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不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙橘園果實綜合品質(zhì)評價與適宜區(qū)域篩選

2023-05-17 06:57:52陳志敏陳曉林譚振華陳兆星諶丹丹馬巖巖鄭永強(qiáng)易時來呂強(qiáng)謝讓金
中國農(nóng)業(yè)科學(xué) 2023年10期
關(guān)鍵詞:荷爾臍橙產(chǎn)區(qū)

陳志敏,陳曉林,譚振華,陳兆星,諶丹丹,馬巖巖,鄭永強(qiáng),易時來,呂強(qiáng),謝讓金

不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙橘園果實綜合品質(zhì)評價與適宜區(qū)域篩選

陳志敏1,陳曉林1,譚振華2,陳兆星3,諶丹丹4,馬巖巖1,鄭永強(qiáng)1,易時來1,呂強(qiáng)1,謝讓金1

1西南大學(xué)/中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院柑桔研究所/國家柑橘工程技術(shù)研究中心/國家數(shù)字種植業(yè)(柑橘)創(chuàng)新分中心,重慶 400712;2湘南臍橙綜合試驗站,湖南宜章 424200;3贛州市柑桔科學(xué)研究所,江西贛州 341000;4宜昌市農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院,湖北宜昌 443000

【目的】建立我國不同紐荷爾臍橙產(chǎn)區(qū)果實品質(zhì)綜合評價模型,闡明不同產(chǎn)區(qū)果實品質(zhì)綜合等級和對應(yīng)的氣象特征,為我國柑橘生態(tài)環(huán)境適應(yīng)性和品種適地栽培提供一定的參考依據(jù)?!痉椒ā坑谖覈煌鷳B(tài)環(huán)境的23個紐荷爾臍橙果園,通過測定果實外觀、內(nèi)在品質(zhì)指標(biāo),運用相關(guān)分析、主成分分析及聚類分析篩選出核心指標(biāo),分別結(jié)合層次分析法、主成分權(quán)重法及模糊綜合評價建立果實品質(zhì)綜合評價算法模型,結(jié)合感官品質(zhì)評價確定最佳算法模型和果實等級劃分閾值,并對算法模型進(jìn)行驗證,同時探明不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實品質(zhì)綜合等級和對應(yīng)生態(tài)因子特征?!窘Y(jié)果】23個紐荷爾臍橙果園的果實綜合品質(zhì)表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征,贛南、湘南可溶性固形物及固酸比高;湘西、長江中上游外觀綜合色澤好、可滴定酸高。各品質(zhì)指標(biāo)間呈不同程度相關(guān),主成分分析結(jié)合聚類分析篩選出5個核心指標(biāo)為綜合色澤指數(shù)、單果重、可溶性固形物、固酸比、維生素C含量;同時,篩選出與感官品質(zhì)指數(shù)擬合度最佳的果實品質(zhì)綜合評價模型為層次分析法模型:Y(綜合值)= 0.06×綜合色澤指數(shù)+0.26×單果重+0.16×可溶性固形物含量+0.42×固酸比+0.11×維生素C含量(標(biāo)準(zhǔn)化值)。利用上述模型將不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果園果實品質(zhì)綜合指標(biāo)進(jìn)行排序,確定等級劃分閾值:≥0.60為一等果園,主要集中于贛南、湘南及粵東區(qū)域,具有活動積溫、有效積溫、日照時數(shù)及地表溫度最高的特征;0.45—0.60為二等果園,主要集中在桂北、閩西,表現(xiàn)為熱量積累和降雨量較高的特征;0.30—0.45為三等果園,主要包含湘西及長江中上游區(qū)域,具備降雨量和熱量積累都偏少的特征;<0.30為四等果園,主要分布在浙南,擁有降雨量最多的特征?!窘Y(jié)論】通過主成分分析進(jìn)行柑橘果實品質(zhì)綜合核心指標(biāo)篩選,結(jié)合各主成分特征值實現(xiàn)判斷矩陣自動賦值,構(gòu)建的紐荷爾臍橙果實綜合評價層次分析法模型效果最佳,且不同等級的果園生態(tài)因子差異明顯。上述結(jié)果為構(gòu)建基于不同生態(tài)環(huán)境柑橘品種適應(yīng)性的“適地適栽”決策系統(tǒng)研發(fā)提供了算法和數(shù)據(jù)支持。

