3,1 3,5 Slika 5.14: Prikaz teže rib in porabljene hrane za zmanjšan parameter FCR. 55

68 Tabela 5.8: Primerjava privzetega in zmanjšanega parametra FCR. Temperatura [ C] Velikost [cm] Privzeti FCR Zmanjšan FCR do 6 2,2 1, ,8 1, , nad do 6 2 1, ,4 1, ,9 2, nad 71 3,1 2,3 nad 24 do 6 2,5 1,8 nad ,8 2 nad ,3 nad 24 nad 71 3,1 2,5 56

69 5.2 Športni ribnik V podpoglavju 5.1 smo si pogledali primer ribogojnice. V tem podpoglavju bomo pogledali primer ekosistema v športnem ribniku. Če nas je na primeru ribogojnice zanimal predvsem naravni prirastek in z njim povezan zaslužek, nas je pri športnem ribniku v prvi vrsti zanimal obstoj ekosistema znotraj ribnika. V ta namen smo pripravili nekaj primerjav med naravnim ravnotežjem, ki vlada med plenom (koi krap) in plenilci (ščuka). Model smo nekoliko razširili, saj smo v ekosistem dodali vsiljivca (ribič). Na primeru športnega ribnika smo želeli pokazati, kakšen vpliv imajo vsiljivci na obstoječ ekosistem. Na tem mestu želimo opozoriti, da za vsiljivca velja vsakdo, ki poruši ravnovesje v ekosistemu. To so lahko ljudje, ptice, druge živalske vrste... Za vse primere simulacij smo uporabili skupne podatke. V primerih, kjer smo zavestno odstopili od privzetih podatkov, smo na to izrecno opozorili. Posebno pozornost smo namenili podpoglavju 5.2.5, kjer predstavljamo možne rešitve za ekosistem v primeru vsiljivcev. V tem primeru gre za naravno prilagajanje organizmov na spremenjene razmere. V primeru, da se jim uspe prilagoditi, se v okolju ponovno vzpostavi ravnovesje. Čeprav glavni cilj naše naloge ni bilo iskanje rešitev za podrto naravno ravnovesje, smo to podpoglavje dodali zgolj kot del reševanja problemov, kjer se v ekosistemu pojavijo druge vrste. Bralce naj opomnimo, da so ščuke kanibali, kar pomeni, da se lahko med seboj tudi požrejo [1, 2, 4, 5, 6] Privzeti podatki V tem podpoglavju predstavljamo vhodne podatke za ribji vrsti: koi krapi in ščuka. V tabeli 5.9 so predstavljene vrednosti parametrov FCR in SGR za posamezna temperaturna območja in posamezne velikostne razrede koi krapov. Za ščuko smo podatke navedli v tabeli 5.10 [19, 20, 26]. V tabeli 5.11 (koi krap) in 5.12 (ščuka) smo predstavili podatke o potrebni količini vode glede na dolžinski centimeter posamezne ribe [27]. Povprečnim temperaturam posameznih mesecev smo se posvetili v tabeli Za konec smo v tabelah 5.14 (koi krap) in 5.15 (ščuka) pripravili še vhodne podatke za klasifikacijo velikostnih razredov in smrtnosti posameznega velikostnega razreda [5, 6, 9, 26, 27]. Za razliko od podpoglavja 5.1, v modelu športnega ribnika nastopajo tako koi krapi, ki so v vlogi plena in ščuke, ki so v vlogi plenilca. K vlogi plenilca nad obema vrstama smo dodali še vsiljivo vrsto. V našem primeru je bil to ribič. 57

70 Tabela 5.9: Privzeti vhodni podatki parametrov FCR in SGR (koi) [17, 22]. Temperatura [ C] Velikost [cm] FCR SGR [%] do 6 2, ,8 0, , nad , do , ,9 0, nad 71 3,1 0,02 nad 24 do 6 2,5 2 nad ,8 1,5 nad ,4 nad 24 nad 71 3,1 0,04 Tabela 5.10: Privzeti vhodni podatki parametrov FCR in SGR (ščuka) [19, 20, 26]. Temperatura [ C] Velikost [cm] FCR SGR [%] do 21 2,5 0, , ,3 0, ,6 0, ,8 0, ,1 0, Nad ,03 Tabela 5.11: Privzeti vhodni podatki za količino vode (koi) [21]. Velikost do [cm] Količina vode na cm telesne velikosti [l] nad

71 Tabela 5.12: Privzeti vhodni podatki za količino vode (ščuka) [27]. Velikost do [cm] Količina vode na cm telesne velikosti [l] nad Tabela 5.13: Privzeti vhodni podatki za temperaturo vode. Mesec Temperatura vode [ C] januar 6 februar 8 marec 12 april 16 maj 20 junij 24 julij 26 avgust 27 september 23 oktober 18 november 16 december 11 Tabela 5.14: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (koi) [5, 6, 9]. Velikostni razred Dolžina ribe do [cm] Smrtnost [%] , , , ,2 8 nad

72 Tabela 5.15: Privzeti vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (ščuka) [5, 6, 9, 26, 27]. Velikostni razred Dolžina ribe do [cm] Smrtnost [%] , , ,01 8 nad Poleg zgoraj naštetih vhodnih podatkov moramo upoštevati še naslednje vrednosti: začetni mesec simulacije: maj, dolžino simulacije: 66 mesecev, število in velikostne razrede (glej tabeli 5.16 in 5.17), skupno število koi krapov: , skupno število ščuk: Tabela 5.16: Vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo. Vrsta ribe Velikostni razred Število rib koi krap koi krap koi krap ščuka ščuka Ekosistem v ravnovesju brez vsiljivca Najprej smo si pogledali vzpostavitev uravnoteženega ekosistema. V takšnem ekosistemu plen in plenilec zagotovita medsebojni obstoj. V nekaterih obdobjih izrazito prevladuje plen, v drugih ima prevlado plenilec. Najprej smo naredili primerjavo glede na težo posamezne vrste rib (glej sliko 5.15). Vidimo, da je masa koi krapov zelo nihala, medtem ko se je masa ščuk rahlo povečevala skozi vso simulacijo. Z našimi ugotovitvami je sovpadal tudi grafikon (glej sliko 5.16), kjer smo napravili primerjavo po število rib posamezne vrste. S tega grafikona je lepo razvidna drst posamezne vrste (stolpec med junijem 3 in avgustom 3 za 60

73 koi krapa). Nato sledi upadanje bodisi zaradi naravne smrti bodisi zaradi plenilcev. Ob vstopu mladic v simulacijo se na grafikonih pojavijo»špice«. Pri ščuki smo zasledili podoben vzorec (na primer: maj 5). Na sliki 5.17 imamo prikazano potrebno količino vode za nemoteno delovanje ekosistema. Pričakovano so več vode potrebovali krapi, saj jih je bilo občutno več kot ščuk. Največja poraba vode ni presegla kubičnih metrov. Na sliki 5.18 smo predstavili prehranjevanje ščuke. Do ene izmed bolj zanimivih vrednost smo vsekakor prišli v avgustu 4, kjer se lepo vidi povečan pojav kanibalizma ob zmanjšanju količine plena v okolju. Slika 5.18 nam je pripravila podatke o naravni smrti rib. Podatki so izraženi v kilogramih. Kljub relativno majnin številkam se je potrebno zavedati, da naravna smrt doleti predvsem manjše ribe, ki še nimajo velike mase, jih je pa številčno veliko [15]. Dobro vzporedno primerjavo smo naredili s sliko 5.16, kjer predstavljamo število rib. Slika 5.15: Spreminjanje teže koi krapov in ščuk. 61

74 Slika 5.16: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. Slika 5.17: Potrebna količina vode za koi krape in ščuke. 62

75 Slika 5.18: Prehranjevanje ščuke. Slika 5.19: Naravna smrt koi krapov in ščuk. 63

76 5.2.3 Porušeno ravnovesje v ekosistemu brez vsiljivca (ribič) V tem podpoglavju smo prikazali občutljivost ekosistema na vhodne podatke. Vpliv vhodnih podatkov na delovanje ekosistema se je pokazal kot ključen. Poglejmo si spremembe pri vstopajočih ribah (tabela 5.17): skupno število koi krapov: 6.000, skupno število ščuk: Tabela 5.17: Vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo. Vrsta ribe Velikostni razred Število rib koi krap koi krap ščuka ščuka Iz tabele 5.17 je razvidno, da smo porušili ravnovesje med plenom in plenilcem. V to se lahko prepričamo na sliki 5.20, kjer plen ne zdrži pritiska plenilcev. Od začetnih koi jih je v prvem mesecu poginilo (naravna smrt, ščuka) več kot polovico. Ko zmanjka plena, v nekaj mesecih zmanjka tudi plenilcev. S slike 5.21 je razvidno, da je primarni plen ščuk namesto koi, kar ščuka sama. To lahko primerjamo s sliko 5.18, kjer je primarni plen ščuk koi. Slika 5.20: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. 64

