养殖鱼类货架期预测系统的设计与评估

以自然污染养殖罗非鱼贮藏在0℃、5℃、10℃、15℃过程中的特定腐败菌-假单胞菌生长动态数据，建立假单胞菌在0～15℃温度范围的生长动力学模型，选用Visual Basic为程序编写工具，建立了用于罗非鱼冷却链鲜品流通品质监控和剩余货架期预测的专家系统(FSLP)。剩余货架期预测值与实测值的可靠性评估表明，相对误差在±10%以内，显示建立的预测系统可以快速可靠地实时预测养殖罗非鱼的鲜度和剩余货架期。该研究采用以自然污染鱼得到试验数据建立特定腐败菌生长动力学模型的方法，增加了预测的准确度，并较好地解决了在波动温度下预测微生物生长相对困难的难题，提高了预报系统的实际应用价值。该预测系统为设计和评估生鲜鱼品冷却链的技术参数，预测和监控冷却链生鲜鱼的鲜度品质提供一种迅速而有效的工具。     

冷却猪肉不同贮藏温度的货架期预测模型

为了建立冷却猪肉货架期的预测模型,把特定腐败菌接种到无污染的冷却猪肉表面,托盘包装分别置于0℃,4℃,7℃,10℃,14℃和20℃的温度下贮藏,分别测定不同贮藏时间的细菌总数,同时对4℃贮藏的不同企业冷却猪肉进行品质分析,确定腐败限控量.结果表明,冷却猪肉腐败限控量为7.23 lg(cfu/g).应用修正的Gompertz函数能很好的描述特定腐败菌在不同温度下的生长动态,建立了6种温度下其在猪肉中的生长模型.温度对最大比生长速率和延滞时间等动力学参数的影响,采用平方根模型呈现良好的线性关系,模型残差值的绝对值均小于0.1,上下浮动于零左右,表明该模型描述的温度与比生长速率和延滞时间是可信的,由此建立了0～20℃范围内冷却猪肉贮藏过程中货架期的预测模型.     

不同贮藏温度下养殖大黄鱼货架期预测模型的构建

为探讨不同温度范围内导致产品腐败的原因和开发货架期预测模型,通过对低温(0～10℃)、室温(25℃)和变温贮藏下养殖大黄鱼感官、理化和微生物质量指标和细菌种群的研究,确定上述温度条件下的货架期和特定腐败菌,开发出3种货架期预测模型,并用恒温和波动温度下的货架期进行验证。结果表明,养殖大黄鱼低温下的货架期为5.4～17.8d,特定腐败菌为腐败希瓦氏菌和假单胞菌,室温下货架期仅1.1d,特定腐败菌为弧菌和肠杆菌。依据相对腐败速率与温度的相关性,开发出Exponential、School-field和Square-root货架期预测模型,模型参数表观活化能Ea、最小温度Tmin和温度特性系数a分别为74kJ/mol、-10℃和0.11,并用3、7、10℃恒温和变温下的货架期对模型进行验证,相对误差分别为0%～13.8%、-0.9%～9.8%和-0.2%～-22.1%,表明School-field和Exponential货架期模型性能优于Square-root货架期模型,能快速有效预测0～25℃范围的大黄鱼品质。该文将为进一步研发集包装、贮藏和流通等为一体的水产品品质智能化预警系统提供依据。     

豆腐中库特氏菌生长动力学模型和货架期预测

以引起豆腐腐败的特定腐败菌库特氏菌为研究对象,研究不同温度对其生长的影响,定量评价温度对豆腐货架期的影响,为货架期快速有效的估测提供有效的手段。将库特氏菌接种到豆腐表面,在4、12、20、30℃条件下贮藏,由此建立一级和二级生长动力学模型以及剩余货架期预测模型。结果表明,Gompertz函数能够很好的描述豆腐中的微生物生长动态,建立了4种温度下豆腐的微生物生长动力学模型。采用平方根模型(Belehradek)描述温度对最大比生长速率(μmax)和延滞时间(Lag)的影响,结果表明呈现良好的线性关系。用豆腐在8℃和25℃的库特氏菌实测值进行验证,偏差度(Bf)和准确度(Af)分别为1.04、1.02和1.20、1.18。获得的剩余货架期的预测模型为:SL=Lag-[(8.6-N0)/(μmax·2.718)]·{ln[-ln(7.14-N0)/(8.6–N0)]-1},用豆腐贮藏在8℃和25℃的货架期实测值验证建立的模型,预测值和实测值的相对误差分别为-3.47%和4.89%,说明建立的模型能够快速可靠的预测豆腐的微生物学品质和剩余货架期。     

