基于主成分分析法的秋月梨果实品质评价因子筛选.pdf

落 叶 果 树 ，（）：试 验 研 究 ：基于主成分分析法的秋月梨果实品质评价因子筛选魏树伟，熊驰，李同茂，刘万亮，赵锴，胡连昌（山东省果树研究所，山东泰安 ；淮阴工学院化学工程学院，江苏淮安 ；梁山县林业保护和发展服务中心，山东梁山 ；莱阳市农业技术推广中心，山东莱阳 ；临朐县农业技术推广中心，山东临朐 ；济宁市林业保护和发展服务中心，山东济宁 ）摘要：为了建立简化的秋月梨品质评价体系，采收测定了 个果园的秋月梨的品质指标（单果重、果实硬度、果形指数、可溶性固形物、可溶性糖、总酸、固酸比、糖酸比等）。通过主成分分析和系统聚类，结果表明：前 个主成分贡献率达 ，进一步聚类分析表明，单果重、可溶性糖、总酸可作为秋月梨品质的关键指标。关键词：秋月梨；评价因子；主成分分析；系统聚类分析中图分类号：文献标识码：文章编号：（）收稿日期：基金项目：国家梨产业技术体系（）；山东省自然科学基金项目（，）；国家自然基金项目（）；山东省农科院创新工程项目（）。通讯作者：胡连昌（），男，山东汶上人，工程师，从事林业技术推广工作。：作者简介：魏树伟（），男，山东新泰人，副研究员，从事梨、山楂栽培育种研究工作。：，（，；，；，；，；，；，）：，（，），：；秋月梨（）是 年由日本农林水产省果树试验场杂交选育的砂梨品种，亲本为 （新高 丰水）幸水，年进行了品种登记 。因其果形美观、汁多味甜、品质上乘等优点 ，深受第 期魏树伟等：基于主成分分析法的秋月梨果实品质评价因子筛选消费者喜爱。前人采用聚类分析法对猕猴桃 、核桃 、苹果 等果实品质进行了分析。主成分分析法 、层次分析法 、赋值多维价值理论 、多因子模糊评审法 等多种研究方法也在果实品质评价中应用。笔者在应用主成分分析法的基础上，结合系统聚类分析法，对秋月梨果实品质因子进行分析测定，筛选出可代表秋月梨果实品质的主要因子，为秋月梨果实品质评价提供参考。试验材料与方法 试验材料及样品采集在秋月梨成熟期（九月中旬），在山东省莱阳市和梁山县的 个生产园分别采集样品。每个园随机选取 棵树，每棵树在树冠外围东、南、西、北 个方位分别随机采摘成熟度一致、无病虫害、无机械损伤的果实 个，带回实验室待测品质。测定方法秋月梨单果重使用精度为 的电子天平称量；果实纵径、横径用游标卡尺测定，计算果形指数；采用硬度计（数显硬度计，测量直径 ）测定去皮后果实硬度；果实可溶性固形物含量和总酸含量采用 （爱拓）糖酸度计测定；可溶性糖含量采用蒽酮比色法 测定。取平均值。将完好无损的 个果实切块混合取样保存，测量可溶性固形物、总酸、可溶性糖时，将样品使用研磨机磨碎，称取样品测量，每个样品重复测定 次。数据处理与分析试验数据用 软件进行处理，后通过 （）软件依次进行果实品质指标的差异显著性分析、果实品质因子的相关性分析、主成分分析和系统聚类分析。后两项分析中，对原始数据进行标准化处理，每一变量中的各元素值与平均值之差除以该变量的标准差，将各指标数据转化为均值为 ，标准差为 的无量纲数据 ，消除量纲以及数量级的影响。设有 个对象，每个对象测 个指标，相关系数矩阵（）指各个指标之间的相关系数组成的一个矩阵，特征值是矩阵的一种特殊值，可以衡量矩阵中变量之间的相关性。