果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系的建立及其在黃果柑果實(shí)上的應(yīng)用

葉 霜，熊 博，邱 霞，孫國(guó)超，黃勝佳，付佳玲，汪志輝，，*

(1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 園藝學(xué)院，四川 成都 611130； 2.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 果蔬研究所，四川 成都 611130)

果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系的建立及其在黃果柑果實(shí)上的應(yīng)用

葉 霜1，熊 博1，邱 霞1，孫國(guó)超2，黃勝佳1，付佳玲1，汪志輝1，2，*

(1.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 園藝學(xué)院，四川 成都 611130； 2.四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 果蔬研究所，四川 成都 611130)

為使果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系中各指標(biāo)權(quán)重值更加科學(xué)，綜合評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀、合理，該研究利用層次分析法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，建立一個(gè)果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫，并基于此計(jì)算綜合得分，從而構(gòu)建果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系。在此過程中，對(duì)層次分析法標(biāo)度進(jìn)行篩選，最后，將此評(píng)價(jià)體系應(yīng)用于黃果柑優(yōu)良單株篩選。結(jié)果顯示，0.618標(biāo)度法能平滑各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，且當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)5個(gè)時(shí)，0.618標(biāo)度法的一致性優(yōu)于1-9標(biāo)度法。通過查閱文獻(xiàn)和試驗(yàn)測(cè)定建立了黃果柑果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫，利用此果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系評(píng)價(jià)了162株黃果柑單株，篩選出了36株果實(shí)品質(zhì)優(yōu)良的黃果柑單株。在果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系中，使用0.618標(biāo)度法構(gòu)建判斷矩陣所得權(quán)重值更準(zhǔn)確。

果實(shí)品質(zhì)；綜合評(píng)價(jià)；層次分析法；指標(biāo)水平庫；黃果柑

果實(shí)品質(zhì)是果樹栽培、生產(chǎn)和選、育種圍繞的中心，但果實(shí)品質(zhì)包括外觀品質(zhì)、風(fēng)味品質(zhì)、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)等，它們之間既相互聯(lián)系又相對(duì)獨(dú)立，使果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)變得十分困難，因此，尋找切實(shí)有效的綜合評(píng)價(jià)方法或建立規(guī)范、可操作的果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系十分必要。因子分析法[1]、聚類分析法[2]、主成分分析與聚類分析結(jié)合法[3]、隸屬函數(shù)法[4]、灰色關(guān)聯(lián)度法[5]等是果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)中常用的方法。其中，因子分析法、主成分分析法和聚類分析法主要用于解決指標(biāo)之間信息重疊問題；隸屬函數(shù)法和灰色關(guān)聯(lián)度法主要用于指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)，結(jié)果相對(duì)客觀公正。但這些評(píng)價(jià)方法都只針對(duì)單次評(píng)價(jià)，不具備系統(tǒng)性，沒有統(tǒng)一的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，結(jié)果不夠客觀化。此外，在對(duì)果實(shí)品質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)時(shí)，品質(zhì)指標(biāo)賦權(quán)尤為關(guān)鍵。層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是一種定量與定性相結(jié)合的多目標(biāo)決策分析方法，將人們的主觀思維邏輯數(shù)字化、嚴(yán)謹(jǐn)化，其在環(huán)境[6-7]、醫(yī)學(xué)[8]、農(nóng)業(yè)[9-10]等多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，結(jié)果客觀、科學(xué)。在園藝產(chǎn)品的相關(guān)研究上，主要是油桃[11]、番茄[12]、蘋果[13]、金花梨[14]等果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)、影響果實(shí)品質(zhì)和產(chǎn)量的因素分析等方面。該方法的重要環(huán)節(jié)是檢驗(yàn)判斷矩陣的一致性，只有判斷矩陣滿足一致性要求，其最大特征值所對(duì)應(yīng)的各個(gè)權(quán)向量才能作為相應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重值[15]。因此，構(gòu)建一致性關(guān)系好的判斷矩陣，是采用層次分析法計(jì)算權(quán)重的關(guān)鍵所在。

