《食品科学》：黑龙江八一农垦大学钱丽丽教授等：市售调味面制品品质评价体系的建立与应用

调味面制品俗称辣条，是以小麦粉为主要原料，添加食品辅料和食品添加剂，经配料、挤压熟化、成型、调味、包装而成的即食型方便食品，是当下的网红食品。但现阶段，针对调味面制品仅在2022年出台了行业标准，对其定义、原料及感官要求、污染物限量、微生物限量、食品添加剂及生产加工中的卫生要求等做出了规定，这更有利于调味面制品行业的监管，但仍无法评价其品质优劣，存在调味面制品市场生产企业大小不一、良莠不齐的现象。

目前，食品品质综合评价方法主要以主成分分析法、聚类分析法、层次分析法等方法应用较为广泛。

黑龙江八一农垦大学食品学院赵雪、丛中笑、钱丽丽*等以市售22 种调味面制品为研究对象，对17 项品质指标进行测定并分析其差异，通过相关性分析、主成分分析及聚类分析筛选调味面制品核心品质指标，以层次分析法确定核心指标权重并构建调味面制品品质评价体系，以期为调味面制品品质评价提供参考。

1 市售调味面制品品质指标差异性分析

对16 种市售调味面制品品质指标数据差异性分析结果见表2。样品间各指标均存在显著差异，硬度、咀嚼性及胶黏性指标间差异较大，1号、6号及9号样品其硬度、咀嚼性和胶黏性均显著高于其他样品；5号及16号样品弹性指标显著高于其他样品，达2.99 mm；6号样品钠含量显著低于其他样品，为1 589 mg/100 g，8号样品钠含量最高为3 200 mg/100 g；11号、12号和15号样品的蛋白质量分数显著高于其他样品，分别为（11±0.72）%、（9.8±0.3）%和（10.3±0.2）%；11号样品的脂肪质量分数显著低于其他样品，为（14±0.53）%；16 种调味面制品的酸价、过氧化值和氯化物含量均符合标准QB/T 5729—2022中所规定的范围：酸价≤3.0 mg/g，过氧化值≤0.25 g/100 g，氯化物质量分数≤4.0%，6号、8号、11号样品过氧化值含量显著低于其他样品，分别为（0.012±0.002）、（0.01±0.001）g/100 g和（0.012±0.003）g/100 g；5号样品的酸价显著低于其他样品，为（0.12±0.04）mg/g。酸价和过氧化值含量是反映食品氧化及酸败的重要指标，其值越低说明产品的稳定性、安全性及储藏性越好。通过样品指标间的变异系数也可以反映数据的离散程度，其中，色差、水分活度、能量、碳水化合物4 项指标的变异系数均小于10%，说明数据间分布较为集中，离散程度较小；其他13 项指标的变异系数均较大，硬度变异系数高达88.19%，其次是咀嚼性的变异系数为78.36%，说明不同调味面制品品质指标差异较大，实验所选原料具有代表性。

2 市售调味面制品品质指标相关性分析

对市售16 个样品的17 项指标进行相关性分析，由图2可知，各指标之间均存在不同程度的相关性。其中硬度与钠含量呈极显著负相关（

P

＜0.01），与回复性、胶黏性和咀嚼性呈极显著正相关（

P

＜0.01），与能量呈显著正相关（

P

＜0.05）。黏附性与弹性呈极显著正相关（

P

＜0.01）。胶黏性与咀嚼性呈极显著正相关（

P

＜0.01），与钠含量呈显著负相关（

P

＜0.05）。色差与内聚性呈显著负相关（

P

＜0.05）。酸价与内聚性呈极显著负相关（

P

＜0.01），与黏附性和钠含量呈显著负相关（

P

＜0.05），与色差和碳水化合物含量呈显著正相关（

P

＜0.05）。能量与脂肪含量呈性极显著正相关（

P

＜0.01），与蛋白质含量呈性极显著负相关（

P

＜0.01）。蛋白质与脂肪呈极显著负相关（

P

＜0.01）。17 个单项指标之间相关性复杂且信息相互重叠，需要通过多元统计方法进一步综合分析 。

3 市售调味面制品品质指标主成分分析

主成分分析是通过对多指标降维，使其简化为若干相互独立且能尽可能多地保留原有指标所反映的大部分信息的综合指标，在降低特征维度的同时尽量减少信息损失，适用于筛选市售调味面制品核心品质评价指标。通过对市售调味面制品的17 项品质指标的测定值进行主成分分析，得到市售调味面制品的方差贡献分析表、碎石图及其成分矩阵，见表3、图3和表4。利用旋转后的成分矩阵荷载值的绝对值的大小筛选市售辣条特征性品质指标。

