宅配小青菜貯藏期間貨架期預測模型的建立

宋佳瑋 鞏建華 羅嗣育 郁志芳

(1南京農業大學食品科學與技術學院,江蘇 南京 210095； 2 漢江師范學院生物化學與環境工程系,湖北 十堰 442000； 3泰州上膳源,江蘇 泰州 225300)

小青菜(Brassica chinensisL.)是我國大面積栽培的典型葉菜,因其色澤翠綠,富含維生素、礦物質和膳食纖維[1],適合多種烹飪方式而深受消費者喜愛。 近年來,以電子商務為平臺的生鮮農產品冷鏈物流迎來了發展機遇期,冷鏈宅配因及時、保鮮配送的優勢受到政府、企業和消費者關注。 但在冷鏈宅配過程中,由于冷鏈溫度控制不嚴、波動較大等原因,小青菜的品質極易發生劣變,對小青菜貨架期產生影響,造成不必要的浪費,也給企業帶來了巨大的經濟損失。 因此,對冷鏈宅配小青菜進行冷鏈環節研究,保證產品質量、減少損失率刻不容緩。

目前,冷鏈研究大多集中在冷鏈物流路徑優化[2-4]、冷鏈物流模式[5-6]等方面,而關于冷鏈配送整個過程中溫度、時間對食品影響的研究尚鮮見。 影響冷鏈配送中蔬菜品質的因素有很多,如包裝方式、溫度、濕度、時間等。 張雷剛等[7]研究了不同包裝方式(氣調包裝袋、普通超市食品袋、妙潔保鮮袋)對綠蘆筍貨架期的影響,發現氣調包裝袋通過調控綠蘆筍菌落總數和多酚氧化酶、抗壞血酸過氧化物酶活性可延長其貨架期4～6 d；Oliveira 等[8]對在不同溫度(0、5、10 和15℃)下貯藏的切片蘑菇品質指標進行測定,發現溫度對切片蘑菇的品質有顯著影響(P＜0.05),且0℃貯藏的蘑菇保質期最長；Wrona 等[9]發現在包裝材料中加入綠茶提取物或焦亞硫酸鈉與檸檬酸的結合物均能延長新鮮蘑菇的保質期而不影響其新鮮狀態。

近年來,隨著食品貨架期預測方法的發展,越來越多的數學模型被應用到食品領域,主要包括以溫度為基礎的動力學方程和Arrhenius 方程結合的預測模型[10]、統計學預測模型[11]、以微生物指標為基礎的模型[8]及其他預測模型等。 影響果蔬貯藏品質的諸多環境因子中,溫度是最顯著的因素[12]。 通常情況下,溫度高低與果蔬品質保持呈反比關系,即溫度越高,果蔬品質保持越差,貨架期越短。 動力學方程和Arrhenius 方程結合的模型能夠反映溫度與食品品質變化的關系,且其預測精度高,已被廣泛應用于貨架期預測。 此外,大多數蔬菜的品質變化均可用如光降解、呼吸作用、酶反應等生理指標表示,這些指標均可用動力學方程[12]表示,通過一定條件下獲得的鮮活產品的某種品質指標隨時間變化數據來確定反應的級數和反應速率[13]。 研究表明,不同鮮活產品的品質反應級數不同,但多數符合零級反應或一級反應。 王盼等[14]對在不同溫度下貯藏的香菇品質變化進行分析,發現L?值、pH 值和褐變強度均符合一級反應,并確定褐變強度為預測貨架期的標準指標；Jaiswal 等[15]發現燙漂后的卷心菜抗氧化能力及多酚含量的變化遵循一級動力學反應；謝晶等[16]研究發現,雞毛菜的貯藏過程中零級反應比一級反應更適合描述葉綠素和Vc 的降解規律。

本研究通過模擬冷鏈宅配的流程,分析3、10、20℃下小青菜貯藏期間品質變化,探究包裝方式和溫度對小青菜品質的影響,建立品質變化動力學模型,預測小青菜的貨架期,同時驗證動力學模型的有效性,以期為優化冷鏈配送和保鮮條件提供依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

