基于區(qū)域適栽品種篩選的蘋果品質綜合評價模型的建立

毛 娟,萬 鵬,梁國平,馬麗娟,陳佰鴻

(甘肅農業(yè)大學園藝學院,甘肅蘭州 730070)

我國是世界蘋果生產第一大國,蘋果生產模式正在從“數(shù)量效益型”向“質量效益型”轉變[1]。蘋果品質由果實的外觀表現(xiàn)和內在的生理指標構成,品質的優(yōu)劣也是決定其市場競爭力的根本因素[2]。人們對蘋果品質的要求不僅在外觀上,更注重內在品質和風味營養(yǎng),因此提高果品品質是當今蘋果產業(yè)發(fā)展的主要任務[3]。蘋果不同品種的品質在不同的栽培區(qū)域存在較大的差異[4-5],因此,建立蘋果品質綜合評價模型,對蘋果新品種選育、引種篩選和商品等級劃分具有重要的應用價值。

主成分分析法(PCA)在果實品質綜合評價方面的應用較多,王沛等[6]應用主成分分析對中早熟蘋果脆片的品質進行了客觀評價,得出了蘋果脆片品質的綜合得分。但只用主成分分析法對果實品質的評價具有一定的局限性。層次分析法(AHP)作為一種簡單、合理、可靠的綜合評價分析方法已經被廣泛地應用于品質評價方面的研究。劉璇等[7]應用層次分析法確定了影響蘋果脆片品質的核心指標并對蘋果脆片品質進行了綜合排名。Rucitra等[8]利用AHP分析了消費者對菠蘿蜜片質量的滿意程度。Dirpan等[9]利用AHP對柑橘果實采后技術進行了選擇。劉遵春等[10]應用AHP對金花梨果實品質進行了綜合評價,獲得了優(yōu)質的金花梨品種。而利用結合PCA[11-12]和AHP[13]對蘋果果實品質進行評價,可減少人為主觀因素產生的誤差效應,達到較為準確的果品選優(yōu)目的。

本試驗以甘肅靜寧引進栽培的20個蘋果品種為試驗材料,采用相關性分析、主成分分析、聚類分析和層次分析建立了蘋果綜合評價模型,對蘋果品質進行了評價,篩選出了綜合品質較優(yōu)的蘋果品種,為新品種的引進和篩選提供了評價依據。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

本研究中20個蘋果品種 于2017年采自甘肅省平涼市靜寧縣威戎鎮(zhèn),地處黃土高原丘陵溝壑區(qū),地勢平坦,土壤肥沃,平均海拔1600 m,年平均氣溫為7.9 ℃,日較差11.6 ℃,年降雨量427 mm,年平均日照時間為2175 h,是我國富士蘋果的優(yōu)質產區(qū)。不同品種的名稱、成熟期、采收時間見表1,每個品種中隨機選擇24個蘋果進行試驗。

表1 不同蘋果品種的成熟期與采收時間

CHROMA METER CR-400型色差計 日本美能達公司;GY-4型果實硬度計 華威科創(chuàng)(武漢)科技有限公司;PAL-1型便攜式數(shù)顯糖度計 日本ATAGO公司;X-15R高速冷凍離心機 美國BECKMAN ALLEGRA公司;TU-1900紫外分光光度計 北京普析公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 蘋果外觀品質測定 每個品種隨機選取10個果實,用1%天平稱重計算平均單果重,然后用游標卡尺測定果實的縱徑和橫徑,計算出果形指數(shù)(果實縱徑/果實橫徑)。果實色澤采用色差計測量果實赤道部位并讀取L、a和b色差值,均勻地在每個果實赤道部位測量5次并取平均值,L值表示顏色的亮度取值范圍在0～100,100代表白色,0代表黑色;a值代表紅綠色度,取值范圍為-60～+60,a值取正值時為紅色和紫色,負值時為綠色和藍色,絕對值越大則顏色越深;b值代表黃藍色度,取值范圍為-60～+60,正值時為黃色,負值時為藍色,絕對值越大則顏色越深。用果實硬度計測定果實去皮硬度,每個果實的陰面和陽面各測定一次,取其平均值。