以特征值

＞1的方差贡献率确定最优的主成分数，由表3及图3可知，前5 个主成分的特征值大于1，贡献率分别为30.453%、20.253%、14.071%、10.299%、8.610%，累计贡献率达到83.687%，可以反映原指标的大部分信息，将初始的17 个品质指标融合分为5 个互不相关的主成分，达到数据降维的目的，提取前5 个主成分代替原有的17 个指标作为评价市售调味面制品的品质指标。由表4可知，第1主成分主要综合了咀嚼性、胶黏性、回复性和硬度，第2主成分主要综合了内聚性、色差、酸价和钠，第3主成分主要综合了脂肪、能量和蛋白质，第4主成分主要综合了过氧化值、黏附性、弹性和碳水化合物，第5主成分主要综合了水分活度和氯化物 。

4 市售调味面制品品质指标聚类分析

根据主成分分析结果，采用组间联接和平方欧氏距离对市售调味面制品品质指标进行聚类分析，通过聚类把多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。市售调味面制品的17 个指标聚类分析结果见图4，结果表明，上述17 个指标被分为4 类，第1类为色差、酸价、硬度、胶黏性、咀嚼性、回复性、能量和脂肪；第2类为碳水化合物和过氧化值；第3类为水分活度、黏附性和弹性；第4类为内聚性、钠、氯化物和蛋白质。

5 市售调味面制品核心品质评价指标的筛选

市售调味面制品17 项品质指标相关性分析结合主成分分析和聚类分析显示，每个主成分中的指标间存在相关性，为此可以从中筛选出具有代表性且针对调味面制品品质相对重要的指标作为该主成分的代表性指标。

第1主成分中硬度与回复性、胶黏性和咀嚼性均呈极显著正相关，故选取硬度为代替指标。第2主成分中酸价与色差呈显著正相关，与钠呈显著负相关且与内聚性呈极显著负相关，并考虑钠作为调味面制品品质评价的重要指标，故选取酸价与钠作为代替指标。第3主成分中考虑脂肪是评价调味面制品品质的重要因子，且脂肪与蛋白质和能量均存在极显著相关性，故选取脂肪为代替指标。第4主成分影响最大的是黏附性和弹性，且黏附性与弹性呈极显著正相关，弹性的变异系数大于黏附性，说明不同样品指标间离散程度高，数据中的个体差异大，故选取弹性为代替指标。第5主成分影响最大的是水分活度，故直接选取水分活度为核心指标。聚类分析中第2类被分为碳水化合物和过氧化值，考虑到主成分分析中这两项指标未被单独分类，故选择变异系数大的过氧化值作为核心指标。

综上所述，最终选择7 项品质指标作为调味面制品的特征性品质评价指标，即硬度、弹性、脂肪、酸价、钠、水分活度和过氧化值。

6 构造核心指标理想值

6.1 感官品质指标理想值

根据调味面制品品质特性及感官评分结果，确定市售调味面制品感官品质指标的理想值：将市售调味面制品的感官评分聚类，由图5可知，在类间距离为10时，根据感官评分的高低可将16 个样品分为3 类，第1类包括4、7、9、11、13和15号样品，这类样品感官评分较高（＞70 分），分析发现其硬度与弹性指标范围大多都较为适中，硬度在2.24～4.44 N之间，弹性在1.13～1.97 mm之间，其中9号样品硬度值较大，为13.24 N，推测一方面由于其钠含量相对较低，由相关性可知钠含量与硬度呈极显著负相关；另一方面可能是因为该样品为真空包装且组织形态较为紧密厚实，导致其硬度相对较高，但弹性值适中，为1.49 mm，因此口感较好，感官评分较高。第2类包括1、2、3、8、10、12和14号样品，其感官评分在60～70 分之间，这类样品中弹性指标值或小于1 mm或大于2 mm，因此感官评分相对较低。第3类包括5、6和16号，其感官评分＜60 分，这类样品中硬度与弹性指标值高，其中6号样品硬度达17.86 N，5号和16号样品弹性值达2.99 mm，因此感官评分较低。

通过结合调味面制品感官评分与影响其感官的品质指标分布范围可知，硬度与弹性指标属于中性指标，过高或过低都会影响调味面制品的口感，因此通过聚类分析中感官评分较高样品的指标范围确定其理想值，选择中值3 N与1.5 mm分别作为硬度与弹性的理想值。

6.2 营养品质指标理想值

市售调味面制品脂肪指标中样品范围主要集中在22～28 g/100 g之间，《中国居民膳食指南（2022）》中平衡膳食8准则中推荐成人每天烹调油的摄入量为不超过25 g，而调味面制品本身属于高油高盐的食品，目前国人越来越提倡低脂低钠健康饮食，因此应选择感官评分较高且脂肪和钠含量较低值作为理想值，聚类中第1类脂肪范围值在14%～26.9%，钠含量范围在2 260～2 810 mg/100 g，故选择最低值14%与2 260 mg/100 g作为理想值。

6.3 商品品质指标理想值

酸价、过氧化值和水分活度均为负向指标，测定值越小调味面制品越不易腐败变质，其品质和储藏性越好，因此选择极小值0.12 mg/g、0.01 g/100 g与0.388 5作为酸价、过氧化值和水分活度的理想值。

综上所述，调味面制品核心品质指标的理想值如表5所示。

7 数据无量纲处理

由于不同调味面制品品质指标间存在不同的量纲和数量级，为了消除不同数据量纲对后续评价模型建立的影响，根据式（1）和式（2）对原始数据进行无量纲处理，16 种调味面制品的7 项核心指标无量纲处理结果如表6所示。

