植物基肉制品营养组成分析与评价

为充分了解国内外市售植物基肉制品营养品质现状,筛选了国内外30种市售植物基肉制品,对其营养组成、营养质量指数(INQ)和营养当量值(NEU)进行了分析,通过相关性分析、主成分分析和聚类分析的方法,建立了植物基肉制品营养素组成综合评价模型,并进行了分级分类评价。结果表明,市售植物基肉制品以植物基鸡块、植物基牛排等半成品为主,营养评价指标主要包括能量(140.85~1076.00 kJ/100 g)、蛋白质(5.20~25.00 g/100 g)、脂肪(1.00~22.00 g/100 g)、碳水化合物(1.40~24.58 g/100 g)和钠元素(313.00~1080.00 mg/100 g),有的还特别标识含有膳食纤维、钙元素和铁元素等。聚类分析发现,高蛋白(≥12.00 g/100 g)产品有23种,占比76.67%,以植物基牛排、植物基鸡块为主;低脂肪(≤3.00 g/100 g)产品有植物基香肠和植物基猪肉共2种,占比6.67%;低碳水化合物(≤5.00 g/100 g)产品有11种,占比约36.67%,包括植物基鸡块、植物基猪肉和植物基牛排等。相关性分析显示,植物基肉制品的能量和NEU值呈极显著正相关(P<0.01),二者与蛋白质含量、碳水化合物含量和INQ值呈极显著负相关(P<0.01)。利用植物基肉制品营养素组成综合评价模型F=0.674 F_(1)+0.175 F_(2)+0.151 F_(3)计算产品综合得分,将30种产品分为4类,综合得分越高,其营养品质越好。

植物基肉制品营养品质研究现状

植物基肉制品产业发展对于有效缓解因人口增加而带来的动物肉短缺,改善居民营养健康,减少环境污染等具有重要意义,并将成为碳达峰和碳中和的新先锋。健康是消费者选择植物基肉制品的最主要原因,植物基肉制品的蛋白质含量可高达30%以上(猪肉的3倍),是一种高蛋白、低脂肪的营养健康食品。然而,目前植物基肉制品与动物肉相比还存在一些营养方面的差距,如B族维生素、硒元素、锰元素等微量营养素含量低,锌元素、铁元素及其它维生素仍需进一步均衡、强化,消化吸收特性尚不明确。本文概述植物基肉制品产业发展现状,通过分析植物基肉制品营养品质及其影响因素,提出改良对策,为其营养品质评价与提升提供参考。

酶法改性技术及其在植物基肉制品中的应用研究进展

植物蛋白经挤压结构重组可形成具有类似动物肉品质特征的植物基肉制品,作为动物肉的有益补充,对实现蛋白质高值化利用和保障高效供给具有重要意义。但目前的植物基肉制品还存在产品弹性不足、结构松散、多汁性较差等突出问题,多以碎肉形式用于肉丸、肉饼、饺子等肉制品添加物,尚不能完全满足我国消费者的需求。酶法改性技术具有安全、高效、绿色等特点,可对蛋白质结构进行修饰改性,改善产品质构和风味等品质,已广泛应用于肉制品的研究和产品开发,在植物基肉制品中也展现出良好的应用前景。本文总结动植物蛋白之间化学结构与功能特性的差异,分析酶法改性对蛋白质结构修饰改性的机理并列举其在肉制品中的应用,综述酶法改性结合挤压技术工艺在植物基肉制品中应用的最新进展,以期为我国新型植物基肉制品的研发和品质提升提供参考。

不同来源豌豆分离蛋白高水分挤压特性

高水分挤压技术(水分含量40%~80%)制备的植物基肉制品具有更接近动物肉质构品质的特征,其中,以豌豆蛋白为原料的应用备受关注。然而,不同来源的豌豆分离蛋白(pea protein isolate,PPI)品质功能特性差异明显,高水分挤压特性尚不明确,这不利于豌豆蛋白在植物基肉制品中的开发应用。为探究PPI原料品质及冷却成型温度对高水分挤出物品质的影响,该研究选取了5种商业PPI,探究其组分含量、粒径、溶解性、凝胶性等差异,并探究了在不同冷却成型温度条件下(65、90℃)的高水分挤压特性。结果表明,PPI的原料品质、冷却成型温度与挤出物的质地品质密切相关,溶解度高(21.24%~25.51%)且凝胶性强(0.84N~1.14N)的PPI更有利于纤维结构的形成(组织化度>1.5),同时发现,较低的冷却成型温度下,溶解度与组织化度呈显著正相关(P<0.05),提高冷却成型温度后,PPI挤出物结构更加致密,能够显著提高PPI挤出物的弹性(P<0.05),溶解度与组织化度呈显著正相关(P<0.05),凝胶强度与组织化度呈极显著正相关(P<0.01)。该研究为豌豆蛋白在高水分挤压植物基肉制品产品创制中的应用提供支撑。

