CN103954734A

CN103954734A - 一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法

Info

Publication number: CN103954734A
Application number: CN201410145646.9A
Authority: CN
Inventors: 徐玉娟; 温靖; 肖更生; 吴继军; 张友胜; 林羡; 陈于陇; 余元善; 傅曼琴
Original assignee: Guangdong Bosun Healthy Food Co ltd; Sericulture and Agri Food Research Institute GAAS
Current assignee: Guangdong Bosun Healthy Food Co ltd; Sericulture and Agri Food Research Institute GAAS
Priority date: 2014-04-08
Filing date: 2014-04-08
Publication date: 2014-07-30
Anticipated expiration: 2034-04-08
Also published as: CN103954734B

Abstract

本发明公开了一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法。该方法只需测定待测荔枝去渣后汁液的Vc含量（mg/L）、可溶性固形物（TSS）质量百分含量、色差L绝对值和出汁率；将测定值代入公式Y=-3.712+0.006×Vc含量+0.099×TSS含量+0.005×L值+0.01×出汁率；若Y≥-0.87则该待测荔枝适宜加工成果汁；若-0.87＞Y＞-1.20则基本适宜加工成果汁；若Y≤-1.20则不适宜加工成果汁。本发明利用科学方法对荔枝果汁加工进行研究，建立了评价方法，有利于确定适宜果汁加工的荔枝专用品种，促进农产品加工业的健康快速发展，也可为荔枝育种、原料基地建立、农民种植结构调整提供重要依据。

Description

一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法

技术领域

本发明涉及一种适宜果汁加工的水果品质的测定和评价方法，尤其涉及一种适宜荔枝果汁加工的品质测定和评价方法。

背景技术

荔枝属于常绿乔木，原产于中国南部，是热带亚热带特色水果，味道鲜美，营养丰富，保健功能显著。我国对荔枝的研究主要集中在良种选育、栽培管理、病虫妨害及贮藏保鲜等方面，对其成分及深加工研究报道较少。目前荔枝的加工品仍以荔枝干为主，不仅产品单一、而且工艺简单、技术含量低、市场价格不高、附加值低。荔枝作为典型的热带、亚热带水果，风味独特、汁液充足、营养丰富，用于研制开发果汁饮料具有很大的生产潜力。

荔枝品种较多，全球品种约150种，广东荔枝品种约有70～80种，主栽品种约35～40种。研究表明，不同品种荔枝品质差异显著，因此深入研究不同荔枝品种品质特性，筛选出具有优质加工果汁的荔枝品种，对于促进农产品加工业的健康快速发展具有重要作用。

荔枝品质众多，各个品质如何影响荔枝果汁的综合品质，是目前急需解决的问题之一。有监督主成分回归分析在现代农业科学及相关学科中应用广泛，常用于环境污染指标的选取及疾病影响因素的研究，确实起到了“少而精”反应问题的作用。而如何采用“少而精”的荔枝品质特性反应荔枝果汁综合品质的好坏还未见报道。

发明内容

为了上述问题，本发明通过分析荔枝品质与果汁综合品质之间的关系，采用有监督主成分回归分析，并结合果汁产品品质评价模型，建立了一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，为荔枝专用品种的利用、鉴定和选育提供理论依据。