紐荷爾臍橙;果實品質(zhì);綜合評價;環(huán)境適應(yīng)性

0 引言

【研究意義】2008年,農(nóng)業(yè)部修編發(fā)布《柑橘優(yōu)勢區(qū)域布局規(guī)劃(2008—2015年)》,對區(qū)域柑橘布局、主栽品種、市場定位和產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等做出調(diào)整和規(guī)劃,確定長江中上游、贛南—湘南—桂北、浙—閩—粵、鄂西—湘西4條柑橘優(yōu)勢帶,以及南豐蜜橘基地、嶺南晚熟寬皮柑橘基地、云南特早熟柑橘基地、丹江口區(qū)柑橘北緣基地、云南和四川檸檬基地等一批特色柑橘基地。然而,盲目引種現(xiàn)象在不同優(yōu)勢帶依然普遍存在,由于栽培管理和立地條件不同,同一個品種在不同優(yōu)勢帶的果實品質(zhì)參差不齊[1]。根據(jù)柑橘品種生長發(fā)育特性實現(xiàn)適地省力化優(yōu)質(zhì)高效栽培,對現(xiàn)階段柑橘產(chǎn)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。為此,2021年,農(nóng)業(yè)農(nóng)村部印發(fā)了《“十四五”全國種植業(yè)發(fā)展規(guī)劃》,著力構(gòu)建高品質(zhì)、多樣化和周年均衡供應(yīng)的生產(chǎn)體系,明確提出長江中上游、贛南—湘南—桂北、浙—閩—粵、鄂西—湘西及西江流域5條柑橘優(yōu)勢帶差異化發(fā)展策略。柑橘果實品質(zhì)各因子間相互影響,共同決定了果實的外觀與內(nèi)質(zhì)[2],而果實品質(zhì)綜合評價是實現(xiàn)“適地適栽”的重要環(huán)節(jié)。2018年9月,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》,其中“發(fā)展智慧農(nóng)業(yè),建立農(nóng)業(yè)農(nóng)村大數(shù)據(jù)體系,推動新一代信息技術(shù)與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營深度融合”是推動鄉(xiāng)村振興的重要措施[3]。因此,通過不同生態(tài)環(huán)境柑橘產(chǎn)區(qū)的氣象及果品數(shù)據(jù),建立果實品質(zhì)綜合評價模型,找出不同等級柑橘產(chǎn)區(qū)對應(yīng)的生態(tài)環(huán)境特征,有利于實現(xiàn)“適地適栽”和提高柑橘產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益及生態(tài)效益?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】近年來,李勛蘭等[4]和曲學(xué)燕等[5]利用因子分析法對重慶江津、陜西漢中多個柑橘品種的果實品質(zhì)進(jìn)行了綜合評價;唐帥等[6]對湖南省各產(chǎn)區(qū)30個冰糖橙品系建立果實品質(zhì)綜合評價量化模型,實現(xiàn)了對品質(zhì)進(jìn)行排名;上述研究為果實綜合評價提供了一定指導(dǎo),但模型構(gòu)建僅采用一種方法,且未探討果實品質(zhì)與生態(tài)環(huán)境因子的關(guān)系。張印平等[7-8]探討了柑橘物候期與氣象因子的關(guān)系;陳凱等[9]、謝遠(yuǎn)玉等等[10]、高陽華等[11]、張成學(xué)等[12]、彭良志等[13]研究了氣象條件對柑橘生長、果實膨大速度的影響;另外,龍余良等[14]利用贛南臍橙抽樣果品數(shù)據(jù)和氣象資料探討了贛南臍橙氣候品質(zhì)的認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn);柏建等[15]、林正雨等[16]對四川盆地夏橙立體氣候適應(yīng)性區(qū)劃和四川柑橘適宜分布進(jìn)行了研究,但上述研究僅限于部分區(qū)域,無法對全國的生態(tài)環(huán)境適應(yīng)性做出評價。2005年,鮑江峰[17]對全國區(qū)域內(nèi)紐荷爾臍橙做了相關(guān)研究,但未與消費者滿意度進(jìn)行關(guān)聯(lián)性研究。【本研究切入點】前人通過主成分分析法可對不同主成分因子的貢獻(xiàn)排名[18],運用主成分權(quán)重法[19]、層次分析法[20]及模糊綜合評價[21]等單一或者組合方法實現(xiàn)部分區(qū)域柑橘果實品質(zhì)綜合評價。然而,層次分析方法的因子權(quán)重采用人為賦值實現(xiàn),存在主觀意愿,無法滿足充分利用數(shù)據(jù)自動模型完成大數(shù)據(jù)時代數(shù)學(xué)建模的任務(wù)[22]。因此,迫切需要構(gòu)建全國柑橘品種生態(tài)環(huán)境適應(yīng)性評價算法模型,對實現(xiàn)柑橘品種的“適地適栽”具有重要的指導(dǎo)意義。【擬解決的關(guān)鍵問題】以全國不同生態(tài)環(huán)境柑橘產(chǎn)區(qū)的紐荷爾臍橙為試驗材料,運用相關(guān)性分析、主成分分析及聚類分析進(jìn)行果實品質(zhì)綜合評價及核心指標(biāo)篩選,分別采用層次分析法、主成分權(quán)重法及模糊綜合評價建立果實品質(zhì)綜合評價模型;與感官品質(zhì)評價進(jìn)行比較,確定最佳模型和果實等級劃分閾值并進(jìn)行驗證,從而探明不同紐荷爾臍橙產(chǎn)區(qū)果實品質(zhì)綜合等級和對應(yīng)生態(tài)因子特征。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

選擇我國5個柑橘優(yōu)勢帶23個15—20年生枳殼砧([L.] Raf.)紐荷爾臍橙([L.] Osb. cv. Newhall)產(chǎn)區(qū)(表1),為避免栽培管理措施和大小年對果實品質(zhì)的影響,于2019—2020年每個產(chǎn)區(qū)選擇能代表當(dāng)?shù)毓芾硭降?個果園定點連續(xù)采集兩年數(shù)據(jù)的平均值,用于果實綜合評價算法模型構(gòu)建;并于2021年隨機(jī)選取其中7個果園進(jìn)行模型效果驗證。為避免采摘時間對果實品質(zhì)的影響,依據(jù)鮑江峰[17]柑橘果實最佳采收期確定方法,于當(dāng)?shù)刈罴巡墒掌冢ǜ奖?),在每個產(chǎn)區(qū)果園選擇樹勢健壯、樹高為2—2.5 m的植株15株,每重復(fù)為3株,于樹冠外圍東、西、南、北、中5個部位隨機(jī)采摘30個果實,5個重復(fù),合計150個果實。采摘后立即寄往西南大學(xué)(中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院柑桔研究所)用于果實品質(zhì)分析。

1.2 果實品質(zhì)指標(biāo)測定

1.2.1 外觀品質(zhì) 每重復(fù)30個果實采用電子分析天平測定單果重;采用游標(biāo)卡尺測定果實縱徑和橫徑,其果形指數(shù)=縱徑/橫徑;采用美能達(dá)色差儀CR—10(日本)測定果實外觀色澤參數(shù)L*(果實亮度值)、a*(紅綠色差值)和b*(黃藍(lán)色差值),其果實綜合色澤指數(shù)CCI=(1000×a*)/(L*×b*)。CCI越小,果實外觀著色越好。

1.2.2 內(nèi)在品質(zhì) 果實可溶性固形物含量、可滴定酸、維生素C、出汁率和可食率等內(nèi)在品質(zhì)指標(biāo)參考柑橘鮮果檢驗方法(GB/T 8210—2011)進(jìn)行檢測分析[23],并計算固酸比(可溶性固形物/可滴定酸)。

