香梨质地的多面分析及综合评价

娄来峰，吴杰*，张慧，吕吉光，杨雪梅

（石河子大学机械电气工程学院/绿洲经济作物生产机械化教育部工程研究中心，新疆 石河子832003）

香梨质地的多面分析及综合评价

娄来峰，吴杰*，张慧，吕吉光，杨雪梅

（石河子大学机械电气工程学院/绿洲经济作物生产机械化教育部工程研究中心，新疆 石河子832003）

针对市场上香梨质地良莠不齐的现状，为实现香梨质地的综合评价，对不同贮藏期香梨进行了质地多面分析，并对测量所得的香梨质地参数进行主成分分析和聚类分析。结果表明：果肉破裂力、硬度、弹性、黏聚性、咀嚼性、回复性、附着性7项质地参数间具有显著相关性(P＜0.05)，对质地表达具有重复性，可提取3个主成分解释原质地87.39%信息；聚类分析将香梨质地参数分为3个群集时，第1主成分代表群集2的咀嚼性，第2主成分代表群集1的破裂力、硬度，第3主成分代表群集3的附着性、弹性、黏聚性、回复性；通过对3个主成分加权求和计算可得到综合评价香梨质地的指数，该质地指数随贮藏时间呈明显下降趋势，可为香梨质地分级检测提供策略。

香梨；质地多面分析；主成分分析；聚类分析；质地指数；综合评价

果实质地是消费者对其内部品质感官评价的重要反映，质构仪可以模拟人咀嚼运动对果实进行两次压缩，并通过TPA获得破裂力、硬度、弹性、黏聚性、附着性、咀嚼性等多项质地参数［1-4］，可以消除传统品评小组对果实质地感官评价主观性强、误差较大的问题，而且与常规果实硬度计穿刺法检测相比，对果实质地评价则更为全面［5］。国内外已有许多研究报道采用质构仪 TPA 法评价苹果［6-7］、蓝莓［8］、梨［9-10］的质地。然而，质构仪测量的质地参数过多，而且可能有部分参数存在相关性，对果实质地表达解释有重复和信息冗余［11-12］，这给数据统计分析和质地检测模型的构建带来不便。而主成分分析是利用降维技术将多个参数转化为一个或几个主成分来代替原始参数的一种分析方法。而降维得到的这些主成分集中了原始参数的大部分信息，使其尽可能完整保留信息［13-14］。有研究采用此方法对多个质地参数进行降维已达到对梨［11］、苹果［15］质地性状的分析，但未采用加权求和的方法对质地进行综合评价。

因此，针对市场上香梨质地良莠不齐的现状，为实现香梨质地的综合评价，本文采用TPA测试方法获取各质地参数，并采用主成分分析和聚类分析相结合的方法对具有相关性的质地参数进行降维对香梨质地参数进行降维，再通过对提取的主成分进行加权求和以达到对香梨质地进行综合评价，为香梨质地分级检测提供策略。

1 材料与方法

1.1 试验材料

香梨于2016年9月15日青熟期（果肉蜡质较厚，果皮呈黄绿色，有芳香）采摘，采自库尔勒市阿瓦提乡梨园。剔除有病虫害、受损伤及畸形果实，采后存放于温度为（-2-0）℃，相对湿度为（90±5）%的环境下保鲜待用。试验前取出试样并在室温（23±1）℃下回温至室温。

1.2 试验设备

SPS402F型电子天平（精度0.01 g，上海奥豪斯仪器有限公司）；TA.XT plus型质构仪与其采集分析软件Exponent 6.1.7.0（英国SMS公司）；数据处理分析软件 SPSS 19.0、Minitab 16。