本发明的目的在于提供一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法。

本发明所采取的技术方案是：

一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，包括以下步骤：

1）测定待测荔枝样品的维生素C（Vc）含量、可溶性固形物（TSS）含量、出汁率和色差L值；

其中，Vc含量为待测荔枝鲜榨汁去渣后的汁液中的Vc含量，单位为mg/L；

TSS含量为TSS占待测荔枝果肉鲜榨汁去渣后的汁液质量的百分含量；

出汁率为荔枝果肉鲜榨汁去渣后的汁液质量占荔枝果实总体质量的百分量；

色差L值为绝对值；

2）将步骤1）中的测量值代入适宜果汁加工的荔枝原料品质的评价模型，即公式：

Y=-3.712+0.006×Vc含量+0.099×TSS含量+0.005×L值+0.01×出汁率，计算出Y值；

3）若Y≥-0.87，则该待测荔枝样品适宜加工成果汁；

若-0.87＞Y＞-1.20，则该待测荔枝样品为基本适宜加工成果汁；

若Y≤-1.20，则该待测荔枝样品不适宜加工成果汁。

进一步的，上述Vc含量的具体测定方法为荧光分光光度法测定待测荔枝果肉鲜榨汁去渣后的汁液中的Vc含量，单位为mg/L。

进一步的，上述TSS含量的具体测定方法为采用全自动折光仪对去渣后的荔枝汁液进行测定。

进一步的，上述出汁率的具体测定方法为：称量荔枝果实总体质量，剥壳去核得荔枝果肉，打浆，用离心机离心，取上层汁液，并称取质量，得出汁率（%）=上层汁液质量/果实总体质量×100%；

进一步的，上述色差L值的具体测定方法为采用色度仪对去渣后的荔枝汁液进行测定，取测定值的绝对值。

本发明的有益效果是：

本发明利用科学的方法和手段对荔枝加工特性与品质评价技术进行研究，建立了评价标准和方法，确定了适宜加工果汁的荔枝专用品种，对于促进农产品加工业的健康快速发展具有重要作用，同时，本发明可为荔枝育种专家品种选育、企业家原料基地的建立、农民种植结构的调整提供重要依据。

附图说明

图1适宜果汁加工的荔枝原料品质评价值与荔枝果汁产品品质评价值之间的拟合图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明作进一步的说明，但并不局限于此。

下述实施例中所使用的实验方法如无特殊说明，均为常规方法。

下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到。

实施例1、适宜果汁加工的荔枝品质测定模型的建立

一、荔枝样品

取2010～2012年收集的荔枝品种作为标准品，120个样品(如表1所示)符合荔枝群体的常态分布规律，以后荔枝品种的编号均以此表为准；

表1荔枝品种名称及产地

序号	名称	产地	序号	名称	产地
						1	三月红	高州	61	水晶球	广州
2	三月红	海南	62	挂绿	广州
						3	三月红	广西	63	红荔	广州
4	迟水白糖罂	高州	64	一品红荔	开平
						5	白糖罂	高州	65	雪怀子	广州
6	白糖罂	海南	66	禾虾串	高州
						7	白糖罂	广西	67	金元宝	高州
8	妃子笑	高州	68	金糯	高州
						9	妃子笑	海南	69	红绣球	高州
10	妃子笑	广西	70	鉴江红糯	从化
						11	妃子笑	云南	71	贵妃红	从化
12	妃子笑	福建	72	双白	从化
						13	糯米糍	高州	73	打死狗	汕头
14	糯米糍	广西	74	小糯	汕头
						15	糯米糍	云南	75	丰花	汕头
16	糯米糍	福建	76	大糯	汕头
						17	糯米糍	四川l	77	俊红	惠东
18	白糯米糍	汕头	78	赤叶	惠东
						19	白腊	高州	79	桂红	饶平
20	白腊	云南	80	南蛇皮	增城
						21	大造	增城	81	甜岩	增城
22	大造	广西	82	鹅蛋荔	增城
						23	黑叶	高州	83	绉纱球	增城
24	黑叶	广西	84	胭脂红	增城
						25	大黑叶	云南	85	细核荔	增城

26	珍珠桂味	惠东	86	隔夜馊	增城
						27	桂味	高州	87	扎死牛	增城
28	桂味	广西	88	蜜糖埕	增城
						29	桂味	云南	89	挂红	增城
30	桂味	福建	90	水东	增城
						31	桂味	四川	91	状元红	增城
32	钦州红	高州	92	犀角子	增城
						33	钦州红	广西	93	荔13号	海南
34	进奉	高州	94	农美9号	海南
						35	进奉	海南	95	海垦4号	海南
36	仙进奉	增城	96	祥和荔	海南
						37	兰竹	福建	97	新球蜜荔	海南
38	兰竹	增城	98	牛心荔	海南
						39	无核荔	高州	99	雷虎香荔	海南
40	无核荔	广西录山	100	白皮荔	海南
						41	鸡嘴	高州	101	维多荔	海南
42	鸡咀荔	广西	102	兰贵荔	海南
						43	白糖荔	高州	103	玉美圆荔	海南
44	白糖荔	广西	104	南岛无核荔	海南
						45	怀枝	广州	105	家皮荔	广西录山
46	淮（怀）枝	福建	106	蜜荔	广西录山
						47	玉荷包	开平	107	山桂红	广西录山
48	玉荷包	福建	108	草莓荔	广西
						49	丁香	饶平	109	手荔	广西
50	小丁香	广州	110	下番枝	福建漳州
						51	榆东小丁香	海南	111	蜜沉香	福建
52	大丁香	海南	112	及第	福建
						53	大丁香	福建	113	光明	福建
54	香荔	广西	114	乌叶	福建漳浦县