1.2.3 感官品質(zhì) 采用30名消費者對柑橘果實的外觀及口感進(jìn)行評分[24](表2),按照內(nèi)質(zhì)60%、外質(zhì)40%的權(quán)重進(jìn)行消費者得分指數(shù)計算[1];并對應(yīng)柑橘品質(zhì)等級劃分表(表3)對柑橘進(jìn)行等級分類。

1.3 果實品質(zhì)核心指標(biāo)篩選

為消除量綱和數(shù)量級對紐荷爾臍橙果實品質(zhì)評價的影響,首先根據(jù)公式(1)、(2)將果實品質(zhì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理[25],然后利用主成分分析、聚類分析結(jié)合相關(guān)性分析篩選果實品質(zhì)的核心指標(biāo)。

式中,1:各指標(biāo)的初始化值;:各指標(biāo)實測值;0:理想指標(biāo)值。品質(zhì)指標(biāo)經(jīng)過初始化后的規(guī)律為:原始指標(biāo)值越接近理想值,其初始化后值越小。其中,1≥0。2:各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果;1max為各指標(biāo)初始化值的最大值。

1.4 果實品質(zhì)評價模型的建立

1.4.1 主成分權(quán)重法 根據(jù)主成分分析的載荷值和特征值參數(shù),由公式(3)計算各指標(biāo)在第i主成分的線性組合中的系數(shù)(fi),根據(jù)公式(4)計算各指標(biāo)在果實品質(zhì)綜合評價中的初始權(quán)重系數(shù)(f)[26]:

表1 果園分布表

表2 柑橘外觀及口感品質(zhì)評價尺度詳情

表3 柑橘果實綜合品質(zhì)等級劃分

式中,Li:該指標(biāo)在第i主成分上的載荷值,Ei:第i主成分的特征值,m:主成分個數(shù),VCRi:第i主成分的方差貢獻(xiàn)率,CVCR:累計方差貢獻(xiàn)率。

最后,根據(jù)公式(5)計算各果實品質(zhì)指標(biāo)在果實品質(zhì)綜合評價算法模型中的歸一化系數(shù)(fq),建立果實品質(zhì)綜合評價算法模型,并由各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值與對應(yīng)的歸一化權(quán)重系數(shù)的乘積累加計算各果園品質(zhì)綜合評價得分。

1.4.2 層次分析法 前人采用由經(jīng)驗豐富的專家根據(jù)指標(biāo)的基本性質(zhì)和不同指標(biāo)間的關(guān)系運用1—9比例標(biāo)度法賦值建立判斷矩陣,計算各指標(biāo)權(quán)重Wi[27]。本試驗依據(jù)主成分分析篩選果實品質(zhì)核心指標(biāo),并依據(jù)各主成分貢獻(xiàn)度排序判斷元素間重要程度實現(xiàn)自動賦值(表7),旨在排除人為主觀意愿影響。在此基礎(chǔ)上,利用MATLAB數(shù)學(xué)軟件求矩陣的最大特征根λmax和權(quán)重向量Wi,并根據(jù)公式(6)和公式(7)對判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗,最后利用各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化值的乘積累加得到各果園果實綜合品質(zhì)得分。

式中,CI:判斷矩陣的一般一致性指標(biāo);CR:判斷矩陣的隨機(jī)一致性比率;RI:判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)(查表可得)[28]。隨機(jī)一致性比率CR<0.10時,則認(rèn)為判斷矩陣具有較好的一致性。

1.4.3 模糊綜合評價法 將不同果園果實品質(zhì)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值與同一行向量和做比值,建立評判關(guān)系并通過計算各個品質(zhì)指標(biāo)的平均值確定權(quán)重,建立評判模型,并利用各指標(biāo)權(quán)重系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化值的乘積累加得到各果園綜合品質(zhì)得分[29]。

1.5 果實品質(zhì)綜合最佳評價模型及等級標(biāo)準(zhǔn)確定

利用上述3個綜合評價模型分別計算各果園得分指數(shù),與感官品質(zhì)得分做線性擬合,選擇最佳評價模型;并根據(jù)果園的感官品質(zhì)等級,確定該模型果園分級標(biāo)準(zhǔn)。

1.6 氣象數(shù)據(jù)采集

各采樣點氣象數(shù)據(jù)來源于美國國家海洋和大氣管理局(NOAA)[30],主要包括各果園2020—2021兩年的8—10月降水、10—12月降水、10—12月晝夜溫差、年均降水量、≥10℃活動積溫、有效積溫、日照時數(shù)及地表平均溫度等8項指標(biāo)。

1.7 數(shù)據(jù)處理

每個果園果實品質(zhì)指標(biāo)重復(fù)測定5次,每個產(chǎn)區(qū)3個果園兩年的數(shù)據(jù)采用Microsoft Excel 2019處理以平均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示;采用SPSS 25.0進(jìn)行Duncan差異顯著性檢驗、相關(guān)性分析、聚類分析和主成分分析,采用Matlab進(jìn)行層次分析法分析,采用Origin 2021進(jìn)行繪圖。

2 結(jié)果

2.1 不同產(chǎn)區(qū)對橘園紐荷爾臍橙果實品質(zhì)的影響

2.1.1 外觀品質(zhì) 我國不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實綜合色澤指數(shù)(CCI)范圍在-35.5—-51.2,其中浙—閩—粵、桂北—贛南—湘南兩區(qū)域果面呈橙黃色,果實CCI均值分別為-41.6和-42.6,且與四川雷波(-51.2)達(dá)到了顯著差異;而鄂西—湘西、長江中上游及四川果面呈橙紅色,果實CCI均值分別達(dá)到-48.1、-48.9和-51.2。不同產(chǎn)區(qū)果實橫、縱徑(FW、FL)均值分別為79.2和83.5 mm,其中浙—閩—粵、桂北—贛南—湘南高于均值,而鄂西—湘西、長江中上游兩區(qū)域低于均值。果實單果重(PFW)范圍在160.0—343.3 g,與果實FW和FL相似,其中浙—閩—粵、桂北—贛南—湘南分別達(dá)到273.3和275.4 g, 鄂西—湘西、長江中上游兩區(qū)域僅分別為248.3和220.0 g。另外,同樣是位于桂北—贛南—湘南區(qū)域,江西上猶(SY)的FW、FL及PFW均最高,分別為89.6 mm、101.9 mm及343.3 g,而湘南桂陽(GY)均最小,分別為68.8 mm、69.1 mm及160.0 g(表4)。

