穩定同位素及礦物元素分析在谷物產地溯源中應用的研究進展

劉雯雯，陳 巖，楊 慧，耿安靜，王富華*

（廣東省農業科學院農產品公共監測中心，廣東 廣州 510640）

谷物是提供人體所需能量最經濟、最重要的食物來源，其生產和消費與人們的生活密切相關。近年來隨著生活水平的提高，人們對谷物的要求已由往昔的“吃飽”轉為“吃好”，谷物的營養品質和質量安全也備受關注。谷物的品質主要受其生長環境的諸多因素（氣候、降水、土壤類型等）影響，優良適宜的生長環境往往產出優質的谷物。如涼爽的氣候環境與適宜的日光和土壤濕度造就了泰國茉莉香米的優異品質，充足的光照和較大的晝夜溫差使五常大米的干物質積累豐富[1]，類似的還有印度巴斯馬蒂香米、日本越光米等。這些谷物的優良品質特征與地域特色相關，其與普通谷物相比能獲取更高的經濟和社會效益。基于此，為了降低成本并增加收入，不法商販使用虛假標簽、假冒優質谷物及欺詐現象時有發生，破壞了公平的競爭環境，也損害了消費者的健康。因此，進行谷物產地溯源，獲取原產地真實性信息，是有效解決食品摻假和欺詐、保障食品質量安全的重要技術手段。傳統的溯源方法是基于物聯網和標簽技術人為提取食品生產、流通各個環節的相關信息，進而追溯來源、查詢去向[2]。但這類方法存在信息記錄可人為更改或操縱、未知環節存在時無法溯源等不足。基于食品表征分析的溯源方法具有普適性好、可靠性強、不受人為干擾等特點，也廣泛應用于食品溯源中。這類方法將食品本體屬性數據與生產環節的自然信息（產地環境、種養殖方式等）關聯分析，結合化學計量學，可獲取未知背景下的食品生產、加工、貯藏等信息，是一類有效、準確的產地溯源方法[3-4]。目前，這類方法在谷物產地溯源研究中多集中于關聯產地環境與谷物中的穩定同位素[5-6]、礦物元素[7-8]、化學成分[9-11]等信息。其中穩定同位素和礦物元素與環境高度相關，并且具有分析結果可靠、靈敏度高的特點，是產地溯源研究的關注重點。本文對近十余年來穩定同位素及礦物元素分析在谷物產地溯源應用中的研究進展進行了系統評述，以期為產地溯源研究提供參考。

1 穩定同位素技術

1.1 穩定同位素技術原理

同位素是指原子序數相同、質量數不同的元素，包括穩定同位素和放射性同位素兩大類。由于質量數差異，在物理、化學及生物化學作用過程中，一種元素的不同同位素在兩種或兩種以上物質（物相）之間的分配具有不同同位素組成的現象叫做同位素分餾[12]。同位素分餾是穩定同位素溯源的基本原理和依據，氣候、環境、生物代謝類型等因素都會影響同位素分餾，使得不同種類及不同地域來源的生物體內同位素組成存在差異，這種差異可用于區分不同種類的產品及可能的產地。同位素組成常用同位素比值（δ）表示，其定義的表達式如下。

式中：R樣品和R標準分別是樣品和標準物質中重同位素和輕同位素的豐度比。

1.2 常用同位素變化機理

C、N、H、O、S、Sr是產地溯源中最為常用的穩定同位素，其組成變化與氣候、降水、海拔、地質環境、生物代謝、栽培方式等因素息息相關。通常利用元素分析儀-同位素比率質譜法（elemental analyzer-isotope-ratio mass spectrometry，EA-IRMS）、熱電離質譜（thermal ionization mass spectrometry，TI-MS）或多接收器電感耦合等離子體質譜儀（multi-collector inductively coupled plasma mass spectrometry，MC-ICP-MS）進行測定。

