上海地区葡萄品质评价体系的建立与特征品质指标研究.pdf

第16卷 第10期 食品安全质量检测学报 Vol 16 No 10 2025年5月 Journal of Food Safety 2 上海市农业科学院林木果树研究所 上海 201403 摘 要 目的 基于关键特征品质指标 构建适用于上海地产葡萄的品质评价体系 方法 通过对4个葡萄 品种的57批次样品进行14项感官及内在营养指标的测定分析 运用因子分析筛选出可溶性固形物 总酸 固酸比 酒石酸 葡萄糖 锌 维生素C和花青素8项核心指标 基于聚类分析和层次分析法 analytic hierarchy process AHP 明确了三级分级标准及权重分配 进而构建综合评分体系 结果 巨玫瑰品种的可溶性固形 物 葡萄糖 维生素C 花青素等多项指标含量较高 平均综合评分为81 6分 显著优于醉金香 68 4分 阳 光玫瑰 64 4分 和申园 62 8分 结论 本研究所建立的评价体系具备较高的判别准确性 能够为上海地产葡 萄的品质分级 品种优化以及市场推广提供可靠的科学依据 关键词 葡萄品质评价 因子分析 层次分析法 分级标准 特征指标 Development of grape quality evaluation system and identification of key characteristic quality indicators in Shanghai Region SONG Yu Ying 1 ZHANG Mu Chen 1 ZHOU Bin 1 HU De Yu 1 ZHA Qian 2 XI Xiao Jun 2 DENG Bo 1 1 Shanghai Agri products Quality and Safety Center Shanghai 201708 China 2 Forestry and Pomology Research Institute Shanghai Academy of Agricultural Sciences Shanghai 201403 China ABSTRACT Objective To construct a quality evaluation system for locally produced grapes in Shanghai based on the key characteristic quality indicators Methods By measuring 14 sensory and internal nutritional indicators of 57 batches of samples from 4 grape varieties factor analysis was employed to screen out 8 core indicators including soluble solids total acids solid acid ratio tartaric acid glucose zinc vitamin C and anthocyanins Based on cluster 218 食品安全质量检测学报 第16卷 analysis and the analytic hierarchy process AHP a three level grading standard and weight distribution were determined and a comprehensive scoring system was constructed Results Results showed that the quality indicators of soluble solids glucose vitamin C and anthocyanins were relatively high in Ju Meigui variety which had the highest average comprehensive score 81 6 points and was significantly superior to Zuijinxiang 68 4 points Yangguang Meigui 64 4 points and Shenyuan 62 8 points Conclusion The evaluation system established in this study exhibits high discriminant accuracy and can provide a reliable scientific