77 Slika 5.21: Prehranjevanje ščuke Porušeno ravnovesje v ekosistemu z vključenim vsiljivcem (ribič) Na naslednjih treh slikah (slikah 5.22, 5.23 in 5.24) smo uporabili enake podatke kot v podpoglavju Razlika je le v tem, da smo sedaj v ekosistem dodali vsiljivca. Kot vidimo, ekosistem tega ni vzdržal niti se ni uspel prilagoditi. Posledično je po približno šestih letih zmanjkalo rib. Na sliki 5.23 vidimo, kako je povečana aktivnost ribiča porušila ekosistem. 65

78 Slika 5.22: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. Slika 5.23: Izlov rib (ribič). 66

79 Slika 5.24: Prehranjevanje ščuke Odpravljanje porušenega ravnovesja v ekosistemu z vključenim vsiljivcem (ribič) Kot smo ugotovili v podpoglavju 5.2.4, ima prihod vsiljivca v ekosistem negativne posledice. Le-te so tako hude, da si ekosistem ne opomore in posledično drvi v propad. V tem podpoglavju bomo skušali vnesti nekaj sprememb, s katerimi bi ekosistem lahko obvarovali pred propadom. Spremembe, ki smo jih vnesli so bile samo pri začetni količini rib. Cilj tega podpoglavja je bil ugotoviti, če je ekosistem mogoče obvarovati pred propadom samo s spreminjanem začetne količine rib. Pripravili smo naslednje spremenjene vhodne podatke: skupno število koi krapov: , skupno število ščuk: 600. V tabeli 5.18 smo podali podroben opis vstopajočih rib. Iz tabele je razvidno, da smo močno povečali število koi in zmanjšali število ščuk. To smo naredili z namenom, da bi imel plen (koi) dovolj časa za razmnoževanje. S tem bi posledično lažje preživeli populacijski primanjkljaj, ki ga vnaša vsiljivec. Število ščuk smo zmanjšali z namenom, da sprostimo populacijski pritisk na že tako obremenjen plen. Kako uspešni smo bili pri tem, smo prikazali na sliki

80 Tabela 5.18: Spremenjeni vhodni podatki za vstopajoče ribe v simulacijo. Vrsta ribe Velikostni razred Število rib koi krap koi krap koi krap koi krap ščuka ščuka Sliko 5.25 najlažje primerjamo s sliko 5.22, kjer opazimo, da smo zaradi povečane količine vložka, celoten proces prekomernega izlova in s tem uničenja ekosistema prestavili za nekaj let. Sliki 5.26 in 5.28 sta nam omogočili primerjavo neto teže izlovljenih rib med trajanjem simulacije. Kot vidimo, se je v petem letu močno zmanjšal izlov, saj se ribe niso uspele dovolj razmnožiti niti ne doseči velikosti, ki bi bila zanimiva za ribiče. Preizkusili smo kar nekaj različnih vhodnih podatkov, a nikakor nismo uspeli preprečiti podrtja stabilnosti ekosistema. V najboljšem primeru smo s spremenjenimi začetnih vrednosti ravnotežje podaljšali za nekaj let. Slika 5.25: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. 68

81 Slika 5.26: Izlov rib (ribič). Druga opcija je, da koi krapom zagotovimo dodatno količino hrane. Podobno smo storili v podpoglavju 5.1. Na ta način bi lahko koi rastli hitreje in bi s tem morda uspeli preprečili porušenje ravnovesja. Privzetim podatkom iz podpoglavja dodamo še opcijo dodatnega hranjenja krapov, kjer bomo izbrali 100 % vrednost. Podobno, kot je razvidno s slike 5.25, tudi tukaj z dodatnim hranjenjem ne moremo povsem odpraviti učinka ribiča na ekosistem. Lahko ga le omilimo. Na sliki 5.27 vidimo, da nam z dodatnim hranjenjem ni uspelo narediti povsem stabilnega ekosistema. Kljub temu nam je uspelo zagotoviti obstoj ekosistema, za razliko od slike

82 Slika 5.27: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. Slika 5.28: Izlov rib (ribič). 70

83 5.2.6 Stabilen ekosistem z ribičem Čeprav smo v prejšnjem podpoglavju pokazali, da vsiljivec (ribič) skoraj vedno poruši naravno ravnotežje, bomo v tem podpoglavju pokazali, da vseeno obstaja način, s katerim lahko zagotovimo stabilen ekosistem s prisotnim ribičem. V ta namen smo spremenili kar nekaj vhodnih parametrov. Vprašanje je, v kakšni meri bi bila ta sprememba v naravi sploh mogoča, ampak denimo, če bi lahko izpolnili te pogoje, bi dobili stabilen ekosistem tudi s prisotnostjo vsiljivca. Za izpolnitev pogojev (to je sprememba parametrov FCR in SGR ter smrtnosti) bi potrebovali veliko časa, denarja in znanja, da bi prostor lahko prilagodili [1, 2, 3, 5, 6, 10, 11, 20, 24]. Na spodnjih slikah si bomo pogledali, na kakšen način bi lahko vseeno zagotovili stabilen ekosistem. S celotnim številom rib (glej sliko 5.29) smo bili sedaj že bolj zadovoljni. Čeprav se je še vedno opazil trend zmanjševanja števila, pod kritično maso nismo prišli (glej sliko 5.30). S pomočjo slike 5.32 lahko celo dokažemo, da si ekosistem opomore in funkcionira dalje, čeprav je vseskozi prisoten vsiljivec (ribič). Sliki 5.31 in 5.33 smo uporabili za prikaz neto izlova rib, ki ga opravi vsiljivec. Pričakovano se je izlov občutno zmanjšal po petih letih. Ko se je v ekosistemu uspelo vzpostaviti ravnovesje, se je povečalo tudi število rib, primernih za izlov. Slika 5.29: Spreminjanje števila koi krapov in ščuk. 71

84 Slika 5.30: Spreminjanje teže koi krapov in ščuk. Slika 5.31: Izlov rib (ribič). Svojo teorijo o vzpostavitvi ravnotežja v ekosistemu smo želeli preveriti na daljšem časovnem obdobju. Simulacijo smo pognali na dobi 114 mesecev in dobili nekoliko presenetljive podatke. Ekosistem se je povsem prilagodil na vsiljivca in je začel nemoteno delovati. Kot vidimo na slikah 5.32 in 5.33, se populacija rib po osmem letu prične povečevati. Sedaj se posvetimo še vhodnim podatkom (glej tabele 5.19, 5.20 in 5.21). Iz tabel 5.19 in 5.20 lahko razberemo, da smo nekoliko znižali smrtnost določenih velikostnih 72

85 razredov. S tem smo ribam omogočili večjo možnost preživetja v boju z naravo. Z nastavitvijo parametra smrtnosti smo imitirali mogoče prilagajanje rib na nove pogoje. Sedaj smo imeli situacijo, kjer sta obe ribji vrsti dobili skupnega plenilca in sta se temu uspešno prilagodili. Prav tako smo povečali rast koi krapa (glej tabelo 5.21) in mu s tem omogočili lažjo in hitrejšo rast in hkrati hitrejše doseganje primerne velikosti za drst. Slika 5.32: Spreminjanje vhodnih pogojev in parametrov (114 mesecev). 73

86 Slika 5.33: Izlov rib (ribič, 114 mesecev). Tabela 5.19: Spremenjeni vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (koi krap). Velikostni razred Dolžina ribe do [cm] Privzete vrednosti - Smrtnost [%] Spremenjene vrednosti - Smrtnost [%] , ,8 0, ,4 0, ,2 0,2 8 nad

87 Tabela 5.20: Spremenjeni vhodni podatki za velikostne razrede in smrtnost rib (ščuka). Velikostni razred Dolžina ribe do [cm] Smrtnost [%] - privzete vrednosti Smrtnost [%] - spremenjene vrednosti , ,5 0, ,5 0, ,01 0,2 8 nad Tabela 5.21: Spremenjeni podatki za parameter SGR koi krap. Temperatura [ C] Velikost [cm] Privzeta vrednost SGR [%] Nova vrednost SGR [%] do ,5 0, ,1 0, nad 71 0,01 0, do , ,2 0, nad 71 0,02 0,02 nad 24 do 6 2 2,2 nad ,5 2,5 nad ,4 0,6 nad 24 nad 71 0,04 0,04 Kot opombo k podpoglavju naj zapišemo, da je šlo s spreminjanjem vhodnih parametrov za iskanje optimalnega življenjskega prostora in prilagajanja na prišleke v ekosistem. Tukaj je šlo samo za simulacijo predvidevanja odziva rib na spremenjene okoliščine, kar je tudi cilj celotnega podpoglavja o športnem ribniku. 75