C穩定同位素包括12C和13C，自然豐度分別是98.89%和1.11%。植物中C同位素組成主要受光合作用的C同位素動力學分餾影響，不同光合途徑的植物具有明顯不同的δ13C值。前人研究結果表明，C3途徑植物（如小麥、水稻、水果等）的δ13C值為-35%～-20%，C4途徑植物（如玉米、甘蔗）的δ13C值為-15%～-7%，景天酸代謝途徑植物（如菠蘿、仙人掌）的δ13C值則介于C3途徑植物和C4途徑植物之間，為-22%～-10%[13]。除此之外，植物中C同位素組成還與溫度、降水、大氣CO2濃度、海拔高度等氣候環境因素相關，目前比較明確的是C3途徑植物的δ13C值隨年降水量或可利用水分量的增加而減小，隨大氣CO2濃度的增加而減小，隨海拔高度的升高而增大[14]。

N穩定同位素包括14N和15N，自然豐度分別是99.63%和0.37%。N是植物生長和發育過程中最重要的營養元素之一，雖然空氣中含有78%的N2，但大部分植物不能直接吸收N2，只有一些固氮植物能夠利用與其共生的根瘤菌可將N2轉化為可吸收的NH3，而其他植物必須從其他氮源中吸收NO3-和NH4

+來獲取N。由于不同的氮源具有不同的δ15N值，如干濕氮沉降的δ15N值為-11.0%～3.5%[15]，人工合成化學肥料的δ15N值為-6%～6%，糞肥和有機肥的δ15N值為1%～37%[16]，導致了吸收不同氮源的植物體內δ15N值也不同。另外，氣候環境也對植物體內δ15N值有著重要影響。

H穩定同位素包括1H和D，自然豐度分別是99.985%和0.015%。O同位素包括16O、17O和18O，自然豐度分別是99.759%、0.037%和0.204%。H和O是水的組成元素，其同位素組成會隨著水循環過程中的擴散、物態轉換（如蒸發、冷凍、葉片蒸騰等）發生規律性變化。一般而言，大氣降水的δD和δ18O值從海岸到內陸逐漸降低，隨著緯度和海拔高度的增加而減小。同時由于溫度因素，冬季的δD和δ18O值遠比夏季的小[12]。

S同位素眾多，最常見的是32S和34S。硫酸鹽細菌還原作用、硫酸鹽與硫化物間及不同硫化物間化學交換反應是影響S同位素分餾的重要因素。植物體中的S同位素組成與植物吸收大氣硫化物以及硫在植物中的新陳代謝有關。由于不同地區使用的煤和石油來源于不同的地質環境，其燃燒排放污染物的δ34S值不同，直接導致了大氣降水δ34S值有差異，也進而影響了植物的δ34S值。此外，含硫肥料的使用和工業煙霧的沉降也會對植物的δ34S值造成影響[7,17]。

Sr同位素包括84Sr、86Sr、87Sr和88Sr，其中87Sr是Rb天然衰變的產物。動植物體內的87Sr/86Sr來源于巖床中能被生物體利用的含Sr礦化物，由于每個地區巖床中由Rb放射衰變產生的87Sr含量具有差異，故87Sr/86Sr具有區域性特征[12]。87Sr/86Sr在植物代謝和生長過程中不發生明顯的分餾作用，受氣候、季節等環境因素影響小。在面對氣候環境相似的產區，87Sr/86Sr通常能提供較好的產地判別信息[7]。

1.3 穩定同位素技術在谷物產地溯源中的應用

表1 基于穩定同位素的谷物產地溯源研究Table 1 Geographical traceability of cereal grains based on stable isotopes

穩定同位素技術進行谷物產地溯源的相關研究如表1所示，其中C、N同位素應用最為廣泛。Wu Yuluan[28]、Rashmai[29]等的研究表明不同國家、不同省份小麥的δ13C值存在顯著（P＜0.05）或極顯著（P＜0.01）差異，其δ13C值與種植區域相關。Branch等[23]在分析小麥籽粒中δ13C、δ15N和重金屬含量及同位素比值時，也發現以δ13C值為指標可完全區分北美、加拿大和歐洲的小麥樣品。除了單獨使用一種同位素溯源外，C、N同位素聯合溯源也是常用的方法。Suzuki等[18]研究了日本、美國、澳大利亞大米中的C、N元素含量和δ13C、δ15N、δ18O值，發現大米C、N元素含量以及C、N同位素組成與對應產地其他植物中的值一致，基于上述5 種變量建立雷達圖分析可快速區分不同產地的大米。鐘敏[19]研究了中國6 個省份大米的δ13C和δ15N值，并與國外大米的文獻數據進行了比對研究，以δ13C和δ15N值為變量，通過HCA可分別區分美國大米和中國大米、日本大米和中國大米，但中國不同省份大米的區分效果不好。Luo Donghui等[30]的研究也表明了小麥的δ13C和δ15N值具有地域特征，δ13C和δ15N值組合可用于小麥的產地溯源。