冷却肉中假单胞菌温度预测模型的建立与验证

为了快速预测和监控引起冷却肉腐败变质的主要微生物--假单胞菌的生长,以从冷却猪肉中分离得到的假单胞菌P-1菌株作为受试菌,建立和验证0～10℃低温条件下假单胞菌的生长动力学模型.利用SAS程序拟合不同温度条件下的生长情况,经过比较发现,Gompcrtz模型比线性模型能更好地拟合假单胞菌的生长,从而得到假单胞菌生长的Gompcrtz模型参数;利用平方根模型对假单胞菌的最大比生长速率平方根一温度进行拟合,得到假单胞菌生长的二级模型:利用培养基数据、冷却肉产品数据和温度波动条件下的数据对所得到的二级模型进行验证,计算得到总的偏差因子和准确因子分别为0.944和1.256,结果表明建立的二级模型能真实快速有效地预测0～10℃下冷却肉中假单胞菌的生长.     

Logistic模型模拟乙醇发酵产物动力学

乙醇发酵产物动力学的研究有助于更好的认识发酵过程,为其工业放大及生产操作条件的优化提供理论基础。基于Logistic方程的菌体生长动力学模型可较好的描述细胞生长期及细胞自身抑制作用,但由于该模型方程中的比例参数与积分常数没有明显的生物学意义,使其应用受到了限制。该文从生物学与化学工程学结合角度对Logistic模型方程重新参数化,将发酵产物乙醇生成动力学与酵母生长动力学方程类比,给出了乙醇浓度的显式函数模型,模型中不再出现酵母菌浓度变量,大大简化了模型,并且赋予参数其物理意义;在研究了以葡萄糖和玉米淀粉为原料乙醇质量浓度、总糖质量浓度在不同底物质量浓度和料液比条件下随发酵时间的变化规律的基础上运用该模型拟合了以葡萄糖和玉米淀粉为原料进行乙醇发酵的试验数据,结果表明:模型值与试验数据具有较好一致性,拟合度均大于0.97,可见该重新参数化的Logistic模型可以描述发酵生产乙醇过程中产物乙醇的动力学行为,具有预测工业上实际发酵过程中乙醇浓度的潜力。     

环境因子对轻腌大黄鱼中溶藻弧菌生长/非生长界面的影响

为建立生长/非生长界面模型来预测溶藻弧菌在环境因子交互作用下的生长概率,探究环境因子对溶藻弧菌的生长的交互作用,该文选取轻腌大黄鱼室温25℃贮藏货架期终点分离的溶藻弧菌作为研究对象,研究25℃下p H值、水分活度(water activity,aw)和盐分对其生长概率的交互影响。使用Gompertz模型对其生长情况进行拟合,比较其生长动力学参数。用简单Logistic方程、二阶线性Logistic回归方程拟合及概率神经网络算法(probabilistic neural network,PNN)建立溶藻弧菌生长/非生长界面模型,使用正确率、假阳性率对其拟合优度进行比较。结果表明:二阶线性Logistic回归方程拟合效果更优,验证集的正确率为90.9%,PNN验证集正确率为90.0%。随着盐分的增大,生长/非生长的界限明显向低水分活度、低p H值方向移动;在相同盐分条件范围内,高水分活度且p H值较高条件下,比生长速率较高,延滞期也相应较短;随着盐分的增长,0.91与0.90低水分活度条件下溶藻弧菌也开始缓慢增长,但存在较长时间的延滞期,高盐分对溶藻弧菌有生长促进作用。研究表明:PNN可在工业生产中对溶藻弧菌的生长和非生长快速预测分类,通过二阶线性Logistic可评估p H值、aw和盐分许用范围内水产品的安全性。通过构建溶藻弧菌概率模型和动力学模型,可为改进贮藏条件和产品配方、确保轻腌大黄鱼质量安全提供支持。     