88 6 SKLEP V uvodu smo podali opise ribogojnice in športnega ribnika. Prav tako smo omenili vsakdanje probleme in zasnovali rešitve. Skozi nalogo smo nato problem podrobneje predstavili in pripravili implementirano rešitev, ki nas je pripeljala do najbolj zanimivega dela naloge rezultatov. Celotno peto poglavje smo namenili razlagi rezultatov naše simulacije. V podpoglavju 5.1 smo se omejili na ribogojnico. Čeprav je ribogojstvo na svetovni ravni dobro dokumentirano, bi v okviru Slovenije zagotovo lahko poiskali veliko izboljšav s pomočjo našega programa. Verjetno bi lahko bistveno pripomoglo k bolj optimalnemu hranjenju rib glede na temperaturo in druge naravne pogoje. V podpoglavju 5.2 smo se posvetili naravnim ekosistemom in obnašanju ekosistema pri različnih pogojih. Pogledali smo, kako ekosistem preživi in postane stabilen. Tukaj se zagotovo skriva velik potencial za vse lastnike manjših in srednje velikih ribnikov, saj lahko mesto»vsiljivca«zasede kdorkoli. Lahko je to vrsta ptice, nezaželena vrsta ribe V praksi je veliko primerov, ko se uspešnost ribolova zmanjša zaradi prisotnosti nezaželenih ribjih vrst, ki porušijo ekosistem. Prav tako se velikokrat pripeti, da ob izlovu rib nimamo želenih rezultatov. Vse to so primeri, kjer bi lahko uporabo našega programa še nadgradili in dodatno pomagali ribiškim družinam, ribogojcem in ostalim ljubiteljem ribolova in voda. 76

89 7 VIRI [1] Bertok, M. Sladkovodne slovenske ribolovne domorodne vrste rib. Spodnje Gameljne: Zavod za ribištvo Slovenije, [2] Cotič, D. Sladkovodni akvarij. Ljubljana: Kmečki glas, [3] Jerič, R. V svetu akvaristike. Ljubljana: Kmečki glas, [4] Svetina, M. Ribe in ribolov v slovenskih vodah. Ljubljana: Ribiška zveza Slovenije, [5] Svetina, M. Sladkovodno ribištvo na Slovenskem. Ljubljana: Ribiška zveza Slovenije, [6] Treer, T., Safner, R., Aničić, I., Lovrinov, M. Ribarstvo. Zagreb: Nakladni zavod globus, [7] Aquatic Animal Nutrition: Understanding Feed Conversion Ratios. Dostopno na: aquatic_animal_nutrition-understanding_feed_conversion_ratio.pdf [ ]. [8] Breeding Koi fish. Dostopno na: [ ]. [9] Cuttlebrook Koi Farm Dostopno na: [ ]. [10] Dissolved oxygen. Fundamentals of environmental measurements, Dostopno na: [ ]. [11] Effect of ph on Growth and Feeding parameters in Koi carp, Cyprinus carpio carpio var.koi. International Journal of Research in Biological Sciences, Dostopno na: [ ]. [12] Feeding Koi. Dostopno na: [ ]. 77

90 [13] Food conversion rates, how to measure them, what they mean Dostopno na: forum%2f15011-food-conversion-rates-how-measure-them-what-they-mean- 2.html&sa=D&sntz=1&usg=AFQjCNGPkKr0NyzjNafvWpuLsXYOpTfPbg [ ]. [14] Gospić, D. Koi krap kvantitativne vzrejne lastnosti. Ljubljana: Veterinarska fakulteta, magistrsko delo, Dostopno na: [ ]. [15] Gradivo za strokovni izpit ribogojca. Spodnje Gameljne: Zavod za ribištvo Slovenije, Dostopno na: [ ]. [16] Gullian-Klanian, M., Arámburu-Adame, C. Performance of Nile tilapia Oreochromis niloticusfingerlings in a hyper-intensive recirculating aquaculture system with low water exchange. Latin american journal of aquatic research, Dostopno na: [ ]. [17] Hasan, M., Ahammad Shakur, A., K., Khan, M. R. A prelimenary investigation into the production of Thai Koi reared in nylon hapas in Bangladesh. Bangladesh: Research Publication Journal, Dostopno na: [ ]. [18] How many Koi per pond? New York, Dostopno na: [ ]. [19] How much do pike eat? Fishing magic the world of fishing, Dostopno na: [ ]. [20] Hubenova, T., Zaikov, A., Vasileva, P., Piskov, I. Growth and survival of pike larvae esox lucius l. Fed on brine shrimp (artemia salina l.) Nauplii. Bolgarija: Bulgarian Journal of Agricultural Science. Dostopno na: 10.pdf [ ]. [21] Koi FAQ. Dostopno na: [ ]. 78

91 [22] Koi. Colorado, Dostopno na: [ ]. [23] Krmljenje rib v toplovodnem ribogojstvu. Dostopno na: OGOJSTVU.pdf [ ]. [24] Martyshev, F., G. Pond Fisheries Dostopno na: per+hectar&source=bl&ots=uysmwsjpu1&sig=i7xbphul41ygliay2urriqovfa0&hl= sl&sa=x&ei=q2sivnxnb4slnvovgigg&ved=0cd4q6aewbq#v=onepage&q=pikes %20per%20hectar&f=false [ ]. [25] Meyer, M. S. Feeding Koi and Goldfish. FishChannel.com, Dostopno na: [ ]. [26] Northern pike. Wikipedia, Dostopno na: [ ]. [27] Rakuljic, D. Mormiška Dostopno na: [ ]. [28] Sexing Koi, Spawning Koi, Incubating Koi Eggs, Fry, First Feeding, Growth Dostopno na: [ ]. [29] Yesilayer, N., Oz, M., Karsli, Z., Aral, O., Karacuha, A., Oz, U. Growth Performance and Feed Utilization of Koi Carp. Journal of Animal and Veterinary Advances, Dostopno na: [ ]. 79

92 Priloga A: Uporaba aplikacije Aplikacija teče na operacijskem sistemu MS Windows. Za nemoteno delovanje aplikacije priporočamo naslednje minimalne zahteve: procesor kompatibilen Intel Core 2 Duo ali novejši, 2 GB pomnilnika, 500 MB prostora na trdem disku, operacijski sistem Microsoft Windows 7 ali novejši, podatkovna baza Microsoft SQL 2008 (Express) ali novejša, pravice za branje in pisanje na datotečni sistem, kjer se nahaja aplikacija, pravice za branje in pisanje v podatkovno bazo. Aplikacijo (slika A.2) posnamemo na trdi disk in jo poženemo z dvoklikom na programsko izvedljivo datoteko»simulacija.exe«. Ob zagonu se nam prikaže programsko okno z uporabniškim menijem, kot ga vidimo na sliki A.2. Preden začnemo z delom, se je potrebno povezati s strežnikom MS SQL in pripraviti podatkovno bazo. To storimo s klikom na uporabniški meni Nastavitve Slika A.1: Meni Podatkovna baza (slika A.1). Nato se nam odpre pogovorno okno»nastavitve podatkovne baze«, ki ga vidimo na sliki A.3. Slika A.2: Aplikacija Privzeta pot do strežnika MS SQL vsebuje lokalno ime računalnika (v našem primeru je bil to ALES-PC) z dodanim privzetim imenom strežnika MS SQL Express (SQLEXPRESS). Pot do strežnika MS SQL lahko spremenimo do poljubnega strežnika, le pristop moramo imeti urejen. Izberemo še vrsto povezave na strežnik MS SQL (privzeta je prijava Windows) in pritisnemo gumb»poveži se s strežnikom«. V primeru, da je povezava na strežnik uspela, dobimo povratno sporočilo, kot je prikazano na sliki A.4. Če povezava na strežnik ni uspela, dobimo sporočilo o napaki, kot ga vidimo na sliki A.5. 80

93 Slika A.3: Nastavitve podatkovne baze. Slika A.4: Povezava je vzpostavljena. Slika A.5: Povezava ni vzpostavljena. Sedaj imamo dve možnosti. Če podatkovne baze še nimamo, je sedaj čas, da jo ustvarimo. Če bazo že imamo, lahko ta del navodil preskočimo. Izberemo opcijo, da baze ni na seznamu. To vidimo na sliki A.6 in pritisnemo gumb»ustvari novo bazo «. Sedaj se nam odpre novo uporabniško okno (glej sliko A.7). 81

94 Slika A.6: Baze ni na seznamu. Slika A.7: Ime baze. V polje»ime baze«vpišemo ime podatkovne baze. Imamo še dva zavihka: podatkovna in dnevniška datoteka (glej sliki A.8 in A.9). Uporabniški okni sta dokaj podobni, zato ju bomo opisali kar skupaj. Najprej izberemo ime datoteke in pot do imenika. Nato določimo posamezne velikosti datotek. Celoten postopek lahko skrajšamo, če že na začetku izberemo opcijo»uporabi privzete nastavitve«. V tem primeru nam ni potrebno vpisati ničesar in podatkovna Slika A.8: Podatkovna datoteka MDF. baza bo imela privzeto ime s privzetimi nastavitvami (glej sliko A.10). Če je bila podatkovna baza uspešno ustvarjena, dobimo sporočilo prikazano na sliki A

