張 珮，王銀紅，李高陽(yáng)，單 楊，蘇東林，朱向榮*

（1 湖南大學(xué)研究院生隆平分院 長(zhǎng)沙410125 2 湖南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所 長(zhǎng)沙410125 3 果蔬貯藏加工及質(zhì)量安全湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 長(zhǎng)沙410125 4 果蔬加工與質(zhì)量安全湖南省國(guó)際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室 長(zhǎng)沙410125）

桃營(yíng)養(yǎng)豐富且口感好，深受消費(fèi)者喜愛(ài)[1]。桃為呼吸躍變型果實(shí)，不耐貯藏，在低溫下貯藏，極易發(fā)生冷害[2-3]。隨著貯藏時(shí)間的增加，桃果肉會(huì)出現(xiàn)褐變、絮狀化和木質(zhì)化等現(xiàn)象，水蜜桃內(nèi)部的品質(zhì)指標(biāo)如可溶性固形物（Soluble solids content，SSC）含量、總酸（Total acid，TA）含量、硬度和糖酸比等也隨之發(fā)生變化[4]。發(fā)生冷害的桃果實(shí)外表無(wú)明顯特征，消費(fèi)者很難根據(jù)外觀(guān)判斷。桃果實(shí)內(nèi)部品質(zhì)的檢測(cè)方法大部分為破壞性檢測(cè)，耗時(shí)長(zhǎng)、效率低，不能滿(mǎn)足實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)的要求[5]，亟需發(fā)展無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，快速獲取水蜜桃低溫貯藏時(shí)的指標(biāo)信息。

近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)（Near infrared，NIR）具有無(wú)損、檢測(cè)速度快、效率高的優(yōu)點(diǎn)，適用范圍及使用領(lǐng)域廣泛[6]，可滿(mǎn)足固體、液體和粉末等多種類(lèi)型樣品的檢測(cè)需求[7-9]。NIR 光譜技術(shù)已在食品、藥品、飼料、農(nóng)業(yè)和石油化工等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[10-15]。目前，鮮有基于近紅外光譜技術(shù)對(duì)采后桃果實(shí)低溫貯藏下品質(zhì)檢測(cè)的報(bào)道。

本研究采用低溫（4℃）貯藏桃果實(shí)35 d，分別在0，7，14，21，28 d 和35 d 取樣，采集6 個(gè)時(shí)期樣品的近紅外光譜。采用方差分析、鄧肯多重極差檢驗(yàn)和Pearson 相關(guān)性分析方法，分析桃果實(shí)4 種品質(zhì)在低溫貯藏過(guò)程中的相互作用，比較幾種光譜數(shù)據(jù)的預(yù)處理算法的處理效果；采用偏最小二乘法（Partial least squares，PLS）建立SSC 含量、TA含量、硬度和糖酸比指標(biāo)變化的定量模型；利用NIR 技術(shù)對(duì)桃果實(shí)低溫貯藏下的品質(zhì)快速檢測(cè)進(jìn)行研究，試圖建立穩(wěn)定性好，檢測(cè)準(zhǔn)確度高的桃果實(shí)品質(zhì)預(yù)測(cè)模型，為桃果實(shí)低溫貯藏下的質(zhì)量控制提供技術(shù)支持，同時(shí)為其它呼吸躍變型果實(shí)低溫貯藏期間的質(zhì)量檢測(cè)與控制提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

受試品種為湖南省懷化水蜜桃，于2019年7月15日由長(zhǎng)沙毛家橋水果市場(chǎng)購(gòu)入，當(dāng)天運(yùn)至冷庫(kù)進(jìn)行處理。挑選八成熟，無(wú)機(jī)械損傷，大小和成熟度一致，達(dá)到食用要求的桃果實(shí)作為試驗(yàn)樣品。

1.2 儀器與設(shè)備

Nicolet AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀，美國(guó)熱電尼高力公司；AVANTI J-26XP 高效離心機(jī)，美國(guó)貝克曼庫(kù)爾特公司；電子天平，上海光正醫(yī)療儀器有限公司；FHT-15 型硬度計(jì)，廣州蘭泰儀器有限公司；WP-UP-WF-20 超純水制備機(jī)，四川沃特爾水處理設(shè)備有限公司；ATAGO 便攜式糖酸度計(jì)PAL-BX/ACID1，日本愛(ài)拓公司；JYZ-V5PLUS 智能原汁機(jī)，九陽(yáng)股份有限公司。

