鸡泽辣椒果实品质评价研究

张哲，张红肖，2，严立斌，3*，孟雅宁，范妍芹

（1.河北省农林科学院经济作物研究所，河北 石家庄 050051；2.河北科技师范学院园艺科技学院，河北 秦皇岛 066600；3.河北省蔬菜技术创新中心，河北 石家庄 050051）

鸡泽辣椒果实色泽紫红、表皮光滑，形状细长、尖上带钩，风味独特，具有皮薄、肉厚、色鲜、味香、辣度适中、Vc 含量高等特点，广受消费者的喜爱[1]。鸡泽辣椒常年栽培面积为5 333.33 hm2以上，占河北省辣椒栽培总面积的近20%[2]。鸡泽县年加工鲜椒60万t，占河北省辣椒加工总量的78.9%；当地辣椒产业年产值达40 亿元以上，占全省辣椒产业年产值的55.5%，在河北省辣椒产业中具有重要地位[2]。但由于鸡泽县辣椒地方品种混杂，且不同类型的新品种不断增多，导致当地辣椒果实品质参差不齐，严重影响鸡泽县辣椒产业的健康发展。因此，建立一个科学、客观的辣椒品质评价方法具有重要意义。

隶属函数值法通过将各品质指标转化为无量纲数值，再求出其平均值对果实品质进行评定，该方法能够较客观地反映品质测评结果，已广泛应用于辣椒、猕猴桃等作物的品质评价上[3-8]。但隶属函数值法比较的是平均值，忽略了样本内指标间的差异，这容易造成筛选的样本综合隶属函数值高而样本内品质指标高低不齐，最终可能导致单项指标有缺陷的品种被保留，而各指标均衡、品质优异的品种被舍弃。

利用变异系数（CV）可以比较不同样本的相对变异程度[9]。前人在进行品质评价时，多通过计算同一指标、不同样本间的CV来反映品种间的遗传多样性[10-12]，很少进行同一样本内不同指标之间的CV研究。而通过对同一样本内不同指标之间CV进行比较分析，可以有效鉴别样本内品质指标间的差异程度，弥补隶属函数值法忽略样本内指标间差异的缺陷。因此，结合隶属函数值和样本内品质指标的CV，便可以筛选出综合隶属函数值高、样本内各品质指标均匀的个体。

本研究以收集、鉴定的53 份鸡泽辣椒种质资源为试验群体，对其营养物质含量进行测定，通过计算各品质指标的隶属函数值，将各指标进行归一化处理，再比较同一样本内不同指标之间的CV，利用隶属函数值法和变异系数方法对样本进行综合评价，以筛选到各项指标均衡、品质优异的鸡泽辣椒资源，并建立一套科学的品质评价方法，旨为今后辣椒品质育种和品质评价提供新的思路。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验用鸡泽辣椒为河北省农林科学院经济作物研究所科研人员收集、鉴定的种质资源，共计53 份，编号为1～53。

1.2 试验方法

1.2.1 田间试验设计 田间试验在河北省农林科学院河北现代农业试验园区（北纬38.065°，东经114.455°）进行。2022 年2 月21 日在育苗温室内播种辣椒种子，采用穴盘育苗；4 月18 日露地大小行高垄定植，大行距80 cm，小行距40 cm，株距40 cm；8 月5 日采收。试验采用品种小区，随机区组排列，3 次重复，每小区定植30 株。辣椒田间栽培管理措施同常规。

1.2.2 测定项目与方法 采收时，每小区均随机选取3 个单株，每株均选取大小和着色均匀一致的辣椒鲜果混合留样，室内统一测定果实品质指标，项目包括可溶性糖、Vc、可溶性蛋白、粗脂肪、纤维素和辣椒碱含量。其中，可溶性糖含量测定采用蒽酮比色法[13]；Vc 含量测定采用2，6-二氯酚靛酚滴定法[14]；可溶性蛋白含量测定采用考马斯亮蓝法[15]；粗脂肪含量测定采用索氏抽提法[16]；纤维素和辣椒碱含量测定均采用国标法[17，18]。

1.2.3 果实品质评价 采用隶属函数值法、变异系数法和聚类分析方法，对辣椒种质资源的果实品质进行评价。首先，计算出各样本的综合隶属函数值及样本内各品质指标隶属函数值的CV（为区分某指标样本间的CV，将样本内各品质指标隶属函数值的CV简称为“SDCV”）；然后，分别对综合隶属函数值和SDCV进行聚类分析；最后，根据聚类分析结果划分等级，并绘制雷达图。具体步骤为：