1.2.3 蘋果評價模型的建立

1.2.3.1 異常品種的篩除 基于將盒形圖外的邊緣線視為離群點的原理,消除存在異常指標的品種。說明這個品種的某個指標與其他品種的相差很大,所以需要剔除,剔除后能使蘋果評價模型更加合理。

1.2.3.2 果實品質核心指標的篩選 利用相關性分析、主成分分析結合聚類分析篩選蘋果的核心指標。

1.2.3.3 層次分析法(AHP)確定權重 根據蘋果果實品質指標的基本性質和不同指標之間的關系,運用1～9比例標度法建立判斷矩陣[19-20],計算各指標權重Wi。判斷元素間重要程度的衡量尺度見表2,主要用于判斷矩陣的建立,在此基礎上計算權重及一致性檢驗。

表2 1-9比率標度法

設m階判斷矩陣,計算權重。利用MATLAB數(shù)學軟件求矩陣的最大特征根λmax,再根據公式求得指標CI的權重Wi,權重是否合理,需要對判斷矩陣進行一致性檢驗,檢驗采用以下公式:CI=(λmax-m)/(m-1);CR=CI/RI式中:CR為判斷矩陣的隨機一致性比率;m為判斷矩陣的階數(shù);CI為判斷矩陣的一般一致性指標;RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標;RI的具體值見表3。

表3 1-15階矩陣RI值

計算矩陣最大的特征根λmax及相應的特征向量T=(t1,t2,…,ti),i=m;對判斷矩陣進行一致性檢驗,求得一致性指標中的隨機一致性比率CR=CI/RI<0.10時,則認為判斷矩陣具有較好的一致性,否則就應當重新調整判斷矩陣,直至具有滿意的一致性。

1.2.3.4 核心指標數(shù)據標準化處理 為消除不同量綱和數(shù)量級對品質評價的影響,對核心品質指標進行初始化,初始化方法為各品質指標值與理想值間距離的絕對值,公式如下:

1.用全面的觀點看，“三嚴三實”體現(xiàn)了主觀和客觀的結合?！叭龂馈贬槍χ饔^世界改造，要求黨員干部堅持正確的世界觀、人生觀、價值觀；“三實”針對客觀世界改造，要求黨員干部把握科學的方法論。內因和外因的結合?！叭龂馈笔莾仍谝?，包含政治追求、組織原則、紀律要求；“三實”是行為約束，包含思想路線、工作方法、處世態(tài)度。做人和干事的結合?！叭龂馈狈从沉斯伯a黨人的黨性原則，要求堅持“嚴”字當頭，堅定理想信念；“三實”反映了黨員干部做事的行為準則，要求堅持“實”字筑底，創(chuàng)造經得起實踐檢驗的業(yè)績。

式(1)

式中:X1為各指標的初始化值;X為各指標實測值;X0為理想指標值。

品質指標經過初始化后的規(guī)律為:原始指標值越接近理想值,其初始化后值越小,其中X1≥0。為方便綜合評價需要對其正向化處理,同時為避免不同數(shù)量級對綜合評價的影響,需要對其進行歸一化。正向化和歸一化的公式如下:

式(2)

式中:X2為各指標標準化后結果;X1為各指標的初始化值;X1max為各指標初始化值的最大值。

1.3 數(shù)據處理

采用Excel 2010和SPSS 22.0對測定的各指標數(shù)據進行分析處理。

2 結果與分析

2.1 指標數(shù)據采集

20個蘋果品種的果實品質差異見表4,不同品種在可溶性固形物含量、有機酸、糖酸比,VC含量、可溶性蛋白、可溶性糖、還原糖、果皮L值、果皮a值、果皮b值、果形指數(shù)、單果重以及果實硬度上存在明顯的差異。如在單果重方面,2001/M26、宮崎短枝和煙富3號均高于其它品種,單果重分別為298、277和272 g。紅蓋露和嘎啦的單果重最小,分別為141和166 g,均小于其它品種,其它品種果個大小均勻,單果重在182～244 g之間。

