果实品质综合评价体系的建立及其在黄果柑果实上的应用

叶 霜，熊 博，邱 霞，孙国超，黄胜佳，付佳玲，汪志辉，，*

(1.四川农业大学 园艺学院，四川 成都 611130； 2.四川农业大学 果蔬研究所，四川 成都 611130)

果实品质综合评价体系的建立及其在黄果柑果实上的应用

叶 霜1，熊 博1，邱 霞1，孙国超2，黄胜佳1，付佳玲1，汪志辉1，2，*

(1.四川农业大学 园艺学院，四川 成都 611130； 2.四川农业大学 果蔬研究所，四川 成都 611130)

为使果实品质综合评价体系中各指标权重值更加科学，综合评价结果更加客观、合理，该研究利用层次分析法确定各评价指标权重，建立一个果实品质指标水平库，并基于此计算综合得分，从而构建果实品质综合评价体系。在此过程中，对层次分析法标度进行筛选，最后，将此评价体系应用于黄果柑优良单株筛选。结果显示，0.618标度法能平滑各个评价指标，且当评价指标达5个时，0.618标度法的一致性优于1-9标度法。通过查阅文献和试验测定建立了黄果柑果实品质指标水平库，利用此果实品质评价体系评价了162株黄果柑单株，筛选出了36株果实品质优良的黄果柑单株。在果实品质评价体系中，使用0.618标度法构建判断矩阵所得权重值更准确。

果实品质；综合评价；层次分析法；指标水平库；黄果柑

果实品质是果树栽培、生产和选、育种围绕的中心，但果实品质包括外观品质、风味品质、营养品质等，它们之间既相互联系又相对独立，使果实品质综合评价变得十分困难，因此，寻找切实有效的综合评价方法或建立规范、可操作的果实品质评价体系十分必要。因子分析法[1]、聚类分析法[2]、主成分分析与聚类分析结合法[3]、隶属函数法[4]、灰色关联度法[5]等是果实品质评价中常用的方法。其中，因子分析法、主成分分析法和聚类分析法主要用于解决指标之间信息重叠问题；隶属函数法和灰色关联度法主要用于指标的综合评价，结果相对客观公正。但这些评价方法都只针对单次评价，不具备系统性，没有统一的评价基准，结果不够客观化。此外，在对果实品质进行综合评价时，品质指标赋权尤为关键。层次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是一种定量与定性相结合的多目标决策分析方法，将人们的主观思维逻辑数字化、严谨化，其在环境[6-7]、医学[8]、农业[9-10]等多个领域广泛应用，结果客观、科学。在园艺产品的相关研究上，主要是油桃[11]、番茄[12]、苹果[13]、金花梨[14]等果实品质评价、影响果实品质和产量的因素分析等方面。该方法的重要环节是检验判断矩阵的一致性，只有判断矩阵满足一致性要求，其最大特征值所对应的各个权向量才能作为相应指标的权重值[15]。因此，构建一致性关系好的判断矩阵，是采用层次分析法计算权重的关键所在。

本研究首先利用层次分析法确定权重；其次，通过查找文献和试验测定建立果实品质指标水平库，以指标水平库为基础计算各品质指标得分。最后，将各指标得分与因子权重相结合，建立品质综合评价体系。为使权重值更合理、准确，在赋权过程中，对层次分析法构建判断矩阵的标度进行筛选。此外，将此评价体系应用于黄果柑优良单株筛选，促进黄果柑产业的发展，也为试验研究和生产实践提供一种便捷、客观的果实品质评价方法。

1 果实品质综合评价体系建立方法

1.1 层次分析法确定权重

1.1.1 建立递阶层次模型

应用层次分析法解决决策问题时，需要先构造一个有层次的结构模型，一般层次数不受限制，但每层中元素一般不超过9个[16]。通常可分为3层：目标层、准则层和指标层(方案层)。

1.1.2 构建判断矩阵

根据递阶层次模型，将同一层次中两两元素间相对重要性给出一定尺度判断。设有n个评价指标C1，C2，…，Cn，对上一层目标B有影响，分别依据1-9标度法[6](表1)和0.618标度法[17](表2)，采用成对比较法，确定它们在B中的影响比例，即每次取2个指标Ci和Cj，用aij表示Ci与Cj对B的影响之比。用矩阵A-(aij)n×n(aij>0)表示全部结果。

