潘越 蔣騰 王旭 王季姣 馬勇 虎海防 王寶慶 孫剛

doi：10.7606/j.issn.1004-1389.2024.07.013

https：//doi.org/10.7606/j.issn.1004-1389.2024.07.013

收稿日期：2022-06-19? 修回日期：2022-07-19

基金項目：新疆維吾爾自治區(qū)林果種質資源創(chuàng)新項目（LGXY202107）；新疆維吾爾自治區(qū)重點研發(fā)項目（2020B01003-1）。

第一作者：潘? 越，男，碩士，助理研究員，從事葡萄栽培及遺傳育種研究。E-mail：18690187637@163.com

通信作者：孫? 剛，男，碩士，高級工程師，主要從事園林綠化規(guī)劃設計研究。E-mail：292690111@qq.com

摘? 要? 為山葡萄在環(huán)塔盆地生態(tài)區(qū)域的選育、推廣應用提供科學理論依據(jù)，建立8個新疆山葡萄果實綜合評價體系。以2019-2021年田間表現(xiàn)良好的山葡萄‘北冰紅‘雙紅‘左優(yōu)紅‘雪蘭紅‘雙豐‘北國紅‘左山1和‘左山2為試材，測量果實23項外觀及理化品質指標，按照測量結果進行描述性統(tǒng)計和主成分分析，根據(jù)綜合得分進行排名。結果表明，23項果實品質指標變異程度不同，其中白藜蘆醇、果形指數(shù)、Zn含量和花色苷變異程度較大，超過50%；果穗質量、原花青素、固酸比和Fe含量變異程度一般，為30%～50%；其他果實品質指標變異程度較?。?30%）。因子分析提取出6個特征根>1的公因子，累計方差貢獻率達? 97.839%，公因子PC1貢獻率達22.154%，主要由pH、果實縱徑、橫徑、單果質量、單果體積和果穗質量決定，主要反映果實外觀品質；公因子PC2貢獻率達20.987%，由可溶性固形物、總糖、糖酸比、固酸比和Mn含量5個因子決定，主要反映果汁的糖度；公因子PC3貢獻率為19.820%，由Ca、Mg和Cu含量3個因子決定，主要反映礦質元素含量。公因子PC4貢獻率為19.117%，由花色苷、總酸和果形指數(shù)3個因子決定，主要反映果汁色澤、酸度和果實形狀；公因子PC5貢獻率為8.293%，由原花青素和總黃酮2個因子決定，主要反映果實的營養(yǎng)狀況；公因子PC6貢獻率為7.467%，由白藜蘆醇和Zn含量2個因子決定，主要反映白藜蘆醇和Zn含量的高低情況。山葡萄果實品質綜合得分排序由高到低依次是：‘北冰紅‘左優(yōu)紅‘雪蘭紅‘左山2‘北國紅‘雙豐‘雙紅‘左山1。

關鍵詞? 山葡萄；主成分分析；外觀品質；理化品質；綜合評價

山葡萄是葡萄屬中最抗寒的一個種，枝蔓能耐-40 ℃的低溫，根系能耐-14～-16 ℃低溫，具備生長期短，抗寒能力極強的特點［1］。新疆地處北緯41～46°釀酒葡萄黃金種植帶，光照充裕，空氣干燥，大氣透明度高，晝夜溫差大，十分有利于糖分積累，且降雨量少，病蟲害不易發(fā)生［2］。近年來，新疆“十四五”葡萄酒產業(yè)成為自治區(qū)十四五期間構建現(xiàn)代化產業(yè)體系的十大產業(yè)之一，發(fā)展前景良好，然而，受地理環(huán)境因素影響，大多種植在荒灘戈壁，土壤保墑、保溫能力不足，同時埋土用工成本的逐年遞增，果農種植熱情受到影響［2-3］?；诖耍M并篩選品質優(yōu)良且抗寒能力強的釀酒葡萄品種已成為新疆特色林果業(yè)可持續(xù)發(fā)展亟需解決的問題。

