不同产区纽荷尔脐橙橘园果实综合品质评价与适宜区域筛选

陈志敏，陈晓林，谭振华，陈兆星，谌丹丹，马岩岩，郑永强，易时来，吕强，谢让金

不同产区纽荷尔脐橙橘园果实综合品质评价与适宜区域筛选

陈志敏1，陈晓林1，谭振华2，陈兆星3，谌丹丹4，马岩岩1，郑永强1，易时来1，吕强1，谢让金1

1西南大学/中国农业科学院柑桔研究所/国家柑橘工程技术研究中心/国家数字种植业（柑橘）创新分中心，重庆 400712；2湘南脐橙综合试验站，湖南宜章 424200；3赣州市柑桔科学研究所，江西赣州 341000；4宜昌市农业科学研究院，湖北宜昌 443000

【目的】建立我国不同纽荷尔脐橙产区果实品质综合评价模型，阐明不同产区果实品质综合等级和对应的气象特征，为我国柑橘生态环境适应性和品种适地栽培提供一定的参考依据。【方法】于我国不同生态环境的23个纽荷尔脐橙果园，通过测定果实外观、内在品质指标，运用相关分析、主成分分析及聚类分析筛选出核心指标，分别结合层次分析法、主成分权重法及模糊综合评价建立果实品质综合评价算法模型，结合感官品质评价确定最佳算法模型和果实等级划分阈值，并对算法模型进行验证，同时探明不同产区纽荷尔脐橙果实品质综合等级和对应生态因子特征。【结果】23个纽荷尔脐橙果园的果实综合品质表现出明显的区域特征，赣南、湘南可溶性固形物及固酸比高；湘西、长江中上游外观综合色泽好、可滴定酸高。各品质指标间呈不同程度相关，主成分分析结合聚类分析筛选出5个核心指标为综合色泽指数、单果重、可溶性固形物、固酸比、维生素C含量；同时，筛选出与感官品质指数拟合度最佳的果实品质综合评价模型为层次分析法模型：Y（综合值）= 0.06×综合色泽指数+0.26×单果重+0.16×可溶性固形物含量+0.42×固酸比+0.11×维生素C含量（标准化值）。利用上述模型将不同产区纽荷尔脐橙果园果实品质综合指标进行排序，确定等级划分阈值：≥0.60为一等果园，主要集中于赣南、湘南及粤东区域，具有活动积温、有效积温、日照时数及地表温度最高的特征；0.45—0.60为二等果园，主要集中在桂北、闽西，表现为热量积累和降雨量较高的特征；0.30—0.45为三等果园，主要包含湘西及长江中上游区域，具备降雨量和热量积累都偏少的特征；<0.30为四等果园，主要分布在浙南，拥有降雨量最多的特征。【结论】通过主成分分析进行柑橘果实品质综合核心指标筛选，结合各主成分特征值实现判断矩阵自动赋值，构建的纽荷尔脐橙果实综合评价层次分析法模型效果最佳，且不同等级的果园生态因子差异明显。上述结果为构建基于不同生态环境柑橘品种适应性的“适地适栽”决策系统研发提供了算法和数据支持。

