喬永祥 - 謝 晶 雷 昊

(1. 上海冷鏈裝備性能與節(jié)能評(píng)價(jià)專業(yè)技術(shù)服務(wù)平臺(tái)，上海 201306；2. 食品科學(xué)與工程國(guó)家級(jí)實(shí)驗(yàn)教學(xué)示范中心﹝上海海洋大學(xué)﹞，上海 201306；3. 上海海洋大學(xué)食品學(xué)院，上海 201306)

生菜又稱葉用萵苣，是一種營(yíng)養(yǎng)豐富的綠葉蔬菜，由于生菜中富含維生素、碳水化合物和礦物質(zhì)等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)，常作為蔬菜沙拉食用[1-2]。然而，鮮切產(chǎn)品的退化速度比未加工的原料快得多，由于最小加工方法(去皮、切片、切塊、切碎等)造成了損害，如組織軟化、切割表面褐變，降低營(yíng)養(yǎng)價(jià)值，存在異味和微生物腐敗，在貯藏過(guò)程中通常會(huì)縮短鮮切果蔬的貨架期[3-4]。近年來(lái)，鮮切產(chǎn)品的需求量迅速增長(zhǎng)，但貨架期的限制仍然是鮮切果蔬產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展的最大障礙。因此，本試驗(yàn)擬通過(guò)貨架期模型預(yù)測(cè)鮮切蔬菜流通中品質(zhì)變化，對(duì)其貨架期進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

以溫度為基礎(chǔ)的預(yù)測(cè)模型是食品貨架期預(yù)測(cè)最常用的一種方法，其中常用的方法是Arrhenius方程，該方程可以反映速率常數(shù)與溫度之間的關(guān)系，可以用來(lái)描述品質(zhì)衰變動(dòng)力學(xué)[5-6]。王超等[7]利用Arrhenius方程對(duì)鮮切菠菜的失重率和葉綠素進(jìn)行建模，其動(dòng)力學(xué)回歸模型的相關(guān)系數(shù)R2>0.90，具有很高的擬合精度，可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)鮮切菠菜流通過(guò)程中的因品質(zhì)變化而引起的貨架期變動(dòng)；胡位歆等[8]通過(guò)Arrhenius方程對(duì)草莓的VC和可滴定酸等品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行建模，得到的預(yù)測(cè)模型的相對(duì)誤差分別為2.86%，2.43%，可以很好地預(yù)測(cè)草莓在流通過(guò)程中的貨架期。

然而，對(duì)于由微生物引起的食品衰敗，雖然Arrhenius方程也可以對(duì)其進(jìn)行建模預(yù)測(cè)貨架期，但其準(zhǔn)確性不如Logistic方程、Gompertz方程、Richards方程、Stannard方程、Schnute方程等，其中Gompertz方程可以簡(jiǎn)單且有效地描述微生物生長(zhǎng)趨勢(shì)[9]。鞏玉芬等[10]在不同溫度下分別對(duì)鮮切胡蘿卜、鮮切馬鈴薯、鮮切菠菜的菌落總數(shù)通過(guò)修正的Gompertz方程進(jìn)行曲線擬合，R2均大于0.92，擬合度較高，較好地反映了貯藏過(guò)程中菌落總數(shù)的變化情況；肖璐等[11]利用修正的Gompertz方程在不同溫度下對(duì)鮮切西蘭花構(gòu)建微生物動(dòng)力模型，研究發(fā)現(xiàn)修正的Gompertz方程能較好地描述其假單胞菌的生長(zhǎng)趨勢(shì)(R2>0.95)，通過(guò)建模的貨架期模型的相對(duì)誤差為-6.86%，可以較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)0～20 ℃范圍內(nèi)鮮切西蘭花的貨架期。