1.1.3 计算权重

几何平均法(方根法)和算术平均法(求和法)权重计算公式如下[18]：

1)几何平均法(方根法)

(1)

2)算术平均法(求和法)

(2)

1.1.4 检验矩阵一致性

1)计算一致性指标CI(consistency index)

(3)

表11-9标度定义

Table1The comparison scale of 1-9

标度Importancevaluescale定义Definition1表示2个指标相比，具有同样重要性Twoindexeshasequalimportance3表示2个指标相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter5表示2个指标相比，前者比后者明显重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter7表示2个指标相比，前者比后者强烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter9表示2个指标相比，前者比后者极端重要Twoindexescompared，theformerisextremelymoreimportantthanthelatter2，4，6，8表示上述相邻判断的中间值Medianvaluebetweenadjacentscale倒数Reciprocal若指标i与指标j的重要性之比为aij，那么指标j与指标i重要性之比为aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

表20.618标度法

Table2The comparison scale of 0.618

标度Importancevaluescale定义Definition12个指标相比，同等重要Twoindexeshasequalimportance16182个指标相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter26182个指标相比，前者比后者明显重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter42362个指标相比，前者比后者强烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter倒数Reciprocal若指标i与指标j的重要性之比为aij，那么指标j与指标i的重要性之比aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

式中，λmax为判断矩阵最大特征值，n为矩阵行数。如果CI=0，则此矩阵通过一致性检验，如果CI不等于0，则进行下列步骤，进一步检验矩阵一致性。

2) 查找平均随机一致性指标RI

平均随机一致性指标如表3所示。

3)计算一致性比率CR

(4)

当CR<0.1时，表明判断矩阵具有满意的一致性，否则应对判断矩阵作适当修改。

1.1.5 检验各层对目标层一致性并计算总权重

若上一层次B包含n个因素B1，B2，…，Bn，其层次权重值分别为b1，b2，…，bn；如果C层次因素对于Bi单排序的一致性指标为CIi，相应的平均随机一致性指标为RIi，则C层次的总排序随机一致性比率为：

(5)

当C层总排序通过一致性检验，则C层次因素对于Bi单排序的权重值分别为Ci1，Ci2，…，Cin，则总权重为：

W=bi*(Ci1,Ci2,…,Cin)。

(6)

表3平均随机一致性指标

Table3The random consistency index

指标Index矩阵行数Rownumberofmatrix1234567891011121314随机一致性指标00052089112124136141146149152154156158Randomconsistencyindex

1.2 建立果实指标水平库

查阅相关文献，收集相关果实数据，并综合试验所测数据，建立果实品质指标水平库。

1.3 计算得分

1.3.1 各指标得分

取果实品质指标水平库中的平均值(Xave)、最大值(Xmax)、最小值(Xmin)为基准，采用以下公式计算各指标得分[19]。

y=50+50×(X-Xave)/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)；

(7)

y=50-50×(X-Xave)/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)；

(8)

y=100-50×|X-Xave|/MIN(Xmax-Xave，Xave-Xmin)。

(9)

式中：y为某品质指标得分；X表示果实品质指标的测定值；各指标最高分为100，最低分为0，公式(7)适用于极大型指标，公式(8)适用于极小型指标，公式(9)适用于居中型指标；极大型指标包括单果重、纵径、横径、色泽、可溶性固形物、VC、总糖、糖酸比、固酸比，极小型指标包括可滴定酸，居中型指标包括果形指数。

1.3.2 综合得分

将各指标得分与之对应的权重值相乘得到综合评分，公式如下：

(10)

2 层次分析法确定果实评价指标权重

2.1 果实品质评价递阶层次结构的建立

本研究选择了11项常用品质评价指标，根据黄果柑果实品质指标的基本性质、指标之间的相互关联影响以及层次隶属关系，建立黄果柑果实品质评价递阶层次结构图(图1)。此层次结构分为3层：第1层是目标层(A)，为黄果柑果实品质综合评价；第2层是准则层(B)，为果实品质因素；第3层是指标层(C)，为黄果柑各品质指标。