8 基于层次分析法建立调味面制品品质评价体系

层次分析法是运筹学家Seaty在1980年提出的一种层次权重决策分析方法。其基本原理是通过决策者对不同指标的重要性进行两两比较，进行定性描述建立判断矩阵，通过计算矩阵的最大特征根及特征向量，对指标间相对重要性进行定量描述，进而确定各指标相应权重。该方法将定性描述与定量分析相结合，将主观判断进行量化表达，使研究结果更具有客观性、准确性及有效性。

8.1 建立调味面制品品质评价体系层次结构模型

根据层次分析法建立调味面制品品质评价体系的层次结构模型，见图6。该模型的层次结构分为4 层：第1层为目标层，即调味面制品品质综合得分排名；第2层为指标层，即影响调味面制品品质的3 类指标；第3层为子指标层，即每类品质指标所包括的核心品质指标；第4层为方案层，即市售16 种调味面制品样品，记为M

n

8.2 构建判断矩阵及一致性检验结果

为显示不同指标对综合评价的重要性与可行性，需要判断各个核心指标权重系数。根据专家对影响调味面制品品质各因素间的重要性进行评价，指标等级越高说明该指标对调味面制品品质的影响程度越大，参照表7利用1～9标度的方法建立判断矩阵，见表8，并检验判断矩阵一致性是否符合要求，再根据给出的判断矩阵通过方根法计算各品质指标权重。计算公式如下：

判断矩阵每一行元素的乘积

M

i ： 。

M

i 的

n

次方根特征向量 计算： 。

特征向量归一化处理计算权重

i

： 。

判断矩阵最大特征值

max 计算： 。

式中：

a

ij

为第

i

行的第

j

元素；

n

为判断矩阵的阶数；（

Aω

i

为矩阵第

i

行第

j

个元素与其对应权重乘积之和 。

如表8所示，为保证层次分析法所得指标权重及优先级排序具有合理性和可行性，对判断矩阵进行一致性检验，其中

max ＝7.186 8；查询随机一致性标准值，当

n

＝7时，RI＝1.36；根据式（3）和式（4）计算CI和CR，得CI＝0.031 1、CR＝0.022 9＜0.1，表明判断矩阵具有较好的一致性。根据指标权重得出调味面制品品质评价模型为： 。

式中：

Y

为调味面制品综合得分； Xin 为各品质指标无量纲处理后的数值； ωi 为指标

X

i

n

对应的权重系数 。

8.3 市售调味面制品品质综合得分

根据层次分析法构建的判别模型为：

Y

＝0.374 1×弹性+0.267 9×硬度+0.107 6×脂肪+0.107 6×钠+0.043 1×过氧化值+0.030 1×水分活度+0.069 5×酸价。由该模型计算各调味面制品综合得分如表9所示 。

9、市售调味面制品品质评价模型的验证

模型建立是否具有可行性需要进一步进行验证，为了验证层次分析法建立的调味面制品品质评价模型的准确性，将随机抽出的6 个样品代入调味面制品品质评价模型并进行感官评定，模型得分与感官评分结果如表10所示。

李文静等通过相关性分析和主成分分析相结合建立了海棠果实品质评价模型，通过感官评分和主成分综合得分相拟合，拟合度高达0.862，验证了分析结果的准确性。本研究将感官评分结果与模型得分结果应用回归分析进行拟合，得到线性回归方程

y

＝0.009 7

-0.018 4（

R

2 ＝0.906 7）（图7）。结果表明感官评分结果与模型得分结果拟合度较高，达到0.906 7，表明由硬度、弹性、脂肪、钠、酸价、过氧化值和水分活度含量建立的品质评价模型适用于调味面制品的品质评价 。

结 论

对市售调味面制品的17 项品质指标测定，通过相关性分析、主成分分析及聚类分析筛选出7 项调味面制品特征性品质评价指标，即硬度、弹性、脂肪、钠、酸价、过氧化值和水分活度，运用层次分析法确定核心指标的权重建立调味面制品品质评价模型：

Y

＝0.374 1×弹性+0.267 9×硬度+0.107 6×脂肪+0.107 6×钠+0.043 1×过氧化值+0.030 1×水分活度+0.069 5×酸价。为了验证模型的可靠性，将随机抽出的6 个样品代入调味面制品品质评价模型并进行感官评定，将感官评分与模型得分结果应用线性回归分析拟合得到线性回归方程

y

＝0.009 7

-0.018 4（

R

2 ＝0.906 7），表明建立的调味面制品品质评价模型可为调味面制品品质综合评价提供科学依据 。

本文《市售调味面制品品质评价体系的建立与应用》来源于《食品科学》2025年46卷08期，作者：赵雪，丛中笑，孙华军，臧延青，李昌盛，周璇，钱丽丽。DOI：10.7506/spkx1002-6630-20240927-218。点击下方阅读原文即可查看文章相关信息。

实习编辑：彤禾；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网