李 濤 譚椰子 王 玉 程 超 張紅妮 劉 倩

（平?jīng)鍪惺称窓z驗(yàn)檢測(cè)中心， 甘肅 平?jīng)?744000）

靜寧縣位于東經(jīng)105°20′-106°05′， 北緯35°01′-35°45′， 地處甘肅省東部平?jīng)鍪泻J河流域黃土高原丘陵溝壑區(qū)， 是農(nóng)業(yè)農(nóng)村部評(píng)選的“黃土高原優(yōu)生蘋(píng)果最佳栽植區(qū)域”。 靜寧蘋(píng)果是國(guó)家地理標(biāo)志產(chǎn)品， 以風(fēng)味佳、 口感好、 耐貯藏等優(yōu)點(diǎn)成為紅富士蘋(píng)果行業(yè)的佼佼者， 深受消費(fèi)者歡迎， 同時(shí)也是蘋(píng)果收購(gòu)價(jià)格的風(fēng)向標(biāo)[1]。 截至目前， 靜寧蘋(píng)果品牌價(jià)值達(dá)到161.3 億元[2]， 約有近20 萬(wàn)人口依靠靜寧蘋(píng)果產(chǎn)業(yè)走上了致富路， 是靜寧農(nóng)村發(fā)展的支柱性產(chǎn)業(yè)[3]。 受品牌效益驅(qū)使， 近年來(lái)市場(chǎng)以次充好、 假冒靜寧蘋(píng)果商標(biāo)等不良現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生， 致使靜寧蘋(píng)果品牌形象嚴(yán)重受損[4]。 但目前國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于靜寧蘋(píng)果品牌保護(hù)的相關(guān)研究較少， 現(xiàn)有靜寧蘋(píng)果原產(chǎn)地溯源的技術(shù)手段存在一定的局限性[5]，急需研究相關(guān)溯源技術(shù)， 拓寬靜寧蘋(píng)果產(chǎn)地真實(shí)性的判定方法。

農(nóng)產(chǎn)品新陳代謝活動(dòng)中礦物元素的交互作用受產(chǎn)地土壤[6]、 氣候環(huán)境[7]、 管理水平[8]等多因素共同影響[9]， 但在植源性農(nóng)產(chǎn)品生長(zhǎng)過(guò)程中， 礦物元素主要來(lái)自種植區(qū)域土壤[10]， 具有一定的產(chǎn)地特征，同時(shí)礦物質(zhì)元素的含量和組成在農(nóng)產(chǎn)品的貯藏流通中較為穩(wěn)定， 可以利用農(nóng)產(chǎn)品中礦物元素的差異特性實(shí)現(xiàn)產(chǎn)地溯源[11]。 目前這項(xiàng)技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于小麥[12]、 大米[13]、 豆類(lèi)[14]、 水果[15～19]、 茶葉[20]、 羊肉[21]等農(nóng)產(chǎn)品及其深加工產(chǎn)品[22～24]的產(chǎn)地溯源中。本研究擬以山東煙臺(tái)、 陜西洛川和甘肅靜寧產(chǎn)區(qū)共95 個(gè)紅富士蘋(píng)果樣本為研究對(duì)象， 分析3 地蘋(píng)果中礦物元素含量差異特性， 研究靜寧蘋(píng)果產(chǎn)地溯源的可行性， 同時(shí)篩選出特征指標(biāo)， 構(gòu)建產(chǎn)地判別模型， 以期為靜寧紅富士蘋(píng)果產(chǎn)地溯源提供理論參考和技術(shù)支持。