1.3 樣品處理方法

用0.05 mm 的聚乙烯（PE）保鮮袋挽口包裝，每袋10 個(gè)桃果實(shí)，在（4 ±1）℃環(huán)境中貯藏。每隔7 d 取樣，然后在20℃，濕度90%左右的條件下放置3 d 后，進(jìn)行光譜采集，最后測(cè)定硬度、SSC 含量和TA 含量等指標(biāo)。

1.4 測(cè)定指標(biāo)與方法

1.4.1 硬度測(cè)定使用FHT-15 型號(hào)硬度計(jì)，硬度計(jì)的最大數(shù)值為硬度（N），并取3 次測(cè)定的桃果實(shí)硬度平均值為該果實(shí)的硬度值。

1.4.2 SSC 含量的測(cè)定 榨取桃果汁后于10 000 r/min，4℃下離心10 min。取適量上清液，用ATAGO 便攜式糖酸度計(jì)PAL-BX/ACID1 儀器進(jìn)行測(cè)定，平行測(cè)定3 次，取平均值。

1.4.3 TA 含量的測(cè)定將1.4.2 節(jié)中的上清液稀釋50 倍，混和均勻后，取適量稀釋后液體置于便攜式糖酸度計(jì)PAL-BX/ACID1 儀器計(jì)上讀取酸度值，重復(fù)測(cè)定3 次，平均值為該果實(shí)的TA（g/100 mL）含量。

1.5 NIR 光譜采集參數(shù)

采用Nicolet AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀，選擇積分球固體采樣模塊采集漫反射光譜，波長(zhǎng)范圍1 000～2 500 nm，掃描次數(shù)32，分辨率4 cm-1。在果實(shí)的赤道處每隔120 °進(jìn)行采集，3 次采集平均結(jié)果為樣品的NIR 光譜。

1.6 NIR 光譜模型建立

比較了中心化（Centering）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變化（Standard normal variate，SNV）和最小二乘平滑濾波器（Savitzky-Golay，SG）平滑4 種預(yù)處理算法對(duì)原始光譜的處理效果，采用PLS 算法建立NIR 光譜模型。

1.7 評(píng)價(jià)參數(shù)

采用校正集相關(guān)系數(shù)（Rc）、驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)（RP）、交互驗(yàn)證均方根誤差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）、預(yù)測(cè)集均方根誤差（Root mean square error of prediction，RMSEP）和平均相對(duì)誤差（Mean relative error，MRE）對(duì)定量模型進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.8 數(shù)據(jù)處理軟件

采用SPSS 25.0 軟件對(duì)水蜜桃營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)進(jìn)行方差分析、鄧肯多重極差檢驗(yàn)和Pearson 相關(guān)性分析，TQ Analyst 9.5（Thermo Fisher）軟件進(jìn)行數(shù)光譜采集，利用MATLAB 2017b 軟件（Mathwork Inc.）進(jìn)行分析處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 低溫貯藏期間的品質(zhì)分析

對(duì)桃果實(shí)低溫貯藏期間的品質(zhì)指標(biāo)匯總并進(jìn)行方差分析，采用鄧肯多重極差檢驗(yàn)，概率水平設(shè)為0.05。計(jì)算了貯藏期間的變異系數(shù)（Coefficient of variation，CV），CV 的大小反映了水蜜桃指標(biāo)的離散程度[16]，分析結(jié)果如表1所示。

表1 低溫貯藏期間水蜜桃品質(zhì)的變化Table 1 Quality changes of juicy peach during low temperature storage

