1.1材料
2004年9月～2009年4月对取自生产厂家（宁德），批发（上海）和零售市场（上海）的15批次冰鲜养殖大黄鱼进行鲜度评价，产地均为宁德市三都湾。层冰层鱼6～10h运达生产厂家（宁德）或上海的实验室后0，3，5，7，8，10℃贮藏，根据感官，化学和微生物指标综合判断货架期。
1.2样品处理
每次随机抽取3ind试样鱼，先进行生鱼感官评价，然后采用GB/T181082000的取样方法。
1.3感官，化学和微生物指标
感官评价，菌落总数（totalviablecounts，TVC），假单胞菌（Pseudomonas）数，产H2S菌（H2S2producingbacteria）数，嗜冷菌（Psychrotrophs）数，三甲胺（trimethylamine，TMA），挥发性盐基氮（totalvolatilebasicnitrogen，TVBN）和货架期判定方法参照文献.
1.4相对腐败速率模型的构建与评价
式1为相对腐败速率（relativeratesofspoilage，RRS）计算公式，温度对货架期的影响程度用指数相对腐败速率模型（ExponentialRRSModel，ERM）（式2）来计算，采用准确度（式3）和偏差度（式4）对模型的适合度（goodnessoffit）进行评价。准确度和偏差度两者均由几何平均值得到，准确度是衡量预测值和实测值之间的差异，偏差度用来检查预测值的上下波动幅度。式1～式4中，SL为货架期（shelfLife，d），T为温度（℃），Tref为参考温度（℃），K为常数，A为温度特征系数，RRS（pre）为RRS预测值，RRS（obs）为RRS实测值，n为数据数量。
1.5货架期预测模型构建与评价
用相对误差对货架期预测模型进行评价。式5为指数腐败货架期模型，式6为指数腐败剩余货架期模型，式7为相对误差计算公式，其中SL为货架期（shelflife，d），T为温度（℃），Tref为参考温度（℃），A为温度特征系数（同式1中A），RSL为剩余货架期（remainingshelflife，d），ST为经历的时间（d），Tn为温度（℃），SL（pre）为货架期预测值（d），SL（obs）为货架期实测值（d）。
1.6数据处理
用Excel和SPSS（version11.5）进行数据处理和分析。
2结果与分析
2.1 0～10℃冷藏养殖大黄鱼的鲜度和货架期冷藏初始阶段，品质损失主要是由于自溶酶作用引起的，与微生物活动无关。其后，适应低温环境的腐败菌逐渐占据优势地位，产生TMA，硫化物，有机酸，醛酮类等腐败臭味和异味代谢产物，TVBN和TMA通常作为判定海水鱼类腐败代谢产物的化学指标。货架期受革兰氏阴性嗜冷细菌（假单胞菌，腐败希瓦氏菌，不动杆菌和莫氏杆菌等）的生长和生化活动的影响较大，初始菌数和包装条件也是影响货架期的重要因素。综合考虑影响产品货架期的因素，依据感官评分，微生物和化学指标判断0，3，5，7，8和10℃冷藏养殖大黄鱼货架期分别为17.8±2.5，13.2±3.0，9.3±1.1，8.2，7.0和5.4±1.3d。货架期终点时菌落总数，假单胞菌数，嗜冷菌数和产H2S细菌分别为6.64～7.60，6.24～6.96，6.16～6.90和6.14～6.62lgcfu/g，TVBN和TMA数分别为27.15～30.12mg/100g和8.44～10.83mg/100g.
