共查询到16条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
以托盘包装冷鲜猪肉馅为研究对象,研究假单胞菌的生长变化与模型构建.结果表明,Gompertz方程拟合获得的假单胞菌生长预测一级模型,相关系数R2值均大于0.99,偏差因子和准确因子分别为0.870和1.149;采用平方根模型研究温度对假单胞菌生长动力学参数的影响,得到温度与最大比生长速率和延滞期方程分别为:√U=0.066 ×[T-(-11.606)]和√1/tUPD=0.059×[T-(-15.42)],其中T∈[0,20],R2分别为0.981和0.811,F统计量检验表明方程具有显著性.构建的生长模型能够较好地预测0～20℃下假单胞菌在冷鲜猪肉馅基质上的生长. 相似文献
2.
以托盘包装冷鲜猪肉馅为研究对象,研究假单胞菌的生长变化与模型构建。结果表明,Gompertz方程拟合获得的假单胞菌生长预测一级模型,相关系数R~2值均大于0.99,偏差因子和准确因子分别为0.870和1.149;采用平方根模型研究温度对假单胞菌生长动力学参数的影响,得到温度与最大比生长速率和延滞期方程分别为:U~(1/2)=0.066×[T-(-11.606)]和(1/t_(LPD))~(1/2)=0.059×[T-(-15.42)],其中T∈[0,20],R~2分别为0.981和0.811,F统计量检验表明方程具有显著性。构建的生长模型能够较好地预测0～20℃下假单胞菌在冷鲜猪肉馅基质上的生长。 相似文献
3.
为快速预测冷鲜猪肉馅中腐败微生物的生长动态,评估冷鲜猪肉馅的预期货架期,以肥瘦肉比例为1∶9的冷鲜猪肉馅为试验材料,建立和验证0、5、10、15、20℃温度条件下热杀索丝菌的生长动力学模型。结果表明,采用Gompertz模型拟合不同温度下热杀索丝菌的生长动态,构建其生长预测模型,该模型总的准确因子和偏差因子分别为0.979和1.025;利用平方根模型拟合温度与最大比生长速率和迟滞期的线性关系,判定系数分别为0.903和0.821,经F统计量检验,表明方程显著。说明构建的生长预测一级和二级模型能够很好地描述0~20℃条件下热杀索丝菌在肥瘦肉比例为1∶9冷鲜猪肉馅基质上的生长动态。 相似文献
4.
不同温度下卤制鸭架中乳酸菌生长模型的建立 总被引：1，自引：1，他引：0
以散装卤制鸭架为研究对象,通过平板计数法对其中乳酸菌在不同恒定温度下的生长状况进行监测,获得乳酸菌在5、10、15、20、25℃下的生长数据。在此基础上运用Gompertz方程式拟合一级动力学模型。随着温度的升高最大比生长速率(μmax)从0.73增加到2.26,延滞期(λ)从4.41减小到0.55,表明温度对乳酸菌的生长有显著影响。分别用Belehradek方程和二次多项式对温度与μmax和λ的关系进行拟合。二次多项式拟合的二级模型的判定系数R2的值优于平方根模型;得到乳酸菌生长的二级模型的判定系数R2的值均接近于1,初步表明模型能够预测5～25℃温度区域内卤制鸭架的乳酸菌数量变化情况。 相似文献
5.
副溶血性弧菌生长预测模型的建立与应用探讨 总被引：5，自引：1，他引：4
通过测定2株副溶血性弧菌4~40℃的生长曲线,研究它们的生长规律,运用预测食品微生物学的方法,分别对它们建立初级和二级预测模型。结果表明,副溶血性弧菌的生长曲线在低温阶段,适用线性回归方程拟合;在适温阶段,生长曲线都呈典型的S形,适合用Gompertz模型拟合。二级模型采用平方根方程的扩展式Ratkowsky3式拟合,根据二级预测模型,分别得出副溶血性弧菌的最低生长温度Tmin,最高生长温度Tmax和最适生长温度。模型验证表明,预测值和实测值的残差都在±0.05范围内,偏差因子和准确因子均在可接受范围内,模型是可靠的。最后,讨论了模型的应用前景。 相似文献
6.
《农产品加工．学刊》2016,(5)
为探讨食源性大肠杆菌的生长特性,通过建立多重耐药型与药物敏感型大肠杆菌(Escherichia coli)在羊肉中的生长动力学模型,在10,15,20,25,35,37℃不同贮藏温度下研究了多重耐药型与药物敏感型大肠杆菌的生长模型。采用修正的Logistic方程拟合大肠杆菌的一级生长模型,在一级方程的基础上建立了大肠杆菌的二级平方根方程,分析了大肠杆菌的生长参数。 相似文献
7.
