加强畜产品安全监管体制探析

正食品安全事关人民群众的身体健康和社会稳定,国家近年来不断改革理顺体制职责,划转监管职能,力求做到权责一致。作为基层兽医检疫人员,我们认为兽医部门的畜产品安全监管体制也随之加强。1畜产品安全监管的职责需要为保证动物产品从养殖到餐桌的安全监管,保障广大人民群众的畜产品消费安全。根据《国务院机构改革和职能转变方案》、《关于地方改革完善食品药品监督管理体制的指导意见》职能转变工作要求,生猪定点屠宰管理由商务部门     

槲寄生凝胶骨架片的制备及释放度测定

将槲寄生醇提物制成凝胶骨架片。以槲寄生总碱释放度为指标,采用单因素试验和正交试验筛选骨架材料、辅料及用量。通过正交试验确定最优处方为:羟丙甲纤维素粘度为K4M,乳糖用量为6%,乙醇浓度为70%。该处方在12h时累积释放度达到90%以上,符合2015版《中国药典》规定的标准且释放速度稳定。     

走在中国特色猪肉道路上的探索者——访北京顺鑫农业股份有限公司鹏程食品分公司李文祥

改革开放以来,随着人们生活水平的不断提高,消费者对猪肉品质的要求也越来越高。市场上猪肉品类虽多,但是却难以寻觅儿时的味道,难以勾起彼时的回忆。为了满足人们消费升级的需求,许多特色猪肉产品应运而生。今天有幸采访到北京顺鑫农业股份有限公司鹏程食品分公司(以下简称"鹏程")李文祥先生,带领我们深入了解鹏程黑猪,共同重温儿时的美味。     

非洲猪瘟疫情的进展

随着我国经济发展、人民生活水平的提高,中国人以素食为主的饮食习惯正在逐步改变。饮食中肉类的比重慢慢增加,而在我国民众的肉类消费中,猪肉占据主体地位,是中国消费者日常饮食中最重要的肉类。两个月前,非洲猪瘟袭击我国,这是我国首次发生非洲猪瘟。这次疫情造成我国巨大的经济损失;生猪调运困难,且近期疫情的连续发生使得解禁时间遥遥无期;生猪及猪肉价格波动较大。非洲猪瘟带来的影响一时成了养猪业、社会及政府关注的焦点。不止我国,近来非洲猪瘟的肆虐,也使其他很多国家深受其害。     

氮素穗肥运筹对两个杂交中籼稻叶片形态、光合生产及产量的影响

【目的】为探究氮素穗肥不同促花肥和保花肥比例对水稻光合生产和产量的影响,并为水稻氮素穗肥管理提供依据,【方法】以株型和产量均存在较大差异的2个杂交中稻品种(德香4103和宜香3724)为材料,在常规施氮量(180 kg/hm2)下,研究了占总氮40%的穗肥不同促花肥和保花肥运筹比例(1∶3,2∶2,3∶1,4∶0)对水稻叶片生长、形态、光合生产及产量的影响。【结果】2个水稻品种均在低促花肥、高保花肥时(1∶3)表现出叶片直立、受光形态好,净光合速率高和群体干物质积累量大的特点,并最终获得较高产量;而在高促花肥、低保花肥下,2个水稻品种的剑叶、倒2叶叶面积和叶角增大,披垂度增加,群体质量变差,结实率和粒重下降,产量降低。德香4103因其颖花量较大,上3叶叶面积和总叶面积相对适宜,粒叶比高,且在不同穗肥运筹下叶面积和叶角变幅较小,因而受光姿态和群体质量更优,干物质积累量更大,产量更高。【结论】水稻氮素穗肥运筹应塑造良好叶片形态和群体质量,并增加花后物质积累量才能有助于产量提高;并对水稻株叶型选育进行了探讨。     