basis for the quality grading variety optimization and market promotion of Shanghai produced grapes KEY WORDS grape quality evaluation factor analysis analytic hierarchy process grading standard characteristic indicators 0 引 言 在葡萄品质评价领域 国内外学者已开展了大量研 究 取得了丰硕成果 国外研究起步较早 在评价指标和 方法上不断创新 例如 在欧洲葡萄酒产区 对酿酒葡萄 的品质评价不仅关注常规的理化指标如糖分 酸度 还深 入研究香气成分 酚类物质等对葡萄酒品质的影响 LAUREATI等 1 利用气相色谱 质谱法等方法 对不同品种 酿酒葡萄的感官特性和香气成分进行分析 表明香气成分 在很大程度上决定了葡萄酒的独特风味 GAMBETTA等 2 揭示了产地地理环境 营养成分和葡萄质量等级密切相关 国内研究在借鉴国外经验的基础上 结合我国葡萄 种植特点和市场需求 也取得了显著进展 针对鲜食葡萄 运用主成分分析和聚类分析等多元统计方法 对多个品质 指标进行综合分析 筛选出关键指标并建立品质评价体 系 如季晓莲等 3 通过研究表明 可溶性固形物 可滴定 酸 可溶性糖等指标是评价鲜食葡萄品质的重要因素 通 过对这些指标的量化分析 能够更准确地评估葡萄品质 文静等 4 采用高光谱技术 快速无损检测葡萄的糖度 酸 度等品质指标 该技术具有分析速度快 无需样品预处理 等优点 为葡萄品质的快速检测提供了新的技术手段 本研究聚焦于解决当前葡萄品质评价体系存在的两 个核心瓶颈 一是现有评价体系大多针对特定品种或用途 的葡萄 缺乏通用性和全面性 不同品种的葡萄在生长特 性 品质表现上存在差异 单一的评价体系难以适用于所 有品种 二是对葡萄品质形成的分子机制和相关指标研究 还不够深入 针对上述问题 本研究的创新点在于立足上海地 区的独特环境和葡萄种植特点 构建具有区域适应性的 多维评价体系 通过对多个葡萄品种的多批次样品进行 全面的感官及内在营养指标测定 运用先进的因子分 析 聚类分析和层次分析法 analytic hierarchy process AHP 等方法 筛选出关键特征品质指标 并确立科学合 理的分级与评分标准 不仅考虑了常规的理化指标 还 纳入了对葡萄风味和营养价值有重要影响的花青素 酒 石酸等指标 使评价体系更加全面 科学 为上海地产 优质葡萄品种的选择提供依据 对葡萄种植业起到了导 向作用 1 材料与方法 1 1 样品来源 本研究于2024年8月19日至20日 在上海地区选 取5家规模化合作社 包括上海润庄农业科技有限公司 奉 贤区庄行镇 上海农科院资源圃 奉贤区奉浦街道 上海 田旺农业科技有限公司 金山区漕泾镇 上海施泉葡萄专 业合作社 金山区吕巷镇 上海平棋葡萄种植专业合作社 浦东新区周浦镇 采集其主栽的4个葡萄品种 巨玫瑰 阳光玫瑰 醉金香 申园 的样本 共计19批次 其中 巨 玫瑰 阳光玫瑰和醉金香各采集5批次 申园采集4批次 采样完成后 立即对样品进行预处理 首先将果实去梗 清洗 随后按照果皮 果肉 皮肉混合3种方式进行制样 形成57批次样品 制样后经液氮速冻处理 置于 80 超低温冰箱保存 以此避免成分降解 确保研究结果的 可靠性 5 1 2 主要试剂 去离子水 电阻率不低于18 2 M cm 由实验室超 纯水机自制 甲醇 色谱纯 盐酸 硝酸 高氯酸 氢氧 化钠 磷酸 优级纯 活性炭硼氢化钠 或硼氢化钾 铁 氰化钾 茚三酮 酚酞 质量分数0 5 的酚酞乙醇溶液 磷酸二氢钾 醋酸钠 分析纯 国药集团化学试剂有限公司 乙腈 色谱纯 美国Sigma Aldrich公司 果糖 纯度99 0 美国Chem Service公司 葡萄糖 纯度99 5 氨基酸混合标准品 包含常见的18种氨基酸 纯度 98 0 美国Sigma Aldrich公司 酒石酸 纯度 99 2 柠檬酸 纯度99 5 苹果酸 纯度99 3 国药集 团化学试剂有限公司 维生素C标准品 纯度99 8 上海 阿拉丁试剂有限公司 锌标准溶液和硒标准溶液 纯度 1000 g mL 国家有色金属及电子材料分析测试中心 白 藜芦醇 纯度98 5 白藜芦醇苷 纯度为98 0 上海源叶 第10期 宋宇迎 等 上海地区葡萄品质评价体系的建立与特征品质指标研究 219 生物有限公司 1 3 主要仪器 AL204型电子天平 210 g 0 1 mg 瑞士梅特勒 托利多 集团 H1650 W型离心机 湘潭湘仪仪器有限公司 KQ 500DE型超声波清洗器 