果實品質綜合評價體系的建立及其在黃果柑果實上的應用

葉 霜，熊 博，邱 霞，孫國超，黃勝佳，付佳玲，汪志輝，，*

(1.四川農業大學 園藝學院，四川 成都 611130； 2.四川農業大學 果蔬研究所，四川 成都 611130)

果實品質綜合評價體系的建立及其在黃果柑果實上的應用

葉 霜1，熊 博1，邱 霞1，孫國超2，黃勝佳1，付佳玲1，汪志輝1，2，*

(1.四川農業大學 園藝學院，四川 成都 611130； 2.四川農業大學 果蔬研究所，四川 成都 611130)

為使果實品質綜合評價體系中各指標權重值更加科學，綜合評價結果更加客觀、合理，該研究利用層次分析法確定各評價指標權重，建立一個果實品質指標水平庫，并基于此計算綜合得分，從而構建果實品質綜合評價體系。在此過程中，對層次分析法標度進行篩選，最后，將此評價體系應用于黃果柑優良單株篩選。結果顯示，0.618標度法能平滑各個評價指標，且當評價指標達5個時，0.618標度法的一致性優于1-9標度法。通過查閱文獻和試驗測定建立了黃果柑果實品質指標水平庫，利用此果實品質評價體系評價了162株黃果柑單株，篩選出了36株果實品質優良的黃果柑單株。在果實品質評價體系中，使用0.618標度法構建判斷矩陣所得權重值更準確。

果實品質；綜合評價；層次分析法；指標水平庫；黃果柑

果實品質是果樹栽培、生產和選、育種圍繞的中心，但果實品質包括外觀品質、風味品質、營養品質等，它們之間既相互聯系又相對獨立，使果實品質綜合評價變得十分困難，因此，尋找切實有效的綜合評價方法或建立規范、可操作的果實品質評價體系十分必要。因子分析法[1]、聚類分析法[2]、主成分分析與聚類分析結合法[3]、隸屬函數法[4]、灰色關聯度法[5]等是果實品質評價中常用的方法。其中，因子分析法、主成分分析法和聚類分析法主要用于解決指標之間信息重疊問題；隸屬函數法和灰色關聯度法主要用于指標的綜合評價，結果相對客觀公正。但這些評價方法都只針對單次評價，不具備系統性，沒有統一的評價基準，結果不夠客觀化。此外，在對果實品質進行綜合評價時，品質指標賦權尤為關鍵。層次分析法(analytic hierarchy process，AHP)是一種定量與定性相結合的多目標決策分析方法，將人們的主觀思維邏輯數字化、嚴謹化，其在環境[6-7]、醫學[8]、農業[9-10]等多個領域廣泛應用，結果客觀、科學。在園藝產品的相關研究上，主要是油桃[11]、番茄[12]、蘋果[13]、金花梨[14]等果實品質評價、影響果實品質和產量的因素分析等方面。該方法的重要環節是檢驗判斷矩陣的一致性，只有判斷矩陣滿足一致性要求，其最大特征值所對應的各個權向量才能作為相應指標的權重值[15]。因此，構建一致性關系好的判斷矩陣，是采用層次分析法計算權重的關鍵所在。

本研究首先利用層次分析法確定權重；其次，通過查找文獻和試驗測定建立果實品質指標水平庫，以指標水平庫為基礎計算各品質指標得分。最后，將各指標得分與因子權重相結合，建立品質綜合評價體系。為使權重值更合理、準確，在賦權過程中，對層次分析法構建判斷矩陣的標度進行篩選。此外，將此評價體系應用于黃果柑優良單株篩選，促進黃果柑產業的發展，也為試驗研究和生產實踐提供一種便捷、客觀的果實品質評價方法。

1 果實品質綜合評價體系建立方法

1.1 層次分析法確定權重

1.1.1 建立遞階層次模型

應用層次分析法解決決策問題時，需要先構造一個有層次的結構模型，一般層次數不受限制，但每層中元素一般不超過9個[16]。通常可分為3層：目標層、準則層和指標層(方案層)。

1.1.2 構建判斷矩陣

根據遞階層次模型，將同一層次中兩兩元素間相對重要性給出一定尺度判斷。設有n個評價指標C1，C2，…，Cn，對上一層目標B有影響，分別依據1-9標度法[6](表1)和0.618標度法[17](表2)，采用成對比較法，確定它們在B中的影響比例，即每次取2個指標Ci和Cj，用aij表示Ci與Cj對B的影響之比。用矩陣A-(aij)n×n(aij>0)表示全部結果。