2.2 构建判断矩阵

由6位专家根据1-9标度法(表1)和0.618标度法(表2)，对黄果柑果实品质各级指标按照其重要程度构建判断矩阵。可得到下列24个判断矩阵：其中，矩阵(1～6)为准则层指标的判断矩阵，矩阵(7～12)为指标层中针对外观品质的判断矩阵，矩阵(13～18)为指标层中针对风味品质的判断矩阵，矩阵(19～24)为指标层中针对营养品质的判断矩阵。每个矩阵的上三角中的值为1-9标度所得值，下三角为0.618标度所得值。

(1)

图1 黄果柑果实品质评价递阶层次结构图Fig.1 Hierarchical structure model of Huangguogan fruit quality evaluation

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

(22)

(23)

(24)

2.3 一致性检验和权重计算

分别用1-9标度法和0.618标度法构建了2阶、3阶、4阶和5阶矩阵。由表4和表5可知：1-9标度和0.618标度构建的2阶矩阵的CI一致，均为0，均通过一致性检验，表明2阶矩阵1-9标度法和0.618标度法均适用；6位专家分别用2种方法构建的3阶、4阶矩阵，均通过了一致性检验，但2种计算方法的结果基本表现出1-9标度的CI和CR随着矩阵阶数的增加有增大的趋势，而0.618标度变化不明显，并且0.618标度构建的3阶、4阶矩阵的CI和CR值基本小于1-9标度；4阶矩阵虽然2种标度法都可以，但是1-9标度法构建的矩阵不能通过一致性检验的风险高于0.618标度法；专家2和专家5用1-9标度法构建的5阶矩阵CR都大于0.1，不能通过一致性检验，0.618标度法构建的5阶矩阵均能通过一致性检验，表明当品质评价指标数量≥5时，1-9标度法构建的判断矩阵一致性关系较0.618标度法差。矩阵一致性调整不仅过程繁琐，且不一定能通过检验，因此，在黄果柑果实品质评价体系中，当评价指标达到5个及以上时，0.618标度法更适用。

从表6～9可知，1-9标度法所构建的2阶矩阵，2个指标权重值差异为0～0.500，平均差值为0.334；0.618标度法所得2阶矩阵，2个指标权重平均差值仅为0.232，比1-9标度法小0.102。1-9标度法所构建的3阶矩阵，3个指标权重两两之间的差值为0.056～0.650，平均差值为0.297；0.618所得3阶矩阵，3个指标权重两两之间的差值为0.069～0.472，平均值为0.238，比1-9标度法小。1-9标度法所构建的4阶、5阶矩阵，所得权重两两指标差值的平均值分别为0.241、0.163，0.168标度法所构建的4阶、5阶矩阵，所得权重两两指标差值的平均值分别为0.180、0.101。可见，同一矩阵中0.618标度法各指标间的权重差异较1-9标度法有所减小，0.618标度法有平滑各个评价指标的倾向，0.618标度法在黄果柑果实品质评价体系中确定的权重值优于1-9标度法。

表41-9标度一致性检验指标值

Table4Consistency check index of 1-9 scale

Rm，方根法；Sm，求和法。下同。

Rm， Root method; Sm， Summation method. The same as below.

表50.618标度一致性检验指标值

Table5Consistency check index of 0.618 scale

专家Experts算法CalculationmethodsCI(AB)CR(AB)CI(B1C)CR(B1C)CI(B2C)CI(B3C)CR(B3C)专家1Rm0013002500380034000100011Expert1Sm0013002500390034000100011专家2Rm0000370033000Expert2Sm0000380034000专家3Rm0013002500330029000190022Expert3Sm0013002500330029000190022专家4Rm0013002500230021000190022Expert4Sm0013002500230021000190022专家5Rm0013002500970087000100011Expert5Sm0013002500990088000100011专家6Rm0000380034000Expert6Sm0000390035000

表6A与B层判断矩阵权重值

Table6The weight value of judgment matrix of A and B

专家Experts算法Calculationmethods1-9标度权重值Weightvalueof1-9scaleW1′W2′W3′0618标度权重值Weightvalueof0618scaleW1″W2″W3″专家1Rm016903870443013004000470Expert1Sm017003870443013104000469专家2Rm008107310188014606180236Expert2Sm008307240193014606180236专家3Rm012805950276018305640253Expert3Sm012905950277018405620254专家4Rm008103420577015903540488Expert4Sm008203430575016003540486专家5Rm031101960493032202340444Expert5Sm031201980490032202340443专家6Rm008903230588012703330539Expert6Sm008903240587012703330539