昆山市超声仪器有限公司 DK S24型恒温水浴锅 上海一恒科学仪器有限公司 MDS 6G型马弗炉 北京盈安美诚科学仪器有限公司 DR301 95型折光仪 德国克吕士公司 1260 InfinityII型高 效液相色谱仪 配备紫外检测器和示差折光检测器 美国 安捷伦科技有限公司 F 7000型荧光分光光度计 日立高 新技术公司 AA800型原子吸收光谱仪 配备锌空心阴极 灯 珀金埃尔默公司 AFS 933型氢化物原子荧光光谱仪 北京吉天仪器有限公司 752N型紫外可见分光光度计 上 海棱光技术有限公司 1 4 检测指标和方法 基于对感官特性与营养成分关联性的考量 本研究共 测定14项指标 涵盖可溶性固形物 总酸 固酸比 果糖 葡萄糖 酒石酸 苹果酸 维生素C 锌 硒 白藜芦醇 白藜芦醇苷 花青素及氨基酸总量 各项指标的检测均严格 依据国家标准或行业规范执行 具体检测方法如表1所示 表 1 主要参数检测依据和方法 Table 1 Detection basis and methods for main parameters 检测指标 参照标准 检测方法与步骤 可溶性固形物 GB T 8210 2011 柑桔鲜果检验方法 折光仪法 将葡萄榨汁 取澄清的葡萄汁滴在折光仪的棱镜 上 读取折光仪显示的数值 该数值即为葡萄汁中可溶性固 形物的近似含量 以质量分数表示 总酸 GB T 12456 2021 食品中总酸的测定 酸碱滴定法 将葡萄样品制成匀浆后 准确称取一定量 用无 二氧化碳的水溶解并定容 过滤后取一定体积的滤液 以酚酞 为指示剂 用氢氧化钠标准溶液滴定至溶液呈微红色且30 s不 褪色 根据氢氧化钠的用量计算总酸含量 固酸比 固酸比是可溶性固形物含量与总酸含量的比值 通过上述分 别测得的可溶性固形物和总酸含量 将两者数值相除即可得 到固酸比 果糖 葡萄糖 GB 5009 8 2016 食品安全国家标准 食品中果糖 葡萄糖 蔗糖 麦芽糖 乳 糖的测定 高效液相色谱法 将葡萄样品处理成匀浆后 用热水提取 提 取液经过滤 净化等处理后 注入高效液相色谱仪 利用示差 折光检测器进行检测 外标法定量 酒石酸 苹果酸 GB T 23495 2009 食品中有机酸的测定 液相色谱法 高效液相色谱法 葡萄样品经提取 过滤 离心等前处理后 采 用反相高效液相色谱柱分离 紫外检测器检测 外标法定量 维生素C GB 5009 86 2016 食品安全国家标准 食品中抗坏血酸的测定 荧光法或2 6 二氯靛酚滴定法 荧光法是将样品经草酸溶液 提取后 用活性炭将抗坏血酸氧化为脱氢抗坏血酸 与邻苯 二胺反应生成具有荧光的喹喔啉 通过荧光分光光度计测定 其荧光强度 外标法定量 2 6 二氯靛酚滴定法是用2 6 二氯 靛酚标准溶液滴定样品提取液 根据滴定体积计算维生素C 含量 锌 GB 5009 14 2017 食品安全国家标准 食品中锌的测定 原子吸收光谱法 将葡萄样品经干法灰化或湿法消解后 配制 成一定浓度的溶液 吸入原子吸收光谱仪的火焰中 在特定 波长下测定锌的吸光度 与标准曲线比较定量 硒 GB 5009 93 2017 食品安全国家标准 食品中硒的测定 氢化物原子荧光光谱法 样品经酸消解后 在酸性介质中 硒 与硼氢化钠或硼氢化钾反应生成硒化氢 由载气带入原子化 器中进行原子化 在硒空心阴极灯的照射下 基态硒原子被 激发至高能态 在去活化回到基态时 发射出特征波长的荧 光 通过测量荧光强度进行定量分析 6 白藜芦醇 白藜芦醇苷 高效液相色谱法 葡萄样品经提取 净化后 注入高效液相色谱 仪 采用紫外检测器或二极管阵列检测器检测 外标法定量 7 花青素 pH示差法 利用花青素在不同pH条件下呈现不同颜色和吸 光度的特性 分别在pH 1 0和pH 4 5的缓冲溶液中测定样品 溶液的吸光度 根据吸光度差值计算花青素含量 氨基酸总量 GB T 5009 124 2016 食品中氨基酸的 测定 茚三酮比色法 葡萄样品经水解后 氨基酸与茚三酮在加热条 件下反应生成蓝紫色化合物 在570 nm波长处测定吸光度 与标准曲线比较定量 注 表示无相关国家标准 220 食品安全质量检测学报 第16卷 1 5 品质评价体系构建方法 本研究运用多种数据分析方法构建上海地产葡萄品 质评价体系 技术路线图见图1 1 数据标准化与因子分析环节 8 先对14项指标标准 化 消除量纲和数量级差异 因子分析提取方差贡献率 78 的前4个主因子 分析因子载荷矩阵 筛选出可溶性固 形物等8项核心指标 2 基于概率分布 9 用聚类分析将各指标分为特级 一级 二级3个等级 如可溶性固形物按19 0对应3个等级 3 采用AHP赋权 构建判断矩阵 通过打分获取信息 用和积法计算指标权重 