2.1.2 內(nèi)在品質(zhì) 不同產(chǎn)區(qū)果園可溶性固形物(TSS)均值為12.7,其中桂北—贛南—湘南、鄂西—湘西和云南均高于均值,分別達(dá)到13.3、12.9和12.8;而浙—閩—粵、長江中上游及四川均低于均值,分別為11.8、12.0和12.2;同時,浙江臨海(LH)1個果園的果實TSS含量未達(dá)到國家標(biāo)準(zhǔn),僅為10.2。不同產(chǎn)區(qū)果實可滴定酸(TA)均值為6.1‰,變化范圍4.3‰—8.3‰;其中鄂西—湘西和長江中上游產(chǎn)區(qū)高于均值,分別達(dá)到7.5‰和6.7‰;而其余4個產(chǎn)區(qū)果園的果實TA均值在4.3‰—5.6‰。不同產(chǎn)區(qū)果園果實固酸比(TSS/TA)為14.7—35.0,均值21.7,其中四川、云南、桂北—贛南—湘南和浙—閩—粵高于均值,分別為28.0、23.6、24.6和23.1;且上述4個產(chǎn)區(qū)的果實TSS/TA顯著高于鄂西—湘西(17.3)和長江中上游(18.1)。不同產(chǎn)區(qū)果園果實維生素C(Vc)含量均值為55.1 mg/100 mL,變化范圍在42.1—65.8 mg/100 mL,且各產(chǎn)區(qū)間果實Vc均值沒有明顯的差異,但浙江臨海(LH)、桂北德保(DB)及重慶云陽(YY)的含量低于50.0 mg/100 ml。不同產(chǎn)區(qū)果實出汁率(JR)與可食率(ER)表現(xiàn)相似,均值分別為53.5%和72.1%,其中長江中上游和鄂西—湘西區(qū)域的果實JR和ER高于均值,而桂北—贛南—湘南及云南低于均值(表5)。

2.1.3 感官評價 由圖1可以看出4個等級果園感官評價指數(shù)分布差異明顯。其中,四川雷波(LB)、江西信豐(XF),江西章貢(ZG)、湖南宜章(YZ)及廣東平遠(yuǎn)(PY1、PY2)等6個一等果園,主要集中于贛南—湘南—桂北、浙—閩—粵產(chǎn)區(qū)及四川雷波特色基地;湖南桂陽(GY)、廣西恭城(GC)、湖南新寧(XN)、云南建水(JS)、江西上猶(SY)、福建尤溪(YX)、廣西富川(FC)、湖南保靖(BJ)等8個二等果園,主要分布于贛南—湘南—桂北、鄂西—湘西產(chǎn)區(qū)及云南建水特色基地;重慶北碚(BB)、廣西德保(DB)、湖南龍山(LS)、重慶奉節(jié)(FJ)、湖北枝江(ZJ)、湖北宜都(YD)、湖北丹江口(DJK)等7個三等果園,主要集中于鄂西—湘西及長江中上游一帶;而浙江臨海(LH)和重慶云陽(YY)等2個四等果園,分屬于浙—閩—粵及長江中上游產(chǎn)區(qū),評價指數(shù)顯著低于前三等果園。

2.2 果實品質(zhì)綜合核心指標(biāo)篩選

2.2.1 相關(guān)分析 由圖2可知,果實CCI與其他指標(biāo)有一定相關(guān),但均未達(dá)到顯著水平;果實PFW與FW(0.85)和FL(0.96)呈極顯著正相關(guān);而果實TSS/TA主要與FL(0.54)呈顯著正相關(guān),與TA(-0.88)、JR(-0.63)和ER(-0.78)呈極顯著負(fù)相關(guān),表明不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實成熟度主要通過降酸促進(jìn)果實成熟,但果實成熟度過高則不利于出汁率和可食率的提高。由此可見,不同果園果實品質(zhì)的各指標(biāo)間存在不同程度的相關(guān)性,說明多項指標(biāo)間存在信息重疊,若進(jìn)行綜合評價必須剔除評價指標(biāo)間的信息重復(fù),避免結(jié)果出現(xiàn)偏差[6]。

2.2.2 主成分分析 對不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙橘園果實品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行主成分分析,因子負(fù)荷矩陣見表6,以特征值大于1.0的原則提取各主成分,累計貢獻(xiàn)率為93.09%,可代表原始數(shù)據(jù)的大部分信息。其中,第一主成分包含原始信息量的32.95%,其大小主要由TA、TSS/TA、JR、ER決定,這些指標(biāo)影響果實的內(nèi)在品質(zhì),可稱為果實內(nèi)在品質(zhì)決定因子;第二主成分包含原始信息的27.59%,主要由FW、FL及PFW決定,稱為果實大小決定因子;第三、第四和第五主成分分別為TSS、CCI和Vc,分別包含原始信息的11.94%、10.39%和10.22%,并分別定義為果實甜度決定因子、果皮色澤度決定因子和抗氧化決定因子。

表4 不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙橘園果實外觀品質(zhì)

CCI:綜合色澤指數(shù);FL:縱徑;FW:橫徑;PFW:單果重。不同小寫字母表示不同果園間差異顯著(<0.05)。下同

CCI: Comprehensive color index; FL: Fruit length; FW: Fruit width; PFW: Fruit weight. Different lowercase indicate the different production area were significantly different (<0.05). The same as below