本研究首先利用層次分析法確定權(quán)重；其次，通過查找文獻(xiàn)和試驗(yàn)測(cè)定建立果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫，以指標(biāo)水平庫為基礎(chǔ)計(jì)算各品質(zhì)指標(biāo)得分。最后，將各指標(biāo)得分與因子權(quán)重相結(jié)合，建立品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系。為使權(quán)重值更合理、準(zhǔn)確，在賦權(quán)過程中，對(duì)層次分析法構(gòu)建判斷矩陣的標(biāo)度進(jìn)行篩選。此外，將此評(píng)價(jià)體系應(yīng)用于黃果柑優(yōu)良單株篩選，促進(jìn)黃果柑產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，也為試驗(yàn)研究和生產(chǎn)實(shí)踐提供一種便捷、客觀的果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)方法。

1 果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系建立方法

1.1 層次分析法確定權(quán)重

1.1.1 建立遞階層次模型

應(yīng)用層次分析法解決決策問題時(shí)，需要先構(gòu)造一個(gè)有層次的結(jié)構(gòu)模型，一般層次數(shù)不受限制，但每層中元素一般不超過9個(gè)[16]。通?？煞譃?層：目標(biāo)層、準(zhǔn)則層和指標(biāo)層(方案層)。

1.1.2 構(gòu)建判斷矩陣

根據(jù)遞階層次模型，將同一層次中兩兩元素間相對(duì)重要性給出一定尺度判斷。設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)C1，C2，…，Cn，對(duì)上一層目標(biāo)B有影響，分別依據(jù)1-9標(biāo)度法[6](表1)和0.618標(biāo)度法[17](表2)，采用成對(duì)比較法，確定它們?cè)贐中的影響比例，即每次取2個(gè)指標(biāo)Ci和Cj，用aij表示Ci與Cj對(duì)B的影響之比。用矩陣A-(aij)n×n(aij>0)表示全部結(jié)果。

1.1.3 計(jì)算權(quán)重

幾何平均法(方根法)和算術(shù)平均法(求和法)權(quán)重計(jì)算公式如下[18]：

1)幾何平均法(方根法)

(1)

2)算術(shù)平均法(求和法)

(2)

1.1.4 檢驗(yàn)矩陣一致性

1)計(jì)算一致性指標(biāo)CI(consistency index)

(3)

表11-9標(biāo)度定義

Table1The comparison scale of 1-9

標(biāo)度Importancevaluescale定義Definition1表示2個(gè)指標(biāo)相比，具有同樣重要性Twoindexeshasequalimportance3表示2個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter5表示2個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者明顯重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter7表示2個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者強(qiáng)烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter9表示2個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者極端重要Twoindexescompared，theformerisextremelymoreimportantthanthelatter2，4，6，8表示上述相鄰判斷的中間值Medianvaluebetweenadjacentscale倒數(shù)Reciprocal若指標(biāo)i與指標(biāo)j的重要性之比為aij，那么指標(biāo)j與指標(biāo)i重要性之比為aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

表20.618標(biāo)度法

Table2The comparison scale of 0.618

標(biāo)度Importancevaluescale定義Definition12個(gè)指標(biāo)相比，同等重要Twoindexeshasequalimportance16182個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter26182個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者明顯重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter42362個(gè)指標(biāo)相比，前者比后者強(qiáng)烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter倒數(shù)Reciprocal若指標(biāo)i與指標(biāo)j的重要性之比為aij，那么指標(biāo)j與指標(biāo)i的重要性之比aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

式中，λmax為判斷矩陣最大特征值，n為矩陣行數(shù)。如果CI=0，則此矩陣通過一致性檢驗(yàn)，如果CI不等于0，則進(jìn)行下列步驟，進(jìn)一步檢驗(yàn)矩陣一致性。

2) 查找平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI

平均隨機(jī)一致性指標(biāo)如表3所示。

3)計(jì)算一致性比率CR

(4)