将相关系数矩阵转换为特征方程，再代入公式 （为特征向量，为相关矩阵），即可求解 与 。方差百分比即主成分 保留的原始数据信息占总原始数据的比例。结果与分析 不同园地秋月梨果实品质分析秋月梨 个园的果实品质因子差异较大，单果重 ，果形指数 ，果实去皮硬度 ，可溶性固形物含量 ，可溶性糖含量 ，总酸含量 ，糖酸比 ，固酸比 。秋月梨品质因子的相关性分析如表 ，秋月梨 个品质因子之间，存在显著相关性或独立性。单果重与横径、纵径呈极显著正相关，与果形指数呈显著负相关；硬度与可溶性糖含量呈显著负相关；可溶性固形物含量与总酸含量呈显著正相关；总酸含量与糖酸比和固酸比均呈极显著负相表 秋月梨品质因子相关系数品质因子单果重横径纵径硬度可溶性固形物含量可溶性糖含量总酸含量糖酸比固酸比果形指数单果重横径 纵径 硬度 可溶性固形物含量 可溶性糖含量 总酸含量 糖酸比 固酸比 果形指数 注：表中数字旁的表示 水平相关性显著，表示 水平相关性极显著。落叶果树第 卷关；糖酸比与固酸比呈极显著正相关。秋月梨果实的一些品质因子在一定程度上互相反映。果实品质性状的主成分分析利用 软件对表 中除纵、横径之外的 个品质因子进行标准化处理并进行主成分分析。主成分提取结果如表 所示，特征值 的成分数目有个为主成分，其贡献率之和达 ，因此选取这 个主成分描述秋月梨果实品质。其中，第 个主成分贡献率达 ，是最主要的成分。表 秋月梨果实品质主成分的方差百分比成分初始特征值特征值 方差百分比累积贡献率 提取载荷平方和总计方差百分比累积贡献率 旋转载荷平方和总计方差百分比累积贡献率 注：成分 没有特指，每个成分是由 个品质因子综合计算的。表 为秋月梨 个品质因子与 个主成分之间的相关性分析结果。可知第 主成分与总酸含量、可溶性固形物含量、糖酸比、固酸比关联极大；第 主成分与可溶性糖含量、果实硬度关联较大；第 主成分与单果重、果形指数密切相关。总酸含量与可溶性固形物含量对第 主成分产生正向影响，糖酸比与固酸比则产生负向影响，主要反映了果实的风味，可将第主成分称为果实风味指标，第 主成分中可溶性糖含量有正向影响作用，称为可溶性糖含量指标，第 主成分中影响较大的有果形指数和单果重，称为果实质量指标。表 秋月梨果实品质主成分相关矩阵品质因子主成分 主成分 主成分 总酸 糖酸比 固酸比 可溶性固形物 可溶性糖 硬度 单果重 果形指数 注：（），为第 个指标和第 个指标的相关系数。果实品质性状的聚类分析根据主成分分析结果，结合表 主成分相关矩阵，对前 个主成分的各个特征向量数据进行标准化特征向量转换（表 ）。以此结果为基础，采用平方欧氏距离法作系统聚类分析（图 ）。结果表明，在最长距离 时，个品质因子可划分为三大类别。其中，固酸比、总酸、可溶性固形物先聚为一类，然后与糖酸比聚为一类；可溶性糖和硬度聚为二类；果形指数与单果重聚为三类。由此，个果实品质指标可以简化为 个指标：总酸、固酸比、可溶性固形物含量和糖酸比中选择 个指标；可溶性糖含量和果实硬度之间选择 个指标；单果重和果形指数之间选择 个指标。对选出的 个品质因子进行简化。在第一大类总酸、可溶性固形物、固酸比、糖酸比中，可溶性固形物和总酸的相关系数为 （表 查看），且均出现在第主成分中，特征向量分别为 、，根据主成分特征向量大小，选择总酸作为该类的评价因子。