一、 材料與方法

（一） 儀器和試劑微波消解儀 （MARS6， 美國(guó)CEM 公司）； 電感耦合等離子體質(zhì)譜儀 （ICPMS， 8900， 美國(guó)Agilent 公司）； 電子天平 （SQP，德國(guó)賽多利斯公司）； 硝酸 （優(yōu)級(jí)純， 德國(guó)默克公司）； 鈹（Be）、 硼（B）、 鈉 （Na）、 鎂 （Mg）、 鋁（Al）、 鉀 （K）、 鈣 （Ca）、 鈦 （Ti）、 釩 （V）、 鉻（Cr）、 錳 （Mn）、 鐵 （Fe）、 鈷 （Co）、 鎳 （Ni）、銅 （Cu）、 鋅 （Zn）、 砷 （As）、 硒 （Se）、 銣（Rb）、 鍶 （Sr）、 釔 （Y）、 鉬 （Mo）、 鎘 （Cd）、錫 （Sn）、 銻 （Sb）、 銫 （Cs）、 鋇 （Ba）、 錸（Re）、 鉈 （Tl） 和鉛 （Pb） 共30 種元素標(biāo)準(zhǔn)溶液（1 000 μg/mL， 國(guó)家有色金屬及電子材料分析測(cè)試中心）； 鍺 （Ge） 和銦 （In） 元素內(nèi)標(biāo)液 （100 μg/mL， 美國(guó)Agilent 公司）。

（二） 實(shí)驗(yàn)材料選取盛產(chǎn)期果園為采樣點(diǎn)，園內(nèi)依據(jù)對(duì)角線(xiàn)選取5 棵掛果果樹(shù)， 在樹(shù)冠部、 中部和底部各采摘3 顆已著色成熟蘋(píng)果， 每個(gè)果園60 顆蘋(píng)果為一個(gè)獨(dú)立樣本。 共采集到靜寧樣本32個(gè)、 洛川樣本27 個(gè)、 煙臺(tái)樣本36 個(gè)。

（三） 實(shí)驗(yàn)方法按照GB5009.268-2016 《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中多元素的測(cè)定》[25]對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理。 蘋(píng)果用純水洗凈瀝干后， 從四周各切下約10 g 帶皮果實(shí)， 每個(gè)樣本取2.4 kg 果實(shí)粉碎后混勻， 采用四分法取樣500 g 冷藏備用。 準(zhǔn)確稱(chēng)取蘋(píng)果樣0.3 g （精確至0.001 g） 于50 mL 聚四氟乙烯消解罐內(nèi)， 加入10 mL 濃硝酸， 開(kāi)口放置過(guò)夜 （超過(guò)8 h） 后， 蓋上蓋子放入微波消解儀內(nèi)，梯度消解功率恒定1 600 W， 溫度控制15 min 內(nèi)提升溫度至120℃， 保持10 min， 然后5 min 內(nèi)提升至180℃， 保持15 min 消解。 待消解完全溫度降至室溫后取出， 去蓋， 放入趕酸器內(nèi)， 于240℃趕酸4 h。 趕酸結(jié)束后待消解罐溫度降至室溫， 將樣液倒入50 mL 聚四氟乙烯容量瓶中， 用40 mL 超純水分5 次沖洗消解罐， 洗滌溶液并入容量瓶?jī)?nèi)， 定容待測(cè)。 利用ICP-MS 對(duì)所有蘋(píng)果樣品中30 種元素進(jìn)行檢測(cè)， 優(yōu)化后的ICP-MS 參數(shù)條件設(shè)定為RF 功率1 550W， 載氣流量0.68 L/min， 稀釋氣流量0.15 L/min， 蠕動(dòng)泵速0.1 r/s ， 反應(yīng)氣氫氣流量5 mL/min、 氧氣濃度30%。

（四） 數(shù)據(jù)分析采用Excel 對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行整理， 利用SPSS 25.0 軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差分析，對(duì)含量具有顯著性差異（p＜0.05） 的元素做主成分分析以研究產(chǎn)地判別的可行性， 利用SICMA-P14.1軟件進(jìn)行正交偏最小二乘法判別分析 （OPLSDA）， 根據(jù)預(yù)測(cè)變量投影重要性 （VIP） 值＞1 篩選出最佳特征變量， 將其數(shù)據(jù)代入SPSS 25.0 軟件做判別分析， 建立Fisher 判別函數(shù)并進(jìn)行交叉驗(yàn)證。

