深海鲣鱼(Katsuwonus pelamis)低温热泵联合干燥技术优化及品质分析

为了提高深海鲣鱼(Katsuwonus pelamis)干制品的质量,采用低温热泵联合干燥技术,对深海鲣鱼干制品的色差值、复水比、细菌总数、T-VBN值以及能耗值等指标进行分析测定。实验结果表明,低温热泵联合干燥技术较传统单一干燥技术在干燥效果、干燥能耗以及投入设备成本等方面更具有优势。进一步对影响低温热泵干燥技术的因素主要包括填物料量、循环风速、干燥室温度和相对湿度等进行优化。研究结果表明:深海鲣鱼(500g左右)在干燥室相对湿度控制35%、干燥室温度为45°C、装填物料量为8kg、循环风速为2.5m/s时候干燥效果最佳,并且节能效果明显,能耗降低达到35.2%。该成果的成功开发对降低水产品干燥过程中的耗能问题具有促进作用。     

鲣鱼(Katsuwonus pelamis)肌肉蛋白在热处理过程中的营养变化及功能性评价

为研究鲣鱼在热处理过程中背部肌肉营养成分变化情况,测定鲣鱼背部肌肉的水分、灰分、蛋白质、氨基酸、脂肪、脂肪酸及矿物质元素等指标的含量,并对其进行了氨基酸评分。结果表明:蒸煮前后的鲣鱼背部肌肉蛋白质含量分别为24.56%、20.42%,脂肪含量分别为1.03%、2.37%,灰分含量分别为1.97%、0.74%,水分比重均达60%以上。生鲣鱼肌肉的必需氨基酸总量高达499.9mg/g,熟鲣鱼肌肉的必需氨基酸总量达到412.4mg/g,均不含限制性氨基酸,熟鲣鱼肌肉的必需氨基酸含量低于鸡蛋蛋白质的必需氨基酸模式,但高于FAO/WHO推荐的学龄前儿童体内的必需基酸模式;而生鲣鱼肌肉的必需氨基酸含量均超过了两个参考必需氨基酸需要量模式;生鲣鱼背部肌肉的DHA和EPA含量为29.9%,熟鲣鱼肌肉的含量更高,为32.3%;生、熟鲣鱼肌肉K元素含量最高,也含有丰富的微量元素,如Fe、Cu、Zn、Se等。因此,热处理前后的鲣鱼背部肌肉均为高蛋白、低脂肪、矿物质丰富,味道鲜美的理想食品。     

基于BP神经网络的中西太平洋鲣鱼渔场预报模型构建与比较

根据1998-2013年中西太平洋鲣鱼围网生产统计数据以及海洋环境数据,采用BP人工神经网络模型,分别以初值化后的单位捕捞努力量渔获量(CPUE,Catch per unit of effort)和捕捞努力量(Fishing Effort)作为中心渔场的表征因子,并作为BP模型的输出因子,以时间因子、空间因子、海洋环境因子(包括海表温度SST、海面高度SSH、Nino3.4区海表指标及叶绿素浓度Chl-a)等作为输入因子,构建22个BP神经网络模型,以最小拟合残差作为判断标准,比较渔场预报模型优劣。实验结果,以捕捞努力量为输出因子的模型的最小拟合残差均小于以CPUE为输出因子的模型,表明捕捞努力量更适合作为表征中心渔场的因子;同时,拟合残差的平均值随着输入因子的增加而减少,表明本研究所选的时间、空间、海洋环境因子等对鲣鱼中心渔场预报均极为重要。其中,以月份、经度、纬度、SST、SSH、Nino3.4a、Chl-a为输入因子,以初值化后的捕捞努力量为输出因子,结构为7-5-1的BP神经网络模型预报精度为最高,影响因子的重要性从高到低依次是经度、Chl-a、SST、纬度、NINO3.4a、SSH、月份。     

鲣鱼肝脏酶解物对高果糖大鼠的降压活性研究

研究鲣鱼肝脏酶解物对大鼠血压的影响,提高低值水产品加工副产物的利用价值.SD大鼠按体重和血压随机分为3组,每组7只.用高果糖饲料饲喂SD大鼠,建立高血压大鼠模型,实验组大鼠饲料中添加5%鲣鱼肝脏酶解物(KPLH),分别于第2周和第4周时测定清醒状态下大鼠尾动脉收缩压.喂食4周后腹主动脉采取全血,分离血清,试剂盒测定大鼠血脂、血糖、血清脂联素、瘦素和胰岛素浓度.KPLH摄食2周后大鼠血压较模型组降低9%(P<0.05),4周后KPLH摄食大鼠血压较模型组降低15%(P<0.05).KPLH摄食显著提高血液中脂联素浓度(169%,P<0.01),胰岛素抵抗指数(HOMA-IR)恢复至正常水平(P<0.01).大鼠胰岛素抵抗性得到明显改善.血清脂联素浓度与血压之间的相关性解析表明,KPLH引起的血压升高抑制作用与脂联素升高有显著的相关性.KPLH可改善大鼠胰岛素抵抗性,提高血液中脂联素浓度,具有抑制血压升高的作用.     

