环塔盆地不同山葡萄品种果实品质间的差异

潘越 蒋腾 王旭 王季姣 马勇 虎海防 王宝庆 孙刚

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

基金项目：新疆维吾尔自治区林果种质资源创新项目（LGXY202107）；新疆维吾尔自治区重点研发项目（2020B01003-1）。

第一作者：潘  越，男，硕士，助理研究员，从事葡萄栽培及遗传育种研究。E-mail：18690187637@163.com

通信作者：孙  刚，男，硕士，高级工程师，主要从事园林绿化规划设计研究。E-mail：292690111@qq.com

摘  要  为山葡萄在环塔盆地生态区域的选育、推广应用提供科学理论依据，建立8个新疆山葡萄果实综合评价体系。以2019-2021年田间表现良好的山葡萄‘北冰红‘双红‘左优红‘雪兰红‘双丰‘北国红‘左山1和‘左山2为试材，测量果实23项外观及理化品质指标，按照测量结果进行描述性统计和主成分分析，根据综合得分进行排名。结果表明，23项果实品质指标变异程度不同，其中白藜芦醇、果形指数、Zn含量和花色苷变异程度较大，超过50%；果穗质量、原花青素、固酸比和Fe含量变异程度一般，为30%～50%；其他果实品质指标变异程度较小（<30%）。因子分析提取出6个特征根>1的公因子，累计方差贡献率达  97.839%，公因子PC1贡献率达22.154%，主要由pH、果实纵径、横径、单果质量、单果体积和果穗质量决定，主要反映果实外观品质；公因子PC2贡献率达20.987%，由可溶性固形物、总糖、糖酸比、固酸比和Mn含量5个因子决定，主要反映果汁的糖度；公因子PC3贡献率为19.820%，由Ca、Mg和Cu含量3个因子决定，主要反映矿质元素含量。公因子PC4贡献率为19.117%，由花色苷、总酸和果形指数3个因子决定，主要反映果汁色泽、酸度和果实形状；公因子PC5贡献率为8.293%，由原花青素和总黄酮2个因子决定，主要反映果实的营养状况；公因子PC6贡献率为7.467%，由白藜芦醇和Zn含量2个因子决定，主要反映白藜芦醇和Zn含量的高低情况。山葡萄果实品质综合得分排序由高到低依次是：‘北冰红‘左优红‘雪兰红‘左山2‘北国红‘双丰‘双红‘左山1。

关键词  山葡萄；主成分分析；外观品质；理化品质；综合评价

山葡萄是葡萄属中最抗寒的一个种，枝蔓能耐-40 ℃的低温，根系能耐-14～-16 ℃低温，具备生长期短，抗寒能力极强的特点［1］。新疆地处北纬41～46°酿酒葡萄黄金种植带，光照充裕，空气干燥，大气透明度高，昼夜温差大，十分有利于糖分积累，且降雨量少，病虫害不易发生［2］。近年来，新疆“十四五”葡萄酒产业成为自治区十四五期间构建现代化产业体系的十大产业之一，发展前景良好，然而，受地理环境因素影响，大多种植在荒滩戈壁，土壤保墒、保温能力不足，同时埋土用工成本的逐年递增，果农种植热情受到影响［2-3］。基于此，引进并筛选品质优良且抗寒能力强的酿酒葡萄品种已成为新疆特色林果业可持续发展亟需解决的问题。

目前，国内围绕山葡萄开展的研究多集中于逆境生理［4-6］、种质资源评价［7］、营养成分［8-10］、葡萄酒理化评定［11-12］和基因分子［13-14］等方面，对山葡萄果实品质评价的研究较少。刘欢等［15］对吉林省通化市主栽的4个山葡萄品种品质指标评价时发现，果实品质中的单果质量、总糖、有机酸、花色苷、总酚、Zn、Mn、Fe、Ca含量等指标达到显著差异，而果实体积、果形指数、Cu、Mg含量差异不显著。涂正顺等［16］以吉林地区的代表山葡萄品种‘双优‘双红和‘左优红为研究对象，对果实的香气成分进行检测发现，3个品种分别含有45、47和48种香气物质，主要香气成分以乙酸乙酯、己酸乙酯和橙花醇乙酸酯等为主。但是，基于新疆地区山葡萄果实品质性状的研究鲜见报道。

