權(quán)英，戴夏羚，丁建英，李珊珊，鄒連泰，王雷，葉晶

(常熟理工學(xué)院生物與食品工程學(xué)院，江蘇常熟，215500)

蜂蜜是蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露，與自身分泌物混合后，經(jīng)充分釀造而成的天然甜物質(zhì)［1］。我國(guó)蜂業(yè)歷史悠久，是傳統(tǒng)的特色產(chǎn)業(yè)之一。我國(guó)幅員廣闊，生態(tài)條件多種多樣，具有豐富多彩的蜜粉源植物資源。據(jù)調(diào)查，現(xiàn)被蜜蜂采集利用的蜜粉源植物有5千多種，其中能夠生產(chǎn)大宗商品蜜的全國(guó)性和區(qū)域性主要蜜源植物有50多種，主要輔助蜜源植物有466種，主要粉源植物24種［2］。

根據(jù)國(guó)際食品法典委員會(huì)蜂蜜標(biāo)準(zhǔn)、歐盟蜂蜜指令及其他相關(guān)規(guī)定，蜂蜜種類按照來(lái)源、生產(chǎn)方式或外觀進(jìn)行劃分［3-4］。最常見(jiàn)的劃分方法是按照蜜蜂所采集的蜜源植物種類來(lái)劃分。不同蜜源植物來(lái)源的蜂蜜的成分主要取決于植物類型、植物花期等，因此在感官品質(zhì)和營(yíng)養(yǎng)效果上有一定差異。國(guó)外對(duì)蜂蜜品種鑒定的研究起步較早，常見(jiàn)的鑒別方法有感官評(píng)價(jià)和顯微花粉分析［5-6］。隨著現(xiàn)代儀器分析技術(shù)的飛速發(fā)展，近年來(lái)國(guó)內(nèi)外許多研究采用現(xiàn)代化的精密分析儀器技術(shù)對(duì)蜂蜜進(jìn)行種類鑒別，例如色譜技術(shù)、光譜技術(shù)［7-10］等。

不同植物學(xué)來(lái)源的蜂蜜在成分上有很大的差異性，這就使根據(jù)理化成分鑒定蜂蜜的植物學(xué)來(lái)源成為可能。Popek等［11］利用蜂蜜的3個(gè)主要物理參數(shù)(總灰分、總酸度和動(dòng)態(tài)黏度)對(duì)波蘭的73個(gè)蜂蜜樣品進(jìn)行分類辨別分析，分類正確率達(dá)到98.67%。Serrano等［12］利用水分、HMF、電導(dǎo)率等 14 個(gè)理化參數(shù)對(duì)安達(dá)盧西亞的2種不同植物來(lái)源的蜂蜜進(jìn)行了分類分析，從中選出了對(duì)分類影響最顯著的6種化學(xué)參數(shù)(酸、水分、轉(zhuǎn)化酶、總糖度、電導(dǎo)率和固形物)，用主成分分析和逐步辨別分析建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行蜂蜜分類，分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.6%。根據(jù)不同植物學(xué)來(lái)源的蜂蜜之間理化性質(zhì)的差異，對(duì)蜂蜜種類進(jìn)行鑒別，這方面的研究國(guó)外較多［13-15］，而對(duì)我國(guó)蜂蜜種類的鑒別尚未見(jiàn)報(bào)道。因此，本研究對(duì)7種植物學(xué)來(lái)源的81個(gè)蜂蜜樣品為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)其10種理化指標(biāo)的測(cè)定，采用SPSS和Matlab軟件對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和分類分析，進(jìn)而對(duì)理化指標(biāo)與蜜源種類之間的關(guān)系進(jìn)行探討。

1 材料、儀器和方法

1.1 蜂蜜樣品

81個(gè)蜂蜜樣品分別產(chǎn)自江蘇、上海、浙江、陜西、山東、河北及北京等地，包括超市購(gòu)買、網(wǎng)購(gòu)和蜂農(nóng)處購(gòu)得。其中洋槐蜜22個(gè)，編號(hào)為a1～a22，紫云英蜜15個(gè)，編號(hào)從 b1～b15，枇杷蜜12個(gè)，編號(hào)從 c1～c12，椴樹(shù)蜜16個(gè)，編號(hào)從 d1～d16，棗花蜜9個(gè)，編號(hào)從e1～e9，荔枝蜜5個(gè)，編號(hào)f1～f5，龍眼蜜2個(gè)，編號(hào)g1、g2。所有樣品經(jīng)花粉率鑒定，其主要單花花粉含量均大于50%。

1.2 主要實(shí)驗(yàn)試劑

實(shí)驗(yàn)所需的 NaOH、HCl、I2、Na2S2O3、K3Fe(CN)6、NaCl、NaHSO3均為分析純。

1.3 主要實(shí)驗(yàn)儀器

TU-1901雙光束紫外可見(jiàn)分光光度計(jì)，北京普析通用儀器有限公司;2W/2WAJ阿貝折光儀，上海明茲精密儀器廠;DDS-801電導(dǎo)儀，上海器宏科學(xué)儀器設(shè)備有限公司;SX2國(guó)標(biāo)箱式電爐馬弗爐，宜興市前錦爐業(yè)設(shè)備有限公司。

1.4 實(shí)驗(yàn)方法

本研究測(cè)定的理化指標(biāo)共10個(gè)，包括酸度、還原糖、果糖、葡萄糖、蔗糖、電導(dǎo)率、水分、灰分、淀粉酶值和羥甲基糠醛(HMF)，測(cè)定方法主要參考我國(guó)進(jìn)出口蜂蜜檢驗(yàn)(SN/T 0852-2012)方法［16］?；瘜W(xué)計(jì)量學(xué)分析采用SPSS 19.0軟件對(duì)蜂蜜樣品的10個(gè)理化指標(biāo)測(cè)定結(jié)果進(jìn)行主成分分析及聚類分析，并利用MATLAB7.0作出主成分得分圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 理化參數(shù)測(cè)定結(jié)果