H同位素與大氣降水、環境水源、溫度等因素相關，也可用于產地溯源。Suzuki等[31]在對日本大米的研究中發現不同地區大米中脂肪酸的δD值具有明顯差異，PCC結果也顯示大米中脂肪酸的δD值與環境水的δD值（r＝0.63）和平均溫度（r＝0.84）具有良好的相關性；大米的δ18O值也與平均最低氣溫正相關[32]，證明了δD值可表征產地環境信息。Liu Hongyan等[33]在對中國小麥及其環境水的研究中，也發現了不同地區小麥和土壤水的δD值存在極顯著性差異（P＜0.01），小麥的δD值變化趨勢與土壤水、雨水的δD值變化趨勢一致，并且與成熟期0～20 cm深度采集的土壤水的δD值呈正相關（r＝0.645），揭示了小麥δD值變化的可能來源，為產地溯源提供理論依據。O同位素用于產地溯源的研究也多見報道，Brescia等[34]比較了意大利、土耳其、加拿大、澳大利亞的杜倫麥的δ18O值，ANOVA結果顯示不同產地的杜倫麥的δ18O值明顯不同，可實現粗略區分。Korenaga等[20]進一步以δ13C、δ15N和δ18O值為變量，采用PCA區分了日本大米與澳大利亞和美國大米，解釋了同位素組成與產地環境的相關性。S同位素也是產地溯源的重要指標，Chung等[21]在研究韓國、中國和菲律賓的糙米的同位素組成時，結果顯示糙米的δ15N、δ18O、δ34S值受產地的影響比δ13C值更明顯，其中δ18O和δ34S值的組合區分產地的效果更佳，并且通過PCA可清楚區分不同地區的糙米。

Sr同位素主要表征地質環境信息，其組成變化只與不同來源的Sr混合作用有關，能克服氣候相似情況下輕質同位素區分產地效果不好的問題，為產地溯源提供有效指標。Kawasaki等[35]研究了日本、澳大利亞、加利福尼亞、中國、越南糙米中的87Sr/86Sr比值，結果顯示不同地區糙米中87Sr/86Sr比值具有差異（澳大利亞＞中國和越南＞日本），證明了87Sr/86Sr比值可作為糙米產地溯源的重要指標，并且通過分析田間實驗長期施肥的樣品，還發現施肥方式不影響糙米的87Sr/86Sr比值。Lagad等[22]比較分析了印度河恒河平原5 個地區的巴斯馬蒂大米及其種植土壤和灌溉水的87Sr/86Sr比值，結果顯示北方邦南部種植的大米含有較高的87Sr/86Sr比值，大米的87Sr/86Sr比值與對應土壤和灌溉水的值顯著相關，通過與文獻報道的87Sr/86Sr比值對比研究，可部分區分印度巴斯馬蒂大米和除澳大利亞和泰國之外的其他國家原產大米樣品。Liu Hongyan等[24]在研究中國3 個地區的冬小麥及其種植土壤的δ13C、δ15N、δD值和87Sr/86Sr比值時，同樣觀察到不同地區的小麥及其土壤中的87Sr/86Sr比值均存在極顯著性差異（P＜0.01），而且二者顯著正相關。CDA結果顯示，在利用δ13C、δ15N、δD值區分小麥產地準確率不佳（77.8%）的情況下，結合87Sr/86Sr比值可顯著提高判別準確率（98.1%）。后續Liu Hongyan等[25]還進一步探討了小麥87Sr/86Sr比值差異的來源，通過比較分析小麥及種植土壤和地下水的87Sr/86Sr比值，發現小麥中87Sr/86Sr比值的變化趨勢與相應土壤和地下水的相一致，表明了小麥中87Sr/86Sr比值的變化主要受土壤風化產物和地下水所影響。同時以Rb含量、Sr含量和87Sr/86Sr比值分別為X、Y、Z坐標軸，通過三維散點圖可清楚區分不同產地的小麥。

