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。     

瓢儿菜采后微生物生长动力学模型研究

以采后瓢儿菜为试验对象,研究了不同贮藏温度下瓢儿菜的微生物生长趋势,建立了瓢儿菜微生物生长动力学模型和微生物货架期预测模型。结果表明:修正的Gompertz方程能够较好地拟合不同温度下瓢儿菜微生物生长的初级模型,其R~2均大于0.90;瓢儿菜的最大菌数Nmax随温度的变化波动不大,平均值为(6.85±0.1265)cfu/g;最大比生长速率μmax随温度的上升而增加,生长延滞时间λ随温度的上升而减小;二级模型为=0.040×[T-(-0.198)]及=0.260×[T-(-3.379)],其R2均大于0.90。通过初级模型和二级模型确立了瓢儿菜的微生物货架期预测模型。     

红烧卤牛肉货架期预测模型的建立

为了探究红烧卤牛肉在不同温度下的货架期,本试验将加工好的红烧卤牛肉真空包装,进行二次沸水煮制杀菌(中间相隔48 h)。以菌落总数为指标建立货架期预测模型,将二次杀菌后的红烧卤牛肉产品分别贮藏在4、10、15、20、25℃的恒温培养箱中,测定贮藏期间菌落总数的变化。结果表明,随着贮藏温度的升高,微生物的最大生长比率增大,迟滞期和货架期缩短;建立一级模型(修正Gompertz模型)与二级模型(Belehradek模型),修正Gompertz模型除4℃下微生物生长曲线无法拟合之外,其余4个温度拟合效果良好(相关系数R²>0.9),并通过了模型验证(准确因子Af与偏差因子Bf的范围分别在1.1～1.9与0.75～1.25之间);结合一、二级模型建立红烧卤牛肉货架期预测模型,模型通过了验证(预测值与实测值相对误差在10%以内),预测得到的10、15、20、25℃贮藏的红烧卤牛肉货架期分别为185.76、64.05、31.00、15.08 d。本研究获得了红烧卤牛肉在10～25℃的货架期预测模型,为红烧卤牛肉在不同温度下的贮藏时间选择提供了理论依据。     

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。     

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.     

冰温贮藏对梭子蟹品质影响及其货架期模型的建立

为延长梭子蟹的保存期,以即死三疣梭子蟹为研究对象,以冷藏及冰藏为对照,研究冰温(272K)贮藏对梭子蟹品质的影响,并结合梭子蟹的理化指标变化和零级化学动力学模型与Arrhenius方程,建立梭子蟹货架期预测模型,对其剩余货架期进行预测。结果表明,冰温保鲜可有效缓解梭子蟹品质劣变,在贮藏过程中,总挥发性盐基氮(TVB-N)、菌落总数(TVC)及K值的变化速率均较冷藏、冰藏缓慢,货架期延长了1~2 d;建立的梭子蟹货架期预测模型具有较高的拟合精度,预测值和实测值之间的相对误差小于10%,表明该模型能够准确地预测梭子蟹在特定条件下的剩余货架期。本研究结果为冰温技术在梭子蟹保鲜中的应用及梭子蟹剩余货架期的预测提供了理论依据。     

贮藏环境对鸡蛋新鲜度的影响及鲜鸡蛋货架期预测模型构建研究

为了比较不同贮藏环境条件对鸡蛋新鲜度的影响,将鲜鸡蛋置于不同贮藏温度(5、10、20、30℃)和光照/避光环境条件下,测定鸡蛋质量、哈氏单位、气室、蛋黄系数、浓蛋白含量、蛋白pH值、蛋黄pH值、挥发性盐基氮含量等新鲜度品质指标,分析品质指标与贮藏环境之间的相关性规律,并构建与应用鸡蛋货架期预测模型。结果表明,随着贮藏时间延长,低温(5℃、10℃)贮藏的鲜鸡蛋和避光条件下贮藏的鲜鸡蛋品质优于高温(20℃、30℃)贮藏和光照环境条件下贮藏的鲜鸡蛋,且贮藏温度与鲜鸡蛋质量、哈氏单位、浓蛋白含量、挥发性盐基氮含量等呈显著负相关(P0.01),而与气室变化呈显著正相关(P0.01)。根据贮藏过程中品质变化规律构建的鸡蛋货架期预测模型,为今后鲜鸡蛋贮藏及运输过程中品质分级和下架提供理论依据。     

