趙彩芳，許利群，朱燕琳，陳友吾，朱湯軍

（1.浙江省林業(yè)科學研究院，浙江 杭州 310023；2.浙江省森林食品研究重點實驗室，浙江 杭州 310023；3.浙江省林業(yè)科技推廣中心，浙江 杭州 310020；4.浙江省蒼南縣林業(yè)技術(shù)推廣站，浙江 蒼南 325800）

玫瑰是薔薇科薔薇屬落葉叢生灌木，起源亞洲，隨著經(jīng)濟發(fā)展和生活水平的提高，國內(nèi)外市場對玫瑰需求迅速增加，對玫瑰香氣也提出更高的要求[1]。其花香味是影響玫瑰花質(zhì)量的重要因素之一。目前鮮切花行業(yè)中，花香質(zhì)量的評價主要是由訓練有素、經(jīng)驗豐富的專家來完成，但人工鑒定受主觀因素影響較大，結(jié)果可能存在一定的偏差 。因此，尋求一種切實可行的方法對其進行輔助顯得尤為必要[2]。氣味指紋分析技術(shù)(俗稱電子鼻技術(shù))是近年發(fā)展起來的一種新技術(shù)，該技術(shù)借鑒了儀器分析原理和人感官評價的機理，采用氣敏型傳感器陣列模擬人的嗅覺器官采集樣品的氣味指紋信息，再用模式識別系統(tǒng)模擬人腦對傳感器信號數(shù)據(jù)進行分析、處理和模式識別，得出有關(guān)樣品氣味綜合的判斷[3～4]。電子鼻可以敏感地識別氣味指紋信息，目前其在環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)藥、食品等領(lǐng)域均得到了廣泛應用[5～7]。與氣相色譜、質(zhì)譜等技術(shù)相比，電子鼻更加簡單快捷[8]。本文利用電子鼻對不同品種及不同貯藏期的玫瑰花進行檢測，并對結(jié)果進行主成分分析、判別因子分析和統(tǒng)計質(zhì)量控制分析，為不同品種及貯藏期的玫瑰區(qū)分提供了一種新的方法。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗材料均采摘自浙江長興的浙江省林業(yè)科學院玫瑰種植基地內(nèi)，品種如表1所示。

表1 玫瑰花品種及種源地分組情況Table1 Varieties and provenances of Rose

1.2 實驗儀器

Prometheus質(zhì)感聯(lián)用氣味指紋儀（法國AlphaMOS公司），配有HS100型自動進樣器、空氣壓縮機、空氣凈化器、AlphasoflV9.1智能分析軟件；BS-200S型電子天平（感量0.001g，北京賽多利斯天平有限公司）。

1.3 方法

1.3.1 不同玫瑰品種試驗 選用從種植基地內(nèi)采摘的不同玫瑰品種直接測試。

1.3.2 玫瑰貯藏試驗 選用西安引種大馬士革玫瑰花為試驗品種，采摘的玫瑰花為盛花期，將玫瑰花采收后分別用35 mm×85 mmPV自封袋封裝，放入4℃冷藏箱中保存。并每天取樣測量，時間跨度為7 d。

1.3.3 樣品準備和檢測參數(shù) 采摘的玫瑰花為盛花期，稱取0.500 g鮮花，裝人10 mL樣品瓶，加蓋密封，利用電子鼻進行檢測，每種樣品檢測6次。所使用電子鼻的傳感器均為金屬氧化物傳感器，共6個傳感器，各傳感器名稱與性能描述如表2所示。試驗試樣所得電子鼻的原始響應信號如圖1所示，橫坐標為數(shù)據(jù)采集時間（s），縱坐標響應強度對應于各傳感器的相對電阻變化率[(R0-R)/R0]。R0為t= 0時的電阻值即基線電阻，R為隨時間變化的響應電阻值。

表2 傳感器性能Table2 Performance of sensors

圖1 玫瑰花電子鼻信號原始圖Figure1 Typical response curves of sensors to rose

電子鼻操作參數(shù)如下，載氣：純氮，流速：150 mL/min，進樣體積750 μL；數(shù)據(jù)采集時間90 s；延滯時間：1 080 s。

1.3.4 數(shù)據(jù)分析方法 采用 AlphasofiV12.3分析軟件對檢測數(shù)據(jù)進行預處理，并對所得數(shù)據(jù)進行判別分析，分別采用主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、判別因子分析（Discriminant Factor Analysis，DFA）和統(tǒng)計質(zhì)量控制分析（Statistical Quality Control，SQC）進行數(shù)據(jù)處理。