結(jié)合相關(guān)性分析,第一主成分中TSS/TA與其余3個指標(biāo)都顯著相關(guān),因此選擇TSS/TA代表果實內(nèi)在品質(zhì);在第二主成分中PFW更能客觀反映果實大小,將該指標(biāo)作為第二個成分的代表指標(biāo);TSS作為第三個成分的代表指標(biāo);第四個主成分CCI在目前水果市場上占有舉足輕重的地位[31],可以最直觀地反映果實外觀表現(xiàn),作為第四個代表指標(biāo);第五個主成分Vc與另外8項指標(biāo)都沒有明顯相關(guān)性,作為綜合評價指標(biāo)之一。

表5 不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙橘園果實內(nèi)在品質(zhì)

TSS:可溶性固形物;TA:可滴定酸;TSS/TA:固酸比;Vc:維生素C;ER:可食率;JR:出汁率。下同

TSS: Total soluble solids; TA: Titratable acid; TSS/TA: Total soluble solids/Titratable acid; Vc: Vitamins C; ER: Edible rate; JR: Juice rate. The same as below

2.2.3 聚類分析 對不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行組間連接聚類分析(圖3),距離為15時上述品質(zhì)指標(biāo)分為5類:PFW、TA、FL及FW為一類,JR、ER及CCI聚為一類,TSS、TSS/TA和Vc分別單獨聚為一類。上述結(jié)果與主成分分析結(jié)果一致。因此,本試驗選擇TSS、PFW、TSS/TA、CCI、Vc為不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實品質(zhì)綜合評價指標(biāo)。

圖1 感官品質(zhì)等級分類

紅色和藍(lán)色分別代表品質(zhì)指標(biāo)的正負(fù)相關(guān),*和**分別表示在5%和1%水平顯著相關(guān)

2.3 果實品質(zhì)綜合評價模型構(gòu)建

2.3.1 主成分權(quán)重法 根據(jù)表6的因子負(fù)荷矩陣計算指標(biāo)在不同主成分線性組合中的系數(shù),然后對核心指標(biāo)的系數(shù)進(jìn)行歸一化,得到TSS/TA、PFW、TSS、CCI及Vc上述5個核心指標(biāo)的權(quán)重,建立主成分分析綜合評價模型:Y1=0.20×CCI+0.25×PFW+0.12×TSS+0.25×TSS/TA+0.17×Vc(標(biāo)準(zhǔn)化值)。

表6 主成分得分系數(shù)、貢獻(xiàn)率及代表指標(biāo)

*表示指標(biāo)在該主成分中所占比重較大 * indicate the index has a large weight in the principal component

圖3 柑橘品質(zhì)指標(biāo)聚類分析圖

2.3.2 層次分析法 利用主成分特征值判定5個核心指標(biāo)的重要性,實現(xiàn)自動賦值建立判斷矩陣(表7)。檢驗判斷矩陣一致性,得到CI=(5.06-5)/(5-1)=0.01,查詢隨機(jī)一致性標(biāo)準(zhǔn)值m=5時,RI=1.12,CR<0.1,說明判斷矩陣該矩陣通過一致性檢驗,得出各品質(zhì)指標(biāo)的權(quán)重,建立最終評價模型:Y2=0.06×CCI+0.26×PFW+0.16×TSS+0.42×TSS/TA+0.10×Vc(標(biāo)準(zhǔn)化值)。

2.3.3 模糊綜合評價法 將核心指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)每行相加得到行向量和,再將每個標(biāo)準(zhǔn)值與同一行向量和做比值,建立評判關(guān)系。然后將不同品質(zhì)指標(biāo)評判值取平均值得到權(quán)重系數(shù),建立模糊綜合評價模型:Y3=0.23×CCI+0.26×PFW+0.19×TSS+0.12×TSS/TA+ 0.20×Vc(標(biāo)準(zhǔn)化值)。

2.4 果實品質(zhì)綜合最佳模型和等級標(biāo)準(zhǔn)確定

利用3個果實品質(zhì)綜合模型分別計算上述果園的評價指數(shù),并和感官評價指數(shù)作回歸分析(圖4)。根據(jù)圖中離散程度及回歸決定系數(shù)(2)來看,層次分析法模型2達(dá)到0.82,顯著優(yōu)于主成分權(quán)重法(0.55)及模糊綜合評價法(0.34)的模型,擬合度較好。同時,根據(jù)層次分析法綜合模型計算的評價指數(shù)與感官品質(zhì)評價4個等級相對應(yīng)果園,確定該模型下的果品等級劃分閾值:≥0.60為一等果園(最適宜栽培區(qū)),0.45—0.60為二等果園(適宜栽培區(qū)),0.30—0.45為三等果園(次適宜栽培區(qū)),<0.30為四等果園(不適宜栽培區(qū))。

表7 判斷矩陣及一致性檢驗

最大特征值:5.06;RI=1.12;CI=0.01;CR=CI/RI=0.01,該矩陣通過一致性檢驗

Maximum characteristic value: 5.06; RI=1.12; CI=0.01; CR=CI/RI=0.01<0.1, this matrix passes consistency check

AHP:層次分析法;PCA:主成分權(quán)重法;FCA:模糊綜合評價法

2.5 模型驗證

2021年隨機(jī)選擇7個紐荷爾臍橙橘園進(jìn)行果實品質(zhì)測定,開展基于層次分析法的果實綜合品質(zhì)評價模型中果園等級劃分效果驗證(表8)。結(jié)果表明,與2019—2020年度果園等級劃分結(jié)果相比,2021年四川雷波(LB)、江西章貢(ZG)、湖北秭歸(ZG)、廣西恭城(GC)、江西上猶(SY)、湖北丹江口(DJK)和重慶云陽(YY)果園等級劃分完全一致;僅廣東平遠(yuǎn)(PY)2019—2020年度果園綜合評價指數(shù)為0.61,屬于一等果園(最適宜栽培區(qū)),2021年略低(0.58),屬于二等果園(適宜栽培區(qū)),年際間存在略微差異。該結(jié)果表明本研究建立的層次分析法綜合評價模型年際間果園等級劃分一致率可達(dá)85.7%,可用于紐荷爾臍橙適宜種植區(qū)域的評價。