利用穩定同位素溯源谷物產地時，谷物中同位素組成差異除了來源于產地環境的差異，還可能與谷物品種、采收、加工等因素相關，部分學者對此開展了相關研究。Wu Yuluan等[28]分析了不同地區（黑龍江、山東和江蘇）5 種谷物的δ13C和δ15N值，結果顯示，不同種類谷物的δ13C值存在顯著性差異，其中大米、大豆、小米、小麥和玉米的平均δ13C值分別約為-27:、-25:、-12:、-23:和-11:，C3植物的大米、大豆、小麥和C4植物的小米、玉米的δ13C值差異明顯，表明谷物的δ13C值差異不僅由產地環境差異引起，還與谷物種類相關。但在δ15N值上，可能由于土壤營養和肥料的影響，不同種類谷物的差異不顯著。同時該研究還探討了水稻品種對同位素組成差異的影響，分析了廣東地區5 個品種水稻樣品的δ13C和δ15N值，發現不同品種的水稻的δ13C值差異不顯著。Liu Hongyan等[36]也開展了類似研究，分析測定了2010—2012年采收的來自中國不同地區（河北、河南、山西）10 個品種小麥中的δ13C、δ15N和δD值，探討區域差異、品種、采收年份及其相互作用對小麥籽粒同位素組成的影響；ANOVA結果顯示，相比于品種和采收年份，區域差異更能影響小麥中δ13C、δ15N、δD值的變化，區域差異對δ13C、δ15N、δD值的貢獻率分別為47.57%、58.02%、27.96%。除了品種、采收年份外，同一稻穗不同位置的谷粒，如強勢粒和弱勢粒，因質量、品質、生長過程和對環境因素的反應都存在不同，在強勢粒和弱勢粒間也有可能存在同位素組成的差異。Chen Tianjin等[37]比較了來自黑龍江省五常和富錦地區的水稻稻穗強勢粒和弱勢粒中的輕質同位素組成，并分析其對產地溯源的影響；結果顯示，強勢粒及弱勢粒中δ13C、δ18O、δ15N值具有統計學差異，上述差異的存在導致不同產地水稻的δ13C、δ15N值間有交叉，進而推測以δD和δ18O值為變量更適合用于稻米產地溯源。

此外，小麥一般是加工成粉制品后在市面上流通，其加工過程對小麥同位素組成及產地溯源的影響也引起了研究者的關注。Liu Hongyan等[26]開展了小麥及其制粉產品的產地溯源初步研究，分析了不同產地、品種的小麥制粉（麩皮、次粉和面粉）和提取物（脫脂面粉、面筋、脂質、淀粉和粗纖維）的δ13C和δ15N值的變化情況；結果顯示，δ13C值在小麥加工過程中變化顯著，且不同小麥制粉產品和提取物的δ13C值均呈極顯著正相關（P＜0.01）；同樣，不同小麥制粉產品和提取物的δ15N值也呈極顯著正相關（P＜0.01）；但δ15N值的變化主要與產地相關，加工過程及品種間差異對δ15N值的影響不明顯，故δ15N值更適合用于小麥及其制粉產品的地理溯源。Wadood等[27]在分析不同地區、品種、采收年份小麥籽粒及其制粉產品（麩皮、胚芽、皮磨粉、心磨粉）的δ13C和δ15N值時也得到了類似的結果，即小麥籽粒和其制粉產品的δ15N值沒有顯著性差異，小麥籽粒和其不同制粉產品的δ13C和δ15N值呈極顯著正相關（P＜0.01）；并且通過CDA區分不同地區的小麥及其制粉產品，交叉驗證準確率為90.1%。