山楂微波干燥过程中环境相对湿度的影响

采用基于环境相对湿度可控的微波干燥系统,探究相对湿度对山楂微波干燥过程的影响。在物料干燥温度60℃的条件下,研究恒定湿度(相对湿度5%、30%、50%、70%)和阶段变湿[CRP(恒速阶段)、FRP(降速阶段)分别保持相对湿度5%、30%、50%]共10种方案下山楂的干燥特性;利用Weibull函数进行干燥动力学分析并计算有效水分扩散系数(D_(eff));基于复水性、色差、V_C含量和感官品质,评估不同干燥条件下干制品品质。结果表明:恒定湿度条件及阶段变湿条件下,干燥时间均随相对湿度的下降而缩短,其中,相对湿度5%条件下干燥时间比相对湿度70%条件下缩短了51.62%;FRP阶段降湿可显著缩短干燥时间。Weibull函数可很好地拟合山楂干燥过程,D_(eff)随相对湿度的下降而增大,验证了降低相对湿度可增强干燥过程中水分扩散速率,其中FRP阶段降湿对水分有效扩散系数的提升更为明显。恒定相对湿度30%和阶段变湿(恒速阶段相对湿度50%、降速阶段相对湿度30%)条件下干制品色差、V_C含量和感官品质较好。     

扶贫路上的“追梦人”

<正>傍晚时分,海南省琼中县湾岭镇鸭坡村天色微暗,此时,鸭坡村瓦屋家农民专业合作社负责人蔡晓玲一边忙着包装新采的凤眼米椒,一边拿出手机拍下视频发在微信朋友圈。"我们现在卖得最好的产品就是凤眼米椒,每个月都能卖出1000多罐,经常断货。"蔡晓玲介绍,除此之外,山兰酒、蜂蜜、牛大力等特色农产品也备受游客喜爱。自2013年回乡创业以来,蔡晓玲     

传播农业智慧,提升生命品质——访播恩集团广州总部

九月的广州绿树环绕,风景如画。小编这次接到的采访任务是走进播恩集团广州总部。播恩集团是一家以预混料、教槽料、母猪料为主营业务,以添加剂、动物保健品、农业自动化为辅助业务的新型现代化农业企业。他的前身是2001年成立的江西赣州八维生物技术有限公司,以八维公司为基础,注入国际化、专业化团队,重新组建而成。回头看来时的路,风风雨雨18载,今日的播恩集团已经在教槽料、预混料和母猪料等细分市场有着令人瞩目的成绩,就请跟随小编的笔触,与这位"18岁的风华少年"进行一场促膝长谈。     

基于卷积神经网络的堆肥腐熟度预测

【目的】目前堆肥腐熟度主要采用复杂的化学、生物学方法进行判断，操作繁琐且效率低。卷积神经网络 (convolutional neural network，CNN) 模拟人类视觉，既可保留堆肥图像的颜色信息，也提取了轮廓、线条、粒度等更加具有代表性的特征，从而避免了因光照条件不同对堆肥腐熟度预测识别效果的影响。本文提出了通过堆肥图像判断堆肥腐熟度的方法，构建基于卷积神经网络的堆肥腐熟度预测模型，并验证了该模型进行堆肥腐熟度判断的准确度。【方法】供试堆肥样本采集自江苏、山东、浙江三省，堆肥原料分别为秸秆、尾菜和畜禽粪便，堆肥周期依次为50 d、45 d和60 d。在厂棚内的堆肥槽中，用海康威视摄像头 (型号为C3W，焦段为广角，焦距2.8 mm，清晰度1080 p，夜间自动补光，摄像头距堆肥表面约1 m) 拍摄不同腐熟时期的堆肥图像，图像格式为JPEG。分别取三种不同原料的堆肥图像样本构成三组图像数据集，将三种原料的图像按照尾菜∶秸秆∶畜禽粪便原料1∶1∶1构成第四组图像数据集。每组数据集中，80%的图像数据用于训练基于卷积神经网络模型，并建立预测模型参数。剩余20%的图像用于测试，验证模型的腐熟度预测效果。【结果】搭建的堆肥腐熟度预测模型由输入层、3层卷积层、3层池化层、2层全连接层和输出层构成。构建的腐熟度预测模型在秸秆、尾菜、畜禽粪便及三者堆肥混合图像数据集上的腐熟度预测平均准确率分别为98.7%、98.7%、98.8%和98.2%。与几种经典高效的图像特征提取、分类方法相比，较每个数据集上最优经典算法的平均准确率提升了3～14个百分点。通过CNN方法判断堆肥腐熟度，纹理特征比颜色特征更加有效。【结论】采用卷积神经网络的堆肥腐熟度预测模型能够提取堆肥图像外观特征，实现在可见光条件下直接通过堆肥图像准确、快速地识别堆肥腐熟度，可为堆肥企业生产实践提供指导。