城市道路林对细颗粒物(PM2.5)的阻滞作用解析

【目的】分析细颗粒物(PM2.5)的动态变化格局及城市道路林对其的阻滞作用,并进一步探索何种配置的林带所发挥的防尘抑霾效果最佳。【方法】选取了3种结构共12种配置模式的城市道路林,首先分析了林带内外PM2.5的日动态、年际动态和水平空间的变化规律;然后通过减尘率评价不同模式林带对PM2.5的阻滞作用;最后通过减尘率和小气候因子进行Pearson相关性分析,探讨影响植被减尘率的可能因素。【结果】PM2.5日动态变化呈早晚高中间低的趋势,峰值出现在8:00和18:00,10:00和14:00最低;年动态规律表现为冬季最高,其次是秋季和春季,夏季最低。PM2.5在林带内水平空间中的变化规律因季节不同而有所差异,春夏季节,林缘至林内呈逐渐递减趋势;秋冬季节,林缘至林内25 m处呈递增趋势,在25~30 m处下降且低于林外林缘处。对PM2.5减尘率最高的是乔灌草结构,其次是针阔混交乔木结构,单排乔木结构的减尘率最低;春夏季,12种道路林对PM2.5阻滞率为正值,秋冬季只有A5(针阔混交乔木)、B1~B3(单排乔木)和C2、C3(乔灌草)为正值,其余均为负值。小气候因子与PM2.5关系存在季节差异,PM2.5浓度在春秋冬季与风速呈显著负相关(P<0.05),春夏季与温度呈显著正相关(P<0.05),秋冬季与相对湿度呈正相关(P<0.05);林地PM2.5阻滞率在秋季和温度呈显著正相关(P<0.05),在秋冬季和相对湿度呈显著正相关(P<0.05),林地阻滞率和风速相关性不显著。【结论】在城市道路林建设中合理增加林带宽度及加大常绿针叶乔木和灌草的比例对于降低PM2.5质量浓度效果显著。

珍稀濒危树种陆均松天然种群结构与空间分布格局

为研究陆均松(Dacrydium pectinatum)种群生存现状及分布格局,对BWL、DLS、JFL三种不同分布区域的陆均松天然种群进行了调查,分析了其天然群落乔木层物种多样性及优势种组成、龄级结构及分布格局三个方面的空间异质性,结果表明:(1)三种陆均松天然群落乔木层物种丰富度及多样性指数均较高,基本表现为BWL>JFL>DLS,且远高于中高纬度温带及亚热带森林群落;群落内多为小密度种群,少有占绝对优势地位的树种,符合热带山地雨林物种组成的一般规律。(2)龄级结构有所差异,BWL和JFL种群呈衰退趋势,共同特点是幼年树数量较少,成年和老年树比例较高;DLS种群幼年树数量在所有个体中比例最高,属于增长型种群。(3)BWL和DLS种群整体呈聚集分布,幼年至老年阶段由聚集分布转变为均匀分布,JFL种群整体及不同发育阶段均呈均匀分布状态;聚集强度表现为DLS>BWL>JFL,幼年树>成年树>老年树。陆均松是热带山地雨林的关键种和建群种,对研究海南热带雨林的起源及其区系特征具有重要意义,针对其生存现状,可根据实际情况,利用人工辅助措施如开辟林窗、合理疏伐等方式进行保护及更新复壮。

划破草皮对不同地形高寒草甸草原植被特征的影响

在青藏高原东缘东祁连山高寒草甸草原开展平地和坡地划破草皮试验,研究了划破草皮对植物群落特征及地下生物量的影响。结果表明:划破处理对平地土壤含水量的改良效果显著优于坡地。划破处理增加了平地禾本科优势度而降低了坡地莎草科优势度。增加了平地禾本科高度,降低了坡地莎草科高度。平地和坡地划破区杂类草密度显著低于对照区,平地禾本科密度显著增加。与对照区相比,两种地形划破草皮都能减少杂类草生物量,平地划破区禾本科生物量显著增加,地下生物量/地上生物量显著大于对照区。说明划破草皮在平地是一种有效的改良措施,而在坡地改良效果不显著,建议在使用划破草皮技术改良高寒草甸草原时,应因地制宜,充分考虑制约条件。