95 Slika A.9: Dnevniška datoteka LDF. Slika A.10: Privzete nastavitve podatkovne baze. Slika A.11: Baza je bila uspešno ustvarjena. 83

96 Če podatkovna baza ni bila uspešno ustvarjena, dobimo temu primerno sporočilo, ki nas opozori, kje je prišlo do napake. Najbolj pogosta napaka je, da podatkovna baza oziroma datoteke MDF in LDF s tem imenom že obstajajo. V tem primeru moramo datoteke in bazo preimenovati. Poglejmo še primer, ko bazo že imamo in jo moramo le izbrati s seznama (slika A.12). Ko smo uspešno izbrali podatkovni strežnik, pritisnemo na gumb»pridobi seznam baz«in izberemo ustrezno bazo. Če je z bazo, ki smo jo izbrali vse v redu, potem lahko nadaljujemo z delom (glej sliko A.13). Če nad izbrano bazo nimamo ustreznih pravic, nas program o tem obvesti. Slika A.12: Izbor baze s seznama. Slika A.13: Baza je bila uspešno izbrana. S klikom na gumb»ok«se vrnemo nazaj v osnovno okno (glej sliko A.2). Sedaj se nam odpre dodatna možnost v meniju. V osnovnem meniju izberemo opcijo»simulacija Upravljanje«. Odpre se nam okno za upravljanje s simulacijami (glej sliko A.14). Trenutno v bazi še nimamo simulacij, zato je seznam prazen. Preden ustvarimo novo simulacijo, je 84

97 potrebno vpisati ime simulacije in izbrati tip simulacije. Ime je lahko poljubno dolgo do dolžine 100 znakov, medtem ko sta tipa simulacije v trenutni verziji dva (ribogojnica in športni ribnik). S klikom na gumb»shrani«smo uspešno shranili simulacijo. O tem nas obvesti tudi aplikacija, kot je prikazano na sliki A.15. Sedaj si poglejmo še primer uporabe gumba»naloži«in»izbriši«. Če simulacije nismo izbrali, dobimo sporočilo o napaki (glej sliko A.16). Kadar imamo v bazi shranjenih več simulacij, Slika A.14: Upravljanje s simulacijami. lahko izberemo že obstoječo. Prav tako lahko izbrišemo obstoječo simulacijo (glej sliko A.18). Slika A.15: Simulacija je bila uspešno ustvarjena. Slika A.16: Napaka pri izboru simulacije iz tabele. V primeru, da smo ustvarili novo simulacijo, je le-ta ustvarjena s privzetimi podatki, parametri in količino rib. V primeru, da nam vrednosti ne ustrezajo, jih lahko ustrezno spremenimo. Med nastavitvami za ribogojnico in športni ribnik obstajajo določene razlike, zato bomo pogledali obe možnosti. Najprej bomo pogledali primer ribogojnice. Ko smo uspešno ustvarili novo simulacijo, nas program vrne nazaj v glavno okno (glej sliko A.2). Sedaj v meniju izberemo opcijo»nastavitve Vhodni podatki«(glej sliko A.17). Odpre se nam Slika A.17: Meni. novo okno, kjer lahko po želji spremenimo vhodne podatke za temperaturo vode, FCR, SGR in smrtnost posameznih velikostnih razredov rib (glej sliko A.19). 85

98 Slika A.18: Izbira simulacije v bazi. Slika A.19: Vhodni podatki simulacije: temperatura vode. V oknu, prikazanem na sliki A.19, imamo možnost nastavitev temperatur. Za vsak mesec lahko izberemo povprečno temperaturo in morebitna odstopanja. Odstopanje je samo pozitivno število, a se pri izračunu upošteva naključna vrednost med spodnjo in zgornjo mejo temperature. Pri izbiri temperatur veljajo nekatere omejitve. Spodnja meja je postavljena na 6 C, medtem ko je zgornja meja postavljena na 40 C. Odstopanje je lahko največ 5 C. S klikom na gumb»vrednosti iz baze«se naložijo trenutne vrednosti, vpisane v bazo. S klikom na gumbe»ponastavi«se vpiše privzeta vrednost za posamezne temperature. S klikom na gumb»vpis vrednosti v bazo«vpišemo vrednosti temperatur v bazo. Podobno je tudi z nastavljanjem FCR in SGR, ki ga predstavlja naslednji zavihek v 86

99 oknu (glej sliko A.20). V tem oknu lahko nastavimo poljubne vrednosti za FCR in SGR. Še vedno veljajo nekatere omejitve, da imajo vpisane vrednosti smisel in se ne razlikujejo preveč od realnih vrednosti, ki so prisotne v naravi. Podobno, kot pri prejšnjem zavihku, imamo tudi tukaj gumbe, s katerimi lahko vrednosti ponastavimo, vpišemo v bazo oziroma jih preberemo iz baze. Naslednji zavihek (glej sliko A.21), predstavlja velikostne razrede in z njimi povezan odstotek smrtnosti. Vrednosti lahko poljubno spremenimo glede na potrebe simulacije. Povsem enako velja za nastavitve vrednosti ščuke, ko imamo izbrano vrsto simulacije»športni ribnik«. Če bi radi ponastavili vse vrednosti, izberemo opcijo»privzete vrednosti«v zgornjem levem kotu in pritisnemo gumb»vpis vrednosti«na zgornji desni strani vmesnika. S to izbiro imamo onemogočene vse zavihke (glej sliko A.22). Slika A.20: Nastavitev FCR in SGR. 87

100 Slika A.21: Nastavitev smrtnosti. Slika A. 22: Privzete nastavitve. 88

101 Po nastavitvi vhodnih podatkov, nas program vrne v osnovno okno (glej sliko A.2). Sedaj v meniju izberemo nastavitve vhodnih parametrov (Nastavitve Vhodni parametri). Odpre se nam okno za nastavitev parametrov (glej sliko A.23). Ker imamo trenutno izbrano opcijo ribogojnice, večine parametrov ne moremo nastaviti. Nastavimo lahko le omejitev hrane in prostora, pri čemer se moramo zavedati, da Slika A.23: Vhodni parametri ribogojnica. omejitev prostora nima vpliva na samo izvajanje simulacije in je tukaj samo za informacijo. Če izberemo opcijo športnega ribnika (v trenutnem oknu pod vrsto simulacije), lahko nastavimo več parametrov (glej sliko A.24). Spremenimo lahko drstno temperaturo, verjetnosti preživetja iker ter mladic in verjetno drstenja. Posebnost simulacije je možnost izbire vsiljivca, v našem primeru je to ribič. Brez izbire tega parametra imamo primer naravnega ekosistema. Če želimo povrniti trenutne podatke iz baze, pritisnemo gumb»podatki iz baze«. Če želimo ponastaviti vse vrednosti, pritisnemo gumb»ponastavi vrednosti«. Ko smo zadovoljni s parametri, kliknemo gumb»zapri in shrani vrednosti«. Slika A.24: Vhodni parametri športni ribnik. 89

102 Po uspešni nastavitvi vhodnih parametrov nas program ponovno vrne v glavno okno (glej sliko A.2). Sedaj bomo iz menija izbrali še število rib, ki jih želimo imeti ob začetku simulacije. V glavnem oknu odpremo meni»simulacija Količina rib«. Odpre se nam novo uporabniško okno (glej sliko A.25). Sedaj lahko vstavimo različne količine rib. Zaradi velikih časovnih zahtevnosti smo postavili določene fizične omejitve največjih količin rib. Če smo za tip simulacije izbrali ribogojnico, lahko v ribnik dodamo Slika A.25: Število koi krapov. samo koi krape. Kot smo videli že v prejšnjih uporabniških oknih, imamo možnost ponastavitve vseh vrednosti. Lahko ponovno prikličemo vse vrednosti iz baze ali izberemo opcijo privzetih vrednosti (levo zgoraj). Povsem enako je pri nastavitvi števila ščuk. Ta možnost se nam ponudi, ko imamo izbran»športni ribnik«. Ko smo zadovoljni z vnesenimi podatki, pritisnemo gumb»shrani in zapri«. Program nas vrne nazaj v osnovno okno (glej sliko A.2). Naslednji korak je zagon simulacije in nastavitev dolžine simulacije. Iz menija izberemo»simulacija Poženi simulacijo«. Odpre se nam uporabniško okno za zagon simulacije (glej sliko A.26). Imamo dva parametra. Dolžino simulacije in začetni mesec. Pri dolžini simulacije imamo postavljeno zgornjo mejo na 120 mesecev. Ob kliku na gumb»poženi simulacijo«, se začne izvajanje simulacije. Prikaže se nam uporabniško okno za izvajanje simulacije (glej sliko A.27). Slika A.26: Zagon simulacije. Slika A.27: Izvajanje simulacije. 90