1.1.3 計算權重

幾何平均法(方根法)和算術平均法(求和法)權重計算公式如下[18]：

1)幾何平均法(方根法)

(1)

2)算術平均法(求和法)

(2)

1.1.4 檢驗矩陣一致性

1)計算一致性指標CI(consistency index)

(3)

表11-9標度定義

Table1The comparison scale of 1-9

標度Importancevaluescale定義Definition1表示2個指標相比，具有同樣重要性Twoindexeshasequalimportance3表示2個指標相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter5表示2個指標相比，前者比后者明顯重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter7表示2個指標相比，前者比后者強烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter9表示2個指標相比，前者比后者極端重要Twoindexescompared，theformerisextremelymoreimportantthanthelatter2，4，6，8表示上述相鄰判斷的中間值Medianvaluebetweenadjacentscale倒數Reciprocal若指標i與指標j的重要性之比為aij，那么指標j與指標i重要性之比為aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

表20.618標度法

Table2The comparison scale of 0.618

標度Importancevaluescale定義Definition12個指標相比，同等重要Twoindexeshasequalimportance16182個指標相比，前者比后者稍微重要Twoindexescompared，theformerisslightlymoreimportantthanthelatter26182個指標相比，前者比后者明顯重要Twoindexescompared，theformerisstronglyimportantrelativetothelatter42362個指標相比，前者比后者強烈重要Twoindexescompared，theformerisabsolutelyveryimportantrelativetothelatter倒數Reciprocal若指標i與指標j的重要性之比為aij，那么指標j與指標i的重要性之比aji=1/aijIftheratioofimportanceofindexiwithindexjisaij，theratioofimportanceofindexjandindicesiisaji=1/aij

式中，λmax為判斷矩陣最大特征值，n為矩陣行數。如果CI=0，則此矩陣通過一致性檢驗，如果CI不等于0，則進行下列步驟，進一步檢驗矩陣一致性。

2) 查找平均隨機一致性指標RI

平均隨機一致性指標如表3所示。

3)計算一致性比率CR

(4)

當CR<0.1時，表明判斷矩陣具有滿意的一致性，否則應對判斷矩陣作適當修改。

1.1.5 檢驗各層對目標層一致性并計算總權重

若上一層次B包含n個因素B1，B2，…，Bn，其層次權重值分別為b1，b2，…，bn；如果C層次因素對于Bi單排序的一致性指標為CIi，相應的平均隨機一致性指標為RIi，則C層次的總排序隨機一致性比率為：

(5)

當C層總排序通過一致性檢驗，則C層次因素對于Bi單排序的權重值分別為Ci1，Ci2，…，Cin，則總權重為：

W=bi*(Ci1,Ci2,…,Cin)。

(6)

表3平均隨機一致性指標

Table3The random consistency index

指標Index矩陣行數Rownumberofmatrix1234567891011121314隨機一致性指標00052089112124136141146149152154156158Randomconsistencyindex

1.2 建立果實指標水平庫

查閱相關文獻，收集相關果實數據，并綜合試驗所測數據，建立果實品質指標水平庫。

1.3 計算得分

1.3.1 各指標得分

取果實品質指標水平庫中的平均值(Xave)、最大值(Xmax)、最小值(Xmin)為基準，采用以下公式計算各指標得分[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為某品質指標得分；X表示果實品質指標的測定值；各指標最高分為100，最低分為0，公式(7)適用于極大型指標，公式(8)適用于極小型指標，公式(9)適用于居中型指標；極大型指標包括單果重、縱徑、橫徑、色澤、可溶性固形物、VC、總糖、糖酸比、固酸比，極小型指標包括可滴定酸，居中型指標包括果形指數。

1.3.2 綜合得分

將各指標得分與之對應的權重值相乘得到綜合評分，公式如下：

(10)

2 層次分析法確定果實評價指標權重

2.1 果實品質評價遞階層次結構的建立

本研究選擇了11項常用品質評價指標，根據黃果柑果實品質指標的基本性質、指標之間的相互關聯影響以及層次隸屬關系，建立黃果柑果實品質評價遞階層次結構圖(圖1)。此層次結構分為3層：第1層是目標層(A)，為黃果柑果實品質綜合評價；第2層是準則層(B)，為果實品質因素；第3層是指標層(C)，為黃果柑各品質指標。

