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摘要 通过对晾房阴干的葡萄干相关的外观指标和品质指标进行测定，采用灰色关联度分析方法对11个有核葡萄干品种进行品质方面的综合评价。结合专业技术干部对葡萄干综合品质进行打分，最后，专家评价的分数前3名的依次是SP522、SP10140、新郁;采用灰色关联的方法进行等权关联度评价，分数前3名的依次新郁、巨峰、SP137，继续利用加权关联度评价，分数前3名的依次是新郁、SP522、SP10140。通过分析对比，采用加权关联度对葡萄干品质进行评价与实际的鉴评结果一致性较高。
关键词 灰色关联度;葡萄干品种;品质评价
Abstract By measuring the appearance indicators and quality indicators of the dried raisins in the drying room， the grey correlation analysis method was used to comprehensively evaluate the quality of 11 nuclear raisin varieties.Combining professional and technical cadres to score the overall quality of raisins， in the end， the top 3 scores evaluated by experts are SP522， SP10140， and Xinyu in that order.After the gray correlation method was used to evaluate the equal weight relevance degree， the top three were Xinyu， Jufeng， and SP137. After the weighted relevance degree evaluation， the top three scores were Xinyu， SP522， and SP10140.Through analysis and comparison， the evaluation of the quality of raisins using the weighted correlation degree was consistent with the actual evaluation results.
Key words Grey correlation degree;Raisin variety;Quality evaluation
葡萄干含有很多種人体所需碳水化合物、膳食纤维、氨基酸、矿物元素和维生素，因为葡萄干具有很高的营养价值深受消费者的喜爱[1]。新疆是我国葡萄干的重要生产基地，葡萄干的生产历史久远，拥有丰富的葡萄资源。目前新疆葡萄干品种主要以无核品种为主[2]，有无核白、无核紫、无核白鸡心（ 香妃） 、长粒无核白等。有核葡萄干品种相对比较单一，主要葡萄干品种以马奶子、吐鲁番红葡萄为主，关于有核葡萄干制干特性和品质评价报道很少。随着人们生活水平的提高，越来越重视葡萄干的保健价值，而有核葡萄干品种含有白藜芦醇和单宁物质更具有保健作用。通过对有核葡萄干品种的评价，可以筛选出更多优质的葡萄干品种，丰富葡萄干的市场，推动葡萄干产业的健康发展。灰色关联度分析[3-5]是一种常用的科学分析比较方法，已经在很多领域进行应用，很多科研人员采用该方法对水稻[6]、甜高粱[7]、大麦[8]、小麦[9]、苎麻[10]、柴胡[11]、柑橘[12]、花生[13]、青稞[14]、甘薯[15]、加工番茄[16]、苜蓿[17]等进行品种比较试验，筛选出更多的适宜品种。该研究应用灰色关联度分析方法，对国内外的11个有核葡萄品种制干后的性状进行综合分析，结合科技人员对葡萄干外观和品质的评价，选出适宜的葡萄干品种。
1 材料与方法
