中国不同地区‘富士’苹果品质评价

2020-07-31匡立学聂继云李银萍程杨沈友明

中国农业科学 2020年11期

匡立学，聂继云,2，李银萍，程杨，沈友明

中国不同地区‘富士’苹果品质评价

匡立学1，聂继云1,2，李银萍1，程杨1，沈友明1

（1中国农业科学院果树研究所/农业农村部果品质量安全风险评估实验室（兴城）/农业农村部果品及苗木质量监督检验测试中心（兴城），辽宁兴城 125100；2青岛农业大学园艺学院/青岛市现代农业质量与安全工程重点实验室，山东青岛 266109）

【】确定‘富士’苹果核心品质指标，建立‘富士’苹果品质综合评价模型。从河北、河南、辽宁、宁夏、山东、山西、陕西、新疆等8个苹果主产省（区）68个市（县）的代表性果园采集176份‘富士’苹果样品进行品质测定，共测定单果重、带皮硬度、去皮硬度、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、可滴定酸含量、维生素C含量、山梨醇含量、葡萄糖含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度、固酸比、糖酸比、甜酸比等15项指标。通过主成分分析和聚类分析法确定‘富士’苹果核心品质指标，运用层次分析法确定指标权重，采用灰色关联度法建立‘富士’苹果品质综合评价模型。不同产区间‘富士’苹果品质指标存在差异性，新疆‘富士’苹果硬度、维生素C含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、山梨醇含量、果糖含量、蔗糖含量、甜度值等8项品质指标均高于其他省（区）‘富士’苹果。维生素C含量、山梨醇含量、蔗糖含量和甜酸比的变异系数均大于30%，可溶性糖含量的变异系数最小（仅为9.8%）。‘富士’苹果某些品质指标间存在极显著的相关性，可滴定酸含量与固酸比、糖酸比之间相关系数分别为-0.844、-0.854，果糖和甜度值之间相关系数达0.963，固酸比与糖酸比之间相关系数为0.941。通过主成分分析和聚类分析，确定单果重（X1）、去皮硬度（X2）、可滴定酸含量（X3）、固酸比（X4）和果糖含量（X5）为‘富士’苹果核心品质指标。通过灰色关联度法建立了‘富士’苹果品质综合评价模型=0.26011+0.13782+0.08193+0.26014+0.26015。单果重、去皮硬度、可滴定酸含量、固酸比和果糖含量为‘富士’苹果核心品质指标，以其建立的评价模型可用于‘富士’苹果品质的综合评价。

‘富士’苹果；主产区；品质评价；核心指标；评价模型

0 引言

【研究意义】苹果是中国第一大水果，中国是全球最大的苹果生产国和消费国[1]。根据国家统计局数据，截至2017年，我国苹果总面积约为1.947×106hm2，总产量为4 139.0万t，占园林水果总产量的16.4%，其中陕西、山东、山西、河南、辽宁和河北苹果产量分别占我国苹果总产量的26.4%、22.7%、10.8%、10.5%、5.8%和5.5%，新疆和宁夏苹果产量虽然不是很高，但却是特色产区。‘富士’苹果是我国现阶段晚熟苹果主栽品种之一，占我国苹果总产量的72.7%，同一品种苹果因产地和气候的不同，其品质存在较大差异[2]。苹果品质评价方法主要有感官评价和仪器分析两种。感官评价易受人为因素影响，而仪器分析则比较客观。建立基于仪器分析指标的苹果品质评价方法成为当前研究者关注的重点方向。【前人研究进展】目前关于‘富士’苹果品质研究，多集中在栽培措施方面，对评价指标选择方面虽有报道，但测定指标较少且不够系统和深入[3-8]。通过多指标构建科学合理、客观实用的果实品质评价方法将会是未来发展的主要方向。主成分分析法和聚类分析法可将检测出的多指标进行简化[9-11]。层次分析法可根据各评价因子对结果影响的重要程度，通过计算得到不同评价指标的权重，从而使各评价因子在评价中得到充分体现[12]。灰色关联度分析法是针对灰色系统以决定因素主次及其相关联程度的一种方法，近年来，层次分析和灰色关联度相结合的方法在西瓜、甜瓜、葡萄、桔类等果品的品质评价中得到应用[13-15]。王轩[16]应用层次分析和灰色关联度相结合的方法对来自全国9个主产市（县）的‘富士’苹果品质进行比较研究，但未对不同省份的‘富士’苹果进行大样本的采集和品质分析。【本研究切入点】此前我国涉及‘富士’苹果品质评价的研究涵盖品质指标和采样区域有限、系统性和全面性相对不足，针对全国主产区的‘富士’苹果品质评价研究尚未见报道。【拟解决的关键问题】本研究的样品采自我国8个主产省（区）68个主产市（县）的176份‘富士’苹果样品，检测15项品质指标，通过主成分分析和聚类分析筛选适宜的苹果品质评价指标，在此基础上运用层次分析法确定指标的权重，最后采用灰色关联度法建立‘富士’苹果品质综合评价模型。初步明确我国不同产区的‘富士’苹果品质差异性，为‘富士’苹果品质评价和苹果品种结构调整提供科学依据。