當(dāng)CR<0.1時(shí)，表明判斷矩陣具有滿意的一致性，否則應(yīng)對(duì)判斷矩陣作適當(dāng)修改。

1.1.5 檢驗(yàn)各層對(duì)目標(biāo)層一致性并計(jì)算總權(quán)重

若上一層次B包含n個(gè)因素B1，B2，…，Bn，其層次權(quán)重值分別為b1，b2，…，bn；如果C層次因素對(duì)于Bi單排序的一致性指標(biāo)為CIi，相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)為RIi，則C層次的總排序隨機(jī)一致性比率為：

(5)

當(dāng)C層總排序通過一致性檢驗(yàn)，則C層次因素對(duì)于Bi單排序的權(quán)重值分別為Ci1，Ci2，…，Cin，則總權(quán)重為：

W=bi*(Ci1,Ci2,…,Cin)。

(6)

表3平均隨機(jī)一致性指標(biāo)

Table3The random consistency index

指標(biāo)Index矩陣行數(shù)Rownumberofmatrix1234567891011121314隨機(jī)一致性指標(biāo)00052089112124136141146149152154156158Randomconsistencyindex

1.2 建立果實(shí)指標(biāo)水平庫

查閱相關(guān)文獻(xiàn)，收集相關(guān)果實(shí)數(shù)據(jù)，并綜合試驗(yàn)所測(cè)數(shù)據(jù)，建立果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫。

1.3 計(jì)算得分

1.3.1 各指標(biāo)得分

取果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫中的平均值(Xave)、最大值(Xmax)、最小值(Xmin)為基準(zhǔn)，采用以下公式計(jì)算各指標(biāo)得分[19]。

y=50+50×(X-Xave)/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)；

(7)

y=50-50×(X-Xave)/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)；

(8)

y=100-50×|X-Xave|/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)。

(9)

式中：y為某品質(zhì)指標(biāo)得分；X表示果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)的測(cè)定值；各指標(biāo)最高分為100，最低分為0，公式(7)適用于極大型指標(biāo)，公式(8)適用于極小型指標(biāo)，公式(9)適用于居中型指標(biāo)；極大型指標(biāo)包括單果重、縱徑、橫徑、色澤、可溶性固形物、VC、總糖、糖酸比、固酸比，極小型指標(biāo)包括可滴定酸，居中型指標(biāo)包括果形指數(shù)。

1.3.2 綜合得分

將各指標(biāo)得分與之對(duì)應(yīng)的權(quán)重值相乘得到綜合評(píng)分，公式如下：

(10)

2 層次分析法確定果實(shí)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

2.1 果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)遞階層次結(jié)構(gòu)的建立

本研究選擇了11項(xiàng)常用品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)，根據(jù)黃果柑果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)的基本性質(zhì)、指標(biāo)之間的相互關(guān)聯(lián)影響以及層次隸屬關(guān)系，建立黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)遞階層次結(jié)構(gòu)圖(圖1)。此層次結(jié)構(gòu)分為3層：第1層是目標(biāo)層(A)，為黃果柑果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)；第2層是準(zhǔn)則層(B)，為果實(shí)品質(zhì)因素；第3層是指標(biāo)層(C)，為黃果柑各品質(zhì)指標(biāo)。

2.2 構(gòu)建判斷矩陣

由6位專家根據(jù)1-9標(biāo)度法(表1)和0.618標(biāo)度法(表2)，對(duì)黃果柑果實(shí)品質(zhì)各級(jí)指標(biāo)按照其重要程度構(gòu)建判斷矩陣。可得到下列24個(gè)判斷矩陣：其中，矩陣(1～6)為準(zhǔn)則層指標(biāo)的判斷矩陣，矩陣(7～12)為指標(biāo)層中針對(duì)外觀品質(zhì)的判斷矩陣，矩陣(13～18)為指標(biāo)層中針對(duì)風(fēng)味品質(zhì)的判斷矩陣，矩陣(19～24)為指標(biāo)層中針對(duì)營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的判斷矩陣。每個(gè)矩陣的上三角中的值為1-9標(biāo)度所得值，下三角為0.618標(biāo)度所得值。

(1)