重金属复合污染下土壤微生物群落功能多样性动力学特征

用碳素利用法对浙江省天台铅锌银尾矿区重金属复合污染土壤微生物群落功能多样性动力学特征进行了初步探讨。研究结果表明 ,矿区重金属复合污染降低了供试土壤的微生物群落代谢剖面 ,且群落代谢剖面值与培养时间之间呈非线性关系 ,其变化过程符合微生物种群生长动态模型 (S形 )。随着重金属复合污染程度的加剧 ,土壤微生物群落功能多样性动力学参数K和r值越低 ,参数s值所需的时间则越长。上述动力学参数与群落代谢剖面各自的主成分分析结果显示 ,微生物群落功能多样性的动力学参数K值和s值能够很好地区分矿区土壤重金属污染程度 ,并且其区分效果比微生物群落代谢剖面值好。土壤微生物群落功能多样性动力学特征的变化可以较好地显示矿区重金属复合污染土壤微生物群落对碳源利用模式的差异 ,反映矿区特定生境土壤微生物群落功能多样性的变化 ,在一定程度上揭示重金属胁迫下环境微生物种群作用机理。     

基于绿色荧光蛋白的冷鲜猪肉中大肠杆菌预测模型的构建

为了预测和监控冷鲜猪肉储存过程中腐败细菌大肠杆菌的变化规律,评估产品货架期,建立微生物生长预测模型。该研究将绿色荧光蛋白质粒pGFP转入大肠杆菌DH5α,构建GFP的标记大肠杆菌。基于绿色荧光蛋白报告基因和氨苄青霉素抗性,采用稀释平板法定量追踪检测0～24℃条件下冷鲜猪肉中DH5α生长变化。采用Gompertz模型、平方根模型和响应面方程进行数据拟合,构建数学预测模型。结果表明Gompertz模型拟合效果良好,0～20℃条件下决定系数R2为0.96～0.99。温度与最大比生长速率平方根、延迟期倒数平方根模型R2分别为0.862、0.948。响应面模型揭示时间、温度对大肠杆菌的生长影响显著(P0.05),二者交互作用明显,响应面模型R2为0.815。模型能够有效拟合冷鲜猪肉中与温度、时间相关的大肠杆菌的生长变化规律,研究结果为产品储存过程中细菌变化预测提供理论依据。     

前表面荧光光谱法鉴别不同冷藏时间的大黄鱼鲜度

为研究前表面荧光光谱法在水产品品质评价方面的应用,利用前表面荧光对不同冷藏时间的大黄鱼肌肉进行扫描,对色氨酸和烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NADH)的荧光光谱数据进行主成分分析(PCA)和Fisher线性判别分析(FLDA),并运用偏最小二乘回归(PLSR)建立了大黄鱼鱼肉荧光光谱数据和冷藏时间的预测模型。结果表明,用PCA方法提取色氨酸和NADH荧光光谱的有效信息,所建模型可区分不同冷藏时间(0~8 d)的大黄鱼样品,且色氨酸作为内源荧光探针的分析效果更好;用FLDA方法分析色氨酸和NADH荧光光谱,留一法(leave-one-out)交叉验证的判别正确率分别为100%和98%,对不同冷藏时间的大黄鱼区分效果优于PCA方法;PLSR模型中色氨酸和NADH荧光光谱的校正集和预测集的相关系数均大于0.9,交互验证均方根误差(RMSECV)分别约为1.13、0.41,校正集均方根误差(RMSEC)/预测集均方根误差(RMSEP)分别约为0.53、0.99,通过NADH荧光光谱建立的PLSR模型预测能力较好。前表面荧光光谱法结合化学计量学技术能够对不同冷藏时间的大黄鱼进行有效区分。本研究结果为前表面荧光光谱技术在大黄鱼冷藏保鲜中对冷藏时间的预测提供了一定的理论依据。     