雖然前人對(duì)鮮切蔬菜的貨架期做了很多預(yù)測(cè)，但是Arrhenius方程在預(yù)測(cè)蔬菜貨架期時(shí)往往受到蔬菜特性等條件限制，不能兼顧內(nèi)部反應(yīng)的真實(shí)性，導(dǎo)致蔬菜貨架期的準(zhǔn)確性受到影響，而相對(duì)于指標(biāo)測(cè)定，很難控制準(zhǔn)確度，微生物更穩(wěn)定，通過(guò)Gompertz方程預(yù)測(cè)貨架期更準(zhǔn)確[12]。本試驗(yàn)通過(guò)Arrhenius方程對(duì)鮮切生菜的葉綠素以及VC等品質(zhì)指標(biāo)與修正的Gompertz方程對(duì)其菌落總數(shù)在0，5，15，20 ℃進(jìn)行建模，并利用10 ℃下的品質(zhì)指標(biāo)和菌落總數(shù)對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證，比較2個(gè)模型的準(zhǔn)確度，以期能找到更為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)鮮切生菜貨架期的模型，為其在流通過(guò)程中的品質(zhì)變化進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

新鮮生菜：購(gòu)自上海市浦東新區(qū)臨港新城某菜市場(chǎng)，挑選顏色鮮亮、脆嫩、無(wú)腐爛蟲(chóng)害、大小一致的生菜為試驗(yàn)原料。

1.2 儀器與設(shè)備

低溫恒溫培養(yǎng)箱：MIR-554-PC型，日本三洋電機(jī)株式會(huì)社；

超凈工作臺(tái)：VS-1300L-U型，蘇凈集團(tuán)安泰有限公司；

電熱鼓風(fēng)干燥箱：DHG-9053A型，上海一恒科學(xué)儀器有限公司；

全自動(dòng)壓力蒸汽滅菌器：YXQ-LS-30SH型，上海博訊實(shí)業(yè)有限公司；

紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)：WFZ UV-2100型，上海龍尼柯儀器有限公司。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 生菜預(yù)處理 將新鮮購(gòu)買(mǎi)的生菜及時(shí)進(jìn)行處理，挑選光鮮飽滿、大小均勻、無(wú)蟲(chóng)害無(wú)缺損的生菜在自來(lái)水中浸泡5 min，于通風(fēng)陰涼處瀝干1 h，將整顆生菜切成3～5 cm小段，盛放在塑料托盤(pán)中，每個(gè)托盤(pán)80 g左右，用保鮮膜封口，分別保存在0，5，10，15，20 ℃的恒溫恒濕箱中，每組大約準(zhǔn)備8～10盒，以備后續(xù)指標(biāo)測(cè)定。每次試驗(yàn)每組樣品隨機(jī)選擇3盒，測(cè)量其葉綠素含量、VC含量、菌落總數(shù)以及感官品質(zhì)評(píng)分。

1.3.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì) 試驗(yàn)將鮮切生菜分別貯藏于0，5，10，15，20 ℃的恒溫恒濕箱中，試驗(yàn)初期分別隔3.0，3.0，1.5，1.0，0.5 d 測(cè)試一次，末期則依據(jù)品質(zhì)變化情況調(diào)整頻率。每個(gè)指標(biāo)均進(jìn)行3次平行試驗(yàn)，以確保試驗(yàn)數(shù)據(jù)穩(wěn)定可用，最后計(jì)算平均值及標(biāo)準(zhǔn)差。

1.3.3 感官質(zhì)量評(píng)價(jià) 參照King等[13]的方法，修改如下：每次邀請(qǐng)3名經(jīng)過(guò)培訓(xùn)具有一定蔬菜感官評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)的葉菜感官評(píng)價(jià)員組成評(píng)定小組，分別從色澤、質(zhì)地、氣味等方面進(jìn)行打分：9分為清香飽滿、色澤鮮亮、質(zhì)地脆嫩；腐敗褐變嚴(yán)重，有異味為1分。

1.3.4 菌落總數(shù)的測(cè)定 按GB/T 4789.2—2016執(zhí)行。

1.3.5 理化指標(biāo)測(cè)定

(1) 葉綠素含量測(cè)定：采用分光光度計(jì)測(cè)量[14]。

(2) VC含量測(cè)定：采用2,6-二氯靛酚法[15]。

1.3.6 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)分析 各指標(biāo)均做3次平行，均采用Microsoft Excel 2013軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)整理，試驗(yàn)結(jié)果以“平均值±標(biāo)準(zhǔn)差”表示；用Origin 8.0軟件繪圖并擬合曲線，用SPSS Statistics 19.0進(jìn)行差異顯著性分析(P<0.05為差異顯著)。