2 礦物元素分析技術

2.1 礦物元素分析技術原理

礦物元素是生物體內基本組成成分之一，是參與生物代謝的重要物質。但生物體自身無法合成礦物元素，必須從周圍環境中攝取。對于植物而言，通常是以生長環境中土壤、水、大氣等為載體，通過根系吸收礦物元素進入體內參與各項生命活動，故植物體內的礦物元素組成與其生長環境的元素組成密切相關。不同地域的礦物元素組成及含量有所差異，導致不同地域來源的植物體內礦物元素組成及含量也有各自的特征差異[38-39]，這種特征性差異可用于農產品產地溯源研究。一般而言，在產地溯源實踐中，通常利用電感耦合等離子體發射光譜（inductively coupled plasma optical emission spectrometer，ICP-OES）或電感耦合等離子體質譜（inductively coupled plasma mass spectrometry，ICP-MS）同時測定多種常量、微量及痕量元素，并篩選出具有顯著差異的元素作為鑒別因子，結合化學計量學進行產地區分。

2.2 礦物元素分析技術在谷物產地溯源中的應用

表2 基于礦物元素的谷物產地溯源研究Table 2 Geographical traceability of cereal grains based on mineral elements

近年來，礦物元素分析技術已廣泛用于大米、小麥等谷物的產地溯源研究，取得了較理想的效果[48]，相關研究匯總如表2所示。Gonzálvez等[40]分析了西班牙、日本、巴西、印度大米中的32 種礦物元素含量，結合LDA篩選溯源指標和區分產地；結果顯示Cd、Co、Ti、La、Pr、Eu、Er和Yb含量是大米產地溯源的重要指標，并且LDA建立的判別模型對驗證集樣品的產地判別準確率為91.3%。Cheajesadagul等[41]在分析泰國香米和外國大米中的礦物元素時，利用基于B、Co、Sr、Mo、Rb、Se 6 種元素含量的雷達圖分析可簡單快速區分泰國香米和外國大米；同時在進一步使用多元統計分析數據時，發現DA比PCA區分產地效果更好，區分泰國香米和外國大米的交叉驗證準確率為100%，區分泰國不同地區香米的交叉驗證準確率為90.32%。

中國學者也報道了應用礦物元素分析技術進行大米產地溯源的研究成果。Shen Shigang等[42]分析了黑龍江、河北、湖北、山西的大米及其種植土壤中15 種元素含量及其可交換形態；結果顯示，不同產地大米中的Mg、K、Ca、Na、Be、Mn、Ni、Cu、Cd含量存在顯著性差異，并且與土壤中的礦物元素含量密切相關，可表征產地環境信息；LDA結果也顯示以這9 種元素為變量的回代檢驗判別準確率為100%，交叉檢驗判別準確率為93.8%，并且CA結果也進一步驗證了這9 種元素是產地溯源的良好指標。黎永樂等[43]分析了五常地區、東北地區、南方地區大米樣品的14 種礦物元素含量，結合PCA、Fisher判別、ANN等計量學方法區分大米產地，結果顯示PCA對樣品產地的分類效果較差，而Fisher判別和ANN則可準確區分五常地區的大米樣品和其他地區的大米樣品，平均準確識別率分別為93.5%和96.4%。

除了應用于不同國家、不同省份的大米產地區分，部分學者還探討了礦物元素應用于地理距離更近的、同一省份不同地區的大米產地溯源可行性。宋雪健等[38]研究發現黑龍江省五常、建三江和查哈陽3 個地區大米中礦物元素含量存在差異，其中Na、Mg、Ca、Mn、Zn、Y、Er含量存在顯著或極顯著差異，為產地溯源提供了理論依據。Li Gang等[44]研究了福建省9 個地區大米中的礦物元素含量，發現福建省大米的Mo含量明顯高于越南和西班牙大米，Se含量則低于中國平均水平，且約有12%的樣品Cd含量超標；進一步結合計量學分析進行產地區分，結果顯示，當元素含量異常值較多時，FIA比PCA和DA能更有效的進行產地分類，并且確定了Ca、Ni、Fe和Cd含量是重要的產地判別指標。