基于前表面荧光光谱鉴别新鲜与冻融大黄鱼

为研究反复冻融对水产品品质的影响，通过理化方法检测了不同冻融次数处理对大黄鱼解冻损失、pH 值、色泽、硫代巴比妥酸值、羰基含量等指标的影响，并采用前表面荧光光谱结合主成分分析（principal component analysis，PCA）和 Fisher 线性判别分析法（Fisher linear discriminant analysis，FLDA）对不同冻融次数的大黄鱼进行区分。结果显示随着冻融次数增加，大黄鱼的解冻损失显著增加（P<0.05）；pH 值呈先上升后下降的趋势；L*（亮度）值、b*（黄度）值均有不同程度的增加（P<0.05），a*（红度）值下降（P<0.05）；羰基含量和硫代巴比妥酸反应物值（thiobarbituric acid reactive substances，TBARS）增加（P<0.05），反复冻融导致大黄鱼的品质下降。色氨酸和烟酰胺腺嘌呤二核苷酸磷酸（nicotinamide adenine dinucleotide，NADH）的荧光光谱分别结合 PCA 和 FLDA 对不同冻融处理组进行分析，结果表明 FLDA 识别效果优于 PCA。通过 FLDA 建立了新鲜大黄鱼与冻融大黄鱼荧光光谱判别模型，发现色氨酸原始判别的准确率和交叉验证的准确率分别为68.3%和66.7%，NADH 原始判别的准确率和交叉验证的准确率均达到100%。由此可见，利用 NADH荧光光谱结合化学计量分析可以鉴别不同冻融处理的大黄鱼。研究结果为水产品新鲜度的快速评价提供参考。     

小黄鱼边角料的酶解工艺及酶解液性能研究

为开发利用小黄鱼边角料制备浓缩鱼汤,本研究采用酶解工艺对小黄鱼边角料进行酶解并对其酶解液的功能活性进行研究。以氨基酸态氮含量为指标,通过单因素及响应面试验探究酶制剂种类及添加量、pH值和酶解时间对酶解效率的影响;采用DEAE层析柱对酶解液进行分离纯化,SDS-PAGE凝胶电泳测定酶解多肽的分子量;通过测定酶解多肽对·OH和DPPH自由基的清除率、对细菌生长曲线的影响判断酶解多肽的抗氧化性和抗菌性。结果表明,以碱性蛋白酶为酶制剂,当酶与底物蛋白比为322 U·g^-1、固液比(m:v)为1:2、pH值为11.0、温度为55℃、酶解时间为2 h时,小黄鱼酶解液中氨基酸态氮含量为0.545 2 g·100g^-1;酶解液经DEAE柱分离得到了Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四组多肽,其中组分Ⅲ多肽的分子量小于3.3 kDa;当酶解液中氨基酸态氮含量分别为8.62 和25.59 mg·mL^-1时,对·OH和DPPH自由基的清除率分别约为80%和61%;组分Ⅲ多肽对枯草芽孢杆菌、酵母菌、金黄色葡萄球菌、大肠杆菌均有不同程度的生长抑制作用。本研究为小黄鱼边角料开发浓缩鱼汤及其他综合利用提供了依据。     

不同密度杂种落叶松人工林的土壤微生物变化特征

为进行杂种落叶松（Larix olgensis＋Larix kaempferi）人工林管理,通过实地调查与试验分析的方法,研究江山娇林场4种密度杂种落叶松人工林（林分1：密度2500株／hm2^;林分2：密度3300株／hm2^;林分3：密度3400株／hm^2;林分4：密度6600株／hm2）的土壤微生物变化特征。结果表明：1）不同密度杂种落叶松人工林之间,微生物总量与林分细菌数量顺序为林分2〉林分1〉林分3〉林分4;真菌数量顺序为林分1〉林分3〉林分4〉林分2;放线菌数量顺序为林分3〉林分2〉林分1〉林分4;2）各密度杂种落叶松人工林土壤微生物基本呈现随土层深度增加而逐渐降低的特征,林分1与林分2的降低幅度小于林分3与林分4的降低幅度;3）各密度杂种落叶松人工林土壤微生物总量和细菌数量随时间的变化基本呈现3个阶段,即缓慢增长阶段,快速增长阶段与下降阶段。真菌数量随时间变化呈现出林分1与林分2前期较后期低,林分3与林分4前期较后期高的特征;放线菌随时间变化呈现出林分2与林分3快速增长出现在中期,林分1与林分4初、后期高,中期低的特征;4）不同密度杂种落叶松人工林的微生物变化特征初步证明,4种密度幼龄阶段杂种落叶松人工林中,土壤微生物生存和发展状况最好的密度为2500与3300株／hm^2,较好的密度为4400株／hm^2,最差的密度为6600株／hm^2。研究成果可为杂种落叶松人工林栽培密度的选择提供科学依据。     

