鮮花椒非真空避光貯藏的貨架期預測

張艷,何飛,溫鏗,王海峰,龔霞,李俊,吳銀明

四川省植物工程研究院,四川,內江, 641200

花椒是蕓香科（Rutaceae）花椒屬（Zanthoxylum）植物的果實，是我國傳統的香辛料和中藥材，是中餐中“麻”的唯一來源。按植物學分類，生產實際中主要栽培的花椒屬植物為花椒（Zanthoxylum bungeanum）和竹葉花椒（Zanthoxylumarmatum），花椒鮮果成熟呈鮮紅色，干果為紅色或紫紅色，俗稱為“紅花椒”，竹葉花椒鮮果呈碧綠色，干果為灰綠或深綠色，俗稱為“青花椒”。兩者風味差異較大，主要原因為香氣和麻度不同，青花椒揮發油中含烯 烴、醇、醛、醚種類多，因而香氣具有藥香、清香、辛香的特點，而紅花椒揮發油中含酯種類較多，因而香氣具有椒香、麻香、苦氣的特點[1]。紅花椒的麻度更強，因為酰胺類含量比青花椒大。除揮發油和酰胺類物質外，花椒中典型的生物活性物質還有生物堿、類黃酮、脂肪酸、蛋白質、氨基酸、可溶性糖、木脂素等[2]，開發利用價值高。但花椒采摘后不經過恰當的處理，容易受到微生物、水分、光照、氧化、自身呼吸作用等因素影響，引起活性成分的過度消耗，品質急劇下降甚至變質，在短期內失去食用價值。并且在采摘時節由于花椒的集中上市導致其價格相對較低，而延長花椒的保鮮期進行反季銷售為椒農和商家提供了更大的利潤。

食品貯藏動力學模型的建立，可以反映各種因素（如溫度、壓力、濃度等）對反應速率影響，通過改變計算機中反應條件，優化反應工藝指標，從而達到模擬試驗結果、理解試驗過程（如原有物質降解、新物質形成、質構變化、分子變化）、對食品未來狀態定量化預測和控制食品品質的作用[3]?？梢詭椭庸ふ吒茖W地進行加工工藝設計、食品質量安全控制；通過聯合電子標簽技術可顯示商品的即時營養值和剩余貨架期，實現農產品質量動態實時跟蹤。阿倫尼烏斯方程（Arrhenius）是一種常用的用于描述食品化學基元反應的預測貨架期經典模型，學者將其應用于蜂蜜[4]，表明蜂蜜的黏度在一定溫度范圍內遵從Arrhenius 公式，應用于濕米粉[5]、抹茶[6]、榛子碎[7]、鮮切馬鈴薯[8]、鮮切西藍花[9]、綠色蔬菜[10]、冷凍番茄[11]、番茄醬[12]等食品中,有效預測了一定溫度范圍內食品的貨架期。宋瑩瑩[13]對干花椒在不同包裝不同溫度下的麻味物質降解速率進行了研究，建立了Arrhenius 模型。目前對鮮花椒在貯藏過程中的動力學研究未見報道。筆者在前期進行了包裝方式對鮮花椒感官品質的影響預試驗，篩選出非真空避光包裝為鮮花椒貯藏的適宜包裝方式。在此基礎上，比較了不同貯藏溫度條件下采用非真空避光包裝的鮮花椒總酰胺含量、揮發油含量、感官品質的變化，分別建立花椒酰胺物質貯藏過程的動力學模型和花椒揮發油貯藏過程的動力學模型，為企業在花椒采后生產、保鮮、貯運和銷售過程中的品質監控提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

新鮮采摘的青花椒（九葉青）和紅花椒（漢源花椒）。青花椒從四川省植物工程研究院資中試驗基地采收，由四川省植物工程研究院林果研究所鑒定為蕓香科花椒屬竹葉花椒九葉青(Zanthoxylum armatum‘Jiuyeqing’)。紅花椒從四川省漢源縣采收，加冰袋低溫運回實驗室，經四川省植物工程研究院林果研究所鑒定為蕓香科花椒屬漢源花椒(Zanthoxylumbungeanum‘Hanyuan’) 。

鋁箔包裝袋：食品級BOPP/PET/LDPE 復合膜，規格13 cm×17 cm，厚度0.1 mm，氧氣透過量≤15 cm3/（m2·24 h· 0.1 MPa），水蒸氣透過量≤3.5 g/（m2·24 h）；保鮮袋（PE 膜，厚度：0.02 mm，規格1 5 cm×17 cm）：東光縣鑫鑫塑業公司。