2 貨架期模型的構(gòu)建

2.1 品質(zhì)變化的模型構(gòu)建

Arrhenius方程作為描述化學(xué)反應(yīng)速率和溫度關(guān)系的經(jīng)典模型已被廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)貨架期?；颈磉_(dá)式為：

K=Aexp(-Ea/RT)，

(1)

式中：

K——速率常數(shù)；

A——指前因子；

Ea——活化能，J/mol；

R——?dú)怏w常數(shù)，8.314 4 J/(mol·K)；

T——絕對(duì)溫度，K。

將品質(zhì)變化動(dòng)力學(xué)模型和Arrhenius方程聯(lián)合應(yīng)用，可以確定特征指標(biāo)的反應(yīng)速率K與貯藏溫度T之間的關(guān)系：

lnK=lnA0+(-Ea/RT)。

(2)

從而得到零級(jí)反應(yīng)模型下鮮切生菜的貨架期：

(3)

式中：

SL0——鮮切生菜的貨架期，d；

C0——特征指標(biāo)初始值；

C——貯藏td時(shí)特征指標(biāo)值。

一級(jí)反應(yīng)模型下的鮮切生菜的貨架期(SL1)：

(4)

2.2 細(xì)菌總數(shù)生長(zhǎng)模型構(gòu)建

應(yīng)用修正的Gompertz模型對(duì)鮮切生菜微生物的生長(zhǎng)曲線進(jìn)行擬合，其表達(dá)式為：

Nt=N0+(Nmax-N0)×exp{-exp[2.718μmax(Lag-t)/(Nmax-N0)+1]}，

(5)

式中：

Nt——貯藏td時(shí)菌落數(shù)，lg CFU/g；

Nmax、N0——最大和初始微生物數(shù)量，lg CFU/g；

μmax——細(xì)菌的最大比生長(zhǎng)速率；

Lag——延滯期，h。

2.2.1 溫度影響微生物生長(zhǎng)的動(dòng)力學(xué)模型 溫度對(duì)微生物生長(zhǎng)參數(shù)影響的模型以Belehradek方程應(yīng)用最為廣泛[16]，表達(dá)式為：

(6)

(7)

式中：

bμ、bλ——常數(shù)；

T——貯藏溫度，℃；

Tminμ、Tminλ——微生物生長(zhǎng)的最低溫度，℃。

2.2.2 菌落總數(shù)貨架期預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建 將式(6)和式(7)代入式(5)可以求得貨架期的預(yù)測(cè)模型SL2，見(jiàn)式(8)。

(8)

式中：

SL2——菌落總數(shù)的貨架期，d；

N0——初始菌落總數(shù)，lg CFU/g；

Ns——達(dá)到貨架期終點(diǎn)的菌落總數(shù)，lg CFU/g。

2.2.3 預(yù)測(cè)貨架期模型的評(píng)價(jià) 菌落總數(shù)的貨架期模型通常用準(zhǔn)確因子(Af)和偏差因子(Bf)來(lái)驗(yàn)證所建預(yù)測(cè)模型的可靠性[17]。Af和Bf分別表示為：

(9)

(10)

式中：

Nobs——試驗(yàn)實(shí)際值；

Npre——利用預(yù)測(cè)模型得到的預(yù)測(cè)值；

n——試驗(yàn)次數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 品質(zhì)指標(biāo)及總菌的變化

由圖1(a)可知，感官評(píng)分隨著貯藏溫度的上升呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，溫度越高下降速率越快。在較高溫度下貯藏，鮮切生菜呼吸作用增強(qiáng)，導(dǎo)致品質(zhì)惡化較快，失去食用價(jià)值，而低溫可以很好地保持其良好的外觀。

圖1 溫度對(duì)鮮切生菜品質(zhì)和菌落總數(shù)的影響Figure 1 Effects of different temperatures on quality and colony count of fresh-cut lettuce