纽荷尔脐橙；果实品质；综合评价；环境适应性

0 引言

【研究意义】2008年，农业部修编发布《柑橘优势区域布局规划（2008—2015年）》，对区域柑橘布局、主栽品种、市场定位和产品结构等做出调整和规划，确定长江中上游、赣南—湘南—桂北、浙—闽—粤、鄂西—湘西4条柑橘优势带，以及南丰蜜橘基地、岭南晚熟宽皮柑橘基地、云南特早熟柑橘基地、丹江口区柑橘北缘基地、云南和四川柠檬基地等一批特色柑橘基地。然而，盲目引种现象在不同优势带依然普遍存在，由于栽培管理和立地条件不同，同一个品种在不同优势带的果实品质参差不齐[1]。根据柑橘品种生长发育特性实现适地省力化优质高效栽培，对现阶段柑橘产业健康可持续发展具有重要的意义。为此，2021年，农业农村部印发了《“十四五”全国种植业发展规划》，着力构建高品质、多样化和周年均衡供应的生产体系，明确提出长江中上游、赣南—湘南—桂北、浙—闽—粤、鄂西—湘西及西江流域5条柑橘优势带差异化发展策略。柑橘果实品质各因子间相互影响，共同决定了果实的外观与内质[2]，而果实品质综合评价是实现“适地适栽”的重要环节。2018年9月，中共中央、国务院印发《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》，其中“发展智慧农业，建立农业农村大数据体系，推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合”是推动乡村振兴的重要措施[3]。因此，通过不同生态环境柑橘产区的气象及果品数据，建立果实品质综合评价模型，找出不同等级柑橘产区对应的生态环境特征，有利于实现“适地适栽”和提高柑橘产业经济效益及生态效益。【前人研究进展】近年来，李勋兰等[4]和曲学燕等[5]利用因子分析法对重庆江津、陕西汉中多个柑橘品种的果实品质进行了综合评价；唐帅等[6]对湖南省各产区30个冰糖橙品系建立果实品质综合评价量化模型，实现了对品质进行排名；上述研究为果实综合评价提供了一定指导，但模型构建仅采用一种方法，且未探讨果实品质与生态环境因子的关系。张印平等[7-8]探讨了柑橘物候期与气象因子的关系；陈凯等[9]、谢远玉等等[10]、高阳华等[11]、张成学等[12]、彭良志等[13]研究了气象条件对柑橘生长、果实膨大速度的影响；另外，龙余良等[14]利用赣南脐橙抽样果品数据和气象资料探讨了赣南脐橙气候品质的认证标准；柏建等[15]、林正雨等[16]对四川盆地夏橙立体气候适应性区划和四川柑橘适宜分布进行了研究，但上述研究仅限于部分区域，无法对全国的生态环境适应性做出评价。2005年，鲍江峰[17]对全国区域内纽荷尔脐橙做了相关研究，但未与消费者满意度进行关联性研究。【本研究切入点】前人通过主成分分析法可对不同主成分因子的贡献排名[18]，运用主成分权重法[19]、层次分析法[20]及模糊综合评价[21]等单一或者组合方法实现部分区域柑橘果实品质综合评价。然而，层次分析方法的因子权重采用人为赋值实现，存在主观意愿，无法满足充分利用数据自动模型完成大数据时代数学建模的任务[22]。因此，迫切需要构建全国柑橘品种生态环境适应性评价算法模型，对实现柑橘品种的“适地适栽”具有重要的指导意义。【拟解决的关键问题】以全国不同生态环境柑橘产区的纽荷尔脐橙为试验材料，运用相关性分析、主成分分析及聚类分析进行果实品质综合评价及核心指标筛选，分别采用层次分析法、主成分权重法及模糊综合评价建立果实品质综合评价模型；与感官品质评价进行比较，确定最佳模型和果实等级划分阈值并进行验证，从而探明不同纽荷尔脐橙产区果实品质综合等级和对应生态因子特征。

1 材料与方法

1.1 试验材料

选择我国5个柑橘优势带23个15—20年生枳壳砧（[L.] Raf.）纽荷尔脐橙（[L.] Osb. cv. Newhall）产区（表1），为避免栽培管理措施和大小年对果实品质的影响，于2019—2020年每个产区选择能代表当地管理水平的3个果园定点连续采集两年数据的平均值，用于果实综合评价算法模型构建；并于2021年随机选取其中7个果园进行模型效果验证。为避免采摘时间对果实品质的影响，依据鲍江峰[17]柑橘果实最佳采收期确定方法，于当地最佳采收期（附表1），在每个产区果园选择树势健壮、树高为2—2.5 m的植株15株，每重复为3株，于树冠外围东、西、南、北、中5个部位随机采摘30个果实，5个重复，合计150个果实。采摘后立即寄往西南大学（中国农业科学院柑桔研究所）用于果实品质分析。

1.2 果实品质指标测定

1.2.1 外观品质 每重复30个果实采用电子分析天平测定单果重；采用游标卡尺测定果实纵径和横径，其果形指数=纵径/横径；采用美能达色差仪CR—10（日本）测定果实外观色泽参数L*（果实亮度值）、a*（红绿色差值）和b*（黄蓝色差值），其果实综合色泽指数CCI=（1000×a*）/（L*×b*）。CCI越小，果实外观着色越好。

1.2.2 内在品质 果实可溶性固形物含量、可滴定酸、维生素C、出汁率和可食率等内在品质指标参考柑橘鲜果检验方法（GB/T 8210—2011）进行检测分析[23]，并计算固酸比（可溶性固形物/可滴定酸）。

1.2.3 感官品质 采用30名消费者对柑橘果实的外观及口感进行评分[24]（表2），按照内质60%、外质40%的权重进行消费者得分指数计算[1]；并对应柑橘品质等级划分表（表3）对柑橘进行等级分类。

1.3 果实品质核心指标筛选

为消除量纲和数量级对纽荷尔脐橙果实品质评价的影响，首先根据公式（1）、（2）将果实品质数据进行标准化处理[25]，然后利用主成分分析、聚类分析结合相关性分析筛选果实品质的核心指标。

式中，1：各指标的初始化值；：各指标实测值；0：理想指标值。品质指标经过初始化后的规律为：原始指标值越接近理想值，其初始化后值越小。其中，1≥0。2：各指标标准化后的结果；1max为各指标初始化值的最大值。