礦物元素應用于小麥產地溯源也取得了一定成果。Zhao Haiyan等[49]分析了兩年間在河北、河南、山西、山東收集的小麥籽粒的礦物元素含量，ANOVA結果顯示不同地區的小麥樣品礦物元素含量有其各自的特征，其含量差異是環境（地域、年際）和品種共同作用的結果，其中土壤是植物體中礦物元素的主要來源，土壤中的礦物元素含量與植物體中的具有一定的相關性。在后續研究中，Zhao Haiyan等[45]分析了河北和河南小麥及其產地的表層土壤和母質土壤樣品中的礦物元素含量，發現小麥中Cr、Mn、Ga、Rb、Sr、Zr、Cd含量與表層土壤中相應元素的總含量呈顯著相關；表層土壤中所有元素（除Se外）含量與母質土壤中相應元素的總含量相關；結合PCA和LDA進行小麥產地區分，都得到較高的判別準確率，確認了Cr、Mn、Ga、Rb、Sr、Zr、Cd含量是小麥產地溯源的有效指標。在相關研究中，Zhao Haiyan等[46]還研究了產地、品種及其相互作用對礦物元素含量的影響程度，ANOVA顯示影響程度為：產地＞品種＞相互作用，其中產地主要影響的是Na、Ca、Fe、Zn和Mo元素含量，品種主要影響的是Mg、Mn、Cu和Ba元素含量；進而篩選出Na、Ca、Fe、Zn、Mo這5 種與產地密切相關、受品種影響較小的元素，并以此作為變量用LDA區分小麥產地，判別準確率為91.1%。Liu Hongyan等[47]也研究了地域、品種、年際及其相互作用對小麥籽粒礦物元素信息的影響，通過分析河北、河南、陜西小麥籽粒及其種植土壤的礦物元素含量，發現品種主要影響Ba含量，年際影響Mg、Al、Ca、Fe、C、Zn、As等大部分元素，而與地域密切相關的主要是Mn、S、Mo、Cd，基于Mn、S、Mo、Cd的建立的LDA模型，判別準確率為98.5%。

3 穩定同位素和礦物元素聯合分析

單獨使用穩定同位素或者礦物元素進行谷物產地溯源已經取得了不少成果，但任何一種方法都有一定的局限，特別是在進行精確度要求較高的產地溯源研究中，這些局限會影響溯源的準確性。近年來，多技術和多參數聯合分析逐漸成為產地溯源研究的熱點，聯合分析可細化地域信息，篩選更具有特征的分析參數，提高判別模型準確率，實現準確、可靠的產地溯源。其中穩定同位素與礦物元素聯合分析是頗具潛力的產地溯源技術，在植物源性產品[48,50]和動物源性產品[51]溯源中都取得了不錯的效果。

穩定同位素和礦物元素聯合分析應用于谷物溯源的相關研究匯總如表3所示。Kelly等[52]率先使用穩定同位素與礦物元素聯合分析區分美國、歐洲、印度和巴基斯坦地區的大米，研究發現不同地區的大米均有其各自特征，其中美國大米B含量普遍較高，阿肯色州的大米Ho含量明顯高于其他地區，歐洲大米Mg含量較高，印度巴斯馬提香米δ18O值較低，證明了大米中微量元素和穩定同位素用于地理溯源的可行性；同時還以δ13C、δ18O值和B、Mg、Se、Rb、Gd、Ho、W含量為變量，通過CDA清楚區分了3 個地區的大米。基于貿易全球化的現實考慮以及對不同產地大米信息的需求，Li等[53]在后續的研究中拓展了樣品的地理來源，研究了來自世界各國（澳大利亞、中國、法國、印度、意大利、日本、韓國、馬來西亞、緬甸、巴基斯坦、西班牙、臺灣、泰國、美國和越南）的大米樣品中的穩定同位素和礦物元素組成；研究結果顯示，以δ13C、δ18O、δ15N值和Mg、Al、K、Mn、Fe、Co、Cu、Zn，As、Se、Mo、Cd含量共15 個指標為變量，通過CDA可實現廣義地區（亞洲、澳大利亞、歐洲、印度和巴基斯坦、北美、東南亞）的區分，判別準確率為90.7%；此外，該研究還基于上述數據進行了香米種類、粳稻種類的判別分析，區分效果良好。