验证一致性 得出各指标权重 4 结合分级结果与权重分配 建立总分100分的评分 体系 以指标权重乘100为满分值 按满分值33 为三级 确定各级得分 将样品8项指标得分相加得综合得分 实 现葡萄品质量化评价 1 6 数据处理 为确保实验数据的可靠性和准确性 每个实验均严 格重复3次 采用平均值 标准偏差的方式进行呈现 10 使 用Microsoft Excel 2019和IBM SPSS Statistics 19进行数据 处理与分析 11 运用方差分析方法 对不同品种葡萄的各 项品质指标数据进行深入分析 同时 采用显著性检验中 的Duncan氏新复极差法进行多重比较 2 结果与分析 2 1 上海 4 种地产葡萄品质差异分析 葡萄果实风味评价指标由多项内在品质指标构成 4种 上海地产葡萄的品质指标如表2所示 其中 白藜芦醇和白 藜芦醇苷在大多数样品中均未检出 51 57 故不纳入统计 范围 可溶性固形物和总酸是影响葡萄品质和口感的重要指 标 不同的固酸比反映果实的口感和风味特性 葡萄糖 果 糖等还原糖含量和可溶性固形物含量趋势较为一致 4种葡 萄的可溶性固形物含量为15 33 21 83 g 100 g 总酸含量为 0 19 0 39 g 100 g 固酸比变化范围为48 9 1 86 7 1 综合而 言 巨玫瑰的可溶性固形物含量最高 固酸比和还原糖含量 较大 维生素C是一种抗氧化剂 作为果实内重要营养物质 参与新陈代谢活动 除阳光玫瑰维C含量较低外 其余品种在 0 05水平上差异并不显著 约为3 mg 100 g 锌 硒作为微量 元素有利于提高免疫力 4种葡萄间差异不显著 氨基酸是葡 萄很多香气成分物质的前体物质 含量为0 37 0 87 g 100 g 花青素为黄酮类物质 可有效清除体内自由基 其中 申园 平均含量最高 19 12 mg kg 图1 体系构建技术路线图 Fig 1 Technical roadmap for system construction 表 2 4种地产葡萄品质差异 Table 2 Differences in quality of 4 types of grape varieties 品种 样品编号 可溶性固形物 g 100 g 总酸 g 100 g 固酸比 果糖 g 100 g 葡萄糖 g 100 g 酒石酸 g 100 g 苹果酸 g 100 g 氨基酸总数 g 100 g 维生素C mg 100 g 锌 mg kg 硒 mg kg 花青素 mg kg 巨 玫 瑰 2024 JMG 1 19 25 0 25 76 8 1 8 79 9 12 0 53 0 11 0 60 2 81 0 10 2 00 4 06 2024 JMG 2 20 08 0 29 69 7 1 8 76 9 61 0 53 0 22 0 56 2 54 0 07 9 85 5 50 2024 JMG 3 18 08 0 29 64 3 1 7 50 8 45 0 44 0 19 0 59 4 55 0 07 13 20 7 54 2024 JMG 4 21 42 0 25 86 7 1 8 65 9 72 0 37 0 18 0 49 4 43 0 07 11 81 8 33 2024 JMG 5 18 17 0 29 61 6 1 7 69 7 99 0 43 0 17 0 68 4 57 0 07 9 05 24 28 均值 19 40 1 40 a 0 27 0 02 ab 71 80 10 2 1 a 8 28 0 63 a 8 98 0 75 a 0 46 0 07 ab 0 17 0 04 b 0 58 0 07 b 3 78 1 01 a 0 08 0 01 a 9 18 4 33 a 9 94 8 19 b 第10期 宋宇迎 等 上海地区葡萄品质评价体系的建立与特征品质指标研究 221 表 2 续 品种 样品编号 可溶性固 形物 g 100 g 总酸 g 100 g 固酸比 果糖 g 100 g 葡萄糖 g 100 g 酒石酸 g 100 g 苹果酸 g 100 g 氨基酸总数 g 100 g 维生素C mg 100 g 锌 mg kg 硒 mg kg 花青素 mg kg 申 园 2024 SY 1 18 00 0 21 85 3 1 8 07 7 77 0 46 0 26 0 87 1 27 0 08 7 78 29 03 2024 SY 2 18 67 0 39 49 3 1 7 80 7 86 0 46 0 35 0 58 3 89 0 08 8 77 10 29 2024 SY 3 17 83 0 34 56 0 1 9 48 8 25 0 33 0 27 0 60 4 