表4 不同蘋果品種的品質指標

2.2 異常樣品數(shù)據剔除

為使品質指標的分析更加合理,需將存在異常值的樣品進行剔除后再進行分析?；诔鱿渚€圖邊緣線則視為異常值的原理[21],剔除樣本間存在的異常值。如圖1所示,紅蓋露的單果質量僅有141.43 g,果實太小不能作為優(yōu)質品種。艾斯達的硬度為5.27 kg/cm2,雖然口感比較好但貯藏性較差,所以不能作為優(yōu)質品種。因此將存在異常值的品種紅蓋露和艾斯達的全部指標數(shù)據從整體數(shù)據中剔除。

圖1 異常指標數(shù)據分析

2.3 蘋果品質指標之間的相關性分析

13個品質指標之間存在相關關系(表5)?？扇苄怨绦挝锱c有機酸、可溶性糖與糖酸比、可溶性固形物與果皮L值、果皮L值與果皮b值之間存在顯著性正相關(P<0.05)。果實單果重與果實硬度、可溶性糖與有機酸、糖酸比與有機酸、果皮L值與果皮a值之間存在顯著性負相關(P<0.05)。由于各指標之間表現(xiàn)出不同程度的相關性,則表明測定指標所反映的信息存在有重疊現(xiàn)象,所以需要對相關性狀指標進行歸類和簡化,以提高果實品質評價效率。

表5 13個蘋果品質指標之間的相關性分析

2.4 蘋果品質的主成分分析

通過主成分分析得到特征值和因子載荷矩陣,為更好解釋指標與因子之間的關系,將所有提取的主成分因子進行旋轉處理,目的在于使一個變量在較少的幾個因子上有較高的載荷,其載荷值大小反映了各變量在主成分中的重要程度,載荷絕對值越大其相關程度也越高。由結果選取特征值λ>1的前5個主成分,其累計方差貢獻率達到81%,說明前5個主成分已經包含了全部測定指標的主要信息[22]。如表6所示,前5個主成分累積貢獻率為81.354%,且特征值都大于1,表明前5個主成分因子能夠表示原來13個品質指標的絕大部分原始信息。將所提取的主成分因子進行旋轉處理,得到各品質指標在5個主成分中的載荷值。如表7所示,第1主成分主要綜合了果皮色澤的L、a、b值和果實可溶性固形物的信息;第2主成分主要綜合了糖酸比、可溶性糖和可溶性蛋白的信息;第3主成分主要綜合了有機酸的信息;第4主成分主要綜合了單果重、果實硬度和還原糖的信息;第5主成分主要綜合了果形指數(shù)和VC的信息。

表6 方差貢獻分析表

表7 主成分旋轉成分矩陣

2.5 果實品質性狀的聚類分析

對13個品質指標通過離差平方和法(Ward法)進行聚類分析,基于方差分析的思想,如果分類合理,則同類的樣品之間的離差平方和應當較小,不同類的樣品之間的離差平方和應較大[23]。依據主成分分析結果將各個品質指標聚類,由圖2所示,將13個品質指標分為5類。由聚類距離和聚類的先后順序可以得出:有機酸和果皮a值聚為一類;糖酸比、VC含量、可溶性糖、可溶性蛋白聚為一類;果形指數(shù)單獨為一類;單果重和還原糖聚為一類;可溶性固形物、硬度、果皮L值、果皮b值聚為一類。先聚為一類的品質指標具有較強的相關性,可選用其中一個指標代表其他指標,單獨聚類的指標具有獨立性,將13個品質指標簡化為5個指標分別為:果皮b值或可溶性固形物、單果重或還原糖、果形指數(shù)、糖酸比或可溶性糖、有機酸或果皮a值。結合相關性和主成分分析的簡化結果,最終選擇可溶性固形物、單果重、果形指數(shù)、糖酸比、有機酸5個因子來評價果實品質。