55	录山香荔	广西录山	115	乌叶舅	福建漳浦县
						56	荔枝王	高州	116	金钟	福建
57	荔枝王	海南	117	大红袍	四川合江
						58	尚书怀	广州	118	绛沙兰	四川合江
59	八宝香	广州	119	楠木叶	四川
						60	蛀核荔	广州	120	白巾昔	云南

二、荔枝果汁产品品质评价模型的建立

（1）荔枝果汁产品品质因素的测定方法

荔枝果汁是指已经将荔枝原汁经杀菌处理后所得到的产品，所以果汁品质中所有指标测定都是荔枝汁经热杀菌后获得成品后测定得到的。

色差L值′：将荔枝果汁产品经过滤处理后，分别在温度为30℃和100℃在分光光度计中采用色度软件进行扫描，分别得HunterL、a、b值，色差L值为绝对值；不同于下文中荔枝原料品质中的色差L值；

可溶性固形物含量测定（TSS′）：数显手持便携式折光仪Pocket PAl-1（在室温测定），可溶性固形物含量为荔枝果汁产品质量的百分含量，不同于下文中荔枝原料品质中的TSS；

pH值′：Sartorius酸度计直接测定，不同于下文中荔枝原料品质中的pH值；

总酸度′：采用滴定法，按GB12291-l990，以柠檬酸计，不同于下文中荔枝原料品质中的总酸度；

固酸比′：可溶性固形物与总酸度的比值，不同于下文中荔枝原料品质中的固酸比；

总酚′：福林-酚法测定，单位为mg/L，不同于下文中荔枝原料品质中的总酚；

还原糖′：斐林试剂法测定，单位为g每100g荔枝果汁产品，不同于下文中荔枝原料品质中的还原糖；

维生素C（Vc′）：采用荧光光度法测定荔枝果汁产品中的维生素C含量，单位为mg/L，不同于下文中荔枝原料品质中的Vc。

（2）荔枝果汁产品品质数据分析及相关性分析

1）产品品质数据分析

荔枝果汁品质（产品品质）是评价荔枝品质好坏的目标因素，在表2中，对荔枝果汁产品品质的8个因素的基本数据分析表明，仅L值′的变异系数<10%（为7.77%），变异系数较小，说明其离散程度较小；其他指标的变异系数较大，说明荔枝果汁品质差异较大；比较均值和中位数，只有L值′、总糖度′、pH值′、总酸度′和还原糖′的中位数接近平均数，说明这些数据的离群点较少。

表2荔枝品种的产品品质数据的统计和分析

2）荔枝果汁品质的相关性分析

利用SPSS软件对表2中果汁品质（产品品质）因素进行统计分析，相关性分析结果如表3示。

表3荔枝果汁品质因素间的相关性分析

注：^**表示p＜0.01，呈极显著相关性。

荔枝果汁的品质因素的相关性分析结果如表3所示，从中可以看出，果汁L值′与pH值′、固酸比′均呈显著的负相关，与总酸度′呈显著的正相关性；pH值′与总酸度′呈显著的负相关，与固酸比′呈显著的正相关性；总酸度′与总酚′呈显著的正相关性；维生素C（Vc′）与总酚′呈显著的负相关性。综合分析得出，果汁L值′、固酸比′、可溶性固形物（TSS′）和维生素C（Vc′）为荔枝果汁品质的综合评价的重要因素。