不同品种的山葡萄风味口感差异较大，‘北冰红穗形紧实、单果较大；‘双红矿物质元素丰富，果汁颜色深。本研究以2019-2021年田间长势良好的8个山葡萄品种为试材，测定果实外观和理化品质两个层面23项指标，基于主成分分析，以期找到影响果实品质的关键因子，综合评价山葡萄果实品质的优劣，为山葡萄在新疆环塔盆地的推广及高效种植提供参考。

1  材料与方法

1.1  样地概况

采样点位于新疆阿克苏地区新疆林科院佳木国家重点林木良种基地，基地海拔1 103.8 m，地下水埋深2.8～3.3 m；属暖温带干旱气候，昼夜温差大；年均降水量不足100 mm； 年均气温   10.1 ℃，历史极端低温-27.4 ℃ ，近3 a（2019-2021年）最低气温-18 ℃，年均日照时数2 747.7 h， ≥10 ℃ 积温2 916.8～3 198. 6 ℃ ，无霜期205～219 d。

1.2  主要仪器设备与试剂

Mitutoyo游标卡尺（量程0～150 mm，精度0.02 mm），日本三丰公司；AE323C千分之一天平，奥豪斯仪器（上海）有限公司；FW80-1型粉碎机，天津市泰斯特仪器有限公司；877 Titrino plus电位滴定仪，瑞士万通公司；UV2600紫外分光光度计，日本岛津公司；2695高效液相色谱仪，美国Waters公司；900T PE原子吸收光谱仪，美国Perkin Elmer公司。

氯化铝、硫酸铜、硫酸铵、碳酸钠、氢氧化钠、双氧水、四水合酒石酸钾钠，天津市博迪化工有限公司；葡萄糖、蒽酮、邻苯二甲酸氢钾、酚酞指示剂，上海谱振生物科技有限公司；s酸铵、草酸、偏磷酸-醋酸，国药集团化学试剂有限公司，以上试剂均为分析纯。

1.3  方法

1.3.1  果实样品采集与处理  8 个山葡萄品种分别为：‘北冰红‘双红‘左优红‘雪兰红‘双丰‘北国红‘左山1‘左山2，树龄4 a，南北行向，株行距为 1 m×3.5 m，单臂篱架，田间正常肥水管理。经2020-2021 年不下架自然越冬，于2021 年10 月20 日（果实成熟期）采样，每个品种随机挑选10株山葡萄，摘取阴面和阳面上、中、下部各一穗，保证所取山葡萄穗形整齐一致、无病虫害，混合后即刻测量外观品质性状；其余山葡萄带回实验室，随机摘取600 粒果实，带皮压榨成汁，并用纱布过滤保存。

1.3.2  山葡萄外观指标测定  果径及果形指数：每个品种随机选取成熟度一致的45 粒山葡萄，采用游标卡尺测量果实的纵径、横径，计算其平均值，结果以mm显示；果形指数=果实纵径/果实横径。

果穗质量、单果质量、单果体积和密度：每一品种随机选取3 穗山葡萄，用千分之一天平称量果穗质量，取其平均值，结果以克表示；随机选取45 粒山葡萄，称量后取平均值，单果质量以g表示；称质量后的山葡萄，用排水法分别测量体积，结果取平均值，以毫升表示。

1.3.3  山葡萄理化指标测定  总糖根据GB/T15038-2006测定；总酸根据GB/T12456-2008测定；糖酸比=总糖/总酸；可溶性固形物根据GB/T12295-1990测定；固酸比=可溶性固形物/总酸；pH测定采用酸度计法［17］；总酚、总花色苷和白藜芦醇测定采用HPLC液相色谱法［18］；总黄酮含量测定采用芦丁比色法［19］；原花青素含量采用分光光度计测定；各类矿质元素采用原子吸收光谱仪测定［20］。

