馬占峰

（哈爾濱市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院，150090）

饒河蜂蜜產(chǎn)地溯源的研究

馬占峰

（哈爾濱市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗院，150090）

為了對蜂蜜進行產(chǎn)地溯源，對地理標(biāo)志產(chǎn)品東北黑蜂蜂蜜產(chǎn)地造假進行甄別，本研究分別通過中紅外光譜技術(shù)和電感耦合等離子體質(zhì)譜儀對饒河地區(qū)的蜂蜜樣品和其他地區(qū)非饒河地區(qū)蜂蜜樣品進行建模分析。其中，中紅外光譜分析技術(shù)所建立的模型，對蜂蜜產(chǎn)地判定準(zhǔn)確率可以達到91.43%；電感耦合等離子體質(zhì)譜儀分析技術(shù)所建立模型對蜂蜜產(chǎn)地判定準(zhǔn)確率為93.75%。結(jié)果表明，中紅外光譜技術(shù)和電感耦合等離子體質(zhì)譜儀分析技術(shù)均能夠?qū)︷埡臃涿郛a(chǎn)品進行產(chǎn)地溯源。

饒河蜂蜜，中紅外光譜分析，ICP-MS，主成分分析，判別模型

黑龍江省饒河?xùn)|北黑蜂國家級自然保護區(qū)是中國乃至亞洲唯一的國家級蜂種保護區(qū)。區(qū)內(nèi)不僅生態(tài)環(huán)境良好，蜜源膠源植物豐富，而且三面環(huán)山一面環(huán)水，具有得天獨厚的良好自然屏障隔離條件，大部分地貌仍然保持原始狀態(tài)。在蜂產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，嚴(yán)格按照歐盟有機食品組織制定的“有機食品生產(chǎn)操作規(guī)范”組織生產(chǎn)，自1996年以來，被歐盟ECOERT有機食品組織認(rèn)證為有機食品，是我國主要優(yōu)質(zhì)蜂產(chǎn)品之一，并在國際第33屆養(yǎng)蜂大會暨蜂產(chǎn)品博覽會上分別獲金獎和銅獎。國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局于2012年12月9日發(fā)布了第128號公告，批準(zhǔn)了饒河?xùn)|北黑蜂為原產(chǎn)地域產(chǎn)品保護的申請。黑蜂抗病力強，幾乎不需要使用抗生素免疫，從根本上解決了蜂產(chǎn)品常見的獸藥殘留問題［1］。

但是，在蜂蜜的銷售和流通環(huán)節(jié)，特別是在中國市場存在著個別經(jīng)營者一味追求高額利潤，標(biāo)識混亂、傍品牌、冒名牌、以次充好等制造、銷售假冒偽劣蜂蜜的行為，嚴(yán)重擾亂和干擾了正常的蜂蜜消費市場秩序［2］。當(dāng)前，對蜂蜜產(chǎn)地來源鑒別主要停留在從標(biāo)簽的識別、感官檢查［3］和花粉形態(tài)學(xué)分析等階段。感官分析受蜂蜜儲存、加工、結(jié)晶等過程的影響，會帶有一定的主觀性、經(jīng)驗性和不確定性。而花粉形態(tài)學(xué)分析法是通過對蜂蜜進行稀釋、離心，在顯微鏡下分析蜂蜜中花粉類型、數(shù)量來判斷蜂蜜真?zhèn)?、地域來源和品種純度［4］。該方法具有良好的重復(fù)性，但該方法的準(zhǔn)確度和精確度與蜂蜜中花粉的含量、種類組成、形態(tài)、來源、采蜜方式、放蜂環(huán)境等因素有關(guān)，而且需要經(jīng)驗豐富的專家進行判斷。同時該方法在辨別純蜂蜜和摻入花粉的假蜂蜜方面還不夠成熟，不能真實、客觀地反映被檢樣品的特征。上述方法缺少客觀性和科學(xué)性，不能統(tǒng)一、系統(tǒng)的對品牌造假蜂蜜進行準(zhǔn)確的判定，無法對地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌給予應(yīng)有的保護。因此，如何有效、全面地鑒別和評價不同品牌蜂蜜，已經(jīng)成為當(dāng)前蜂蜜質(zhì)量控制的技術(shù)瓶頸［5］。研究和創(chuàng)新蜂蜜品牌產(chǎn)地溯源的理論與技術(shù)，對于制定不同產(chǎn)地蜂蜜鑒別技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，有效指導(dǎo)蜂蜜市場價格，規(guī)范市場秩序，具有重要的理論價值和實踐意義。

本文分別利用中紅外技術(shù)［6-7］，電感耦合等離子體質(zhì)譜儀對饒河地區(qū)的蜂蜜樣品和其他地區(qū)非饒河地區(qū)蜂蜜樣品進行主成分分析，建立蜂蜜產(chǎn)地溯源判別模型，能準(zhǔn)確判別出蜂蜜產(chǎn)地［8］，具有快速、準(zhǔn)確、實驗過程無污染等優(yōu)點，充分保護地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌利益。