圖1(b)顯示，鮮切生菜貯藏在15,20 ℃下，其VC含量急劇下降，而在0,5 ℃下，下降速率較緩，且差異不顯著(P>0.05)。VC不穩(wěn)定，容易受氧氣、酶、水分活度等因素的影響而被降解[18]，在0,5 ℃等低溫條件下抑制其酶的活性，延緩組織代謝，從而降低了VC的損失。

貯藏期間葉綠素含量的變化如圖1(c)所示，鮮切生菜在貯藏過(guò)程中，葉綠素含量隨溫度的升高逐漸下降，與其他處理相比，0，5 ℃處理組葉綠素?fù)p失速率較緩，差異不顯著(P>0.05)。在貯藏期間光照、溫度、pH等因素是影響葉菜葉綠素含量變化的主要原因，高溫有利于脫鎂反應(yīng)的進(jìn)行，加快葉綠素的降解，而低溫條件下可以抑制化學(xué)反應(yīng)的進(jìn)程，對(duì)葉綠素具有保護(hù)作用[19]。

從圖1(d)中可以看出，鮮切生菜在高溫條件(10，15，20 ℃)下與低溫條件(0，5 ℃)下的菌落總數(shù)變化顯著(P<0.05)，其中高溫條件下第3天菌落總數(shù)就已經(jīng)達(dá)到腐敗上限6 lg CFU/g，失去商業(yè)價(jià)值，而低溫條件下第9天菌落總數(shù)才超過(guò)6 lg CFU/g，因此低溫更適合鮮切生菜的貯藏。

3.2 化學(xué)反應(yīng)動(dòng)力學(xué)模型的建立

3.2.1 動(dòng)力學(xué)分析 果蔬中特征營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)的反應(yīng)動(dòng)力學(xué)大多數(shù)為零級(jí)反應(yīng)或一級(jí)反應(yīng)，本研究采用Origin 8.0 軟件對(duì)葉綠素和VC進(jìn)行線性和非線性擬合，得到不同溫度下的動(dòng)力學(xué)參數(shù)見(jiàn)表1。由表1可知，一級(jí)動(dòng)力學(xué)的相關(guān)系數(shù)∑R2比零級(jí)動(dòng)力學(xué)的更大，說(shuō)明采用一級(jí)動(dòng)力學(xué)模型對(duì)葉綠素和VC進(jìn)行擬合回歸曲線更準(zhǔn)確，因此本研究采用一級(jí)動(dòng)力學(xué)研究鮮切生菜品質(zhì)的動(dòng)力學(xué)變化并進(jìn)行建模。

表1 零級(jí)和一級(jí)動(dòng)力學(xué)反應(yīng)速率常數(shù)K及決定系數(shù)R2Table 1 Zero and first-order kinetic reaction rate constants K and coefficient of determination R2

3.2.2 貨架期模型的建立 根據(jù)鮮切生菜在0，5，15，20 ℃下貯藏過(guò)程中的葉綠素和VC的變化規(guī)律，按照式(4)，以1/T為橫坐標(biāo)，lnK為縱坐標(biāo)，進(jìn)行線性回歸，由于葉綠素和VC一級(jí)動(dòng)力學(xué)模型速率K均為負(fù)數(shù)，因此本試驗(yàn)以ln(-K) 為縱坐標(biāo)進(jìn)行擬合，從而求得指前因子A0、活化能Ea等貨架期預(yù)測(cè)模型參數(shù)，見(jiàn)表2。

表2 品質(zhì)指標(biāo)貨架期預(yù)測(cè)模型參數(shù)Table 2 The parameter of prediction model for the shelf-life

依據(jù)一級(jí)反應(yīng)模型下鮮切生菜的貨架期[式(4)]，得到貨架期模型如下：

葉綠素含量貨架期預(yù)測(cè)模型：

(11)

VC含量貨架期預(yù)測(cè)模型：

(12)