二、 結(jié)果與分析

（一）不同產(chǎn)地紅富士蘋(píng)果中礦物元素含量差異性分析利用ICP-MS 對(duì)靜寧、 洛川和煙臺(tái)3個(gè)產(chǎn)地的95 個(gè)蘋(píng)果樣本中Be、 B、 Na、 Mg、 Al、K、 Ca、 Ti、 V、 Cr、 Mn、 Fe、 Co、 Ni、 Cu、 Zn、As、 Se、 Rb、 Sr、 Y、 Mo、 Cd、 Sn、 Sb、 Cs、Ba、 Re、 Tl 和Pb 共30 種元素進(jìn)行檢測(cè)， 其中Be元素在較多樣本中未檢出， 其余元素檢測(cè)結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 多種元素含量及方差分析結(jié)果

通過(guò)分析表1 發(fā)現(xiàn)， 3 地紅富士蘋(píng)果中含有豐富的礦物元素， 其中K、 Na、 Mg、 Ca、 B、 Al 和Fe 元素含量較高， 均大于1 mg/kg。 3 地紅富士蘋(píng)果中污染物元素Pb 含量平均值28.384 μg/kg， 最大值94.915 μg/kg， Cd 含量平均值6.297 μg/kg，最大值17.036 μg/kg， 均未超過(guò)GB 2762-2022《食品安全國(guó)家標(biāo)準(zhǔn) 食品中污染物限量》[26]中0.1 mg/kg 和0.05 mg/kg 的限量要求。

多重對(duì)比得出， Na、 K、 Ca、 Ti、 V、 Cr、Mn、 Fe、 Co、 Ni、 Cu、 Se、 Rb、 Sr、 Mo、 Cd、Sn、 Cs、 Ba、 Tl 和Pb 共21 種元素含量在3 個(gè)產(chǎn)地蘋(píng)果之間有顯著性差異 （p<0.05）。 靜寧蘋(píng)果中的K、 Ca、 Se、 Rb、 Sr 和Ba 元素含量顯著高于洛川和煙臺(tái)蘋(píng)果， V、 Cr、 Fe、 Co、 Cu、 Cd、 Sn、Ti、 Tl 和Cs 元素低于其他兩地； 煙臺(tái)蘋(píng)果中Ti、Mn、 Ni、 Sn、 Tl、 Fe、 Cu 和Pb 元素含量遠(yuǎn)大于靜寧和洛川蘋(píng)果， Na、 K、 Ca、 Rb、 Sr、 Se、 Mo和Ba 元素在3 地蘋(píng)果中含量最低； 洛川蘋(píng)果中Na、 V、 Cr、 Co、 Mo、 Cd 和Cs 元素在3 產(chǎn)地中含量最高， 而Mn、 Ni 和Pb 元素含量顯著低于其他兩地。 同時(shí)， 組內(nèi)樣本對(duì)比發(fā)現(xiàn)， V、 As、 Se、Ba、 Re 和Tl 元素在3 產(chǎn)地蘋(píng)果中離散程度均＞50%， 尤其是V、 As 和Tl 元素在靜寧蘋(píng)果中變異程度＞100%， 說(shuō)明這些元素在紅富士蘋(píng)果中個(gè)體差異較大， 在同產(chǎn)地內(nèi)分析時(shí)穩(wěn)定性較差， 在組間表現(xiàn)出的差異性可能會(huì)受個(gè)體差異影響， 利用其進(jìn)行蘋(píng)果產(chǎn)地溯源和特征指標(biāo)篩選時(shí)， 應(yīng)綜合考慮。