鲜带鱼不同贮藏温度的货架期预测模型（简报）

为了研究鲜带鱼在冷链流通中的品质变化与货架期,通过不同温度下的贮藏试验研究了鲜带鱼的货架期预测模型。将鲜带鱼贮藏在268、273、278、283和293 K条件下,测定了鲜带鱼的总菌落数、总挥发性盐基氮（T-VBN）、鲜度指标（K值）与感官品质指标的变化。在Arrhenius动力学方程基础之上,建立了菌落总数、总挥发性盐基氮和鲜度指标（K值）与贮藏时间及贮藏温度之间的动力学模型。试验表明一级化学反应动力学模型和Arrhenius方程对总菌落数、总挥发性盐基氮（T-VBN）及鲜度指标（K值）的变化具有较高的拟合精度。菌落总数变化预测模型中的活化能（EA）及速率常数（k0）分别为：71.26 kJ/mol和3.987×1013,挥发性盐基氮变化的活化能（EA）及速率常数（k0）分别为：68.86 kJ/mol和2.159×1012,鲜度指标（K值）变化的活化能（EA）及速率常数（k0）分别为：41.26 kJ/mol和2.539×107。结果表明,鲜带鱼的总菌落数、总挥发性盐基氮（T-VBN）、鲜度指标（K值）随着贮藏时间的延长而增加,且随着贮藏温度的升高而增加迅速,其感官品质指标随着贮藏时间的延长而下降,且随着贮藏温度的升高而下降迅速。该试验建立的带鱼货架期预测模型所获得货架期预测值准确率达到±10%以内,可根据菌落总数、T-VBN值及K值在268～293 K范围内,对带鱼的剩余货架期进行预测。     

猪肉货架期理化预测指标筛选及阈值确定

为筛选能够预测猪肉货架期的理化指标,并确定相应阈值,采集24 h排酸猪肉,分别测定0、2、4、6、8和10℃贮藏温度下猪肉的感官品质、挥发性盐基氮(TVB-N值)、p H值、水分活度(Aw)、色差L*值、a*值和b*值,并记录达到感官可接受终点时的贮藏时间。结果表明,不同温度下TVB-N值、p H值随贮藏时间的延长而升高,Aw、L*值、a*值随贮藏时间的延长而降低,b*值无明显变化;不同温度下感官评定货架期分别为216、168、144、120、96和48 h。TVB-N值、p H值、Aw和a*值能够有效反映猪肉货架期期间品质变化,可作为猪肉货架期的指示指标,各指标阈值分别为22.87 mg·100g-1、6.13、0.9903和6.11。本研究结果为猪肉物流和贮藏期间货架期预测模型建立提供了技术支撑。     

速冻莲藕片贮藏过程中品质变化动力学模型

为了探寻贮藏温度对速冻莲藕片品质的影响及预测其货架期,该文研究在贮藏温度?5、?15和?25℃条件下,速冻莲藕片维生素C、色泽和硬度随着贮藏时间的变化,建立了3个指标变化动力学模型。结果表明:随着贮藏温度的升高,速冻莲藕片维生素C、色泽和硬度的变化速率逐渐增加,?5℃条件下贮藏的速冻莲藕片品质快速下降,?15和?25℃条件下贮藏前期莲藕片品质下降不显著(P0.05),随着时间的延长,?25℃部分玻璃态贮藏的莲藕片品质最佳;不同贮藏温度下速冻莲藕片维生素C和硬度变化符合一级反应,总色差和亮度变化符合零级反应,速冻莲藕片维生素C、色泽和硬度反应速率常数符合Arrhenius方程,并建立莲藕片货架期动力学模型,通过对其验证发现模型拟合度良好(R20.9),能预测速冻莲藕片贮藏期各品质指标变化和不同温度下的货架期寿命。研究结果可为速冻莲藕片低温贮藏品质变化和货架寿命预测提供理论依据。     