小青菜(品種為東方18 號；田間生長30 d),由江蘇省泰州市上膳源有機農場提供。 保鮮袋(定制)：材質為聚乙烯,厚度為0.03 mm,規格為長35 cm、寬26.5 cm,封口形式為膠粘自封口,每個袋正反兩面均勻分布直徑0.4 cm 的圓孔24 個。 保鮮盒(定制)：材質為聚丙烯,厚度為0.22 mm,規格為長20 cm、寬14.5 cm、高5.7 cm,封口形式為保鮮膜包裹,保鮮膜材質為聚乙烯,厚度為0.012 mm,每個盒底面分布直徑0.5 cm 的圓孔8 個。

偏磷酸、碳酸氫鈉,均為分析純,購自廣東光華科技股份有限公司；2,6-二氯靛酚,分析純,購自上海瑞永生物科技有限公司。

1.2 主要儀器與設備

CR-400 色彩色差計,日本konica minolta 公司；DJ300 精密電子天平,北京賽多利斯儀器系統有限公司；MIR-254-PC 低溫培養箱,日本松下電器產業株式會社。

1.3 試驗方法

按照田間采收(20 min)→運至加工場地(10 min)→預冷(4℃,3 h)→包裝(4℃,30 min)→暫存(4℃,4 h)→運輸(4℃,4 h)→暫存(4℃,6 h)→配送(4℃,1～6 h)→到戶的流程[17]進行全程冷鏈運輸模擬,冷鏈操作總時間控制在24 h 以內。

試驗分組設計：小青菜大小均勻一致、無病蟲害、無機械損傷,經過嚴格挑選和去除不可食用部分后,分別采用保鮮袋和保鮮盒包裝形成凈菜產品,規格均為300 g。 兩種包裝的批量產品冷鏈模擬結束后,將小青菜隨機分為3 組,每組樣品量為20 袋和20 盒,分別置于3±0.5℃、10±0.5℃、20±0.5℃溫度下,在設定的時間間隔點隨機取3 個平行樣品進行品質分析,直到貨架期終點(貨架期終點的確定是以黃化率達到10%左右為標準)。

1.3.1 小青菜失重率的測定 采用稱重法測定完整包裝產品的失重,按照公式計算失重率：

1.3.2 小青菜色差的測定 以經過白板校準的色彩色差計,按照Ali 等[18]的方法,分別測定小青菜葉片中間脈絡左上部顏色,每組測定30 片葉片,得到小青菜L?值、a?值和b?值,其色澤變化通過總色差ΔE來表示,即：

式中,L?、a?、b?分別表示貯藏期間小青菜色差指標測定值；L0、a0、b0分別表示0 d 時小青菜色差指標的測定值。

1.3.3 小青菜黃化率的測定 取完整包裝,即300 g產品,測定其黃化率。 按照公式計算黃化率：

1.3.4 小青菜維生素C 含量的測定 按照GB 5009.86-2016[19]方法測定。 小青菜樣品重量為10 g,Vc 含量單位為mg·100g-1。

1.3.5 動力學模型的建立

1.3.5.1 動力學模型 大多數蔬菜的品質變化均可用下列動力學方程[13]表示：

式中,Q 為品質質量指標；t 為貯藏時間；k 為化學反應速率；n 為反應級數。

1.3.5.2 Arrhenius方程 Arrhenius 模型的表達式[20]：

式中,T 表示絕對溫度,K；R 表示氣體常數,8.314 J·mol-1·k-1或1.987 cal·mol-1·k-1；Ea 表示活化能；K0表示指前因子。

對式(4)取對數得：

實際應用中,得到至少3 個溫度下的動力學方程后,由方程確定不同溫度下對應的化學反應速率常數(k),通過對速率常數的對數(lnk)和溫度的倒數(1/T)進行擬合,得到表觀活化能(Ea)和指前因子(k0),即品質變化速率與溫度的關系。

Arrhenius 方程與動力學方程結合預測貨架期可以通過2 個步驟實現：首先根據品質變化動力學模型確定反應速率,然后通過擬合的Arrhenius 方程推算出產品貨架期。 貯藏過程中零級動力學模型：

一級動力學模型：

式(7)和(8)中,c(t0)表示樣品起始品質指標；c(t)表示貯藏t時間時的品質指標；t表示貯藏時間,d；K0表示指前因子；T 表示絕對溫度,K；R 表示氣體常數,8.314 J·mol-1·k-1或1.987 cal·mol-1·k-1；Ea 表示活化能。