1 材料与方法

试验于2018年在中国农业科学院果树研究所进行。

1.1 材料来源

于各地区‘富士’苹果适采成熟期，从河北、河南、辽宁、宁夏、山东、山西、陕西、新疆8个主产省（区）分别选取8、6、5、8、14、6、13和8个重点市（县），每个重点市（县）选取代表性果园进行采样（表1）。在果园的中间和4个角的方向定5个点采样（避免在边行和每行距离两端1.0 m内采样），在所选采样点上有选择地采样，避免采有病、过小或未成熟的果实，并且在苹果树的各部位（上、下、内、外、向阳面、背阴面）采样。果实摘下后，当日包装好，快递运回实验室，4℃下贮藏。每批样品运到实验室后，3日内检测完毕。

表1 苹果数量与产地

1.2 试验设备及试验方法

1.2.1 主要试验设备 PL602-L型电子天平（瑞士梅特勒-托利多公司）；PR-101α型数显式全糖仪（日本ATAGO公司）；HWS28型恒温水浴锅（上海一恒科学仪器有限公司）；电子万用炉（北京市永光明医疗仪器有限公司）；Milli-Q Direct 8实验室纯水系统（美国Millipore公司）；905型全自动电位滴定仪（瑞士万通公司）；ICS-5000型离子色谱仪（美国戴安公司）；艾德堡GY-4型果实硬度计（长沙腾扬仪器仪表有限公司）。

1.2.2 试验方法单果重、硬度、维生素C、可滴定酸、可溶性固性物和可溶性糖含量的测定参照聂继云等[17-18]的方法，山梨醇、葡萄糖、果糖和蔗糖的测定参照郑丽静[19]的方法。甜度值（Sv）按式(1)计算，式中，1、1.75、0.7和0.4分别为蔗糖、果糖、葡萄糖和山梨醇甜度值，、、和分别代表蔗糖、果糖、葡萄糖和山梨醇，各糖分含量单位%。固酸比、糖酸比和甜酸比分别为可溶性固形物、可溶性糖、甜度与对应的苹果可滴定酸的比值。

=×1＋×1.75＋×0.7＋×0.4 （1）

1.3 数据处理

采用数据分析软件SPSS 19.0进行数据统计分析。

1.3.1 评价指标的筛选应用主成分分析累计方差贡献率的数值确定核心评价指标的个数，然后根据聚类分析法选择相应数量的核心评价指标。

1.3.2 指标权重的确定[12, 20]基于层次分析法中的1—9标度法，根据各评价指标对品质评价影响的重要程度构建判断矩阵，通过计算得到各个指标的权重。为了保证结果的合理性，需进行一致性检验，在层次分析法中引入随机一致性比率CR，当CR＜0.10时，便认为判断矩阵具有可接受的一致性，否则需对判断矩阵进行调整和修正。