1.2.3.1 指标计算。（1）综合隶属函数值。首先，采用隶属函数值法，计算果实可溶性糖含量、Vc 含量、可溶性蛋白含量、粗脂肪含量、纤维素含量和辣椒碱含量的隶属函数值；然后，通过对鸡泽辣椒各品质指标的隶属函数值求平均数，获得综合隶属函数值。

隶属函数值计算公式[13]为：

如果某项指标对辣椒品质为负影响，需利用反隶属函数进行转换。本研究中，纤维素含量对辣椒品质为负影响，其隶属函数值计算公式[13]为：

式中，D（Xij）为i样本j指标的隶属函数值，Xij为i样本j指标的测定值，Xjmin、Xjmax分别为所有材料中j指标的最小值和最大值。

（2）SDCV。样本内不同品质指标的单位不同，需根据公式（1）和（2）先求出各指标的隶属函数值，然后再计算其CV，即SDCV，计算公式[9]为：

式中，Si为i样本各品质指标隶属函数值的标准差，Di为i样本所有品质隶属函数值的平均数，SDCV为变异系数。

样本内各品质指标隶属函数值的标准差（Si）计算公式[9]为：

式中，Si为i样本内各品质指标隶属函数值的标准差，Dij为i样本j生理指标的隶属函数值，Di为i样本所有品质生理指标的平均隶属函数值，n为品质指标的个数。

i样本各品质隶属函数值的平均数计算公式[9]为：

式中，各参数含义同公式（4）。

1.2.3.2 聚类分析。为了更好地对鸡泽辣椒种质资源的果实品质进行评价，采用SPSS v22.0 数据处理软件，分别对综合隶属函数值和SDCV进行聚类分析。

1.2.3.3 雷达图绘制。根据综合隶属函数值和SDCV聚类分析结果，利用Excel 软件绘制果实品质指标雷达图。

2 结果与分析

2.1 鸡泽辣椒的果实品质分析

参试鸡泽辣椒果实的可溶性糖含量为3.02%～6.70%，平均值为5.12%，CV为16.67%；可溶性蛋白含量为8.48%～11.60%，平均值为9.87%，CV为6.50%；纤维素含量为39.33%～50.00%，平均值为44.49%，CV为4.87%；粗脂肪含量为11.02%～14.00%，平均值为12.06%，CV为5.74%；辣椒碱含量为19.9～139.7 mg/kg，平均值为71.7 mg/kg，CV为33.68%；Vc含量为931.8～1 665.3 mg/kg，平均值为1 310.9 mg/kg，CV为11.02%（表1）。前人研究认为，样本间CV＞10%即有较大差异[3]。本研究中，辣椒素、可溶性糖和Vc含量的CV均＞10%，表明参试鸡泽辣椒的果实品质存在较大差异。因此，有必要对鸡泽辣椒种质资源进行品质评价。

表1 参试鸡泽辣椒的果实品质Table 1 Fruit quality of Jize peppers tested

2.2 鸡泽辣椒果实品质的隶属函数值分析

综合隶属函数值可以客观地反映果实品质的优劣，而SDCV代表的是样本内各品质指标整齐度的高低。参试鸡泽辣椒果实品质的综合隶属函数值为0.26～0.71，SDCV为8.27%～78.23%，差异均较大（表2）。表明鸡泽辣椒不仅果实综合品质存在较大差异，且样本内各品质指标的整齐度也存在较大差异。其中，综合隶属函数值＞0.60 的材料有10 个，SDCV为12.33%～57.06%；综合隶属函数值为0.40～0.60 的材料有28 个，SDCV为8.27%～78.23%；综合隶属函数值＜0.40 的材料有15 个，SDCV为9.05%～65.67%。可以看出，鸡泽辣椒果实品质综合隶属函数值分布的各个梯度内，其样本内各品质指标的整齐度也存在较大差异。因此，隶属函数值和SDCV都需要进行分级。

表2 参试鸡泽辣椒果实品质的综合隶属函数值以及样本内各品质指标隶属函数值的变异系数（SDCV）Table 2 The comprehensive membership function values of fruit quality of Jize peppers tested and the coefficient of variation of the membership function values of various quality indicators within the sample（SDCV）