双流道泵性能预测的研究

通过对双流道泵叶轮和蜗壳里的水力损失、容积损失、机械损失的分析，提出了双流道泵扬程曲线、效率曲线的性能预测方法。分别给出了双流道泵叶轮和蜗壳内各种摩擦损失、扩散损失，及主要局部损失的计算方法。性能预测实例表明预测结果具有较高的精度。     

Spatial prediction with left-censored observations

Environmental monitoring of contaminants often involves left-censored observations falling below the minimum detection limits (MDLs) of the instruments used to assay their concentrations. Statistical procedures for handling left-censored observations generally assume that the observations are independently distributed. However, data collected over a spatial network of sample sites are likely to be spatially correlated. This correlation structure can be exploited to obtain improved imputations of left-censored observations, and hence improved estimates of environmental parameters. This article applies a Robbins-Monro algorithm for estimating the parameters of a spatial regression model. This algorithm uses importance sampling to obtain conditional simulations of left-censored observations. A predictor for data at unsampled sites is obtained by taking the weighted mean of kriging predictors computed from independent importance samples. The proposed methods are illustrated using data from the South Florida Ecosystem Assessment Project.     

Nonparametric prediction in species sampling

Consider a continuous-time stochastic model in which species arrive in the sample according to independent Poisson processes and where the species discovery rates are heterogeneous. Based on an initial survey, we are concerned with the problem of predicting the number of new species that would be discovered by additional sampling. When the sampling time or sample size of the additional sample tends to infinity, this problem reduces to the prediction of the number of undetected species in the original sample, or equivalently, the estimation of species richness. The topic has a wide range of applications in various disciplines. We propose a simple prediction method and apply it to two datasets. One set of data deals with the capture counts of the Malayan butterfly and the other set deals with identification records of organic pollutants in a water environment. Simulation results are shown to investigate the performance of the proposed method and to compare it with the existing estimators.     

中国土壤温度的空间预测研究

土壤温度栅格数据是很多区域性宏观研究的重要基础,对离散的土壤温度数据进行空间预测分析获取空间上连续的土壤温度数据具有重要意义。本文用我国698个气象站点的年均土壤温度和年均气温数据以及数字高程模型数据,分析不同气象和地形因素对年均土壤温度的影响;根据全国各地可获取数据源的不同,分别用3组不同的影响因素为辅助变量:(1)年均气温;(2)经度、纬度和海拔;(3)年均气温、经度、纬度和海拔,采用回归克里格法预测我国年均土壤温度空间分布。结果表明年均气温、经度、纬度和海拔对年均土壤温度空间变异均有显著影响。土壤温度空间预测结果的准确性检验显示用经度、纬度和海拔预测土壤温度的精度最高,基于年均气温、经度、纬度和海拔预测的稍差,只用年均气温预测的最差。辅助变量数据的精度及其与年均土壤温度的相关性对预测效果的影响较大。     

Spatial prediction on a river network

This article develops methods for spatially predicting daily change of dissolved oxygen (Dochange) at both sampled locations (134 freshwater sites in 2002 and 2003) and other locations of interest throughout a river network in South East Queensland, Australia. In order to deal with the relative sparseness of the monitoring locations in comparison to the number of locations where one might want to make predictions, we make a classification of the river and stream locations. We then implement optimal spatial prediction (ordinary and constrained kriging) from geostatistics. Because of their directed-tree structure, rivers and streams offer special challenges. A complete approach to spatial prediction on a river network is given, with special attention paid to environmental exceedances. The methodology is used to produce a map of Dochange predictions for 2003. Dochange is one of the variables measured as part of the Ecosystem Health Monitoring Program conducted within the Moreton Bay Waterways and Catchments Partnership.     