（二） 不同產(chǎn)地紅富士蘋(píng)果中礦物元素主成分分析為了研究利用礦物元素對(duì)靜寧紅富士蘋(píng)果產(chǎn)地判別的可行性， 將3 地蘋(píng)果中21 種差異性元素進(jìn)行主成分分析。 首先， 進(jìn)行KMO 值和Bartlett球形度檢驗(yàn)， 結(jié)果顯示， KMO 值為0.725 （＞0.6），p<0.05， 說(shuō)明可以進(jìn)行主成分分析。 根據(jù)方差累計(jì)貢獻(xiàn)率＞80%原則， 選取的前12 個(gè)主成分可以包含較大產(chǎn)地信息 （方差累計(jì)貢獻(xiàn)率為82.175%），見(jiàn)表2。 結(jié)果表明， 第1 主成分包含了21.844%的分組信息， 其中Ca、 Cr、 Mn、 Fe、 Co、 Cu、 Sn和Pb 攜帶分組信息較大； 第2 主成分方差解釋率為10.815%， 主要是Na、 V 和Mo 分組特征顯著；第3 主成分方差貢獻(xiàn)率8.063%， 主要受K、 Ni 和Cs 元素影響。 利用前3 個(gè)主成分得分做散點(diǎn)圖（見(jiàn)圖1）， 便于分組情況可視化， 可以看出3 地蘋(píng)果在圖中存在一定程度分組， 但有部分樣本點(diǎn)交叉和重疊， 尤其是靜寧蘋(píng)果和洛川蘋(píng)果之間分離度較差， 邊際模糊。 說(shuō)明利用差異性元素對(duì)靜寧蘋(píng)果進(jìn)行產(chǎn)地判別可行， 但是數(shù)據(jù)冗余復(fù)雜， 干擾較多，分類(lèi)效果不理想， 需進(jìn)一步優(yōu)化分析。

圖1 主成分分析得分散點(diǎn)圖

（三） 不同產(chǎn)地紅富士蘋(píng)果中礦物元素正交偏最小二乘法判別分析OPLS-DA 是一種預(yù)先設(shè)定分類(lèi)， 基于偏最小二乘法判別分析（PLS-DA） 獲取變量與分類(lèi)間數(shù)學(xué)關(guān)系， 通過(guò)正交變換過(guò)濾干擾信息的分析方法， 同時(shí)找出VIP 值＞1 的變量， 以便于篩選特征差異變量[27]。 將不同產(chǎn)地蘋(píng)果中差異性顯著（p＜0.05）的21 種元素含量做OPLS-DA 分析， 共獲取到3 個(gè)預(yù)測(cè)主成分和3 個(gè)正交主成分，自變量擬合指數(shù) （0.542） 和因變量擬合指數(shù)（0.814） 均超過(guò)0.5， 樣本在二維得分散點(diǎn)圖 （見(jiàn)圖2） 聚類(lèi)效果明顯， 所建模型基本實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)地區(qū)分， 對(duì)3 個(gè)產(chǎn)地蘋(píng)果的預(yù)測(cè)率為69.6%。 計(jì)算出VIP 值＞1 的變量為Na、 K、 V、 Cr、 Ca、 Sr、 Ni、Mn （見(jiàn)圖3）。 為了驗(yàn)證OPLS-DA 判別模型對(duì)所有樣本的分組情況， 根據(jù)模型得分做系統(tǒng)聚類(lèi)， 結(jié)果見(jiàn)圖4。 在臨界值130 時(shí)， 樣本分為3 類(lèi)， 與實(shí)際產(chǎn)地分類(lèi)基本一致， 但有少量靜寧蘋(píng)果和洛川蘋(píng)果互相錯(cuò)分， 特征元素的產(chǎn)地判別能力仍需進(jìn)一步驗(yàn)證。

圖3 各元素變量VIP 值

圖4 OPLS-DA 得分系統(tǒng)聚類(lèi)圖

（四） 不同產(chǎn)地紅富士蘋(píng)果中礦物元素產(chǎn)地判別分析為了進(jìn)一步分析OPLS-DA 中VIP 值＞1元素的產(chǎn)地判別效果， 利用Na、 K、 V、 Cr、 Ca、Sr、 Ni 和Mn 元素對(duì)95 個(gè)樣本做Fisher 判別分析。以全部樣本建立判別函數(shù)， 采用“留一法” 進(jìn)行交叉驗(yàn)證， 結(jié)果見(jiàn)表3。 結(jié)果顯示， 所建模型判別正確率為95.8%， 其中9.4%的靜寧樣品被誤判在了洛川和煙臺(tái)分組； 驗(yàn)證準(zhǔn)確率為93.7%， 其中靜寧蘋(píng)果為87.5%。 以70%樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集建立模型， 30%作為驗(yàn)證集， 結(jié)果見(jiàn)表4。 由表4 可知， 整體判別正確率為95.5%， 其中有13.7%的靜寧蘋(píng)果被錯(cuò)分； 驗(yàn)證正確率均為100%。 兩種方法所建模型對(duì)3 地紅富士蘋(píng)果的判別和驗(yàn)證準(zhǔn)確率均較高， 說(shuō)明利用Na、 K、 V、 Cr、 Ca、 Sr、 Ni 和Mn 這8 種元素對(duì)靜寧、 洛川和煙臺(tái)蘋(píng)果產(chǎn)地判別較為穩(wěn)定可靠， 在一定程度上能實(shí)現(xiàn)靜寧蘋(píng)果的產(chǎn)地溯源。