为建立不同温度条件下沙门氏菌和大肠杆菌在鲜切苹果表面的生长模型,为实际生产提供参考,一级模型Baranyi模型被用于拟合4、10、15和25℃条件下沙门氏菌和大肠杆菌在鲜切苹果表面的生长,二级模型平方根模型被用于拟合温度与最大生长速率之间的关系。结果发现,在4℃条件下,由于沙门氏菌和大肠杆菌生长受到抑制,没有表现出生长,Baranyi模型不能对其生长进行拟合;在10、15和25℃条件下,Baranyi模型的拟合函数的决定系数均大于0.96,均方根误差均小于0.23,同时拟合模型具有统计学意义(P＜0.01);平方根模型的拟合函数的决定系数均大于0.99,均方根误差均小于0.0023,同时拟合模型具有统计学意义(P＜0.05)。结果证明所建立的模型能较好地反映沙门氏菌和大肠杆菌在鲜切苹果表面的生长,表明建立的模型能为鲜切苹果的致病菌防治提供实际指导和参考依据。 相似文献
8.
采用4种数学模型(直角双曲线模型、非直角双曲线模型、修正直角双曲线模型、指数模型)对白及组培幼苗不同生长时期叶片光合光响应过程进行拟合分析,以期筛选出与白及幼苗期相适宜的光响应模型。结果表明:1)4种拟合模型精度以修正非直角双曲线模型最佳。2)光合参数的拟合效果拥有不同的表现。在4种拟合模型中初始量子效率(α)与表观量子效率(AQE)拟合值均在合理范围内,修正直角双曲线模型对白及幼苗最大净光合速率(Pnmax)、光饱和点(LSP)与光补偿点(LCP)的拟合较为准确,而暗呼吸速率(Rd)的拟合采用直角双曲线模型较为合理。3)光合有效辐射(PAR)对植物净光合速率(Pn)、气孔导度(Cond)及蒸腾作用(Trmmol)存在良好的正向线性关系,与胞间二氧化碳浓度(Ci)存在一定的负向线性关系。 相似文献
9.
《中国农学通报》2018,(31)
为突破文献中小麦春季条锈病预报基本上建立在冬春季旬月气象因子基础上的研究预测,改善预报模型的预报准确率和时效性,本研究利用2008—2015年河南南阳小麦条锈病周报资料的动态发病面积及动态气象因子,通过划分发病时段和计算发病速率2种方法进行动态预测研究。结果表明:建立的3个发病时段预报模型拟合预测率分别为90%(发病流行始期)、95%(发病流行发展期)、94%(发病流行盛期);发病速率的动态预测模型拟合预测准确率分别为r1(发生面积速率)70%、r2(发生面积+防治面积的速率)80%、r3(发生面积+防治面积/2的速率)90%。本研究的预测模型提升了小麦条锈病发病预报准确率和时效性。 相似文献
10.
川西北大穗大粒型小麦灌浆规律研究 总被引：1，自引：0，他引：1
摘要：本文研究大穗大粒小麦籽粒灌浆干物质积累模型及灌浆特性与粒重的相关分析。结果表明：小麦籽粒干重变化呈“S”曲线,灌浆速率和籽粒水分含量均呈正态曲线。最大灌浆速率Rmax,渐增期(R1)快增期(R2)和缓增期速率(R3),渐增期持续天数(T1)是影响粒重的重要参数,各阶段灌浆速率与持续时间呈显著负相关。因此在大穗大粒高产小麦栽培和育种中可通过选育高灌浆速率,尤其是高快增期灌浆速率的品种;通过适当的栽培措施协调灌浆速率与持续时间的矛盾,增加缓增期灌浆速率而提高粒重 相似文献
11.
工夫红茶萎凋中温度对鲜叶失水率影响的预测模型 总被引：1，自引：1，他引：0
为了研究温度对工夫红茶萎凋过程中鲜叶水分散失的影响,构建鲜叶失水率变化的预测模型,本试验在相对湿度为60%~65%的萎凋条件下,检测设定萎凋温度（20,25,30,35℃）下鲜叶的失水率,明确萎凋温度、萎凋时间及鲜叶失水率的相关关系。进而以化学反应动力学和阿伦方程(Arrhenius)为基础,得到鲜叶失水率和温度之间关系的预测模型(R 2＞0.98)。对该模型的验证试验表明,模型预测值和试验真实值吻合良好(P =4.538%),利用模型能预测鲜叶在萎凋过程中水分散失的规律,进而判断鲜叶达到萎凋适度的时间,对工夫红茶萎凋工艺优化,具有重要理论价值和指导意义。 相似文献
12.
