《食品科学》：北京市农林科学院王蒙副研究员等：基于主成分分析及聚类分析的不同产地冬枣品质特性分析

冬枣是我国的特色食用水果，不仅具有鲜脆多汁的口感，还含有丰富的营养物质，由于降水、温度、气候和土壤等自然环境条件的差异，造成了不同产地的冬枣在感官品质、营养品质及食味品质等方面存在差异，而这些指标是决定冬枣综合品质的重要指标。因此，研究不同产地冬枣感官品质、营养品质及食味品质差异，对冬枣的高价值开发利用具有十分重要的意义。

北京市农林科学院质量标准与检测技术研究所，农业农村部农产品质量安全风险评估实验室（北京）的武琳霞、王 蒙*等以采自我国5个冬枣主产地（新疆和田、山东沾化、河北黄骅、陕西大荔、山西临猗）的36 份样品为研究对象，测定其18个品质指标含量，包括感官品质指标（单果质量和果皮色泽）、营养品质指标（VC、钠、镁、钾、锰、铁、铜、锌、cAMP）和食味品质指标（可食率、含水量、可溶性固形物含量（SSC）、硬度、可滴定酸、乙醇和乙醛）。首先对其进行主成分分析（PCA），得出不同产地冬枣品质的综合得分，并对影响冬枣品质的特征指标进行筛选确定，进而利用特征指标对不同产地建立分类模型，旨在为冬枣品质评价和产地溯源提供科学依据。

1、不同地区冬枣18个品质指标比较

对采集自5个地区冬枣的18个品质指标进行统计，结果如表1所示。经Tukey检验，各指标均存在显著的地区差异，其中新疆和田冬枣的SSC、VC、钠、铁含量均为最高，未检出乙醇。山东沾化冬枣镁、钾、铜含量最高。山西临猗冬枣可食率、锰、锌含量最高，果皮色泽最为鲜红。陕西大荔冬枣单果质量、cAMP含量最高。河北黄骅冬枣可滴定酸与乙醛含量最低。根据前人报道的沾化冬枣VC含量、天津大港冬枣VC、总糖、水分、钾、镁、钠、铁、锌、锰、铜含量，以及宁夏灵武市的冬枣单果质量、纵径、横径、硬度、SSC、可滴定酸、VC含量，表明本实验结果均在合理范围之内。

2、相关性分析

由相关性分析结果（表2，点击下方阅读原文即可查看）可知，冬枣各品质指标间共有153个相关系数，在α=0.05水平上存在显著相关的有6个，在α=0.01水平上存在显著相关的有2个。其中VC和镁含量呈显著正相关（0.881），VC和钾含量呈显著正相关（0.897），含水量和SSC含量呈显著负相关（-0.945），镁和钾含量呈显著正相关（0.942），钾和可滴定酸含量呈显著负相关（-0.911），乙醇和乙醛含量呈显著正相关（0.931）。镁和铜含量呈极显著正相关（0.981），锰和乙醛含量呈极显著负相关（-0.967）。

3、PCA

碎石图（图1）可用于确定PC的最佳个数。PC数的确定要求既满足数据的降维又能包括原始数据的大部分信息，累计方差贡献率通常反映PC所包含的原始信息的比率。数据经最大方差法旋转后，各因子的载荷值更接近于0或1，可以更好地解释归纳出各PC下的因子。旋转后的PCA结果见表3，本实验根据累计贡献率不低于80%的原则，明确PC数。因此，由于特征值＞1的前4个PC累计方差贡献率达100%，基本综合了原始数据的信息，可代表冬枣品质指标。

由表3可知，PC1的方差贡献率为37.689%，其中，贡献最大的是钾，其次是镁、铜、可滴定酸和VC，主要反映冬枣的营养品质，也在一定程度上反映了冬枣的酸度。PC2的方差贡献率为27.329%，综合乙醇、乙醛、锰和果皮色泽的信息，主要反映冬枣的气味和色泽。PC3的方差贡献率为21.311%，综合了硬度、钠和单果质量的信息。PC4的方差贡献率为13.670%，综合了SSC、含水量和cAMP的信息。

根据PCA结果，以4个PC对应的方差相对贡献率为权重，将各产地PC得分和相应的权重进行线性加权求和，计算各地区冬枣的综合评价得分，综合得分越高表示该地区冬枣品质越好。5个地区冬枣在各PC下的得分、综合得分及综合排名结果见表4。可知5个冬枣主产地按综合排序从高到低依次为新疆和田、山东沾化、山西临猗、陕西大荔和河北黄骅，表明新疆和田和山东沾化是冬枣的优势产区。

4、品质指标的聚类分析

根据PCA结果，采用组间联接和平方Euclidean距离对冬枣的18个品质评价指标的载荷系数进行系统聚类分析，通过聚类把冬枣品质指标中相关性较强的指标优先聚在一起，单独分为一类的指标具有相对独立性。聚类分析结果见图2。结果表明，在类间距离为15时，上述指标被分为5类，第1类包括镁、铜、钾、VC、铁、钠、SSC；第2类包括可食率、锌、锰；第3类包括单果质量、硬度、cAMP；第4类包括乙醇、乙醛；第5类包括果皮色泽、可滴定酸、含水量。

5、不同产地冬枣中核心品质指标的判别分析

本实验根据筛选的8个特征指标，利用Fisher线性判别分析对2020年我国5个主产区的冬枣样品进行产地鉴别（图3）。由表5可知，8个特征指标可以成功区分山西临猗、陕西大荔、河北黄骅、新疆和田和山东沾化的冬枣样品，且该方法对5个地区冬枣的整体正确判别率为100.0%。交叉验证结果显示，5个地区的冬枣的正确判别率为97.2%，其中山西临猗有75.0%的样品被正确识别，陕西大荔、河北黄骅、新疆和田和山东沾化所有样品均被正确区分。交叉检验的错判率为2.8%＜10%，满足误判率要求。

结 论

采集了我国5个主产地的冬枣样品，并对其18个品质指标进行分析，通过多重比较得知各指标均存在显著的地区差异。采用PCA对不同地区冬枣的18个品质性状进行研究，提取前4个PC，累计贡献率达到100.0%。PCA对5个地区冬枣进行品质评价，按综合排序从高到低依次为新疆和田、山东沾化、山西临猗、陕西大荔和河北黄骅，表明新疆和田和山东沾化是冬枣的优势产区。对结果进一步采用系统聚类，结合相关性和PCA结果，筛选出SSC、钾、锰、单果质量、硬度、乙醇、色泽和含水量8个特征指标。再利用8个特征指标经Fisher判别分析对冬枣产地进行区分，结果表明整体正确判别率为100.0%，交叉检验的正确判别率为97.2%。因此表明筛选的8个特征指标可作为山西临猗、陕西大荔、河北黄骅、新疆和田和山东沾化5个主产地溯源的特征指标，这将在冬枣生产实践中具有重要意义。

本文《基于主成分分析及聚类分析的不同产地冬枣品质特性分析》来源于《食品科学》2022年43卷8期334-338页，作者：武琳霞，李玲，张国光，姜冬梅，欧阳喜辉，王蒙。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20210129-346。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

修改/编辑：袁艺；责任编辑：张睿梅

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