103 Po uspešno končanem izvajanju se nam prikaže okno s sporočilom o končani simulaciji. Prikazana sta podatka o časovnem izvajanju simulacije in o številu rib po končani simulaciji. S pritiskom na gumb»ok«(glej sliko A.28) se vrnemo nazaj v okno za pričetke izvajanja simulacije (glej sliko A.26), zapremo to okno in se vrnemo nazaj v glavno Slika A.28: Konec simulacije. okno (glej sliko A.2). Sedaj nam ostane samo še pregled rezultatov iz glavnega okna preko menija»simulacija Rezultati«. Odpre se nam novo uporabniško okno, kjer lahko poljubno izbiramo med vrednostmi, ki jih želimo prikazati (glej sliko A.29). Več o samih rezultatih simulacije najdemo v petem poglavju. Slika A.29: Rezultati pognane simulacije. 91

marec, 2010

marec, 2010 Kosti Luske, ploščate, brez sklenine Škrge so prekrite s škržnim poklopcem Plavalni mehur Organi: zadnjična odprtina, sečni mehur, škržni lok, srce, jetra, pilorični žepki, črevesje, vranica, jajčnik ali

Prikaži več

BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površine, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno ig

BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površine, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno ig BYOB Žogica v vesolju Besedilo naloge Glavna ideja igre je paziti, da žoga ne pade na tla igralne površe, pri tem pa zbrati čim več točk. Podobno igro najdemo tudi v knjigi Scratch (Lajovic, 2011), vendar

Prikaži več

ENV _factsheet_bio_SL.indd

ENV _factsheet_bio_SL.indd NARAVA IN BIOTSKA RAZNOVRSTNOST Kaj to pomeni za vas? Biotska raznovrstnost pomeni raznolikost življenja na našem planetu. Je temelj naše blaginje in gospodarstva. Pri preskrbi s hrano in vodo, pa tudi

Prikaži več

2019 QA_Final SL

2019 QA_Final SL Predhodni prispevki v enotni sklad za reševanje za leto 2019 Vprašanja in odgovori Splošne informacije o metodologiji izračuna 1. Zakaj se je metoda izračuna, ki je za mojo institucijo veljala v prispevnem

Prikaži več

untitled

untitled 2. poglavje: Povprečni dosežki po področjih matematike PODPOGLAVJA 2.1 Kakšne so razlike v dosežkih po posameznih področjih matematike? 2.2 Razlike med učenci in učenkami v dosežkih po področjih matematike

Prikaži več

Univerza v Ljubljani FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Tržaška c. 25, 1000 Ljubljana Realizacija n-bitnega polnega seštevalnika z uporabo kvan

Univerza v Ljubljani FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Tržaška c. 25, 1000 Ljubljana Realizacija n-bitnega polnega seštevalnika z uporabo kvan Univerza v Ljubljani FAKULTETA ZA RAČUNALNIŠTVO IN INFORMATIKO Tržaška c. 25, 1000 Ljubljana Realizacija n-bitnega polnega seštevalnika z uporabo kvantnih celičnih avtomatov SEMINARSKA NALOGA Univerzitetna

Prikaži več

LaTeX slides

LaTeX slides Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - 14 IntrerspecifiOna razmerja .ppt

Microsoft PowerPoint - 14 IntrerspecifiOna razmerja .ppt IV. POPULACIJSKA EKOLOGIJA 14. Interspecifična razmerja Št.l.: 2006/2007 1 1. INTERSPECIFIČNA RAZMERJA Osebki ene vrste so v odnosih z osebki drugih vrst, pri čemer so lahko ti odnosi: nevtralni (0), pozitivni

Prikaži več

Problemi sodobnega sveta Srednja šola Črnomelj KIDRIČEVA 18/a 8340 Črnomelj PROBLEMI SODOBNEGA SVETA (Seminarska naloga) 1

Problemi sodobnega sveta Srednja šola Črnomelj KIDRIČEVA 18/a 8340 Črnomelj PROBLEMI SODOBNEGA SVETA (Seminarska naloga) 1 Srednja šola Črnomelj KIDRIČEVA 18/a 8340 Črnomelj PROBLEMI SODOBNEGA SVETA (Seminarska naloga) 1 UVOD V tej seminarski nalogi vam bom opisal probleme, ki se trenutno dogajajo po vsem svetu, tudi pri nas,

Prikaži več

Pasma:

Pasma: Biotehniška fakulteta Oddelek za zootehniko Groblje 3 SI-1230 DOMŽALE Ministrstvo za kmetijstvo gozdarstvo in prehrano Dunajska 22 SI-1000 LJUBLJANA Rodica, 30.1.2019 Spremljanje izvajanja potrjenega rejskega

Prikaži več

DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE

DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE DEDOVANJE BARVNE SLEPOTE 1. UVOD: Vsak človek ima 23 parov kromosomov, od tega 22 parov avtosomih kromosomov in en par spolnih kromosomov. Ta ne določata samo spola, temveč vsebujeta tudi gene za nekatere

Prikaži več

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo mesto, april 2008 Ime in priimek študenta ŠOLSKI CENTER NOVO MESTO VIŠJA STROKOVNA ŠOLA STROJNIŠTVO DIPLOMSKA NALOGA Novo

Prikaži več

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k 10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, ki ga sprejme antena in dodatni šum T S radijskega sprejemnika.

Prikaži več

(Microsoft Word - U\350enje telegrafije po Kochovi metodi.doc)

(Microsoft Word - U\350enje telegrafije po Kochovi metodi.doc) MORSE UČENJE PO KOCHOVI METODI Računalniški program za učenje skupaj z nekaterimi dodatnimi datotekami dobite na spletni strani avtorja: http://www.g4fon.net/. Zanimive strani so tudi: - http://www.qsl.net/n1irz/finley.morse.html

Prikaži več

Microsoft Word - INFORMACIJE NOVEMBER doc

Microsoft Word - INFORMACIJE NOVEMBER doc INFORMACIJE NOVEMBER 2014 Spoštovani! Pošiljamo Vam informacije za november. Vlada pripravlja kup dokaj neugodnih ukrepov za podjetnike (povišan davek na bančne storitve, povišan davek na zavarovalniške

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev »ŠTUDIJA O IZVEDLJIVOSTI PROJEKTA PRIDELAVE IN PREDELAVE SLADKORNE PESE«Državni svet. 14.11. 2013 Prof. dr. Črtomir Rozman Svetovna proizvodnja sladkorja 123 držav: 80% sladk. Trs, 20 % sladk. Pesa 43

Prikaži več

15. junij 2019 Cenik SKB za poslovanje s finančnimi instrumenti in investicijskimi skladi za pravne osebe (izvleček Cenika storitev SKB) vrsta storitv

15. junij 2019 Cenik SKB za poslovanje s finančnimi instrumenti in investicijskimi skladi za pravne osebe (izvleček Cenika storitev SKB) vrsta storitv Cenik SKB za poslovanje s finančnimi instrumenti in investicijskimi skladi za pravne osebe (izvleček Cenika storitev SKB) 1. Trgovanje s finančnimi instrumenti 1.1 Opravljanje investicijskih storitev in

Prikaži več

ENV2:

ENV2: . Kazalo. KAZALO.... UVOD... 3. ANALIZA POPULACIJE DRŽAV EU...5 4. VSEBINSKE UGOTOVITVE...8 5. LITERATURA... . Uvod Vir podatkov za izdelavo statistične naloge je Eurostat ali Statistični urad Evropske

Prikaži več

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija

Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija Zavod sv. Stanislava Škofijska klasična gimnazija VPLIV KISLEGA DEŽJA NA RASTLINE poskus pri predmetu biologija KAZALO: 1 UVOD...3 2 MATERIAL...4 POSTOPEK...4 3 SKICA NASTAVITVE POSKUSA...5 4 REZULTATI...6

Prikaži več

Microsoft Word - ribištvo.docx

Microsoft Word - ribištvo.docx Gregorčičeva 20 25, Sl-1001 Ljubljana T: +386 1 478 1000 F: +386 1 478 1607 E: gp.gs@gov.si http://www.vlada.si/ NUJNI POSTOPEK PREDLOG EVA 2017-2330-0079 ZAKON O SPREMEMBAH ZAKONA O MORSKEM RIBIŠTVU I.