2.2相对腐败速率模型（ERM）的构建与评价
当准确度=1.0时，表明实测值与预测值是相同的，当准确度>1时，表明实测值与预测值存在差异性。虽然ERM模型成功验证的上限还未建立，但当RRS准确度因子达到1.3时，表明实测值与预测值存在较大偏差。
2.3货架期预测模型构建与验证
可以推导出0～10℃冷藏大黄鱼指数腐败货架期模型（式9）。评价参考温度的适合度时，常用相对误差表示，由表3可见，Tref设为0，5，8和10℃时，相对误差分别为-2.9%～6.5%，-7.1%～0%，0%～7.5%和0%～5.4%，相对误差在10%以内，表明0，5，8和10℃设为参考温度时预测货架期均是可靠的。温度对货架期的影响是可变的，水产食品的Tref也存在差异，例如水产鲜品的Tref常设为0℃，但不适合描述温度对轻微加工水产品货架期的影响，而大黄鱼多以冰藏冷链流通，故冷藏大黄鱼的Tref设为0℃，可导出式10.
2.4剩余货架期模型的构建与应用
在实际冷链中鱼体所经历的温度2时间常处于波动中，导致不同阶段鱼体鲜度存在较大差异。图2为设定0℃（24h），5℃（36h），3℃（48h），7℃（60h），3℃（24h）和2℃（48h）的时间2温度履历图，利用0～10℃范围内养殖大黄鱼指数腐败剩余货架期模型（式11），可以导出不同温度（0，5，8，10℃）
所经历的时间履历后的剩余货架期，见图3和表5.表5显示经过上述履历后，在0，5，8，10℃条件下的剩余货架期分别为30.4，16.4，11.5和9.0d.同理可以导出0～10℃范围内经过任意时间温度履历（ST1，ST2，ST3，…STn）后的剩余货架期。
3讨论
冷带和温带水域的鱼体所处环境温度常在0～15℃，而在热带和暖带地区鱼体所处环境在25～30℃，鲜鱼流通时有时会脱离冷链温度。同样大黄鱼通过渔船，加工处理，中转冷库，冷藏车运输，批发市场（销地仓库），冷藏车，冷藏柜至家庭冰箱的一环扣一环的冷却链过程中，实际过程也很难保证完全不脱离冷却链。因此用温度时间自动记录仪进行监测，结合货架期预测模型来预测剩余货架期，可有效进行鲜鱼冷却链的鲜度管理，将食品腐败的风险降到*小，减少经济损失，保证食品安全。
工业化国家中，鲜鱼通常冰藏流通，不同温度对货架期的影响采用相对腐败速率来加以表达。RRS模型是依据不同温度下实验获得的货架期来开发，该模型并未考虑在不同温度下导致腐败的反应类型，
就能够预测不同温度下货架期，是货架期计算有效和简单易用的工具。RRS模型主要有3个类型：一是平方根RRS模型，依据嗜冷菌的*小温度来构建，主要适用于温带和冷带水域水产品，但研究显示具有较大的偏差；二是Arrhenius腐败模型，依据鱼类不同温度下表观活化能（Ea）来构建的，是否适合冷藏大黄鱼货架期预测模型有待验证；三是ERM模型，常用于预测温度对暖带和热带鱼类腐败速率的影响，本研究中，构建的冷藏大黄鱼ERM模型的RRS偏差度和准确度分别为1.04和1.03，说明模型是可靠适用的。构建的0～10℃冷却链温度范围内货架期预测模型的相对误差为-6.1%～4.7%，-3℃冷藏时的相对误差为-15%，因此对温度范围的适用性还需要深入探究。建立特定腐败菌货架期预测模型也是研究热点之一，例如Pin等用假单胞菌Baranyi模型来评价食品时，预测值和实测值的相对误差超过40%，许钟等用Gompertz方程构建的冷藏尼罗罗非鱼（Oreochromisniloticus）和大黄鱼冷预测模型的相对误差分别为-9.1%～5.9%和-8.9%～-6.6%，与其相比指数腐败剩余货架期模型不需检测产品的初始菌数，克服了微生物检测的滞后性，解决了由此造成在实际应用中无法达到快速预测的问题，具有简便易用，快速等特点，为监测自捕获，处理，流通和零售等整个环节的鲜度提供了一种有效手段。