1.4 數據處理

所有試驗結果均為3 個生物學平行樣品的平均值。 采用Microsoft Excel 2010 軟件進行數據處理,用OriginPro 2016 進行繪圖。 采用IBM SPSS Statistics 19軟件對各指標進行皮爾遜相關性分析,用Arrhenius 方程計算反應活化能和指前因子,建立動力學預測模型,并對其進行驗證。

2 結果與分析

2.1 包裝方式及貯藏溫度對小青菜品質的影響

黃化是蔬菜采后最易發生的現象,組織褪綠黃化是導致其色澤變化的主要原因[21]。 由圖1可知,袋裝小青菜的黃化率均大于盒裝,盒裝和袋裝間存在顯著性差異(P＜0.05),且3℃低溫貯藏可有效延緩小青菜的黃化速率。 由表1、2 可知,貯藏期間,小青菜a?值、b?值、ΔE值均呈上升趨勢。 通過相關性分析發現,黃化率與a?值、b?值、ΔE值成正相關關系。 顏色變化的主要原因是葉綠素脫鎂降解,而低pH 值和高溫均會導致脫鎂反應的發生[22]。

表1 盒裝小青菜a?值、b?值、ΔE 值、黃化率與貯藏時間的關系Table1 The relationship between a?value， b?value， ΔE value， the yellowing rate and storage time of boxed Brassica chinensis L.

水分占葉菜重量的90%以上,其變化對菜品的新鮮程度有重要影響,因此常以菜品的失重率作為評價貯藏品質的指標之一[23]。 小青菜組織柔嫩、易失水,通常常溫下3～4 d 就黃化萎蔫,是采后較易腐爛變質的葉菜之一,其失水萎蔫會導致細胞膜透性增大,進而加快葉片的衰老[24]。 由圖2可知,無論盒裝還是袋裝的小青菜,3、10、20℃條件下分別貯藏至貨架期終點(15、7、3 d)時,失重率均不超過5%；但袋裝小青菜的失重率高于盒裝,這可能與包裝袋具有較多的小孔有關。 基于上述結果,配送與貯藏期間小青菜宜采用盒裝并保持低溫。

維生素C(vitaninc,Vc)作為蔬菜的重要營養成分[25],其含量變化可作為評判蔬菜貯藏效果的重要指標。 由圖3可知,貯藏期間小青菜Vc 含量均有所減少,以3℃貯藏的小青菜Vc 減少量最小,貯藏溫度越高Vc損失越多；盒裝小青菜Vc 含量高于袋裝,且存在顯著性差異(P＜0.05)。 統計分析表明,小青菜Vc 含量與黃化率、失重率之間均存在顯著相關性(P＜0.05),這可能是由于Vc 降解與小青菜的黃化和失重均有關系。 因此,控制黃化和水分損失對保持新鮮小青菜的品質和商品性至關重要,且控制貯藏溫度是關鍵。

表2 袋裝小青菜a?值、b?值、ΔE 值、黃化率與貯藏時間的關系Table2 The relationship between a?value， b?value， ΔE value， the yellowing rate and storage time of bagged Brassica chinensis L.

圖1 包裝方式與貯藏溫度對貨架期終點小青菜黃化率的影響Fig.1 Effect of packaging method and storage temperature on the yellowing rate at the end of shelf of Brassica chinensis L.

圖2 包裝方式與溫度對小青菜貨架期終點失重率的影響Fig.2 Effect of packaging method and storage temperature on the weight loss at the end of shelf of Brassica chinensis L.

圖3 包裝方式與貯藏溫度對小青菜貨架期終點Vc 含量的影響Fig.3 Effect of packaging method and storage temperature on the Vc content at the end of shelf of Brassica chinensis L.

2.2 動力學模型的構建及貨架期預測

2.2.1 小青菜色澤變化動力學模型的構建及驗證 由圖4可知,隨著貯藏時間的延長,小青菜a?值、b?值及ΔE值均呈上升趨勢,小青菜葉片呈現黃化癥狀。 小青菜貯藏溫度與色澤變化速率成正比,其中,20℃貯藏溫度下小青菜的色澤變化明顯快于3℃。對小青菜色澤變化數據進行分析(表3)可知,a?值和ΔE值指標零級反應的決定系數R2大于一級反應,故小青菜a?值和ΔE值的變化符合零級反應；b?值的零級反應和一級反應決定系數R2相差不大,但從反應速率常數(k)來看,更符合零級反應[26]。 綜上,小青菜色澤的變化符合零級反應,即隨著貯藏溫度升高,a?值、b?值和ΔE值的反應速率常數增大,色澤變化也逐漸增大。