圖1 黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)遞階層次結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Hierarchical structure model of Huangguogan fruit quality evaluation

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

2.3 一致性檢驗(yàn)和權(quán)重計(jì)算

分別用1-9標(biāo)度法和0.618標(biāo)度法構(gòu)建了2階、3階、4階和5階矩陣。由表4和表5可知：1-9標(biāo)度和0.618標(biāo)度構(gòu)建的2階矩陣的CI一致，均為0，均通過一致性檢驗(yàn)，表明2階矩陣1-9標(biāo)度法和0.618標(biāo)度法均適用；6位專家分別用2種方法構(gòu)建的3階、4階矩陣，均通過了一致性檢驗(yàn)，但2種計(jì)算方法的結(jié)果基本表現(xiàn)出1-9標(biāo)度的CI和CR隨著矩陣階數(shù)的增加有增大的趨勢(shì)，而0.618標(biāo)度變化不明顯，并且0.618標(biāo)度構(gòu)建的3階、4階矩陣的CI和CR值基本小于1-9標(biāo)度；4階矩陣雖然2種標(biāo)度法都可以，但是1-9標(biāo)度法構(gòu)建的矩陣不能通過一致性檢驗(yàn)的風(fēng)險(xiǎn)高于0.618標(biāo)度法；專家2和專家5用1-9標(biāo)度法構(gòu)建的5階矩陣CR都大于0.1，不能通過一致性檢驗(yàn)，0.618標(biāo)度法構(gòu)建的5階矩陣均能通過一致性檢驗(yàn)，表明當(dāng)品質(zhì)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)量≥5時(shí)，1-9標(biāo)度法構(gòu)建的判斷矩陣一致性關(guān)系較0.618標(biāo)度法差。矩陣一致性調(diào)整不僅過程繁瑣，且不一定能通過檢驗(yàn)，因此，在黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系中，當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)達(dá)到5個(gè)及以上時(shí)，0.618標(biāo)度法更適用。

從表6～9可知，1-9標(biāo)度法所構(gòu)建的2階矩陣，2個(gè)指標(biāo)權(quán)重值差異為0～0.500，平均差值為0.334；0.618標(biāo)度法所得2階矩陣，2個(gè)指標(biāo)權(quán)重平均差值僅為0.232，比1-9標(biāo)度法小0.102。1-9標(biāo)度法所構(gòu)建的3階矩陣，3個(gè)指標(biāo)權(quán)重兩兩之間的差值為0.056～0.650，平均差值為0.297；0.618所得3階矩陣，3個(gè)指標(biāo)權(quán)重兩兩之間的差值為0.069～0.472，平均值為0.238，比1-9標(biāo)度法小。1-9標(biāo)度法所構(gòu)建的4階、5階矩陣，所得權(quán)重兩兩指標(biāo)差值的平均值分別為0.241、0.163，0.168標(biāo)度法所構(gòu)建的4階、5階矩陣，所得權(quán)重兩兩指標(biāo)差值的平均值分別為0.180、0.101?？梢?，同一矩陣中0.618標(biāo)度法各指標(biāo)間的權(quán)重差異較1-9標(biāo)度法有所減小，0.618標(biāo)度法有平滑各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的傾向，0.618標(biāo)度法在黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系中確定的權(quán)重值優(yōu)于1-9標(biāo)度法。

表41-9標(biāo)度一致性檢驗(yàn)指標(biāo)值

Table4Consistency check index of 1-9 scale

Rm，方根法；Sm，求和法。下同。

Rm， Root method; Sm， Summation method. The same as below.