1.4 果实品质评价模型的建立

1.4.1 主成分权重法 根据主成分分析的载荷值和特征值参数，由公式（3）计算各指标在第i主成分的线性组合中的系数（fi），根据公式（4）计算各指标在果实品质综合评价中的初始权重系数（f）[26]：

表1 果园分布表

表2 柑橘外观及口感品质评价尺度详情

表3 柑橘果实综合品质等级划分

式中，Li：该指标在第i主成分上的载荷值，Ei：第i主成分的特征值，m：主成分个数，VCRi：第i主成分的方差贡献率，CVCR：累计方差贡献率。

最后，根据公式（5）计算各果实品质指标在果实品质综合评价算法模型中的归一化系数（fq），建立果实品质综合评价算法模型，并由各指标标准化值与对应的归一化权重系数的乘积累加计算各果园品质综合评价得分。

1.4.2 层次分析法 前人采用由经验丰富的专家根据指标的基本性质和不同指标间的关系运用1—9比例标度法赋值建立判断矩阵，计算各指标权重Wi[27]。本试验依据主成分分析筛选果实品质核心指标，并依据各主成分贡献度排序判断元素间重要程度实现自动赋值（表7），旨在排除人为主观意愿影响。在此基础上，利用MATLAB数学软件求矩阵的最大特征根λmax和权重向量Wi，并根据公式（6）和公式（7）对判断矩阵进行一致性检验，最后利用各指标权重系数与标准化值的乘积累加得到各果园果实综合品质得分。

式中，CI：判断矩阵的一般一致性指标；CR：判断矩阵的随机一致性比率；RI：判断矩阵的平均随机一致性指标（查表可得）[28]。随机一致性比率CR<0.10时，则认为判断矩阵具有较好的一致性。

1.4.3 模糊综合评价法 将不同果园果实品质指标的标准值与同一行向量和做比值，建立评判关系并通过计算各个品质指标的平均值确定权重，建立评判模型，并利用各指标权重系数与标准化值的乘积累加得到各果园综合品质得分[29]。

1.5 果实品质综合最佳评价模型及等级标准确定

利用上述3个综合评价模型分别计算各果园得分指数，与感官品质得分做线性拟合，选择最佳评价模型；并根据果园的感官品质等级，确定该模型果园分级标准。

1.6 气象数据采集

各采样点气象数据来源于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）[30]，主要包括各果园2020—2021两年的8—10月降水、10—12月降水、10—12月昼夜温差、年均降水量、≥10℃活动积温、有效积温、日照时数及地表平均温度等8项指标。

1.7 数据处理

每个果园果实品质指标重复测定5次，每个产区3个果园两年的数据采用Microsoft Excel 2019处理以平均值±标准差表示；采用SPSS 25.0进行Duncan差异显著性检验、相关性分析、聚类分析和主成分分析，采用Matlab进行层次分析法分析，采用Origin 2021进行绘图。

2 结果

2.1 不同产区对橘园纽荷尔脐橙果实品质的影响

2.1.1 外观品质 我国不同产区纽荷尔脐橙果实综合色泽指数（CCI）范围在-35.5—-51.2，其中浙—闽—粤、桂北—赣南—湘南两区域果面呈橙黄色，果实CCI均值分别为-41.6和-42.6，且与四川雷波（-51.2）达到了显著差异；而鄂西—湘西、长江中上游及四川果面呈橙红色，果实CCI均值分别达到-48.1、-48.9和-51.2。不同产区果实横、纵径（FW、FL）均值分别为79.2和83.5 mm，其中浙—闽—粤、桂北—赣南—湘南高于均值，而鄂西—湘西、长江中上游两区域低于均值。果实单果重（PFW）范围在160.0—343.3 g，与果实FW和FL相似，其中浙—闽—粤、桂北—赣南—湘南分别达到273.3和275.4 g, 鄂西—湘西、长江中上游两区域仅分别为248.3和220.0 g。另外，同样是位于桂北—赣南—湘南区域，江西上犹（SY）的FW、FL及PFW均最高，分别为89.6 mm、101.9 mm及343.3 g，而湘南桂阳（GY）均最小，分别为68.8 mm、69.1 mm及160.0 g（表4）。