2.2 構建判斷矩陣

由6位專家根據1-9標度法(表1)和0.618標度法(表2)，對黃果柑果實品質各級指標按照其重要程度構建判斷矩陣。可得到下列24個判斷矩陣：其中，矩陣(1～6)為準則層指標的判斷矩陣，矩陣(7～12)為指標層中針對外觀品質的判斷矩陣，矩陣(13～18)為指標層中針對風味品質的判斷矩陣，矩陣(19～24)為指標層中針對營養品質的判斷矩陣。每個矩陣的上三角中的值為1-9標度所得值，下三角為0.618標度所得值。

(1)

圖1 黃果柑果實品質評價遞階層次結構圖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 一致性檢驗和權重計算

分別用1-9標度法和0.618標度法構建了2階、3階、4階和5階矩陣。由表4和表5可知：1-9標度和0.618標度構建的2階矩陣的CI一致，均為0，均通過一致性檢驗，表明2階矩陣1-9標度法和0.618標度法均適用；6位專家分別用2種方法構建的3階、4階矩陣，均通過了一致性檢驗，但2種計算方法的結果基本表現出1-9標度的CI和CR隨著矩陣階數的增加有增大的趨勢，而0.618標度變化不明顯，并且0.618標度構建的3階、4階矩陣的CI和CR值基本小于1-9標度；4階矩陣雖然2種標度法都可以，但是1-9標度法構建的矩陣不能通過一致性檢驗的風險高于0.618標度法；專家2和專家5用1-9標度法構建的5階矩陣CR都大于0.1，不能通過一致性檢驗，0.618標度法構建的5階矩陣均能通過一致性檢驗，表明當品質評價指標數量≥5時，1-9標度法構建的判斷矩陣一致性關系較0.618標度法差。矩陣一致性調整不僅過程繁瑣，且不一定能通過檢驗，因此，在黃果柑果實品質評價體系中，當評價指標達到5個及以上時，0.618標度法更適用。

從表6～9可知，1-9標度法所構建的2階矩陣，2個指標權重值差異為0～0.500，平均差值為0.334；0.618標度法所得2階矩陣，2個指標權重平均差值僅為0.232，比1-9標度法小0.102。1-9標度法所構建的3階矩陣，3個指標權重兩兩之間的差值為0.056～0.650，平均差值為0.297；0.618所得3階矩陣，3個指標權重兩兩之間的差值為0.069～0.472，平均值為0.238，比1-9標度法小。1-9標度法所構建的4階、5階矩陣，所得權重兩兩指標差值的平均值分別為0.241、0.163，0.168標度法所構建的4階、5階矩陣，所得權重兩兩指標差值的平均值分別為0.180、0.101。可見，同一矩陣中0.618標度法各指標間的權重差異較1-9標度法有所減小，0.618標度法有平滑各個評價指標的傾向，0.618標度法在黃果柑果實品質評價體系中確定的權重值優于1-9標度法。

表41-9標度一致性檢驗指標值

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標度一致性檢驗指標值

Table5Consistency check index of 0.618 scale

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

表6A與B層判斷矩陣權重值

Table6The weight value of judgment matrix of A and B

專家Experts算法Calculationmethods1-9標度權重值Weightvalueof1-9scaleW1′W2′W3′0618標度權重值Weightvalueof0618scaleW1″W2″W3″專家1Rm016903870443013004000470Expert1Sm017003870443013104000469專家2Rm008107310188014606180236Expert2Sm008307240193014606180236專家3Rm012805950276018305640253Expert3Sm012905950277018405620254專家4Rm008103420577015903540488Expert4Sm008203430575016003540486專家5Rm031101960493032202340444Expert5Sm031201980490032202340443專家6Rm008903230588012703330539Expert6Sm008903240587012703330539

表7B1與C層判斷矩陣權重值

Table7The weight value of judgment matrix of B1and C

專家Experts算法Calculationmethod1-9標度權重值Weightvalueof1-9scaleW4′W5′W6′W7′W8′0618標度權重值Weightvalueof0618scaleW4″W5″W6″W7″W8″專家1Rm0405014101030262008902750206011602750127Expert1Sm0405014101070250009702710205012102710132專家2Rm0165008000800337033702310130013002550255Expert2Sm0189008400840321032102370130013002510251專家3Rm0345009601320122030402790129015701570279Expert3Sm0346009901310118030602810130015701530279專家4Rm0483005400710166022603540101012301810241Expert4Sm0476005600760163022903530102012401800242專家5Rm0277008100810337022402660101010102660266Expert5Sm0282008400840312023802730102010202480275專家6Rm0453005400630195023403430098008902120257Expert6Sm0449005700680189023703380102009402090256