圖4 不同貯藏溫度下小青菜色澤變化與貯藏時間的關系Fig.4 The relationship between color change and storage time of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

為預測小青菜的貨架期,通過對lnk 和1/T 進行作圖,根據得到的斜率和截距推算出活化能和指前因子。 活化能的大小決定了化學反應發生的難易程度[26]。 由表4可知,a?值、b?值和ΔE值活化能均較小,分別為4.27×104、4.28×104、4.49×104J·mol-1,表明貯藏期間小青菜色澤變化的反應容易發生。

a?值、b?值、ΔE值的品質變化方程均符合零級反應,分別以a?值、b?值、ΔE值的k0、Ea 值代入零級動力學模型,得到下列貨架期模型：

表3 不同貯藏溫度下色澤的零級、一級反應的速率與決定系數Table3 Reaction rate and determination coefficient of zero-order and first-order reaction at different storage temperature

圖5 不同貯藏溫度下小青菜色澤變化預測值與實測值的關系Fig.5 The relationship between the predicted value and the measured value of the color change of Brassica chinensis L.at different storage temperature

表4 小青菜色澤變化零級反應的指前因子與活化能Table4 Pre-exponential factors and activation energy of zero-order reaction in color change of Brassica chinensis L.

為驗證貨架期預測模型的準確性,設計了獨立的驗證試驗,按照模型建立時的方法,在設定時間點測定小青菜a?值、b?值并計算ΔE值,并將實測值與預測值進行比較,結果見圖5。 3、10、20℃下小青菜a?值、b?值、ΔE值的預測值與實測值相關系數(R2)分別為0.936、0.977、0.978,0.998、0.989、0.996 和0.996、0.998、0.999,均大于0.93 且達顯著性水平。 其中,3℃下的a?值的預測值小于實測值,且相關性較差于其他溫度,這可能是由于低溫下a?值變化緩慢,結果不明顯,導致離散程度較大,但總體趨勢是正確的。 由此表明,與小青菜黃化相關的3 個指標(a?值、b?值、ΔE值)的預測值和實測值之間擬合度好,3 個單一的預測模型均能表現出溫度和貨架期之間的關系,可用于實際小青菜貨架期的預測。

2.2.2 小青菜黃化率變化動力學模型的構建與驗證黃化率能直觀反映蔬菜貯藏過程中的品質變化,可以作為判斷葉菜類品質變化的指標。 由圖6可知,隨著貯藏時間的延長,小青菜黃化率呈上升趨勢,且貯藏溫度越高,小青菜黃化速率越快。 由表5可知,小青菜黃化率零級反應的決定系數之和(2.978 3)大于一級反應(2.854 9),故小青菜的黃化率變化符合零級反應。 求得不同貯藏溫度下小青菜黃化反應速率(k),并對lnk 和溫度T 的倒數(1/T)作圖,得到Arrhenius方程,計算k0和Ea 分別為5.63×105和3.77×104J·mol-1。 小青菜黃化率變化符合零級反應,因此將反應的k0和Ea 代入零級反應貨架期模型,得到模型：

注：T=276 K 時,t=t+14；T=283 K 時,t=t+6；T=293 K 時,t=t+2。 下同。

圖6 不同貯藏溫度下小青菜黃化率與貯藏時間的關系Fig.6 The relationship between yellowing rate and storage time of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

表5 不同貯藏溫度下小青菜黃化率零級、一級反應的速率及決定系數Table5 The reaction rates and determination coefficients for zero-order and first-order reactions of Brassica chinensis L.at different temperatures

對以上模型進行驗證,設計了單獨的試驗測定選定時間點的黃化率,將得到的實測值與模型預測值作圖(圖7),并對小青菜黃化率實測值與預測值進行相關性分析。 結果顯示,3、10、20℃下小青菜黃花率預測模型相關系數分別為0.998、0.995、0.989,均大于0.98,表明相關性高,模型的準確性好,可預測小青菜貯藏期間黃化率隨時間和溫度的變化。

黃化率預測模型與色澤預測模型均是從感官品質方面進行預測,綜合2.2.1 和2.2.2 結果分析可知,ΔE值預測模型精確度最高,黃化率預測模型和b?值預測模型一般,a?值預測模型較差。