式中：

SLchlo、SLVc——葉綠素和VC的貨架期，d；

C0、C——葉綠素的初始含量和貯藏第t天時(shí)的測(cè)量值，mg/g；

V0、V——VC的初始含量和貯藏第t天時(shí)的測(cè)量值，mg/100 g。

3.3 菌落總數(shù)貨架期模型的建立

3.3.1 菌落總數(shù)生長(zhǎng)的預(yù)測(cè)方程 圖2為利用修正的Gompertz方程擬合，得到鮮切生菜在0，5，15，20 ℃下貯藏的菌落總數(shù)的生長(zhǎng)曲線，不同溫度下的擬合參數(shù)見(jiàn)表3。由表3可知，不同溫度的決定系數(shù)R2均高于0.95，說(shuō)明Gompertz模型可以較好地描述不同溫度下鮮切生菜菌落總數(shù)生長(zhǎng)的S型曲線。鮮切生菜在貯藏過(guò)程中最大菌落總數(shù)變化幅度不大，隨著貯藏溫度的升高，最大生長(zhǎng)速率增大，延滯期縮短。

(13)

(14)

圖2 不同溫度下菌落總數(shù)的生長(zhǎng)曲線Figure 2 Growth curves of total viable count at different temperatures表3 不同溫度下鮮切生菜菌落總數(shù)生長(zhǎng)曲線擬合參數(shù)

Table 3 Fitting parameters of colony growth curve of fresh-cut lettuce at different temperatures

貯藏溫度T/℃最大菌落數(shù)Nmax/lg(CFU·g-1)最大生長(zhǎng)速率μmax/d-1延滯時(shí)間λ/h決定系數(shù)R207.120.0076738.62850.980657.820.0087232.90390.9732156.980.022020.82660.9829206.880.039116.34910.9667

圖3 μmax與溫度的關(guān)系Figure 3 Relationship between μmax and temperature

圖4 λ與溫度的關(guān)系Figure 4 Relationship between λ and temperature

3.3.3 鮮切生菜菌落總數(shù)貨架期模型的建立 有研究[20]表明，當(dāng)生菜中菌落總數(shù)達(dá)到6 lg CFU/g時(shí)，組織會(huì)腐爛變質(zhì)。結(jié)合感官評(píng)價(jià)可知，當(dāng)菌落總數(shù)達(dá)到6 lg CFU/g時(shí)，鮮切生菜色澤暗淡，萎焉褐變嚴(yán)重，達(dá)到感官終點(diǎn)，因此本試驗(yàn)以菌落總數(shù)增殖到6 lg CFU/g為貨架期終點(diǎn)，此時(shí)其最低腐敗水平Ns為6.35 lg CFU/g。將上述參數(shù)代入式(8)得到菌落總數(shù)的貨架期SLG如下：

(15)

依據(jù)式(4)得到Arrhenius方程擬合下的菌落總數(shù)的貨架期預(yù)測(cè)模型SLD如下：

(16)

3.4 貨架期模型的驗(yàn)證與評(píng)價(jià)

選取樣品在10 ℃條件下的貨架期實(shí)測(cè)值，驗(yàn)證該預(yù)測(cè)模型的準(zhǔn)確性。鮮切生菜在貯藏運(yùn)輸過(guò)程中容易褐變黃化、腐敗產(chǎn)生等產(chǎn)生不良感官變化，微生物的污染也會(huì)加快其腐爛變質(zhì)。本試驗(yàn)以葉綠素和VC損失20%時(shí)的狀態(tài)和菌落總數(shù)達(dá)到6 lg CFU/g為鮮切生菜貨架期終點(diǎn)[20-22]，通過(guò)比較實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值來(lái)驗(yàn)證模型SLchlo、SLVc、SLD和SLG的準(zhǔn)確性，結(jié)果見(jiàn)表4。由表4可知，貨架期模型SLchlo、SLVc和SLG的相對(duì)誤差分別為8.89%，4.44%，6.67%，均在10%以內(nèi)，可被接受，而貨架期模型SLD相對(duì)誤差為11.7%，不被接受。與貨架期預(yù)測(cè)模型SLchlo相比，貨架期模型SLVc和SLG的相對(duì)誤差更小，預(yù)測(cè)值更準(zhǔn)確，分別為4.3，4.2 d，說(shuō)明以VC和菌落總數(shù)為特征指標(biāo)建立的貨架期模型優(yōu)于以葉綠素為特征指標(biāo)建立的。

