苹果品质评价模型的建立与验证

2019-07-23姜雪峰毛娟徐巨涛马宗桓王颖陈佰鸿

甘肃农业大学学报 2019年3期

姜雪峰，毛娟，徐巨涛，马宗桓，王颖，陈佰鸿

(1.甘肃农业大学园艺学院，甘肃兰州 730070；2.甘肃省庆城县果业局，甘肃庆城 745100)

苹果产业是中国第一大果品产业，提高果品品质是21世纪苹果生产的主要任务[1].苹果品质由外观品质和内在品质构成，外观品质包括果实色泽、果形和大小等；内在品质包括糖酸含量、果实硬度和香气成分等[2].因此，作为果品选优的重要环节，采用科学的评价方法评价不同苹果品种品质的优劣是亟待解决的问题.

层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)是由美国学者萨蒂最早提出的一种定性与定量分析相结合的多目标评价决策方法.它的优点是把系统元素分解归并为目标、准则、指标等层次，构建一个层次结构模型，进行定性和定量分析.AHP法已在诸多领域得到了广泛应用，它的特点是能使复杂的问题得到简捷而重点突出的分析，是一种简单、合理、可靠的综合评价分析方法[3].目前，国内外已有许多将AHP应用于品质评价方面的研究报道，如刘遵春等[3]利用AHP评价金花梨果实的品质；马启和等[4]应用层次分析法和灰色关联度分析法综合评价冬枣的果实品质；Flavio F S等[5]利用AHP探索分析新产品的品质；Rucitra A L等[6]利用AHP分析消费者对菠萝蜜片质量的满意程度；Zein Kallas等[7]对比分析了AHP与选择试验(choice experiment，CE)在消费者偏好试验中的区别；张晓煜等[8]对影响枸杞综合品质因子的权重利用层次分析法进行定量评判，建立了宁夏枸杞品质的综合评价系统；陈贤等[9]研究认为层次分析法在番茄果实商品性状综合评价中具有较好的适用性；Dirpan A等[10]利用层次分析法进行了柑橘果实采后技术的选择；Chen H W等[11]研究了层次分析法在长果型黄瓜品种性状综合评价中的应用；杨彦伶等[12]应用层次分析法对保康19个野生紫薇无性系的 9个生物学性状进行了研究，通过对不同无性系花性状、生长性状与抗病虫害能力等的综合评价，初次建立了紫薇优良无性系选择体系，为野生紫薇的良种选育工作奠定了基础.王青等[13]应用层次分析法建立了盆栽多头小菊株选的综合评价体系，为快速选育新品种提供了理论依据.白世践等[14]根据葡萄外观、内在品质指标进行因子分析，并及结合层次分析法建立了无核葡萄综合品质评价模型，为无核葡萄优良品种的筛选提供参考依据.AHP方法在苹果果实品质综合评价方面的应用较少，白沙沙等[15]只对苹果的感官品质进行综合评价.

本研究利用层次分析法，按照分析目的将过程分为不同层次，根据指标对品质的重要程度构造判断矩阵，对23个着色苹果品种果实品质进行了综合评价，并利用感官品质评价对层次分析法的综合评价进行验证，筛选出综合品质较优的苹果品种，希望本研究能为新品种的引进和筛选提供评价依据.

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试苹果品种(‘望香红’‘成纪1号’‘烟富3号’‘烟富6号’‘瑞阳’‘长富2号’‘秋富1号’‘玉华早富’‘天红2号’‘秀水’‘陕富6号’‘岩富10号’‘华冠’‘润奇富士’‘惠民短富’‘皮诺娃’‘2001富士’‘金世纪’‘秦冠’‘新红星’‘中秋王’‘寿红’‘礼泉短富’)采自甘肃庆阳庆城县，选取树势基本一致，管理措施基本相同，树龄为5～7 a，纺锤形树形，株行距为2 m×3 m的果园.采样于2016年10月中下旬进行，每个品种按东、西、南、北4个方位各随机选取大小一致、果形端正、无病虫害的果实10个，立即运回实验室，进行果实品质相关指标的测定及感官品质的评价(果实未经过后熟阶段).