1.1 试验材料 供试的11个葡萄品种来自新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所双水磨的实验基地，具体的品种（系）有马奶子（X1）、SP522（X2）、戈壁新秀（X3）、SP10140（X4）、吐鲁番红葡萄（X5）、巨峰（X6）、SP4614（X7）、SP137（X8）、里扎马特（X9）、新郁（X10）、巨玫瑰（X11）。
1.2 试验方法 试验在新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所进行，按照常规的方法，葡萄采摘后放于晾房中阴干，阴干后在实验室测定葡萄干的单粒重、横径、纵径、色差L值、比重、固形物含量、含酸量、含水量、风味9个指标。组织26位专业技术干部从葡萄干的外观和品质进行综合评价，对打分的结果进行排序。
在计算等权关联度时，根据葡萄相关指标与品质的关系，征求专家的意见后对萄干的单粒重、横径、纵径、色差L值、比重、固形物含量、含酸量、含水量、风味分别赋予0.05、0.05、0.05、0.25、0.10、0.10、0.10、0.05、0.25的加权值。
1.3 统计方法 采用Excel对试验所测得的指标进行分析，运用灰色关联度的分析方法对葡萄干的外观和品质进行综合评价。根据灰色关联度的相关分析方法，将11个有核葡萄干品种和9个测定的指标看成一个灰色系统，把各个品种测得的最优值组成一个理想品种的参考数列X0（k），各性状用k表示。
2 结果与分析
2.1 确定参考品种 采用灰色关联度进行分析。将所有参试葡萄品种看作一个灰色系统，每个品种为该系统的一个因素，以各参试葡萄品种的主要性状指标构建成比较数列，表示为：Xi（k）（i=1，2，3，…，n），n表示葡萄品种数，k表示葡萄性状数。为便于比较，根据葡萄的品种特征及评价要求，构建一个参考品种，由此构成一个参考数列，用X0表示。计算各比较数列与参考数列之间的关联度，关联度大则表明该葡萄品种与参考品种较接近，综合性状表现较好，反之，则综合性状较差。葡萄的主要性状分别为单粒重（k1）、横径（k2）、纵径（k3）、色差L值（k4）、比重（k5）、固形物含量（k6）、含酸量（k7）、含水量（k8）、风味（k9）。原始数据见表1。 2.2 数据无量纲化处理
因葡萄干的果粒重、纵径、色差L值、可溶性固形物含量等性状的计量单位各不相同，使得原始数据在量纲和数量级上存在差异，难于比较以及保证结论的客观性和正确性。因此，采用初值化处理对原始数据进行无量纲化处理，结果见表2。
2.3 计算绝对差值
用表2中各比较数列的数值与参考数列的值相减，将差值取绝对值即为葡萄干各性状的绝对差值，Δi（k）=|X0（k）-Xi（k）|，结果见表3。
2.4 计算关联系数 计算公式如下：ξi（k）=minΔi（k）+ρmaxΔi（k）Δi（k）+ρmaxΔi（k），式中，minΔi（k）、maxΔi（k）分别表示所有比较数列的绝对差值的最小值和最大值，该研究中minΔi（k）为0.000 0，maxΔi（k）为0.535 9;Δi（k）表示第i个比较数列的绝对差值;ρ为分辨系数，0<ρ<1，通常取0.5。经计算，各参试品种和参考品种的关联系数如表4所示。
2.5 求关联度及排序 求出各比较数列关联系数平均值，可直观反映出该比较数列与参考数列的关联大小，即等权关联度，计算公式为γi=1NNK=iξi（K），式中，γi为第i个比较数列与参考数列的等权关联度。
对葡萄干品种进行评定时，各性状的重要性不同，所以应赋予各性状不同的权重系数（Wi），Wi=γiγi，计算结果见表5。
2.6 关联度分析
从表5可以看出，各葡萄品种的等权关联度排序、加强关联度排序与专家通过外观观察色和品尝后的综合评分排序之间存在一定差异。专家评分排在前3的分别是X2（SP522）、X4（SP10140）、X10（新郁），各品种等权关联度排序在前3位的分别是X10（新郁）、X6（巨峰）、X8（SP137），采用加权关联度排序前3位的分别是X10（新郁）、X2（SP522）、X4（SP10140）。专家评分排在后3位的分别是X5（吐鲁番红葡萄）、X1（马奶子）、X6（巨峰），各品种等权关联度排序在后3位的分别是X1（马奶子）、X11（巨玫瑰）、X5（吐鲁番红葡萄），采用加权关联度排序在后3位的分别是X1（马奶子）、X5（吐鲁番红葡萄）、X11（巨玫瑰）。总体来说，排序靠前的品种也表现出果粒大、颜色一致性好、风味好的特点，而且加权关联度后的位次与打分的结果更接近，更能反映出真实的结果。可见，在众多性状中针对体现优良品种的主要性状进行加权，分析得出的结果较为准确。