1.3.3 灰色关联度分析[21]对数据进行无量纲化处理，用式（2）求灰色关联系数。将灰色关联系数和指标权重（1.3.2）代入式（3），求得加权关联度。

式中，()：关联系数；Δ()：第个样品第个指标无量纲化处理的测量值与理想值的绝对差值；：分辨系数，常取0.5。

式中，γ：第个样品的灰色关联度；()：关联系数；：此指标的权重值。

2 结果

2.1 方差分析

利用SPSS 19.0的Duncan多重比较方法在0.05水平下对各评价指标进行差异显著性分析，由表2可以看出，除单果重外，不同产地间‘富士’苹果的各项品质指标间均存在显著性差异。新疆和陕西的‘富士’苹果去皮硬度和带皮硬度均较大，高于其余产地的‘富士’苹果；新疆‘富士’苹果的Vc含量显著高于其余产地‘富士’苹果，含量为6.37 mg/100 g，其次是宁夏、陕西和山东的‘富士’苹果，其余产地‘富士’苹果Vc含量较低且各产地之间无显著差异；新疆‘富士’苹果的可溶性固形物和可溶性糖含量显著高于其余产地‘富士’苹果，辽宁产地的‘富士’苹果可溶性固形物和可溶性糖含量最低；河南产地的‘富士’苹果可滴定酸含量最低，其余各产区‘富士’苹果可滴定酸含量无显著差异；新疆‘富士’苹果的山梨醇含量最高，其余产区苹果山梨醇含量较低且无显著性差异；河北、河南、山东、陕西和新疆‘富士’苹果葡萄糖含量较高，辽宁和山西次之，宁夏苹果含量最低；河南、陕西和新疆‘富士’苹果果糖含量较高，宁夏和山东次之，河北、辽宁和山西苹果果糖含量较低；新疆‘富士’苹果的蔗糖含量显著高于其余产地‘富士’苹果，其余各省之间亦无显著差异；新疆、河南和陕西‘富士’苹果甜度值远高于其余产区，其余产区间无显著差异；河南‘富士’苹果的固酸比和糖酸比均最高，分别为55.48和47.79，高于其余各省（区），其余各省（区）之间亦无显著差异；河南和新疆‘富士’苹果的甜酸比高于其余产地，其余产地间无显著性差异。

2.2 描述性分析

检测的15项品质指标的均值、变幅、标准差、变异系数列于表3。由表3可知，15项品质指标存在不同的变异情况。其中，单果重、去皮硬度、带皮硬度、可溶性固形物、可溶性糖的变异系数分别为16.0%、12.3%、10.6%、10.2%和9.8%，离散程度较小，说明这5项指标受产地影响相对较小。其余10项指标的变异系数均＞20%，这说明不同产地苹果多数品质指标差异较大。

表2 不同地区‘富士’苹果品质比较

不同小写字母表示差异显著（＜0.05） Different lowercase letters indicate significant differences (＜0.05)

表3 苹果品质性状及分布

2.3 相关性分析

检测的15项品质指标相关性分析结果见表4。从表4可以看出，单果重与去皮硬度、带皮硬度均呈极显著负相关，表明单果重越大，去皮硬度、带皮硬度相对越小；去皮硬度和带皮硬度呈极显著正相关，相关系数为0.688；Vc含量与可溶性固形物、可溶性糖和可滴定酸呈极显著正相关，相关系数分别为0.600、0.447和0.257；可溶性固形物和可溶性糖含量呈极显著正相关，相关系数为0.735；可滴定酸含量与固酸比、糖酸比和甜酸比呈极显著负相关，相关系数分别为-0.844、-0.854和-0.684；除葡萄糖与蔗糖之间相关性不显著以外，其他各糖组分之间均呈极显著正相关，果糖和甜度相关系数达0.963，极显著正相关；固酸比与糖酸比、甜酸比均呈极显著正相关，相关系数分别为0.941和0.742，甜酸比与糖酸比、糖度的相关系数分别为0.741和0.672，均呈极显著正相关。