表8 不同年份AHP評價模型驗證

2.6 不同等級果園的氣象分析

上述果園共收集22份氣象數(shù)據(jù)。其中,平遠(yuǎn)縣兩個果園因地理位置較近,只收集了一份氣象,包含8—10月降水(PRE8-10)、10—12月降水(PRE10-12)、10—12月晝夜溫差(DTR10-12)、年均降雨量(APRE)、≥10℃活動積溫(AAT)、有效積溫(EAT)、年日照時數(shù)(SSD)及地表平均溫度(LST)等8項指標(biāo),其中8—10月為果實膨大高峰期,10—12月為果實成熟期[32],這兩個時期對果實品質(zhì)形成具有至關(guān)重要的作用,氣象分布概況如圖5所示。

不同等級果園生態(tài)因子方面呈現(xiàn)規(guī)律性特征(圖5)。其中,江西信豐(XF)、江西章貢(ZG)、湖南宜章(YZ)、四川雷波(LB)、廣東平遠(yuǎn)(PY)為一等果園(紅色標(biāo)注),在SSD、AAT、EAT和LST等溫度、光照方面都聚集在提琴圖最上部(圖5-B—D),但PRE8-10處于提琴圖最下部,而PRE10-12居于提琴圖中部(圖5-a);除四川雷波(LB)外,其余AAT均達(dá)到7 000 ℃,SSD和LST分別約1 400 h和20 ℃,APRE平均值為(1 195.7±121.1)mm,PRE8-10最低,均值為(185.9±36.7)mm。二等果園(橙色標(biāo)注),在SSD、AAT、EAT和LST等溫度、光照方面略低于一等果園,均值分別為(1 326.7±91.4)h、(6 903.3±622.1)℃、(3 630.1±424.3)℃、(18.4±1.4)℃,PRE8-10處于一等果園和三等果園之間,均值為(354.2±72.99)mm;其中廣西富川(FC)和云南建水(JS)AAT、EAT和LST等溫度指標(biāo)更接近于一等果園,但廣西富川(FC)APRE明顯偏多,云南建水(JS)PRE8-10較多。三等果園(黃色標(biāo)注)除廣西德保(DB)外,基本集中在長江中上游,氣象表現(xiàn)相似,在SSD、AAT、EAT和LST等溫度和光照方面都聚集在提琴圖下部。四等果園(綠色標(biāo)注)浙江臨海(LH)明顯APRE最多,而重慶云陽(YY)氣象表現(xiàn)接近于三等果園。同時,4個等級果園在DTR10-12沒有明顯差異(圖5-D)。上述結(jié)果表明,一等和二等果園需具備較高的AAT、EAT、SSD及LST等特征,但三等和四等果園過多的APRE(尤其是PRE8-10)不利于果實綜合品質(zhì)的提高。

PRE8-10:8—10月降水量;PRE10-12:10—12月降水量;APRE:年均降雨量;SSD:年日照時數(shù);AAT:年活動積溫;EAT:年有效積溫;DTR10-12:10—12月晝夜溫差;LST:地表溫度

3 討論

我國柑橘種植面積在1983—2019年間增長了7.5倍,達(dá)到262萬公頃。因此,各柑橘產(chǎn)區(qū)引種現(xiàn)象比較普遍,對柑橘產(chǎn)區(qū)品種結(jié)構(gòu)優(yōu)化、品牌提升、良種率提高有重大作用,這種趨勢還在持續(xù),但存在品種濫引、無序發(fā)展現(xiàn)象[33]。適宜的氣候?qū)Ω涕俟麡涞纳L十分重要,只有適地適栽才能種植出品相好、味道美的柑橘[1-2]。

3.1 不同產(chǎn)區(qū)果園品質(zhì)綜合評價

荊佳伊等[34]研究表明柑橘果實最佳采收期隨著收獲時間的延后,TA降低,TSS/TA增大,但JR和ER一致降低,本研究也表明果實主要通過降酸促進(jìn)成熟,但果實成熟度過高不利于出汁率和可食率提高;同時,不同產(chǎn)區(qū)果實品質(zhì)各指標(biāo)間存在不同程度的相關(guān)性,若直接利用所有指標(biāo)對柑橘果實品質(zhì)進(jìn)行評價會因指標(biāo)信息的重復(fù)而使評價結(jié)果不準(zhǔn)確[35],無法直接比較不同樣品之間的優(yōu)劣。因此,本試驗利用主成分分析、聚類分析對果實品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行綜合分析,篩選出5個核心指標(biāo)(CCI、PFW、TSS、TSS/TA及Vc),涵蓋了果實外觀品質(zhì)和內(nèi)在口感,簡化了前人篩選的柑橘評價指標(biāo)[17]。同時,本試驗以消費者感官品質(zhì)指數(shù)[36]為基礎(chǔ),構(gòu)建的層次分析法模型2達(dá)到0.82,顯著優(yōu)于主成分權(quán)重法(0.55)及模糊綜合評價法(0.34)的模型,擬合度較好。在此基礎(chǔ)上,利用該模型將不同紐荷爾臍橙果園果實品質(zhì)綜合指標(biāo)進(jìn)行排序,確定了等級劃分閾值。同時,該建模方法還結(jié)合了各主成分特征值來實現(xiàn)判斷矩陣的自動賦值,從而確定不同因素對果實品質(zhì)的影響權(quán)重,可以很大程度上消除人為因素及不同數(shù)據(jù)表現(xiàn)上的差異,避免了層次分析法在一致性有效范圍內(nèi)構(gòu)造不同的判斷矩陣而得出不同結(jié)果的弊端[37],不僅簡化了品質(zhì)評價工作,而且層次分析模型客觀評價反映了果品的理化狀態(tài)特征,保留了果實品質(zhì)指標(biāo)大量的信息,得到的評價結(jié)果更加客觀、科學(xué)、合理;2021年采用的7個果園數(shù)據(jù)也驗證了本研究建立的綜合評價方法可用于橘園果實綜合品質(zhì)評價和適宜種植區(qū)域篩選。

