Quality oriented drying of Lemon Balm (Melissa officinalis L.)

Heilkräuter sind während des Trocknungsprozesses zahlreichen Einflüssen ausgesetzt, welche die Qualität des Endproduktes entscheidend beeinflussen. Diese Forschungsarbeit beschäftigt sich mit der Trocknung von Zitronenmelisse (Melissa officinalis .L) zu einem qualitativ hochwertigen Endprodukt. Es werden Strategien zur Trocknung vorgeschlagen, die experimentelle und mathematische Aspekte mit einbeziehen, um bei einer adäquaten Produktivität die erforderlichen Qualitätsmerkmale im Hinblick auf Farbeänderung und Gehalt an ätherischen Ölen zu erzielen. Getrocknete Zitronenmelisse kann zurzeit, auf Grund verschiedener Probleme beim Trocknungsvorgang, den hohen Qualitätsanforderungen des Marktes nicht immer genügen. Es gibt keine standardisierten Informationen zu den einzelnen und komplexen Trocknungsparametern. In der Praxis beruht die Trocknung auf Erfahrungswerten, bzw. werden Vorgehensweisen bei der Trocknung anderer Pflanzen kopiert, und oftmals ist die Trocknung nicht reproduzierbar, oder beruht auf subjektiven Annäherungen. Als Folge dieser nicht angepassten Wahl der Trocknungsparameter entstehen oftmals Probleme wie eine Übertrocknung, was zu erhöhten Bruchverlusten der Blattmasse führt, oder eine zu geringe Trocknung, was wiederum einen zu hohen Endfeuchtegehalt im Produkt zur Folge hat. Dies wiederum mündet zwangsläufig in einer nicht vertretbaren Farbänderung und einen übermäßigen Verlust an ätherischen Ölen. Auf Grund der unterschiedlichen thermischen und mechanischen Eigenschaften von Blättern und Stängel, ist eine ungleichmäßige Trocknung die Regel. Es wird außerdem eine unnötig lange Trocknungsdauer beobachtet, die zu einem erhöhten Energieverbrauch führt. Das Trocknen in solaren Tunneln Trocknern bringt folgendes Problem mit sich: wegen des ungeregelten Strahlungseinfalles ist es schwierig die Trocknungstemperatur zu regulieren. Ebenso beeinflusst die Strahlung die Farbe des Produktes auf Grund von photochemischen Reaktionen. Zusätzlich erzeugen die hohen Schwankungen der Strahlung, der Temperatur und der Luftfeuchtigkeit instabile Bedingungen für eine gleichmäßige und kontrollierbare Trocknung. In Anbetracht der erwähnten Probleme werden folgende Forschungsschwerpunkte in dieser Arbeit gesetzt: neue Strategien zur Verbesserung der Qualität werden entwickelt, mit dem Ziel die Trocknungszeit und den Energieverbrauch zu verringern. Um eine Methodik vorzuschlagen, die auf optimalen Trocknungsparameter beruht, wurden Temperatur und Luftfeuchtigkeit als Variable in Abhängigkeit der Trocknungszeit, des ätherischer Ölgehaltes, der Farbänderung und der erforderliche Energie betrachtet. Außerdem wurden die genannten Parametern und deren Auswirkungen auf die Qualitätsmerkmale in solaren Tunnel Trocknern analysiert. Um diese Ziele zu erreichen, wurden unterschiedliche Ansätze verfolgt. Die Sorption-Isothermen und die Trocknungskinetik von Zitronenmelisse und deren entsprechende Anpassung an verschiedene mathematische Modelle wurden erarbeitet. Ebenso wurde eine alternative gestaffelte Trocknung in gestufte Schritte vorgenommen, um die Qualität des Endproduktes zu erhöhen und gleichzeitig den Gesamtenergieverbrauch zu senken. Zusätzlich wurde ein statistischer Versuchsplan nach der CCD-Methode (Central Composite Design) und der RSM-Methode (Response Surface Methodology) vorgeschlagen, um die gewünschten Qualitätsmerkmalen und den notwendigen Energieeinsatz in Abhängigkeit von Lufttemperatur und Luftfeuchtigkeit zu erzielen. Anhand der gewonnenen Daten wurden Regressionsmodelle erzeugt, und das Verhalten des Trocknungsverfahrens wurde beschrieben. Schließlich wurde eine statistische DOE-Versuchsplanung (design of experiments) angewandt, um den Einfluss der Parameter auf die zu erzielende Produktqualität in einem solaren Tunnel Trockner zu bewerten. Die Wirkungen der Beschattung, der Lage im Tunnel, des Befüllungsgrades und der Luftgeschwindigkeit auf Trocknungszeit, Farbänderung und dem Gehalt an ätherischem Öl, wurde analysiert. Ebenso wurden entsprechende Regressionsmodelle bei der Anwendung in solaren Tunneltrocknern erarbeitet. Die wesentlichen Ergebnisse werden in Bezug auf optimale Trocknungsparameter in Bezug auf Qualität und Energieverbrauch analysiert.

The Effect of Climate Variability on Main Components of Cow Milk in Iran

The main purpose of this study is to assess the relationship between six bioclimatic indices for cattle (temperature humidity (THI), environmental stress (ESI), equivalent temperature (ESI), heat load (HLI), modified heat load (HLInew) and respiratory rate predictor(RRP)) and fundamental milk components (fat, protein, and milk yield) considering uncertainty. The climate parameters used to calculate the climate indices were taken from the NASA-Modern Era Retrospective-Analysis for Research and Applications (NASA-MERRA) reanalysis from 2002 to 2010. Cow milk data were considered for the same period from April to September when cows use natural pasture, with possibility for cows to choose to stay in the barn or to graze on the pasture in the pasturing system. The study is based on a linear regression analysis using correlations as a summarizing diagnostic. Bootstrapping is used to represent uncertainty estimation through resampling in the confidence intervals. To find the relationships between climate indices (THI, ETI, HLI, HLInew, ESI and RRP) and main components of cow milk (fat, protein and yield), multiple liner regression is applied. The least absolute shrinkage selection operator (LASSO) and the Akaike information criterion (AIC) techniques are applied to select the best model for milk predictands with the smallest number of climate predictors. Cross validation is used to avoid over-fitting. Based on results of investigation the effect of heat stress indices on milk compounds separately, we suggest the use of ESI and RRP in the summer and ESI in the spring. THI and HLInew are suggested for fat content and HLInew also is suggested for protein content in the spring season. The best linear models are found in spring between milk yield as predictands and THI, ESI,HLI, ETI and RRP as predictors with p-value < 0.001 and R2 0.50, 0.49. In summer, milk yield with independent variables of THI, ETI and ESI show the highest relation (p-value < 0.001) with R2 (0.69). For fat and protein the results are only marginal. It is strongly suggested that new and significant indices are needed to control critical heat stress conditions that consider more predictors of the effect of climate variability on animal products, such as sunshine duration, quality of pasture, the number of days of stress (NDS), the color of skin with attention to large black spots, and categorical predictors such as breed, welfare facility, and management system. This methodology is suggested for studies investigating the impacts of climate variability/change on food quality/security, animal science and agriculture using short term data considering uncertainty or data collection is expensive, difficult, or data with gaps.