（3）建立荔枝果汁产品品质的评价模型

综合以上的分析，结合实际应用，综合评价确定果汁品质的因素为：L值′、固酸比′、可溶性固形物（TSS′）和维生素C（Vc′）。根据各因素对果汁品质的贡献大小，对L值′、固酸比′、TSS′和Vc′确定权重分别为0.15、0.15、0.2和0.2，即确定果汁综合品质得分的权重方程，即荔枝果汁产品品质的评价模型为：

y=0.15×L值′+0.15×固酸比′+0.2×TSS′+0.2×Vc′ （公式1）

模型方程（公式1）的建立，是为了方便快捷的对原料品质进行评价，因此，要考虑指标测定的方便性。因PPO和POD测定比较繁琐，并且一般水果中都含有PPO和POD，若将活性的大小作为评价指标，没有意义，一般加工过程中都会采取防褐变措施的。另外因素权重的确定，是感官评定小组结合实际，及根据感官和营养两大方面的因素要求得出来的。

（4）荔枝果汁产品品质评价模型的评估

1）离群点的删除

对于一个数学模型的建立，需要数据具有分散性，尽量多的涵盖数据信息，同时离群点是影响模型准确度的重要因素，应进行删除。

本发明采用盒形图方法分析85个荔枝品种果汁品质的Vc′、TSS′、固酸比′和色泽L值′的离群点，进行离群点的删除。共删除18个品种，以Vc′分析删除的品种编号为111、12、71和86；以可溶性固形物（TSS′）分析删除品种编号为48；以固酸比′分析删除品种编号为93、100、40、45和5；以L值′分析删除品种编号为67、66、51、57、22、65、56和53，用剩余的67个品种进行对模型的评价。

2）回归方程的建立

果汁产品品质因素值Box-Cox转换建立回归方程的因变量需要符合正态分布，由于品种之间果汁品质因素原始测量值差异较大，不符合正态分布，为了消除不同因素间量纲的差异，将果汁产品品质因素值进Box-Cox转换，使得变量符合正态分布：得到λ=1，即x₁=x-1，x₁为果汁产品品质因素符合正态分布的值，x为果汁品质因素的原始测量值。

将果汁品质因素的原始测量值经Box-Cox转换后代入公式1中计算果汁产品品质的评价值。对转换后的方程再进行因变量的正态性检验，检验结果如表4所示，显著度水平（Sig.）大于0.05，表明因变量符合正态分布。

表4正态性检验

注：^*表示Sig>0.05具有显著性水平

（5）利用评价模型对不同品种荔枝果汁产品品质进行分类

根据荔枝果汁产品品质的评价模型（即公式1）对表1中的120个荔枝品种进行K-means聚类分析。

首先，由于品种之间果汁产品品质因素值差异较大，为了消除不同指标间量纲的差异，采用标准样本变换法，对果汁的品质因素的测量值进行标准化处理，然后将Box-Cox转换后的因素值代入公式1计算出荔枝品种果汁产品品质的评价得分值。

然后，采用K-Means法进行聚类分析，可将120个荔枝品种果汁产品品质的评价得分值初步分为三类，确定每类的聚类中心，划分为三个等级，如表5所示（品种名称的序号与表1一致），即Ⅰ级（适宜，得分≥0.25），为果汁产品品质很好的荔枝品种；Ⅱ级（基本适宜，0.25＞y＞-0.20），为果汁产品品质合格的荔枝品种；Ⅲ级（不适宜，≤-0.20），为果汁产品品质不合格的荔枝品种，该分极可作为下述适宜果汁加工的原料品质评价标准的参考和验证。

表5不同品种荔枝果汁产品品质的分级

三、适宜果汁加工的荔枝原料品质评价模型的建立

（1）荔枝原料品质因素的测定方法

测定各品种的感官品质、理化与营养品质及加工品质指标，其中各指标及其测定方法和标准如下：

1）荔枝感官品质的测定：

色差L值：将待测荔枝样品鲜榨汁后所测得的色差L值的绝对值，将鲜榨汁经过滤去渣处理后，分别在温度为30℃和100℃在分光光度计中采用色度软件进行扫描，分别得Hunter L、a、b值；取其中L值的绝对值即可，不同于荔枝果汁产品品质中的色差L值′。

pH值：Sartorius酸度计直接测定；

电导率：Lutron COND5021型电导测试笔，单位炒ms/cm；

可溶性固形物含量测定（TSS）：数显手持便携式折光仪PocketPAl-1（在室温测定），采用全自动折光仪（在室温下测定），从折光仪上直接读出其含量，可大致表示果肉的总糖含量，可溶性固形物含量为待测荔枝样品鲜榨汁去渣后的汁液质量的百分含量；

