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特征指标评价江西不同区域油茶籽油品质灰色关联度分析

2020-05-29聂根新胡丽芳魏本华陈庆隆

中国粮油学报 2020年3期
关键词:油茶籽皂化关联系数

聂根新 赖 艳 胡丽芳 魏本华 吴 玲 陈庆隆

(江西省农业科学院农产品质量安全与标准研究所1,南昌 330200) (江西省农业科学院畜牧兽医研究所2,南昌 330200)

油茶籽油又名山茶油,其味香色清、营养丰富,含有茶多酚、不饱和脂肪酸、维生素E、角鲨烯等多种活性物质,是一种优质植物油,被誉为“东方橄榄油”,具有抗氧化、降血脂、消炎等功效,并被开发运用于医药、美容产业[1-6]。目前,油茶树多为自然生长,在种植过程中基本不使用农药、化肥,油茶籽是一种天然的绿色、有机食品原料。

灰色关联分析方法是灰色系统分析理论的主要内容及方法之一。灰色关联度是衡量事物之间、因素之间关联性大小的量度,通过比较目标数列和参考数列的相似度来确定参考数列的相关因素和目标数列因素的紧密性,可较好地描述事物或因素之间相互变化的情况,如果事物或因素变化的趋势基本一致,则可以认为它们之间的关联度较大;反之,关联度较小[7],利用灰色关联分析方法的基本性质,可以对方案的优劣进行评判,从而给多指标方案提供了简单可行的途径。相较于其他统计分析方法需要基于数据具有一定的样本量、呈正态分布或具有一定规律等要求、计算操作比较复杂或需要利用专门软件,灰色关联度分析方法具有以下优点: 1)不追求大的样本量;2)不要求待分析序列有某种特殊的分布; 3)计算过程简单; 4) 可以得到较多的信息 , 如关联序 (优序或劣序)、关联矩阵等。灰色系统分析理论提出后,在理论上不断改进,在实际应用中得到了长足发展。目前灰色关联度在经济、信息、贸易、工业生产等很多领域有广泛应用,在农林牧渔业生产领域有一定的应用[8],但是,在食品品质综合评价方面运用还较少[9-12]。由于食品品质指标多,而且往往相互之间的关联度不大或者没有规律,且同种食品的样本数量不多,因此这些灰色关联分析方法在进行食品品质综合评价应用中具有重要的意义。

作为全国油茶原生区和两大中心产区之一,江西各地都有油茶林分布,现有油茶林面积近1200万亩,占林地面积近8%,油茶林面积和茶油产量均居全国第二,全省油茶主产地为:袁州区、丰城、永丰、玉山、新余、德兴等县(市、区)[13]。本文在收集江西油茶主产区生产的绿色食品油茶籽油样本,基于《绿色食品 食用植物油》(NY/T 751—2017)中特征品质指标的规定,对其相对密度、折光指数、碘值、皂化值、不皂化物、脂肪酸组分指标进行分析,并利用灰色关联度进行综合评价,为后期江西油茶籽油的深入开发、绿色发展提供参考。

1 材料与方法

1.1 实验材料

1.1.1 样本选择:收集江西不同主产地生产的11个精炼茶油样本。

1.1.2 主要仪器和试剂

阿贝折射仪ZW型、7890B气相色谱仪等,甲醇、正庚烷、甲苯、异辛烷为色谱纯,其他试剂为分析纯,水为Ⅰ级水,37种脂肪酸甲酯混合标准品。

1.2 方法

1.2.1 实验方法

相对密度按照GB/T 5526—1985分析测试,折光指数按照GB/T 5527—2010分析测试,碘值按照GB/T 5532—2008分析测试,皂化值按照GB/T 5534—2008分析测试,不皂化物按照GB/T 5535.1—2008分析测试,脂肪酸组分按照GB 5009.168—2016分析测试。

1.2.2 统计分析方法

以EXCELL软件作为计算工具,以灰色关联度分析作为数据统计分析方法:第一步是对原始数据进行处理,设定参考数列,样本值除以参考数列,进行无量纲化,得到无量纲化数列;第二步计算各样本数列与对应参考数列的绝对差值,并得出最大和最小样本绝对差值;第三步是计算关联系数;第四步计算各样本关联系数的均值,由此就可计算出最终样本的关联度;第五步对各样本的关联度进行排序,进行综合评价。