目前，國內圍繞山葡萄開展的研究多集中于逆境生理［4-6］、種質資源評價［7］、營養(yǎng)成分［8-10］、葡萄酒理化評定［11-12］和基因分子［13-14］等方面，對山葡萄果實品質評價的研究較少。劉歡等［15］對吉林省通化市主栽的4個山葡萄品種品質指標評價時發(fā)現(xiàn)，果實品質中的單果質量、總糖、有機酸、花色苷、總酚、Zn、Mn、Fe、Ca含量等指標達到顯著差異，而果實體積、果形指數(shù)、Cu、Mg含量差異不顯著。涂正順等［16］以吉林地區(qū)的代表山葡萄品種‘雙優(yōu)‘雙紅和‘左優(yōu)紅為研究對象，對果實的香氣成分進行檢測發(fā)現(xiàn)，3個品種分別含有45、47和48種香氣物質，主要香氣成分以乙酸乙酯、己酸乙酯和橙花醇乙酸酯等為主。但是，基于新疆地區(qū)山葡萄果實品質性狀的研究鮮見報道。

不同品種的山葡萄風味口感差異較大，‘北冰紅穗形緊實、單果較大；‘雙紅礦物質元素豐富，果汁顏色深。本研究以2019-2021年田間長勢良好的8個山葡萄品種為試材，測定果實外觀和理化品質兩個層面23項指標，基于主成分分析，以期找到影響果實品質的關鍵因子，綜合評價山葡萄果實品質的優(yōu)劣，為山葡萄在新疆環(huán)塔盆地的推廣及高效種植提供參考。

1? 材料與方法

1.1? 樣地概況

采樣點位于新疆阿克蘇地區(qū)新疆林科院佳木國家重點林木良種基地，基地海拔1 103.8 m，地下水埋深2.8～3.3 m；屬暖溫帶干旱氣候，晝夜溫差大；年均降水量不足100 mm； 年均氣溫?? 10.1 ℃，歷史極端低溫-27.4 ℃ ，近3 a（2019-2021年）最低氣溫-18 ℃，年均日照時數(shù)2 747.7 h， ≥10 ℃ 積溫2 916.8～3 198. 6 ℃ ，無霜期205～219 d。

1.2? 主要儀器設備與試劑

Mitutoyo游標卡尺（量程0～150 mm，精度0.02 mm），日本三豐公司；AE323C千分之一天平，奧豪斯儀器（上海）有限公司；FW80-1型粉碎機，天津市泰斯特儀器有限公司；877 Titrino plus電位滴定儀，瑞士萬通公司；UV2600紫外分光光度計，日本島津公司；2695高效液相色譜儀，美國Waters公司；900T PE原子吸收光譜儀，美國Perkin Elmer公司。

氯化鋁、硫酸銅、硫酸銨、碳酸鈉、氫氧化鈉、雙氧水、四水合酒石酸鉀鈉，天津市博迪化工有限公司；葡萄糖、蒽酮、鄰苯二甲酸氫鉀、酚酞指示劑，上海譜振生物科技有限公司；s酸銨、草酸、偏磷酸-醋酸，國藥集團化學試劑有限公司，以上試劑均為分析純。

1.3? 方法

1.3.1? 果實樣品采集與處理? 8 個山葡萄品種分別為：‘北冰紅‘雙紅‘左優(yōu)紅‘雪蘭紅‘雙豐‘北國紅‘左山1‘左山2，樹齡4 a，南北行向，株行距為 1 m×3.5 m，單臂籬架，田間正常肥水管理。經2020-2021 年不下架自然越冬，于2021 年10 月20 日（果實成熟期）采樣，每個品種隨機挑選10株山葡萄，摘取陰面和陽面上、中、下部各一穗，保證所取山葡萄穗形整齊一致、無病蟲害，混合后即刻測量外觀品質性狀；其余山葡萄帶回實驗室，隨機摘取600 粒果實，帶皮壓榨成汁，并用紗布過濾保存。