表8B2與C層判斷矩陣權重值

Table8The weight value of judgment matrix of B2and C

專家Experts算法Calculationmethods1-9標度權重Weightvalueof1-9scaleW9′W10′0618標度權重Weightvalueof0618scaleW9″W10″專家1Rm0667033306180382Expert1Sm0667033306180382專家2Rm0750025007240276Expert2Sm0750025007240276專家3Rm0667033306180382Expert3Sm0667033306180382專家4Rm0750025006180382Expert4Sm0750025006180382專家5Rm0500050005000500Expert5Sm0500050005000500專家6Rm0667033306180382Expert6Sm0667033306180382

表9B3與C層判斷矩陣權重值

Table9The weight value of judgment matrix of B3and C

專家Experts算法Calculationmethods1-9標度權重值Weightvalueof1-9scaleW11′W12′W13′W14′0618標度權重值Weightvalueof0618scaleW11″W12″W13″W14″專家1Rm04430082012803470347009201690392Expert1Sm04400084012803480348009201700390專家2Rm04750064012403360333012702060333Expert2Sm04700067013103330333012702060333專家3Rm04670056009803780356008401070453Expert3Sm04650056010003780355008501090451專家4Rm05630160005102260487018600900237Expert4Sm05530168005502240484018800910236專家5Rm04290097004504290404010800850404Expert5Sm04220108004904220403010900860403專家6Rm04880060012203300447010601710276Expert6Sm04830062012803280447010601710276

綜上所述，當評價指標≥5時，0.618標度法所構建的判斷矩陣的一致性關系優于1-9標度法；此外，0.618標度有平滑各個評價指標的傾向。因此，在黃果柑果實品質評價體系中，使用0.618標度構建判斷矩陣更為合理、準確。

2.4 計算各層元素對目標層的總排序權重

利用公式(6)對層次總排序進行一致性檢驗，發現所有根據0.618標度所構造的判斷矩陣總排序結果均滿足一致性要求。由表10可知，2種計算方法所得權重排序一致，且差異很小，最大差值為0.002，可忽略不計。為最大程度減少誤差，本研究選取2種方法所得平均值帶入后續計算。

表10黃果柑各品質指標權重值

Table10The weight value of Huangguogan quality indexes

算法CalculationmethodW1W2W3W4W5W6W7W8W9W10W11Rm00510022002100410044026401530165004800550137Sm00510022002100390044026401530164004900550136平均值Average00510022002100400044026401530165004800550137

W1，單果重；W2，縱徑；W3，橫徑；W4，果形指數；W5，色澤；W6，糖酸比；W7，固酸比；W8，可溶性固形物；W9，可滴定酸；W10，維生素C；W11，總糖。

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 黃果柑優良單株篩選

3.1 數據來源

以石棉縣境內通過調查篩選的162株黃果柑為試材。在果實成熟期，每株樹按東、南、西、北、中5個部位采樣，每個部位采5個果，即每株樹25個樣果，采果后置于冰盒中，立即帶回實驗室進行品質測定。

用電子天平測定單果重，測定3次取平均值，下同；用游標卡尺測定果實縱、橫徑，并計算果形指數(果形指數=果實縱徑/果實橫徑)；用Mini Scan XE PLUS型色差儀測量果實色差；用TD-45型測糖儀測定可溶性固形物(TSS)；采用酸堿中和滴定法測定可滴定酸(TA)含量；采用紫外分光光度法測定維生素C(VC)含量[20]；采用改進的蒽酮比色法測定可溶性糖含量[21]。

3.2 黃果柑指標水平庫建立

查閱相關文獻，收集黃果柑品質數據，共獲得單果重、果實縱徑、橫徑和果形指數7份，果實可溶性固形物(TSS)、維生素C(VC)和固酸比119份，果實可滴定酸(TA)、總糖和糖酸比165份[22-27]。綜合文獻調研數據和試驗測定數據(162份)，建立黃果柑果實品質指標水平庫(表11)。