表4 苹果品质指标间的相关性分析

**＜0.01（极显著相关）；*＜0.05（显著相关） **Correlation is highly significant at＜0.01; *Correlation is significant at＜0.05

2.4 主成分分析

将176份‘富士’苹果样品的15项指标用于主成分分析，前5个主成分的累计方差贡献率达到84.189%，可以代表原始数据的大部分信息。由表5可知，第1主成分包含了原来信息量的30.315%，主要代表Vc、可溶性固形物、可溶性糖、山梨醇、果糖、蔗糖和甜度值；第2主成分包含了原来信息量的26.742%，主要代表去皮硬度、带皮硬度、可滴定酸、固酸比、糖酸比和甜酸比；第3、4、5主成分涵盖的信息分别包含了总信息量的12.653%、8.729%和5.750%，包含了其余品质指标信息。

表5 15项指标的主成分分析结果

2.5 聚类分析

采用SPSS 19.0的离差平方和法（Ward法）对15个品质指标进行系统聚类分析（图1）。根据主成分分析的结果，前5个主成分的累积方差贡献率达到84.189%，所以在聚类时可将指标聚为5类。第1类聚集了甜度值、山梨醇、果糖和蔗糖；第2类聚集了固酸比、糖酸比、甜酸比和葡萄糖；第3类聚集了去皮硬度、带皮硬度、可溶性固形物、可溶性糖和维生素C；第4类代表可滴定酸；第5类代表单果重。根据相关性分析，聚为一类的各指标间具有高度相关性，为达到简化的目的，可选用其中较重要的1个指标代表其他指标。第1类中，虽然甜度值是4种糖组分共同计算的结果，但其计算复杂，且与果糖的相关系数为0.963，所以选择果糖作为第1类指标的代表。第2类中，可溶性固形物比可溶性糖和甜度测定简单，并且第1类中果糖已经能够反映‘富士’苹果的甜度值，所以选择固酸比为第2类的代表性指标。因为果实硬度是反映果实质地品质的重要指标，去皮硬度能更好地反映果实硬度，所以选择去皮硬度作为第3类的代表性指标。最终确定果糖、固酸比、可滴定酸、去皮硬度和单果重作为‘富士’苹果品质的核心评价指标。

2.6 权重赋予

邀请5名本领域的著名专家在充分分析5个核心指标对苹果品质影响重要程度的基础上利用层次分析法中的1—9（表6）标度法对每组指标的重要性进行评分，得到最终的判断矩阵，并对判断矩阵进行一致性检验，即用CI=(λmax-n)/(n-1)，一致性比率CR= CI/RI，式中：λmax为判断矩阵最大特征根；n为判断矩阵阶数；RI为与n对应的平均随机一致性取值（n=5，RI=1.12）。经计算，最大特征根和一致性比率结果分别为5.0099和0.0022，CR小于0.1，认为判断矩阵具有良好的一致性。判断矩阵和各指标的权重值见表7。可滴定酸、固酸比和果糖的权重均为0.2601，去皮硬度的权重为0.1378，单果重的权重为0.0819，表明可滴定酸、固酸比和果糖代表的风味指标对苹果品质的影响最大，单果重相对较小。

2.7 灰色关联度分析

2.7.1 构造理想苹果根据灰色系统理论，需构造一个参考数列进行比较。硬度、单果重和果糖都属于在适宜范围内越大越好的指标，所以硬度和果糖取各指标测量值中的最大值作为“理想苹果”的参考值，单果重根据专家意见确定270 g作为理想值。可滴定酸和固酸比的选择参考贾定贤等[22]对苹果风味品质评价的研究结果，选定的值分别为0.5%和55。将“理想苹果”的各指标值作为参考序列X0，以各省苹果指标平均值构成比较数列（表8）。

图1 系统聚类的系统树状图

表6 元素重要程度比例标度

表7 判断矩阵及权重值

表8 供试苹果与“理想苹果”主要性状指标平均值

2.7.2灰色关联度计算和品质评价根据公式（2）计算出关联系数，其中maximaxkΔi(k)为0.46，miniminkΔi(k)为0，分辨系数取0.5。根据关联系数和层次分析法得到的权重值，由公式（3）计算出各产区样品的加权关联度（表9），按照关联分析的原则，加权关联度越大，与“理想苹果”越接近。从计算结果可以看出，加权关联度由高到低依次为：新疆样品＞河南样品＞陕西样品＞山西样品＞山东样品＞宁夏样品＞河北样品＞辽宁样品。