A method for prediction of soil penetration resistance

A new equation for predicting penetration resistance of soil is presented. The equation contains two main additive terms: the first is a measure of the degree of compactness of the soil and the second gives the contribution of pore water to the soil strength. It is proposed that these terms are applicable to soils of different texture, at different bulk densities and at different water contents. The equation is calibrated and tested using values of penetrometer resistance measured in the field at a range of locations in Poland. Predictions from the equation are compared with predictions from two other published equations. It is shown that the performance of the proposed equation is superior to the other two, at least for the Polish data set used in this work. On the basis of the assumption that the proposed equation is correct, predictions of penetrometer resistance are made using pedotransfer functions to illustrate typical effects of soil texture, bulk density and water content.     

冬小麦产量结构要素预报方法

为优选出最佳的冬小麦产量结构要素预报方法,该研究选择冬小麦成穗数、穗粒数及千粒质量为预报目标,综合考虑种植品种、密度及地区因子,并对气象因子进行膨化统计,得到126个自变量因子,分别采用多元线性回归、因子分析-线性回归及BP(Back Propagation)神经网络等3种方法进行建模分析。结果表明,直接采用各因子进行回归分析无法解决不同自变量间存在的多重共线性问题,而因子分析虽然消除了不同自变量间的多重共线性,但采用因子优化后的10个综合因子分别对3个产量结构要素进行线性回归,得到的预报模型决定系数(R^2)均不足0.500。运用BP神经网络对冬小麦3个产量结构要素进行预报,结果发现,当输入层为126、隐含层为16、输出层为3时,BP神经网络结构最佳,在此结构下,模型的决定系数为0.644,明显优于多元线性回归及因子分析-线性回归法。同时,基于BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素的预报精度平均达85.3%。因此,推荐采用BP神经网络模型对冬小麦产量结构要素进行预报。     

粮食生产水平的内涵解析及其预测方法

粮食生产水平是粮食安全相关研究的焦点之一,但目前对其内涵的界定仍有不同的理解,也缺少一种相对标准的预测方法。为了准确解析粮食生产水平的内涵并建立合理的预测方法,该文以对比分析和数学估计为主要方法,首先以粮食单产、粮食生产能力与粮食生产水平之间的物理关系为切入点,界定了粮食生产水平的实质内涵;进而依据粮食单产与粮食生产水平间的数学关系,以粮食单产数据为基础建立了粮食生产水平的预测方法。并以洞庭湖区8个县为例,计算2007和2008年粮食生产水平预测值,与粮食单产对比分析进行验证,结果表明粮食生产水平与粮食单产的差值符合当年粮食生产情况。在此基础上,预测了2011－2015年洞庭湖区8个县的粮食生产水平。该文可为粮食生产的相关研究提供理论和方法的参考。     

土壤质地空间预测方法比较

土壤质地作为成分数据（compositional data）的一种,其空间插值需满足非负、定和、误差最小和无偏估计4个条件。采用成分克里格法（compositional Kriging）和基于对数比转换的普通克里格法对土壤质地各颗粒组成进行空间预测,均方根误差（root mean squared errors,RMSE）和标准化克里格方差（mean squared deviation ratio,MSDR）分别被用来衡量不同方法的预测精度及模型拟合效果。研究结果表明：对数比转换的普通克里格法和成分克里格法能够保证插值结果满足成分数据插值的4个条件;成分克里格法预测的各土壤颗粒组成的RMSE最小,预测精度最高,其黏粒RMSE值相对于非对称对数比转换的普通克里格法提高将近17%;成分克里格法的变异函数拟合效果总体上好于其他两种预测方法,预测结果极差更宽,更能反映土壤质地各颗粒组成与高程、母质和水域分布的关系。