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南果梨糖、酸度近红外光谱模型适用的贮藏期研究

发表时间:2016-06-08 15:00作者:李东华,纪淑娟来源:万方数据网址:http://www.wanfangdata.com.cn/

  南果梨为秋子梨系统(Pyrus ussuriensis Maxim)中优质品种之一,是辽宁省鞍山、海城等地区的特产水果川。采收时果实色绿、肉脆质硬、汁少味甜、无香气。适度后熟后,果色金黄艳丽、肉质细腻、汁液丰富、酸甜适口、香气诱人,深受消费者青睐。近年来,南果梨作为辽宁省重点发展的优良水果品种之一,受到各级政府的高度重视,其栽培面积逐年扩大,南果梨栽培与贮藏保鲜,已经成为鞍山、海城等南果梨产区的农业支柱产业。

  目前南果梨的分级工作基本上仍靠人工完成,且主要以果品的外部参数(果实大小、形状、色泽、外部缺陷与损伤等)作为分级的标准。这种人工分级的丰要缺点是劳动量大、生产率低、无法根据果实内在品质分级以及果实的附加值低等pJ。近红外无损检测技术是近年来快速发展的一种现代分析技术,因其具有无污染、不需破坏样品、检测速度快等特点,在果蔬等农产品的内部品质检测方面得到了广泛应用。本课题组已完成了南果梨糖、酸度近红外光谱模型的初步建立17J,证明近红外技术应用于南果梨的品质分级是可行的。

 生产中南果梨采摘后一般需经过一周左右的后熟过程,然后进行常温直售或低温贮藏至春节前后,极大丰富了节日的果品市场,具有可观的贮藏经济效益。南果梨在贮藏期内,随时间的增长,其水分含量显著减少,糖、酸含量等内部成分都会发生不同程度的变化。因此,为了实现南果梨的近红外无损分级,需建立适应贮藏期检测的、性能稳定的南果梨糖、酸度近红外光谱模型。

  有关果品近红外模型建立的最佳贮藏时间的研究,国内少有报道。国外的Me Glon和Jordan等人在500~1100 lira波长范围内,分别比较了“Royal Gala”苹果采后和冷藏6周后所建模型的优劣,结果表明:贮藏6周后建立的可溶性固形物(Soluble Solids Content,SSC)模型明显优于在采后建立的SSC模型,其丰要原凶是采摘后样品受到牛理热等影响,性质不稳定。本试验针对这一点,根据常温和冷藏贮藏期间南果梨糖、酸度和光谱的变化规律,于采后6 d建立南果梨的近红外糖、酸度模型,并分析了所建立的模型对不同贮藏时间南果梨糖、酸含量的预测性能,确定其可适用的贮藏时间范围,为南果梨近红外分级技术的应用提供依据。
1 材料与方法

1.1 试验材料
 供试南果梨采自辽宁省鞍山市千山区大孤山镇,采摘当天运至沈阳农业大学实验室,常温放置6 d后,分冷藏和常温两种条件进行贮藏,每隔一定时间取样,冷藏样品待恢复至常温后,用于光谱和化学品质的测定。
1.2试验方法
 1.2.1测定时间的选择

 (1)常温贮藏的样品:采摘当天选取表面无损伤、大小、颜色和成熟度基本一致的30个代表性样品,在常温贮藏条件下,分别于采后0、3、6、7、8、9、…、18d进行光谱测定;在光谱测定同时,试验从常温贮藏的约500个南果梨预测集样品中每次随机抽取30个样品,对其进行光谱采集,光谱测定后再进行化学成分含量的测定。
 (2)冷藏的样品:生产中通常将采收的南果梨在常温下后熟l周,使果实适度后熟,表现出特有的商品品质,然后进行冷藏。为了与生产相结合,采摘当天选取表面无损伤、大小、颜色和成熟度基本一致的40个南果梨,将其常温后熟6d后置于(0±O.5)℃的冷库中进行冷藏,分别于采后0、6、30、60、90、120 d进行光谱测定:在光谱测定同时,试验从冷藏的约300个南果梨预测集样品中每次随机抽取40个样品,对其进行光谱采集,光谱测定后再进行化学成分含量的测定。
 (3)建模的样品:采摘后熟6 d后选取无伤病,大小、颜色和成熟度基本一致的120个南果梨作为校正集样品,利用近红外透射光谱仪测得光谱数据,用化学方法测定糖、酸含量后进行模型的建立。