总酸度：采用滴定法，按GB12291-l990，以柠檬酸计；

固酸比：可溶性固形物与总酸度的比值。

2）荔枝理化与营养品质的测定：

总酚：福林-酚法测定，单位为mg/L；

还原糖：斐林试剂法测定，单位为g每100g鲜榨汁；

维生素C（Vc）：采用荧光分光光度法测定待测荔枝果肉鲜榨汁去渣后的汁液中的Vc含量，单位为mg/L。具体操作方法为精密吸取已粗滤样品5ml，加入5ml1％草酸，加0.4g已处理好的活性炭，充分振摇10min后过滤。分别吸取已氧化处理的样品滤液1ml于A管(样品管)，B管(样品空白管)。在A管中加入250g/L乙酸钠溶液1ml；在B管中加入30g/L硼酸-250g/L乙酸钠溶液1ml，于旋涡混合器上充分混匀，在暗处放置20min。在暗室或避光条件下，准确迅速地向各试管加入1ml0.2g/L邻苯二胺溶液，于旋涡混合器上充分混匀，在暗室中避光反应40min。在激发波长355nm，发射波长425nm；两端狭缝均为5nm；适当灵敏度条件下测定各管的荧光强度和空白荧光强度，样品荧光强度减去样品空白荧光强度，取得相对的荧光强度。代入标准曲线方程即得。

3）荔枝加工品质的测定：

单果重：分别随机取10个各品种的荔枝果实，进行称重，重复三次取其平均值作为各荔枝品种的单果重；

果肉可食率和出汁率：每个品种随机选取20～50个果，分别用电子天平称取果实总体质量，果壳总体质量和果核总体质量，计算：可食率(%)=(果实总体质量-果壳总体质量-果核总体质量)/果实总体质量×100；将剥壳去核得到的荔枝果肉打浆，用离心机5000r/s离心10min，得到上层汁液，取出上层汁液称取质量，出汁率（%）=上层汁液质量/果实总质量×100]；

果壳（%）=果壳总体质量/果实总体质量×100；

果核（%）=果核总体质量/果实总体质量×100；

多酚氧化酶（PPO）活性测定：取1.8mlpH=6.4磷酸缓冲溶液和1ml0.1mol/l的邻苯二酚溶液混匀，向其中加入经过滤处理过的荔枝汁0.2ml在420nm处测吸光度值，记录5min内的吸光度值，以每分钟引起吸光值改变0.01为一个酶活力单位(U)，单位为U/mL。

POD的测定：取2.7mlpH=6.4磷酸缓冲溶液、0.1ml4.0%愈创木酚和0.1ml0.46%过氧化氢溶液混匀，向其中加入经过滤处理过的荔枝汁0.1ml在470nm处测吸光度值，记录5min内的吸光度值，以每分钟引起吸光值改变0.01为一个酶活力单位(U)，单位为U/mL。

（2）荔枝原料品质数据分析及相关性分析

1）原料品质数据分析

对所收集的120个荔枝品种原料品质的测定数据的变化范围、均值、标准差、变异系数、上四分位数、中位数及下四分位数进行分析，结果如表6所示。

表6荔枝品种的原料品质数据的统计和分析

从表6中可看出，在感官品质因素中，固酸比在各个品质之间的分布变幅最大为16.00-478.47，并且固酸比的变异系数也最大，说明不同品种荔枝的固酸比差异较大。比较均值和中位数发现，除了固酸比外，各个指标的数据变差都非常小，说明各个品种这些指标分布均匀，基本没有极端值，而固酸比的数据变差最大，说明不同荔枝品种的固酸比差异较大。

从表6中可看出，在理化与营养品质因素中，还原糖的分布变幅最小为2.44-16.59g/100g，总酚和维生素C的分布变幅较大，分别为166.93-1071.31mg/L和49.34-202.83mg/L。比较三者的均值和中位数发现，有一定的差异，但是差异不是很大，说明各个品种指标分布均匀，涵盖了从低到高的荔枝品种。