81個(gè)樣品的10個(gè)理化參數(shù)(酸度、水分、電導(dǎo)率、羥甲基糠醛、灰分、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖及果糖含量)測(cè)定結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 蜂蜜樣品理化參數(shù)測(cè)定結(jié)果Table 1 Results of physicochemical parameters of honey samples

由表1可知，所測(cè)樣品的水分含量均低于20%，酸度、灰分、羥甲基糠醛、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖和果糖含量等基本符合《GB 14963-2011食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 蜂蜜》［17］對(duì)蜂蜜部分理化指標(biāo)的強(qiáng)制性與推薦性規(guī)定。國(guó)標(biāo)中未對(duì)電導(dǎo)率作出相應(yīng)規(guī)定，所測(cè)樣品的電導(dǎo)率分布在0.10～0.33ms/cm內(nèi)。

2.2 蜂蜜主成分分析得分圖的分析及比較

采用SPSS 19.0軟件對(duì)實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。

2.2.1 方差貢獻(xiàn)率分析

表2為KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及巴特利球形檢驗(yàn)(Bartlett)的檢驗(yàn)結(jié)果，這一檢驗(yàn)量用于確定變量之間是否存在交互關(guān)系。由表2中可知，KMO(P=0.430)和Bartlett(P=0.000)，雖然 KMO的值小于0.5，不能確定變量之間存在聯(lián)系，但由于P值小于0.001，所以說(shuō)明變量之間有一定的交互關(guān)系，可以通過(guò)數(shù)據(jù)矩陣對(duì)實(shí)驗(yàn)測(cè)定結(jié)果進(jìn)行因子分析。

表2 KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及巴特利球形檢驗(yàn)Table 2 KMO and Bartlett’s Test

表3顯示了各因子分析中方差貢獻(xiàn)率的結(jié)果。由表3可以看出，變量相關(guān)陣有4個(gè)最大特征根，即2.508、1.551、1.5401 和1.198，它們一起解釋了總方差的67.958%(累計(jì)貢獻(xiàn)率)，基本可以認(rèn)為前4個(gè)因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息?；谶^(guò)程內(nèi)定取特征根大于1的原則，F(xiàn)actor過(guò)程提取了4個(gè)主成分。圖1可看出第一、二、三和第四主成分的特征根大于1，進(jìn)一步說(shuō)明前4個(gè)主成分能概括蜂蜜理化指標(biāo)的大部分信息。

表3 方差貢獻(xiàn)率表Table 3 Total Variance Explained

圖1 碎石圖Fig.1 Scree plot

2.2.2 因子載荷矩陣分析

表4列出了原變量值與表3所得到的4個(gè)因子的相關(guān)系數(shù)，該系數(shù)表明了變量對(duì)因子的依賴程度，即反映了原變量值與因子的相對(duì)重要性和它們之間的密切程度。所以從表4可知，主成分1、主成分2、主成分3與主成分4中系數(shù)絕對(duì)值最大的參數(shù)為果糖、葡萄糖、水分與電導(dǎo)率，其絕對(duì)值分別為0.856、0.788、0.577和0.751，說(shuō)明這4項(xiàng)指標(biāo)基本能夠代表所有變量的總體特征。

2.2.3 聚類分析

本文采用系統(tǒng)聚類法對(duì)樣品各參數(shù)特征值進(jìn)行處理，系統(tǒng)聚類法可以對(duì)多變量(記錄)或樣品進(jìn)行聚類分析。

表4 因子載荷矩陣Table 4 Component Matrix

圖2為所有變量的樹(shù)狀聚類圖。從圖2可知，將81個(gè)樣品分為7類，從分類的結(jié)果可以看出，通過(guò)樹(shù)狀聚類圖可以將龍眼蜂蜜、棗花蜂蜜較好的區(qū)分開(kāi)，而其他種類的蜂蜜分類結(jié)果相互交叉，分類結(jié)果并不理想。

圖2 樹(shù)狀聚類圖Fig.2 Clustering tree diagram

2.2.4 主成分得分圖分析

圖3為洋槐蜂蜜、紫云英蜂蜜、枇杷蜂蜜、椴樹(shù)蜂蜜、棗花蜂蜜、荔枝蜂蜜、龍眼蜂蜜的主成分得分圖，其橫坐標(biāo)為主成分1(pc1)，縱坐標(biāo)為主成分 2(pc2)。由圖3可以看出，7種蜂蜜的樣品之間有一定程度交叉，其中洋槐蜜的聚集效果最好，其次為荔枝蜜。而其他5種蜂蜜的樣品間離散度較大，不能通過(guò)該主成分得分圖進(jìn)行有效區(qū)分。

圖3 主成分得分圖Fig.3 Figure of Principal Component Scores

3 結(jié)論

蜂蜜植物學(xué)來(lái)源不同，其理化指標(biāo)也具有較大差異，因此可以通過(guò)理化參數(shù)對(duì)蜂蜜的蜜源種類進(jìn)行區(qū)分。本研究對(duì)81個(gè)不同地區(qū)的7種植物學(xué)來(lái)源的蜂蜜樣品進(jìn)行了理化指標(biāo)測(cè)定，經(jīng)化學(xué)計(jì)量學(xué)分析，可區(qū)分其中龍眼、棗花、洋槐和荔枝4種不同蜜源植物的蜂蜜。

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