3 讨论与结论
制干葡萄品质主要由外观和风味决定，外观包括果粒大小、饱满度、形狀和色泽。颜色的好坏很难用一个测量数据表现出来，该试验是利用感官的评分来评价颜色一致性，从对葡萄干颜色的打分看，颜色为黑色的、偏绿色的打分较高，颜色发褐、暗色的分值较低。郭春苗等[18]将葡萄干的饱满度作为葡萄干品质的一个很重要的指标，分析结果认为葡萄干的容重和密度与饱满度相关性高，所以该试验也将密度作为葡萄干的一个重要的性状指标。从原始数据看，饱满度较好的X2（SP522）最后的评分较高，而饱满度差的X1（马奶子）的评分较低，这也说明饱满度与综合评价具有一定的相关性。
灰色关联度分析既侧重重要性状指标又兼顾其他指标，是对品种多个性状进行定量的综合评价，避免了传统评价法由单一性状指标来判断品种优劣所造成的弊端，使得评价结果更加可靠和客观。该试验采用灰色关联度分析表明，SP522、SP10140、新郁制干后的果粒大、饱满度好、外观漂亮，综合品质好，具有一定的推广价值。弓成林等[4]采用灰色关联度分析方法对12个葡萄品种进行品质比较，灰色关联度分析方法与专家评分的结果一致性好，但从中筛选出的品质优良品种有的在生产中也存在抗病性差、产量不高，在实际生产中不宜推广。所以，采用灰色关联度分析的方法只是对品质方面作出了客观的评价，作为一个优良的制干品种不仅是品质优良，还需要适宜性强、丰产性好、栽培性状好，才能够逐渐被市场接受，种植户喜爱。
参考文献
[1] 蒲云峰，丁甜，钟建军，等.新疆12种干果的营养品质及抗氧化分析[J].中国食品学报，2019，19（5）：287-294.
[2] 谢辉，张雯， 伍新宇，等.新疆葡萄干生产研究现状及展望[J].北方园艺， 2015（21）：182-184.
[3] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2003.
[4] 弓成林，郭爱民，汪小伟， 等.灰色关联度和层次分析法在葡萄品质评价上的应用[J].西南农业学报，2002，15（1）：79-82.
[5] 李树君，周祖亮，殷春武.基于灰色关联度的农作物品种评价[J].安徽农业科学，2011，39（3）：1263-1264.
[6] 杨婷婷，崔金凤，吴文革，等.21个杂交水稻品种主要农艺性状与产量的灰色关联度分析[J].安徽科技学院学报，2015，29（3）：1-5.
[7] 刘翔宇，刘祖昕，加帕尔·尼亚孜，等.基于主成分与灰色关联度分析的甜高粱品种综合评价[J].新疆农业学报，2016，53（1）：99-107.
[8] 田和彬，汪军妹，华为，等.大麦主要农艺和品质性状的相关性及灰色关联度分析[J].浙江农业学报，2011，23（3）：433-438.
[9] 冯春成，陈学中，秦志英，等.对29种强筋小麦品种品质性状的分析与评价[J].河南科技学院学报，2015，43（3）：6-11.
[10] 白玉超，黄敏升，李林林，等.94份苎麻种质资源主要农艺性状关联分析与综合评价[J].中国麻业科学，2017，39（4）：161-171.
[11] 张睿.灰色关联分析与主成分分析综合评价不同产地柴胡质量[J].中国药师，2017，20（8）：1356-1359.
[12] 刘志成，向雅丽.基于熵权法和灰色关联分析法的区域柑橘产业可持续发展综合评价：以湖南省石门为例[J].云梦学刊，2017，38（3）：84-94.
[13] 苗昊翠，李利民，张金波，等.基于灰色关联度分析评价新疆引种花生花育系列品种[J].新疆农业科学，2013，50（1）：22-26.
[14] 刘国一，谢永春，普布贵吉，等.西藏隆子黑青稞产量与农艺性状灰色关联度分析[J].大麦与谷类科学，2019，36（2）：11-16.
[15] 杨秀莲，郑晓昆，杨燕，等.基于灰色关联度分析的甘薯品种的评价[J].长江蔬菜，2012（10）：8-11.
[16] 侯晓静，姜波.加工番茄品质性状与番茄红素的灰色关联度分析[J].农机化研究，2014（3）：54-57.
[17] 田兵，冉雪琴，薛红，等.贵州42种野生牧草营养价值灰色关联度分析[J].草业学报，2014，23（1）：92-103.