甲醇（色譜純）成都科龍試劑廠。

1.2 主要儀器設備

BCD-215TD GA 電冰箱，青島海爾股份有限公司；DHP-9082 電熱恒溫培養箱，上海浦東榮豐科學儀器有限公司；752 紫外可見分光光度計，上海奧普勒儀器有限公司；KQ5200B 超聲波清洗機（昆山市超聲儀器有限公司）；AB-L 分析天平，梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品處理

將采摘的鮮花椒（青花椒、紅花椒）果實，挑選去除雜質、霉變、蟲蝕、破損果粒，清洗后瀝干水分，裝入鋁箔包裝袋，每個重復稱取鮮花椒50.0 g，常壓封住自封口，將樣品分別在不同溫度條件下（-20、4、25、40℃）貯藏，以鮮花椒在感官上不可接受為貯藏終點，期間定期測定鮮花椒的總酰胺含量、揮發油含量、感官評分。

1.3.2 指標測定

總酰胺含量測定：按照GH/T 1 290—2020 規定的方法進行，采用紫外分光光度法。

揮發油含量測定：按照GB/T 17 527-2009 規定的方法，采用水蒸氣蒸餾法進行。

感官評價：采用9 點標度法，由10 位對花椒質量有豐富經驗的老師打分，打分過程不相互交流?？疾焐珴?、滋味、組織形態、香氣4 項感官指標，各項指標分為9 級，每級5 分，依次累計得分，滿分為45 分，4 項感官指標相加總分為180 分，打分標準見表1?；ń返淖涛对u價[14]是將 2 ?；ń穵A在饅頭中咀嚼品嘗，不咽下，品嘗完1 個樣品用溫水漱口。

表1 鮮花椒感官評定指標體系Tab.1 Indicator system for sensory evaluation of fresh Zanthoxylum

1.3.3 鮮花椒貯藏動力學預測模型建立

構建Arrhenius 方程預測鮮花椒貨架期，通常情況下，食品中的化學成分變化符合零級或一級動力學反應[15]，分別將鮮花椒貯藏過程中的總酰胺含量或揮發油含量的變化進行回歸方程擬合（公式1、2），比較兩個方程的回歸系數R2，選擇R2大的方程級數作為該指標變化的反應級數。

式中，A 為貯藏時間t 時的總酰胺含量/（mg/g）或揮發油含量/（mL/100g）；A0為總酰胺或揮發油含量的初始值；t 為貯藏時間/d；k 為反應速率常數。

根據Arrhenius 方程，反應速率常數k 與溫度T 的關系如下：

式中，kT為熱力學溫度 T 下的反應速率常數(d-1)；k0為指前因子；T 為反應熱力學溫度(K)；R 為氣體常數(8.314 J·mol-1·K-1)；Ea 為活化能/（J·mol-1）；k0和Ea 都是與反應系統內物質的本質特性有關的經驗常數，與反應中物質的量濃度和溫度均無關。

對式（3）取自然對數，得：

不同溫度條件下的速率常數可根據實驗數據求出，再用 lnkT對熱力學溫度的倒數（1/T）作圖，可得到一條斜率為（-Ea/R），截距為lnk0的直線。由此可求出Arrhenius 方程中的活化能Ea 和k0。

結合式（2）和式（4），得鮮花椒的貨架期預測模型如下：

式中，A 為貯藏期終點的總酰胺含量/（mg/g）或揮發油含量/（mL/100g）；A0為貯藏起點的總酰胺含量/（mg/g）或揮發油含量/（mL/100g）；SL 為貨架期預測值(d)。

1.3.4 貯藏終點判定

以感官評價為主，結合酰胺含量和揮發油含量的變化來判定鮮花椒的貨架期終點。

1.3.5 模型驗證

在貯藏第5 d，分別對最適包裝貯藏在4 種溫度條件下的鮮花椒測定總酚含量和揮發油含量，得到的實測值與所建立模型預測得到的理論值進行比較，驗證模型的準確率。

1.3.6 數據處理及分析

以Microsoft Office Excel 2016 對數據進行記錄、整理、制圖，采用 SPSS Statistic 26.0 軟件對試驗結果進行數據統計、顯著性分析、回歸分析。