表50.618標(biāo)度一致性檢驗(yàn)指標(biāo)值

Table5Consistency check index of 0.618 scale

專家Experts算法CalculationmethodsCI(AB)CR(AB)CI(B1C)CR(B1C)CI(B2C)CI(B3C)CR(B3C)專家1Rm0013002500380034000100011Expert1Sm0013002500390034000100011專家2Rm0000370033000Expert2Sm0000380034000專家3Rm0013002500330029000190022Expert3Sm0013002500330029000190022專家4Rm0013002500230021000190022Expert4Sm0013002500230021000190022專家5Rm0013002500970087000100011Expert5Sm0013002500990088000100011專家6Rm0000380034000Expert6Sm0000390035000

表6A與B層判斷矩陣權(quán)重值

Table6The weight value of judgment matrix of A and B

專家Experts算法Calculationmethods1-9標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof1-9scaleW1′W2′W3′0618標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof0618scaleW1″W2″W3″專家1Rm016903870443013004000470Expert1Sm017003870443013104000469專家2Rm008107310188014606180236Expert2Sm008307240193014606180236專家3Rm012805950276018305640253Expert3Sm012905950277018405620254專家4Rm008103420577015903540488Expert4Sm008203430575016003540486專家5Rm031101960493032202340444Expert5Sm031201980490032202340443專家6Rm008903230588012703330539Expert6Sm008903240587012703330539

表7B1與C層判斷矩陣權(quán)重值

Table7The weight value of judgment matrix of B1and C

專家Experts算法Calculationmethod1-9標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof1-9scaleW4′W5′W6′W7′W8′0618標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof0618scaleW4″W5″W6″W7″W8″專家1Rm0405014101030262008902750206011602750127Expert1Sm0405014101070250009702710205012102710132專家2Rm0165008000800337033702310130013002550255Expert2Sm0189008400840321032102370130013002510251專家3Rm0345009601320122030402790129015701570279Expert3Sm0346009901310118030602810130015701530279專家4Rm0483005400710166022603540101012301810241Expert4Sm0476005600760163022903530102012401800242專家5Rm0277008100810337022402660101010102660266Expert5Sm0282008400840312023802730102010202480275專家6Rm0453005400630195023403430098008902120257Expert6Sm0449005700680189023703380102009402090256

表8B2與C層判斷矩陣權(quán)重值

Table8The weight value of judgment matrix of B2and C

專家Experts算法Calculationmethods1-9標(biāo)度權(quán)重Weightvalueof1-9scaleW9′W10′0618標(biāo)度權(quán)重Weightvalueof0618scaleW9″W10″專家1Rm0667033306180382Expert1Sm0667033306180382專家2Rm0750025007240276Expert2Sm0750025007240276專家3Rm0667033306180382Expert3Sm0667033306180382專家4Rm0750025006180382Expert4Sm0750025006180382專家5Rm0500050005000500Expert5Sm0500050005000500專家6Rm0667033306180382Expert6Sm0667033306180382

表9B3與C層判斷矩陣權(quán)重值

Table9The weight value of judgment matrix of B3and C

專家Experts算法Calculationmethods1-9標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof1-9scaleW11′W12′W13′W14′0618標(biāo)度權(quán)重值Weightvalueof0618scaleW11″W12″W13″W14″專家1Rm04430082012803470347009201690392Expert1Sm04400084012803480348009201700390專家2Rm04750064012403360333012702060333Expert2Sm04700067013103330333012702060333專家3Rm04670056009803780356008401070453Expert3Sm04650056010003780355008501090451專家4Rm05630160005102260487018600900237Expert4Sm05530168005502240484018800910236專家5Rm04290097004504290404010800850404Expert5Sm04220108004904220403010900860403專家6Rm04880060012203300447010601710276Expert6Sm04830062012803280447010601710276

綜上所述，當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)≥5時(shí)，0.618標(biāo)度法所構(gòu)建的判斷矩陣的一致性關(guān)系優(yōu)于1-9標(biāo)度法；此外，0.618標(biāo)度有平滑各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的傾向。因此，在黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系中，使用0.618標(biāo)度構(gòu)建判斷矩陣更為合理、準(zhǔn)確。

2.4 計(jì)算各層元素對(duì)目標(biāo)層的總排序權(quán)重

利用公式(6)對(duì)層次總排序進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)所有根據(jù)0.618標(biāo)度所構(gòu)造的判斷矩陣總排序結(jié)果均滿足一致性要求。由表10可知，2種計(jì)算方法所得權(quán)重排序一致，且差異很小，最大差值為0.002，可忽略不計(jì)。為最大程度減少誤差，本研究選取2種方法所得平均值帶入后續(xù)計(jì)算。