2 結(jié)果和分析

2.1 不同玫瑰品種分析

圖2為利用PCA方法對不同品種玫瑰花樣品數(shù)據(jù)進行分析的3D圖，圖中坐標分別為第1主成分、第2主成分、第3主成分，3個主成分的累積方差貢獻率為99.8%，包含了樣品中絕大部分信息，因此使用前3個主成分作PCA圖。由圖3顯示本地玫瑰、甘肅引種玫瑰、山東平陰引種玫瑰、西安引種玫瑰PCA圖區(qū)別很大，可以明顯區(qū)分出不同引種地域的玫瑰。由山東平陰引種6個品種玫瑰PCA分析圖重疊嚴重，通過AlphasofiV12.3分析軟件中的品控模塊處理，將6個品種玫瑰歸入統(tǒng)一品控區(qū)。這可能是因為由山東引種的不同品種玫瑰中商品名較多，它們可能共享類似的父母親本，因此花香信息相近。而甘肅的苦水玫瑰、西安的大馬士革玫瑰分別是當?shù)刂髟云贩N，植物性狀純正。而本地保加利亞玫瑰亦有多年的純化栽培。因此苦水玫瑰、大馬士革玫瑰、保加利亞玫瑰可以通過電子鼻加以區(qū)分，而山東6品種玫瑰間區(qū)分度不高，但作為整體可以與本地保加利亞玫瑰、大馬士革西安、甘肅苦水玫瑰明顯區(qū)分。因此利用電子鼻，結(jié)合模式識別不同品種玫瑰花是非常有效的方法。也可以通過電子鼻來區(qū)分不同種源來源地的玫瑰花。

圖2 不同地區(qū)玫瑰花PCA 3D圖Figure2 3-dimensioned PCA of different provenances

圖3 不同地區(qū)玫瑰花PCA圖 Figure3 PCA of different provenances

2.2 貯藏期間玫瑰花香氣區(qū)別

圖4 為利用PCA方法對不同貯藏期玫瑰樣品數(shù)據(jù)進行分析的3D圖，圖中坐標分別為第一主成分、第二主成分、第三主成分，三個主成分的累積方差貢獻率為 99.6%，包含了樣品中絕大部分信息，因此使用前三個主成分作PCA圖。圖5為貯藏期間玫瑰花香味指紋圖譜的PCA主成分分析圖。從圖中可知，玫瑰花貯藏期間第一天至第四天玫瑰花香味變化較大，其相互間PCA區(qū)別明顯。從第5天至第7天，三天間玫瑰花香味的電子鼻圖譜重疊，通過AlphasofiV12.3分析軟件中的品控模塊處理，將這三天玫瑰花香味歸入統(tǒng)一品控區(qū)。說明其變化不明顯，但其與前四天玫瑰花香味區(qū)別明顯。通過取出后玫瑰花外部表征證明，4天后的玫瑰花已開始衰敗。而進入衰敗期的玫瑰花，其香味的電子鼻指紋圖譜區(qū)別不大。因此電子鼻可以有效地識別玫瑰花的新鮮度。

圖4 貯藏期大馬士革玫瑰花香變化3D圖（PCA圖）Figure4 3-dimensioned PCA of R.damascus at different storage stages

圖5 貯藏期大馬士革玫瑰花香變化（PCA圖） Figure5 PCA of R.damascus at different storage stages

2.3 花香信息判別

DFA是一種用來構(gòu)建模型并識別未知試樣的算法。DFA通過數(shù)學變換，能夠使同類組群數(shù)據(jù)間的差異盡可能縮小，使不同類組群數(shù)據(jù)間的差異盡可能的擴大，以建立數(shù)據(jù)識別模型。DFA與PCA的區(qū)別是，DFA根據(jù)已知信息，將采集到的樣品信息重新組織，從而使分析結(jié)果盡可能的與已知信息一致。由圖6中可知，通過DFA分析后，以大馬士革玫瑰花品平行檢測 12次數(shù)據(jù)間的差異明顯小于 PCA，構(gòu)成了更緊密獨立組群。同時，不同玫瑰花樣品數(shù)據(jù)間的差異也明顯擴大，其差別表現(xiàn)在信息權(quán)重上達90%。因此非大馬士革玫瑰花樣品的氣味信息通過電子鼻可以與大馬士革玫瑰花樣品完全區(qū)分。