Goitom Asfaha等[54]分析了歐洲17 個采樣地點的谷物樣品的穩定同位素和礦物元素組成，結合PCA和PLS-DA區分谷物產地，研究將采樣地點按緯度（南歐、北歐）、與海洋環境（大西洋、地中海、內陸）的距離、土壤巖石的地質學（頁巖、酸性巖漿、石灰巖、玄武巖）分類成不同組別，以δ13C、δ15N、δ18O、δ34S、87Sr/86Sr值和Na、K、Ca、Cu、Rb含量為變量進行判別分析；結果顯示，前兩組別的分類效果要優于地質學的分類效果，并且通過模型實驗可區分15 個采樣地點的谷物。

結合穩定同位素、礦物元素分析和化學計量學，Chung等[55]也開展了亞洲不同國家大米的產地溯源研究，研究分析了柬埔寨、中國、日本、韓國、菲律賓、泰國大米中穩定同位素和礦物元素組成，發現亞洲不同國家大米中δ34S值和K、Mg、Na、Ca、Mn、Fe、Zn含量存在顯著性差異；采用多元統計分析區分產地，其中PCA可區分大多數國家的大米，但無法有效區分菲律賓和日本的大米；而以δ34S值和Mn、Mg含量為主要變量的OPLS-DA可明顯區分韓國和其他國家的大米。

除了溯源來自不同國家的谷物，穩定同位素與礦物元素聯合分析也被報道已應用于中國、泰國和阿根廷等國內不同地區的谷物產地溯源。邵圣枝等[56]分析了黑龍江、江蘇和遼寧大米中的穩定同位素組成和23 種元素含量，結果顯示，各地區的δ13C、δ2H、δ18O、δ15N值處于不同的范圍區間，Pb、Sr同位素比率也各不相同；礦物元素的含量變化差異大，表現出一定的地域特征；通過PCA-LDA能實現不同省份大米有效區分和判別，判別準確率為91%。Kukusamude等[57]用INAA代替ICP-MS測定元素含量，結合穩定同位素分析，進行泰國不同省份大米的溯源研究；LDA結果顯示判別準確率為100%，交叉驗證率為75.5%，并確認了δ18O值和Mg、Cl、As含量是良好的溯源指標。Podio等[58]分析了阿根廷3 個省份小麥樣品及其土壤和灌溉水的穩定同位素和礦物元素組成，DA結果顯示K/Rb、Ca/Sr、87Sr/86Sr、δ13C值和Ba、Co、Mo、Zn、Mn、Eu、Na含量是產地溯源的11 個關鍵變量，可完全區分不同地區的小麥；同時，GPA和CCA結果表明了小麥樣品中的元素和同位素特征與其對應栽培土壤及灌溉水的元素和同位素特征具有良好的一致性和相關性。

表3 基于穩定同位素及礦物元素的谷物產地溯源研究Table 3 Geographical traceability of cereal grains based on both stable isotopes and mineral elements

4 產地溯源化學計量學

化學計量學是應用數學、統計學、計算機及其他相關學科的理論和方法去設計和選擇最優的測量過程和實驗方法，并通過對化學數據的解析，最大限度地獲取有用的化學信息[59]。在基于穩定同位素及礦物元素分析的谷物產地溯源研究中，常用的化學計量學方法包括：ANOVA、CA、判別分析（含LDA、CDA、Fisher判別）、PCA、PCC、ANN等。ANOVA和PCC通常是用于初步比較不同產地谷物中穩定同位素和礦物元素的變化情況，分析其差異顯著性和相關性，以篩選出具有顯著性差異和相關性強的關鍵變量。在此基礎上，再結合后續的分類和模式識別方法進行產地溯源。分類和模式識別方法主要分為有監督法和無監督法。有監督法是事先規定了分類的標準和種類的數目，通過大批已知樣本和信息的處理得到判別函數，再預報所要判別的對象屬于哪類，LDA、CDA、Fisher判別和ANN均屬于有監督法。無監督法是事先沒有規定分類的標準和種類的數目，要求通過信息處理找出合適的分類方法，常見的有PCA和CA等。對于同一數據，不同分類和模式識別方法在進行產地溯源時取得的結果不盡相同。如黎永樂等[43]測定大米樣品中礦物元素含量，并采用PCA、Fisher判別、ANN對大米進行產地分類，結果顯示區分效果順序依次為：ANN＞Fisher判別＞PCA。故在不同情況下，不同分類和模式識別方法沒有絕對的優劣，只有通過對實際樣本的區分效果來評估。

