雷丽，何靖柳，刘晓燕，胡可，黄文部，孙涵，秦文*

1 (四川农业大学食品学院，四川 雅安，625000) 2(阿坝藏族羌族自治州工业经济研究所，四川 阿坝藏族羌族自治州，624000)

青脆李(Prunusamericana)是蔷薇科(Roaceae)李属(Prunus)核果类传统果树之一，是四川省主栽的地方品种[1]。成熟的青脆李具有果实脆、硬、汁多、味甜中带苦的特点。特别是阿坝州独特的气候和日照条件使当地的青脆李具有特殊的质地与风味。李属于呼吸跃变型果实[2]，采收期集中在高温季节，采后生理代谢旺盛，果实迅速软化，水分和营养成分流失快，果实在3～5 d内失去原有的质地与风味，需要采取适宜的措施进行贮藏保鲜[3]。

1-MCP可与果实体内的乙烯竞争受体，延缓果实后熟与软化过程。不同浓度1-MCP对李果实呼吸作用、乙烯生成、活性氧代谢，可溶性固形物含量(soluble solid content, SSC)、可滴定酸(titratable acid, TA)、果皮色泽等采后生理与品质指标的影响有多篇报道，但研究结果多为孤立的单个指标变化规律，难以比较不同处理间果实综合品质的变化[4-5]。目前多变量分析统计法已广泛应用于果蔬贮藏品质的综合评价，其中隶属函数法对不同指标进行模糊定量分析能避免人为权重偏差，因子分析法采用降维的思想，将提取的少数重组因子代替原有指标所包含的大部分信息，对果实品质进行综合评价[6-7]。本研究拟将2种方法结合用于系统科学地描述果实品质的变化过程，以期为李果实采后贮藏品质的综合评价提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.1.1 材料与试剂

青脆李(Prunusamericana)：采自四川省阿坝州茂县水西村，采摘成熟度为8成熟，采后用泡沫箱分装且内置冰块，迅速运回四川农业大学农产品加工与贮藏实验室，剔除病果、伤果、畸形果，挑选色泽鲜亮、无病虫斑、大小均匀、成熟度一致的果实，在15℃条件下预冷24 h后备用。

安喜布：成都优鲜农业科技有限公司，在40 L空间里释放的1-MCP浓度为0.9 μL/L。

1.1.2 处理方法

将预冷后的青脆李分为4组，每组1.5 kg(约50个果实)，每组重复3次。分别做如下处理，0.50、0.75、1.00 μL/L 1-MCP组：分别将1/20、1/13.33、1/10片安喜布放入(3.6+1.5)L密封泡沫箱中，每隔5 d更换一次安喜布。对照组：将其中一组青脆李置于泡沫箱中。将处理组和对照组青脆李置于(4±1)℃、相对湿度90%～95%冷藏柜中。从各组中随机取5个果实测定各项品质指标。贮藏过程中每5 d从各组中随机取5个果实测定各项品质指标，贮藏时间为25 d。

1.1.3 仪器与设备

质构仪，TA-XT，超技仪器有限公司；手持折光仪(VBR90A)，杭州汇尔仪器设备有限公司；全自动色差仪(SC-80C)，北京康光仪器有限公司；紫外可见光分光光度计(UV-1800PC)，上海美谱达仪器有限公司；超纯水仪(Mili-Q Gradient)，美国Millipore公司；电子分析天平(FA1204)，上海上平仪器有限公司。

1.2 方法

1.2.1 果实硬度的测定

采用TA-XT质构仪测定果实硬度，参数设置：P/5型探头，测定速度1.0 mm/s，深度为3 mm，每个处理每次随机取样3个果实，每个果实测定3次，取9次测定的平均值以kg/cm2表示