表3 全部樣本訓(xùn)練及交叉驗(yàn)證結(jié)果 （%）

表4 70%樣本訓(xùn)練分組及預(yù)測(cè)結(jié)果

三、 討論

植源性的農(nóng)產(chǎn)品在采摘后的貯藏、 深加工以及流通等環(huán)節(jié)中， 礦物元素的含量和分布較為穩(wěn)定[28～29]。 本研究利用ICP-MS 對(duì)靜寧、 洛川和煙臺(tái)蘋(píng)果樣本中30 種元素進(jìn)行檢測(cè)， 結(jié)果顯示， 3地蘋(píng)果中的K、 Na、 Mg、 Ca、 B、 Al 和Fe 元素含量較高， 并且含量高低順序基本一致。 但略有不同的是洛川和煙臺(tái)蘋(píng)果中Mg 含量＞Ca 含量， 而靜寧蘋(píng)果的Ca 含量＞Mg 含量， 匡立學(xué)等[30]認(rèn)為蘋(píng)果中Mg 和Ca 的含量大小和順序無(wú)明顯規(guī)律。 同時(shí)有研究表明， 紅富士蘋(píng)果中礦物元素與蘋(píng)果品質(zhì)存在一定關(guān)聯(lián)， 果實(shí)Ca 含量與可溶性固形物和固酸比呈極顯著正相關(guān)（p<0.01）[31]， 且不同產(chǎn)地富士蘋(píng)果品質(zhì)存在一定差異[32]， 因此靜寧蘋(píng)果耐貯藏、硬度強(qiáng)、 口感甜脆等特點(diǎn)可能是受Ca 等礦物元素影響[33]。

本研究對(duì)紅富士蘋(píng)果中礦物元素進(jìn)行多重對(duì)比， 共有21 種礦物元素在3 產(chǎn)地蘋(píng)果間表現(xiàn)出了顯著性差異 （p<0.05）， 靜寧蘋(píng)果與洛川蘋(píng)果中微量元素的含量順序較為相似， 均與煙臺(tái)蘋(píng)果含量順序差異較大， 并且靜寧與洛川蘋(píng)果的差異性顯著（p<0.05） 元素明顯少于靜寧與煙臺(tái)之間。 有研究指出[34]， 利用紅富士蘋(píng)果中礦物元素的差異性， 可以對(duì)蘋(píng)果進(jìn)行產(chǎn)地溯源。 對(duì)21 種差異性元素進(jìn)行主成分分析， 發(fā)現(xiàn)雖然3 地蘋(píng)果在一定程度上實(shí)現(xiàn)了分類(lèi)， 但是仍有部分樣本分類(lèi)混亂， 離群較遠(yuǎn)，這可能是因?yàn)椴糠衷仉m然在產(chǎn)地間表現(xiàn)出了顯著差異性， 但在組內(nèi)也表現(xiàn)出了一定的差異， 而主成分分析作為一種無(wú)監(jiān)督的分析方法， 排除組內(nèi)干擾能力較弱[35]。 加入產(chǎn)地作為因變量監(jiān)督后， 利用OPLS-DA 篩選出的Na、 K、 V、 Cr、 Ca、 Sr、 Ni和Mn 元素在判別模型中分組能力更強(qiáng)， 聚類(lèi)效果更優(yōu)， 排除了較多干擾因子。 以這8 種元素建立的Fisher 判別函數(shù)對(duì)3 地蘋(píng)果整體判別正確率大于95%， 在一定程度上可實(shí)現(xiàn)對(duì)靜寧蘋(píng)果的產(chǎn)地溯源。 但在OPLS-DA 得分散點(diǎn)圖和得分聚類(lèi)圖中可以明顯看出， 靜寧蘋(píng)果與洛川蘋(píng)果的邊際較為混亂， 部分樣本交叉重疊。 這可能是因?yàn)殪o寧與洛川均處于黃土高原地區(qū)， 兩地土壤中礦物元素組成、土壤性狀、 氣候環(huán)境和施用肥料等因素有一定相似性， 而煙臺(tái)地處渤海灣地產(chǎn)區(qū)， 土壤類(lèi)型主要以潮土、 褐土為主， 土壤pH 偏酸性， 與黃土高原地區(qū)差異較大[36]。 前人研究發(fā)現(xiàn)[37]， 富士蘋(píng)果中礦物元素的差異性與地域差異密切相關(guān)， 與本研究結(jié)果一致。

