新鲜农产品气调贮藏中参数变异性对 O2控制及模型稳健性的深度剖析与关键突破

为解决新鲜农产品气调贮藏中参数变异性对气体控制影响不明的问题，研究人员以西兰花为对象，评估相关参数对 O2控制和模型稳健性的影响。结果显示产品重量和呼吸速率影响最大，模型能有效应对参数变化。该研究为优化气调贮藏提供依据。

　　在新鲜农产品的贮藏过程中，如何有效减少产后损失一直是农业领域的重要课题。气调（MA）贮藏技术通过调节贮藏环境中的气体成分，在一定程度上能够延长农产品的保鲜期。然而，现有的 MA 贮藏箱，尤其是带有透气膜的类型，主要适用于低温环境（3 - 6 °C），一旦遇到温度波动等意外情况，如冷链运输中的温度滥用，就难以发挥其最佳效果，导致农产品在运输和贮藏过程中品质下降。

同时，现有的一些 MA 系统，如美国开发的自动空气清新系统和 Transfresh System 等，虽然在维持 MA 条件方面有一定作用，但存在成本高、依赖气体传感器等问题，对于小批量果蔬运输并不经济实用。此外，一些为小型贮藏系统开发的模型和控制机制，也面临着成本、尺寸和反馈控制依赖气体传感器等挑战。

为了解决这些问题，来自德国莱布尼茨农业工程与生物经济研究所（Leibniz Institute for Agricultural Engineering and Bioeconomy，ATB）、柏林工业大学（Technische Universit?t Berlin）以及印度农业研究委员会 - 中央采后工程与技术研究所（Indian Council of Agricultural Research - Central Institute of Post - Harvest Engineering and Technology）的研究人员 Yogesh B. Kalnar、Cornelia Weltzien 和 Pramod V. Mahajan 等开展了一项研究。该研究旨在评估产品呼吸、供应链温度、气体扩散、产品数量和贮藏体积等参数的变异性对 O₂控制的影响，并探究模型在这些参数变化下的稳健性，研究成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员采用了多种关键技术方法。首先，构建了一个数学模型用于气体控制，该模型整合了产品 O₂消耗速率、O₂扩散速率、贮藏箱体积和产品质量等关键因素。其次，运用蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟和单因素法进行敏感性分析，评估各个参数对 O₂控制和模型稳健性的影响。最后，通过实验对模型进行验证，使用 70 升的贮藏箱装载 16 千克西兰花，模拟实际供应链中的温度变化，监测 O₂和 CO₂浓度。

研究结果

1. BOF 的变异性分析：BOF（blower ON frequency，风机开启频率）呈正态分布，平均值为 47.84 秒，标准差为 3.69 秒。产品重量（W_p）、与呼吸相关的前指数项（R_min）和米氏常数（k_m）是影响 BOF 的最重要参数，三者共同解释了 BOF 变异性的 80% 以上。通过敏感性分析和相关性分析发现，产品重量与 BOF 呈中度至强正相关（r = 0.7），R_min与 BOF 呈中度正相关（r = 0.5），k_m与 BOF 呈弱负相关（r = -0.3） 。
2. O₂浓度的变异性分析：当单个参数（如产品重量）发生变化时，O₂浓度达到设定点的时间会有所不同。正重量变化时，O₂浓度 7 小时达到 3%，负重量变化时则需要 8 小时。多个参数同时变化时，O₂浓度变化趋势与单个参数变化相似。分析还发现，W_p、R_min和 k_m等参数对 O₂浓度调节影响显著，而其他参数如 E_amax、k_O2ON和 k_O2OFF等影响相对较小 。
3. BOF 和 O₂浓度的实验验证：实验结果表明，开发的 BOF 估算模型能够有效地将 70 升贮藏箱中 16 千克西兰花的 O₂浓度维持在 3% 的设定点。西兰花的呼吸速率在新鲜空气和 MA 条件下不同，且随温度变化。实验测量的呼吸速率与预测值匹配良好，平均差异为 2.1%。此外，温度与 BOF 和呼吸速率显著相关，O₂和 CO₂浓度与温度相关性较弱，证明了模型控制气体成分的有效性。研究还发现，风机开启导致的 O₂浓度波动在较高温度下更明显，但模型仍能维持稳定的 O₂浓度 。

研究结论与讨论

该研究通过实验验证了估算 BOF 的模型在考虑西兰花供应链温度变化（1 °C 至 20 °C）时，对参数变异性的适应性。敏感性分析表明，产品重量、前指数因子和米氏常数是影响 BOF 的关键参数，对这些参数的关注有助于提高模型的稳健性。交互分析揭示了参数之间的复杂关系，强调了在未来模型中考虑非线性和交互项的重要性。

验证实验表明，参数变化对 BOF 和 O₂浓度的影响较小且可控，证明了模型在有效管理参数变化的同时，能确保贮藏末期 O₂浓度为 3.5%，CO₂浓度为 15.3% 。这一研究成果不仅证实了 MA 在新鲜农产品贮藏中的优势，还为先进建模技术优化气体交换机制提供了方向，有助于改善果蔬贮藏效果，对农业产后保鲜领域具有重要的理论和实践意义。它为进一步优化气调贮藏技术，减少农产品产后损失提供了有力的支持，有望推动该领域的技术进步和产业发展。