隨著貯藏時(shí)間的增加，水蜜桃SSC 含量總體呈下降趨勢(shì)，在第7 天和第28 天有輕微幅度的增加。在低溫貯藏期間，TA 含量呈先升高后降低的趨勢(shì)。糖酸比是用來(lái)評(píng)價(jià)水果風(fēng)味的一種指標(biāo)，通常認(rèn)為糖酸比較大且酸度高時(shí)，水果口感為甜[17]。桃果實(shí)貯藏7 d 時(shí)，糖酸比最低，此時(shí)TA 含量最高，口感以酸為主。貯藏28 d 后，糖酸比增加，此時(shí)SSC 含量和TA 含量均較低，口感較淡。桃果實(shí)的硬度總體呈下降趨勢(shì)。

除SSC 含量外，不同貯藏時(shí)間與桃果實(shí)的硬度、TA 含量和糖酸比有顯著性差異。TA 含量、糖酸比和硬度的CV 值分別為24.88%，32.17%和75.99%，表明在低溫貯藏期間，桃果實(shí)的TA 含量、糖酸比和硬度發(fā)生了顯著變化。SSC 含量的CV 值（12.54%）相對(duì)較低，表明SSC 含量受貯藏時(shí)間的影響相對(duì)較小。根據(jù)CV 值可以發(fā)現(xiàn)，在低溫貯藏過(guò)程中，水蜜桃的硬度在不同貯藏時(shí)間中存在著非常明顯的差異。

2.2 桃果實(shí)品質(zhì)間Pearson 相關(guān)性分析

對(duì)桃果實(shí)低溫貯藏期間的品質(zhì)進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析，研究各品質(zhì)之間的相關(guān)程度，分析結(jié)果如表2所示。除了糖酸比外的3 個(gè)指標(biāo)均與貯藏時(shí)間呈負(fù)相關(guān)，其中硬度呈極顯著負(fù)相關(guān)（-0.78**），TA 呈顯著負(fù)相關(guān)（-0.16*）。隨著貯藏期間的延長(zhǎng)，桃果實(shí)逐漸出現(xiàn)冷害現(xiàn)象，果實(shí)內(nèi)部出現(xiàn)木質(zhì)化、絮狀化，組織細(xì)胞壁破解等現(xiàn)象，導(dǎo)致硬度大幅度降低[18]，桃果實(shí)的總酸也隨著果實(shí)內(nèi)部的理化反應(yīng)被大量消耗。因此TA、糖酸比和硬度與桃果實(shí)低溫貯藏時(shí)間有一定的關(guān)系。SSC含量與硬度間存在顯著正相關(guān)，這可能因?yàn)樘夜麑?shí)中的SSC 成分不僅包含了碳水化合物，同時(shí)也包含了影響果肉硬度的糖、礦物質(zhì)和維生素等成分[19]。TA 與SSC、硬度分別呈正、負(fù)相關(guān)。因此桃果實(shí)的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)在低溫貯藏期間是相互影響的。

表2 低溫貯藏期間水蜜桃品質(zhì)的Pearson 相關(guān)性分析Table 2 Pearson correlation analysis of peach quality during low temperature storage

2.3 NIR 光譜與品質(zhì)相關(guān)分析

圖1為桃果實(shí)6 個(gè)貯藏時(shí)間的原始平均NIR光譜，光譜的趨勢(shì)一致，在波長(zhǎng)1 199.78，1 452.51 nm 和1 931.71 nm 附近有明顯的吸收峰。波長(zhǎng)1 199.78 nm 和1 452.51 nm 附近主要為O-H 以及C-H 鍵的相關(guān)吸收峰，這與桃果實(shí)中的糖、水分、淀粉、果膠和纖維素化合物相關(guān)。波長(zhǎng)1 785.63 nm 附近主要為纖維素中的-CH2 官能團(tuán)相關(guān)的吸收譜帶[20]。纖維素和果膠組成果肉組織，其含量影響著桃果實(shí)硬度的大小。綜上所述，近紅外光譜中含有與桃果實(shí)品質(zhì)的相關(guān)的吸收峰和吸收譜帶，因此NIR 光譜與桃果實(shí)的低溫貯藏期間的品質(zhì)相關(guān)，可依據(jù)近紅外光譜建立桃果實(shí)SSC 含量、TA含量、糖酸比和硬度的相關(guān)定量模型。