有研究表明， 同地區(qū)不同品種蘋(píng)果中礦物元素[38]也存在一定差異。 本文以靜寧、 洛川和煙臺(tái)3地紅富士蘋(píng)果為研究對(duì)象， 涉及了煙富3 號(hào)、 煙富6 號(hào)、 宮崎短枝、 惠民短枝、 禮泉短枝、 長(zhǎng)富2號(hào)、 長(zhǎng)富3 號(hào)以及成紀(jì)1 號(hào)等多個(gè)品種， 品種的差異性導(dǎo)致了本研究中有較多元素在組內(nèi)離散程度較大， 這些組內(nèi)差異也在一定程度上影響著產(chǎn)地溯源的效果。 因此縮小品種差異， 開(kāi)展基于不同產(chǎn)地同品種紅富士蘋(píng)果中多元素的相關(guān)分析可作為本研究的后續(xù)內(nèi)容。 同時(shí)， 對(duì)比兩種判別分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，以70%樣本數(shù)據(jù)來(lái)建立的判別函數(shù)， 對(duì)靜寧蘋(píng)果的判別正確率相對(duì)較低， 說(shuō)明降低模型原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)比例， 會(huì)對(duì)模型的穩(wěn)定性產(chǎn)生一定影響， 導(dǎo)致靜寧蘋(píng)果誤判率上升， 在后續(xù)研究中應(yīng)增加樣本量以確保模型的穩(wěn)定性。

四、 結(jié)論

本研究以靜寧、 洛川和煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)95 個(gè)紅富士蘋(píng)果樣本為研究對(duì)象， 通過(guò)分析蘋(píng)果中差異性礦物元素， 結(jié)合多元化學(xué)計(jì)量方法， 對(duì)3 個(gè)產(chǎn)地紅富士蘋(píng)果實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)地分類(lèi)。 通過(guò)對(duì)比分組效果發(fā)現(xiàn)， 基于產(chǎn)地監(jiān)督建立溯源模型對(duì)靜寧蘋(píng)果的產(chǎn)地判別效果更優(yōu)， 篩選出的Na、 K、 V、 Cr、 Ca、 Sr、 Ni 和Mn 元素可以作為靜寧蘋(píng)果在3 個(gè)產(chǎn)地判別的特征指標(biāo)， 在減少干擾因子、 降低分析維度的同時(shí)保持了較高的判別率。 本研究可為靜寧蘋(píng)果的產(chǎn)地溯源提供一定的理論參考和技術(shù)支撐。

本文引用格式： 李濤， 譚椰子， 王玉， 等.基于礦物元素分析的靜寧蘋(píng)果產(chǎn)地溯源 ［J］.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全， 2023 （5）： 43-49.

LI Tao， TAN Yezi， WANG Yu，et al.Geographical origin tracing of Jingning apple based on mineral element analysis ［J］.Quality and Safety of Agroproducts， 2023 （5）： 43-49.