1.3.2? 山葡萄外觀指標測定? 果徑及果形指數(shù)：每個品種隨機選取成熟度一致的45 粒山葡萄，采用游標卡尺測量果實的縱徑、橫徑，計算其平均值，結果以mm顯示；果形指數(shù)=果實縱徑/果實橫徑。

果穗質量、單果質量、單果體積和密度：每一品種隨機選取3 穗山葡萄，用千分之一天平稱量果穗質量，取其平均值，結果以克表示；隨機選取45 粒山葡萄，稱量后取平均值，單果質量以g表示；稱質量后的山葡萄，用排水法分別測量體積，結果取平均值，以毫升表示。

1.3.3? 山葡萄理化指標測定? 總糖根據(jù)GB/T15038-2006測定；總酸根據(jù)GB/T12456-2008測定；糖酸比=總糖/總酸；可溶性固形物根據(jù)GB/T12295-1990測定；固酸比=可溶性固形物/總酸；pH測定采用酸度計法［17］；總酚、總花色苷和白藜蘆醇測定采用HPLC液相色譜法［18］；總黃酮含量測定采用蘆丁比色法［19］；原花青素含量采用分光光度計測定；各類礦質元素采用原子吸收光譜儀測定［20］。

1.4? 數(shù)據(jù)處理與分析

采用Excel 2010進行數(shù)據(jù)整理，SPSS 21.0進行方差分析［20］、描述性分析［21］和主成分分析［20-22］。

2? 結果與分析

2.1? 山葡萄品質描述性分析

由表1可知，8個山葡萄品種，可溶性固形物、總黃酮、pH、總酸、總糖、總酚、Ca、Mg、Mn、Cu、果實縱徑、橫徑、單果質量、單果體積、糖酸比的變異系數(shù)分別是25.71%、26.95%、8.58%、21.61%、21.40%、? 28.69%、22.54%、26.73%、21.43%、29.50%和? 2.81%、3.59%、9.37%、? 8.79%和28.71%，均<30%，變異程度較小。果形指數(shù)越接近于1，果實越接近正圓，反之則接近于扁圓，8個山葡萄品種的果形指數(shù)變異系數(shù)較大，與山葡萄果形差異較大有關。其他8項指標變異程度較大，白藜蘆醇含量變異系數(shù)達到? 106.69%，主要是‘北國紅白藜蘆醇含量較高，使得整體變化浮動范圍較大。比較均值和中位數(shù)發(fā)現(xiàn)，除白藜蘆醇、花色苷含量和果形指數(shù)外，其他品質指標平均值均接近中位數(shù)，說明該類指標的離群點較少，試驗所選的山葡萄品種各指標測定值均在可接受范圍內。

2.2? 主成分分析

在對山葡萄進行綜合評價前，考慮各品質指標的數(shù)量綱不一致，其中外觀品質指標（果實縱徑、果實橫徑、單果質量、單果體積、果穗質量）、理化品質指標（可溶性固形物、白藜蘆醇、原花青素、總黃酮、總糖、總酚、鈣、鎂、鐵、錳、鋅、銅元素）均為值越大，品質越好；總酸值越小越好；果形指數(shù)、糖酸比、固酸比為越接近1越好；pH為3.0～3.6最佳［23］。為此，在進行主成分分析前，采用隸屬函數(shù)法對品質指標進行標準化處理（表2）。

主成分分析是將多項復雜指標簡化為少數(shù)綜合指標的統(tǒng)計學方法［21］，在保證原始信息損失少且減少變量數(shù)目的前提下，采用少數(shù)變量反映原始信息［22］，設X=（X1，X2，…，Xn），設n為隨機向量，它的線性關系式如下：