2.3 鸡泽辣椒果实品质综合隶属函数值和SDCV 的聚类分析

为了更好地对鸡泽辣椒不同种质资源的果实品质进行评价，分别对综合隶属函数值和SDCV进行聚类分析。果实品质综合隶属函数值聚类分析结果（图1）显示，在欧氏距离5.5 处，参试的53 份鸡泽辣椒种质资源聚为三大类群：第玉类群有11 份材料，占试材总数的20.75%，综合隶属函数值最低为0.59；第域类群有29 份材料，占试材总数的54.72%，综合隶属函数值最低为0.39；第芋类群有13 份材料，占试材总数的24.53%，综合隶属函数值最低为0.26。SDCV聚类分析结果（图2）显示，在欧氏距离5.5 处，参试的53 份鸡泽辣椒种质资源聚为三大类群：第玉类群有13 份材料，占试材总数的24.53%，SDCV最低为8.27%；第域类群有28 份材料，占试材总数的52.83%，SDCV最低为27.11%；第芋类群有12 份材料，占试材总数的22.64%，SDCV最低为56.62%。

图1 参试鸡泽辣椒果实品质综合隶属函数值的聚类分析Fig.1 Cluster analysis of the comprehensive membership function values of the fruit quality of Jize peppers tested

图2 参试鸡泽辣椒样本内不同品质指标隶属函数值变异系数（SDCV）的聚类分析Fig.2 Cluster analysis of the coefficient of variation（SDCV）of membership function values for different quality indicators of Jize peppers tested

依据上述聚类分析结果，将所有材料果实品质的综合隶属函数值和SDCV均划分为3 个等级。按照综合隶属函数值分类，第玉类综合隶属函数值≥0.59，该类群总体品质最好，品质分级定为优；第域类综合隶属函数值为0.39（含）～0.59，该类群综合品质中等，品质分级定为中；第芋类综合隶属函数值＜0.39，该类群综合品质整体较差，品质分级定为差。根据SDCV分类，第玉类SDCV＜27.11%，样本内各项指标品质均较高或者均较低，整齐度较好，变异等级定为低；第域类SDCV为27.11%（含）～56.62%，样本内品质指标隶属函数值之间有所差异，整齐度次之，变异等级定为中；第芋类SDCV≥56.62%，样本内品质指标的隶属函数值之间差异较大，整齐度最差，变异等级定为高。

2.3 鸡泽辣椒果实品质评价方法研究与应用

从上述研究可知，鸡泽辣椒果实品质的综合隶属函数值分布的各个梯度内，SDCV值均存在较大差异，因此，将综合隶属函数值依据聚类分析结果分为3 级后，每一级又根据SDCV聚类分析结果再分为3 个小级，即53 份鸡泽辣椒的果实品质共分为9 个等级（表3），并分等级绘制果实品质指标雷达图（图3）。

图3 鸡泽辣椒不同等级材料的果实品质指标隶属函数值分布雷达图Fig.3 Radar chart of the distribution of membership function values for fruit quality indicators of different grades of Jize pepper

表3 鸡泽辣椒果实品质评价标准Table 3 Fruit quality evaluation standards for Jize peppers

一、二、三等鸡泽辣椒的果实品质综合隶属函数值均≥0.59，其中，综合品质最好的一等材料有4 个，为25 号、32 号、37 号和40 号，6 个品质指标的隶属函数值为0.6～0.8，SDCV＜27.11%，各指标在雷达图上分布均匀；二等材料有6 个，为16 号、27 号、47 号、50 号、51 号和52号，6 个品质指标中有1～2 个品质指标值较高或者较低，SDCV为27.11%（含）～56.62%，各指标在雷达图上分布较不均匀；三等材料有1 个，为14 号，6 个品质指标的隶属函数值为0.1～1.0，差异较大，SDCV≥56.62%，各指标在雷达图上分布极不均匀。

四、五、六等鸡泽辣椒的果实品质综合隶属函数值为0.39～0.59，其中，四等材料有5 个，为20 号、24 号、33 号、34 号和53 号，6 个品质指标的隶属函数值为0.4～0.6，SDCV＜27.11%，各指标在雷达图上分布均匀；五等材料有17 个，为6 号、10 号、11 号、13 号、15 号、18 号、22 号、23 号、26 号、29 号、30 号、35 号、39 号、42 号、43 号、45 号和48 号，6个品质指标中有3～4 个品质指标隶属函数值较高，1 ～2 个品质指标较低，SDCV为27.11%（含）～56.62%，各指标在雷达图上分布较不均匀；六等材料有7 个，为3 号、8 号、19 号、21 号、36 号、38 号和41 号，6 个品质指标中有2～3 个品质指标隶属函数值较高，同时有1～2 个隶属函数值较低，极差较大，SDCV≥56.62%，各品质指标在雷达图上分布不均匀。

七、八、九等鸡泽辣椒果实品质的综合隶属函数值＜0.39，其中，七等材料有4 个，为4 号、7 号、31 号和44号，6 个品质指标中有1～2 个品质指标值较高，同时有2～3 个品质指标隶属函数值很低，极差较大，SDCV≥56.62%，可以根据实际需求筛选有特异性状的种质资源；八等、九等材料分别有5 个和4 个，这2 个等级的辣椒综合品质和单项品质都较低，利用价值较小。