22 0 06 8 45 27 97 2024 SY 4 18 08 0 36 51 3 1 7 79 7 37 0 51 0 28 0 76 4 29 0 07 3 30 9 20 均值 18 15 0 37 ab 0 33 0 08 a 60 5 16 81 ab 8 29 0 81 a 7 81 0 36 b 0 44 0 08 b 0 29 0 04 a 0 70 0 14 a 3 42 1 44 a 0 07 0 01 a 7 08 2 55 a 19 12 10 85 a 阳 光 玫 瑰 2024 YGMG 1 16 08 0 19 84 5 1 7 91 7 41 0 50 0 19 0 37 0 97 0 07 7 76 0 85 2024 YGMG 2 15 33 0 25 61 9 1 6 87 6 20 0 57 0 10 0 44 0 75 0 08 7 56 1 24 2024 YGMG 3 16 00 0 28 58 0 1 6 65 6 71 0 56 0 17 0 43 2 59 0 07 7 90 2 34 2024 YGMG 4 15 83 0 25 62 6 1 7 63 5 89 0 39 0 19 0 50 2 59 0 06 11 53 5 77 2024 YGMG 5 19 67 0 23 85 8 1 8 93 8 65 0 53 0 14 0 51 3 16 0 07 9 23 1 38 均值 16 58 1 75 b 0 24 0 03 b 70 60 13 41 a 7 60 0 91 a 6 97 1 10 ab 0 51 0 07 ab 0 16 0 04 b 0 45 0 06 c 2 01 1 08 b 0 07 0 01 a 8 80 1 66 a 2 32 2 01 b 醉 金 香 2024 ZJX 1 17 17 0 32 54 0 1 7 47 8 54 0 56 0 17 0 62 3 59 0 07 6 77 2 12 2024 ZJX 2 21 83 0 37 60 2 1 9 10 10 51 0 63 0 23 0 61 5 62 0 06 6 76 1 13 2024 ZJX 3 18 67 0 35 52 0 1 7 45 8 45 0 46 0 23 0 58 4 36 0 06 9 03 5 26 2024 ZJX 4 18 25 0 37 48 9 1 8 82 8 96 0 53 0 14 0 56 4 76 0 07 6 87 2 28 2024 ZJX 5 19 75 0 33 59 7 1 7 99 8 71 0 57 0 24 0 54 4 67 0 07 7 26 1 85 均值 19 13 1 77 a 0 35 0 02 a 55 0 4 91 b 8 17 0 76 a 9 03 0 85 a 0 55 0 06 a 0 20 0 04 b 0 58 0 03 b 4 60 0 73 a 0 07 0 01 a 7 34 0 97 a 2 53 1 59 b 注 同列均值中不同小写字母表示不同品种间在P 0 05水平差异显著 2 2 主要品质指标的筛选 为精准确定上海地产葡萄的主要品质指标 对14项品 质指标数据进行标准化处理后 开展因子分析 判断各个指 标在相应主成分中的权重和影响 具体结果如表3所示 前4 个因子的方差贡献率达到77 964 其中 第1因子方差贡 献率为35 800 代表性指标为可溶性固形物和葡萄糖 第2因子方差贡献率为17 288 代表性指标为酒石酸和 花青素 第3因子方差贡献率为15 412 代表性指标为 总酸和锌 第4因子方差贡献率为9 464 代表性指标为 固酸比和维生素C 基于上述因子载荷分析 按照贡献值的绝对值大小 进行排序 最终确定可溶性固形物 总酸 固酸比 酒石 酸 葡萄糖 锌 维生素C和花青素8项指标 作为上海 地产葡萄品质评价的核心指标 12 2 3 品质评价指标分级标准的建立 2 3 1 分级依据 参照GB T 26906 2024 甜樱桃 NY T 1986 2011 冷藏葡萄 和NY T 3103 2017 加工用葡萄 等相关 质量分级情况 基于8个品质指标的概率分布 运用聚类 分析方法 将上海地产葡萄的每个品质指标均划分为3个 等级 即特级 一级和二级 表 3 因子载荷系数表 Table 3 Table of factor loading coefficients 名称 因子1因子2 因子3 因子4 可溶性固形物 0 882 0 253 0 108 0 210 总酸 0 482 0 248 0 647 0 344 固酸比 0 561 0 015 0 298 