圖7為傳感器對大馬士革玫瑰花香敏感度，由圖7可知P10、P40/1、P40/2對花香敏感具有較強判別作用。

圖7 不同傳感器對大馬士革玫瑰花香敏感度 Figure7 Measurements of different sensors to R.damascus

為了能更好地觀察和分析電子鼻的6個金屬氧化物傳感器對玫瑰花氣味的變化，又進行了樣品的電子鼻傳感器信號數(shù)據(jù)的指紋圖分析，指紋圖是把6個傳感器按照間隔60度均勻排列在圓周上，將每個傳感器的最大響應值取出并標識，形成指紋圖（圖8）。

統(tǒng)計質(zhì)量控制分析（SQC）的數(shù)學解釋是在考慮樣本的差異性基礎(chǔ)上，通過計算參考樣本得出接受區(qū)域和拒絕區(qū)域。未知樣本被映射到圖表中，得出結(jié)論： 接受／拒絕。通過計算樣本的均值、標準差得出單一的嗅覺值。對每個數(shù)據(jù)點而言，它在氣味單元內(nèi)的距離表明了氣味的差異。以大馬士革玫瑰花為標準(圖9)做SQC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，從圖9可知，非大馬士革玫瑰花，全部落在可接受區(qū)域之外，說明電子鼻比較靈敏，完全可以作為品質(zhì)控制工具應用。

圖8 大馬士革玫瑰花香指紋圖譜Figure8 Fingerprint of flavor of R.damascus

圖9 以大馬士革玫瑰花為標準做統(tǒng)計質(zhì)量控制分析Figure9 SQC analysis using R.Damascus as the control

3 結(jié)論

通過電子鼻對4個不同種源地區(qū)共9種玫瑰花樣品花香的分析發(fā)現(xiàn)，不同種源地間存在明顯差異。采用PCA對數(shù)據(jù)進行處理，PCA區(qū)分效果明顯，對于品種純正的玫瑰花利用電子鼻，結(jié)合模式識別是非常有效的區(qū)分方法，因此可以利用電子鼻識別來區(qū)分不同玫瑰花品種，該方法對于人工鑒定玫瑰花品種具有較好的參考價值。

通過電子鼻對大馬士革玫瑰花貯藏期間花香成分的分析發(fā)現(xiàn)，貯藏前四天存在明顯差異。而后三天間差異不大。說明電子鼻，結(jié)合模式識別方法是鑒別玫瑰花新鮮度的有效手段。

以大馬士革玫瑰花氣味作為質(zhì)量上乘的鑒別標準，結(jié)果顯示，電子鼻檢測技術(shù)能非常靈敏的檢測到不同品種玫瑰花氣味差異。因此，電子鼻可以用于進行玫瑰花品種質(zhì)量控制。

[1]余珍，易元芬，吳玉，等.幾種玫瑰油的化學成分及香氣比較[J].云南植物研究，1994，16（1）：75－80.

[2]虞伊林，王秋云，姚雷.玫瑰自然香氣成分及含量變化分析[J].上海交通大學學報（農(nóng)業(yè)科學版），2012，29（2）：80－87.

[3]韓燕，白雪，胡新宇.電子鼻測定香精氣味過程中測定參數(shù)的研究[J].食品研究與開發(fā)，2010，31（6）：22-24.

[4]郭奇慧，韓利英，白雪，等.電子鼻測定香精氣味的研究[J].食品工業(yè)，2010（3）：40－42.

[5]王俊，胡桂仙.電子鼻與電子舌在食品檢測中的應用研究進展[J].農(nóng)業(yè)工程學報，2004，20（2）：292－295.

[6]周亦斌，王俊.電子鼻在食品感官檢測中的應用進展[J].食品與發(fā)酵工業(yè)，2004，30（2）：129－132.

[7]于勇，王俊，胡桂仙.電子鼻技術(shù)的研究進展及其在農(nóng)產(chǎn)品加工中的應用[J].浙江大學學報（農(nóng)業(yè)與生命科學版），2003，29（5）：579－584.

[8]李來好，王國超，郝淑賢，等.電子鼻檢測冷凍羅非魚肉的研究[J].南方水產(chǎn)科學，2012，8（4）：1－6.