2.1.2 内在品质 不同产区果园可溶性固形物（TSS）均值为12.7，其中桂北—赣南—湘南、鄂西—湘西和云南均高于均值，分别达到13.3、12.9和12.8；而浙—闽—粤、长江中上游及四川均低于均值，分别为11.8、12.0和12.2；同时，浙江临海（LH）1个果园的果实TSS含量未达到国家标准，仅为10.2。不同产区果实可滴定酸（TA）均值为6.1‰，变化范围4.3‰—8.3‰；其中鄂西—湘西和长江中上游产区高于均值，分别达到7.5‰和6.7‰；而其余4个产区果园的果实TA均值在4.3‰—5.6‰。不同产区果园果实固酸比（TSS/TA）为14.7—35.0，均值21.7，其中四川、云南、桂北—赣南—湘南和浙—闽—粤高于均值，分别为28.0、23.6、24.6和23.1；且上述4个产区的果实TSS/TA显著高于鄂西—湘西（17.3）和长江中上游（18.1）。不同产区果园果实维生素C（Vc）含量均值为55.1 mg/100 mL，变化范围在42.1—65.8 mg/100 mL，且各产区间果实Vc均值没有明显的差异，但浙江临海（LH）、桂北德保（DB）及重庆云阳（YY）的含量低于50.0 mg/100 ml。不同产区果实出汁率（JR）与可食率（ER）表现相似，均值分别为53.5%和72.1%，其中长江中上游和鄂西—湘西区域的果实JR和ER高于均值，而桂北—赣南—湘南及云南低于均值（表5）。

2.1.3 感官评价 由图1可以看出4个等级果园感官评价指数分布差异明显。其中，四川雷波（LB）、江西信丰（XF），江西章贡（ZG）、湖南宜章（YZ）及广东平远（PY1、PY2）等6个一等果园，主要集中于赣南—湘南—桂北、浙—闽—粤产区及四川雷波特色基地；湖南桂阳（GY）、广西恭城（GC）、湖南新宁（XN）、云南建水（JS）、江西上犹（SY）、福建尤溪（YX）、广西富川（FC）、湖南保靖（BJ）等8个二等果园，主要分布于赣南—湘南—桂北、鄂西—湘西产区及云南建水特色基地；重庆北碚（BB）、广西德保（DB）、湖南龙山（LS）、重庆奉节（FJ）、湖北枝江（ZJ）、湖北宜都（YD）、湖北丹江口（DJK）等7个三等果园，主要集中于鄂西—湘西及长江中上游一带；而浙江临海（LH）和重庆云阳（YY）等2个四等果园，分属于浙—闽—粤及长江中上游产区，评价指数显著低于前三等果园。

2.2 果实品质综合核心指标筛选

2.2.1 相关分析 由图2可知，果实CCI与其他指标有一定相关，但均未达到显著水平；果实PFW与FW（0.85）和FL（0.96）呈极显著正相关；而果实TSS/TA主要与FL（0.54）呈显著正相关，与TA（-0.88）、JR（-0.63）和ER（-0.78）呈极显著负相关，表明不同产区纽荷尔脐橙果实成熟度主要通过降酸促进果实成熟，但果实成熟度过高则不利于出汁率和可食率的提高。由此可见，不同果园果实品质的各指标间存在不同程度的相关性，说明多项指标间存在信息重叠，若进行综合评价必须剔除评价指标间的信息重复，避免结果出现偏差[6]。

2.2.2 主成分分析 对不同产区纽荷尔脐橙橘园果实品质指标进行主成分分析，因子负荷矩阵见表6，以特征值大于1.0的原则提取各主成分，累计贡献率为93.09%，可代表原始数据的大部分信息。其中，第一主成分包含原始信息量的32.95%，其大小主要由TA、TSS/TA、JR、ER决定，这些指标影响果实的内在品质，可称为果实内在品质决定因子；第二主成分包含原始信息的27.59%，主要由FW、FL及PFW决定，称为果实大小决定因子；第三、第四和第五主成分分别为TSS、CCI和Vc，分别包含原始信息的11.94%、10.39%和10.22%，并分别定义为果实甜度决定因子、果皮色泽度决定因子和抗氧化决定因子。

表4 不同产区纽荷尔脐橙橘园果实外观品质

CCI：综合色泽指数；FL：纵径；FW：横径；PFW：单果重。不同小写字母表示不同果园间差异显著(＜0.05)。下同

CCI: Comprehensive color index; FL: Fruit length; FW: Fruit width; PFW: Fruit weight. Different lowercase indicate the different production area were significantly different (＜0.05). The same as below

结合相关性分析，第一主成分中TSS/TA与其余3个指标都显著相关，因此选择TSS/TA代表果实内在品质；在第二主成分中PFW更能客观反映果实大小，将该指标作为第二个成分的代表指标；TSS作为第三个成分的代表指标；第四个主成分CCI在目前水果市场上占有举足轻重的地位[31]，可以最直观地反映果实外观表现，作为第四个代表指标；第五个主成分Vc与另外8项指标都没有明显相关性，作为综合评价指标之一。