基于无人机LiDAR的杉木树冠上部外轮廓模拟与可视化研究

[目的]基于无人机激光雷达(LiDAR)点云数据提取杉木树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),并进行树冠上部外轮廓模拟与可视化,为树种识别提供树木冠形特征。[方法]利用LASTools开源工具从激光雷达点云数据生成无孔洞的冠层高度模型,使用LiDAR360软件,采用局部最大值法检测树冠顶点,基于CHM种子点对点云进行单木分割,并在ArcGIS下手动选取杉木单株点云样本,用Python编程对“欠分割”样本进行单木纯化(之后全部编程方式自动化处理);提取纯化后单株样本的树冠上部结构参数(树冠顶点、树高、冠幅和上部冠长),再对单木点云按照一定高度间隔进行分层切片,使用宽度百分位数法提取单木树冠上部的相对着枝深度、枝条长度作为模型变量,以相对着枝深度分层分别建模与验证样本按照3倍标准差法剔除异常外轮廓点,选取二次多项式、幂函数和指数函数3个基础模型进行模型拟合与验证,最后采用最优拟合模型进行样地尺度的三维可视化。[结果]无人机激光雷达综合单木检测率为79.63%,结合实测参数与提取结果进行相关分析,树高线性回归R^(2)为0.8905,冠幅线性回归R^(2)为0.8456;二次抛物线、幂函数和对数函数拟合R^(2)分别为0.8070、0.8170、0.8060,幂函数对杉木树冠上部外轮廓的拟合效果更优。[结论]在高林分密度条件下,单木点云的有效提取纯化对客观描绘树冠形状非常重要;基于无人机激光雷达拟合的杉木树冠上部外轮廓反映了杉木的树冠上部形态,可为杉木的树种识别提供参考。

基于无人机可见光和LiDAR数据的单木树种识别

以亚热带林业实验中心年珠实验林场为研究区,以无人机可见光和LiDAR数据为数据源进行树种识别。基于CHM和可见光数据进行单木分割,对可见光数据和LiDAR数据进行特征提取,构建多特征集合;基于单木对象选择随机森林和支持向量机2种分类器进行分类识别,并利用混淆矩阵对不同数据源不同特征组合的12种方案进行精度评价,比较不同特征组合和分类器对树种分类精度的影响。结果表明:将基于CHM分割和多尺度分割结合的单木分割效果较好,满足单木树种识别需求。支持向量机的精度高于随机森林分类器,经过随机森林特征筛选之后精度优于未进行特征筛选的结果,总体平均精度提高1.45%,可见光和LiDAR数据结合较仅使用单一数据源平均精度提高了6.01%。特征筛选能减少维度灾难,有效难避免过多特征造成的冗余现象,进一步提高分类器的性能和效率。相对于随机森林分类器,支持向量机在对于多维的样本集以及训练样本有限的情况下,能够表现出更好的性能。多源数据结合能将不同数据源优势有效结合,提高分类精度。

向日葵对苯胺废水的光合生理响应及净化效果

为探讨向日葵对苯胺废水的耐受性及其应用于苯胺污染废水植物修复的可行性,采用水培试验方法,以美国油葵1号为材料,研究了不同苯胺浓度胁迫对向日葵光合和叶绿素荧光参数的影响,以及向日葵对苯胺的吸收、积累和净化效果。研究发现:100 mg/L的苯胺对向日葵的净光合速率(P_n)、气孔导度(L_s)和蒸腾速率(T_r)有显著的促进作用,而对生长与叶绿素荧光相关参数无显著的影响。当苯胺浓度升高到200—400 mg/L时,向日葵的鲜重、净光合速率(P_n)、实际光化学效率(Φ_(PSⅡ)),最大光化学效率(F_v/F_m)以及光化学淬灭系数(qP)比对照组显著降低,而胞间CO_2浓度(C_i)显著升高,NPQ呈现出先升高后降低的趋势,并在苯胺浓度为200 mg/L时达到最大值。综合分析表明,当苯胺浓度升高到200 mg/L到400 mg/L时,苯胺对向日葵的净光合速率的抑制以非气孔因素为主。当苯胺浓度为500 mg/L时,导致向日葵死亡。另外,向日葵对100 mg/L苯胺废水中苯胺的去除率最高,达到80.97%。苯胺主要在向日葵的地上部分积累,随着苯胺浓度的升高,向日葵中叶片苯胺的浓度逐渐升高,茎中的苯胺含量变化不显著,而根中的苯胺含量较低。