循环水养殖模式下鱼生长对水环境因子的响应模型构建

为探究鱼类生长对水环境的响应,预测鱼类在养殖水环境多因子协同作用下的生长速度,进行了室内曝气推流循环水养殖罗非鱼试验,试验持续周期为8周。结果表明,在一定范围内,随着溶解氧质量浓度的增加,鱼的食物转化效率和特定生长率均有所提高;随着非离子氨质量浓度的增加,鱼的食物转化效率和特定生长率均有所降低;而亚硝酸盐质量浓度由于变化不大且均处于安全质量浓度范围,该试验中对鱼的食物转化效率和特定生长率未产生显著影响。基于这一系列试验结果对罗非鱼特定生长率进行了非线性拟合,建立了鱼的生长预测模型,R2为0.82,并通过实测数据验证了模型的有效性和普适性。预测模型表明,养殖初始鱼质量、养殖密度、非离子氨以及亚硝酸盐质量浓度的增加,均会导致鱼生长速度减缓,而提高溶解氧质量浓度则可以提高鱼生长速度。该预测模型虽然是在曝气推流循环养殖模式下获得的,但对其他养殖模式同样适用,使鱼生长对水环境因子的响应变得可测,为促进养殖鱼类的健康发展、养殖系统的优化和养殖效益的提高提供了便利和参考。     

水稻不同生育期对硒的吸收、转运及累积规律

采用大田试验,研究土壤施用含硒肥料后水稻中硒的积累和分布的动态变化。结果表明:在水稻不同器官中硒的积累量与含硒肥料施用量呈正相关,相关系数达到0.98以上。水稻成熟期,硒施用量30 kg/hm2和120 kg/hm2处理全株硒浓度分别比对照处理提高了98.9%和313.7%。不同生育期,水稻各个器官中硒含量及累积量不同,水稻硒的生物富集高峰期表现在孕穗期,叶与水稻穗部吸收累积硒有着密切关系。水稻成熟期整个植株中硒的累积量为茎叶精米根颖壳。在整个水稻生育期硒有一定的运转累积规律:水稻分蘖期时,硒从根、茎流向叶片;孕穗期再由叶流向茎;灌浆期又从根运转到叶和穗中;最后成熟期叶中的硒流向穗。苗期施用含硒肥料是一条提高水稻硒含量的有效农艺措施。     

臭氧处理和低温保藏对黄鱼保鲜效果

探讨臭氧水及低温保藏对黄鱼的保鲜效果。分别使用098、312和468mg/L 3种浓度的臭氧水对冰鲜黄鱼进行处理,浸泡时间分别为5、10和15min,低温4℃下贮藏至10d。结果表明,臭氧浓度越高、浸泡时间越长,杀菌及保鲜效果越好。使用浓度为468mg/L的臭氧水浸泡处理黄鱼15min后杀菌效果最好,其TVB-N值第6天为2353mg/100g,结合感官指标,黄鱼保鲜期比对照延长2d。试验结果表明,臭氧水可有效用于黄鱼的保鲜。     