1.4  数据处理与分析

采用Excel 2010进行数据整理，SPSS 21.0进行方差分析［20］、描述性分析［21］和主成分分析［20-22］。

2  结果与分析

2.1  山葡萄品质描述性分析

由表1可知，8个山葡萄品种，可溶性固形物、总黄酮、pH、总酸、总糖、总酚、Ca、Mg、Mn、Cu、果实纵径、横径、单果质量、单果体积、糖酸比的变异系数分别是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%，变异程度较小。果形指数越接近于1，果实越接近正圆，反之则接近于扁圆，8个山葡萄品种的果形指数变异系数较大，与山葡萄果形差异较大有关。其他8项指标变异程度较大，白藜芦醇含量变异系数达到  106.69%，主要是‘北国红白藜芦醇含量较高，使得整体变化浮动范围较大。比较均值和中位数发现，除白藜芦醇、花色苷含量和果形指数外，其他品质指标平均值均接近中位数，说明该类指标的离群点较少，试验所选的山葡萄品种各指标测定值均在可接受范围内。

2.2  主成分分析

在对山葡萄进行综合评价前，考虑各品质指标的数量纲不一致，其中外观品质指标（果实纵径、果实横径、单果质量、单果体积、果穗质量）、理化品质指标（可溶性固形物、白藜芦醇、原花青素、总黄酮、总糖、总酚、钙、镁、铁、锰、锌、铜元素）均为值越大，品质越好；总酸值越小越好；果形指数、糖酸比、固酸比为越接近1越好；pH为3.0～3.6最佳［23］。为此，在进行主成分分析前，采用隶属函数法对品质指标进行标准化处理（表2）。

主成分分析是将多项复杂指标简化为少数综合指标的统计学方法［21］，在保证原始信息损失少且减少变量数目的前提下，采用少数变量反映原始信息［22］，设X=（X1，X2，…，Xn），设n为随机向量，它的线性关系式如下：

PC1=a′1X=a11X1+a21X2+…+ap1Xp

PC2=a′2X=a12X1+a22X2+…+ap2Xp

…………………………………

PCp=a′pX=a1pX1+a2pX2+…+appXp

将PC1代替原来p个变量X1，X2，…，Xp，PC1会尽可能多地反映原始变量的信息，如若PC1不足以反映原始的绝大多数信息，则考虑引入PC2，据此类推。主成分分析成分个数m需依据各个成分的累计方差贡献率最终确定。

方差累计贡献率=∑mk=1λk/∑pi=1λi

式中，λ为各成分所对应的特征值；k为选定的成分数；i为全部成分数。

由表3可知，从23 项果实品质指标中提取出6 个特征根> 1的成分，累计贡献率达97.839%，综合山葡萄的绝大部分信息，为避免PC5和PC6对综合评价带来干扰，为此选用PC1～PC4进行因子分析。

成分矩阵经8次迭代后收敛取得旋转成分矩阵（表4），PC1综合了pH、果实纵径、果实横径、单果质量、单果体积和果穗质量的信息，其中果实纵径、果实横径、单果质量、单果体积和果穗质量在第一成分上呈正向分布，pH呈负向分布，即PC1越大，单果质量越大、穗质量越大，pH越低，PC1可命名为外观品质因子。第二成分PC2主要综合可溶性固形物、总糖、糖酸比、固酸比和Mn含量的信息，上述指标均呈正向分布，PC2命名为甜度因子。第三成分PC3主要综合Ca、Mg和Cu含量的信息，上述指标均呈正向分布，为此PC3命名为矿质元素因子。第四主成分PC4包含花色苷、总酸和果形指数3 项指标，其中花色苷和果形指数呈负向分布，总酸呈正向分布，即PC4越大，总酸和花色苷含量越低，果实越接近于扁圆。第五主成分PC5包含原花青素和总黄酮2 项指标，均呈正向分布，可命名为营养因子。第六主成分PC6仅包含白藜芦醇和Zn含量2 项指标，前者呈负向分布，后者呈正向分布。

2.3  山葡萄果实品质的公因子得分及综合评价

将旋转载荷矩阵除以相对应主成分的特征根，即可得出得分矩阵，再对得分矩阵的载荷值开算数平方根，即可得出每组指标相对应的载荷系数，将载荷系数与标准化后的数据作乘，可得出每组主成分的算数表达式：

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

用特征根除以各个主成分的特征根之和，得出山葡萄果实综合评价函数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分别为6个主成分的特征根。