3 讨论

层次分析法、灰色系统理论等学科的发展为综合评价体系的构建提供了理论基础。层次分析法可以根据专家的经验，将主观感觉数量化，再通过计算确定评价因子的相对权重[23]。对比利用其他权重赋予方法，层次分析法更加科学、合理。对果品而言，风味对品质的影响最大，所以筛选出的风味代表性指标（可滴定酸、固酸比和果糖）的重要性大于硬度和单果重，硬度是决定苹果质地的重要指标，单果重主要影响消费者的可接受程度。灰色关联分析法可以较为真实全面地对客观系统进行综合评价，采用灰色系统理论对苹果的品质进行评估，通过参考文献、专家建议以及现有苹果果实的实际情况出发，对品质指标设定理想值，通过比较各省苹果样品与理想苹果的差距，得出各省（区）‘富士’苹果的综合排名。本研究通过将层次分析和灰色关联分析相结合，以及合理的选择参考数列，能够使构建的‘富士’苹果品质评价模型及品质排序更客观、合理，能够全面地反映‘富士’苹果品质的优劣。

表9 关联度排序

苹果品质性状受到品种、产地和栽培管理方式等多种因素共同影响[24]。本研究选取全国8个主产省的‘富士’苹果，在品种、采样成熟度基本一致的情况下，尽量保证栽培管理条件差异较小，以最大限度的确保苹果的品质差异来源于产地因素。产地因素一般包括海拔、光照、气温、降雨量及土壤条件等，一般来说，含糖量和固酸比与温度呈正相关，可溶性固形物含量、含糖量、硬度和Vc含量与日照时数呈正相关，含酸量和Vc含量与温度呈负相关，果实硬度和可滴定酸与光照呈负相关[25-27]。新疆地区日照时间为2 500—3 500 h，日照时间长、昼夜温差大，有利于果实中糖等营养成分的积累。本研究中，新疆‘富士’苹果的带皮硬度、去皮硬度、Vc、可溶性固形物、可溶性糖、山梨醇、果糖、蔗糖和甜度值均高于其他主产省，风味品质最好，在本研究中排列首位。

关于苹果品质评价因子的选择，前人也做了相关研究，徐吉花等[28]选用‘新红星’‘秦冠’‘弘前富士’等10个代表性苹果品种对果实的单果重、果面色泽、可溶性固形物、可滴定酸等15个重要品质指标进行测定，采用主成分分析和聚类分析相结合的分析方法，将果实品质评价指标简化为单果重或果形指数、硬度、可溶性固形物、可滴定酸和果面色泽5个主要指标。赵玉等[29]以‘富士’苹果为试材，最终选择了硬度、可溶性固形物、固酸比和水分含量作为其核心评价指标。魏钦平等[30]将‘长富2号’苹果的评价指标简化为单果重、果皮花青苷、去皮硬度、果形指数和可溶性固形物或总糖。郑丽静等[31]研究表明，可滴定酸、可溶性糖和固酸比3项指标可用于苹果风味的科学评价与分类。聂继云等[24]对不同苹果品种的鲜食品质指标进行选择，简化为果实硬度、可溶性糖含量、可滴定酸含量、糖酸比和Vc含量5项核心评价指标。综合来看，单果重和果形指数选择一个，硬度选择去皮硬度，可溶性固形物和可溶性糖二者选一和可滴定酸是大多数研究者普遍选择的评价指标。苹果的风味是重要的内在品质评价指标，以往的研究中通常选择可溶性固形物、可溶性糖、可滴定酸、固酸比和糖酸比作为其评价指标。但是，苹果风味不是甜味和酸味的简单叠加，是糖和酸共同作用的结果，既取决于糖和酸的含量水平，也取决于糖和酸的种类及比例[32-35]。苹果中的糖主要是山梨醇、葡萄糖、果糖和蔗糖，本研究中4种糖含量高低顺序为果糖＞蔗糖＞葡萄糖＞山梨醇，因为果糖的含量最高，且其甜味强度最高，为1.75。本研究中，甜度计算较复杂，果糖与甜度的相关系数高达0.958，所以选择果糖作为其核心评价指标之一，反映果实甜度，弥补了以往研究中的不足。