PC1=a′1X=a11X1+a21X2+…+ap1Xp

PC2=a′2X=a12X1+a22X2+…+ap2Xp

…………………………………

PCp=a′pX=a1pX1+a2pX2+…+appXp

將PC1代替原來p個變量X1，X2，…，Xp，PC1會盡可能多地反映原始變量的信息，如若PC1不足以反映原始的絕大多數(shù)信息，則考慮引入PC2，據(jù)此類推。主成分分析成分個數(shù)m需依據(jù)各個成分的累計方差貢獻率最終確定。

方差累計貢獻率=∑mk=1λk/∑pi=1λi

式中，λ為各成分所對應的特征值；k為選定的成分數(shù)；i為全部成分數(shù)。

由表3可知，從23 項果實品質指標中提取出6 個特征根> 1的成分，累計貢獻率達97.839%，綜合山葡萄的絕大部分信息，為避免PC5和PC6對綜合評價帶來干擾，為此選用PC1～PC4進行因子分析。

成分矩陣經8次迭代后收斂取得旋轉成分矩陣（表4），PC1綜合了pH、果實縱徑、果實橫徑、單果質量、單果體積和果穗質量的信息，其中果實縱徑、果實橫徑、單果質量、單果體積和果穗質量在第一成分上呈正向分布，pH呈負向分布，即PC1越大，單果質量越大、穗質量越大，pH越低，PC1可命名為外觀品質因子。第二成分PC2主要綜合可溶性固形物、總糖、糖酸比、固酸比和Mn含量的信息，上述指標均呈正向分布，PC2命名為甜度因子。第三成分PC3主要綜合Ca、Mg和Cu含量的信息，上述指標均呈正向分布，為此PC3命名為礦質元素因子。第四主成分PC4包含花色苷、總酸和果形指數(shù)3 項指標，其中花色苷和果形指數(shù)呈負向分布，總酸呈正向分布，即PC4越大，總酸和花色苷含量越低，果實越接近于扁圓。第五主成分PC5包含原花青素和總黃酮2 項指標，均呈正向分布，可命名為營養(yǎng)因子。第六主成分PC6僅包含白藜蘆醇和Zn含量2 項指標，前者呈負向分布，后者呈正向分布。

2.3? 山葡萄果實品質的公因子得分及綜合評價

將旋轉載荷矩陣除以相對應主成分的特征根，即可得出得分矩陣，再對得分矩陣的載荷值開算數(shù)平方根，即可得出每組指標相對應的載荷系數(shù)，將載荷系數(shù)與標準化后的數(shù)據(jù)作乘，可得出每組主成分的算數(shù)表達式：

PC1=0.147 ZX1-0.289 ZX2-0.094 ZX3+0.079 ZX4+0.053 ZX5-0.411 ZX6+0.231 ZX7+0.174 ZX8-0.276 ZX9+0.174 ZX10+? 0.154 ZX11+0.154 ZX12-0.089 ZX13-0.222 ZX14+0.155 ZX15+0.394 ZX16+0.405 ZX17+0.422 ZX18+0.410 ZX19+0.416 ZX20+0.180 ZX21+0.177 ZX22+0.229 ZX23

PC2=0.437 ZX1+0.242 ZX2-0.226 ZX3-0.096 ZX4-0.232 ZX5+0.093 ZX6+0.260 ZX7+0.441 ZX8+0.327 ZX9+0.075 ZX10-? 0.254 ZX11+0.135 ZX12+0.360 ZX13-0.279 ZX14-0.045 ZX15+0.261 ZX16-0.148 ZX17+0.268 ZX18+0.278 ZX19-0.074 ZX20+0.301 ZX21+0.419 ZX22+0.399 ZX23