[18] 郭春苗，伍新宇，周晓明，等.葡萄干饱满度评定指标及影响因子研究[J].新疆农业科学，2015，52（6）：1033-1039.
关键词 灰色关联度;葡萄干品种;品质评价
Abstract By measuring the appearance indicators and quality indicators of the dried raisins in the drying room， the grey correlation analysis method was used to comprehensively evaluate the quality of 11 nuclear raisin varieties.Combining professional and technical cadres to score the overall quality of raisins， in the end， the top 3 scores evaluated by experts are SP522， SP10140， and Xinyu in that order.After the gray correlation method was used to evaluate the equal weight relevance degree， the top three were Xinyu， Jufeng， and SP137. After the weighted relevance degree evaluation， the top three scores were Xinyu， SP522， and SP10140.Through analysis and comparison， the evaluation of the quality of raisins using the weighted correlation degree was consistent with the actual evaluation results.
Key words Grey correlation degree;Raisin variety;Quality evaluation
葡萄干含有很多種人体所需碳水化合物、膳食纤维、氨基酸、矿物元素和维生素，因为葡萄干具有很高的营养价值深受消费者的喜爱[1]。新疆是我国葡萄干的重要生产基地，葡萄干的生产历史久远，拥有丰富的葡萄资源。目前新疆葡萄干品种主要以无核品种为主[2]，有无核白、无核紫、无核白鸡心（ 香妃） 、长粒无核白等。有核葡萄干品种相对比较单一，主要葡萄干品种以马奶子、吐鲁番红葡萄为主，关于有核葡萄干制干特性和品质评价报道很少。随着人们生活水平的提高，越来越重视葡萄干的保健价值，而有核葡萄干品种含有白藜芦醇和单宁物质更具有保健作用。通过对有核葡萄干品种的评价，可以筛选出更多优质的葡萄干品种，丰富葡萄干的市场，推动葡萄干产业的健康发展。灰色关联度分析[3-5]是一种常用的科学分析比较方法，已经在很多领域进行应用，很多科研人员采用该方法对水稻[6]、甜高粱[7]、大麦[8]、小麦[9]、苎麻[10]、柴胡[11]、柑橘[12]、花生[13]、青稞[14]、甘薯[15]、加工番茄[16]、苜蓿[17]等进行品种比较试验，筛选出更多的适宜品种。该研究应用灰色关联度分析方法，对国内外的11个有核葡萄品种制干后的性状进行综合分析，结合科技人员对葡萄干外观和品质的评价，选出适宜的葡萄干品种。
1 材料与方法
1.1 试验材料 供试的11个葡萄品种来自新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所双水磨的实验基地，具体的品种（系）有马奶子（X1）、SP522（X2）、戈壁新秀（X3）、SP10140（X4）、吐鲁番红葡萄（X5）、巨峰（X6）、SP4614（X7）、SP137（X8）、里扎马特（X9）、新郁（X10）、巨玫瑰（X11）。
1.2 试验方法 试验在新疆维吾尔自治区葡萄瓜果研究所进行，按照常规的方法，葡萄采摘后放于晾房中阴干，阴干后在实验室测定葡萄干的单粒重、横径、纵径、色差L值、比重、固形物含量、含酸量、含水量、风味9个指标。组织26位专业技术干部从葡萄干的外观和品质进行综合评价，对打分的结果进行排序。
在计算等权关联度时，根据葡萄相关指标与品质的关系，征求专家的意见后对萄干的单粒重、横径、纵径、色差L值、比重、固形物含量、含酸量、含水量、风味分别赋予0.05、0.05、0.05、0.25、0.10、0.10、0.10、0.05、0.25的加权值。
1.3 统计方法 采用Excel对试验所测得的指标进行分析，运用灰色关联度的分析方法对葡萄干的外观和品质进行综合评价。根据灰色关联度的相关分析方法，将11个有核葡萄干品种和9个测定的指标看成一个灰色系统，把各个品种测得的最优值组成一个理想品种的参考数列X0（k），各性状用k表示。