Prikaži več

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefonih. Obstaja precej različic, sam pa sem sestavil meni

Prikaži več

PAJKOVCI

PAJKOVCI PAJKOVCI BIOLOGIJA 8 Vrste: ščipalec baldahinar navadna matija vodna pršica PREDSTAVITEV PAJKOV Pajki veljajo za ene najstarejših, a tudi najmanj razumljivih živali. Ti dlakavi lovci so znani po tem, da

Prikaži več

(Microsoft Word - Pirls poro\350ilo o raziskavi_lektorirano)

(Microsoft Word - Pirls poro\350ilo o raziskavi_lektorirano) 78 5. Šolski viri za poučevanje branja Šola je prostor, kjer opismenjevanje poteka sistematično in kjer poučujejo formalno usposobljeni strokovnjaki učiteljice in učitelji. Učenec ne more vsega v zvezi

Prikaži več

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx

Microsoft Word - Analiza rezultatov NPZ matematika 2018.docx Analiza dosežkov pri predmetu matematika za NPZ 28 6. razred NPZ matematika 28 Dosežek šole Povprečno število točk v % Državno povprečje Povprečno število točk v % Odstopanje v % 49,55 52,52 2,97 Povprečni

Prikaži več

II-RIS-Primer Seminarske Naloge Redni-LJ

II-RIS-Primer Seminarske Naloge Redni-LJ UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA UPRAVO Študijski program: Visokošolski strokovni program Uprava Prva stopnja (bolonjski) Način študija: redni ČIŠČENJE VOZIL V AVTOPRALNICI Seminarska naloga Predmet:

Prikaži več

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE UVOD LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE V tem šolskem letu ste se odločili za fiziko kot izbirni predmet. Laboratorijske vaje boste opravljali med poukom od začetka oktobra do konca aprila. Zunanji kandidati

Prikaži več

Zbirni center

Zbirni center OGREVANJE IN HLAJENJE Z ZEMELJSKIMI SONDAMI IN TOPLOTNO ČRPALKO Željko HORVAT GEOTERMALNA ENERGIJA Geotermalna energija je toplota notranjosti Zemlje. V globini je temperatura stalna in z globino narašča.

Prikaži več

Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad - Ljubljana Ptujska ulica 6, 1000 Ljubljana STATISTIKA REGISTRIRANIH VOZIL V REPUBLIKI SLOVENIJI PROJEKTNA

Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad - Ljubljana Ptujska ulica 6, 1000 Ljubljana STATISTIKA REGISTRIRANIH VOZIL V REPUBLIKI SLOVENIJI PROJEKTNA Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad - Ljubljana Ptujska ulica 6, 1000 Ljubljana STATISTIKA REGISTRIRANIH VOZIL V REPUBLIKI SLOVENIJI PROJEKTNA NALOGA Mentor: Andrej Prašnikar (tehnično komuniciranje)

Prikaži več

OBČUTEK TOPLINE ZA DOBRO POČUTJE OLJNI RADIATORJI gorenje.si

OBČUTEK TOPLINE ZA DOBRO POČUTJE OLJNI RADIATORJI gorenje.si OBČUTEK TOPLINE ZA DOBRO POČUTJE OLJNI RADIATORJI gorenje.si OBČUTEK TOPLINE ZA DOBRO POČUTJE Oljni radiatorji so odlična izbira za dodatno ogrevanje najrazličnejših prostorov. S pomočjo koles jih z lahkoto

Prikaži več

ZAKAJ BI IZBRALI RAVNO TO REŠITEV? ZAČETEK ČUDOVITEGA PRIJATELJSTVA Genij se rodi tam, kjer se inovacija sreča z natančnostjo in izkušnjami. Zato je E

ZAKAJ BI IZBRALI RAVNO TO REŠITEV? ZAČETEK ČUDOVITEGA PRIJATELJSTVA Genij se rodi tam, kjer se inovacija sreča z natančnostjo in izkušnjami. Zato je E ZAKAJ BI IZBRALI RAVNO TO REŠITEV? ZAČETEK ČUDOVITEGA PRIJATELJSTVA Genij se rodi tam, kjer se inovacija sreča z natančnostjo in izkušnjami. Zato je EUROCOLOR - ugledni proizvajalec oken in vrat razreda

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska JELE KITT proizvodno podjetje d.o.o. Izdano dne

Prikaži več

KAJ JE VZDRŽLJIVOST

KAJ JE VZDRŽLJIVOST 10. 12. 2011 VZDRŽLJIVOST S TEKOM Seminarska naloga KAZALO 1. UVOD... 3 2. KAJ JE VZDRŽLJIVOST... 4 3. METODE ZA RAZVOJ VZDRŽLJIVOSTI... 4 4. TEHNIKA DOLGOTRAJNEGA TEKA... 5 5. GIBALNE (MOTORIČNE) SPOSOBNOSTI...

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation SUBHEADER HERE IF YOU WOULD LIKE TO INCLUDE ONE VSEBINA 1 Brezplačna registracija 2 Izbor platforme za trgovanje 3 S čim želimo trgovati? 4 Trgovanje 5 Določanje zaslužka in preprečevanje izgube Brezplačna

Prikaži več

Microsoft PowerPoint - Mocnik.pptx

Microsoft PowerPoint - Mocnik.pptx MATEMATIČNA PISMENOST IN MATEMATIČNI PROBLEMI Metoda Močnik in Alenka Podbrežnik KAJ NAS JE ZANIMALO? ugotoviti, v kolikšni meri so učenci uspešni pri samostojnem, nevodenemreševanju matematičnih besedilnih,

Prikaži več

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE 1. UVOD Enačbo leče dobimo navadno s pomočjo geometrijskih konstrukcij. V našem primeru bomo do te enačbe prišli eksperimentalno, z merjenjem razdalj a in b. 2. NALOGA Izračunaj

Prikaži več

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednotenje zavarovalnih produktov. Vsaka naloga je vredna

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska RCM špedicija, gostinstvo, trgovina in proizvodnja

Prikaži več

Microsoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc

Microsoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc Primerjalna analiza gibanja števila objav, citatov, relativnega faktorja vpliva in patentnih prijav pri Evropskem patentnem uradu I. Uvod Število objav in citatov ter relativni faktor vpliva so najbolj

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska MULTILINGUAL PRO prevajalska agencija d.o.o. Izdano

Prikaži več

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri Univerza v Ljubljani Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo 36. Goljevščkov spominski dan Modeliranje kroženja vode in spiranja hranil v porečju reke Pesnice Mateja Škerjanec 1 Tjaša Kanduč 2 David Kocman

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Javno podjetje Ljubljanska parkirišča in tržnice,

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska LIBELA ORODJA, Izdelovanje orodij in perforiranje

Prikaži več

Microsoft Word - M doc

Microsoft Word - M doc Državni izpitni center *M11145113* INFORMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 10. junij 2011 SPLOŠNA MATURA RIC 2011 2 M111-451-1-3 IZPITNA POLA 1 1. b 2. a 3. Pojem se povezuje

Prikaži več

Microsoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc

Microsoft Word - vprasalnik_AZU2007.doc REPUBLIKA SLOVENIJA Anketa o zadovoljstvu uporabnikov statističnih podatkov in informacij Statističnega urada RS 1. Kako pogosto ste v zadnjem letu uporabljali statistične podatke in informacije SURS-a?

Prikaži več

Priporočilo Evropskega odbora za sistemska tveganja z dne 15. januarja 2019 o spremembi Priporočila ESRB/2015/2 o ocenjevanju čezmejnih učinkov ukrepo

Priporočilo Evropskega odbora za sistemska tveganja z dne 15. januarja 2019 o spremembi Priporočila ESRB/2015/2 o ocenjevanju čezmejnih učinkov ukrepo 20.3.2019 SL Uradni list Evropske unije C 106/1 I (Resolucije, priporočila in mnenja) PRIPOROČILA EVROPSKI ODBOR ZA SISTEMSKA TVEGANJA PRIPOROČILO EVROPSKEGA ODBORA ZA SISTEMSKA TVEGANJA z dne 15. januarja

Prikaži več

Microsoft Word - zelo-milo-vreme_dec-jan2014.doc

Microsoft Word - zelo-milo-vreme_dec-jan2014.doc ARSO Državna meteorološka služba Ljubljana,. 1. 1 Zelo milo vreme od. decembra 13 do 3. januarja 1 Splošna vremenska slika Od konca decembra do sredine januarja je nad našimi kraji prevladoval južni do

Prikaži več

7

7 7.LABORATORIJSKA VAJA PRI BIOLOGIJI Kolonije bakterij POROČILO Januar 2006 Cilj eksperimenta Cilj je bil, da spoznamo v kakšnih pogojih se najbolje razmnožujejo bakterije in kje se sploh nahajajo. Spoznali

Prikaži več

Microsoft Word - WP5 D15b infopackage supplement public buildings Slovenia.doc

Microsoft Word - WP5 D15b infopackage supplement public buildings Slovenia.doc ENERGETSKA IZKAZNICA KAKO SE NANJO PRIPRAVIMO Izkaznica na podlagi izmerjene rabe energije Energetske izkaznice za javne stavbe bodo predvidoma temeljile na izmerjeni rabi energije za delovanje stavbe.