AquaCrop模型在东北黑土区作物产量预测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
东北黑土区是我国玉米和大豆生产基地,为了实现利用AquaCrop模型优化管理和预测产量,本文基于作物小区田间试验和大田观测数据,采用OAT(one factor at a time)法分析了该模型参数的敏感性,率定了敏感性高的参数,并对率定后的模型进行了验证。结果表明:玉米和大豆产量均对影响经济产量的收获指数十分敏感,二者虽然对冠层和根系生长参数都敏感,但有所差异:玉米对冠层衰减系数(canopy decline coefficient,CDC)更为敏感,而大豆则对限制冠层伸展的水分胁迫系数曲线的形状因子(shape factor for water stress coefficient for canopy expansion,Pexshp)更为敏感;玉米因根系深对最大有效根深(maximum effective rooting depth,Zx)更敏感,大豆因根系浅对根区根系伸展曲线的形状因子(shape factor describing root zone expansion,Rexshp)更敏感。由于玉米需水量大,对冠层形成和枯萎前的作物系数(crop coefficient before canopy formation and senescence,KcTr,x)和归一化水分生产力(normalized water productivity,WP*)很敏感,大豆则是一般敏感。率定后模型模拟玉米产量与实测产量的回归系数由0.34提升至0.89,模拟大豆产量与实测产量的回归系数由0.80提升至0.88。进一步用大田实测产量的验证结果表明:预测的玉米与大豆产量与实测产量间回归方程的决定系数(coefficient of determination,R2)分别为0.775和0.779,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为1.076 t hm^–2和0.299 t hm^–2,标准均方根误差(normalized root mean square error,NRMSE)分别为0.097和0.178,模拟效率(model efficiency,ME)分别为0.747和0.730,率定后的AquaCrop模型能较精准地模拟东北黑土区玉米和大豆产量,可用于产量预测或优化管理。 相似文献
13.
14.
小波分析在大豆叶绿素含量高光谱反演中的应用 总被引：7，自引：0，他引：7
实测了不同水肥耦合作用下,大豆冠层高光谱反射率与叶绿素含量数据,并对光谱反射率、微分光谱与叶绿素含量进行了相关分析;采用叶绿素A与叶绿素B诊断波段构建了特定植被指数,对叶绿素A、叶绿素B进行了回归分析;采用小波分析对采集的光谱反射率数据进行了能量系数提取,并以小波能量系数作为自变量进行了单变量与多变量回归分析,对叶绿素含量进行估算。经分析发现,叶绿素A、B与光谱反射率在可见光与近红外波段的相关系数的变化趋势基本一致——在可见光谱波段呈负相关,近红外波段呈正相关,红边处相关系数由负变正。特定色素植被指数可以提高大豆叶绿素估算精度（R2>0.73）;小波能量系数回归模型可以进一步提高大豆叶绿素含量的估算水平,以一个特定小波能量系数作为自变量的回归模型,叶绿素A其确定性系数R2为0.76,叶绿素B为0.78;以4变量与9变量回归分析结果表明：叶绿素A实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别大于0.85、0.89;叶绿素B实测值与预测值的线性回归确定性系数R2分别为0.86、0.90。 相似文献
15.
利用山西省忻州市日光温室的室内小气候观测数据及气象站资料,用BP神经网络及逐步回归法建立以多种输入变量的不同天气条件下的日光温室内最高温度、最低温度的模型。结果表明,利用BP神经网络及逐步回归法建立的模型R2均在0.96以上,RMSE与AE大部分在2℃之下。利用逐步回归方法在模拟日光温室内晴天最高、最低温度和寡照的最高温度精度较高,利用BP神经网络模型在多云的最高、最低温度与寡照的最低温度模拟的精度较高。选择精度更好的模型对日光温室的极端气温做准确的预测,可为山西省设施农业的管理和调控及小气候预报提供支持。 相似文献
16.
基于逐步回归与BP神经网络的日光温室温湿度预测模型对比分析 总被引：4，自引：2，他引：2
为构建较准确的日光温室温湿度预测模型,于2011-2013年冬季(1月、2月、12月)天津市宝坻区开展温室内外环境监测试验,并建立3种天气类型(晴、多云、阴)下3个时段(0-8时、8-17时、17-23时)逐步回归与BP神经网络温室内温湿度预测模型。结果表明:1)温室内气温逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为88%,平均均方根误差(RMSE)为2℃;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于3℃的平均准确率Rate(≤3℃)为94%,平均均方根误差(RMSE)为1.6℃。应用BP神经网络建立的气温预测模型相对更为准确稳定。2) 相对湿度逐步回归模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为81%,平均均方根误差(RMSE)为5.7%;BP神经网络模型9种情况下模拟值与实际值的绝对误差小于6%的平均准确率Rate(≤6%)为80%,平均均方根误差(RMSE)为6.7%。两类模型均不适宜预测8-17时日光温室相对湿度,而17-23时与0-8时应用逐步回归建立的湿度预测模型相对更准确稳定。 相似文献