1　實驗材料與方法

1.1主要儀器與試劑

中紅外福斯光譜分析儀：MilkoScan FT120型，配備質(zhì)量保證模塊-QA模塊，丹麥FOSS公司；

超純水機：Milli-Q Advantage型，美國密理博公司；

電子天平：梅特勒AL104型，美國梅特勒-托利多公司；

磁力攪拌器：RO10型，德國IKA公司；

水浴鍋：HH-S6數(shù)顯雙列六孔水浴鍋，基諾儀器公司；

電感耦合等離子體質(zhì)譜儀7700（ICP-MS，美國Angilent公司），配置玻璃同心霧化器；

鎳采樣錐；

Ar和He作為碰撞氣；

MARS Xpress微波消解儀（美國CEM公司）；

蜂蜜樣品：饒河和具有代表性的其他地域蜂蜜樣品；

實驗用水均為去離子水。

1.2實驗方法

1.2.1中紅外光譜分析法

1.2.1.1樣品制備

對所有待測蜂蜜樣品進行編號處理，并進行記錄。對存在結(jié)晶現(xiàn)象的樣品于50℃水浴鍋中進行加熱，直至樣品中無結(jié)晶現(xiàn)象為止。分別對樣品進行5倍稀釋和10倍稀釋。分別精確稱取待測樣品5g（±0.05g）于100mL燒杯中，加入30mL去離子水，放入磁子。將燒杯置于磁力攪拌器上攪拌，設(shè)定溫度為30℃，攪拌8min。待樣品均勻后轉(zhuǎn)移至50mL比色管中，并用去離子水清洗燒杯全部轉(zhuǎn)移至比色管中，定容至標(biāo)線，搖勻后待檢。再分別準(zhǔn)確稱取待測樣品10g（±0.05g）于100mL燒杯中，重復(fù)以上操作后，樣品待檢。

1.2.1.2樣品掃描

首先對分析儀作標(biāo)準(zhǔn)化，測量前，預(yù)熱中紅外福斯光譜分析儀，進行充分的清洗和調(diào)零，使儀器達到最佳狀態(tài)，然后將蜂蜜樣品按照定標(biāo)樣品收集光譜信息，每個樣品均要掃描兩遍，然后取平均值；將驗證集合的樣品按照以上制備方法進行制備，實際檢測并收集光譜信息。

1.2.1.3判別模型的建立

采用主成分分析（PCA）回歸方法，按照PCA定標(biāo)程序選擇確定的模塊、饒河蜂蜜樣品集及驗證樣品集，根據(jù)實際情況調(diào)整確定主成分?jǐn)?shù)（F值）和門檻值（T值），建立產(chǎn)地溯源模型。對模型的F因子、T因子的調(diào)整，要以饒河地區(qū)樣品集和其他地域樣品驗證樣品集相互對照來調(diào)整，首先F的設(shè)定數(shù)值決定著地區(qū)樣品集的一致性，即地區(qū)樣品的光譜應(yīng)趨于一致，不能差異過大。T因子的調(diào)整以驗證集合為調(diào)整基礎(chǔ)，應(yīng)把饒河地區(qū)樣品的數(shù)據(jù)置于T因子以下，保證地區(qū)樣品不被報警，同時要保證其他地域樣品置于T因子以上。可以留出一定的報警空間，以避免正常樣品的誤判。

1.2.2電感耦合等離子體質(zhì)譜儀法

1.2.2.1原理：利用ICP-MS對來自于饒河多個區(qū)域的102個蜂蜜樣品和其他地域的31個蜂蜜樣品中B和Sr及其同位素的含量進行分析。所得數(shù)據(jù)與化學(xué)計量學(xué)方法結(jié)合并探尋這些元素和蜂蜜樣品產(chǎn)地之間的關(guān)系。采用主成分分析的方法，對所有的數(shù)據(jù)采用MPP化學(xué)計量軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析，并構(gòu)建了Decision Tree、Naive Bayes、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine五種判別模型。隨機抽取饒河蜂蜜11個和外地蜂蜜5個，對五個模型進行驗證。

1.2.2.2實驗方法：稱取蜂蜜樣品0.1g，并加入HNO3和H2O2將其微波消解至透明，用ICP-MS檢測樣品中的Sr84，Sr86，Sr87，Sr88，B10，B11，He碰撞氣去同量異位素干擾，并用標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)進行質(zhì)量校正。對所測結(jié)果進行同位素豐度比并運用Angilent MPP軟件對各同位素豐度比值進行數(shù)據(jù)分析和建立模型。

2　結(jié)果與討論

2.1中紅外光譜分析法

樣品經(jīng)前處理后，采用MilkoScan FT120一起進行測定，并利用MilkoScan FT120的質(zhì)量控制模塊對所測的多種成分和樣品的光譜信息進行建模分析，采用模式識別技術(shù)，對檢測數(shù)據(jù)信息進行處理和分析，通過調(diào)節(jié)模型的主成分?jǐn)?shù)（F值）和門檻值（T值）來對模型進行篩選和優(yōu)化，并確定出最佳的判別模型。應(yīng)用模型對實際的樣品進行判別時，模型會對差異性較顯著的樣品自動報警。表1為樣品經(jīng)5倍稀釋測定的通過對F值和T值設(shè)定不同值，判別模型的校正集合和驗證集合的判定正確率，圖1和圖2分別為F=3，T=2的校正集和判別模型圖。表2為樣品經(jīng)10倍稀釋測定的加過通過對F值和T值設(shè)定不同值，判別模型的校正集合和驗證集合的判定正確率，圖3和圖4分別為F=5，T= 1.76的校正集和判別模型圖。

