不同贮藏温度下养殖大黄鱼货架期预测模型的构建.pdf

第28卷第10期农业工程学报Vol.28No.10
2012年5月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringMay2012267

不同贮藏温度下养殖大黄鱼货架期预测模型的构建

郭全友1,2，王锡昌2，杨宪时1※，姜朝军1，李学英1，迟海1
（1.中国水产科学研究院东海水产研究所，上海200090；2.上海海洋大学食品学院，上海201306）

摘要：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。
关键词：贮藏，温度，预测，货架期，特定腐败菌，预测建模，养殖大黄鱼
doi：10.3969/j.issn.1002-6819.2012.10.042
中图分类号：S983文献标志码：A文章编号：1002-6819(2012)-10-0267-07

郭全友，王锡昌，杨宪时，等.不同贮藏温度下养殖大黄鱼货架期预测模型的构建[J].农业工程学报，2012，28(10)：267－273.
GuoQuanyou,WangXichang,YangXianshi,etal.PredictivemodelconstructionofshelflifeforculturedPseudosciaenacrocea
storedatdifferenttemperatures[J].TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),
2012,28(10):267－273.(inChinesewithEnglishabstract)

所有类型的食品[6-11]，因此需要针对产品自身特点和腐败
0引言
现象，从统计学角度采集大量数据和选择合适数学模型，
随着消费者对食品新鲜度和货架期（shelflife，SL）并对其性能和适用性进行评价，才能保证所开发模型具
等要求的不断提高，如何有效监控和预测食品货架期成有代表性和实用性。
为人们关注的热点[1-2]。水产品品质保障逐渐由传统的终水产品内在和外在因素的差异，导致产品有其自身
端检测转变为从生产到消费整个过程的关键参数的监特有的腐败菌群、腐败范围和腐败特征等，特别对新产
测、控制和记录等预防性措施，对减少供应链中新鲜度品或改进型产品的腐败菌和腐败范围往往还未知晓，进
损失至关重要。其中温度极大地影响水产鲜品中的腐败行相关研究可为理解腐败现象和构建可靠的货架期预测
菌种群及其腐败速率，是良好操作规范下影响鲜鱼货架模型提供基础。同时需要在温度与感官、生化和微生物
期的决定性因素[3-5]。近年来，随着微生物学、数学、统变化间建立关联，探究温度与货架期间的相关性，温度
计学、信息科学等多学科的交叉协同，特别是计算机的对货架期的影响常用腐败速率（rateofspoilage，RS），
普及，用于表述影响食品的关键参数与剩余货架期（rem即货架期的倒数进行测定[12-13]。相对腐败速率（relative
ainingshelflife，RSL）关系的多种动力学模型被开发，rateofspoilage，RRS）模型依据不同温度下的货架期开
如Harri模型、School-field模型、Square-root模型、Exp发的，包括School-field模型、Square-root模型、Expone
onential模型、Gompertz模型、Logistic模型和Baranyintial模型等，该类模型并未考虑不同温度下引起腐败的
模型等，但每种模型都具有不同的适用对象和范围，即