圖1 桃果實(shí)的近紅外光譜圖Fig.1 Near-infrared spectra of peach fruit

2.4 NIR 光譜樣本集劃分

利用K-S（Kennard-Stone）算法[21]，按照校正集：驗(yàn)證集為3∶1 的比例，將142 個(gè)桃果實(shí)樣本作為校正集，47 個(gè)作為驗(yàn)證集，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示。從表3可知，桃果實(shí)的校正集和驗(yàn)證集的SSC含量分別為8.43%～15.50%和7.80%～14.60%，TA含量分別為0.20～1.02 g/100 mL 和0.26～0.88 g/100 mL，糖酸比分別為10.89～59.51 和12.00～51.77，硬度分別為11.35～140.00 N 和9.90～130 N。校正集和驗(yàn)證集的最大值和最小值相差大，分布范圍廣，K-S 算法劃分合理。

表3 K-S 算法劃分樣品集的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)Table 3 Data statistics of sample set partition by K-S algorithm

2.5 NIR 光譜預(yù)處理

由于NIR 光譜存在著基線(xiàn)漂移、噪音等問(wèn)題，影響模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，因此需要通過(guò)預(yù)處理消除NIR 光譜存在的問(wèn)題，再建立模型。經(jīng)中心化處理，消除了變量之間的多重共線(xiàn)性，提高了模型的穩(wěn)定性[22]。SG 平滑可以減少噪音，經(jīng)SG平滑處理后光譜更加平滑[23]。MSC 算法可消除光源散射的影響，提高信噪比[24]。SNV 算法能夠消除顆粒對(duì)采集光譜的影響，同時(shí)可以消除背景干擾和基線(xiàn)漂移，從而增加NIR 光譜的分辨率[22]。因此不同的預(yù)處理算法效果不同，本研究采用中心化、SG 平滑、MSC 和SNV 及其相互組合的算法對(duì)全光譜進(jìn)行預(yù)處理，表4為預(yù)處理后校正集的PLS模型結(jié)果。

表4 不同光譜預(yù)處理算法對(duì)PLS 模型結(jié)果的影響Table 4 The effect of different spectral pretreatment algorithms on the results of PLS models

（續(xù)表4）

由表4可知，桃果實(shí)中SSC 含量的PLS 模型經(jīng)過(guò)中心化處理后效果最好，Rc為0.93，RMSECV為0.56，校正集模型的相關(guān)系數(shù)較高且交互驗(yàn)證的標(biāo)準(zhǔn)偏差較低，模型的MRE 為3.60%，模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值基本一致，預(yù)測(cè)精確度高[25]。

利用原始光譜建立桃果實(shí)中TA 含量的PLS模型，Rc為0.67，RMSECV 為0.11，模型校正集相關(guān)系數(shù)較小。在預(yù)處理過(guò)程中SG+SNV 預(yù)處理效果最佳，模型Rc為0.69，RMSECV 為0.11，與原始光譜建立的模型相比，經(jīng)SG+SNV 算法處理后模型的相關(guān)性有所改善。模型相關(guān)性較差可能與桃果實(shí)中TA 含量相對(duì)較低以及檢測(cè)時(shí)易受檢測(cè)儀器的穩(wěn)定性和環(huán)境變化的影響有關(guān)[26-27]。桃果實(shí)糖酸比PLS 模型結(jié)果表明，不經(jīng)過(guò)預(yù)處理直接使用原始光譜建立的模型效果最好，Rc為0.74，RMSECV 為4.24，可能與較多的處理使光譜中與糖酸比相關(guān)的光譜特征信息減少有關(guān)[28]。模型相關(guān)系數(shù)較小，可能與TA 含量的變化相關(guān)，需對(duì)模型進(jìn)一步優(yōu)化。

桃果實(shí)硬度采用原始光譜建立模型，Rc為0.84，RMSECV 為19.06，相關(guān)系數(shù)較低，且RMSECV 較大，模型預(yù)測(cè)效果較差。經(jīng)SG+MSC 算法處理后，模型的Rc為0.97，RMSECV 為8.81，相關(guān)性明顯改善，且RMSECV 減小，模型的預(yù)測(cè)性能較好。最終選擇SG+MSC 為桃果實(shí)硬度模型的最佳預(yù)處理算法。