时空尺度对灰色系统理论预测秸秆折标煤量的影响研究

能源供给潜力的准确预测对秸秆生物质资源开发具有重要意义,数据的时空尺度对预测精度有重要的影响。在不同的时间尺度（7、10、12和15a）下研究了灰色系统理论Grey Model（1,1）模型及其拓展形式对全国、京津冀、河北三个空间尺度上秸秆折标煤量的预测精度,确定各空间尺度上的最优模型和数据时间尺度,分析影响可收集秸秆折标煤量的主要因素,并得到2021-2030年的预测结果。结果表明,灰色Verhulst模型的预测效果整体最好,10a时间尺度下的预测精度要明显高于7a、12a和15a,全国地区的预测精度为99.69%和99.72%,高于京津冀和河北省地区的预测精度;全国主要农作物和粮食农作物可收集秸秆折标煤量主要受到播种面积和单位面积产量双因素的影响,而京津冀和河北地区的主要农作物和粮食农作物可收集秸秆折标煤量则主要受单位面积产量的影响;2021-2030年的预测结果表明,全国主要农作物和主要粮食作物的可收集秸秆折标煤量基本稳定,而京津冀和河北地区的秸秆可收集折标煤量呈增加趋势,且主要粮食农作物的秸秆折标煤量的增速高于主要农作物秸秆折标煤量的增速。研究结果反映了京津冀协同发展对京津冀地区尤其是河北现代化农业格局发展和秸秆生物质资源量的影响,得到了不同空间尺度上影响秸秆折标煤量的关键因子,对灰色系统理论预测秸秆生物质资源潜力、推动能源格局转变有理论意义。     

竖缝式鱼道内齐口裂腹鱼洄游行为模拟

鱼道是帮助洄游鱼类跨越河道内物理障碍的主要过鱼设施之一。针对鱼道结构优化试验耗时长、成本高的问题。该研究在物理试验基础上建立模拟鱼类运动的数值模型,基于竖缝式鱼道内齐口裂腹鱼的行为数据,结合机器学习和欧拉-拉格朗日智能体方法(Eulerian-Lagrangian-agent method,ELAM)建立了鱼类洄游路线预测模型。首先,将齐口裂腹鱼的游泳行为数据划分为3个数据集(顺流而下、侧向运动和逆流而上);然后,根据不同机器学习算法(XGBoost、K-近邻、梯度提升决策树、随机森林)分别构建游泳行为分类模型和游泳速度回归模型,并通过试验结果对比,筛选出最优模型;最后,结合ELAM的框架,构建鱼类洄游数学模型,模拟了齐口裂腹鱼在3种体型的竖缝式鱼道中的洄游路线。结果表明：基于随机森林建立的游泳行为分类模型和游泳速度回归模型预测效果最佳,游泳行为分类精度为0.804,召回率为0.794,F1得分为0.798,3个数据集的游泳速度回归的R²均大于0.75。研究所建立的鱼类洄游数学模型能够较好的预测齐口裂腹鱼的洄游路线,可为相关鱼类保护措施的设计和优化提供参考。     

基于Swin Transformer模型的玉米生长期分类

快速准确识别玉米生长的不同阶段,对于玉米种植周期的高效精准管理具有重要意义。针对大田环境下玉米生长阶段分类辨识易受复杂背景、户外光照等因素影响的问题,该研究采用无人机获取玉米不同生长阶段的图像信息,以苗期、拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期4个生长阶段为对象,利用Swin Transformer模型引入迁移学习实现玉米不同生长阶段的快速识别。首先结合玉米垄面走向特性,将训练集旋转8次用以扩充数据集;为探究各模型在非清晰数据集上的表现,采用高斯模糊方法将测试集转换6次;最后以AlexNet,VGG16,GoogLeNet做为对比,评估Swin-T模型性能。试验结果表明,Swin-T模型在原始测试集的总体准确率为98.7%,相比于AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型分别高出6.9、2.7和2.0个百分点;在错误分类中,大喇叭口期和小喇叭口期由于冠层特征相似,造成识别错误的概率最大;在非清晰数据集下,AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型精度总体退化指数分别为12.4%、10.4%和15.0%,Swin-T模型总体退化指数为8.31%,并且退化均衡度、平均退化指数、最大退化准确率均表现最佳。研究结果表明：在分类精度、模糊图像输入等方面,Swin-T模型能够较好地满足实际生产中,玉米不同生长阶段分类识别的实际需求,可为玉米生长阶段的智能化监测提供技术支撑。