2 结果与分析

2.1 各特征指标分析结果

对11个样本8种特征指标分析结果:相对密度0.913~0.918;折光指数1.460 3~1.463 6;碘值84~89 g/100 g;皂化值194.0~195.4 mg/g;不皂化物6.22~8.30 g/kg;饱和脂肪酸7.20%~10. 9%;油酸78.4%~84.8%;亚油酸7.90%~11.1%。各样本特征指标分析结果见表1。

分析结果表明,11个样本各项特征指标结果均符合NY/T 751—2017要求,具备申请绿色食品的产品品质要求。样品编号X3的碘值最高,其不饱和脂肪酸总量也最高,但是其多不饱和脂肪酸含量较低。多不饱和脂肪酸含量最高的为X10,含量达11.1%,但是其碘值和单不饱和脂肪酸(油酸)总量较低。由于样本量少,且各特征指标综合在一起无特殊规律,通过分析测试结果难以直观的去综合评价样本品质的优劣,因此需要使用灰色关联度分析来进行综合评判。

2.2 灰色关联度分析[7,9]

灰色关联度分析的核心是计算关联度,运用EXCELL软件中函数进行关联度计算[14],方便快捷。

2.2.1 数据处理

2.2.1.1 设定参考数列。根据灰色关联度的分析原则,理论上,参考数列是最优、最理想化的数列。考虑到NY/T 751—2017中不皂化物指标为低于最高限量为合格,而饱和脂肪酸应越小越能说明油脂品质越好,因此,参考数列以这两项指标的最低分析结果作为参考值,其他指标均以各样本分析结果最大值作为参考数列。设定的参考数列见表2。

2.2.1.2 对数列进行无量纲化处理。不皂化物、饱和脂肪酸以参考数列除以各样本相应分析值,其他指标均以各样本分析值除以参考数列,得到无量纲化数列。各样本数列无量纲化处理结果见表3。

表1 各样本特征指标分析结果

表2 设定的参考数列

表3 各样本数列无量纲化处理结果

表4 各样本关联系数

2.2.2 计算绝对差值

以参考数列减去各样本数列,得到各数列绝对差值,运用Microsoft Excel软件中函数获取最大和最小绝对差值。

最小绝对差值:min(i) min(k)=|X0(k)-Xi(k)|

最大绝对差值:max(i) max(k)=|X0(k)-Xi(k)|

2.2.3 计算关联系数

式中:ξi(k)表示每个样本每个指标的关联系数,ρ为分辨系数,ρ∈[0,1]考虑到关联度区间的分布影响,ρ取0.2[15]。

各样本关联系数见表4。

2.2.4 计算灰色关联度

将每种油茶籽油的各项指标的关联系数取算术平均值,得到等权关联度。

式中:R表示等权关联度,n为每个样本分析指标数,n=8。

2.2.5 关联度排序及综合评价

将各样本的灰色关联度进行排序,能后对其品质进行综合评价。实际样本与参考样本关联度越高,说明其综合品质越好,据此,各地油茶籽油样本品质排序:永丰>新余>樟树>鹰潭龙虎山>袁州>德兴(红花)>遂川>玉山>三清山>丰城>德兴(普通),由此可见,永丰、新余、樟树、鹰潭龙虎山和袁州五地的油茶籽油食用品质最优,其他地区油茶籽油的食用品质次之。各样本关联度排序见表5。

表5 各样本关联度排序

3 结论

本试验运用Microsoft Excel作为工具进行数据灰色关联度分析油茶籽油的特征指标并进行综合评价,与其他研究不同的是考虑到油茶籽油不同特征指标对油茶籽油品质正、反向影响的效果,避免了只考虑对品质单向影响因素的缺陷,从而能够全面评价油茶籽油的品质优劣,今后也可以考虑运用到油脂掺杂识别工作中。

本研究选出5个品质较优的不同地域生产的油茶籽油,分别是:永丰、新余、樟树、鹰潭龙虎山和袁州。这些地域从地理空间分布上来看,主要分布在东经114°~116°、北纬27°~28°附近。这为江西省今后油茶种植规划提供一定的参考。

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