表10黃果柑各品質(zhì)指標(biāo)權(quán)重值

Table10The weight value of Huangguogan quality indexes

算法CalculationmethodW1W2W3W4W5W6W7W8W9W10W11Rm00510022002100410044026401530165004800550137Sm00510022002100390044026401530164004900550136平均值A(chǔ)verage00510022002100400044026401530165004800550137

W1，單果重；W2，縱徑；W3，橫徑；W4，果形指數(shù)；W5，色澤；W6，糖酸比；W7，固酸比；W8，可溶性固形物；W9，可滴定酸；W10，維生素C；W11，總糖。

W1， Single fruit weight; W2， Longitudinal diameter; W3， Horizontal diameter; W4， Fruit shape index; W5， Color; W6， Sugar acid ratio; W7， TSS-acid ratio; W8， Soluble solid; W9， Titratable acid; W10， Vitamin C; W11， Total sugar.

3 黃果柑優(yōu)良單株篩選

3.1 數(shù)據(jù)來源

以石棉縣境內(nèi)通過調(diào)查篩選的162株黃果柑為試材。在果實(shí)成熟期，每株樹按東、南、西、北、中5個(gè)部位采樣，每個(gè)部位采5個(gè)果，即每株樹25個(gè)樣果，采果后置于冰盒中，立即帶回實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行品質(zhì)測(cè)定。

用電子天平測(cè)定單果重，測(cè)定3次取平均值，下同；用游標(biāo)卡尺測(cè)定果實(shí)縱、橫徑，并計(jì)算果形指數(shù)(果形指數(shù)=果實(shí)縱徑/果實(shí)橫徑)；用Mini Scan XE PLUS型色差儀測(cè)量果實(shí)色差；用TD-45型測(cè)糖儀測(cè)定可溶性固形物(TSS)；采用酸堿中和滴定法測(cè)定可滴定酸(TA)含量；采用紫外分光光度法測(cè)定維生素C(VC)含量[20]；采用改進(jìn)的蒽酮比色法測(cè)定可溶性糖含量[21]。

3.2 黃果柑指標(biāo)水平庫建立

查閱相關(guān)文獻(xiàn)，收集黃果柑品質(zhì)數(shù)據(jù)，共獲得單果重、果實(shí)縱徑、橫徑和果形指數(shù)7份，果實(shí)可溶性固形物(TSS)、維生素C(VC)和固酸比119份，果實(shí)可滴定酸(TA)、總糖和糖酸比165份[22-27]。綜合文獻(xiàn)調(diào)研數(shù)據(jù)和試驗(yàn)測(cè)定數(shù)據(jù)(162份)，建立黃果柑果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)水平庫(表11)。

3.3 綜合評(píng)價(jià)

首先利用公式(7)～(9)計(jì)算試驗(yàn)所得果實(shí)品質(zhì)各指標(biāo)得分，再利用公式(10)計(jì)算各單株綜合得分，結(jié)果如表12所示?？梢灾庇^地看出各單株品質(zhì)在所有單株品質(zhì)中的位置。單株P(guān)22果實(shí)綜合品質(zhì)最好，總分達(dá)到84.05；其次為單株P(guān)159，總分為79.21；單株P(guān)74的果實(shí)綜合品質(zhì)最差，總分僅為41.75，與最高分相差42.3分；所有單株平均分62.21。根據(jù)全距等分法[28]，略有改動(dòng)，以高于平均分10%為優(yōu)良，以高于平均分0～10%為中等。這162株單株中，果實(shí)品質(zhì)優(yōu)良的單株有36株，分別是：P22、P159、P35、P155、P134、P161、P48、P53、P30、P80、P162、P21、P31、P26、P153、P33、P87、P44、P84、P96、P54、P76、P93、P23、P50、P14、P131、P25、P85、P154、P36、P4、P59、P13、P32、P138。