表5 不同产区纽荷尔脐橙橘园果实内在品质

TSS：可溶性固形物；TA：可滴定酸；TSS/TA：固酸比；Vc：维生素C；ER：可食率；JR：出汁率。下同

TSS: Total soluble solids; TA: Titratable acid; TSS/TA: Total soluble solids/Titratable acid; Vc: Vitamins C; ER: Edible rate; JR: Juice rate. The same as below

2.2.3 聚类分析 对不同产区纽荷尔脐橙果实品质指标进行组间连接聚类分析（图3），距离为15时上述品质指标分为5类：PFW、TA、FL及FW为一类，JR、ER及CCI聚为一类，TSS、TSS/TA和Vc分别单独聚为一类。上述结果与主成分分析结果一致。因此，本试验选择TSS、PFW、TSS/TA、CCI、Vc为不同产区纽荷尔脐橙果实品质综合评价指标。

图1 感官品质等级分类

红色和蓝色分别代表品质指标的正负相关，*和**分别表示在5%和1%水平显著相关

2.3 果实品质综合评价模型构建

2.3.1 主成分权重法 根据表6的因子负荷矩阵计算指标在不同主成分线性组合中的系数，然后对核心指标的系数进行归一化，得到TSS/TA、PFW、TSS、CCI及Vc上述5个核心指标的权重，建立主成分分析综合评价模型：Y1=0.20×CCI+0.25×PFW+0.12×TSS+0.25×TSS/TA+0.17×Vc（标准化值）。

表6 主成分得分系数、贡献率及代表指标

*表示指标在该主成分中所占比重较大 * indicate the index has a large weight in the principal component

图3 柑橘品质指标聚类分析图

2.3.2 层次分析法 利用主成分特征值判定5个核心指标的重要性，实现自动赋值建立判断矩阵（表7）。检验判断矩阵一致性，得到CI=(5.06-5)/(5-1)=0.01，查询随机一致性标准值m=5时，RI=1.12，CR<0.1，说明判断矩阵该矩阵通过一致性检验，得出各品质指标的权重，建立最终评价模型：Y2=0.06×CCI+0.26×PFW+0.16×TSS+0.42×TSS/TA+0.10×Vc（标准化值）。

2.3.3 模糊综合评价法 将核心指标标准化数据每行相加得到行向量和，再将每个标准值与同一行向量和做比值，建立评判关系。然后将不同品质指标评判值取平均值得到权重系数，建立模糊综合评价模型：Y3=0.23×CCI+0.26×PFW+0.19×TSS+0.12×TSS/TA+ 0.20×Vc（标准化值）。

2.4 果实品质综合最佳模型和等级标准确定

利用3个果实品质综合模型分别计算上述果园的评价指数，并和感官评价指数作回归分析（图4）。根据图中离散程度及回归决定系数（2）来看，层次分析法模型2达到0.82，显著优于主成分权重法（0.55）及模糊综合评价法（0.34）的模型，拟合度较好。同时，根据层次分析法综合模型计算的评价指数与感官品质评价4个等级相对应果园，确定该模型下的果品等级划分阈值：≥0.60为一等果园（最适宜栽培区），0.45—0.60为二等果园（适宜栽培区），0.30—0.45为三等果园（次适宜栽培区），<0.30为四等果园（不适宜栽培区）。

表7 判断矩阵及一致性检验

最大特征值：5.06；RI=1.12；CI=0.01；CR=CI/RI=0.01，该矩阵通过一致性检验

Maximum characteristic value: 5.06; RI=1.12; CI=0.01; CR=CI/RI=0.01<0.1, this matrix passes consistency check

AHP：层次分析法；PCA：主成分权重法；FCA：模糊综合评价法

2.5 模型验证

2021年随机选择7个纽荷尔脐橙橘园进行果实品质测定，开展基于层次分析法的果实综合品质评价模型中果园等级划分效果验证（表8）。结果表明，与2019—2020年度果园等级划分结果相比，2021年四川雷波（LB）、江西章贡（ZG）、湖北秭归（ZG）、广西恭城（GC）、江西上犹（SY）、湖北丹江口（DJK）和重庆云阳（YY）果园等级划分完全一致；仅广东平远（PY）2019—2020年度果园综合评价指数为0.61，属于一等果园（最适宜栽培区），2021年略低（0.58），属于二等果园（适宜栽培区），年际间存在略微差异。该结果表明本研究建立的层次分析法综合评价模型年际间果园等级划分一致率可达85.7%，可用于纽荷尔脐橙适宜种植区域的评价。

表8 不同年份AHP评价模型验证

2.6 不同等级果园的气象分析

上述果园共收集22份气象数据。其中，平远县两个果园因地理位置较近，只收集了一份气象，包含8—10月降水（PRE8-10）、10—12月降水（PRE10-12）、10—12月昼夜温差（DTR10-12）、年均降雨量（APRE）、≥10℃活动积温（AAT）、有效积温（EAT）、年日照时数（SSD）及地表平均温度（LST）等8项指标，其中8—10月为果实膨大高峰期，10—12月为果实成熟期[32]，这两个时期对果实品质形成具有至关重要的作用，气象分布概况如图5所示。