2.6 營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的NIR 模型預(yù)測(cè)

利用上述篩選出的最佳預(yù)處理算法，對(duì)NIR光譜處理，建立桃果實(shí)貯藏期間SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的PLS 模型，并進(jìn)行預(yù)測(cè)。圖2為桃果實(shí)SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的近紅外PLS 模型預(yù)測(cè)結(jié)果。由圖2可知，水蜜桃的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值的點(diǎn)在趨勢(shì)線(xiàn)兩側(cè)均勻分布。

圖2 驗(yàn)證集的SSC 含量（a）、TA 含量（b）、糖酸比（c）和硬度（d）的實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值相關(guān)性Fig.2 The correlation between the measured value and the predicted value of SSC content（a），TA content（b），sugar-acid ratio（c）and hardness（d）of the validation set

桃果實(shí)SSC 含量的PLS 模型Rp 為0.79，RMSEP 為0.89，這與Nascimento 等[29]利用近紅外光譜測(cè)定低溫貯藏下桃果實(shí)SSC 含量的模型結(jié)果相似。雖然SSC 模型相關(guān)性較差，但相對(duì)誤差（MRE）較小，為6.02%，且RMSECV 和RMSEP 均較低，在0.56%～0.89%之間，這與Nicola ?等[30]的研究結(jié)果相似。模型相關(guān)性較差，可能與桃果實(shí)采摘后SSC 含量范圍相對(duì)較窄有關(guān)，需擴(kuò)大桃果實(shí)SSC的含量范圍，增加SSC 含量較低與較高的桃果實(shí)樣本，提高模型的代表性。

TA 含量和糖酸比的Rp 分別為0.69 和0.68，RMSEP 分別為0.10 和6.02。以上2 個(gè)指標(biāo)PLS模型預(yù)測(cè)相關(guān)系數(shù)較低，需要對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。硬度的校正Rp為0.95，模型相關(guān)系數(shù)高，模型穩(wěn)健性強(qiáng)。Lafuente 等[31]利用PLS 測(cè)定桃果實(shí)硬度，校正集相關(guān)系數(shù)為0.77。Betemps 等[32]對(duì)4 個(gè)品種桃果實(shí)的硬度建立了預(yù)測(cè)模型，決定系數(shù)在0.17～0.72 之間。Nascimento 等[29]建立了低溫貯藏下桃果實(shí)硬度的PLS 模型，驗(yàn)證集相關(guān)系數(shù)為0.40。本研究建立的低溫貯藏期間硬度的預(yù)測(cè)模型的效果較好，對(duì)水蜜桃硬度的快速預(yù)測(cè)具有可行性。

3 結(jié)論

1）在低溫貯藏過(guò)程中，桃果實(shí)的SSC 含量、TA 含量、糖酸比和硬度等品質(zhì)指標(biāo)，經(jīng)方差分析以及Pearson 相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)除SSC 含量外，其它品質(zhì)指標(biāo)與貯藏時(shí)間之間存在顯著性差異。其中，TA 含量和硬度與貯藏時(shí)間的相關(guān)性分別為顯著相關(guān)和極顯著相關(guān)。4 種指標(biāo)之間存在相關(guān)性并相互影響。

2）利用NIR 光譜技術(shù)建立了桃果實(shí)低溫貯藏期間冷害品質(zhì)快速檢測(cè)的定量模型，不同的預(yù)處理算法建立的模型效果不同。SSC、TA、糖酸比和硬度的預(yù)測(cè)模型最佳預(yù)處理算法分別為中心化、SG+SNV、原光譜和SG+MSC 算法。

3）采用NIR 光譜法建立的SSC 和硬度的PLS 模型預(yù)測(cè)結(jié)果較好，但TA 和糖酸比的模型性能還需進(jìn)一步優(yōu)化提升。本研究可對(duì)實(shí)際生產(chǎn)中的水蜜桃低溫貯藏期間品質(zhì)快速檢測(cè)和質(zhì)量控制提供技術(shù)支持。