2 结果与分析
2.1 确定参考品种 采用灰色关联度进行分析。将所有参试葡萄品种看作一个灰色系统，每个品种为该系统的一个因素，以各参试葡萄品种的主要性状指标构建成比较数列，表示为：Xi（k）（i=1，2，3，…，n），n表示葡萄品种数，k表示葡萄性状数。为便于比较，根据葡萄的品种特征及评价要求，构建一个参考品种，由此构成一个参考数列，用X0表示。计算各比较数列与参考数列之间的关联度，关联度大则表明该葡萄品种与参考品种较接近，综合性状表现较好，反之，则综合性状较差。葡萄的主要性状分别为单粒重（k1）、横径（k2）、纵径（k3）、色差L值（k4）、比重（k5）、固形物含量（k6）、含酸量（k7）、含水量（k8）、风味（k9）。原始数据见表1。 2.2 数据无量纲化处理
因葡萄干的果粒重、纵径、色差L值、可溶性固形物含量等性状的计量单位各不相同，使得原始数据在量纲和数量级上存在差异，难于比较以及保证结论的客观性和正确性。因此，采用初值化处理对原始数据进行无量纲化处理，结果见表2。
2.3 计算绝对差值
用表2中各比较数列的数值与参考数列的值相减，将差值取绝对值即为葡萄干各性状的绝对差值，Δi（k）=|X0（k）-Xi（k）|，结果见表3。
2.4 计算关联系数 计算公式如下：ξi（k）=minΔi（k）+ρmaxΔi（k）Δi（k）+ρmaxΔi（k），式中，minΔi（k）、maxΔi（k）分别表示所有比较数列的绝对差值的最小值和最大值，该研究中minΔi（k）为0.000 0，maxΔi（k）为0.535 9;Δi（k）表示第i个比较数列的绝对差值;ρ为分辨系数，0<ρ<1，通常取0.5。经计算，各参试品种和参考品种的关联系数如表4所示。
2.5 求关联度及排序 求出各比较数列关联系数平均值，可直观反映出该比较数列与参考数列的关联大小，即等权关联度，计算公式为γi=1NNK=iξi（K），式中，γi为第i个比较数列与参考数列的等权关联度。
对葡萄干品种进行评定时，各性状的重要性不同，所以应赋予各性状不同的权重系数（Wi），Wi=γiγi，计算结果见表5。
2.6 关联度分析
从表5可以看出，各葡萄品种的等权关联度排序、加强关联度排序与专家通过外观观察色和品尝后的综合评分排序之间存在一定差异。专家评分排在前3的分别是X2（SP522）、X4（SP10140）、X10（新郁），各品种等权关联度排序在前3位的分别是X10（新郁）、X6（巨峰）、X8（SP137），采用加权关联度排序前3位的分别是X10（新郁）、X2（SP522）、X4（SP10140）。专家评分排在后3位的分别是X5（吐鲁番红葡萄）、X1（马奶子）、X6（巨峰），各品种等权关联度排序在后3位的分别是X1（马奶子）、X11（巨玫瑰）、X5（吐鲁番红葡萄），采用加权关联度排序在后3位的分别是X1（马奶子）、X5（吐鲁番红葡萄）、X11（巨玫瑰）。总体来说，排序靠前的品种也表现出果粒大、颜色一致性好、风味好的特点，而且加权关联度后的位次与打分的结果更接近，更能反映出真实的结果。可见，在众多性状中针对体现优良品种的主要性状进行加权，分析得出的结果较为准确。
3 讨论与结论
制干葡萄品质主要由外观和风味决定，外观包括果粒大小、饱满度、形狀和色泽。颜色的好坏很难用一个测量数据表现出来，该试验是利用感官的评分来评价颜色一致性，从对葡萄干颜色的打分看，颜色为黑色的、偏绿色的打分较高，颜色发褐、暗色的分值较低。郭春苗等[18]将葡萄干的饱满度作为葡萄干品质的一个很重要的指标，分析结果认为葡萄干的容重和密度与饱满度相关性高，所以该试验也将密度作为葡萄干的一个重要的性状指标。从原始数据看，饱满度较好的X2（SP522）最后的评分较高，而饱满度差的X1（马奶子）的评分较低，这也说明饱满度与综合评价具有一定的相关性。
灰色关联度分析既侧重重要性状指标又兼顾其他指标，是对品种多个性状进行定量的综合评价，避免了传统评价法由单一性状指标来判断品种优劣所造成的弊端，使得评价结果更加可靠和客观。该试验采用灰色关联度分析表明，SP522、SP10140、新郁制干后的果粒大、饱满度好、外观漂亮，综合品质好，具有一定的推广价值。弓成林等[4]采用灰色关联度分析方法对12个葡萄品种进行品质比较，灰色关联度分析方法与专家评分的结果一致性好，但从中筛选出的品质优良品种有的在生产中也存在抗病性差、产量不高，在实际生产中不宜推广。所以，采用灰色关联度分析的方法只是对品质方面作出了客观的评价，作为一个优良的制干品种不仅是品质优良，还需要适宜性强、丰产性好、栽培性状好，才能够逐渐被市场接受，种植户喜爱。
参考文献
[1] 蒲云峰，丁甜，钟建军，等.新疆12种干果的营养品质及抗氧化分析[J].中国食品学报，2019，19（5）：287-294.