第二大类中可溶性糖和果实硬度之间具有显著相关性，且都对第 主成分有较大影响，两者特征向量分别为 、，其中果实硬度对第 主成分产生负向影响，因此选择可溶性糖作为该类评价因子。第三大类单果重和果形指数之间具有显著相关性，且均出现在第 主成分中，由于果形指数为 对第 主成分产生负向影响，选择单果重作为该类的评价因子。在相关性分析的基础上，结合主第 期魏树伟等：基于主成分分析法的秋月梨果实品质评价因子筛选成分分析和系统聚类分析的结果，将秋月梨果实品质评价因子简化为总酸含量、可溶性糖含量、单果重。表 相关矩阵的特征向量品质因子主成分 主成分 主成分 总酸 糖酸比 固酸比 可溶性固形物 可溶性糖 硬度 单果重 果形指数 注：，为特征向量，为相关矩阵。图 秋月梨果实品质评价因子聚类图谱 小结与讨论主成分分析是通过分析因子间的相互关系，在多个数据变量中依靠少数几个互不相关的综合变量便能完整反映样品信息的方法。赵琼玲 等对不同地区的 份余甘子的各项品质指标进行主成分分析和聚类分析，最终将 个品质指标简化为 个品质指标，大幅简化了余甘子品质评价工作。孙亚强 等对野生酸枣果实 个品质因子进行因子分析和聚类分析，简化为单果质量、果核指数、可溶性糖含量等 个品质评价指标。位杰 等将库尔勒香梨及其芽变和杂交品种的 项果实品质评价指标简化为 个品质评价指标。本研究利用主成分分析法从秋月梨品质因子中提取出的个主成分综合贡献率达到 ，基本可以反映秋月梨果实品质的综合信息。在此基础上应用系统聚类法分析，最终确定秋月梨果实品质评价因子为单果重、总酸含量、可溶性糖含量 个具有较好代表性的指标，减少了秋月梨品质优选的工作量，提高了工作效率，可为科学评价秋月梨果实品质提供一定理论参考。参考文献：冉昆，崔广华，晁冲，等 秋月梨的引种表现及优质丰产栽培技术 落叶果树，（）：魏树伟，有维东，赵菲，等 个授粉组合对秋月梨果实品质的影响 落叶果树，（）：曹慧莲秋月梨管理关键技术 果农之友，（）：沈川，李夏秦巴山区 份野生美味猕猴桃果实品质分析与综合评价 西北农业学报，（）：耿阳阳，胡伯凯，王纪辉，等 贵州不同地区核桃果实特性分析及加工适宜性分类 食品与发酵工业，（）：魏钦平，程述汉，丁殿东苹果品质评价因素的选择 中国果树，（）：王佐，蒋全熊，孙霄，等 基于主成分分析法的宁夏中部干旱带红枣果实品质比较研究 宁夏农林科技，（）：马耀绒，淡会星，王红军，等 基于层次分析法的蒲城酥梨综合品质评价 陕西气象，（）：吴亚楠，刘婷，刘惠民运用多维价值理论评价引种黄金果猕猴桃果实品质 安徽农业科学，（）：周建，赵思东，杨谷良，等十个砂梨品种果实品质分析与评价 北方果树，（）：李艳艳，郑萍蒽酮 硫酸比色法测定松花粉中粗多糖的含量 云南师范大学学报（自然科学版），（）：牛岩作物产量指标综合评价的数据标准化处理 农村经济与科技，（）：赵琼玲，马开华，张永辉，等余甘子果实品质评价因子的选择 中国农学通报，（）：孙亚强，吴翠云，王德，等野生酸枣资源果实品质因子分析及评价指标选择 食品科学，（）：位杰，蒋媛，林彩霞库尔勒香梨及其芽变和杂交品种（系）果实品质评价因子的选择 食品科学，（）：