1.2.2 SSC的测定

采用VBR90A手持折光仪测定SSC，随机选择3个果实匀浆后取样，平行测定3次，取平均值。

1.2.3 色度测定

采用SC-80C色差仪进行果皮色度L*、a*、b*值的测定，每个处理每次随机取样3个果实，每个果实测定3次，取9次测定的平均值，分别计算色度角、饱和度及色泽比，公式分别为：

(1)

饱和度(C)=[(a*)2+(b*)2]1/2

(2)

(3)

1.2.4 TA含量的测定

采用标准NaOH滴定法，取3个果实匀浆后的样液，平行测定3次，取平均值。

1.2.5 还原糖含量的测定

参考曹健康等[8]的方法，采用3,5-二硝基水杨酸法测定还原糖含量，取3个果实匀浆后的样液，平行测定3次，取平均值。

1.2.6 失重率的测定

失重率的测定采用称量法，取15个果实测定质量，计算失重率。

1.3 数据统计分析

应用SPSS 19.0对数据进行单因素方差分析(ANOVA)和因子分析，在所得的主要因子和得分系数矩阵的基础上建立综合评价模型，得出果实品质的综合得分。在因子分析之前，用隶属函数对数据进行转化，其中正相关指标包括硬度、SSC、TA、还原糖含量、b*值、色度角和饱和度，根据公式(4)进行转化，负相关指标包括失重率、L*值、a*值和色差比，根据公式(5)进行转化[9]。

(4)

(5)

2 结果与分析

2.1 单因素方差分析

2.1.1 果皮色度

表1为不同处理对果实果皮色度的影响。结果表明，在整个贮藏过程中，对照组果实a*和b*值均持续上升，a*值的持续上升为果实逐渐褪绿的过程，b*值持续上升表示果实逐渐黄化，这与果实叶绿素含量的不断降低和花色苷含量不断增加相一致，是其正常后熟和衰老的表现[10]。对照组果实在贮藏过程中褪绿严重，在16～25 d时最为明显，L*的变化趋势为先增大后减小，且12 d时为峰值。1-MCP处理则明显抑制了贮藏过程中a*和b*值的上升，减缓果实由绿向黄的转变，在整个贮藏过程中与初始值相比无明显下降趋势，说明对果实低温贮藏过程中的亮度有明显改善作用。对照组和1.00 μL/L 1-MCP果实的色度角、饱和度和色泽比在贮藏8 d内保持稳定，0.50、0.75 μL/L 1-MCP处理能保持果皮色度16 d。除了L*以外所有指标在贮藏16 d到25 d时变化急剧明显，为贮藏果实品质劣变的高峰期，宜在此时间段之前终止贮藏。及华[11]、MINAS等[12]研究发现1-MCP对“安哥诺”李、“黑琥珀”李和“红巷”李也有相同作用。

2.1.2 果实硬度、SSC、TA、还原糖及失重率

从表2可得出，在贮藏0～12 d之间各处理组硬度变化趋势较缓慢，12 d之后变化急剧，其中不同处理硬度下降趋势快慢分别为：0.75 μL/L<0.5 μL/L<1.00 μL/L<对照组，说明1-MCP能抑制青脆李果实硬度的降低，这与及华等[11]的研究结果相一致，与KHAN[13]等得出的1-MCP浓度越高处理效果越明显的研究结果不一致，可能是由于李果实品种的差异所致。不同处理组SSC变化与初始值18.00%相比整体呈下降趋势，且SSC变化趋势复杂，整体波动比较大，各处理组测定值相互交错，但1.00 μL/L 1-MCP处理在整个贮藏过程中的抑制效果略微优于其他处理组，有研究表明1-MCP对李果实SSC影响并不大[12, 14-15]。随着贮藏时间的延长，青脆李果实中的含酸量逐渐下降，与贮藏时间呈负相关关系，与对照组相比不同浓度1-MCP处理均抑制了TA含量的下降，这与MINAS等[12]的研究结果相一致，其中0.75、0.50 μL/L 1-MCP处理的抑制效果优于对照组和1.00 μL/L 1-MCP处理组。青脆李在贮藏前的还原糖含量为8.09%，随贮藏时间延长，还原糖含量有所增加，分析其原因可能是由于在贮藏初期温度的降低，果实呼吸受到抑制，非糖物质转化的增加[16]，形成了还原糖逐渐上升的趋势，在贮藏后期由于呼吸的消耗与氧化作用的进行，还原糖含量逐渐降低。与对照组相比，1-MCP处理减少了贮藏过程中的失重，0.75、1.00 μL/L 1-MCP处理间差异不显著(p>0.05)，0.5 μL/L 1-MCP处理对失重率的抑制效果最佳，与对照组、0.75、1.00 μL/L 1-MCP处理间差异显著(p<0.05)。LIPPERT[17]等也表明，0.5 μL/L 1-MCP处理欧洲李后低温贮藏4周，其失重率显著低于对照组(p<0.05)。