表7B1与C层判断矩阵权重值

Table7The weight value of judgment matrix of B1and C

专家Experts算法Calculationmethod1-9标度权重值Weightvalueof1-9scaleW4′W5′W6′W7′W8′0618标度权重值Weightvalueof0618scaleW4″W5″W6″W7″W8″专家1Rm0405014101030262008902750206011602750127Expert1Sm0405014101070250009702710205012102710132专家2Rm0165008000800337033702310130013002550255Expert2Sm0189008400840321032102370130013002510251专家3Rm0345009601320122030402790129015701570279Expert3Sm0346009901310118030602810130015701530279专家4Rm0483005400710166022603540101012301810241Expert4Sm0476005600760163022903530102012401800242专家5Rm0277008100810337022402660101010102660266Expert5Sm0282008400840312023802730102010202480275专家6Rm0453005400630195023403430098008902120257Expert6Sm0449005700680189023703380102009402090256

表8B2与C层判断矩阵权重值

Table8The weight value of judgment matrix of B2and C

专家Experts算法Calculationmethods1-9标度权重Weightvalueof1-9scaleW9′W10′0618标度权重Weightvalueof0618scaleW9″W10″专家1Rm0667033306180382Expert1Sm0667033306180382专家2Rm0750025007240276Expert2Sm0750025007240276专家3Rm0667033306180382Expert3Sm0667033306180382专家4Rm0750025006180382Expert4Sm0750025006180382专家5Rm0500050005000500Expert5Sm0500050005000500专家6Rm0667033306180382Expert6Sm0667033306180382

表9B3与C层判断矩阵权重值

Table9The weight value of judgment matrix of B3and C

专家Experts算法Calculationmethods1-9标度权重值Weightvalueof1-9scaleW11′W12′W13′W14′0618标度权重值Weightvalueof0618scaleW11″W12″W13″W14″专家1Rm04430082012803470347009201690392Expert1Sm04400084012803480348009201700390专家2Rm04750064012403360333012702060333Expert2Sm04700067013103330333012702060333专家3Rm04670056009803780356008401070453Expert3Sm04650056010003780355008501090451专家4Rm05630160005102260487018600900237Expert4Sm05530168005502240484018800910236专家5Rm04290097004504290404010800850404Expert5Sm04220108004904220403010900860403专家6Rm04880060012203300447010601710276Expert6Sm04830062012803280447010601710276

综上所述，当评价指标≥5时，0.618标度法所构建的判断矩阵的一致性关系优于1-9标度法；此外，0.618标度有平滑各个评价指标的倾向。因此，在黄果柑果实品质评价体系中，使用0.618标度构建判断矩阵更为合理、准确。

2.4 计算各层元素对目标层的总排序权重

利用公式(6)对层次总排序进行一致性检验，发现所有根据0.618标度所构造的判断矩阵总排序结果均满足一致性要求。由表10可知，2种计算方法所得权重排序一致，且差异很小，最大差值为0.002，可忽略不计。为最大程度减少误差，本研究选取2种方法所得平均值带入后续计算。

表10黄果柑各品质指标权重值

Table10The weight value of Huangguogan quality indexes

算法CalculationmethodW1W2W3W4W5W6W7W8W9W10W11Rm00510022002100410044026401530165004800550137Sm00510022002100390044026401530164004900550136平均值Average00510022002100400044026401530165004800550137

W1，单果重；W2，纵径；W3，横径；W4，果形指数；W5，色泽；W6，糖酸比；W7，固酸比；W8，可溶性固形物；W9，可滴定酸；W10，维生素C；W11，总糖。

W1， Single fruit weight; W2， Longitudinal diameter; W3， Horizontal diameter; W4， Fruit shape index; W5， Color; W6， Sugar acid ratio; W7， TSS-acid ratio; W8， Soluble solid; W9， Titratable acid; W10， Vitamin C; W11， Total sugar.