Prikaži več

Šolski center Rudolfa Maistra, Srednja ekonomska šola, program predšolska vzgoja Medpredmetna povezava Informatika-Igre za otroke-Knjižnica

Šolski center Rudolfa Maistra, Srednja ekonomska šola, program predšolska vzgoja  Medpredmetna povezava Informatika-Igre za otroke-Knjižnica Šolski center Rudolfa Maistra, Srednja ekonomska šola, program Predšolska vzgoja Medpredmetna povezava Informatika-Igre za otroke-knjižnica Vsebinski sklop: Uradno komuniciranje preko elektronske pošte

Prikaži več

NAJBOLJŠE PRAKSE ZA VARNO IN UČINKOVITO NANAŠANJE FITOFARMACEVTSKIH SREDSTEV Zmanjšajte zanašanje in obdržite fitofarmacevtska sredstva na svojem pose

NAJBOLJŠE PRAKSE ZA VARNO IN UČINKOVITO NANAŠANJE FITOFARMACEVTSKIH SREDSTEV Zmanjšajte zanašanje in obdržite fitofarmacevtska sredstva na svojem pose NAJBOLJŠE PRAKSE ZA VARNO IN UČINKOVITO NANAŠANJE FITOFARMACEVTSKIH SREDSTEV Zmanjšajte zanašanje in obdržite fitofarmacevtska sredstva na svojem posevku Ta letak vam nudi informacije o dobrih kmetijskih

Prikaži več

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo

Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolo Turingov stroj in programiranje Barbara Strniša 12. 4. 2010 1 Opis in definicija Definirajmo nekaj oznak: Σ abeceda... končna neprazna množica simbolov (običajno Σ 2) Σ n = {s 1 s 2... s n ; s i Σ, i =

Prikaži več

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc 20. posvetovanje "KOMUNALNA ENERGETIKA / POWER ENGINEERING", Maribor, 2011 1 ANALIZA OBRATOVANJA HIDROELEKTRARNE S ŠKOLJČNIM DIAGRAMOM Klemen DEŽELAK POVZETEK V prispevku je predstavljena možnost izvedbe

Prikaži več

Zlozenka A6 Promocija zdravja na delovnem mestu.indd

Zlozenka A6 Promocija zdravja na delovnem mestu.indd PROMOCIJA ZDRAVJA NA DELOVNEM MESTU V Zdravstvenem domu Ljubljana izvajamo program Promocija zdravja na delovnem mestu, ki je namenjen ozaveščanju delavcev in delodajalcev o zdravem življenjskem slogu

Prikaži več

Slide 1

Slide 1 Projektno vodenje PREDAVANJE 7 doc. dr. M. Zajc matej.zajc@fe.uni-lj.si Projektno vodenje z orodjem Excel Predstavitev Najbolj razširjeno orodje za delo s preglednicami Dva sklopa funkcij: Obdelava številk

Prikaži več

AAA

AAA BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HLADILNA TEHNIKA MILAN KUMER s.p. Izdano dne 18.6.2018

Prikaži več

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1

IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/01) Letni program statističnih raziskovanj za leto 2011 (Uradni list RS, št. 92/1 IND-L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/95 in št. 9/0) Letni program statističnih raziskovanj za leto 0 (Uradni list RS, št. 9/) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ

INDUSTRIJA 4.0:  PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ INDUSTRIJA 4.0: PRILOŽNOSTI DIGITALNE PREOBRAZBE PROCESA RAZVOJA BARV IN PREMAZOV TOMAŽ KERN, BENJAMIN URH, MARJAN SENEGAČNIK, EVA KRHAČ AGENDA IZZIV OZADJE RAZISKAVE POSNETEK STANJA ANALIZA STANJA in

Prikaži več

OS Podgora

OS Podgora Vzgoja sadik paradižnika, feferonov, paprike, jajčevcev, zelene S kmetijskim krožkom smo začeli že januarja 2010. Ker pozimi ni dela na vrtu, smo vzgajali sadike (135 kom) na okenskih policah šole. Nekaj

Prikaži več

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015

Mladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015 Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10

Prikaži več

Zlato, Vaša zaščita pred inflacijo! Pred inflacijo ni varna nobena valuta! Z inflacijo se srečujemo na vsakem koraku: pri peku, v trgovini ali na kino

Zlato, Vaša zaščita pred inflacijo! Pred inflacijo ni varna nobena valuta! Z inflacijo se srečujemo na vsakem koraku: pri peku, v trgovini ali na kino Zlato, Vaša zaščita pred inflacijo! Pred inflacijo ni varna nobena valuta! Z inflacijo se srečujemo na vsakem koraku: pri peku, v trgovini ali na kino blagajni. Cene blaga in storitev se stalno višajo.

Prikaži več

Stran 9628 / Št. 64 / Uradni list Republike Slovenije PRILOGA: OBRAZCI ZA SPOROČANJE V EVIDENCO ORGANIZACIJ PROIZVAJALCEV, ZDRUŽENJ ORGANI

Stran 9628 / Št. 64 / Uradni list Republike Slovenije PRILOGA: OBRAZCI ZA SPOROČANJE V EVIDENCO ORGANIZACIJ PROIZVAJALCEV, ZDRUŽENJ ORGANI Stran 9628 / Št. 64 / 28. 9. 2018 PRILOGA: OBRAZCI ZA SPOROČANJE V EVIDENCO ORGANIZACIJ PROIZVAJALCEV, ZDRUŽENJ ORGANIZACIJ PROIZVAJALCEV IN SKUPIN PROIZVAJALCEV ZA SKUPNO TRŽENJE I. ORGANIZACIJA PROIZVAJALCEV

Prikaži več

Folie 1

Folie 1 S&TLabs Innovations mag. Damjan Kosec, S&T Slovenija d.d. marec 2013 S&TLabs Laboratorij za inovacije in razvoj spletnih in mobilnih informacijskih rešitev Kako boste spremenili svoj poslovni model na

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 Pridelava in poraba žita v Sloveniji, Svetu in EU Marjeta Bizjak Direktorat za kmetijstvo Ministrstvo za kmetijstvo, gozdarstvo in prehrano Ljubljana, 25. 11. 2015 Vsebina Splošni podatki o kmetijstvu

Prikaži več

Microsoft Word - agrobilten_ doc

Microsoft Word - agrobilten_ doc Dekadni bilten vodnobilančnega stanja v Sloveniji 1. april 3. april 9 OBVESTILO Ob prehodu v drugo polovico aprila so se tla že zelo izsušila. A visoke temperature zraka so popustile in po večini Slovenije

Prikaži več

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor

IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Spor IND/L Zakon o državni statistiki (Uradni list RS, št. 45/1995 in št. 9/2001) Letni program statističnih raziskovanj (Uradni list RS, št. 97/2013) Sporočanje podatkov je obvezno. Vprašalnik za statistično

Prikaži več

Microsoft Word - 13-Selekcijski intervju.docx

Microsoft Word - 13-Selekcijski intervju.docx številka 13, 15. dec.2004, ISSN 1581-6451, urednik:radovan Kragelj Pozdravljeni! Danes nadaljujemo z vprašanji, s katerimi vrednotite konkretne lastnosti in sposobnosti posameznega kandidata. V prejšnjih

Prikaži več

Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kak

Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kak Opozorilo: Neuradno prečiščeno besedilo predpisa predstavlja zgolj informativni delovni pripomoček, glede katerega organ ne jamči odškodninsko ali kako drugače. Neuradno prečiščeno besedilo Pravilnika

Prikaži več

Na podlagi 7.a člena Uredbe o zavarovanih prosto živečih živalskih vrstah (Uradni list RS, št. 46/04, 109/04, 84/05, 115/07, 32/08 odl. US, 96/08, 36/

Na podlagi 7.a člena Uredbe o zavarovanih prosto živečih živalskih vrstah (Uradni list RS, št. 46/04, 109/04, 84/05, 115/07, 32/08 odl. US, 96/08, 36/ Na podlagi 7.a člena Uredbe o zavarovanih prosto živečih živalskih vrstah (Uradni list RS, št. 46/04, 109/04, 84/05, 115/07, 32/08 odl. US, 96/08, 36/09, 102/11, 15/14 in 64/16) izdaja Vlada Republike

Prikaži več

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje

Prikaži več

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y

Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,

Prikaži več

PowerPointova predstavitev

PowerPointova predstavitev Tehnološki vidik pridobivanja lesa v varovalnih gozdovih pod Ljubeljem As. Matevž Mihelič Prof. Boštjan Košir 2012 Izhodišča Varovalni gozdovi, kjer razmišljamo o posegih, morajo zadovoljevati več pogojem.