结合无人机可见光和激光雷达数据的杉木树冠信息提取

以年珠实验林场为研究区,以无人机可见光正射影像和激光雷达数据为数据源,采用分水岭分割与面向对象结合的方法提取不同郁闭度下杉木单木树冠信息,并对提取精度进行验证首先采用面向对象法基于无人机可见光影像提取树冠区域,然后基于构建的CHM进行分水岭分割获取单木树冠初步分割结果,最后基于初步分割结果对树冠区域进行二次分割,提取单木树冠信息。结果表明:不同郁闭度林分条件下单木树冠信息提取效果较好,其中单木树冠提取F测度分别为88.07%~95.08%和78.57%~88.29%;提取的树冠面积与实测面积建立的线性回归模型,R2分别为0.859 1和0.736 7,RMSE分别为2.49 m^(2)和3.29 m^(2);提取的冠幅与实测冠幅建立的线性回归模型,R;分别为0.830 6和0.724 6,RMSE分别为0.46 m和0.57 m。基于无人机可见光影像采用面向对象多尺度分割法提取树冠区域很好的消除了样地内裸地及林下灌木等因素的影响;同时,无人机Li D-AR数据能够更加精确的区分单木信息,2种数据源结合发挥了二者的优势,提高了单木树冠的提取精度。本研究可为快速获取不同郁闭度林分下单木树冠信息提供参考。

连作对杨树人工林土壤呼吸及各组分的影响

土壤呼吸是整个陆地生态系统碳循环的关键过程之一。以山东大汶河沿岸沙地不同连作代数杨树人工林(1代林、2代林和3代林)为研究对象,利用ACE自动土壤呼吸监测系统(UK),对3种林分一个生长季(4—10月)的土壤呼吸速率及温湿度进行测定,同时采用壕沟法对3种林分的土壤呼吸进行组分分离,并对土壤呼吸及各组分与土壤温湿度的关系进行模型模拟。结果表明:3种林分的土壤呼吸速率(RS)、自养呼吸速率(R_A)和异养呼吸速率(RH)的月变化均为明显的单峰格局;生长季内,3种林分R_A贡献率月差异明显,平均贡献率为40.04%;RS及其组分与5 cm处土壤温度存在显著指数关系,与土壤体积含水量没有相关性,土壤温度与土壤体积含水量的复合模型对土壤呼吸速率变化解释能力为80%~94%;3种林分生长季平均土壤呼吸速率分别为3.12、3.08和2.66μmol/(m2·s),3代林RS和RH均显著低于1代林和2代林。连作导致杨树人工林地土壤呼吸速率减弱,土壤理化性质和微生物量的差异是导致林分间土壤呼吸速率差异的主要原因。揭示连作对杨树人工林土壤呼吸及各组分的影响,以及作用机制,为全面探究杨树人工林连作效应及土壤碳循环,提供数据支撑。

水热参数组合对大豆蛋白-鱼糜共混高水分挤压过程及产品品质的影响

高水分挤压技术是制备具有类似动物肉纤维结构和质地的新型植物基肉制品的前沿热点技术。本实验以大豆分离蛋白(soy protein isolate,SPI)和金线鱼鱼糜为原料(80∶20,m/m),探究水热参数组合(物料水分质量分数65%、70%、75%,挤压温度125、135、145℃)对高水分挤压过程中单位机械能耗(specific mechanical energy,SME)和模口压力的影响,以及对挤出物品质的调控作用。结果表明:在实验所用水热参数组合条件下,高水分挤压过程中,鱼糜凝胶以颗粒形式填充在混合凝胶中,并会影响带有取向性的凝胶结构形成。物料水分质量分数增加的同时提高挤压温度会导致高水分挤压过程中的SME从783.40 kJ/kg显著降低到410.96 kJ/kg(P<0.05),模口压力从7.79 MPa显著降低到1.60 MPa(P<0.05)。水热参数组合作用显著影响SPI-鱼糜混合挤出物的品质,与挤压温度相比,物料水分质量分数影响效果更为显著,当物料水分质量分数为70%、挤压温度为145℃时,挤出物组织化程度达到最大(2.36)。多项式拟合结果表明,水热参数组合条件下,高水分挤压过程中的SME和模口压力与SPI-鱼糜混合挤出物硬度、咀嚼度、凝胶强度、持水性和剪切力具有非线性相关关系。本研究可为实现植物蛋白和动物蛋白优势互补、开发动植物蛋白结合的替代蛋白类新产品提供参考和借鉴。