1.2 试剂

无水乙醇，美国Sigma公司；草酸，美国Fluka公司；甲醇为色谱纯，其余试剂均为国产分析纯.

1.3 仪器与设备

TU-1900紫外分光光度计，北京普析通用仪器有限责任公司；TL-18m高速冷冻离心机，上海离心机研究所；HH-4数显恒温水浴锅，国华电器有限公司； PAL-1型数显糖度计，日本ATAGO爱宕公司；Fruit Texture Analyser TA-XT2i，英国Stable Micro-Systems公司.

1.4 测定方法

采用精度为0.01g的电子天平称量单果质量；用电子数显游标卡尺测量果实纵径(mm)、横径(mm)，并计算果形指数；用刀片削去果皮，采用Fruit Texture Analyser TA-XT2i进行果肉硬度(kg/cm2)测定；研钵磨碎果实，采用手持日产ATAGO数显糖度仪进行可溶性固形物含量测定；将新鲜的苹果刮去果肉，剪碎果皮，称取1 g果皮，采用pH示差法进行果皮花青素含量测定，具体过程参照曹建康等[16]的方法；称取1 g果实，用研钵磨碎，采用NaOH酸碱中和滴定法测定可滴定酸(%)含量，具体过程参照李锡香等[17]的方法.称取1 g果实，用研钵磨碎，采用 2,6-二氯酚靛酚氧化还原滴定法测定VC含量，具体过程参照陈华绪[18]的方法.

1.5 层次分析法

1.5.1 建立递阶层次结构根据对问题的了解和初步分析，将研究对象所含因素按属性分组，以形成不同层次.同一层次的元素作为准则，对下一层次的某些元素起支配作用,同时它又受上一层次元素支配，这种从上到下的支配关系形成了一个递阶层次.

1.5.2 构造两两比较判断矩阵根据层次分析法理论[19-20]及园艺专家对影响果实品质各因素之间重要性的定性评价，运用1～9比例标度法建立判断矩阵；针对上一层的某元素，在下一层中两两元素进行相对重要性的判断并将其量化，从而构造成矩阵形式，即为判断矩阵.判断元素间重要程度的衡量尺度见表1.

1.5.3 计算权重及一致性检验设m阶判断矩阵，计算权重.利用MATLAB数学软件求矩阵的最大特征根λmax，再根据公式求得指标Ci的权重系数Wj，权重系数是否合理，需要对判断矩阵进行一致性检验，检验采用以下公式：

CI=(λmax-m)/(m-1)

CR=CI/RI

式中：CR为判断矩阵的随机一致性比率；m为判断矩阵的阶数；CI为判断矩阵的一般一致性指标；RI为判断矩阵的平均随机一致性指标.RI的具体值见表2.

表1 1～9比率标度法

表2 1～15阶矩阵RI值

计算矩阵最大的特征根λmax及相应的特征向量T= (t1，t2，…，ti)，i=m；对判断矩阵进行一致性检验，求得一致性指标中的随机一致性比率CR=CI/RI，当CR<0.10时，则认为判断矩阵A具有较满意的一致性，否则就应当重新调整判断矩阵,直至具有满意的一致性.

1.5.4 层次排序层次排序及结果分析在满足一致性的前提下，进行层次排序.

1.6 感官评价

通过视觉、嗅觉和味觉来评定鲜食苹果的感官品质.组织评审小组进行感官品质评审.评价小组成员为8人，男性4人，年龄分别为49、32、30、27岁；女性4人，年龄分别为36、26、24、24岁.本试验参考《苹果种植资源描述规范和数据标准》确定感官品质的描述词以及各描述词对应的感官分值(表3)，最高分值为15分. 去除评审小组成员评分中最高分和最低分，所得平均值即为该品种的最终的感官评价得分.