从表6中可看出，在加工品质因素中，变幅最大的为PPO为0～2121.31U/mL，并且变异系数也最大，说明荔枝品种间PPO的差异较大。比较中位数和均值发现，除了PPO外，其他各指标的数据变差较小，说明各个指标分布均匀。

通过以上分析发现，各品种间荔枝的感官品质、理化营养品质及加工品质变化大。

2）相关性分析

根据表6中的荔枝原料品质的分析数据，对各原料品质进行相关性分析，以初步筛选建立评价模型的品质因素。

1.感官品质相关性分析

利用SPSS软件对表6中感官品质的品质因素进行统计分析，相关性分析结果如表7示。

表7荔枝感官品质的相关性分析

因素

L值

pH值

电导率

TSS

酸度

固酸比

L值

1

-0.441^**

0.087

0.053

0.423^**

-0.608^**

pH值

-0.441^**

1

-0.007

-0.086

-0.632^**

0.704^**

电导率

0.087

-0.007

1

-0.342^**

0.430^**

-0.292^**

TSS

0.053

-0.086

-0.342^**

1

-0.095

0.095

酸度

0.423^**

-0.632^**

0.430^**

-0.095

1

-0.730^**

固酸比

-0.608^**

0.704^**

-0.292^**

0.095

-0.730^**

1

注：^**表示p＜0.01，呈极显著相关性。

荔枝品种感官品质相关性结果如表7所示，从中可以看出，L值与pH值、固酸比呈负相关，与酸度呈正相关，L值是表示样品的明暗程度，是描述样品感官特性的重要指标；酸度和固酸比与除TSS之外的因素均呈显著相关性，因此色差L值、酸度和固酸比是描述荔枝感官特性较重要的因素。

2.理化与营养品质相关性分析

利用SPSS软件对表6中理化与营养品质的品质因素进行统计分析，相关性分析结果如表8示。

表8荔枝理化与营养品质的相关性分析

因素	总酚	还原糖	维生素C
				总酚	1	0.301^**	-0.468^**
还原糖	0.301^**	1	0.068
				维生素C	-0.468^**	0.068	1

注：^**表示p＜0.01，呈极显著相关性

荔枝品种理化与营养品质相关性分析结果如表8所示，从中可以看出，维生素C和总酚呈显著负相关，总酚和还原糖呈显著正相关。维生素C对果汁的色泽和口感都影响较大，因此，综合评价，将维生素C作为评价荔枝理化与营养品质的重要因素。

3.加工品质相关性分析

利用SPSS软件对表6中加工品质中的品质因素进行统计分析，相关性分析结果如表9示。

表9荔枝加工品质相关性分析

因素	单果重	出汁率	可食率	果壳	果核	PPO	POD
								单果重	1	0.028	-0.056	0.003	0.072	-0.084	-0.043
出汁率	0.028	1	0.755^**	-0.510^**	-0.518^**	-0.004	-0.012
								可食率	-0.056	0.755^**	1	-0.579^**	-0.765^**	-0.052	-0.009
果壳	0.003	-0.510^**	-0.579^**	1	-0.078	-0.084	-0.068
								果核	0.072	-0.518^**	-0.765^**	-0.078	1	0.128	-0.118
PPO	-0.084	-0.004	-0.052	-0.084	0.128	1	0.107
								POD	-0.043	-0.012	-0.009	-0.068	-0.118	0.107	1

注：^**表示p＜0.01，呈极显著相关性

荔枝品种加工品质相关性分析结果如表9所示，从中可以看出，出汁率和可食率分别与果壳和果核呈显著的负相关，说明果壳和果核所占荔枝果重的比例越大，对应的出汁率和可食率则越低；出汁率和可食率呈显著的正相关，说明荔枝的出汁率越高则可食率也越高，反之也成立。果实中的PPO和POD对果汁的色泽影响较大，在果汁的热加工过程中，极易发生褐变反应，褐变不仅影响外观，而且风味和营养也因之发生变化。综合评价，将果汁的出汁率、可食率、PPO和POD作为荔枝加工品质评价较重要的因素。