不同等级果园生态因子方面呈现规律性特征（图5）。其中，江西信丰（XF）、江西章贡（ZG）、湖南宜章（YZ）、四川雷波（LB）、广东平远（PY）为一等果园（红色标注），在SSD、AAT、EAT和LST等温度、光照方面都聚集在提琴图最上部（图5-B—D），但PRE8-10处于提琴图最下部，而PRE10-12居于提琴图中部（图5-a）；除四川雷波（LB）外，其余AAT均达到7 000 ℃，SSD和LST分别约1 400 h和20 ℃，APRE平均值为（1 195.7±121.1）mm，PRE8-10最低，均值为（185.9±36.7）mm。二等果园（橙色标注），在SSD、AAT、EAT和LST等温度、光照方面略低于一等果园，均值分别为（1 326.7±91.4）h、（6 903.3±622.1）℃、（3 630.1±424.3）℃、（18.4±1.4）℃，PRE8-10处于一等果园和三等果园之间，均值为（354.2±72.99）mm；其中广西富川（FC）和云南建水（JS）AAT、EAT和LST等温度指标更接近于一等果园，但广西富川（FC）APRE明显偏多，云南建水（JS）PRE8-10较多。三等果园（黄色标注）除广西德保（DB）外，基本集中在长江中上游，气象表现相似，在SSD、AAT、EAT和LST等温度和光照方面都聚集在提琴图下部。四等果园（绿色标注）浙江临海（LH）明显APRE最多，而重庆云阳（YY）气象表现接近于三等果园。同时，4个等级果园在DTR10-12没有明显差异（图5-D）。上述结果表明，一等和二等果园需具备较高的AAT、EAT、SSD及LST等特征，但三等和四等果园过多的APRE（尤其是PRE8-10）不利于果实综合品质的提高。

PRE8-10：8—10月降水量；PRE10-12：10—12月降水量；APRE：年均降雨量；SSD：年日照时数；AAT：年活动积温；EAT：年有效积温；DTR10-12：10—12月昼夜温差；LST：地表温度

3 讨论

我国柑橘种植面积在1983—2019年间增长了7.5倍，达到262万公顷。因此，各柑橘产区引种现象比较普遍，对柑橘产区品种结构优化、品牌提升、良种率提高有重大作用，这种趋势还在持续，但存在品种滥引、无序发展现象[33]。适宜的气候对柑橘果树的生长十分重要，只有适地适栽才能种植出品相好、味道美的柑橘[1-2]。

3.1 不同产区果园品质综合评价

荆佳伊等[34]研究表明柑橘果实最佳采收期随着收获时间的延后，TA降低，TSS/TA增大，但JR和ER一致降低，本研究也表明果实主要通过降酸促进成熟，但果实成熟度过高不利于出汁率和可食率提高；同时，不同产区果实品质各指标间存在不同程度的相关性，若直接利用所有指标对柑橘果实品质进行评价会因指标信息的重复而使评价结果不准确[35]，无法直接比较不同样品之间的优劣。因此，本试验利用主成分分析、聚类分析对果实品质指标进行综合分析，筛选出5个核心指标（CCI、PFW、TSS、TSS/TA及Vc），涵盖了果实外观品质和内在口感，简化了前人筛选的柑橘评价指标[17]。同时，本试验以消费者感官品质指数[36]为基础，构建的层次分析法模型2达到0.82，显著优于主成分权重法（0.55）及模糊综合评价法（0.34）的模型，拟合度较好。在此基础上，利用该模型将不同纽荷尔脐橙果园果实品质综合指标进行排序，确定了等级划分阈值。同时，该建模方法还结合了各主成分特征值来实现判断矩阵的自动赋值，从而确定不同因素对果实品质的影响权重，可以很大程度上消除人为因素及不同数据表现上的差异，避免了层次分析法在一致性有效范围内构造不同的判断矩阵而得出不同结果的弊端[37]，不仅简化了品质评价工作，而且层次分析模型客观评价反映了果品的理化状态特征，保留了果实品质指标大量的信息，得到的评价结果更加客观、科学、合理；2021年采用的7个果园数据也验证了本研究建立的综合评价方法可用于橘园果实综合品质评价和适宜种植区域筛选。