Prikaži več

resitve.dvi

resitve.dvi FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so

Prikaži več

Katalonija, Reus julij 2017 POROČILO ENOMESEČNE IFMSA KLINIČNE IZMENJAVE Ime, priimek, letnik: Maša Lukež, 6. letnik (za več informacij me lahko konta

Katalonija, Reus julij 2017 POROČILO ENOMESEČNE IFMSA KLINIČNE IZMENJAVE Ime, priimek, letnik: Maša Lukež, 6. letnik (za več informacij me lahko konta Katalonija, Reus julij 2017 POROČILO ENOMESEČNE IFMSA KLINIČNE IZMENJAVE Ime, priimek, letnik: Maša Lukež, 6. letnik (za več informacij me lahko kontaktiraš na 041 529 631 ali pišeš na masa.lukez@gmail.com)

Prikaži več

Zdrav način življenja

Zdrav način življenja o o o o Zdrav način življenja vodi k boljšemu počutju in ohranjanju dobrega zdravja, Biti zdrav ni le naša pravica, temveč tudi dolžnost, Človeški organizem za nemoteno delovanje potrebuje ravnovesje,

Prikaži več

Brexit_Delakorda_UMAR

Brexit_Delakorda_UMAR MAKROEKONOMSKI IZGLEDI ZA EU IN SLOVENIJO KAKŠNA JE / BO VLOGA BREXITA? Aleš Delakorda, UMAR C F A S l o v e n i j a, 1 7. 1 0. 2 0 1 6 M A K R O E K O N O M S K I P O L O Ž A J I N I Z G L E D I Z A E

Prikaži več

Microsoft Word - M docx

Microsoft Word - M docx Š i f r a k a n d i d a t a : ržavni izpitni center *M15178112* SPOMLNSKI IZPITNI ROK Izpitna pola 2 Četrtek, 4. junij 2015 / 90 minut ovoljeno gradivo in pripomočki: Kandidat prinese nalivno pero ali

Prikaži več

Podatkovna kartica v skladu z direktivo 1060/2010 PRODUKTNA INFORMACIJA Uredba (EU) št.1060/2010 Proizvajalec Blagovna Znamka Model aparata Electrolux

Podatkovna kartica v skladu z direktivo 1060/2010 PRODUKTNA INFORMACIJA Uredba (EU) št.1060/2010 Proizvajalec Blagovna Znamka Model aparata Electrolux Podatkovna kartica v skladu z direktivo 1060/2010 PRODUKTNA INFORMACIJA Uredba (EU) št.1060/2010 Proizvajalec Blagovna Znamka Model aparata Electrolux Zanussi ZRT18100WA Razred hladilne naprave Hladilnik-zamrzovalnik

Prikaži več

Gradbeništvo kot Industrija 4.0

Gradbeništvo kot Industrija 4.0 Povzetek: Kot vse druge panoge se mora gradbeništvo modernizirati Industrija 4.0 koncept, ki daje modernizaciji okvir, motivacijo, zagon Industrija 4.0 je stapljanje fizičnega in digitalnega sveta Gradbeništvo

Prikaži več

LiveActive

LiveActive Oblikujte svoje roke s temi 5 vajami brez obiska fitnesa! Dvig noge in nasprotne roke na veliki žogi 1 Vaja Y na telovadni žogi 2 z 8-12 ponovitvami na vsaki strani s 15-20 ponovitvami Dotik roke in nasprotne

Prikaži več

Diapozitiv 1

Diapozitiv 1 Toplotni pasovi in podnebni tipi Toplotni pasovi: so območja, ki se v obliki pasov raztezajo okrog zemeljske oble. Ločimo: Tropski pas Subtropski pas Zmerno topli pas Subpolarni pas Polarni pas Znotraj

Prikaži več

Jez male hidroelektrarne Klonte na reki Bači

Jez male hidroelektrarne Klonte na reki Bači PODVODNI ATLAS SLOVENIJE. POPISNI LIST ŠT. 67 Ime lokacije Jez male hidroelektrarne Klonte na reki Bači Tip Zahtevnost Nočni potop Zemljevid / skica REKA P1 opomba: nezahteven, a zanimiv potop v zajezitvi

Prikaži več

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo 11. Navadne diferencialne enačbe 11.1. Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogoju y(x 0 ) = y 0, kjer je f dana dovolj gladka funkcija

Prikaži več

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc Elektrotehniški praktikum Sila v elektrostatičnem polju Namen vaje Našli bomo podobnost med poljem mirujočih nabojev in poljem mas, ter kakšen vpliv ima relativna vlažnost zraka na hitrost razelektritve

Prikaži več

Nadzor UVHVVR nad prehranskimi in zdravstvenimi trditvami mag.Nadja Škrk Uprava za varno hrano, veterinarstvo in varstvo rastlin Ljubljana, decembe

Nadzor UVHVVR nad prehranskimi in zdravstvenimi trditvami    mag.Nadja Škrk Uprava za varno hrano, veterinarstvo in varstvo rastlin Ljubljana, decembe Nadzor UVHVVR nad prehranskimi in zdravstvenimi trditvami mag.nadja Škrk Uprava za varno hrano, veterinarstvo in varstvo rastlin Ljubljana, december 2018 Glavni cilj živilske zakonodaje je zagotoviti varovanje

Prikaži več

Zbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije Zveza strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije Stanje:

Zbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije Zveza strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije Stanje: Zbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije Zveza strokovnih društev medicinskih sester, babic in zdravstvenih tehnikov Slovenije Stanje: 17.07.2013 Ver. 2.9.1.2 Spletni portal članov uporabniška navodila

Prikaži več

FOTOVOLTAIKA

FOTOVOLTAIKA PRIMERJALNA ANALIZA TEHNOLOGIJ KONČNO POROČILO 1 Vsebina 1. Uvod... 3 1.1. Prva leta fotovoltaike v Italiji, Evropi in svetu... 4 1.1.1. Italija... 4 1.1.2. Svet... 8 1.1.3. Evropa... 10 2 1. Uvod Fotovoltaična

Prikaži več

Podatkovni model ER

Podatkovni model ER Podatkovni model Entiteta- Razmerje Iztok Savnik, FAMNIT 2018/19 Pregled: Načrtovanje podatkovnih baz Konceptualno načtrovanje: (ER Model) Kaj so entite in razmerja v aplikacijskem okolju? Katere podatke

Prikaži več

PowerPoint-Präsentation

PowerPoint-Präsentation ENERGETSKO POGODBENIŠTVO (EPC) V JAVNIH STAVBAH Podpora pri izvajanju energetske prenove stavb na lokalni ravni z mehanizmom energetskega pogodbeništva 12.10.2016, LJUBLJANA NIKO NATEK, KSSENA Projekt

Prikaži več

Reško jezero pri Kočevski Reki

Reško jezero pri Kočevski Reki PODVODNI ATLAS SLOVENIJE. POPISNI LIST ŠT. 105 Ime lokacije Reško jezero pri Kočevski Reki Tip Zahtevnost Nočni potop Zemljevid / skica JEZERO P1 opomba: umetno jezero na ponikalnici Reka (Reškem potoku).

Prikaži več

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar

4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar 4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, 6.4.29 Grafi II Jure Senčar Relativna sila krčenja - F/Fmax [%]. Naloga Nalogo sem delal v Excelu. Ta ima vgrajeno funkcijo, ki nam vrne logaritemsko

Prikaži več

Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v Sloveniji - pojasnilo: Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v S

Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v Sloveniji - pojasnilo: Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v S Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v Sloveniji - pojasnilo: Kazalnik dostopa do pitne vode dobre mikrobiološke kakovosti v Sloveniji temelji na rezultatih monitoringa pitne vode,

Prikaži več

Spoznajmo PowerPoint 2013

Spoznajmo PowerPoint 2013 Spoznajmo PowerPoint 2013 13 Nova predstavitev Besedilo v predstavitvi Besedilo, ki se pojavlja v predstavitvah lahko premaknemo kamorkoli v diapozitivu. Kadar izdelamo diapozitiv z že ustvarjenimi okvirji

Prikaži več

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven

Prikaži več

PARTNER PROGRAM POSLOVANJE 2.0

PARTNER PROGRAM POSLOVANJE 2.0 PARTNER PROGRAM POSLOVANJE 2.0 O PROGRAMU Partner program Poslovanje 2.0 deluje pod okriljem Ljubljanske borze d. d. in je namenjen vsem ambicioznim podjetnikom, managerjem in lastnikom, ki stremijo k

Prikaži več

PowerPoint Presentation

PowerPoint Presentation ANALIZA SPREMEMB PRI UPORABNIŠKEM ZAVEDANJU O ZASEBNOSTI OB UPORABI DRUŽBENIH OMREŽIJ Lili Nemec Zlatolas DSI, 16.4.2019 Družbeno omrežje Facebook Dnevno uporablja omrežje 1, milijarde ljudi na svetu Slovenija

Prikaži več

GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega)

GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega) GHOSTBUSTERS navodila za učitelje O PROJEKTU S tem projektom se učenci sami naučijo izdelati igro. Ustvariti morajo več ikon (duhcov ali kaj drugega) in za vsako napisati svojo kodo. Dve ikoni imata isto

Prikaži več

Microsoft Word - 10-Selekcijski intervju _4.del_.docx

Microsoft Word - 10-Selekcijski intervju _4.del_.docx številka 10,27.avg. 2004, ISSN 1581-6451, urednik:radovan Kragelj Pozdravljeni! V prejšnji številki mesečnika smo si ogledali, katera področja moramo vsebinsko obdelati v sklopu delovne zgodovine. V današnji

Prikaži več