0 558 酒石酸 0 128 0 863 0 290 0 198 苹果酸 0 566 0 442 0 473 0 172 果糖 0 739 0 026 0 364 0 114 葡萄糖 0 775 0 484 0 208 0 154 氨基酸总量 0 393 0 371 0 391 0 223 锌 0 170 0 021 0 753 0 415 硒 0 675 0 093 0 203 0 371 花青素 0 525 0 715 0 099 0 086 维生素C 0 757 0 340 0 275 0 435 方差解释率 35 800 17 288 15 412 9 464 累积方差解释率 35 800 53 088 68 501 77 964 2 3 2 可溶性固形物 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数为 14 所占百分比为24 56 聚类类别 2的频数为16 所占百 分比为28 07 聚类类别 3的频数为27 所占百分比为 47 37 详见表4 结果表明对于变量可溶性固形物 显著性 P为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明变量可 222 食品安全质量检测学报 第16卷 溶性固形物在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 任潇等 13 采用类似的聚类分析方法对水果品质指标进 行分级 结果表明该方法能够有效区分不同品质水平的水 果 本研究中 通过对可溶性固形物含量数据的聚类分析 能 够清晰地将葡萄样品按照可溶性固形物含量的高低分为不同 等级 为葡萄品质的评价提供了重要依据 可溶性固形物含 量是衡量葡萄甜度和成熟度的重要指标 较高的可溶性固形 物含量通常意味着葡萄具有更好的口感和风味 在实际生产 和销售中 根据可溶性固形物含量对葡萄进行分级 能够满 足不同消费者对葡萄甜度的需求 提高葡萄的市场竞争力 表 4 可溶性固形物含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 4 Cluster difference analysis of soluble solid content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别1 n 14 类别3 n 27 类别2 n 16 含量 15 929 0 532 18 269 0 596 20 516 0 946 161 129 0 000 范围 19 0 比例 24 56 47 37 28 07 注 分别代表1 5 10 的显著性水平 表示无此 项 表5 11同 2 3 3 总 酸 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为5 所占百分比为26 32 聚类类别 2的频数为7 所占 百分比为36 84 聚类类别 3的频数为7 所占百分比为 36 84 详见表5 结果表明对于变量总酸 显著性P为 0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明变量总 酸在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 表 5 总酸含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 5 Cluster difference analysis of total acid content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别3 n 7 类别1 n 5 类别2 n 7 含量 0 233 0 024 0 292 0 016 0 357 0 019 63 937 0 000 范围 0 32 比例 36 84 26 32 36 84 总酸含量是影响葡萄口感和风味的重要因素之一 它与葡萄的酸度密切相关 适宜的总酸含量能够使葡萄口 感清爽 鲜美 而过高或过低的总酸含量都会影响葡萄的 品质 黄丽萍等 14 对葡萄总酸含量与品质的关系进行了深 入探讨 结果表明总酸含量在葡萄品质评价中具有重要作 用 本研究通过聚类分析 将总酸含量划分为不同等级 为评价葡萄的酸度和风味提供了科学依据 在实际应用中 根据总酸含量对葡萄进行分级 能够帮助消费者选择符合 自己口味偏好的葡萄 同时也为葡萄种植者提供了优化种 植管理的方向 2 3 4 固酸比 