[2] 谢辉，张雯， 伍新宇，等.新疆葡萄干生产研究现状及展望[J].北方园艺， 2015（21）：182-184.
[3] 邓聚龙.灰理论基础[M].武汉：华中科技大学出版社，2003.
[4] 弓成林，郭爱民，汪小伟， 等.灰色关联度和层次分析法在葡萄品质评价上的应用[J].西南农业学报，2002，15（1）：79-82.
[5] 李树君，周祖亮，殷春武.基于灰色关联度的农作物品种评价[J].安徽农业科学，2011，39（3）：1263-1264.
[6] 杨婷婷，崔金凤，吴文革，等.21个杂交水稻品种主要农艺性状与产量的灰色关联度分析[J].安徽科技学院学报，2015，29（3）：1-5.
[7] 刘翔宇，刘祖昕，加帕尔·尼亚孜，等.基于主成分与灰色关联度分析的甜高粱品种综合评价[J].新疆农业学报，2016，53（1）：99-107.
[8] 田和彬，汪军妹，华为，等.大麦主要农艺和品质性状的相关性及灰色关联度分析[J].浙江农业学报，2011，23（3）：433-438.
[9] 冯春成，陈学中，秦志英，等.对29种强筋小麦品种品质性状的分析与评价[J].河南科技学院学报，2015，43（3）：6-11.
[10] 白玉超，黄敏升，李林林，等.94份苎麻种质资源主要农艺性状关联分析与综合评价[J].中国麻业科学，2017，39（4）：161-171.
[11] 张睿.灰色关联分析与主成分分析综合评价不同产地柴胡质量[J].中国药师，2017，20（8）：1356-1359.
[12] 刘志成，向雅丽.基于熵权法和灰色关联分析法的区域柑橘产业可持续发展综合评价：以湖南省石门为例[J].云梦学刊，2017，38（3）：84-94.
[13] 苗昊翠，李利民，张金波，等.基于灰色关联度分析评价新疆引种花生花育系列品种[J].新疆农业科学，2013，50（1）：22-26.
[14] 刘国一，谢永春，普布贵吉，等.西藏隆子黑青稞产量与农艺性状灰色关联度分析[J].大麦与谷类科学，2019，36（2）：11-16.
[15] 杨秀莲，郑晓昆，杨燕，等.基于灰色关联度分析的甘薯品种的评价[J].长江蔬菜，2012（10）：8-11.
[16] 侯晓静，姜波.加工番茄品质性状与番茄红素的灰色关联度分析[J].农机化研究，2014（3）：54-57.
[17] 田兵，冉雪琴，薛红，等.贵州42种野生牧草营养价值灰色关联度分析[J].草业学报，2014，23（1）：92-103.
[18] 郭春苗，伍新宇，周晓明，等.葡萄干饱满度评定指标及影响因子研究[J].新疆农业科学，2015，52（6）：1033-1039.