圖7 不同貯藏溫度下小青菜黃化率的預測值與實測值的關系Fig.7 The relationship between predicted and measured values of yellowing rate of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

2.2.3 小青菜Vc 含量變化動力學模型的構建與驗證 由圖8可知,隨著貯藏時間的延長,不同貯藏溫度下的小青菜Vc 含量均呈下降趨勢,其中,3℃下小青菜Vc 含量下降速度最慢,說明低溫可以延緩Vc 損失,這與謝晶等[16]對雞毛菜的研究結果一致。 對不同溫度下小青菜Vc 含量進行擬合分析(表6),發現小青菜Vc 含量模型一級反應的∑R2為2.968 1,大于零級反應(2.830 1),說明小青菜Vc 含量變化符合一級反應,這與Huang 等[27]的研究相符。 小青菜Vc 降解速率反應的決定系數為0.986 2,擬合性好,適合用一級動力學模型描述貯藏期間小青菜Vc 損失。 根據一級反應速率k,對lnk 和1/T 作圖,得出Ea 和k0分別為4.30×104J·mol-1和4.07×106。

表6 不同貯藏溫度下小青菜Vc 含量的零級和一級反應的反應速率及決定系數Table6 The reaction rate and coefficient of determination for zero-order and first-order reactions of Vc content of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

圖8 不同貯藏溫度下貯藏的小青菜Vc 含量與貯藏時間的關系Fig.8 The relationship between Vc content and storage time of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

將Ea、k0代入一級動力學模型,得到公式：

對以上模型進行驗證試驗,對得到的設定貯藏時間實測值與由模型得到的預測值進行相關性分析(圖9),得出相關性系數分別為0.991、0.997、0.996,均大于0.9,說明模型擬合性好,準確性高,Vc 含量變化一級動力學模型能夠作為小青菜貨架期Vc 含量的預測模型。

2.3 綜合模型的構建

圖9 不同貯藏溫度下小青菜Vc 含量的預測值與實測值的關系Fig.9 The relationship between the predicted and measured values of Vc content of Brassica chinensis L.at different storage temperatures

由表7可知,小青菜各指標間均存在顯著相關性,KMO 和Bartlett 球形檢驗分析顯示,KMO 系數和Bartlett 檢驗的P值分別為0.810、0.000,KMO 系數大于0.6,且P值小于0.05,拒絕了球形檢驗的假設,故根據Kaiser 規定這些數據可進行因子分析[28]。 對表7數據進行主成分分析,由表8、表9可知,第一個因子的累積貢獻率為95.025%(≥90%),其他因子的重要性逐漸減小。 圖10 為因子和特征值之間的關系,陡直線說明對應因子特征值差值較大,緩直線則說明特征值差值小[29]。 本試驗考察特征值大于1 的成分數,結果顯示只有一個因子的特征值超過1,且其他因子間連線較平緩,故提取一個因子作為主成分。

表7 貯藏期間小青菜品質指標間的皮爾遜相關系數Table7 Pearson correlation coefficient among different quality indicators of Brassica chinensis L.during storage

表8 貯藏期間小青菜品質指標的初始特征值Table8 Initial values of various quality indicators of Brassica chinensis L.during storage

表9 主成分得分系數矩陣Table9 Component score coefficient matrix

圖10 碎石圖Fig.10 Gravel Map

表9為主成分得分系數矩陣,得出因子得分函數：

將因子F 定義為小青菜品質的綜合指標,通過以上公式計算出各貯藏溫度下F值,對其進行貨架期預測。 小青菜綜合指標的變化符合零級反應,對lnk 和1/T 作圖得到Arrhenius 方程,為lnk = 19.492 2-5 129.448 1×1/T,由此可計算出k0和Ea,進而得出小青菜綜合指標的貨架期預測模型：

由于新鮮蔬菜貨架期較短,且受到測定指標時間間隔的影響,因此設定當相對誤差≤10%時,即認為貨架期模型精確度較好。 由表10 可知,不同貯藏溫度下,小青菜綜合指標的預測值普遍大于實測值,且實測值與預測值的相對誤差均小于10%,表明小青菜綜合指標的貨架期預測模型較為精準。

表10 小青菜綜合指標模型的驗證結果Table10 Verification results of a comprehensive indicator model for Brassica chinensis L.