偏差因子和準(zhǔn)確因子可以評(píng)價(jià)以菌落總數(shù)為特征指標(biāo)建立的貨架期預(yù)測(cè)模型的可靠性。表5為根據(jù)式(9)、式(10) 得到的在10 ℃下鮮切生菜的菌落總數(shù)的偏差因子和準(zhǔn)確因子。Ross等[16]研究表明當(dāng)0.90

表4 10 ℃下鮮切生菜的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值Table 4 The measured values and predicted values of fresh-cut lettuce under 10 ℃

表5 10 ℃下貨架期模型SLG和SLD的準(zhǔn)確因子

和偏差因子

Table 5 The deviation and accuracy of the predicted values of fresh-cut lettuce under 10 ℃

貨架期模型貯藏溫度/℃試驗(yàn)次數(shù)(n)偏差因子(Bf)準(zhǔn)確因子(Af)SLG10120.881.25SLD10121.521.98

型SLD的偏差因子為1.52，誤差較大，這也進(jìn)一步說(shuō)明Gompertz模型較Arrhenius方程能更好地反映0～20 ℃時(shí)微生物的生長(zhǎng)趨勢(shì)。

4 結(jié)論

本試驗(yàn)通過(guò)Arrhenius方程和Gompertz模型分別對(duì)鮮切生菜的品質(zhì)指標(biāo)和菌落總數(shù)建立的不同溫度下的貨架期模型可以很好地監(jiān)測(cè)其在貯藏過(guò)程中的品質(zhì)變化和安全性。利用Arrhenius方程對(duì)葉綠素和VC建模得到的品質(zhì)指標(biāo)的貨架期預(yù)測(cè)模型的相關(guān)系數(shù)分別為0.989 1，0.988 0，均大于0.95，說(shuō)明該預(yù)測(cè)模型可以很好地通過(guò)葉綠素和VC等品質(zhì)指標(biāo)的變化情況預(yù)測(cè)鮮切生菜在0～20 ℃范圍內(nèi)的貨架期；Gompertz模型較準(zhǔn)確地描述了鮮切生菜在0～20 ℃范圍內(nèi)的菌落總數(shù)的S型生長(zhǎng)趨勢(shì)，相關(guān)系數(shù)均高于0.95，同時(shí)結(jié)合Belehradek方程建立了菌落總數(shù)的貨架期模型。通過(guò)測(cè)定10 ℃溫度下各指標(biāo)的變化情況，驗(yàn)證貨架期的準(zhǔn)確性，結(jié)果表明：貨架期模型SLVc的相對(duì)誤差比SLchlo小，以Gompertz模型建立的貨架期模型SLG的相對(duì)誤差比SLD小，說(shuō)明以Arrhenius方程和Gompertz模型為基礎(chǔ)分別對(duì)鮮切生菜的VC和菌落總數(shù)建模得到的貨架期模型能較準(zhǔn)確地對(duì)0～20 ℃范圍內(nèi)鮮切生菜的貨架期進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。

[1] 馮雙慶, 趙玉梅. 水果蔬菜保鮮實(shí)用技術(shù)[M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2004: 172.

[2] CHEN Zhao, ZHU Chuan-he, ZHANG Yan, et al. Effects of aqueous chlorine dioxide treatment on enzymatic browning and shelf-life of fresh-cut asparagus lettuce (Lactucasativa, L.)[J]. Postharvest Biology & Technology, 2010, 58(3): 232-238.

[3] KIM D H, KIM H B, CHUNG H S, et al. Browning control of fresh-cut lettuce by phytoncide treatment[J]. Food Chemistry, 2014, 159(11): 188-192.

[4] FERRARIO M, ALZAMORA S M, GUERRERO S. Study of the inactivation of spoilage microorganisms in apple juice by pulsed light and ultrasound[J]. Food Microbiology, 2015, 46: 635.