表1 1-MCP处理对青脆李低温贮藏条件下果实果皮色度的影响

注：不同小写字母表示同一时间段不同处理间差异显著(p<0.05)。

表2 1-MCP处理对青脆李低温贮藏条件下果实硬度、SSC、TA、还原糖和失重率的影响

注：不同字母表示同一时间段不同处理间差异显著(p<0.05)。

2.2 果实品质的主成分分析及综合评价

2.2.1 KMO检验

经过隶属函数转化后的值通过KMO和Bartlett’s Test检验变量间的相关性。结果KMO值为0.779，其值大于0.70，表明该数据适合用作因子分析。Bartlett’s 检验统计值的概率为0.000，小于0.01，表明该数据具有相关性，可做因子分析。

2.2.2 相关性分析

相关性分析可以衡量2个变量因素的相关密切程度。根据下表的简单相关矩阵进行直观检验，发现大部分相关系数均大于0.3，且存在多组显著或极显著相关关系，说明转化后的数据间相关性明显，适合做因子分析[18]。果皮色度(L*值、a*值、色度角、饱和度、色泽比)与硬度、TA和失重率之间呈极显著相关关系(p<0.01)，b*值与其他指标相关性都不高，还原糖与其他指标呈显著相关关系，失重率与其余指标呈显著负相关关系，a*值与其余指标呈显著负相关关系。由此能简单说明，果实转黄与硬度、糖、酸含量、失水程度无明显相关性(p>0.05)，果皮色度(L*值、a*值、色度角、饱和度、色泽比)与其他品质指标相互影响。

表3 青脆李果实低温贮藏期间各品质指标间相关性分析

注:*表示差异显著(p<0.05)；**表示差异极显著(p<0.01)。

2.2.3 因子分析

对表1、表2中的数据用隶属函数转化后进行因子分析，前2个因子(特征根>1)方差累积贡献率为80.896%，可用这2个因子较好地代替上述11个指标对果实品质进行评价。由此取前2个主因子绘制因子载荷图。如图1所示，SSC和b*值在因子2的正负方向有较高的载荷，还原糖、TA、硬度、饱和度、色泽比、色度角、L*值在因子1的正方向上有较高的载荷，失重率和a*值在因子1的负方向上有较高的载荷。在因子1和因子2上载荷的大小(图1)依次为(色度角、色泽比、饱和度、L*、a*、b*、硬度、失重率、SSC、TA、还原糖)，由于色度角、色泽比、饱和度在成分2上的载荷极小，且在因子2正方向上的载荷大致相同，因此在分析时可只取色度角测定值。综上分析可得知，硬度和果皮色度对果实综合品质的评价有重要的意义，青脆李品质劣变的主要因子就包括果皮黄化和水分散失，而决定品质高低的还有SSC、TA和糖含量。

2.2.4 因子得分及综合模型的构建

由于第1、第2因子已基本保留了原来11个指标的所有信息，因此采用Y1和Y2表示2个主因子，以各自的方差贡献率为权重构建综合评价模型，即综合得分越高，品质越好。依次用B1,B2,…,B11表示11个品质指标，由因子得分系数矩阵得出因子得分模型：