3 黄果柑优良单株筛选

3.1 数据来源

以石棉县境内通过调查筛选的162株黄果柑为试材。在果实成熟期，每株树按东、南、西、北、中5个部位采样，每个部位采5个果，即每株树25个样果，采果后置于冰盒中，立即带回实验室进行品质测定。

用电子天平测定单果重，测定3次取平均值，下同；用游标卡尺测定果实纵、横径，并计算果形指数(果形指数=果实纵径/果实横径)；用Mini Scan XE PLUS型色差仪测量果实色差；用TD-45型测糖仪测定可溶性固形物(TSS)；采用酸碱中和滴定法测定可滴定酸(TA)含量；采用紫外分光光度法测定维生素C(VC)含量[20]；采用改进的蒽酮比色法测定可溶性糖含量[21]。

3.2 黄果柑指标水平库建立

查阅相关文献，收集黄果柑品质数据，共获得单果重、果实纵径、横径和果形指数7份，果实可溶性固形物(TSS)、维生素C(VC)和固酸比119份，果实可滴定酸(TA)、总糖和糖酸比165份[22-27]。综合文献调研数据和试验测定数据(162份)，建立黄果柑果实品质指标水平库(表11)。

3.3 综合评价

首先利用公式(7)～(9)计算试验所得果实品质各指标得分，再利用公式(10)计算各单株综合得分，结果如表12所示。可以直观地看出各单株品质在所有单株品质中的位置。单株P22果实综合品质最好，总分达到84.05；其次为单株P159，总分为79.21；单株P74的果实综合品质最差，总分仅为41.75，与最高分相差42.3分；所有单株平均分62.21。根据全距等分法[28]，略有改动，以高于平均分10%为优良，以高于平均分0～10%为中等。这162株单株中，果实品质优良的单株有36株，分别是：P22、P159、P35、P155、P134、P161、P48、P53、P30、P80、P162、P21、P31、P26、P153、P33、P87、P44、P84、P96、P54、P76、P93、P23、P50、P14、P131、P25、P85、P154、P36、P4、P59、P13、P32、P138。

表11黄果柑果实品质指标分布范围

Table11Fruit quality index distribution of Huangguogan

项目ProjectsC1/gC2/cmC3/cmC4C5C6C7C8/%C9/(g·100mL-1)C10/(mg·100mL-1)C11/(g·100mL-1)最大值2515158218789611501058522895295531470013444941012683Maximum最小值8662555905300087771494479875682000380101504210Minimum平均值16775767196842098286741015813174116470893335108698Average

C1，单果重；C2，纵径；C3，横径；C4，果形指数；C5，色泽；C6，糖酸比；C7，固酸比；C8，可溶性固形物；C9，可滴定酸；C10，维生素C；C11，总糖。

C1， Single fruit weight; C2， Longitudinal diameter; C3， Horizontal diameter; C4， Fruit shape index; C5， Color; C6， Sugar acid ratio; C7， TSS-acid ratio; C8， Soluble solid; C9， Titratable acid; C10， Vitamin C; C11， Total sugar.

表12162株黄果柑单株果实品质综合得分

Table12Comprehensive scores of fruit quality of 162 Huangguogan plants

植株编号PlantNo．得分Scores植株编号PlantNo．得分Scores植株编号PlantNo．得分Scores植株编号PlantNo．得分Scores植株编号PlantNo．得分Scores植株编号PlantNo．得分Scores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

4 讨论

果实品质综合评价是果树生产中不可或缺的内容，在新品种选育、优株选育、品比试验、生态适宜性以及栽培管理评价中均起着重要作用。郑丽静等[3]利用因子分析、聚类分析等数理统计分析方法评价苹果风味品质，筛选出了3个评价指标，可滴定酸、可溶性糖和固酸比。胡中海等[5]利用灰色关联度评价了冷冻处理下橘瓣品质，得到最适冻结条件为-50 ℃冻结90 min，冻结速率为0.36 ℃·min-1。范芳娟[19]利用指标水平库，借助于数据库对20个水蜜桃品质进行评价，筛选出了“X1-15”“新玉”等果实品质综合得分较高的水蜜桃优良品种(系)。本研究利用层次分析法确定品质指标权重，收集品质指标构建指标水平库，建立了果实品质评价体系，使果实品质评价具有一个共同的评价基准，从而使评价结果更客观化。利用该评价体系对162株黄果柑单株进行果实品质综合评价，筛选出了36株果实综合品质优良的黄果柑单株，简化了黄果柑果实品质的综合评价方法。随着此指标水平库的不断扩充、完善，在此基础上建立的黄果柑果实品质综合评价体系也更加稳定。同时，该评价体系便于更新和修改，使用者可以根据需求进行修改优化和扩充，并且此体系也适用于其他果树的果品评价。