（3）有监督的主成分分析

有监督的主成分分析是不使用所有的回归自变量建模，而是只利用那些与相应变量有较强相关关系的自变量，根据响应变量与各自变量的相关系数对回归自变量集合进行筛选，将相关系数超过某个阈值的自变量筛选出来，然后对新选出的部分回归自变量进行主成分回归分析。

本发明采用有监督主成分回归分析建立适宜于荔枝果汁加工的荔枝原料品质评价模型，从120个荔枝品种中，选取85个品种用于建模，35个品种用于模型的验证。根据前面原料品质的相关性分析所得出的结果（表7～9），用SAS软件做主成分贡献值分析，获得有监督的主成分分析，如表10和表11所示。

表10主成分特征值贡献分析

成分	特征值	差异性	比率%	累计贡献率%
					主成分1	2.75	1.27	0.39	0.39
主成分2	1.47	0.61	0.21	0.60
					主成分3	0.86	0.07	0.12	0.73
主成分4	0.79	0.11	0.11	0.84
					主成分5	0.68	0.32	0.10	0.94
主成分6	0.36	0.28	0.05	0.99
					主成分7	0.09	0	0.01	1

从表7中可以看出，前5个主成分的累积贡献率达到94%，其中主成分1和主成分2对果汁品质贡献较大，分别为39%和21%，累积贡献率为60%；从表8的主成分的分布可以得出主成分1所占比例较大的分别为PPO和POD，主成分2中所占比例较大的分别为出汁率和可食率，分析主成分3、4和5中，所占比例较大的为固酸比和维生素C；据此，可初步确定出汁率、可食率、PPO和POD对果汁品质的影响较大。

表11主成分的分布

上述有监督的主成分分析主要是为了后续建立模型评价方程对原料品质因素从理论上进行分析，对主要的原料品质因素做出初步的筛选，筛选出可能对荔枝加工成果汁起到主要作用的原料品质因素（见表11中的6种原料品质因素）。

（4）荔枝果汁产品品质与原料品质因素的相关性分析

另外，除了进行上述理论上的有监督的主成分分析外，再结合荔枝果汁产品品质实际计算值，再次对原料品质因素进行相关性分析，筛选出可能对荔枝加工成果汁起到主要作用的原料品质因素。

将不同品种荔枝果汁产品品质因素L值′、固酸比′、TSS′和Vc′测量值标准化处理后代入公式1中，将计算得出来的值（即果汁产品品质评价值）与相应品种的原料品质因素测量值做相关性分析，分析结果如表12，筛选相关性较大的原料品质因素作为进一步筛选模型方程的因素。

表12评分与原料指标相关性分析

因素	评分	因素	评分
				L值	0.314^**	总酚	-0.286^**
pH值	0.102	还原糖	0.239^*
				电导率	-0.311^**	维生素C	0.575^**
TSS	0.448^**	单果重	-0.125
				酸度%	-0.156	出汁率	0.296^**
固酸比	0.184	PPO	0.114

注：^**表示p＜0.01，呈极显著相关性

从上述结果分析得知，与评分相关性显著的原料品质因素分别为L值、电导率、糖度、总酚、还原糖、维生素C和出汁率，其可能为对荔枝加工成果汁起主要作用的原料品质因素。

（5）适宜果汁加工的荔枝原料品质评价模型的建立

根据上述有监督的主成分分析和相关性分析，建立荔枝果汁产品品质和起主导作用的原料品质因素间的回归模型，将筛选出的相关性显著的原料品质因素用SPSS软件做回归分析，通过运用多元线性回归分析，得出模型综述表、方差分析表和模型系数如表13～15。从模型综述表得知，只有第4个模型的R值最大，为0.780（表13）；从方差分析表得出（表14），第4个模型F分布的概率为0.000（0.000d），说明因变量和自变量的线性关系是显著的，进而可以建立相关性显著的原料品质因素与果汁产品综合品质的线性模型。

表13模型综述表

模型	R	R方	调整R方	标准估计的误差
					1	0.575a	0.330	0.323	0.29894
2	0.731b	0.534	0.524	0.25065
					3	0.760c	0.577	0.563	0.24028
4	0.780d	0.608	0.590	0.23259