表4 因子分析得到的方差贡献率

图1 旋转因子得分载荷图Fig.1 Loading and scores of rotation factors

Y1=0.115B1+0.079B2+0.105B3+0.088B4-

0.115B5+0.127B6-0.127B7+0.007B8+0.132B9+0.125B10+0.132B11

(6)

Y2=0.260B1-0.412B2-0.127B3+0.021B4+0.027B5-0.033B6-0.008B7+0.641B8+0.000B9+0.140B10-0.011B11

(7)

以各因子贡献率为权重计算综合得分：

Y=(0.676 40Y1+0.132 56Y2)/0.808 96

(8)

由综合得分图可知，对照组青脆李果实品质在整个贮藏过程中呈下降趋势(见图2)，可见对照组青脆李果实品质在采收时最高，在贮藏至12 d时品质呈均匀下降趋势，贮藏16 d以后品质急剧下滑，在贮藏20 d左右开始出现负值，结合贮藏经验可知，此时的果实组织松散不具有脆硬的口感、风味淡薄、色泽暗沉，已经完全失去其商品价值(见表1)；经过1-MCP处理后的果实，到贮藏4 d时其综合得分略有上升趋势，由表1分析可得知，将青脆李贮藏于较低温度条件下，由于温度的变化果实硬度和SSC含量都有所上升，具体原因尚不明确，需后期进一步探究。

图2 不同处理条件下青脆李低温贮藏品质综合得分Fig.2 Comprehensive scores of prunus americana Plums with different treatments during cold storage

贮藏至8 d时0.75、1.00 μL/L 1-MCP处理组果实综合品质都未见明显降低，而在实际测定中也可发现硬度、还原糖、果皮色度值均维持较高水平，在贮藏8～16 d时，1.00 μL/L 1-MCP处理组果实品质不断下降且低于0.50 μL/L 1-MCP处理组，其原因可能是因为较高浓度的1-MCP与乙烯结合位点结合，从而阻止了乙烯作用影响果蔬后熟进程和相关风味物质的呈现[19]。可以看出在贮藏8～12 d时0.75 μL/L 1-MCP处理组能较好维持果实综合得分且高于其他处理组和对照组，而贮藏16 d以后不同处理组和对照组果实品质都急剧下降，可近似地认为在16 d时为青脆李品质急剧变化的关键点，此后果实硬度、糖、酸含量严重降低，果皮色度变化快，商品价值不断降低，不适宜继续贮藏。

3 结论

通过隶属函数法对青脆李品质测定的11指标进行标准化处理，通过因子分析将上述多个指标进行降维，提取出能够代表11个指标大部分信息的2个主因子，经过因子载荷分析可知，影响青脆李品质的主要因子为硬度与果皮色度，导致果实劣变的主要因子为果皮黄化指数与果实失水程度，而决定品质高低的还有SSC、TA和还原糖含量。本文采用了隶属函数结合因子分析的方法综合评价了果实品质的变化，也得出相同的结论，且更为科学与合理地解释了影响青脆李低温贮藏过程中品质变化的主要因子。

由综合得分可知，对照组青脆李果实品质在采收时最佳，贮藏过程中不断下降，在贮藏20 d时其综合得分开始出现负值，果实品质开始出现严重劣变，失去食用价值，而经过1-MCP处理后明显延长了果实贮藏期。JIANG等[20]研究表明1-MCP处理对果实品质的影响与剂量有关，并且高剂量1-MCP处理能促进果实腐烂发生，本文采用1-MCP处理均明显抑制青脆李果实贮藏过程中品质的降低，未出现浓度过高引起腐烂的现象，这可能与果实品种和处理时间相关，其中0.75 μL/L为适宜青脆李长期贮藏的1-MCP浓度，贮藏16 d能很好地保持青脆李的食用品质。

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