表 5 结果表明，山葡萄果实品质指标排名前3的分别是‘北冰红‘左优红和‘雪兰红，其中‘北冰红分别在PC1和PC4两个主成分排名第 1，而在PC3、PC5和PC6上排名靠后，说明其优势主要表现在果实最接近正圆，产量最高且单果体积最大，糖酸比和固酸比较高，而矿质元素、总黄酮和原花青素含量较低，属于商品率高、丰产、糖酸比较高，但营养价值较低的类型，综合排名第 1；‘左优红综合在PC1、PC2和PC3排名位居前列，其主要优势体现在可溶性固形物、总糖、原花青素和花色苷含量较高，缺点在于花期落花落果严重，生产上宜通过提高栽培手段以增加产量；‘雪兰红在PC1、PC2和PC4上排名靠前，果实可溶性固形物、总糖含量较高，总酸含量较低，果形匀称，但原花青素、白藜芦醇等营养物质含量较低，果汁颜色较浅；‘左山2矿质元素极为丰富，原花青素含量高，适合与其他品种混酿，以增加风味和保健功效；‘北国红综合排名第5，优势在于糖酸比、固酸比高，但果个较小、产量较低，只适宜酿造冰酒；‘双红排名第7，‘左山1排名第8，分列最后两位，产量、糖酸比和固酸比均较低，优势在于花色苷含量较高，作为优质葡萄酒原料风味欠佳。

3  讨论与结论

本试验采用隶属函数法，按照直立越冬方式，对8 个山葡萄品种的23 项果实品质指标进行了标准化处理，基于主成分分析对原始信息进行压缩，提取出6 个可以代替原始信息的公因子，累计方差贡献率达97.839%，公因子间相互独立，避免重复信息对最终排序所造成的干扰。综合看来，‘北冰红得分最高，兼具口感风味优和丰产性强的特点，可用作开发特色山葡萄加工制品；‘左优红和‘雪兰红次之，矿质元素、总糖含量较高，风味独特，口感偏甜，既适合作为陈酿型干红葡萄酒原料，还适合酿造优质冰葡萄酒；‘双红和‘左山1排名最后，花色苷含量丰富，果汁颜色极深，与其他品种混酿时作为抗氧化剂和增色剂。

在主成分评价前，考虑到果实品质指标的数量纲不一致，为此采用数学方法对果品指标结果标准化处理。果树学果实评价常见方法多集中在感觉评定［23］、方差分析［24-25］、层次分析［26-27］等，这类评价方法受主观因素干扰，评价结果往往具有主观性、片面性及不确定性。付宝春等［28］对玉簪的耐旱性评价时，通过隶属函数法对评价对象加权平均求和，根据得分高低综合排序。王益民等［29］根据归一化标准差法和零均值法对枸杞的营养成分数据结果进行转化。在果品分析时，部分指标对综合评价结果有负影响，为此在标准化时应充分考虑这些因素，采用隶属函数法对数据进行科学转化，可兼顾综合评价结果有正、负双方面指标，使得评价结果更为客观合理。

本研究对指标正、负相关性的定义依据品种特性和选育目标而定，对指标的衡量标准亦不尽相同。穗形整齐紧致、单果体积大是山葡萄外观品质评价的首要目标，也是确保果农收益的重要前提。糖分对葡萄酒的风味、色泽具有重要影响，同时也是葡萄酒精发酵的基质［30］，含糖量越高，葡萄酒品质越好［31］。果实营养成分越高越好，包括白藜芦醇、原花青素、花色苷、可溶性固形物、总黄酮、总酚和矿质元素，医药保健价值很高，此外，总酚、花色苷和矿质元素含量越高，葡萄酒风味越佳，酿造出的葡萄酒更加浓郁醇厚，馥香爽口。pH控制在3.0～3.6，超出这一范围会导致葡萄酒酸涩平淡，还会增加酿造工艺的难度［32］。果形以近圆形为准，果形指数越接近1越好。

选育高糖、低酸、营养价值高的山葡萄品种，是业界同行的共同目标［33］。本研究中的8 个山葡萄品种均来自东北地区，在隶属函数法统一数量纲的基础上进行主成分分析，得出影响山葡萄果实品质综合评价的关键因子是：单果质量、可溶性固形物、总糖、矿质元素含量、花色苷。最后按照各主成分的权重进行评分，有利于区别各品种间的差异，在生产中结合不同品种的优势，有选择性地推广发展。

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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

（责任编辑：顾玉兰  Responsible editor：GU Yulan）