2 研究結果

2.1 總酰胺含量和揮發油含量的變化

采用非真空避光包裝的鮮花椒在不同溫度貯藏，40 ℃、25 ℃條件下貯藏的樣品每天測定指標，直至貯藏終點，4 ℃、-20 ℃條件下貯藏的樣品每10d 測定指標，測定至第60d，監測過程中的總酰胺含量變化見圖1，揮發油含量變化見圖2，可見，青花椒和紅花椒隨著貯藏期增加，在不同貯藏溫度條件下總酰胺含量和揮發油含量均呈現逐漸下降趨勢，以下降速率大小依次排序為40 ℃＞25 ℃＞4 ℃＞-20 ℃，溫度越高，總酰胺和揮發油的損失速率越快，處理組之間的鮮花椒總酰胺含量差異顯著（p＜0.05）、發油含量差異顯著（p＜0.05），-20℃條件下的鮮花椒的總酰胺含量和揮發油含量顯著高于其他溫度組（p＜0.05），酰胺含量越高代表麻味越明顯，揮發油含量越高代表花椒香氣越濃郁，二者含量越高，說明鮮花椒貯藏效果越好。

圖1 鮮花椒在變溫條件下貯藏期總酰胺含量的變化Fig.1 Change of total fagaramide content in Zanthoxylum during storage at variable temperature

圖2 鮮花椒在變溫條件下貯藏期揮發油含量的變化Fig.2 Change of volatile oil content in Zanthoxylum during storage at variable temperature

2.2 總酰胺和揮發油含量動力學模型的建立

2.2.1 反應級數的確定

大多數食品品質的變化遵循零級或一級反應動力學方程[16]，通過對非真空避光包裝貯藏的鮮花椒中總酰胺含量和揮發油含量與貯藏時間的回歸分析，得到不同貯藏溫度條件下指標與貯藏時間的一元一次回歸方程、反應速率常數k 及回歸系數R2(見表2 和表3)。根據回歸系數R2的大小確定反應級數[17]，選擇各溫度的∑R2值較大的一方作為食品中該物質的變化反應級數。

表2 不同溫度條件下鮮花椒總酰胺反應動力學模型擬合Tab.2 Reaction kinetic model fitting of total fagaramide in fresh Zanthoxylum under different temperature conditions

表3 不同溫度條件下鮮花椒揮發油反應動力學模型擬合Tab.3 Reaction kinetic model fitting of volatile oil in fresh Zanthoxylum under different temperature conditions

對鮮花椒在不同溫度條件下的總酰胺含量變化結果見表2，青花椒∑R2(酰胺零級反應R2=3.6141)＜青花椒∑R2(酰胺一級反應R2=3.782)，可見青花椒中酰胺變化更符合一級反應動力學模型；紅花椒∑R2(酰胺零級反應R2=3.5669)＜紅花椒∑R2(酰胺一級反應R2=3.7595)，可見紅花椒中酰胺變化更符合一級反應動力學模型。

對鮮花椒在不同溫度條件下的揮發油含量變化結果見表3，青花椒∑R2(揮發油零級反應R2=3.5717)＜青花椒∑R2(揮發油一級反應R2=3.6967)，可見青花椒中揮發油變化更符合一級反應動力學模型；紅花椒∑R2(揮發油零級反應R2=3.4541)＜紅花椒∑R2(揮發油一級反應R2=3.5786)，可見紅花椒中揮發油變化更符合一級反應動力學模型。

因此，在本試驗考察條件下，鮮花椒中總酰胺和揮發油的變化規律符合一級反應動力學方程，方程總體線性關系較好，回歸方程擬合度較高。各回歸方程的反應速率常數k 均為負數，說明總酰胺和揮發油含量與時間（t）成負相關，即總酰胺和揮發油含量會隨著貯藏時間的增加而降低。反應速率常數k 是溫度的函數，溫度越高，反應速率常數k 的絕對值越大，從而進一步證實了溫度升高導致鮮花椒中總酰胺和揮發油的損失。