基于不同环境因子的中西太平洋鲣鱼资源丰度灰色预测模型构建

鲣Katsuwonus pelamis广泛分布于各大洋热带和亚热带海域,其中以中西太平洋资源量最为丰富。综合评价环境因子对鲣鱼资源量的影响,构建科学的资源预报模型可为我国可持续合理开发该鱼种提供参考。本研究利用1998—2013年中西太平洋渔获量数据,以单位捕捞努力量渔获量(CPUE)为资源相对丰度指标,利用灰色关联方法分析鲣鱼资源相对丰度与环境因子之间的关联度,选取合适的环境因子,并基于不同环境因子构建不同的灰色预测模型对鲣鱼资源相对丰度进行预测,比较选择最优模型。结果表明, 中西太平洋鲣鱼的产量逐年递增,而CPUE在年间有着较大的波动。灰色关联分析认为,海表面温度与CPUE的平均关联度最大,其次为Nino3.4区海表温度距平值,其他的环境因子与CPUE的关联度较小。基于多环境因子的预测模型中,包含所有因子(海表面温度、海表面高度、叶绿素质量浓度a和Nino3.4区海表温度距平值)的模型M1有着最佳的拟合效果,实际值与预测值的相对误差为6.475 2,相关系数为0.687 4;而基于单一环境因子的预测模型中,去除11月SST数据的模型S2有着最佳的拟合效果,实际值与预测值的相对误差为7.419 2,相关系数为0.791 0。相比多环境因子的预测模型,单一环境因子预测模型有着较高的稳定性,实际值与预测值直接相关性也较高,可以作为中西太平洋鲣鱼资源相对丰度预报的最优模型。     

基于捕捞努力量的中西太平洋鲣鱼围网渔业入渔预测分析

中西太平洋是全球主要的鲣鱼（Katsuwonus pelamis）围网作业渔场,渔场极易受到海洋环境的影响,但渔场分布在众多岛国的管辖海域,如何科学指导企业准确入渔是重要的研究课题。本文根据1995-2012年中西太平洋鲣鱼围网捕捞生产统计数据,选取产量最高的22个海区（5°×5°）,结合Niño3.4区海表温度距平值（SSTA）和作业海域表温（SST）,研究中西太平洋鲣鱼围网渔场的空间分布规律,同时,以各海区捕捞努力量（作业次数）所占的百分比为入渔指标,建立基于环境因子的入渔决策模型。研究认为,中西太平洋鲣鱼捕捞努力量在纬度方向上主要分布于5°S~5°N,其累计捕捞努力量占所有作业海区的87.4%,其中以130°~140°E经度范围为最高,其捕捞努力量占22个海区的45.08%。入渔指标与Niño3.4区的SSTA、作业海域SST均符合正态模型（P<0.01）,Niño3.4区的SSTA最适值为0.25℃,作业海域SST最适值在29.5℃左右。对预测和实际排名前十的海域进行统计发现,预测值与实际值基本一致。研究认为,所建立的入渔预测模型可有效指导企业的渔业生产,为提高企业生产效率提供支撑。     

中西太平洋鲣鱼渔业研究进展

为研究中西太平洋鲣鱼渔业的科学研究现状,以"skipjack"和"pacific"为关键词,在Web of Science数据库进行文献检索,对相关的文献记录进行统计,并对不同的研究方向进行了综述。结果共查到到相关文献104篇,其中多是对鲣鱼的生物学现状研究,主要围绕其年龄生长、性腺成熟和摄食情况进行了全面分析;也有一定量的论文对鲣鱼渔场的渔情预报研究,围绕渔场与极端气候变化关系、渔场与不同层次环境因子之间的关系开展分析;同时中西太平洋渔业委员会也开展了鲣鱼的资源评估工作,积累了多年的资料,对中西太平洋的鲣鱼资源有了基本的了解。今后应着重开展加工―捕捞―销售一条龙式的产业方式来发展鲣鱼渔业,通过分析鲣鱼可能的洄游路线确保合理利用该资源;利用更加高精度的数据进行渔场预报分析,进一步完善不同方法 CPUE标准化方式,以更好地评估中西太平洋鲣鱼资源。