3.3 綜合評價

首先利用公式(7)～(9)計算試驗所得果實品質各指標得分，再利用公式(10)計算各單株綜合得分，結果如表12所示。可以直觀地看出各單株品質在所有單株品質中的位置。單株P22果實綜合品質最好，總分達到84.05；其次為單株P159，總分為79.21；單株P74的果實綜合品質最差，總分僅為41.75，與最高分相差42.3分；所有單株平均分62.21。根據全距等分法[28]，略有改動，以高于平均分10%為優良，以高于平均分0～10%為中等。這162株單株中，果實品質優良的單株有36株，分別是：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黃果柑果實品質指標分布范圍

Table11Fruit quality index distribution of Huangguogan

項目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，單果重；C2，縱徑；C3，橫徑；C4，果形指數；C5，色澤；C6，糖酸比；C7，固酸比；C8，可溶性固形物；C9，可滴定酸；C10，維生素C；C11，總糖。

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株黃果柑單株果實品質綜合得分

Table12Comprehensive scores of fruit quality of 162 Huangguogan plants

植株編號PlantNo．得分Scores植株編號PlantNo．得分Scores植株編號PlantNo．得分Scores植株編號PlantNo．得分Scores植株編號PlantNo．得分Scores植株編號PlantNo．得分Scores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

4 討論

果實品質綜合評價是果樹生產中不可或缺的內容，在新品種選育、優株選育、品比試驗、生態適宜性以及栽培管理評價中均起著重要作用。鄭麗靜等[3]利用因子分析、聚類分析等數理統計分析方法評價蘋果風味品質，篩選出了3個評價指標，可滴定酸、可溶性糖和固酸比。胡中海等[5]利用灰色關聯度評價了冷凍處理下橘瓣品質，得到最適凍結條件為-50 ℃凍結90 min，凍結速率為0.36 ℃·min-1。范芳娟[19]利用指標水平庫，借助于數據庫對20個水蜜桃品質進行評價，篩選出了“X1-15”“新玉”等果實品質綜合得分較高的水蜜桃優良品種(系)。本研究利用層次分析法確定品質指標權重，收集品質指標構建指標水平庫，建立了果實品質評價體系，使果實品質評價具有一個共同的評價基準，從而使評價結果更客觀化。利用該評價體系對162株黃果柑單株進行果實品質綜合評價，篩選出了36株果實綜合品質優良的黃果柑單株，簡化了黃果柑果實品質的綜合評價方法。隨著此指標水平庫的不斷擴充、完善，在此基礎上建立的黃果柑果實品質綜合評價體系也更加穩定。同時，該評價體系便于更新和修改，使用者可以根據需求進行修改優化和擴充，并且此體系也適用于其他果樹的果品評價。

果實品質綜合評價過程中，除品質指標選擇應盡量全面以外，不同指標對果實綜合品質的貢獻也不同，因此，對各品質指標進行合理賦權是品質評價中很關鍵的一步。陳賢等[29]利用主成分分析法確定了番茄果實商品性權重，任廣躍等[30]利用變異系數法確定了山藥干燥全粉品質權重，王軒等[31]利用層次分析法確定了紅富士蘋果品質權重，閆敏慧等[15]利用層次分析法確定權重時發現，隨著指標的增加，1-9標度法構造的判斷矩陣易出現一致性不高，各因素權重相差過大等情況。果實品質指標多而復雜，本研究利用層次分析確定黃果柑果實品質權重，從外觀、風味、營養品質等方面選取了11項常用品質指標，邀請6位專家給出判斷矩陣，并綜合2種算法的結果，對層次分析法確定判斷矩陣的標度進行了篩選，使評價結果更為客觀、合理。結果表明，在黃果柑果實品質評價體系中，采用0.618標度法賦權結果優于1-9標度法，果實品質單一指標權重值表現為糖酸比>TSS>固酸比>總糖>VC>單果重>色澤>果形指數>縱徑>橫徑。

綜上可知，本研究建立的評價體系使黃果柑果實品質綜合評價方便化，結果客觀化。在今后的研究中可以繼續完善評價體系，增加硬度、香氣、貯藏、加工等指標，并不斷豐富指標水平庫，建立更全面、更穩定的評價體系。

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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

浙江農業學報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

四川省科技支撐計劃項目(211NZ0034)；四川省科技廳基金項目(10ZC1454)；四川農業大學研究生社會實踐與科技服務團項目(ACT201304)

葉霜(1992—)，女，重慶人，碩士研究生，研究方向為柑橘栽培生理與技術。E-mail: ysys678123@163.com

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

S666.1

A

1004-1524(2017)12-2038-13

(責任編輯侯春曉)