1.2.2近红外光谱测定
  采用日本杂贺技术研究所提供的Purespect型近红外透射光谱仪,测定时的参照物为完全透光的无机成分的柱形物,在完全遮光的实验室内,将南果梨以“侧躺”的放置姿态放入操作台,并正反扫描两次求其平均光谱,扫描波长范围为643.26~954.15 am,采点间隔为1.29 nnl。
1.2.3糖、酸含量的测定
  南果梨样品经光谱测定后,去除果核后榨汁,利用WYA阿贝折射仪测定果汁中的可溶性固形物含量SSC(Soluble Solids Content),采用直接滴定法测定果汁中的可滴定酸度TA(TotalAcidity)。
1.2.4近红外数据的处理方法
  近红外光谱信号的处理方法有变换、平滑、相关、卷积、微分和积分等。导数光谱既町以消除基线漂移或平缓背景干扰的影响,又町以提供比原来光谱更高的分辨率和更清晰的光谱轮廓变化。本试验利用Unscrambler 6.1软件首先对光谱进行了Savitzky-Golay平滑处理,然后采用二阶导数法进行导数处理,排除背景及信号强弱等的干扰,最后采用偏最小二乘法(PLS)法对光谱数据进行统计处理并建立模型,

2 结果与分析
2.1 常温贮藏南果梨糖度、酸度及光谱的变化

  统计光谱数据的结果显示在常温下贮藏的30个南果梨样品的光谱变化趋势基本一致,以第10号样品的光谱变化为例,图I为其原始吸收光谱及二阶导数吸收光谱图。

 由图1可知,常温条件下在643.26--,723.24 11111范围内南果梨光谱的变化较明显。图2进一步表明,在波长678.09 hill和712.92 nm左右分别有明显的物质吸收峰。
 为了分析贮藏期间样品光谱变化的规律性,试验采用光密度差法,在678.09~712.92 nm处求20个样品的光密度差值,即△DD(678.09~712.92 rim)值,并利用DPS数据处理软件的Duncan新复极差法进行AOD值的方差分析;为了研究贮藏期间南果梨化学成分的变化规律,试验也对不同贮藏时间下测定的样品糖、酸度含量进行方差分析,结果见表1。
 由表1可知,常温贮藏0--一6 d,样品光谱间无显著差异性变化,此期间糖度和酸度的变化也与光谱的结果一致,均无显著性差异变化,证明常温条件下南果梨在采后6 d内光谱和化学成分均无显著性变化;而在贮藏7~14 d期间,三者都分别出现不同程度的差异性变化,说明常温贮藏6 d后南果梨光谱和内部成分含量开始发生显著性变化;常温贮藏后期,即15~18 d,样品光谱、糖度和酸度含量虽无显著差异的变化,但部分果实已出现变软腐烂现象,品质迅速下降,已失去研究的意义。综上可知,常温贮藏下南果梨的糖、酸度含量和光谱的变化趋势(O~6d无差异,7~14d有差异,15~18 d无差异)是一致的。
2.2冷藏期间南果梨糖度、酸度及光谱的变化
  试验选取的40个代表性样品在冷藏期间的光谱变化趋势也基本一致,图2是以第15号南果梨为例的原始吸收光谱图。
  试验对冷藏40个样品的光谱同样利用光密度差法,作了△DD(678.09~712.92 nm)值的平均数多重差异方差分析,结果见表2,由表2可知,冷藏O~6 d光谱无显著差异变化,即采后前6 d光谱无显著性变化,这与常温的检测结果一致;冷藏30~120 d期间存在极显著的变化,即冷藏条件
下贮藏30、60、90、120 d的南果梨光谱间均存在显著的变化。
  在测定冷藏过程中光谱变化的同时,试验在每个时期随机选取了40个预测集的南果梨进行光谱、糖度和酸度的测定,表2为冷藏30、60、90、120d南果梨的糖度和酸度变化的多重差异分析的结果。