2.2.2 貯藏期動力學預測模型

根據不同貯藏溫度條件下總酰胺和揮發油隨時間的變化規律，建立動力學預測模型。以ln k 為y 值、1/T 為x 值作Arrehenius 曲線（見圖3 和圖4），2 種指標Arrhenius 方程曲線的R2值均大于0.90。由圖5、圖6 中的線性方程的斜率為（-Ea/R）、截距為lnk0計算得到，以總酰胺含量為指標時，青花椒、紅花椒反應的活化能Ea 分別為52 681.66 J·mol-1和49 854.9 J·mol-1，指前因子k0的自然對數ln k0分別為18.13 和17.15；以揮發油含量為指標時，青花椒、紅花椒反應的活化能Ea 分別為49 997.90 J·mol-1和50 618.13 J·mol-1，指前因子k0的自然對數ln k0分別為16.98 和17.08。通過公式(5)計算，得到以總酰胺含量(公式6、7)和揮發油含量(公式8、9)為標準的貨架期模型。

圖3 鮮花椒總酰胺含量的Arrhenius 方程回歸曲線Fig.3 Arrhenius equation regression curve of total fagaramide content

圖4 鮮花椒揮發油含量的Arrhenius 方程回歸曲線Fig.4 Arrhenius equation regression curve of volatile oil content

圖5 非真空避光包裝的青花椒在不同溫度貯藏過程中的感官評分Fig.5 Sensory scores of Zanthoxylum armatum in non-vacuum and dark package during storage at different temperatures

圖6 非真空避光包裝的紅花椒在不同溫度貯藏過程中的感官評分Fig.6 Sensory scores of Zanthoxylum bungeanum Maxim in nonvacuum and package during storage at different temperatures

根據上述貨架期預測方程，在貯藏溫度已知、鮮花椒酰胺或揮發油的初始值和最終值已知的條件下，可計算出這一溫度下鮮花椒的貯藏期，從而對貨架期進行預測。也可根據已知的貯藏溫度、初始值和貯藏期，推算出在該溫度條件下貯藏一定時間的鮮花椒中總酰胺和揮發油含量，從而對貯藏中的鮮花椒品質進行動態監測。

2.3 貨架期終點的判定

根據食品的品質、消費者可接受的狀態或行業標準可以判定食品的貨架期終點[9]。鮮花椒在貯藏運輸和銷售過程中容易出現褐變、風味變淡、腐敗變質等感官變化，因此以感官評價為主，綜合酰胺含量和揮發油含量的變化來判定鮮花椒的貨架期終點。采用非真空避光包裝的鮮花椒在不同溫度貯藏過程中的感官評分見圖5、圖6，可見，青花椒和紅花椒隨著貯藏期增加，在不同貯藏溫度條件下感官評分均呈現下降趨勢，以下降速率大小依次排序為40 ℃＞25 ℃＞4 ℃＞-20 ℃，40 ℃呼吸速率加快，感官品質劣變速度快，而4 ℃和-20 ℃能有效地抑制呼吸作用，延緩衰老，感官評分下降較慢。感官評分的變化趨勢和不同溫度下酰胺含量、揮發油含量變化趨勢基本一致。從色澤、滋味、組織形態、香氣度等多方面綜合考查，當感官評分降為總分的60%(108 分)時，此時消費者的感官不可接受，記為貨架期終點。

此時，需測定達貨架期終點時鮮花椒的總酰胺含量和揮發油含量值，即為特征指標值。經模型S L青花椒-酰胺，S L紅花椒-酰胺，S L青花椒-揮發油，S L紅花椒-揮發油計算，確定鮮花椒中的總酰胺含量為初始量的54%，揮發油含量為初始量的60%，記為貨架期終點。

2.4 鮮花椒預測模型驗證

將鮮花椒采用非真空避光包裝后，分別貯藏在40℃、25 ℃、4 ℃、-20 ℃下，5 d 后測定總酰胺含量和揮發油含量。將測得的值分別帶入公式(6)—(9)，即可得出預測的貯藏期，結果見表4，由表可見，根據模型計算出的預測值和測定出的實際貯藏期值相對誤差在15%以內，表明建立的非真空避光包裝鮮花椒動力學模型有效，可應用于花椒的貯運和銷售。

表4 鮮花椒動力學預測模型驗證Tab.4 Verification of dynamic models for fresh Zanthoxylum

3 結論

將非真空避光包裝的鮮花椒在不同溫度（-20、4、25、40 ℃）貯藏，定期測定感官指標、總酰胺含量、揮發油含量，考察鮮花椒品質的變化規律；以總酰胺含量、揮發油含量為品質指標，構建指標變化的動力學方程模型，并結合Arrhenius 方程進行線性擬合建立貨架期預測模型；通過準確度驗證，表明模型可以有效預測鮮花椒在-20～40℃溫度范圍內的貨架期，為鮮花椒的采后加工運輸銷售提供指導。