3 结论与讨论

鸡泽辣椒为河北省特色加工型辣椒，在河北省辣椒产业中占有重要地位[1，2]，但截至目前，有关鸡泽辣椒品质的研究较少。本研究结果表明，样本间辣椒素、可溶性糖和Vc 含量的CV分别为33.68%、16.67%和11.02%，均＞10%，不同鸡泽辣椒种质的品质存在较大差异。因此，有必要建立一套鸡泽辣椒果实品质评价方法，以筛选优质种质资源。

综合隶属函数值法通过将所有数据进行归一化处理，利用平均值对品种进行综合评价，是一项较为客观的评价方法，目前已在多种作物的品质和抗逆性评价上得到应用[3，7，10，11，19，20]。CV是样本变量的相对变异量，用CV可以比较不同样本相对变异程度的大小[8]，但是样本内不同品质指标单位不同，无法直接计算比较，因此需要先求出样本内各品质指标的隶属函数值，再计算CV，以确定样本内各品质指标的整齐度。本研究鸡泽辣椒种质资源中，果实品质综合隶属函数值＞0.60 的材料有10 个，其样本内各品质指标隶属函数值的CV（SDCV）为12.33%～57.06%；综合隶属函数值为0.40～0.60 的材料有28 个，其SDCV为8.27%～78.23%；综合隶属函数值＜0.40 的材料有15 个，其SDCV为9.05%～65.67%。说明综合隶属函数值无论高低，其SDCV变化幅度均较大。因此，在进行品质评价时，需同时考虑果实品质综合隶属函数值和SDCV。

综合隶属函数值是各品质指标隶属函数值的平均值，数值越大，代表样本的综合品质越高；而SDCV代表的是样本内各品质指标的变异程度，数值越小，代表样本内各品质指标的整齐度越高[8]。本研究中分别对综合隶属函数值和SDCV进行了系统聚类分析，依据聚类分析结果将鸡泽辣椒分为了9 个等级，并分等级绘制了指标分布雷达图。其中，一等鸡泽辣椒品质最好，共有4 个，分别为25 号、32 号、37 号和40号，其综合隶属函数值≥0.59，SDCV＜27.11%，各品质指标在雷达图上分布均匀；七等鸡泽辣椒综合隶属函数值较低，SDCV≥56.62%，有1～2 个品质性状较为突出，可以根据育种目标对该等级的种质材料进行选择；而综合隶属函数值和SDCV均低的样本，虽然各品质指标表现均匀，但由于各项指标值均较低，应用价值较小，因此将其划分为第九等。前人在对作物品质评价时，仅比较了品质综合隶属函数值[3-7]，而忽略了SDCV，这可能会筛选出综合评分高、单项品质差的个体，淘汰各品质指标均衡的样本。而通过利用综合隶属函数值和SDCV对样本进行二维评价的方法则可以筛选出综合隶属函数值高、各品质指标分布均匀的鸡泽辣椒，结合品质雷达图，可以更为直观地筛选出目标样本，避免指标表现突出的个体被忽略，这为今后种质资源的选择和应用以及新品种的选育提供了一个参考思路。本研究中，由于资源有限、样本量较小，因此，各等级的划分标准尚有待于进一步优化。

其他作物的品质评价也需要运用多个指标进行综合评判，而不同作物品质指标的隶属函数值、SDCV以及聚类分析的计算方法一致，因此，该方法在其他作物的品质评价上具有一定的适用性。由于不同种类作物的主要品质特征不同，对应的一些特异性指标可能需要赋以权重，但截至目前尚无统一标准确定权重的比例[7，21]，因此，关于赋权重对果实品质评价的影响有待于进一步研究。

本研究建立了鸡泽辣椒品质评价方法：先求出各待测样本的综合隶属函数值及SDCV，然后对综合隶属函数值和SDCV分别进行聚类分析，再根据聚类结果来划分等级并绘制雷达图。采用该评价方法，利用可溶性糖、可溶性蛋白、粗脂肪、辣椒碱、Vc 和纤维素含量6 个果实品质指标，对河北省农林科学院经济作物研究所科研人员收集、鉴定的53 份鸡泽辣椒种质资源进行综合品质评价，共筛选出一等鸡泽辣椒种质资源4 份，分别为25 号、32 号、37 号和40 号，其品质综合隶属函数值≥0.59，SDCV＜27.11%，各品质指标在雷达图上分布均匀，综合品质最好。