1.3 香梨质地TPA测试

在香梨赤道部上均布的3个位置，用内径Φ14.7 mm的取样器取3块圆柱果肉，然后在果核和果皮间取样，高度为10 mm。依据参考文献［4,16］中的方法，采用Φ36 mm的探头P36在接触试样前以2 mm/s的速度下降，接触后以1 mm/s的速度进行第1次压缩，试样压缩35%（3.5 mm）后，以2 mm/s的速度返回测试原点，停隔5 s后，再以第1次压缩相同的条件进行第2次压缩并返回到测试原点结束测试。图1为香梨果肉的典型TPA曲线，通过Exponent 6.1.7.0分析软件对TPA曲线自动计算获取香梨果肉的破裂力、硬度、弹性、黏聚性、附着性、咀嚼性、回复性7项质地参数。其中，破裂力反映了样品的易碎性或脆度，用第1次压缩产生明显破裂的力F1表示，N［17］；硬度反映了牙齿挤压果实时所感觉果肉整体致密和坚实的程度，用第1次压缩过程的峰值力F2表示，N［16-17］；弹性感官上为人口腔臼齿碾磨果实的力度，用试样在第1次压缩结束到第2次压缩开始所经历的时间内回复的高度表示，mm［18-19］；黏聚性是果肉抵抗咀嚼受损并紧密连接使果实保持完整的性质，反映了果肉细胞间结合力的大小，用面积A4/(A1+A2)表示［18］；附着性感官上为果粒对上颚、牙齿、舌头等接触面黏着的性质，反映了克服果肉同其它物质接触表面间吸引力所需要的能量，用面积A3表示，N·s［7,18］；咀嚼性反映了咀嚼果实达到可吞咽时所消耗的能量，用硬度、黏聚性和弹性的乘积表示，mJ［16-18］；回复性反映了果实第1次压缩过程中回弹的能力，是第1次压缩循环过程中返回样品所释放的弹性能与压缩时探头的耗能之比，用面积A2/A1表示［3］。

图1 香梨果肉的典型质地曲线Fig.1 Typical texture curve of pear flesh

1.4 统计分析方法

随机选取160个香梨试样，等分为8组。用取样器在香梨的赤道部取3个样本（每组总计60个样本）进行TPA测试取平均值。每3天测试1次每次取一组，每组测试结果取平均值。

采用SPSS软件对香梨果肉质地参数进行线性相关性分析。

采用主成分分析对具有相关性的质地参数进行降维，依据Kaiser准则提取所需的主成分，使其特征值大于1且总方差贡献率达85%以上，用以集中解释原始参数的大部分信息［20］。

采用离差平方和距离算法对质地参数进行聚类分析，并结合主成分分析的结果描述所提取出的主成分表达的实际意义，最后通过公式（1）对确定的主成分进行质地指数计算来综合评价香梨质地：

式中：FZ为质地指数；λj为第j个主成分的特征值，p为质地参数的个数，Sj为第j个主成分的得分。

2 结果与讨论

2.1 香梨质地参数随时间的变化

结果如图2所示，由图2可见：香梨果肉附着性随贮藏时间增加呈升高趋势外，其它6项果肉质地参数都随贮藏时间增加而减小（图2c）；果肉硬度、破裂力、咀嚼性随贮藏时间都以较为一致的趋势较快下降（图 2a、b、f）；果肉黏聚性、回复性在前 6 d变化不明显，之后短暂骤降后呈逐渐减小趋势（图2e、g）；果肉弹性在前15 d内变化很小，15 d后快速下降（图 2d）。

图2 质地参数随时间的变化Fig.2 Changes of texture parameters of pear with storage time

2.2 香梨质地参数间的相关性分析

结果如表1所示，由表1可知：香梨果肉7项质地参数均呈显著性相关（P＜0.05），其中部分质地参数之间存在极显著性相关（P＜0.01），黏聚性与回复性相关性最高（r=0.896）。这表明7项质地参数对香梨质地存在大量重复性表达，需要通过主成分分析将质地参数降维成较少的主成分来综合表达香梨的质地。

表1 香梨果肉质地参数的相关系数Tab.1 Correlation coefficients among the texture parameters of pear flesh

2.3 香梨质地参数的主成分分析及聚类分析

由质地参数主成分分析碎石图（图3）可以看出，特征值大于1的主成分有3个，此外，主成分解释总变量表（表 2）也显示主成分Z1、Z2、Z3的特征值分别为3.77、1.39和 1.02，方差贡献率分别为 53.80%、19.92%和13.68%。依据Kaiser准则，提取Z1、Z2、Z3这3个主成分代替破裂力、硬度、附着性、黏聚性、咀嚼性、回复性7项质地参数完成质地参数大部分信息的描述。

图3 质地参数主成分分析碎石图Fig.3 Scree plot of principal component analysis of texture parameters