表3 感官评价描述及评分

1.7 数据处理

使用Excel 2010进行数据处理，运用MATLAB R2015a软件计算权重.

2 结果与分析

2.1 建立综合评价模型结构

根据苹果果实品质指标的基本性质、指标之间的相互关联以及层次隶属关系，建立苹果果实品质综合评价模型结构.模型层次结构分为3层：第1层为目标层(O)，即果实品质综合排序；第2层为准则层(C)，即影响果实品质的9个指标，记为C=(C1，C2，…，C9)=(果皮着色指数，可溶性固形物，糖酸比，可滴定酸，花青素，果实硬度，单果重，维生素，果形指数)；第3层为方案层，即23个苹果品种.

2.2 判断矩阵的构造及一致性检验

表4 着色品种的判断矩阵及一致性检验

C1：果皮着色指数；C2：可溶性固形物；C3：糖酸比；C4：可滴定酸；C5：花青素；C6：果实硬度；C7：单果质量；C8：维生素C；C9：果形指数；Wj：指标权重.

C1:Peel color index;C2:Soluble solid;C3:Sugar acid ratio;C4:Titratable acid;C5:Anthocyanin;C6:Fruit firmness;C7:Per fruit weight;C8:Vitamin C;C9:Fruit shape index;Wj:Index weight.

2.3 果实品质评价指标标准化及综合评价

供试苹果品种的各品质指标见表5.为排除由于各指标的单位不同及其数值数量级间的悬殊差别所带来的影响，避免不合理现象的发生，对各指标值作无量纲化处理[14].各指标值无量纲化结果和综合得分见表6.

表5 果实品质指标平均值

C1：果皮着色指数；C2：可溶性固形物(%)；C3：糖酸比；C4：可滴定酸(%)；C5：花青素(mg/100g)；C6：果实硬度(kg/cm2)；C7：单果质量(g)；C8：维生素C(mg/100g)；C9：果形指数.

C1:Peel color index； C2：Soluble solids (%);C3:Sugar acid ratio;C4:Titratable acid content (%)；C5:Anthocyanin content (mg/100g);C6:Fruit firmness (kg/cm2);C7：Per fruit weight (g);C8:Vitamin C content (mg/100g);C9:Fruit shape index.

根据23个着色苹果品种的9项果实品质指标值及数据标准化后的数值乘以各因子的权重，计算得出每个样品果实品质的综合得分，由此用得分的高低进行果实品质排名，结果见表6.由表6可知，Y(综合得分)=0.244 7×果皮着色指数+0.207 5×可溶性固形物+0.172 0×固酸比+0.102 5×可滴定酸+0.102 5×花青素+0.067 6×果实硬度+0.044 2×单果质量+0.029 4×VC+0.029 4×果形指数，参与评价的23个着色苹果品种综合得分排序如下：‘望香红’>‘成纪1号’>‘烟富3号’>‘烟富6号’>‘瑞阳’>‘长富2号’>‘秋富1号’>‘玉华早富’>‘天红2号’>‘秀水’>‘陕富6号’>‘岩富10号’>‘华冠’>‘润奇富士’>‘惠民短富’>‘皮诺娃’>‘2001富士’>‘金世纪’>‘秦冠’>‘新红星’>‘中秋王’>‘寿红’>‘礼泉短富’；其中综合得分大于0.800 0品质较优的品种有‘望香红’‘成纪1号’‘烟富3号’‘烟富6号’‘瑞阳’‘长富2号’‘秋富1号’‘玉华早富’‘天红2号’；其次为‘秀水’‘陕富6号’‘岩富10号’‘华冠’‘润奇富士’‘惠民短富’‘皮诺娃’‘2001富士’‘金世纪’‘秦冠’；而‘新红星’‘中秋王’‘寿红’‘礼泉短富’果实品质较差.

2.4 感官评价得分

评价小组对6个指标的感官评价结果见表2.