表11黃果柑果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)分布范圍

Table11Fruit quality index distribution of Huangguogan

項(xiàng)目ProjectsC1/gC2/cmC3/cmC4C5C6C7C8/%C9/(g·100mL-1)C10/(mg·100mL-1)C11/(g·100mL-1)最大值2515158218789611501058522895295531470013444941012683Maximum最小值8662555905300087771494479875682000380101504210Minimum平均值16775767196842098286741015813174116470893335108698Average

C1，單果重；C2，縱徑；C3，橫徑；C4，果形指數(shù)；C5，色澤；C6，糖酸比；C7，固酸比；C8，可溶性固形物；C9，可滴定酸；C10，維生素C；C11，總糖。

C1， Single fruit weight; C2， Longitudinal diameter; C3， Horizontal diameter; C4， Fruit shape index; C5， Color; C6， Sugar acid ratio; C7， TSS-acid ratio; C8， Soluble solid; C9， Titratable acid; C10， Vitamin C; C11， Total sugar.

表12162株黃果柑單株果實(shí)品質(zhì)綜合得分

Table12Comprehensive scores of fruit quality of 162 Huangguogan plants

植株編號(hào)PlantNo．得分Scores植株編號(hào)PlantNo．得分Scores植株編號(hào)PlantNo．得分Scores植株編號(hào)PlantNo．得分Scores植株編號(hào)PlantNo．得分Scores植株編號(hào)PlantNo．得分Scores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

4 討論

果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)是果樹生產(chǎn)中不可或缺的內(nèi)容，在新品種選育、優(yōu)株選育、品比試驗(yàn)、生態(tài)適宜性以及栽培管理評(píng)價(jià)中均起著重要作用。鄭麗靜等[3]利用因子分析、聚類分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法評(píng)價(jià)蘋果風(fēng)味品質(zhì)，篩選出了3個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，可滴定酸、可溶性糖和固酸比。胡中海等[5]利用灰色關(guān)聯(lián)度評(píng)價(jià)了冷凍處理下橘瓣品質(zhì)，得到最適凍結(jié)條件為-50 ℃凍結(jié)90 min，凍結(jié)速率為0.36 ℃·min-1。范芳娟[19]利用指標(biāo)水平庫，借助于數(shù)據(jù)庫對(duì)20個(gè)水蜜桃品質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，篩選出了“X1-15”“新玉”等果實(shí)品質(zhì)綜合得分較高的水蜜桃優(yōu)良品種(系)。本研究利用層次分析法確定品質(zhì)指標(biāo)權(quán)重，收集品質(zhì)指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)水平庫，建立了果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系，使果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)具有一個(gè)共同的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)，從而使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀化。利用該評(píng)價(jià)體系對(duì)162株黃果柑單株進(jìn)行果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)，篩選出了36株果實(shí)綜合品質(zhì)優(yōu)良的黃果柑單株，簡(jiǎn)化了黃果柑果實(shí)品質(zhì)的綜合評(píng)價(jià)方法。隨著此指標(biāo)水平庫的不斷擴(kuò)充、完善，在此基礎(chǔ)上建立的黃果柑果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)體系也更加穩(wěn)定。同時(shí)，該評(píng)價(jià)體系便于更新和修改，使用者可以根據(jù)需求進(jìn)行修改優(yōu)化和擴(kuò)充，并且此體系也適用于其他果樹的果品評(píng)價(jià)。