[5] NOURIAN F, RAMASWAMY H S, KUSHALAPPA A C. Kinetics of quality change associated with potatoes stored at different temperatures[J]. LWT-Food Science and Technology, 2003, 36(1): 49-65.

[6] OWENR F. 食品化學(xué)[M]. 3版. 王璋, 許時(shí)嬰, 江波, 等, 譯. 北京: 中國(guó)輕工業(yè)出版社, 2003: 849-875.

[7] 王超, 劉斌, 鞏玉芬, 等. 鮮切菠菜在不同冷藏溫度下品質(zhì)變化的動(dòng)力模型[J]. 制冷學(xué)報(bào), 2015, 36(6): 98-103.

[8] 胡位歆, 丁甜, 劉東紅. 草莓采后貨架期預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建[J]. 中國(guó)食品學(xué)報(bào), 2017, 17(3): 186-193.

[9] 史波林, 趙鐳, 支瑞聰. 基于品質(zhì)衰變理論的食品貨架期預(yù)測(cè)模型及其應(yīng)用研究進(jìn)展[J]. 食品科學(xué), 2012, 33(21): 345-350.

[10] 鞏玉芬. 不同溫度貯藏對(duì)鮮切蔬菜品質(zhì)變化的影響及其貨架期預(yù)測(cè)模型的建立[D]. 天津: 天津商業(yè)大學(xué), 2014: 40-42.

[11] 肖璐, 范新光, 王美蘭, 等. 基于預(yù)報(bào)微生物學(xué)理論的鮮切西蘭花貨架期預(yù)測(cè)模型[J]. 中國(guó)食品學(xué)報(bào), 2014, 14(9): 141-146.

[12] 張利平, 謝晶. Arrhenius方程結(jié)合特征指標(biāo)在蔬菜貨架期預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J]. 食品與機(jī)械, 2012, 28(5): 163-168.

[13] KING A D, MAGNUSON J, T?R?K T, et al. Microbial flora and storage quality of partially processed lettuce[J]. Journal of Food Science, 1991, 56(2): 459-461.

[14] INSKEEP W P, BLOOM P R. Extinction coefficients of chlorophyll a and B inn,n-dimethylformamide and 80% acetone[J]. Plant Physiology, 1985, 77(2): 483-485.

[15] 李合生. 植物生理生化試驗(yàn)原理和技術(shù)[M]. 北京: 高等教育出版社, 2001: 134-138.

[16] RATKOWSKY D A, OLLEY J, MCMEEKIN T A, et al. Relationship between temperature and growth rate of bacterial cultures[J]. Journal of Bacteriology, 1982, 149(1): 1-5.

[17] ROSS T. Indices for performance evaluation of predictive models in food microbiology[J]. Journal of Applied Bacteriology, 1996, 81(5): 501-508.

[18] 謝晶, 張利平, 高志立, 等. 雞毛菜的品質(zhì)動(dòng)力學(xué)分析及貨架期預(yù)測(cè)模型[J]. 食品科學(xué), 2014, 35(10): 268-272.

[19] 林永艷. 典型葉類蔬菜低溫冷藏工藝的研究[D]. 上海: 上海海洋大學(xué), 2013: 8-15.

[20] 張立奎, 陸兆新, 汪宏喜. 鮮切生菜在貯藏期間的微生物生長(zhǎng)模型[J]. 食品與發(fā)酵工業(yè), 2004, 30(2): 107-110.

[21] THEOFANIA T, EFIMIA D, MARIANNA G, et al. Shelf-life prediction models for ready-to-eat fresh cut salads: Testing in real cold chain[J]. International Journal of Food Microbiology, 2016, 240(2 017): 131-140.

[22] 范新光. 鮮切西蘭花減壓冷藏保鮮技術(shù)與貨架期預(yù)測(cè)模型的研究[D]. 煙臺(tái): 煙臺(tái)大學(xué), 2014: 42-43.

[23] 董慶利, 曾靜, 丁甜, 等. 豬肉中氣單胞菌生長(zhǎng)與失活的Gompertz模型構(gòu)建[J]. 食品科學(xué), 2011, 32(11): 118-122.