果实品质综合评价过程中，除品质指标选择应尽量全面以外，不同指标对果实综合品质的贡献也不同，因此，对各品质指标进行合理赋权是品质评价中很关键的一步。陈贤等[29]利用主成分分析法确定了番茄果实商品性权重，任广跃等[30]利用变异系数法确定了山药干燥全粉品质权重，王轩等[31]利用层次分析法确定了红富士苹果品质权重，闫敏慧等[15]利用层次分析法确定权重时发现，随着指标的增加，1-9标度法构造的判断矩阵易出现一致性不高，各因素权重相差过大等情况。果实品质指标多而复杂，本研究利用层次分析确定黄果柑果实品质权重，从外观、风味、营养品质等方面选取了11项常用品质指标，邀请6位专家给出判断矩阵，并综合2种算法的结果，对层次分析法确定判断矩阵的标度进行了筛选，使评价结果更为客观、合理。结果表明，在黄果柑果实品质评价体系中，采用0.618标度法赋权结果优于1-9标度法，果实品质单一指标权重值表现为糖酸比>TSS>固酸比>总糖>VC>单果重>色泽>果形指数>纵径>横径。

综上可知，本研究建立的评价体系使黄果柑果实品质综合评价方便化，结果客观化。在今后的研究中可以继续完善评价体系，增加硬度、香气、贮藏、加工等指标，并不断丰富指标水平库，建立更全面、更稳定的评价体系。

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EstablishmentofcomprehensiveevaluationsystemoffruitqualityanditsapplicationonHuangguoganfruit

YE Shuang1， XIONG Bo1， QIU Xia1， SUN Guochao2， HUANG Shengjia1， FU Jialing1， WANG Zhihui1，2，*

(1.CollegeofHorticulture，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China; 2.InstituteofPomology&Olericulture，SichuanAgriculturalUniversity，Chengdu611130，China)

In order to make the index weight value in the comprehensive evaluation of fruit quality more scientific， and improve the objectivity and reasonability of the comprehensive evaluation results， analytic hierarchy process (AHP) was used to determine the weight of each evaluation index， and a fruit quality index level library was set up， based on this calculation of each index score， and combined with the weight to calculate the comprehensive score. Finally， a comprehensive evaluation system of fruit quality was established. In this process， two scales of analytic hierarchy process (1-9 scale method and 0.618 scale method) were screened， and this evaluation system was applied to the selection of Huangguogan superior individual. The results showed that the 0.618 scale method could smooth each evaluation index， and when the evaluation index reached 5， the consistency of the judgment matrix constructed by the 0.618 scale method was significantly better than that of 1-9 scale method. Combined with the test datum， this experiment established Huangguogan fruit quality index level library. The fruit quality evaluation system was used to evaluate 162 Huangguogan plants， and 36 Huangguogan plants with excellent fruit quality were screened out. In the fruit quality evaluation system， it was more reasonable and accurate to use the 0.618 scale method to construct the judgment matrix.

fruit quality; comprehensive evaluation; analytic hierarchy process; index level library; Huangguogan

浙江农业学报ActaAgriculturaeZhejiangensis， 2017，29(12): 2038-2050

http://www.zjnyxb.cn

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10.3969/j.issn.1004-1524.2017.12.12

2017-04-28

四川省科技支撑计划项目(211NZ0034)；四川省科技厅基金项目(10ZC1454)；四川农业大学研究生社会实践与科技服务团项目(ACT201304)

叶霜(1992—)，女，重庆人，硕士研究生，研究方向为柑橘栽培生理与技术。E-mail: ysys678123@163.com

*通信作者，汪志辉，E-mail: wangzhihui318@126.com

S666.1

A

1004-1524(2017)12-2038-13

(责任编辑侯春晓)