3.2 不同等级果园气象综合分析

本研究结果表明，不同产区纽荷尔脐橙果实外观内质均表现出明显的区域特征，并与产区生态因子高度相关。一等果园即纽荷尔脐橙最适宜栽培区主要分布在赣南、湘南及粤东一带，具有活动积温、有效积温、日照时数及地表温度高，8—10月降雨量少的特征，有利于可溶性固形物和固酸比的提高，这与刘英才[38]、李金强等[39]果实膨大期适当保持柑橘园土壤干燥，可以提高糖度和含酸量，有利于增进果实品质的结论一致；另外，广东省梅州市平远县为一等果园，可能与地处闽粤赣地区三省交界独特的小气候有关，其脐橙果实可溶性固形物含量最高的品质优势明显[40-41]。二等果园即纽荷尔脐橙适宜栽培区主要分布在桂北、闽西区域，其积温、日照时数都略低于一等果园且降雨量略大于一等果园，果实综合品质表现略差于一等果园；其中，桂北产区为纽荷尔脐橙适宜区，而不是最适宜栽培区，该结果与伊华林等[33]将赣南—湘南—桂北优势带调整为赣南—湘南优势带，原桂北产区调整到西江晚熟柑橘优势带的结论相一致。三等果园即次适宜栽培区主要集中在鄂西—湘西及长江中上游区域，呈8—10月果实膨大期降水量多，日照时数显著降低，积温和地表温度低，果实可滴定酸高但着色状况最好，呈现出橙红色的特征，适当留树贮藏保鲜、延迟采收，可达到酸甜适口的风味[42-43]。四等果园有重庆云阳和浙江临海两个果园，浙江临海因降雨量太多，尤其是8—10月降雨量过多而导致TSS极低，未达到国家所规定的标准，这与前期在浙江地区少见纽荷尔脐橙果园相符，但与陈秋夏等[44]研究的与全国脐橙主产地相比，浙江省脐橙可溶性固形物范围12%—15%，品质总体较佳这一结论不相符，后续还需找到更多的浙江纽荷尔脐橙果园进行佐证。而重庆云阳按照气象表现应归类为三等果园，但品质表现比长江中上游果园差，证明除了气象因子，还有其他因素影响柑橘果实品质[45]。另外，四川省雷波县（LB）具有特殊的区域小气候，划为一等果园，10—12月降水量少，有利于TSS和TSS/TA的提高，与四川宁南县等川南地区5— 9月降雨丰富且均匀，10—11月降雨量少而成为脐橙生产适宜区[16]一致。

需要说明的是，本试验通过大范围的采样证明不同等级果园存在果实产量、品质和生态因子差异，且果农管理水平存在差异。总体而言，鄂西—湘西、桂北—赣南—湘南和浙—闽—粤产业带纽荷尔脐橙橘园平均产量较高，分别达到2 623.70、2 523.29和2 095.41 kg/667 m2；而长江中上游产业带橘园平均产量表现欠佳，仅为1 556.38 kg/667 m2（附表1），该结果与倪超等[46]、杨辉等[47]研究的柑橘产量与气温和日照时数呈正相关相符合；另外，广西德保（DB）与二等果园气象条件相近，果园产量达到2 450.12 kg/667 m2，但果实综合品质评价仅为三等果园，可能与该果园速效磷达到最适值的两倍多以及未投入人力、物力来进行精细的栽培管理有关；而江西上犹（SY）、重庆云阳（YY）产区果园产量分别达到1 954.12和1 500.63 kg/667 m2，符合凌丽俐等[48]提出的纽荷尔脐橙高产标准1 400—2 100 kg/667 m2，但果实综合品质评价等级未达到相近气象等级果园，可能与江西上犹土壤有机质、碱解氮含量、速效磷、速效钾及钙镁含量都处于极缺状况，重庆云阳的速效钾极缺有关；湖南桂阳（GY）产区果园产量达到3 253.38 kg/667 m2，但果实综合品质未达到一等果园，其土壤营养检测结果未见异样，可能与该农户果园挂果量过多而导致单果重很小有关。因此，果实综合品质也受土壤营养状况和栽培管理措施影响[49-50]，但果园气候条件的影响尤为重要，这与周贝贝等[51]研究的土壤养分和气象因子对果实品质影响的模型效应权重相符合。另外，免费开源的气象资料有限，未能完全找出影响品质提升的全气象因素，对于精确的气象因子及果实品质的关系及对应的模型建立有待进一步深入研究。

4 结论

本试验通过田间采样，定量分析了我国不同产区纽荷尔脐橙果实综合品质评价特征，探讨通过主成分分析实现果实综合品质核心指标筛选，结合各主成分特征值实现判断矩阵自动赋值，构建的纽荷尔脐橙果实品质的层次分析法综合评价算法模型效果最佳，且年际间一致率可达85.7%；同时，解析了不同产区果实品质综合等级和对应的气象特征，为柑橘品质与生态因子的进一步研究奠定了基础，可以为更好地了解纽荷尔脐橙生态环境适应性，做到适地适栽，避免消耗一些无谓的人力物力，从而进一步提高柑橘产业经济效益和生态效益提供参考。

