1-MCP两次处理对寒富苹果腐烂调控及货架品质的影响

目的 探求贮藏前、后施用不同浓度1-MCP（1-甲基环丙烯）对寒富苹果货架期的生理品质和控制病害等方面的效果,并筛选出最佳浓度。方法 以寒富苹果为实验材料,采后立即用1-MCP（含量为1 μL/L）对其进行处理,于精准温控库贮藏6个月后出库,再分别用3,5 μL/L的1-MCP进行熏蒸处理,以7 d为周期,测定寒富苹果的腐烂率、抗病性相关酶活性、生理指标、贮藏品质等。结果 与对照组（CK）相比,1-MCP组能显著降低寒富苹果的腐烂率,提高抗病性相关酶的活性,减缓呼吸强度和乙烯释放速度,减小可滴定酸、可溶性固形物及Vc的流失;维持果实硬度。1-MCP+3组和1-MCP+5组可以显著抑制果实的腐烂速率,显著提高抗病性相关酶活性,并有效保持醛类物质的含量,但对于可溶性固形物、可滴定酸和Vc的保留效果不及1-MCP组。结论 贮藏前的1-MCP处理可以调控苹果的生理指标、贮藏品质等,贮藏后的1-MCP处理可以显著地抑制腐烂病害的发生,并提高抗病性相关酶的活性。贮藏前使用1-MCP（1 μL/L）处理,冷藏后出库时再次使用5 μL/L的1-MCP处理其结果最佳。     

寒富苹果高产栽培技术

寒富苹果是东北地区种植比较广泛的一种抗寒性较强的苹果品种。该种果树品种短枝性明显,结果枝组紧凑,果实个头较大,全体通红,品质优良。最近几年,大连市普兰店区安波镇结合地区资源优势,积极发展寒富苹果产业,农民群众经济收入进一步提升,依靠种植寒富苹果,切实带动了地区农业经济发展。本文主要结合实际情况,就寒富苹果高产栽培技术进行了分析,希望通过本次研究对同行有所助益。     

提高寒富苹果附加值的几种方法

为了解决近两年来寒富苹果价格下跌的问题,主要应通过生产SOD寒富苹果,富硒寒富苹果,果实套袋来增加寒富苹果增加值。     

寒富苹果的育成及其社会效应

抗寒优质苹果新品种－寒富，既有近似富士苹果的优良果实品质、又有明显超过国光苹果的树体抗寒性及适应环境能力。区域试验与扩大试栽的实践已经表明，寒富苹果不仅是优质大苹果适宜栽植范围内苹果更新换代的优良品种之一，而且更适合在寒冷地区替代中小型苹果进行优质果生产。     

大孔树脂纯化寒富苹果渣多酚工艺优化

通过研究10种大孔树脂对寒富苹果渣多酚的静态吸附及解吸性能,筛选出一种最佳的大孔树脂,并利用这种树脂对寒富苹果多酚的纯化工艺进行优化。结果表明:HPD-826型树脂有较好的吸附和解吸性能,经实验确定其纯化苹果多酚的最佳动态吸附条件:苹果多酚提取液pH为5,浓度在0.5～0.8mg/mL之间,上样速度1mL/min;最佳洗脱条件:洗脱液为60%的乙醇溶液,解吸温度20℃,洗脱流速0.5mL/min。在此条件下,纯化样品的多酚纯度为52.26%。     

基于神经网络算法用质构特性指标预测寒富苹果贮藏品质

应用BP神经网络,通过苹果质构特性指标(硬度、可恢复形变、黏性、内聚性、咀嚼性)来预测苹果贮藏品质(出汁率、可溶性固形物、总酸、固酸比)的方法,来建立苹果品质的预测模型。将寒富苹果分别置于温度为0℃和20℃的贮藏条件下,分别测定苹果在贮藏期间的品质的变化。以苹果质构特性指标为输入,品质指标为输出确定网络拓扑结构,训练所建立的苹果品质的神经网络模型。仿真结果表明:该神经网络模型用质构特性指标能预测苹果品质,同时通过2组非样本数据来验证该模型,其预测值与实测值的相对误差在5%以下,故能够实现用质构值评价苹果品质的目的。     

基于质构特性分析对寒富苹果贮藏品质的预测

应用BP神经网络,通过苹果质构特性指标(硬度、可恢复形变、黏着性、内聚性、咀嚼性)来预测苹果贮藏品质(出汁率、可溶性固形物、总酸、固酸比)的方法,建立苹果品质的预测模型。本实验将寒富苹果分别置于温度为0℃和20℃的贮藏条件下,分别测定苹果在贮藏期间品质的变化。以苹果质构特性指标为输入,品质指标为输出确定网络拓扑结构,训练所建立的苹果品质神经网络模型。仿真结果表明:该神经网络模型用质构特性指标能预测苹果品质,同时通过2组非样本数据来验证该模型,其预测值与实测值的相对误差在5%以下,故能够实现用质构值评价苹果品质的目的。