 由表2可见,就SSC含量而言,冷藏30~90d、60~120 d间均无显著差异,但是30 d和120 d间有显著差异:对于TA含量,处理30~90 d,90~120 d间均无显著差异,但是30 d和120 d间有显著差异;说明冷藏30~90 d内糖、酸的含营基本没有发生显著的变化,但冷藏30 d与120 d的样品糖、酸含量发牛显著变化。综上可知,冷藏120 d内糖、酸度含量和光谱的变化趋势不是完全一致的,冷藏期间光谱间存在差异变化,而SSC和TA在部分区间内是无差异性变化的。
  光谱在冷藏期间发生了差异性变化,但与糖、酸含量的变化不是完全一致的,说明冷藏期间南果梨光谱的变化除了受到糖、酸变化的影响外,可能还受到其他因素的影响,例如温度的波动、水分和湿度的改变、果实褐变程度等,关于这方面还需要进一步的研究和验证。
2.3南果梨糖、酸度模型建立及适用期的确定
  本试验利用Unscrambler 6.1软件对后熟6 d的120个校正集样品建立南果梨糖、酸度的近红外定标模型,结果如图3所示。两模型的校正相关系数分别为0.920、0.833,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.206、O.021。

 由图3的结果可知,校正集模型的相关系数Rc很高,校正均方根误差(刚峪FC)较低,这对一个可靠的模型是十分必要的。但一个模型的优劣不仅取决于此,还要求有较高的预测相关系数邱,预测均方根误差(RMSEP)也应较低,在实际应用中后者往往尤为重要。试验利用已建立的两个模型,分别对常温下O~18 d的15组预测集样品和冷藏条件下30、60、90和120 d的4组预测集样品,进行了糖度和酸度含量的预测,结果见图4、5。由图4a可知,常温贮藏6 d,模型对预测集样品的SSC和TA含量预测相关系数如无明显变化,均在0.9以上;6~12 d的砌变化不大,在0.83~O.9间波动;12 d以后的咫变化较明显,降到0.7以下。图4b表明预测SSC和TA含量的刚脚值,除13~18 d的尺脚值大于O.5,其他期间的RMSEP值均较小,在0.02~0.5范围波动;可见模型对采后6 d内样品的SSC和TA预测效果最佳,对采后12 d内样品的SSC和TA的预测也可达到应用要求。模型对不同贮藏时期的预测结果说明常温下南果梨内部糖、酸度含量与其光谱存在极高的相关性,因此本文在研究常温光谱时,仅选择对糖、酸含量和光谱变化的关系研究,而对果品颜色等其它因素未进行考虑。
  由图5a可知,冷藏条件下,模型对预测集样品的SSC和TA含量预测相关系数见变化不大。在0.9"0.95间波动。图5b表明预测SSC和TA含量的RMSEP值均小于0.5;说明模型对采后120 d内样品的SSC和TA含量预测效果都较好,虽然冷藏光谱间存在显著差异,但建立的模型对样品的预测结果仍然较好。故从实际应用的角度考虑,试验建立的模型达到了应用的标准。

3 结论
 本文研究了不同贮藏时间内南果梨近红外光谱的变化规律及模型建立的最佳贮藏时间,分析模型对不同贮藏时间的南果梨糖、酸度的适用性和适用时间,结论如下:
 (1)在常温条件下南果梨的近红外光谱自采摘时起6 d左右光谱无显著性变化,6~14 d发生显著性变化,采后15d左右果实开始过熟,品质急速下降,故常温贮藏下南果梨糖、酸度含量和光谱的变化趋势是一致的;冷藏条件下,南果梨采后30、60、90和120 d的光谱间均存在显著差异性,但糖、酸含量除了30 d与120 d有显著变化外,其他贮藏期之间无显著差异性,故冷藏120 d内糖、酸度含量和光谱的变化趋势不完全一致,存在一些差异。
 (2)建立采后6 d的南果梨糖度和酸度模型,校正相关系数Rc分别为0.920、0.833,校正均方根误差(RMSEC)分别为0.206、O.021,说明模型达到应用的要求。
 (3)应用模型对常温下采后12 d内的预测集样品进行预测,结果表明:预测相关系数肋均在0.80以上,预测均方根误差(RMSEP)均小于0.5,其中对采后6d内的样品预测效果最佳,预测相关系数砌在0.90以上;对冷藏30、60、90和120 d的预测集样品进行预测,预测相关系数印均在O.88以上,预测均方根误差(RMSEP)也均小于0.5,能达到应用的要求。


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