果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)過程中，除品質(zhì)指標(biāo)選擇應(yīng)盡量全面以外，不同指標(biāo)對(duì)果實(shí)綜合品質(zhì)的貢獻(xiàn)也不同，因此，對(duì)各品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行合理賦權(quán)是品質(zhì)評(píng)價(jià)中很關(guān)鍵的一步。陳賢等[29]利用主成分分析法確定了番茄果實(shí)商品性權(quán)重，任廣躍等[30]利用變異系數(shù)法確定了山藥干燥全粉品質(zhì)權(quán)重，王軒等[31]利用層次分析法確定了紅富士蘋果品質(zhì)權(quán)重，閆敏慧等[15]利用層次分析法確定權(quán)重時(shí)發(fā)現(xiàn)，隨著指標(biāo)的增加，1-9標(biāo)度法構(gòu)造的判斷矩陣易出現(xiàn)一致性不高，各因素權(quán)重相差過大等情況。果實(shí)品質(zhì)指標(biāo)多而復(fù)雜，本研究利用層次分析確定黃果柑果實(shí)品質(zhì)權(quán)重，從外觀、風(fēng)味、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)等方面選取了11項(xiàng)常用品質(zhì)指標(biāo)，邀請(qǐng)6位專家給出判斷矩陣，并綜合2種算法的結(jié)果，對(duì)層次分析法確定判斷矩陣的標(biāo)度進(jìn)行了篩選，使評(píng)價(jià)結(jié)果更為客觀、合理。結(jié)果表明，在黃果柑果實(shí)品質(zhì)評(píng)價(jià)體系中，采用0.618標(biāo)度法賦權(quán)結(jié)果優(yōu)于1-9標(biāo)度法，果實(shí)品質(zhì)單一指標(biāo)權(quán)重值表現(xiàn)為糖酸比>TSS>固酸比>總糖>VC>單果重>色澤>果形指數(shù)>縱徑>橫徑。

綜上可知，本研究建立的評(píng)價(jià)體系使黃果柑果實(shí)品質(zhì)綜合評(píng)價(jià)方便化，結(jié)果客觀化。在今后的研究中可以繼續(xù)完善評(píng)價(jià)體系，增加硬度、香氣、貯藏、加工等指標(biāo)，并不斷豐富指標(biāo)水平庫，建立更全面、更穩(wěn)定的評(píng)價(jià)體系。

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EstablishmentofcomprehensiveevaluationsystemoffruitqualityanditsapplicationonHuangguoganfruit

YE Shuang1， XIONG Bo1， QIU Xia1， SUN Guochao2， HUANG Shengjia1， FU Jialing1， WANG Zhihui1，2，*

(1.CollegeofHorticulture，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China; 2.InstituteofPomology&Olericulture，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China)

In order to make the index weight value in the comprehensive evaluation of fruit quality more scientific， and improve the objectivity and reasonability of the comprehensive evaluation results， analytic hierarchy process (AHP) was used to determine the weight of each evaluation index， and a fruit quality index level library was set up， based on this calculation of each index score， and combined with the weight to calculate the comprehensive score. Finally， a comprehensive evaluation system of fruit quality was established. In this process， two scales of analytic hierarchy process (1-9 scale method and 0.618 scale method) were screened， and this evaluation system was applied to the selection of Huangguogan superior individual. The results showed that the 0.618 scale method could smooth each evaluation index， and when the evaluation index reached 5， the consistency of the judgment matrix constructed by the 0.618 scale method was significantly better than that of 1-9 scale method. Combined with the test datum， this experiment established Huangguogan fruit quality index level library. The fruit quality evaluation system was used to evaluate 162 Huangguogan plants， and 36 Huangguogan plants with excellent fruit quality were screened out. In the fruit quality evaluation system， it was more reasonable and accurate to use the 0.618 scale method to construct the judgment matrix.

fruit quality; comprehensive evaluation; analytic hierarchy process; index level library; Huangguogan

浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)ActaAgriculturaeZhejiangensis， 2017，29(12): 2038-2050

http://www.zjnyxb.cn

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10.3969/j.issn.1004-1524.2017.12.12

2017-04-28

四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(211NZ0034)；四川省科技廳基金項(xiàng)目(10ZC1454)；四川農(nóng)業(yè)大學(xué)研究生社會(huì)實(shí)踐與科技服務(wù)團(tuán)項(xiàng)目(ACT201304)

葉霜(1992—)，女，重慶人，碩士研究生，研究方向?yàn)楦涕僭耘嗌砼c技術(shù)。E-mail: ysys678123@163.com

*通信作者，汪志輝，E-mail: wangzhihui318@126.com

S666.1

A

1004-1524(2017)12-2038-13

(責(zé)任編輯侯春曉)