致谢：在此特别感谢桂中南柑橘试验站陈香玲团队、桂北柑橘综合试验站陈传武团队、三峡库区脐橙综合试验站曹立新团队、丹江口柑橘综合试验站郭元成团队、湘西南柑橘综合实验唐俊团队、湘西椪柑综合试验站彭际淼团队、怀化柑橘综合试验站龙立长团队、永春芦柑综合试验站尤有利团队及云南极早熟柑橘综合试验站施云庭团队等在纽荷尔橘园选择和样品采集过程中提供的所有帮助。

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Comprehensive Fruit Quality Evaluation and Suitable Areas Selection of Newhall Navel Orange in China

1National Engineering Research Center for Citrus Technology, National Digital Planting (Citrus) Innovation Sub-Center, Citrus Research Institute, Southwest University-Chinese Academy of Agricultural Sciences, Chongqing 400712;2Comprehensive Experimental Station of Norval Sweet Orange in Xiangnan, Yizhang 424200, Hunan;3Ganzhou Citrus Research Institute, Ganzhou 341000, Jiangxi;4YiChang Academy of Agricultural Science, Yichang 443000, Hubei

【Objective】This study aimed to establish a comprehensive evaluation model in fruit quality, clarify the comprehensive grade of fruit quality and their corresponding meteorological characteristics from different Newhall Navel orange ([L.] Osb. cv. Newhall) orchards in China, so as to provide a reference for the ecological environment adaptability and suitable planting.【Method】Twenty three Newhall orchards in different ecological environments of China were selected to measure fruit external and internal quality indicators. Correlation analysis, principal component analysis and cluster analysis were used to identify the core indicators, and the comprehensive evaluation models of fruit quality were established by analytic hierarchy process (AHP), principal component analysis (PCA) and fuzzy comprehensive appraisal (FCA), respectively. The optimal algorithm model and fruit grade classification threshold were determined and verified with sensory quality evaluation. Meanwhile, the comprehensive quality grades and the characteristics of corresponding ecological factors of Newhall navel orange fruit from different producing areas were explored. 【Result】The fruit comprehensive quality of 23 Newhall orchards showed obvious regional characteristics. The fruit in southern Jiangxi and southern Hunan had higher total soluble solid and solid acid ratio, while the fruit in western Hunan and the upper and middle reaches of the Yangtze River had better fruit external color indexes and higher titratable acid. The quality indexes were correlated to varying degrees. Five core indexes were selected by principal component analysis combined with cluster analysis, including comprehensive color index, fruit weight, soluble solids, solid acid ratio, and vitamin C content. At the same time, AHP model was determined as the comprehensive evaluation model of fruit quality with the best fitting degree of sensory quality index: Y (comprehensive value) = 0.06× comprehensive color index + 0.26× single fruit weight +0.16× soluble solid content +0.42× solid acid ratio +0.11× vitamin C content (standardized value). The comprehensive fruit quality indicators of different Newhall orchards were ranked, and the classification threshold was determined as follows: ≥0.60 was the first-class orchards, mainly concentrated in southern Jiangxi, southern Hunan and eastern Guangdong, with active accumulated temperature, effective accumulated temperature, maximum sunshine hours and surface temperature; 0.45-0.60 was the second-class orchards, mainly concentrated in northern Guangxi and western Fujian, characterized by higher temperature accumulation and rainfall; 0.30-0.45 was the third-class orchards, mainly concentrated in western Hunan and the middle and upper reaches of the Yangtze River, with relatively lower rainfall and temperature accumulation; <0.30 was the fourth-class orchards, mainly distributed in southern Zhejiang, with the highest rainfall.【Conclusion】The core indicators of the comprehensive quality of citrus fruits were identified by PCA, and the AHP model with the optimal for the Newhall fruit comprehensive evaluation by combining the eigenvalues of each principal component to achieve automatic assignment of AHP judgment matrix. The ecological factors of different grades of orchards were significantly different. These results provided algorithms and data support for the development of the decision system based on "suitable planting" of citrus varieties in different ecological environment.

Newhall navel orange; fruit quality; comprehensive evaluation; environmental adaptability

10.3864/j.issn.0578-1752.2023.10.011

2022-06-20；

2022-08-24

国家重点研发计划（2020YFD1000101）、国家自然科学基金（31972991）、西南大学先导计划项目（SWU-XDZD22004）、国家现代农业产业技术体系建设专项资金（CARS-26）、重庆市智慧柑橘专项课题（cstc2019jscx-gksbX0089）、四川省转移支付项目（2018NZYZF0103）

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（责任编辑 赵伶俐）