在葡萄栽培與釀酒工業(yè)中，可溶性固形物總含量（Total Soluble Solids, TSS）是衡量果實成熟度和品質(zhì)的關(guān)鍵指標。不同品種的葡萄因其遺傳特性和生長環(huán)境的差異，其TSS含量存在顯著變化。準確估算各品種葡萄的TSS含量，對于預(yù)測酒的品質(zhì)、調(diào)整釀造工藝以及確定最佳采收時機均具有重要意義。

那么，如何能夠準確估算葡萄的TSS含量呢？跟隨小編，一起來看看下面這篇論文給出了怎樣的答案。

摘要 · ABSTRACT

可溶性固形物總含量（TSS）是決定葡萄最佳成熟度的關(guān)鍵變量之一。在這項工作中，基于漫反射光譜測量，開發(fā)了偏最小二乘（PLS）回歸模型，用于估算Godello、Verdejo（白葡萄）、Mencía 和Tempranillo（紅葡萄）等葡萄品種的TSS含量。為了確定TSS預(yù)測的更適合光譜范圍，對四個數(shù)據(jù)集進行了回歸模型的校準，其中包括以下光譜范圍：400–700 nm（可見光）、701–1000 nm（近紅外）、1001–2500 nm（短波紅外）和400–2500 nm（全光譜范圍）。我們還測試了標準正態(tài)變量變換技術(shù)。使用留一交叉驗證評估了回歸模型，評估指標包括均方根誤差（RMSE）、決定系數(shù)（R2）、性能與偏差比（RPD）和因子數(shù)（F）。紅葡萄品種的回歸模型通常比白葡萄品種的模型更準確。最佳的回歸模型是針對Mencía（紅葡萄）得到的：R2 = 0.72，RMSE = 0.55 °Brix，RPD = 1.87，因子數(shù) n = 7。對于白葡萄，Godello取得了最佳結(jié)果：R2 = 0.75，RMSE = 0.98 °Brix，RPD = 1.97，因子數(shù) n = 7。所使用的方法和得到的結(jié)果表明，可以使用漫反射光譜和將反射值用作預(yù)測變量的回歸模型來估算葡萄中的TSS含量。

結(jié)果 · RESULT

葡萄的反射率是使用ASD FieldSpec 4 地物光譜儀進行測量，該儀器可檢測350–2500 nm光譜范圍內(nèi)的反射率。葡萄樣品（每個葡萄品種60個樣品，每個樣品有100顆漿果）散布在黑色容器芯中（17 × 17 cm）。從4個不同的數(shù)據(jù)中獲取了100顆漿果的反射數(shù)據(jù)（在每次測量之前將樣品順時針旋轉(zhuǎn)90°）。然后對反射數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到4次數(shù)據(jù)的平均值。

圖2展示了四種葡萄品種的平均反射值范圍以及原始數(shù)據(jù)（圖2a）和SNV轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)（圖2b）的TSS反射值。在圖2a中，紅葡萄品種（Mencía和Tempranillo）具有非常相似的光譜特征。雖然在可見光范圍內(nèi)的反射值相似，但從波長675 nm處可以看出一些差異，最大和最小反射值分別約為895 nm和1080 nm，以及675 nm和960 nm。白葡萄（Godello和Verdejo）的光譜特征與紅葡萄不同，但彼此非常相似。Godello和Verdejo在可見光-近紅外范圍的570 nm、830 nm和890 nm處具有最高的反射值。在這個范圍內(nèi)，反射值呈現(xiàn)輕微差異，盡管它們具有相同的光譜特征。從波長1160 nm開始，四種葡萄品種的反射值是相同的。

結(jié)論 · CONCLUSION

采用漫反射光譜測量方法，利用偏最小二乘（PLS）回歸模型估計了四種葡萄品種（Godello、Verdejo、Mencía和Tempranillo）的總可溶性固形物（TSS）含量?；谒@得的結(jié)果，紅葡萄品種的TSS含量估算最佳，特別是Mencía。

用于TSS預(yù)測的最適宜光譜范圍是近紅外（NIR）范圍（701–1000 nm）。在此光譜范圍內(nèi)獲得了最高的R2和RPD值，以及zui低的RMSE和F值。在所有光譜范圍內(nèi)，對數(shù)據(jù)進行SNV轉(zhuǎn)換進一步改善了模型的評估指標結(jié)果。

用于估算TSS的最佳變量（圖5）分別位于860 nm處，波長201 nm的Godello；883 nm處，波長232 nm的Mencía；916 nm處，波長230 nm的Tempranillo；以及1055 nm處，波長230 nm的Verdejo。這些最佳點呈現(xiàn)出zui低的RMSE值。

研究表明，通過光譜測量的反射值，可以迅速、非侵入性地進行現(xiàn)場測量，從而估算TSS含量。