圖1　F=3，T=2的校正集合

圖2　F=3，T=2的驗證集合

表1　5倍稀釋蜂蜜樣品的判別結(jié)果

表2　10倍稀釋蜂蜜樣品的判別結(jié)果

圖3　F=5，T=1.76的校正集合

圖4　F=5，T=1.76的驗證集合

本研究利用中紅外光譜分析儀，分別采用5倍稀釋和10倍稀釋的前處理方法對95個饒河地區(qū)蜂蜜樣品和其他地域具有代表性的35個蜂蜜樣品進行測定，利用質(zhì)量控制模塊和分析軟件對樣品集和校正集進行建模處理，通過對建立的模型加以篩選和優(yōu)化，最終確定當(dāng)F=3，T=2所建立的判別模型符合建模要求，該識別模式可以進行較為準(zhǔn)確的判別，判定準(zhǔn)確率為91.43%。

2.2電感耦合等離子體質(zhì)譜儀法

通過實驗分析，確定三個主成分并建立三維立體模型（圖5），采用三個主成分兩兩交互建立二維模型，運用Agilent MPP軟件建立Decision Tree、Naive Bayes、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine五種模型。并隨機篩選饒河蜂蜜11個和外地蜂蜜5個，對五個模型進行驗證。

如圖5所示，紅色點代表饒河蜂蜜的數(shù)據(jù)點，藍色代表其他地域蜂蜜樣品的數(shù)據(jù)點，從圖中可以看出兩種樣品差異性顯著。

通過對五個模型的驗證分析，得出Decision Tree模型及預(yù)判結(jié)果最佳。詳見表3和圖6。

圖5　3D分布圖

圖6　Decision Tree模型中waidifengmi1的Component1和Component2交互圖

如表3和圖6所示，Confident Meatur數(shù)值都接近1，證明該模型可信度很高，對應(yīng)的結(jié)果顯示只有一個為誤判，即Sample為waidifengmi1（表中帶菱形標(biāo)注的樣品）誤判為饒河?？傮w預(yù)判準(zhǔn)確率為93.75%，判定準(zhǔn)確率＞90%，符合模式識別判別模型的統(tǒng)計學(xué)要求。

表3　Decision Tree模型預(yù)判結(jié)果

3　結(jié)語

綜合近年來國內(nèi)外高水平期刊的發(fā)表情況可以看出，關(guān)于食品產(chǎn)地溯源的研究還相對較少，且結(jié)合模式識別技術(shù)的應(yīng)用還處于探索階段，具有較好的研究前景。中紅外光譜憑借其檢測方便、快速、高效、無污染、樣品無需復(fù)雜預(yù)處理等優(yōu)勢在檢測、鑒別等方面的研究應(yīng)用日益受到廣泛的關(guān)注。電感耦合等離子體質(zhì)譜（ICP-MS）分析技術(shù)對食品產(chǎn)地溯源也是公認(rèn)的最有效方法之一，通過同位素分析，結(jié)合地形、氣候、地質(zhì)等因素探討同位素礦物元素的變化規(guī)律［9］，快速有效的對產(chǎn)地進行溯源。

本研究中的兩種產(chǎn)地溯源方法各有優(yōu)勢，均能準(zhǔn)確的判斷食品產(chǎn)地，在日常就監(jiān)督檢測中可以對二者進行結(jié)合，使得判定結(jié)果更加準(zhǔn)確，建立健全食品溯源體系。

［1］別梅.蜂產(chǎn)品中多種農(nóng)獸藥殘留同步檢測技術(shù)研究，《天津商業(yè)大學(xué)》，2012，（3）:1-2.

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［9］馬英軍，劉叢強花崗巖化學(xué)風(fēng)化過程中的Sr同位素演化-礦物相對風(fēng)化速率的影響［J］.中國科學(xué)（D輯），2001，31（8）: 634-640.

The Research of Raohe Honey Origin Traceability

Ma Zhanfeng
（Harbin Product Quality Supervision and Inspection Institute，Harbin 150090）

In order to trace origin of honey，to identify fraud out of geographical indication products northeast black bee honey，we used the infrared spectrum and Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer to analyze Raohe honey and other districts honeys，and used chemical metrology software to set up discriminant models.The honey origin decision accuracy of two methods were 91.43%with the infrared spectrum and 93.75%with Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer，respectively.The results showed that the Infrared Spectrum Technology and Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer analysis techniques were able to RaoHe honey product origin traceability.

RaoHe origin honey，The Infrared Spectrum ICP-MS，Principal Component Analysis，Recognition model

國家質(zhì)檢總局科技計劃項目，項目編號：2013QK221