PC3=0.102 ZX1-0.338 ZX2+0.317 ZX3+0.222 ZX4-0.349 ZX5+0.128 ZX6-0.167 ZX7-0.206 ZX8+0.282 ZX9+0.445 ZX10+? 0.450 ZX11-0.296 ZX12+0.364 ZX13+0.174 ZX14+0.451 ZX15+0.254 ZX16+0.236 ZX17+0.225 ZX18+0.262 ZX19-0.252 ZX20+0.185 ZX21-0.218 ZX22-0.116 ZX23

PC4=0.166 ZX1+0.240 ZX2-0.188 ZX3-0.465 ZX4-0.307 ZX5-0.268 ZX6+0.441 ZX7-0.087 ZX8-0.362 ZX9-0.290 ZX10-? 0.018 ZX11+0.337 ZX12+0.298 ZX13-0.017 ZX14-0.147 ZX15+0.302 ZX16-0.287 ZX17-0.130 ZX18+0.155 ZX19+0.250 ZX20+0.440 ZX21+0.316 ZX22+0.323 ZX23

PC5=-0.388 ZX1+0.140 ZX2+0.654 ZX3+0.241 ZX4+0.589 ZX5+0.306 ZX6-? 0.311 ZX7+0.177 ZX8+0.274 ZX9+0.203 ZX10+? 0.316 ZX11-0.541 ZX12-0.112 ZX13+? 0.298 ZX14+0.158 ZX15+0.266 ZX16+0.368 ZX17-0.099 ZX18-0.271 ZX19-0.233 ZX20-0.247 ZX21-0.240 ZX22-0.397 ZX23

PC6=-0.320 ZX1-0.594 ZX2+0.327 ZX3+0.205 ZX4+0.159 ZX5+0.416 ZX6+? 0.205 ZX7-0.324 ZX8-0.426 ZX9+0.275 ZX10-0.134 ZX11+0.538 ZX12+0.215 ZX13+0.704 ZX14+0.207 ZX15-0.173 ZX16+0.294 ZX17+0.147 ZX18-0.083 ZX19+0.096 ZX20-0.251 ZX21-0.210 ZX22-0.250 ZX23

用特征根除以各個主成分的特征根之和，得出山葡萄果實綜合評價函數(shù)PCz=A1PC1+A2PC2+A3PC3+A41PC4+A5PC5+A6PC6，其中A1=λ1/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6），A2=λ2/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6），A3=λ3/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6），A4=λ4/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6），A5=λ5/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6），A6=λ6/（λ1+λ2+λ3+λ4+λ5+λ6）。式中，λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6分別為6個主成分的特征根。

表 5 結果表明，山葡萄果實品質指標排名前3的分別是‘北冰紅‘左優(yōu)紅和‘雪蘭紅，其中‘北冰紅分別在PC1和PC4兩個主成分排名第 1，而在PC3、PC5和PC6上排名靠后，說明其優(yōu)勢主要表現(xiàn)在果實最接近正圓，產量最高且單果體積最大，糖酸比和固酸比較高，而礦質元素、總黃酮和原花青素含量較低，屬于商品率高、豐產、糖酸比較高，但營養(yǎng)價值較低的類型，綜合排名第 1；‘左優(yōu)紅綜合在PC1、PC2和PC3排名位居前列，其主要優(yōu)勢體現(xiàn)在可溶性固形物、總糖、原花青素和花色苷含量較高，缺點在于花期落花落果嚴重，生產上宜通過提高栽培手段以增加產量；‘雪蘭紅在PC1、PC2和PC4上排名靠前，果實可溶性固形物、總糖含量較高，總酸含量較低，果形勻稱，但原花青素、白藜蘆醇等營養(yǎng)物質含量較低，果汁顏色較淺；‘左山2礦質元素極為豐富，原花青素含量高，適合與其他品種混釀，以增加風味和保健功效；‘北國紅綜合排名第5，優(yōu)勢在于糖酸比、固酸比高，但果個較小、產量較低，只適宜釀造冰酒；‘雙紅排名第7，‘左山1排名第8，分列最后兩位，產量、糖酸比和固酸比均較低，優(yōu)勢在于花色苷含量較高，作為優(yōu)質葡萄酒原料風味欠佳。