圖2 13個蘋果品質評價指標的聚類分析譜系圖

2.6 核心指標權重的確定

根據蘋果果實品質指標的基本性質和不同指標之間的關系,運用1～9比例標度法建立判斷矩陣如表8。

表8 判斷矩陣

檢驗判斷矩陣一致性,得到 CI=(λmax-5)/(5-1)=0.0339,查詢隨機一致性標準值m=5時,RI=1.12,CR=CI/RI=0.03,CR<0.1,說明判斷矩陣具有滿意的一致性。得出各品質指標的權重Wi,如表9所示。

表9 核心品質指標的權重

2.7 核心指標數(shù)據標準化處理

各品質指標的特性不同,需根據其特性確定理想值(X0),如可溶性固形物和單果重均為正向指標,測定值越大越好;可滴定酸含量為中性指標,取其平均值;蘋果的果形指數(shù)在0.8～0.9時果形為圓形或近圓形,較為均勻,所以可確定果形指數(shù)的理想值為0.85[24];糖酸比在30～35的果實甜酸適宜[25],品質好,所以可確定糖酸比的理想值為32.5。核心指標的標準化結果見表10。

表10 核心指標數(shù)據標準化結果

2.8 不同蘋果品種的綜合評價得分

蘋果品質綜合評價得公式為:Y(綜合值)=0.4276×糖酸比的標準化值+0.2745×有機酸含量的標準化值+0.1759×可溶性固形物含量的標準化值+0.0811×單果重的標準化值+0.0409×果形指數(shù)的標準化值;得到蘋果品種的綜合得分見表11。由表11可知,富士系在靜寧產區(qū)栽植的表現(xiàn)最好,其中,成紀1號、煙富3號和宮崎短枝的得分最高。柱狀蘋果的栽植表現(xiàn)較差,不建議在本地推廣。

表11 不同蘋果品種的綜合得分

3 討論

本試驗首先利用盒形圖原理消除存在異常指標的品種。然后通過相關性分析發(fā)現(xiàn),不同品質指標之間存在一定的相關性。硬度與單果重之間存在負相關性,這表明隨著果實不斷的成長變大,硬度在逐漸的降低;果皮紅色度值a與果皮亮度值L呈顯著負相關,這說明隨著花青素的積累,果皮的亮度會逐漸變暗;這些結果與史星雲[26]的研究結果一致。

由于品質指標間存在相關性,若直接利用所有指標對蘋果果實品質進行評價會因指標信息的重復而使評價結果不準確[18]。所以本試驗利用主成分分析結合聚類分析對果實品質指標進行了綜合的分析,篩選出了品質評價的核心指標,然后利用層次分析對核心指標進行權重的確定,最后確定了蘋果品質評價的綜合模型。這樣不僅簡化了品質評價工作,而且保留了果實品質指標大量的信息,使得評價結果更加客觀、科學、合理。

本試驗通過利用盒形圖原理、相關性分析、主成分分析和層次分析法建立了蘋果品質的綜合評價模型,確定的核心指標為單果重、果形指數(shù)、可溶性固形物、有機酸和糖酸比,這個結果基本與前人研究結果[6,27-30]具有一定的相似性。表明本試驗建立蘋果品質評價的方法切實可行,可以對不同蘋果品種進行綜合評價,發(fā)現(xiàn)靜寧產區(qū)富士系品種的栽培表現(xiàn)最好。

4 結論

采用相關性分析、主成分分析法和聚類分析從13項品質指標中篩選出糖酸比、有機酸、可溶性固形物、單果重和果形指數(shù)作為核心指標,利用AHP建立了蘋果品質綜合評價模型,并篩選出煙富3號、成紀1號和宮崎短枝為靜寧產區(qū)表現(xiàn)最好的品種。