表14方差分析表

模型	平方和	df	均方	F	Sig.
						1回归	4.057	1	4.057	45.403	0.000a
残差	8.222	92	0.089
						总计	12.279	93
2回归	6.562	2	3.281	52.225	0.000b
						残差	5.717	91	0.063
总计	12.279	93
						3回归	7.083	3	2.361	40.895	0.000c
残差	5.196	90	0.058
						总计	12.279	93
4回归	7.464	4	1.866	34.495	0.000d
						残差	4.815	89	0.054
总计	12.279	93

表15模型系数表

从模型系数表（表15）可以得出，适宜果汁加工的荔枝原料品质评价的实际模型方程为：Y=-3.712+0.006×维生素C含量+0.099×TSS含量+0.005×L值+0.01×出汁率（公式2）。

（6）适宜果汁加工的荔枝原料品质评价模型的验证

为了考察模型的准确性及推广适用性，将120个品种中剩余的35个荔枝品种进行模型的验证，将35个荔枝品种的原料品质因素维生素C、TSS、L值和出汁率4个因素的测量值代入上述公式2进行计算，获得适宜果汁加工的荔枝原料品质评价值，同时将这35个荔枝果汁产品品质因素L值′、固酸比′、TSS′和Vc′的测量值标准化后代入公式1计算，获得荔枝果汁产品品质评价值，将所得的两种评价值进行回归分析，二者的相关系数为0.8124（如图1），因此采用公式2作为适宜加工果汁的荔枝原料品质评价模型是可行的。

为了进一步验证公式2可以作为适宜加工果汁的荔枝原料品质的评价模型是可行的。进一步采用K-Means聚类分析的方法，利用公式2对表1中的120种荔枝品种进行分类。

将荔枝原料品质因素测得值数据代入公式2中，将得到荔枝原料品质的评价值进行K-Means聚类，可将120个荔枝原料品质的评价值进行初步分为三类，确定每类的聚类中心，划分为三个等级，分类标准点为-0.12和-0.87，如表16所示，即：

Ⅰ级（适宜，Y≥-0.87），为适宜加工成果汁的荔枝品种，即其制备的果汁产品的品质会很好的荔枝品种；

Ⅱ级（基本适宜，-1.20＜Y＜-0.87），为基本适宜加工成果汁的荔枝品种，即其制备的果汁产品的品质会合格的荔枝品种；

Ⅲ级（不适宜，Y≤-1.20），为不适宜加工成果汁的荔枝品种，即其制备的果汁产品的品质会不合格的荔枝品种。

将表16与表5中荔枝品种分级情况进行对比分析，可知按公式2（适宜加工果汁的荔枝原料品质的评价模型）分类的结果（表16）与按公式1分类的结果（表5）几本一致，吻合性较好，进一步说明公式2可作为适宜加工果汁的荔枝原料品质的评价模型。

表16不同荔枝品种适宜加工成果汁的分级

Claims

1.一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，其特征在于：包括以下步骤：

色差L值为绝对值；

Y= -3.712 + 0.006 × Vc含量 + 0.099 × TSS含量 + 0.005 × L值+ 0.01 × 出汁率，计算出Y值；

3）若Y≥-0.87，则该待测荔枝样品适宜加工成果汁；

若Y≤-1.20，则该待测荔枝样品不适宜加工成果汁。

2.根据权利要求1所述的一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，其特征在于：所述Vc含量的具体测定方法为荧光分光光度法测定待测荔枝果肉鲜榨汁去渣后的汁液中的Vc含量，单位为mg/L。

3.根据权利要求1所述的一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，其特征在于：所述TSS含量的具体测定方法为采用全自动折光仪对去渣后的荔枝汁液进行测定。

4.根据权利要求1所述的一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，其特征在于：所述出汁率的具体测定方法为：称量荔枝果实总体质量，剥壳去核得荔枝果肉，打浆，用离心机离心，取上层汁液，并称取质量，得出汁率（%）=上层汁液质量/果实总体质量×100%。

5.根据权利要求1所述的一种适宜果汁加工的荔枝品质的测定和评价方法，其特征在于：所述色差L值的具体测定方法为采用色度仪对去渣后的荔枝汁液进行测定，取测定值的绝对值。