5 結 語

目前，穩定同位素和礦物元素分析技術已逐漸成為谷物產地溯源的有力工具。在穩定同位素方面，C、N、O、H、S等輕質同位素已廣泛應用于溯源研究中，并取得了不錯的效果；Sr、Pb、B等與地質相關的重質同位素也展示出了其在產地溯源中的重大潛力。產地溯源研究也從以往單一同位素指標判別趨向于多種同位素組合判別，從簡單的差異性分析趨向于結合化學計量學技術分析，以提供更多的產地環境信息和提高溯源準確率。在礦物元素分析方面，已有不少研究探討了礦物元素與產地的相關性，并且證實了Cd、Co、Mn、Mg、Na、Ti、La、Pr、Eu、Yb、B、Sr、Mo、Rb、Se、K、Ca、Be、Ni、Cu、Zn、Y、Er、Fe、Cr、Ga、Zr、As、Ba等元素含量與谷物產地環境具有一定的相關性，可作為產地溯源的有效依據。近期，穩定同位素及礦物元素聯合分析在產地溯源方面也取得了一定的進展，聯合分析可有效彌補單一方法的不足，擴大數據信息量，結合化學計量學技術可篩選關鍵溯源指標，獲得更加準確可靠的溯源結果。

然而，在利用穩定同位素及礦物元素分析進行產地溯源時，目前仍有部分問題亟待解決。主要體現在：1）部分農產品的同位素很難測定或測定結果不穩定，如目前尚無完全成熟的測定生物體中穩定性氫同位素的方法，且生物體中的部分氫會不斷與周圍環境水中的氫發生交換；2）“種植-生產-加工”過程中影響谷物同位素和礦物元素組成的因素及變化規律尚未明確，如氣候、季節改變對同位素組成的影響，土壤、品種對礦物元素組成的影響，有機和傳統農業的施肥方式對氮同位素和礦物元素的影響等，需要連續開展多年的田間實驗研究分析各種影響因素，實際工作難度大；3）適用于產地溯源的化學計量學方法研究尚未完善，產地判別準確率有待提高；4）溯源研究的系統性和深度不足，當前僅限于少數幾個地區、幾個品種的定性研究，樣品數量較少，尚未建立可用的同位素和礦物元素溯源數據庫。

為進一步加強穩定同位素及礦物元素溯源谷物產地的有效性和準確性，在技術方面仍需加強以下內容的研究：1）挖掘氣候、地質等環境因素和人為因素對谷物同位素和元素組成影響的變化規律及其關鍵過程的同位素分餾及元素遷移特征，并結合有效成分測定進一步解釋產地特征；2）擴大地域范圍和樣品量，篩選和擴充代表地域特征的溯源指標，結合多元統計分析，建立和完善谷物產地溯源的鑒別模型；3）在大量樣本基礎上結合其他技術手段，如光譜、色譜等，補充豐富產地環境信息，提高模型判別精度等。在實際應用方面，雖然國內外研究嘗試已取得了階段性進展，并且明確了穩定同位素及礦物元素技術用于產地溯源的可行性，但距離實現應用階段還需進一步完善。在后續的技術推廣和應用中，仍需要政府和科研工作者共同努力去推廣實驗，廣泛收集不同產地的大量樣本信息，構建完善統一的同位素和礦物元素數據庫，制定相關溯源技術標準等。