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为8 所占百分比为42 10 聚类类别 2的频数为5 所占 百分比为26 32 聚类类别 3的频数为6 所占百分比为 31 58 详见表6 结果表明对于变量固酸比 显著性P 为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明变量 固酸比在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 固酸比是评价葡萄品质的重要综合指标 它反映了 葡萄中糖分和酸度的平衡关系 适宜的固酸比能够使葡萄 口感酸甜适中 风味浓郁 王荣等 15 的研究中 强调了固 酸比在葡萄品质评价中的重要性 指出固酸比的合理范围 对于提升葡萄品质具有关键作用 本研究通过聚类分析 将固酸比划分为不同等级 为评价葡萄的品质提供了更全 面的依据 在葡萄的生产和销售过程中 根据固酸比进行 分级 能够更好地满足消费者对葡萄口感和风味的需求 促进葡萄产业的发展 表 6 固酸比含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 6 Cluster difference analysis of solid acid ratio content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别3 n 6 类别1 n 8 类别2 n 5 含量 51 917 2 733 62 25 3 569 83 82 4 005 119 866 0 000 范围 75 0 比例 31 58 42 10 26 32 2 3 5 酒石酸 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为30 所占百分比为52 63 聚类类别 2的频数为12 所 占百分比为21 05 聚类类别 3的频数为15 所占百分 比为26 32 详见表7 结果表明对于变量酒石酸 显著 性P为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明 变量酒石酸在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 表 7 酒石酸含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 7 Cluster difference analysis of tartaric acid content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别2 n 12 类别1 n 30 类别3 n 15 含量 0 345 0 037 0 478 0 041 0 641 0 05 163 929 0 000 范围 0 60 比例 21 05 52 63 26 32 酒石酸是葡萄中含量较高的有机酸之一 它对葡萄 的风味和口感有着重要影响 适量的酒石酸能够赋予葡萄 清新的酸度和独特的风味 使葡萄口感更加丰富 杨巧锋 等 16 的研究中 对酒石酸在葡萄风味形成中的作用进行了 深入研究 结果表明酒石酸是影响葡萄风味品质的关键因 第10期 宋宇迎 等 上海地区葡萄品质评价体系的建立与特征品质指标研究 223 素之一 本研究通过聚类分析 将酒石酸含量划分为不同 等级 为评价葡萄的风味品质提供了科学依据 在葡萄的 种植和加工过程中 根据酒石酸含量进行分级 有助于种 植者选择合适的品种和优化栽培管理措施 同时也为葡萄 酒酿造等葡萄加工产业提供了重要的原料选择依据 2 3 6 葡萄糖 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为20 所占百分比为52 63 聚类类别 2的频数为8 所 占百分比为21 05 聚类类别 3的频数为10 所占百分 比为26 32 详见表8 结果表明对于变量葡萄糖 显著 性P为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明 变量葡萄糖在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 葡萄糖是葡萄中的主要糖类之一 是葡萄甜味的重 要来源 对葡萄的口感和品质有着重要影响 较高的葡萄 糖含量通常使葡萄口感更甜 品质更好 张强等 17 的研究 中 对葡萄糖在葡萄品质形成中的作用进行了探讨 指出 葡萄糖含量是评价葡萄品质的重要指标之一 本研究通过 聚类分析 将葡萄糖含量划分为不同等级 