3.2 不同等級果園氣象綜合分析

本研究結(jié)果表明,不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實外觀內(nèi)質(zhì)均表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征,并與產(chǎn)區(qū)生態(tài)因子高度相關(guān)。一等果園即紐荷爾臍橙最適宜栽培區(qū)主要分布在贛南、湘南及粵東一帶,具有活動積溫、有效積溫、日照時數(shù)及地表溫度高,8—10月降雨量少的特征,有利于可溶性固形物和固酸比的提高,這與劉英才[38]、李金強(qiáng)等[39]果實膨大期適當(dāng)保持柑橘園土壤干燥,可以提高糖度和含酸量,有利于增進(jìn)果實品質(zhì)的結(jié)論一致;另外,廣東省梅州市平遠(yuǎn)縣為一等果園,可能與地處閩粵贛地區(qū)三省交界獨特的小氣候有關(guān),其臍橙果實可溶性固形物含量最高的品質(zhì)優(yōu)勢明顯[40-41]。二等果園即紐荷爾臍橙適宜栽培區(qū)主要分布在桂北、閩西區(qū)域,其積溫、日照時數(shù)都略低于一等果園且降雨量略大于一等果園,果實綜合品質(zhì)表現(xiàn)略差于一等果園;其中,桂北產(chǎn)區(qū)為紐荷爾臍橙適宜區(qū),而不是最適宜栽培區(qū),該結(jié)果與伊華林等[33]將贛南—湘南—桂北優(yōu)勢帶調(diào)整為贛南—湘南優(yōu)勢帶,原桂北產(chǎn)區(qū)調(diào)整到西江晚熟柑橘優(yōu)勢帶的結(jié)論相一致。三等果園即次適宜栽培區(qū)主要集中在鄂西—湘西及長江中上游區(qū)域,呈8—10月果實膨大期降水量多,日照時數(shù)顯著降低,積溫和地表溫度低,果實可滴定酸高但著色狀況最好,呈現(xiàn)出橙紅色的特征,適當(dāng)留樹貯藏保鮮、延遲采收,可達(dá)到酸甜適口的風(fēng)味[42-43]。四等果園有重慶云陽和浙江臨海兩個果園,浙江臨海因降雨量太多,尤其是8—10月降雨量過多而導(dǎo)致TSS極低,未達(dá)到國家所規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn),這與前期在浙江地區(qū)少見紐荷爾臍橙果園相符,但與陳秋夏等[44]研究的與全國臍橙主產(chǎn)地相比,浙江省臍橙可溶性固形物范圍12%—15%,品質(zhì)總體較佳這一結(jié)論不相符,后續(xù)還需找到更多的浙江紐荷爾臍橙果園進(jìn)行佐證。而重慶云陽按照氣象表現(xiàn)應(yīng)歸類為三等果園,但品質(zhì)表現(xiàn)比長江中上游果園差,證明除了氣象因子,還有其他因素影響柑橘果實品質(zhì)[45]。另外,四川省雷波縣(LB)具有特殊的區(qū)域小氣候,劃為一等果園,10—12月降水量少,有利于TSS和TSS/TA的提高,與四川寧南縣等川南地區(qū)5— 9月降雨豐富且均勻,10—11月降雨量少而成為臍橙生產(chǎn)適宜區(qū)[16]一致。

需要說明的是,本試驗通過大范圍的采樣證明不同等級果園存在果實產(chǎn)量、品質(zhì)和生態(tài)因子差異,且果農(nóng)管理水平存在差異。總體而言,鄂西—湘西、桂北—贛南—湘南和浙—閩—粵產(chǎn)業(yè)帶紐荷爾臍橙橘園平均產(chǎn)量較高,分別達(dá)到2 623.70、2 523.29和2 095.41 kg/667 m2;而長江中上游產(chǎn)業(yè)帶橘園平均產(chǎn)量表現(xiàn)欠佳,僅為1 556.38 kg/667 m2(附表1),該結(jié)果與倪超等[46]、楊輝等[47]研究的柑橘產(chǎn)量與氣溫和日照時數(shù)呈正相關(guān)相符合;另外,廣西德保(DB)與二等果園氣象條件相近,果園產(chǎn)量達(dá)到2 450.12 kg/667 m2,但果實綜合品質(zhì)評價僅為三等果園,可能與該果園速效磷達(dá)到最適值的兩倍多以及未投入人力、物力來進(jìn)行精細(xì)的栽培管理有關(guān);而江西上猶(SY)、重慶云陽(YY)產(chǎn)區(qū)果園產(chǎn)量分別達(dá)到1 954.12和1 500.63 kg/667 m2,符合凌麗俐等[48]提出的紐荷爾臍橙高產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)1 400—2 100 kg/667 m2,但果實綜合品質(zhì)評價等級未達(dá)到相近氣象等級果園,可能與江西上猶土壤有機(jī)質(zhì)、堿解氮含量、速效磷、速效鉀及鈣鎂含量都處于極缺狀況,重慶云陽的速效鉀極缺有關(guān);湖南桂陽(GY)產(chǎn)區(qū)果園產(chǎn)量達(dá)到3 253.38 kg/667 m2,但果實綜合品質(zhì)未達(dá)到一等果園,其土壤營養(yǎng)檢測結(jié)果未見異樣,可能與該農(nóng)戶果園掛果量過多而導(dǎo)致單果重很小有關(guān)。因此,果實綜合品質(zhì)也受土壤營養(yǎng)狀況和栽培管理措施影響[49-50],但果園氣候條件的影響尤為重要,這與周貝貝等[51]研究的土壤養(yǎng)分和氣象因子對果實品質(zhì)影響的模型效應(yīng)權(quán)重相符合。另外,免費開源的氣象資料有限,未能完全找出影響品質(zhì)提升的全氣象因素,對于精確的氣象因子及果實品質(zhì)的關(guān)系及對應(yīng)的模型建立有待進(jìn)一步深入研究。