面向三江保护区植被类型识别的最佳波段组合研究

[目的]针对高分六号影像数据面向植被类型、特别是湿地植被信息识别的最佳波段组合进行研究,为高分六号数据在湿地资源监测中的进一步应用提供参考。[方法]以三江国家级自然保护区为对象,基于高分六号影像数据,结合当地植被特点,开展保护区植被类型识别中的最佳波段组合研究。从影像信息特征、最佳指数因子以及光谱特征曲线和地物可分性角度进行综合分析,获取基于GF6/WFV数据的三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。同时,通过对比实验,利用支持向量机分类方法,对样区的植被类型进行信息提取,证实了结果的可靠性。[结果]波段组合4(R)-5(G)-1(B)识别植被类型精度最高。总体精度为89.15%,Kappa系数为0.8463。[结论]波段组合4(R)-5(G)-1(B)为三江保护区植被类型识别的最佳波段组合。本研究可为东北地区湿地保护区的退耕还湿工程监测提供参考。

不同气象条件下道路景观林对大气颗粒物浓度的影响

文章以山东省泰安市针阔混交道路林和阔叶混交道路林为研究对象,于2016—2017年,分别在道路、林缘、林内和林外进行不同粒径颗粒物的观测,研究两种混交林在不同气象条件下对颗粒物的影响。结果表明,气象条件显著影响道路景观林对颗粒物的削减作用,且对不同粒径颗粒物削减作用不一致。在"晴朗微风"和"雨后晴天"气象下,从道路到林外,颗粒物浓度呈下降趋势,而在"阴天"和"雾霾"气象下呈上升趋势。在"晴朗微风"和"雨后晴天"气象下,两种道路林对颗粒物均存在一定程度的削减作用。在"晴朗微风"气象下,针阔混交林对PM_1的削减率显著高于阔叶混交林;在"雨后晴天"气象下,阔叶混交林对TSP和PM_(10)的削减率显著高于针阔混交林。在"阴天"和"雾霾"气象下,两种混交林对颗粒物的聚集程度都较高,针阔混交林显著高于阔叶混交林。

蜂花粉成分及功能研究进展

蜂花粉是指蜜蜂从被子植物雄性花药和裸子植物小孢子叶上的小孢子囊采集的花粉粒,经过蜜蜂加工而成的花粉团状物。蜂花粉作为一种自然资源,营养物质全面而均衡,有微型营养库之美誉,本文对蜂花粉的营养成分、活性成分以及药理功能等方面进行综述。

汽车轨迹跟踪模型预测控制的加速求解方法

针对汽车轨迹跟踪模型预测控制求解中存在的规模较大、求解效率较低的问题,提出一种基于时域分解的加速计算方法提高求解效率.首先引入全局一致性变量,将模型预测控制中邻接控制周期的时域耦合约束转化为全局一致性约束,实现时域解耦;随后在交叉方向乘子法框架下推导了时域分解后优化问题的分块更新方法,并设计了分块更新数值求解问题的停止准则,从而将大规模优化问题转化为小规模子问题;最后搭建了Simulink-CarSim平台进行了算法的仿真验证.仿真结果表明,在求解精度不变的情况下,求解耗时下降24.21%,从而实现模型预测控制问题的加速求解.

海南岛霸王岭陆均松天然群落物种多样性及地形因子的解释

环境因素的筛选对物种多样性格局的形成具有重要影响,分析物种多样性-环境关系对于森林的可持续经营具有重要意义。本研究以海南岛霸王岭陆均松(Dacrydium pectinatum)天然群落为对象,通过样方取样方法获取物种多度数据,从物种丰富度、α多样性指数、优势种群空间格局及种间关联性等方面分析了群落特征,并通过物种多度矩阵与地形因子矩阵建立RDA模型,旨在分析该群落物种多样性现状,探讨影响物种分布的可能因素,并提出保护对策。结果表明:群落内乔木有187种,灌木39种,草本36种;α多样性指数表现为乔木层>灌木层>草本层的趋势,且远高于中高纬度的森林群落,但均匀度较低,群落内多为小密度种群,各种群的重要值均较低,少有占绝对优势地位的树种。10种优势种群均表现为集群分布,且聚集强度和种间关联性关系密切。Spearman分析表明,霸王岭陆均松天然群落的结构及多样性不稳定,未来的演替过程中可能会出现激烈的种间竞争和频繁的物种更替现象。RDA模型结果显示,冠层郁闭度、海拔和坡向是解释该研究区物种分布的主要驱动因素,冠层郁闭度的影响作用最显著。鉴于此,针对该研究区域的物种多样性现状及物种-环境关系,采取人工辅助措施如开辟林窗增加光的利用率,合理疏伐提高幼苗幼树成活率,以达到多样性保护的目的。