为评价葡萄的 甜度和品质提供了科学依据 在葡萄的生产和销售中 根 据葡萄糖含量对葡萄进行分级 能够满足消费者对甜度的 不同需求 提高葡萄的市场适应性 表 8 葡萄糖含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 8 Cluster difference analysis of glucose content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别2 n 8 类别1 n 20 类别3 n 10 含量 6 502 0 556 8 209 0 422 9 613 0 564 89 526 0 000 范围 8 8 比例 21 05 52 63 26 32 2 3 7 锌 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为16 所占百分比为28 07 聚类类别 2的频数为28 所 占百分比为49 12 聚类类别 3的频数为13 所占百分 比为22 81 详见表9 结果表明对于变量锌 显著性P 为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明变量 锌在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 锌是葡萄生长发育所必需的微量元素之一 它参与 葡萄的多种生理过程 对葡萄的果实发育 品质形成和抗 逆性等方面都有着重要影响 适量的锌含量有助于提高葡 萄的品质和产量 张丽萍等 18 的研究中 对锌元素在葡萄 生长发育和品质形成中的作用进行了深入研究 结果表明 锌元素对葡萄品质的提升具有重要意义 本研究通过聚类 分析 将锌含量划分为不同等级 为评价葡萄的营养品质 和生长状况提供了科学依据 在葡萄的种植过程中 可以 根据锌含量对葡萄进行分级 表 9 锌含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 9 Cluster difference analysis of zinc content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别3 n 13 类别2 n 28 类别1 n 16 含量 4 039 1 803 7 896 1 057 11 94 2 278 82 909 0 000 范围 9 0 比例 22 81 49 12 28 07 2 3 8 维生素 C 基于数据特征将样本划分为3类 聚类类别 1的频数 为32 所占百分比为56 14 聚类类别 2的频数为18 所 占百分比为31 58 聚类类别 3的频数为7 所占百分比 为12 28 详见表10 结果表明对于变量维生素C 显著 性P为0 000 水平上呈现显著性 拒绝原假设 说明变 量维生素C在聚类分析划分的类别之间存在显著性差异 表 10 维生素 C 含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 10 Cluster difference analysis of vitamin C content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别3 n 7 类别2 n 18 类别1 n 32 含量 0 742 0 342 2 663 0 433 4 493 0 599 175 025 0 000 范围 3 5 比例 12 28 31 58 56 14 2 3 9 花青素 贾然然等 19 在研究葡萄品质时指出 花青素含量高 的葡萄在抗氧化能力方面表现更出色 基于数据特征将样 本划分为3类 聚类类别 1的频数为45 所占百分比为 81 82 聚类类别 2的频数为3 所占百分比为5 46 聚 类类别 3的频数为7 所占百分比为12 73 详见表11 结果表明对于变量花青素 显著性P为0 000 水平上 呈现显著性 拒绝原假设 说明变量花青素在聚类分析划 分的类别之间存在显著性差异 表 11 花青素含量数据聚类差异性分析 g 100 g Table 11 Cluster difference analysis of anthocyanin content data g 100 g 名称 聚类类别 平均值 标准偏差 F P 类别1 n 45 类别3 n 7 类别2 n 3 含量 2 492 2 252 17 271 4 504 69 2 8 741 689 661 0 000 范围 30 0 比例 81 82 12 73 5 46 由上