表6 果实品质指标的无量纲化结果与综合得分

C1：果皮着色指数；C2：可溶性固形物；C3：糖酸比；C4：可滴定酸；C5：花青素；C6：果实硬度；C7：单果质量；C8：维生素C；C9：果形指数.

C1:Peel color index;C2:Soluble solid;C3:Sugar acid ratio;C4:Titratable acid;C5:Anthocyanin;C6:Fruit firmness;C7:Per fruit weight;C8:Vitamin C;C9:Fruit shape index.

表7 感官评价结果

2.5 综合评价模型的验证

为了验证层次分析法得出的苹果品质综合评价模型的准确性，对苹果进行感官评价分析，利用感官得分与模型得分对比来验证模型准确性.将感官评价结果与层次分析法模型计算结果应用回归分析进行拟合，坐标轴x表示感官评价结果，y轴表示模型结果，得到两者的线性关系：预测值y=0.027 0x+0.468 9，R2=0.839 7(图1).结果显示，感官得分结果与模型评分结果有较高的相关系数，即有较高的拟合程度，表明层次分析法的数学模型适用于苹果的品质评价.

图1 感官评价得分与模型得分验证Figure 1 Fitness test between sensory and model

3 讨论

建立苹果品质综合评价的数学模型，数学模型的合理与否关键在于数学方法的处理和指标权重系数的确定[21]，本试验对指标权重系数利用层次分析法进行确定，得出了苹果品质综合评价得分及排序.白沙沙等[15]研究表明苹果果皮颜色和着色度不仅是重要的感官品质，而且果实表面着色度与其成熟度和内部品质有着密切的关系，着色度好且着色均匀一致的果实往往能体现较高的商品价值.本研究中果皮着色指数权重系数的值最大，即果皮着色指数是影响苹果品质的一个重要因素.本试验中可溶性固形物含量的权重值排在第二位，这与董月菊等[22]研究的可溶性固形物是衡量果实营养的一个重要指标，其含量影响着苹果的口感和风味的结果基本一致.糖类物质的含量及种类对果实的感官品质和理化性质有直接的影响[23]，糖酸比的大小主要由糖和酸含量的高低共同决定，是影响苹果品质的重要因素，这与梁俊等[24]的研究结果相一致.苹果果实硬度的高低，直接影响到鲜食时的口感，对贮藏品质也有较大影响.Prange等[25]研究认为果肉硬度小于 4.5 kg/cm2时，果实口感变劣，消费者无购买欲，因此本研究中果实硬度也是一个重要的评价指标.单果质量是苹果果实品质评价指标之一，果实质量与体积之间有显著的相关性关系[26].VC又称抗坏血酸，具有抗氧化作用，有利于防止果实发生褐化[22]，是苹果品质评价重要的理化指标之一[27].而果形指数也是果实评价的重要指标，但相对于前几个品质指标，它们的重要性较弱，因此权重系数相对较小.本文研究得出，苹果品质的单一指标的权重值大小为果皮着色指数>可溶性固形物>固酸比>可滴定酸>花青素>果实硬度>单果重>维生素>果形指数，这与叶霜等[28]对黄果柑的研究结果相似，说明果实着色以及果实的糖酸含量对果实品质的影响较大.本文研究结果表明，利用该方法评价的得出，除‘礼泉短富’外，其余的富士品种的品质均优于‘秦冠’，这与李鹏等[29]运用综合指标法的研究结果相似.本文研究结果得出，这3个品种的综合品质得分排序为‘岩富10号’>‘华冠’>‘新红星’，这与徐吉花等[30]的研究结果一致.

层次分析法综合了数学运算以及人为因素，判断矩阵是对果实品质要求的基础上建立的，可以根据一致性检验的结果来验证并进行调整；通过数学计算得到评价结果，并将层次分析的得分作为果实品质的得分进行排序[3]，得出评价结果.利用客观的数学方法结合测定的指标对果实品质进行评价，减少了人为主观因素的影响，是评价得到的结果与客观真实值更相接近[31].