4 结论

本研究对来自全国8个苹果主产省（自治区）不同区域的176份‘富士’苹果样品进行品质测定，不同产地间‘富士’苹果的各项品质指标间均存在显著性差异，单果重（X1）、去皮硬度（X2）、可滴定酸（X3）、固酸比（X4）、果糖（X5）是苹果品质评价的核心指标。通过灰色关联度法建立了‘富士’苹果品质评价模型=0.26011+0.13782+0.08193+ 0.26014+0.26015。评价结果显示，加权关联度由高到低依次为：新疆样品＞河南样品＞陕西样品＞山西样品＞山东样品＞宁夏样品＞河北样品＞辽宁样品。

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Quality Evaluation of ‘Fuji’ Apples Cultivated in Different Regions of China

KUANG LiXue1, NIE JiYun1, 2, LI YinPing1, CHENG Yang1, SHEN YouMing1

(1Institute of Pomology, Chinese Academy of Agricultural Sciences/Laboratory of Risk Assessment on Fruit Quality and Safety (Xingcheng), Ministry of Agriculture and Rural Affairs/Quality Inspection and Test Center for Fruit and Nursery Stocks (Xingcheng), Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Xingcheng 125100, Liaoning;2College of Horticulture, Qingdao Agriculture University/Qingdao Key Lab of Modern Agriculture Quality and Safety Engineering, Qingdao 266109, Shandong)

【】The aim of this study was to determine the key quality indexes of ‘Fuji’ apple and to establish the comprehensive evaluation model for ‘Fuji’ apple quality.【】One hundred and seventy six ‘Fuji’ apple samples were collected from orchards of 8 main ‘Fuji’ apple producing areas, including Hebei, Henan, Liaoning, Shandong, Shanxi, Shaanxi, Ningxia and Xinjiang. Fifteen indexes were tested for each sample, including single fruit weight, fruit firmness with skin, fruit firmness without skin, total soluble solid, soluble sugar, titratable acidity, vitamin C, sorbitol, glucose, fructose, sucrose, sweetness value, the ratio of total soluble solid to titratable acidity (RTT), the ratio of soluble sugar to titratable acidity (RST), and the ratio of sweetness value to titratable acidity. The key quality indexes of ‘Fuji’ apple were identified by principal component analysis (PCA) and cluster analysis (CA). The index weight of each quality was estimated by analytic hierarchy process. And the comprehensive evaluation model was established by grey interconnect degree analysis (GIDA). 【】There was a quality difference between ‘Fuji’ apples from different areas. The quality of ‘Fiji’ apple from Xinjiang was superior to those from other areas in indexes of fruit firmness, vitamin C, total soluble solid, soluble sugar, sorbitol, fructose, sucrose, and sweetness value. The variable coefficients of ‘Fuji’ apple quality indexes of vitamin C, sorbitol, sucrose, and sweetness value were all over 30%, and that of quality index of soluble sugar was the smallest one with 9.8%. There was significant correlation coefficient (R) between some ‘Fuji’ apple quality indexes, such as the correlation coefficient between titratable acidity and RTT (-0.844) or RST (-0.854), the correlation coefficient between fructose and sweetness value (0.963), and the correlation coefficient between RTT and RST (0.941). Five quality indexes of ‘Fuji’ apple were screened to be key indexes by PCA and CA, including fruit weight (1), fruit firmness without skin (2), titratable acidity (3), RTT (4) and fructose (5). The comprehensive evaluation model for ‘Fuji’ apple quality was established by GIDA, which was=0.26011+0.13782+0.08193+0.26014+0.26015. 【】Fruit weight, fruit firmness without skin, titratable acidity, RTT and fructose were the key quality indexes of ‘Fuji’ apple, and the established comprehensive evaluation model was useful and valuable for the quality evaluation of ‘Fuji’ apple produced in main producing area in China.

‘Fuji’ apple; main producing area; quality evaluation; key index; comprehensive evaluation model