3? 討論與結論

本試驗采用隸屬函數(shù)法，按照直立越冬方式，對8 個山葡萄品種的23 項果實品質指標進行了標準化處理，基于主成分分析對原始信息進行壓縮，提取出6 個可以代替原始信息的公因子，累計方差貢獻率達97.839%，公因子間相互獨立，避免重復信息對最終排序所造成的干擾。綜合看來，‘北冰紅得分最高，兼具口感風味優(yōu)和豐產性強的特點，可用作開發(fā)特色山葡萄加工制品；‘左優(yōu)紅和‘雪蘭紅次之，礦質元素、總糖含量較高，風味獨特，口感偏甜，既適合作為陳釀型干紅葡萄酒原料，還適合釀造優(yōu)質冰葡萄酒；‘雙紅和‘左山1排名最后，花色苷含量豐富，果汁顏色極深，與其他品種混釀時作為抗氧化劑和增色劑。

在主成分評價前，考慮到果實品質指標的數(shù)量綱不一致，為此采用數(shù)學方法對果品指標結果標準化處理。果樹學果實評價常見方法多集中在感覺評定［23］、方差分析［24-25］、層次分析［26-27］等，這類評價方法受主觀因素干擾，評價結果往往具有主觀性、片面性及不確定性。付寶春等［28］對玉簪的耐旱性評價時，通過隸屬函數(shù)法對評價對象加權平均求和，根據(jù)得分高低綜合排序。王益民等［29］根據(jù)歸一化標準差法和零均值法對枸杞的營養(yǎng)成分數(shù)據(jù)結果進行轉化。在果品分析時，部分指標對綜合評價結果有負影響，為此在標準化時應充分考慮這些因素，采用隸屬函數(shù)法對數(shù)據(jù)進行科學轉化，可兼顧綜合評價結果有正、負雙方面指標，使得評價結果更為客觀合理。

本研究對指標正、負相關性的定義依據(jù)品種特性和選育目標而定，對指標的衡量標準亦不盡相同。穗形整齊緊致、單果體積大是山葡萄外觀品質評價的首要目標，也是確保果農收益的重要前提。糖分對葡萄酒的風味、色澤具有重要影響，同時也是葡萄酒精發(fā)酵的基質［30］，含糖量越高，葡萄酒品質越好［31］。果實營養(yǎng)成分越高越好，包括白藜蘆醇、原花青素、花色苷、可溶性固形物、總黃酮、總酚和礦質元素，醫(yī)藥保健價值很高，此外，總酚、花色苷和礦質元素含量越高，葡萄酒風味越佳，釀造出的葡萄酒更加濃郁醇厚，馥香爽口。pH控制在3.0～3.6，超出這一范圍會導致葡萄酒酸澀平淡，還會增加釀造工藝的難度［32］。果形以近圓形為準，果形指數(shù)越接近1越好。

選育高糖、低酸、營養(yǎng)價值高的山葡萄品種，是業(yè)界同行的共同目標［33］。本研究中的8 個山葡萄品種均來自東北地區(qū)，在隸屬函數(shù)法統(tǒng)一數(shù)量綱的基礎上進行主成分分析，得出影響山葡萄果實品質綜合評價的關鍵因子是：單果質量、可溶性固形物、總糖、礦質元素含量、花色苷。最后按照各主成分的權重進行評分，有利于區(qū)別各品種間的差異，在生產中結合不同品種的優(yōu)勢，有選擇性地推廣發(fā)展。

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The Difference of Fruit Quality on Vitis amurensis Rupr. around Tarim Basin

