本试验以水蜜桃品种‘霞辉6号’为试材，在果实成熟后进行一次性采收取样，测定桃果实的IAD值、单果质量、色差、硬度、可溶性固形物含量及总糖酸含量，并对果实IAD与成熟度指标进行相关性分析且建立线性回归方程。结果表明，原始基础数据难以建立稳定的预测桃果实IAD值的多元回归方程，在处理后的数据中，红色饱和度（a*）、色调角（h）、红色饱和度/黄色饱和度(a*/b*)、可溶性固形物含量、糖酸比仍不能建立稳定的回归方程；而单果质量与桃果实IAD具有极显著的线性回归关系，但得出的二次多项式预测果实IAD效果不理想；带皮硬度、去皮硬度与果实IAD的线性回归方程预测性差，但建立的二次多项式方程（IAD值=- 16.9823×带皮硬度2+19.2094 ×带皮硬度+210.9730；IAD值= -8.7842×去皮硬度2+16.6321×去皮硬度+ 247.8900），R2都较高，回归关系达极显著水平，可以应用于预测实际生产中‘霞辉6号’桃果实成熟度。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
绪论1
1 材料与方法3
1.1 试验材料 3
1.2 试验方法 3
1.2.1 果实IAD测定 3
1.2.2 果实质量测定3
1.2.3 果实色差测定3
1.2.4 果实硬度测定3
1.2.5 可溶性固形物含量测定3
1.2.6 果实糖酸比测定3
1.2.7 数据处理3
2 结果与分析4
2.1 试验果实品质指标性状变异4
2.2 各指标与IAD的相关性分析4
2.3 单果质量与IAD的回归分析5
2.4 色差与IAD的回归分析5
2.5 可溶性固形物含量与IAD的回归分析6
2.6 糖酸比与IAD的回归分析6
2.7 硬度与IAD的回归分析6
3 讨论 7
致谢8
参考文献8
基于回归分析法‘霞辉6号’水蜜桃果实成熟度多指标预测
引言
绪论
 *景先生毕设|www.jxszl.com +Q: @351916072@ 
桃[Prunus persica (L.) Batsch.]，蔷薇科桃属植物，落叶小乔木，是中国主要的落叶果树之一。原产于我国，各省区广泛种植，桃果皮艳丽，肉质细腻，汁水充沛，味道甘甜，营养丰富，深受果实市场欢迎。‘霞晖6号’是以‘朝晖’为母本,‘雨花露’为父本杂交培育而成的中熟水蜜桃品种。该品种果实圆整,外观美丽，果肉乳白色,硬溶质,风味香甜,丰产稳产，易于栽培管理，经济效益高，具有良好的应用前景[1]。
桃作为呼吸跃变型水果，成熟与衰老难以人为控制，贮藏期短，容易腐烂[2]。准确判断桃果实成熟度对适时采收、分级、包装、运输、保证商品性等至关重要。例如，果实的最佳采收期一般根据果实的成熟度来决定。过早采收，果实内的营养成分未充分转化，糖分低，酸度高，果实风味较差。同时，未成熟果实果皮蜡质少，采摘后果实失水快，不耐贮藏。过迟采收，果实的酸度过低，也影响果实风味，还会影响果实的贮运能力，另外也会大量消耗树体养分，影响第二年产量[3]。同时，由于果实的用途不同，对采收成熟度的要求也不尽相同。鲜食用果，要在果实达到该品种固含物达到一定的指标时方可采收；用于贮藏或远途运输的果实，则需在接近成熟或达到八成成熟度时采收；加工用的果实，如制果汁、果酱、糖水罐头等所用的原料果实，宜在充分成熟时采收，而制蜜饯用的果实，则可适当早采；采种繁育种苗用的果实，应待果实在树上完全转色，种子充分成熟饱满时再采收[4]。
Index of absorbance difference (IAD) 是基于果实成熟前期果皮叶绿素降解及其与成熟度的密切关系而建立的一种指标，利用近红外光谱技术，读取670 nm和720 nm的吸光度差值来形成IAD指标，可直接反映叶绿素a的实际含量[5]。IAD的测定读数快捷方便，相较硬度和可溶性固形物含量测定，具有非破坏性的优点，对果实供应链端进行果实品质估测具有较好的应用效果。目前，通过IAD来预测果实成熟度的研究多集中在核果类果树上，如桃、李等。Gonçalves 在2016年对7个普通桃和5个油桃品种果实成熟度进行了无损评估，发现IAD值与果实硬度具有极显著的线性回归关系，但不同品种间的这种关系存在差异，其还指出IAD值与果实可溶性固形物含量没有极显著的关系。而且桃品种类型丰富，由于果个、着色、肉质、内在固形物含量、成熟期、留树时间等差异，探索适合所有品种的成熟度预测模型较困难，因此，针对某一品种或某一类品种分别建立预测模型可行性较强，精度更高。
目前国内外在果实采收环节，确定果实成熟期和最佳采收期的传统方法是根据经验和目测等人为判断[6]，但是这种方法在应用上不具有普遍性，难以推广，且主观性强，对一些品种的预测效果不佳。也有通过历年的气象数推测果实的成熟度，其中积温的影响较为重要，可以根据‘金霞早油蟠’桃发育期内的积温来确定果实采收期[7]。但繁冗的数据和计算使其难以在生产中推广应用。还有通过研究果实大小和干物质比率预测成熟度[8]，或是在450 nm和680 nm波长条件下果实的反射率分别反映类胡萝卜素含量和叶绿素含量，进而可用来判定桃的成熟度[9]。此外，利用光学和非破坏性机械探测技术监测桃果实成熟度的研究也越来越深入。近年来，近红外光谱技术在检测食品、水果品质上已有较多研究，针对食品、谷物和水果品质的在线检测技术和装备应运而生，利用光谱技术甚至遥感技术监测或预测果实成熟期成为研究热点，且凭借其快速、方便、准确和无损伤等特点，展现出良好的发展前景。但大多数还只是在实验室范围内进行的检测，真正的商业化应用很少[10]。
但是，许多桃品种成熟后可采时间有限，且不耐储存，不同桃品种间由于果个、着色、肉质、内在固形物含量等不同，应分别建立科学合理的果实成熟度预测方法。而利用回归分析法进行回归分析是关联变量之间相互关系的一种数学方法，它利用统计规律对大量数据进行处理，从而找出比较切合某一问题中各因素变化趋势的数学表达式[11]。在科学试验中，各参数之间的相互关系可以用表格、曲线来表达。这些表达方法简单明了，但不能深刻反映实验指标的内部联系。随着试验手段的现代化，计算机被逐步引入试验过程，试验数据的表格和曲线表述法的“随用随查”无法在计算机上使用。于是需要有相应的数学模型及其程序供使用时“随用随调”。回归分析法根据各变量之间的关系分为线性回归和非线性回归，便是建立数学模型的一个重要手段。在实验数据处理过程中，许多非线性问题可以通过数学手段转化为线性回归问题。预测在其它试验如预测林木生长趋势[12]、甘蔗株形与光照度的关系[13]等研究上已有一定的研究成果，因此在各种桃品种上运用回归分析法进行预测果实成熟，预期会有一定作用。

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