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小型西瓜果实内部糖度分布及其影响因素研究在我国，西瓜作为人们最喜爱的水果之一，年产量达到3500万吨以上，位居世界榜首，但是由于缺乏有效的检测方法，无法保证出口西瓜的高品质，其巨大的出口潜力无法实现，造成出口额甚小。另外，随着消费水平的提高，消费者对于水果的品质，尤其是内部品质如口感、成熟度、营养成分等要求也相应地提高。目前市场上对于西瓜的挑选仍以人工挑选为主，主观因素大，导致市场上多数西瓜只能混级销售，难以方便购买者挑选的同时，也降低了销售商的利润。 近年来。近红外光谱技术以其自身独特的优点、速度快、无污染、非破坏性等，在水果内部品质无损检测方向有很多的研究报道。其研究重点大多在于建立相应的近红外光谱模型，．而近红外光谱检测作为一种二级分析方法，模型的建立需要将近红外光谱特性与样品的理化性质相结合。西瓜的个体相较于苹果、橘子等小型水果要大得多，其内部结构也更为复杂。其中糖度是评价西瓜品质最为重要的指标之一，掌握了解西瓜的糖度分布规律对于西瓜其理化性质和模型的精确建立具有重大意义。 本文主要研究小型西瓜的糖度值分布以及其影响因素，为近红外光谱与西瓜糖度模型的建立打下基础。 2 试验材料、方法及仪器 考虑到西瓜在近红外光谱中最常见的摆放位置为瓜柄朝上以及瓜柄平行地面两个位置，因此在分析糖度分布时采取两个分析方向：西瓜沿花纹方向(记为竖向)和垂直花纹方向(记为横向)。先分别沿着两个方向将西瓜切成五等分f两个方向的样本个数各lo个)，然后在每等分层上取1 3个均匀分布的采样点进行糖度值的检测(由于点位的空间限制，无法多次取样，每个采样点仅进行一次检测)，最终将整个西瓜进行榨汁，测得整个西瓜的糖度值。如图1所示。
试验结果用MicrosoR Excel软件进行数据的处理与分析，其中重点采用可重复双因素方差分析以及线性回归分析。 3 结果与讨论 如表l和表2所示，无论是竖向还是横向等分，不同的等分层和不同位置对西瓜的糖度分布有显著影响(相对应的F值均远大于只crit值)。而不同等分层与不同位置的交互作用不显著。
3．2不同等分层与西瓜总糖度值的相关关系
根据最小二乘法作线性回归，统计不同等分层糖度均值与总糖度值线性回归决定系数尺2得表3。如表所示，从整体上来看竖向等分层与西瓜的总糖值之间的相关性远高于横向等分层。说明了西瓜内部的糖度分布是竖向分布为主。在竖向等分层中，第三层和第四层的糖度均值与总体糖度值相关性**，与第五层相关性最小。由此，进一步统计西瓜中间三层的糖度均值与西瓜总糖度值的相关性，发现中间瓜层的糖度均值可以在很大程度上代表了西瓜的总糖度值，即可以预测西瓜总糖度值(图3)。这与实际情况相符，西瓜中间层的瓜瓤较红，口感较甜，而两头则瓜瓤较白，成熟度不足，糖度值低，不能整体上代表西瓜总糖度值。
 3．3 不同位置与西瓜总糖度值的相关关系 同一西瓜在同一等分层不同位置的糖度值也是不一致的，其变化规律具有一定的随机性，但主要围绕西瓜的总糖值上下波动，如图4所示。  根据3．2可知，竖向第三、第四等分层糖度值及中间三层糖度均值与西瓜的总糖度值相关性**。由此，重点分析了这三层中不同位置与西瓜总糖度值的相关关系。也采用最小二乘法进行线性回归，统计得到检测位置l至13对应的线性回归决定系数∥值，如表4所示。从回归决定系数∥来看，浅层区域与西瓜总糖度值的相关性**，中层区域次之，中心点处最小。特别是位置4与西瓜总糖度值的相关性决定系数，分别达到了0．9172、0．865和0．9389。由于糖度值分布是越到西瓜的中心处越大，浅层的西瓜糖度值会低于总糖度值，因此该预期结果与实际结果相反。分析原因可能是，浅层区域的糖度值不大但其分布比较均匀，中层和中心处的糖度值虽然大，但是随机性较大，比如某区域过度成熟和西瓜籽的存在都会对其产生一定程度的干扰。由此初步得出结论，在运用近红外光检测小型西瓜糖度所要求的透射厚度不需用很大，只需要透过浅层区域(3 cm左右)即可获得可靠的信息。 至于不同等分层而言，整体上，中间三层糖度均值的不同位置与总糖度值的相关关系要大于第三层和第四层，说明了中间瓜层代表了西瓜内部绝大部分的糖度信息。 3．4 半个西瓜的糖度均值与西瓜总糖度值的相关关系 在西瓜理化分析中，～般采取的方法都是取整个西瓜的瓜瓤进行榨汁后进行糖度、含水率、可溶性物质等性质的检测分析。整个西瓜瓜瓤的获取和榨汁在实际操作时工作量很大，而且整个西瓜榨出的汁液很多，一台普通的榨汁机一般情况需要分两次榨取。这样反而加入了很多不可避免的人为操作上的误差。 由图5～图8可见，竖向平分的半个西瓜的糖度均值与整个西瓜的糖度均值具有很强的相关性，上半个西瓜与下半个西瓜对应的决定系数分别为0．934和0.92l。而横向平分的半个西瓜的糖度均值与整个西瓜的糖度均值的相关性则较差，为0．63l和0．415。这一结果说明竖向平分的半个西瓜的糖度均值可以在一定程度上代表整个西瓜的糖度值。因此在西瓜的糖度这一理化性质的检测过程中，可以简化操作步骤，仅需榨取竖向平分的上半个西瓜的汁液即可。这一做法可以大大提高效率，同时减少一定量的人为误差。      4 结论 本研究以麒麟瓜为例，对其内部糖度分布规律进行了深入的分析。初步分析结果表明，西瓜内部的糖度分布受横向、纵向的影响，虽复杂多变，但也有一定相关性，其建立的线性回归方程可以在一定程度上预测西瓜的总糖度值。其糖度分布主要沿花纹方向(即竖向)分布。将其五等分后，中间三切片均值接近，两侧的糖度值较低。其中第三层、第四层及中间三层(即第二层、第三层和第四层)的糖度均值，与整个西瓜的总糖度值具有很强的相关性。进一步分析第三层和第四层中13个检测位置的糖度值，在每一个等分层上不同检测位置的糖度值主要围绕着整个西瓜的总糖度值上下规律可循。而浅层区域与西瓜总糖度值具有较强的相关性。说明运用近红外光漫透射光谱检测西瓜糖度值时，仅需要透过浅层区域，即保证近红外光的穿透深度超过3 cm左右即可，不需要尽可能多地提高光强以透过西瓜的深层区域。此外，还对半个西瓜的糖度均值与整个西瓜的糖度均值进行了分析和建模，结果表明竖向平分的半个西瓜的糖度均值与整个西瓜的糖度值具有很强的相关性，所建立的最小二乘法线性回归方程的决定系数达到0．9以上。因此在理化分析西瓜糖度值的操作中，可以精简步骤只榨取半个西瓜的汁液以提高效率。 本研究探讨了麒麟瓜的内部糖度分布情况及相应规律，该基础信息的研究将有助于更好地理解基于近红外光谱技术的西瓜内部品质检测过程。为建立更加快速、有效、精确的近红外光谱西瓜糖度的光谱预测模型奠下基础。 |