3 討論

新鮮葉菜保鮮和維持商品性需要解決的主要問題為失水、黃化和腐敗,可通過適當的包裝方式抑制新鮮果蔬的生理活動來減緩蔬菜的衰老進程,并減少產品的水分損失,保持營養物質,延長貯藏時間。 密封的環境可導致包裝內部溫度升高和濕度過大,加速葉菜的腐爛,而開孔的包裝方式可改善透水、透氣性能,在生產實踐中得到普遍應用。 Jiang 等[30]以納米包裝材料處理紫背天葵時發現,納米材料結合氣調包裝可以有效保持其品質,延緩衰老；王靜[31]發現打孔膜包裝可以有效延長小青菜和菠菜的貯藏時間,保持其貨架期品質。 本研究中,盒裝方式有效減輕了貯藏期間小青菜失重率、黃化率和Vc 含量的下降,表明該包裝方式能更有效延緩小青菜貯藏期間的品質劣變。 與袋裝相比,盒裝有利于小青菜保鮮,可能與其能較好地保持包裝形態、減少產品損傷、防止包裝內部因濕度過飽和而出現水分凝結有關。

溫度是影響采后蔬菜品質的重要因素之一。 溫度升高會加速呼吸和促進蒸騰作用,加速葉菜體內的物質降解過程,如葉綠素降解速率加快致使葉片發黃、Vc 減少而使其營養價值降低等[32]；溫度升高也能導致乙烯的合成速率加快,進而加快細胞膜衰老進程。本研究結果表明,小青菜貯藏溫度與其失重率、黃化率、色差變化成正比,與Vc 含量成反比；3℃條件下小青菜的貨架期為15 d,而20℃條件下其貨架期僅為3 d,表明適宜的低溫有利于小青菜的貯藏保鮮,這與劉敏[33]、李文文等[34]的研究結果極為相似。

貨架期作為食品壽命的標簽,準確預測食品貨架期不僅能夠保證產品在流通、銷售等過程中質量的穩定,而且也能夠滿足消費者對產品安全、新鮮、營養的更高要求。 本試驗結果表明,小青菜的黃化率和色差變化符合零級反應,Vc 含量變化符合一級動力學反應,這與劉春菊等[26]、Giannakourou 等[35]的研究結果相似。 Arrhenius 方程與動力學規律結合是食品貨架期預測中常用的一種預測方法。 該方法可以通過升高溫度來加快食品腐敗速度,加快試驗進程,從而在高溫下獲取數據建立模型,再通過外推的方法獲得低溫下的貨架期。 因此,本研究采用以零級和一級動力學模型結合Arrhenius 方程建立小青菜貨架期預測模型,能夠較精準地預測貨架期。

目前,有關小青菜貨架期預測模型的建立都是基于單一指標的預測模型,在預測精確度方面存在一定的缺陷。 本研究的綜合模型將與小青菜品質變化相關的指標按照一定的比例代入模型,增加了模型的準確性。 通過對小青菜的包裝方式及冷鏈運輸流程進行模擬,為冷鏈宅配小青菜的包裝方式提供了參考,構建的小青菜貨架期綜合預測模型為小青菜冷鏈宅配和隨后存放期間品質變化預測提供了依據。 本研究建立的預測模型也存在一定的不足,如未考察小青菜品種、季節性、發育程度、批次性等對預測模型建立的影響；模型本身存在缺陷問題,如對低于試驗溫度進行外推時,所求得的活化能誤差會變大,影響貨架期預測值的準確性。 此外,本研究中選擇的貯藏溫度范圍相對較窄,后續應擴大貯藏溫度范圍,并對更多的品質指標進行擬合,建立精確度更高的模型,以期更準確地應用于生產實踐。

4 結論

本研究探究了宅配小青菜冷鏈流通期間溫度和時間對品質的影響,發現貯藏溫度越高,貯藏時間越長,小青菜的失重率和黃化率越高,Vc 損失越快,色澤變化越明顯,較高溫度和較長時間的貯藏不利于小青菜品質保持。 比較兩種包裝方式顯示,盒裝小青菜保鮮效果顯著優于袋裝(P＜0.05)。 依據不同溫度下小青菜品質性狀變化構建的小青菜綜合指標預測模型,具有準確性較高、擬合性好、相對誤差小的特點,這為商業冷鏈配送小青菜提供了技術支持和理論依據。