表2 主成分解释总变量Tab.2 Total variance explained of principal component analysis

为了明确Z1、Z2、Z3这 3个主成分的实际意义，对香梨7项质地参数聚类分析，结果见图4。由图4可知：与3个主成分对应，可将香梨质地参数也分为3个群集，硬度和破裂力聚为群集1，咀嚼性聚为群集2，附着性、弹性、黏聚性和回复性聚为群集3。

图4 质地参数的聚类分析群集图Fig.4 Dendrogram of cluster analysis of texture parameters

图5为主成分分析的载荷图，结合聚类分析结果可知：Z1与群集2的咀嚼性具有较高的相关性，主要反映了香梨果肉咀嚼过程牙齿所感知的果肉致密度和嚼劲［17-18］，Z1越大，香梨果肉越致密、越有嚼劲；Z2与群集1的硬度和破裂力两个质地参数相关性高，反映了咀嚼初始阶段牙齿对果肉酥脆的触感［17］，Z2越大，香梨酥脆感越强；Z3与群集3的附着性、弹性、黏聚性和回复性4个质地参数相关性较高，反映了果肉柔韧细腻爽口的感觉［18］，Z3越大，香梨果肉越爽口。

图5 质地参数的主成分载荷图Fig.5 Loading plot of principal component of texture parameters

2.4 香梨质地的综合评价

表 3为Z1、Z2、Z3这 3个主成分的得分矩阵，采用公式（2）计算确定不同贮藏期香梨的质地指数，结果如图6所示。

表3 质地参数的3个主成分的得分矩阵Tab.3 Scores matrix of three principal components of texture parameters

图6 香梨质地指数随贮藏时间的变化Fig.6 Change of texture index of pear with storage time

由图6可以看出：香梨质地指数随着贮藏时间的增加呈明显下降趋势，且此质地指数综合了各质地参数信息，较单个质地参数表达了更多香梨质地信息，因此也更适于综合评价香梨果肉质地的变化。

3 结论

（1）香梨果肉硬度、脆度、弹性、粘聚性、咀嚼性、回复性随贮藏时间增加呈下降趋势，而附着性随贮藏时间增加呈上升趋势，且部分质地参数之间存在极显著性相关（P＜0.01），对质地表达具有重复性。

（2）采用主成分分析对参数进行降维提取表达原信息87.39%的3个主成分，并对提取的主成分进行加权求和得到香梨质地指数，所得的质地指数随着贮藏时间的增加明显呈下降趋势，因此可实现对香梨质地的综合评价，并为香梨质地分级检测分类及育种提供策略。

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Principal component analysis and comprehensive evaluation of Korla pear texture

LOU Laifeng,WU Jie*,ZHANG Hui,LV Jiguang,YANG Xuemei
(1 College of Mechanical and Electrical Engineering/Research Center of Agricultural Mechanization for Economic Crop in Oasis,Ministry of Education,Shihezi University,Shihezi,Xinjiang 832003,China)

Texture profile analysis (TPA)was conducted for pears at different storage period.Then,principal component analysis and cluster analysis method were combined to comprehensively evaluate texture of Korla pear.The results showed that the 7 texture parameters had a decreasing tendency significantly with the storage time excepted adhesiveness and there had significant correlations(P＜0.05)among 7 texture parameters of fracturability,hardness,springiness,cohesiveness,chewiness,resilience and adhesiveness,indicating that 7 parameters expressed repetitively about pear texture.Three principal components were extracted to explain texture of Korla pear,which could reflect 87.39%of the information of original variables.When the TPA parameters were divided into 3 cluster by cluster analysis,the first principal component was related to Cluster 2,representing chewiness.The second principal component was related to Cluster 1,representing fracturability and hardness.The third principal component was related to Cluster 3,representing adhesiveness,springiness,cohesiveness and resilience.The comprehensive evaluation texture index of Korla pear was calculated with the weighted sum of three principal components,which showed a decreasing tendency significantly with the storage time.It can provide the basis for the destructive grading of Korla pear texture.

Korla pear;texture profile analysis;principal component analysis;cluster analysis;texture index;comprehensive evaluation

TS255.1

A

10.13880/j.cnki.65-1174/n.2017.03.0018

1007-7383(2017)03-0373-05

2017-01-14

国家自然科学基金项目（31560476）

娄来峰（1990-），男，硕士研究生，专业方向为农产品品质检测。

*通信作者：吴杰（1972-），教授，从事农产品品质安全与检测研究，e-mail：wjshz@126.com。