4 結(jié)論

本試驗通過田間采樣,定量分析了我國不同產(chǎn)區(qū)紐荷爾臍橙果實綜合品質(zhì)評價特征,探討通過主成分分析實現(xiàn)果實綜合品質(zhì)核心指標(biāo)篩選,結(jié)合各主成分特征值實現(xiàn)判斷矩陣自動賦值,構(gòu)建的紐荷爾臍橙果實品質(zhì)的層次分析法綜合評價算法模型效果最佳,且年際間一致率可達(dá)85.7%;同時,解析了不同產(chǎn)區(qū)果實品質(zhì)綜合等級和對應(yīng)的氣象特征,為柑橘品質(zhì)與生態(tài)因子的進(jìn)一步研究奠定了基礎(chǔ),可以為更好地了解紐荷爾臍橙生態(tài)環(huán)境適應(yīng)性,做到適地適栽,避免消耗一些無謂的人力物力,從而進(jìn)一步提高柑橘產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)效益和生態(tài)效益提供參考。

致謝:在此特別感謝桂中南柑橘試驗站陳香玲團(tuán)隊、桂北柑橘綜合試驗站陳傳武團(tuán)隊、三峽庫區(qū)臍橙綜合試驗站曹立新團(tuán)隊、丹江口柑橘綜合試驗站郭元成團(tuán)隊、湘西南柑橘綜合實驗唐俊團(tuán)隊、湘西椪柑綜合試驗站彭際淼團(tuán)隊、懷化柑橘綜合試驗站龍立長團(tuán)隊、永春蘆柑綜合試驗站尤有利團(tuán)隊及云南極早熟柑橘綜合試驗站施云庭團(tuán)隊等在紐荷爾橘園選擇和樣品采集過程中提供的所有幫助。

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Comprehensive Fruit Quality Evaluation and Suitable Areas Selection of Newhall Navel Orange in China

1National Engineering Research Center for Citrus Technology, National Digital Planting (Citrus) Innovation Sub-Center, Citrus Research Institute, Southwest University-Chinese Academy of Agricultural Sciences, Chongqing 400712;2Comprehensive Experimental Station of Norval Sweet Orange in Xiangnan, Yizhang 424200, Hunan;3Ganzhou Citrus Research Institute, Ganzhou 341000, Jiangxi;4YiChang Academy of Agricultural Science, Yichang 443000, Hubei

【Objective】This study aimed to establish a comprehensive evaluation model in fruit quality, clarify the comprehensive grade of fruit quality and their corresponding meteorological characteristics from different Newhall Navel orange ([L.] Osb. cv. Newhall) orchards in China, so as to provide a reference for the ecological environment adaptability and suitable planting.【Method】Twenty three Newhall orchards in different ecological environments of China were selected to measure fruit external and internal quality indicators. Correlation analysis, principal component analysis and cluster analysis were used to identify the core indicators, and the comprehensive evaluation models of fruit quality were established by analytic hierarchy process (AHP), principal component analysis (PCA) and fuzzy comprehensive appraisal (FCA), respectively. The optimal algorithm model and fruit grade classification threshold were determined and verified with sensory quality evaluation. Meanwhile, the comprehensive quality grades and the characteristics of corresponding ecological factors of Newhall navel orange fruit from different producing areas were explored. 【Result】The fruit comprehensive quality of 23 Newhall orchards showed obvious regional characteristics. The fruit in southern Jiangxi and southern Hunan had higher total soluble solid and solid acid ratio, while the fruit in western Hunan and the upper and middle reaches of the Yangtze River had better fruit external color indexes and higher titratable acid. The quality indexes were correlated to varying degrees. Five core indexes were selected by principal component analysis combined with cluster analysis, including comprehensive color index, fruit weight, soluble solids, solid acid ratio, and vitamin C content. At the same time, AHP model was determined as the comprehensive evaluation model of fruit quality with the best fitting degree of sensory quality index: Y (comprehensive value) = 0.06× comprehensive color index + 0.26× single fruit weight +0.16× soluble solid content +0.42× solid acid ratio +0.11× vitamin C content (standardized value). The comprehensive fruit quality indicators of different Newhall orchards were ranked, and the classification threshold was determined as follows: ≥0.60 was the first-class orchards, mainly concentrated in southern Jiangxi, southern Hunan and eastern Guangdong, with active accumulated temperature, effective accumulated temperature, maximum sunshine hours and surface temperature; 0.45-0.60 was the second-class orchards, mainly concentrated in northern Guangxi and western Fujian, characterized by higher temperature accumulation and rainfall; 0.30-0.45 was the third-class orchards, mainly concentrated in western Hunan and the middle and upper reaches of the Yangtze River, with relatively lower rainfall and temperature accumulation; <0.30 was the fourth-class orchards, mainly distributed in southern Zhejiang, with the highest rainfall.【Conclusion】The core indicators of the comprehensive quality of citrus fruits were identified by PCA, and the AHP model with the optimal for the Newhall fruit comprehensive evaluation by combining the eigenvalues of each principal component to achieve automatic assignment of AHP judgment matrix. The ecological factors of different grades of orchards were significantly different. These results provided algorithms and data support for the development of the decision system based on "suitable planting" of citrus varieties in different ecological environment.

Newhall navel orange; fruit quality; comprehensive evaluation; environmental adaptability

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.10.011

2022-06-20;

2022-08-24

國家重點研發(fā)計劃(2020YFD1000101)、國家自然科學(xué)基金(31972991)、西南大學(xué)先導(dǎo)計劃項目(SWU-XDZD22004)、國家現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系建設(shè)專項資金(CARS-26)、重慶市智慧柑橘專項課題(cstc2019jscx-gksbX0089)、四川省轉(zhuǎn)移支付項目(2018NZYZF0103)

陳志敏,E-mail:1121303983@qq.com。通信作者鄭永強(qiáng),Tel:023-68349726;E-mail:zhengyq@swu.edu.cn

(責(zé)任編輯 趙伶俐)

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