全文总字数：8602字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

自2018年爆发了非洲猪疫，为防止全国性传染，相关部门提议将原来的活猪运输改为冷链运输，但是2015年，我国肉类产品冷链流通率为34%，冷藏运输率为57%，而欧、美、加、日等发达国家的肉禽冷链流通率已达到100%，此外，我国肉类产品冷链行业还存在全程冷链不完善、标准体系不完善、有效监管不足等问题，尚不能全面、有效地满足市场需求。但当前的冷鲜肉供应链运营研究涉及供应链与食品安全等领域，在跨领域的研究中，对冷鲜肉在物流过程中品质劣变的生物学原理及其与物流环境之间的耦合关系缺乏深入了解。而冷鲜肉的货架期是决定产品质量和盈利能力的关键因素，它是冷鲜猪肉供应链企业对产品质量的承诺。但一旦连续低温体系得不到保证，比如常见的冷链流通过程中供应链接口处温控不到位，货物装卸时带来强烈的温度波动，微生物会迅速繁殖，加速鲜肉质变速率，导致剩余货架期缩短，直接影响到冷鲜猪肉的品质和安全。

1.理论意义

国务院办公厅《关于加快发展冷链物流保障食品安全促进消费升级的意见》（国办发〔2017〕29号）中提出，要加强生鲜农产品、易腐食品物流品质劣变和腐损的生物学原理及其与物流环境之间耦合效应等基础性研究。当前，国家大力推进建立冷鲜肉的质量安全追溯系统，要求对冷鲜猪肉供应链的全程监控系统，实现产品流通信息实时透明、可追溯和风险分析。这为冷鲜猪肉的货架期预测模型提供了良好的应用环境基础。冷鲜猪肉货架期受到微生物、温度、相对湿度、ph值等多个因素的综合影响，然而究其根本，生鲜肉的腐败主要由微生物的生长代谢造成的。特定腐败菌的动态变化与肉类品质变化和货架期有着良好的相关性，特定病原菌的存在与生长直接影响肉品安全，综合分析这些因素可有效判断其货架期，但耗时长、工作量大。预测微生物学是描述特定环境下各种微生物的生长、残存和死亡情况的数学模型，通过预测肉品中一种或几种关键微生物在不同生长环境条件下的动态生长曲线可以及时评估肉类的货架期和质量。

2. 研究的基本内容

1.研究对象对于不同冷鲜食品，甚至是同种食品的不同类别，比如猪肉和羊肉，二者品质衰变的影响因素也各不相同，需要凭借特定食品的自身特点，制定相应的货架期预测方法。

传统的肉类产货架期往往由生产商根据经验或在恒定贮藏条件下给定，没有考虑到冷链过程中贮运时间和温度变化和对产品实际货架期的影响，以至于经常错过营养和风味最佳时期，也带来潜在的食品安全风险。

本文对冷鲜肉供应链中的品质保障需有实时性，除上述用于实现追溯功能的气单胞菌货架期预测模型之外，还需通过基于能快速检测的理化指标（挥发性盐基氮、水分等）来快速监测和判定猪肉流通过程中的实时品质，用于作为零售库存的指导依据。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

1. 实施进度2018年12月15日之前：确定论文题目与基本思路；撰写任务书2019年12月15日到2019年1月30日：实地考察，查询文献和国家现行标准；撰写开题报告；2019年2月1日到2019年3月15日：整理模型和运行模型；翻译外文文献；2019年3月15日到2019年4月15日：撰写论文，确定初稿；2019年4月20日：预答辩2019年4月20日到2019年4月25日：修改论文，提交系统。

2019年5月12日：正式答辩。

2. 预期成果2.1成果表现方式本文针对冷鲜猪肉物流过程中品质维持要求高，消费者对猪肉鲜度和质量安全日益重视的现状，基于冷鲜肉物流过程中货架期预测模型，依据冷链物流过程中品质维持和质量安全控制技术手段，在考虑时间窗约束、温度变化、市场需求随机波动等影响因素的条件下，对生产-配送-零售库存联合决策问题进行建模，实现冷鲜肉质量安全控制、供应链成本利润优化等目标，以期为现实冷鲜肉供应链中的各企业提供参考，本次研究将作为论文设计的最终成果并发表。

4. 参考文献

[1]spaziani m，del torre m，stecchini m l. qualiy parameters and shelf life of game meat during frozen storage［j］．italian journal of food safety，2013，1(10): 181 －184.

[2]李升升,靳义超.模拟运输温度变化对牦牛肉品质及货架期的影响[j].核农学报,2018,32(08):1549-1555.

[3]刘寿春,赵春江,杨信廷, 等.猪肉冷链流通温度监测与货架期决策系统研究进展[j].食品科学 ,2012,(9):301-306.