本文探究了苹果采后25℃贮存50天期间每10天的吸收系数光谱与自身可溶性糖组分（果糖、葡萄糖、蔗糖）含量变化的相关性。然后，分别通过一阶导光谱与可溶性糖组分含量的相关性分析和连续投影算法（SPA）寻找了可溶性糖组分的特征吸收波长。进一步构建并比较基于特征波长和全波段的可溶性固形物的PLS模型。结果显示，吸收系数与蔗糖相关性最强（r在-0.92左右）。基于相关性分析得到的11个特征波长（653、665、688、740、755、818、895、926、965、993、1032nm）建立的可溶性固形物的预测模型结果和全波段的结果一样，均优于SPA特征波长的建模结果（预测集Rp2分别为0.84和0.79）。结果表明，吸收系数与蔗糖极显著负相关，本文所找到的可溶性糖组分的特征吸收波长具有可靠性。
目录
摘要3
关键词3
Abstract3
Key words3
引言3
1 材料与方法4
1.1 实验材料与处理4
1.2 实验方法 4
1.2.1 吸收系数的测量5
1.2.2 可溶性固形物和可溶性糖含量的确定7
1.2.3 数据处理7
2 结果与分析8
2.1 25℃贮藏过程中吸收系数光谱和可溶性糖组分变化的关系8
2.1.1 吸收系数光谱的变化8
2.1.2 可溶性糖组分的变化9
2.1.3 吸收系数光谱与可溶性糖组分变化的相关性10
2.2 可溶性糖组分特征吸收波长的确定11
2.2.1 基于连续投影算法的特征吸收波长的确定11
2.2.2 基于相关性分析的特征吸收波长的确定11
2.3 可溶性糖组分特征吸收波长的验证14
3 结论 17
致谢18
参考文献18
苹果吸收系数与可溶性糖组分变化的关联研究
引言
光学特性参数包括吸收系数（μa）、约化散射系数（μs’）、各向异性因子（g）等。光学特性参数测量技术就是基于时间分辨（TR）、空间分辨（SR）、频域分辨（FD）和积分球测量法（IS）等技术实现对上述参 *51今日免费论文网|www.jxszl.com +Q: #351916072# 
数的测量以获取果蔬生物组织的吸收或者散射特性。这种技术能够分离或同时获得组织对光的吸收和散射性质来获取组织的化学和/或物理信息[1]，相比传统的近红外光谱分析技术在分析精度和建模稳定性方面有所提高，最终可以更好的服务于果蔬内部品质的检测。其中，积分球技术通过测量样品的漫反射率R、漫透射率T、准直透射率Tc等参数，结合反向倍加算法（IAD）提取样品的光学特性参数，检测精度高，系统组成简单，成本较低[2]。
目前，国内外围绕果蔬光学特性检测已经开展了很多研究。在基础理论方面，已有多位学者[36]提出并不断修订光在生物组织中传播规律的数学模型以及建立了数种光学特性测量方法。现被广泛应用于生物组织的光学测定模型是漫射近似理论模型和蒙特卡罗数值模型[710]，例如石舒宁[3]等通过测量苹果果皮和果肉的吸收系数、约化散射系数等基本光学参数，建立了逼真的果皮果肉双层水果组织三维蒙特卡罗模型，揭示了光子入射方向以及水果果皮厚度对光在水果组织中传输特性的影响。
在实际应用方面，光学特性参数测量技术可用于果蔬品质预测和分类，如应用于猕猴桃[11]、梨[12]、番茄[13]以及不同品种苹果[12,14]的硬度、酸度、SSC、成熟度等不同品质指标的测定以实现果蔬品质分级。如Tjiskens[15]等应用TR方法建立了油桃软化时间预测动力学模型，可以评估油桃采收时的成熟度；Rizzolo[14]等通过深入研究发现苹果在630nm波长下的光学吸收系数与果实成熟度有关，而散射系数与果实质构有关，因此应用TR方法可以挑选出消费时具有独特质量和感官特征的苹果。Lu和他的团队开发了一种基于高光谱的SR（空间分辨）方法，这种方法在测量果实的光学特性时相比TR（时间分辨）和FD（频域）方法更加高效简便且成本较低，这项技术已得到了广泛应用[16]，例如应用于检测果蔬汁[16]、苹果[17]、桃子[18]、黄瓜[19]、番茄、桃子、奇异果、李子、西葫芦南瓜[20]的光学吸收与散射特性，以预测质量分布与化学组成（硬度、可溶性固形物、脂肪含量等）。此外，光学参数测量技术已实现果蔬内部褐变[21]、瘀伤[22,23]、褐腐病[24]、酸皮病和颈腐病[25]等缺陷的检测和区分。另一方面，果蔬采后不断发生物质转化和代谢，其色素、糖、酸等成分的含量不断变化。现在越来越多的学者开始关注果蔬光学特性变化与自身化学成分改变的关系，以期阐明光学性质检测果蔬颜色或成熟度、可溶性固形物、硬度等品质的机理[1]。目前，已有研究[15,26]表明贮存期间果蔬组织在670nm处吸收系数随叶绿素含量减少而减小，在630和670nm处的吸收系数也随不溶性果胶中多糖醛酸含量减少而减小。但是还未见有对于果蔬光学特性与糖组分变化关联研究。
因此，本研究从苹果采后自身可溶性组分（果糖、葡萄糖、蔗糖）变化入手，研究吸收特性与可溶性糖组分改变的关联，寻找可溶性糖组分的特征吸收和散射波段，为基于光学特性参数建立可溶性固形物模型提供理论基础，同时为新的光学检测仪器设备的开发与制造提供灵感。
1 材料与方法
1．1 实验材料与处理
实验苹果购自江苏徐州大沙河果园。选取120个八成熟的“长富2号”苹果样本，果径在80～85mm范围内，大小、形状基本一致，表面无损伤。样本采摘后于25℃，RH＞95%的恒温恒湿箱中贮存50天。分别于贮存第0、10、20、30、40、50d采样20个进行光学性质、可溶性固形物含量的测定，并且每次取其中10个样本进行可溶性糖组分含量的测定。
1．2 实验方法
如图1研究技术路线图所示，本研究整体可分为特征波长筛选以及可溶性糖特征吸收波长验证两部分。首先在不同采样时间基于搭建好的单积分球光学特性检测系统测定样本的漫反射率R和漫透射率T，继而基于反向倍加算法（IAD）提取样本的吸收系数光谱。同时，利用高效液相色谱（HPLC）定性定量的分析苹果在采后贮藏过程中可溶性糖（果糖、葡萄糖和蔗糖）组成及含量，并测定样品的可溶性固形物（SSC）含量。
接下来通过相关性分析探究原始吸收系数光谱与三种不同种类可溶性糖含量变化的关系。进一步地，分别采用相关性分析法和连续投影算法（SPA）筛选可溶性糖的特征波长。其中，相关性分析法即通过吸收系数一阶光谱与可溶性糖含量的相关系数波峰和波谷筛选出特征波长。
最后分别基于可溶性糖与光谱相关性分析筛选的特征波长、SPA筛选的特征波长以及全波段建立SSC值的PLS预测模型。比较三种不同波长类型下建立的模型效果，验证可溶性糖特征吸收波长的可靠性。

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