谷物的主要成分是碳水化合物,其中以淀粉所占的比例较高。α-淀粉酶可以在某些结构点上把淀粉切割成较短的糊精,糊精再分解成麦芽糖供酵母发酵利用,α-淀粉酶的活性则是谷物特别是小麦、面粉的主要品质指标。

      1960年,Hagberg和Perten研制出了一种α-淀粉酶活性的快速测定方法,即谷物的降落数值测定法,测定时把小麦粉或面粉与水在特定的粘度管内混合震荡均匀,浸入沸水浴中加热,由于α-淀粉酶的存在使加热糊化后的面糊粘度降低,记录一个特殊的金属粘度棒在面糊中下降特定距离所需的时间,这个时间即降落值,它可以反映α-淀粉酶的活性。其中降落数值可以通过降落数值测定仪测定，或者也叫做沉降值测定仪。本文探讨了这两种不同水分修正基础所得降落数值的差值，下面即探讨结果。

(1)在对影响测定结果进行统一后,对于一份样品,从理论上讲其重量修正到14%后测得的降落数值总比修正到15%后的大,因为前者称量的质量比后者大,从实际测得的结果看也符合理论推导。
(2)如果降落数值较大,那么降落数值差值也会较大,从以上各表的结果来看基本符合这个规律。
(3)如果把以上不同种类的共21个样品的水分作横坐标,修正后的称重差值(修正到14%的重量减去修正到15%的重量)为纵坐标。可见,随着样品水分增加,两种标准的称重差值呈波动增加的趋势。如果是同一种样品的话,从理论上讲随着水分减少,称重差值会增加,测得的降落数值的差值也会增加。从表5可以看出随着水分的增加,降落数值的差值则减少。
(4)由各种样品所测得的结果来看不同品种、硬度的小麦对降落数值的影响很大,在此次实验中两种水分修正基础上的结果差值在6~48s变化,但这并不表示两种水分修正基础的降落数值差值仅会在这个范围内变化,它可能会超出这个范围。另外,这些实验会存在误差,这些误差也会影响降落数值的差值。