PAN Yue1，2，JIANG Teng1，WANG Xu1，WANG Jijiao1，3，MA Yong1，3，

HU Haifang1，2，WANG Baoqing1，4? and SUN Gang1

（1.Xinjiang Academy of Forestry Science，Urumqi? 830000，China; 2.State Key Forest Seed Breeding Bases in Wensu，

Xinjiang Academy of Forestry Science，Wensu Xinjiang? 843100，China; 3.College of Forestry and Landscape

Architecture，Xinjiang Agricultural University，Urumqi? 830052; 4.Akesu National Observation and Research

Station of Chinese Forest Ecosystem，Wensu? Xinjiang? 843100，China）

Abstract ?To provide a scientific theoretical basis for the breeding，popularization and application of Vitis amurensis Rupr. around the ecological region of Tarim Basin，eight comprehensive systems for the evaluation of Xinjiang Vitis amurensis Rupr was established， the grape varieties with good field performance，which inculded Vitis amurensis Rupr. ‘Beibinghong‘Shuanghong‘Zuoyouhong‘Xuelanhong‘Shuangfeng‘Beiguohong‘Zuoshan1 and ‘Zuoshan 2， were used as test materials from 2019-2021 to measure 23 appearance and physical and chemical quality indicators of the fruit，and then its fruit was ranked according to the comprehensive score by descriptive statistics and PCA. The results showed that the 23 fruit quality indicators had different degrees of variation，of which the resveratrol，fruit shape index，Zn content and anthocyanin had significnat degree of variation，being more than，50%; cob mass，proanthocyanidins，solid acid ratio，and Fe content showed average variation，ranging from 30% to 50%; there were slight differences in other fruit quality indicators，being <30%. Six common factors with characteristic root >1 were extracted by factor analysis and their cumulative variance contribution rate reached 97.839% and a common factor PC1 contribution rate reached 22.154%，which were mainly determined by pH，fruit longitudinal diameter，transverse diameter，fruit mass per fruit，fruit volume per fruit and cob? mass，and could mainly reflect the information of the fruit appearance quality. The common factor PC2 contribution rate reached 20.987%，which was determined by five factors，namely，soluble solids，total sugar，sugar-acid ratio，solid-acid ratio，and Mn content，and could mainly reflect the information of the sugar content of fruit juice; the common factor PC3 contribution rate reached 19.820%，which was determined by three factors，namely，Ca，Mg and Cu content，and could mainly reflect the content of mineral elements. The common factor PC4 contribution rate reached 19.117%，which was determined by three factors，namely，anthocyanin，total acid，and fruit shape index，and could mainly reflect juice color，acidity，and fruit shape; the common factor PC5 contribution rate reached 8.293%，which was determined by two factors，proanthocyanidins，and total flavonoids，could mainly reflect the nutritional status of the fruit. The common factor PC6 contribution rate reached 7.467%，which was determined by two factors，namely resveratrol and Zn content，which could mainly reflect the level of resveratrol and Zn content. The comprehensive score of Vitis amurensis Rupr. fruit quality was in descending order as ‘Beibinghong‘Zuoyouhong‘Xuelanhong‘Zuoshan2 ‘Beiguohong ‘Shuangfeng ‘Shuanghong‘Zuoshan 1 .

Key words? Vitis amurensis Rupr； PCA；Appearance quality；Physical and chemical quality；Comprehensive evaluation

Received ??2022-06-19??? Returned? 2022-07-19

Foundation item? The Xinjiang Fruit Germplasm Resource Innovation Project（No.LGXY202107）;Key Research and Development Program of Xinjiang Uygur Autonomous Region（No.2020B01003-1）.

First author? PAN Yue，male，master，assistant research fellow.Research area：forest genetics and breeding.E-mail：18690187637@163.com

Corresponding?? author? SUN Gang，male，master，senior engineers. Research area：landscape planning and design. E-mail：292690111@qq.com

（責任編輯：顧玉蘭? Responsible editor：GU Yulan）