基于礦物元素含量的葡萄干產地溯源

王靜靜，房 芳，周曉明，伍新宇，蘇 敏

(1.烏魯木齊海關技術中心，烏魯木齊 830063；2.新疆農業科學研究院園藝作物研究所，烏魯木齊 830052)

0 引 言

【研究意義】地理標志產品吐魯番葡萄干[1，2]味道甘甜，肉質細膩，含糖量高達75%，為干果珍品。2017～2018年中國葡萄干產量約為19×104t，中國新疆吐魯番葡萄干占總產量的80%以上，同期我國葡萄干進口量約3.8×104t，烏茲別克斯坦進口葡萄干約占進口總量的66%[3]。近幾年來，隨著我國葡萄干市場的活躍以及貿易量不斷提高，我國新疆吐魯番葡萄干年出口2×104多t，主要銷往歐盟、日本、中國香港等地。建立一種吐魯番葡萄干原產地的溯源方法，為具有地理標志的吐魯番葡萄干產品保護提供技術支持，促進新疆葡萄干產業的持續健康發展。【前人研究進展】近年來，農產品的產地溯源研究也受到了各國研究人員的高度關注，礦物元素組成是表明農產品地域差異的較好指標。目前，礦物元素指紋分析技術已被廣泛應用于水稻[4,5]、大豆[6]、山藥[7]、茶葉[8,9]、蜂蜜[10]、葡萄酒[11,12]等產品中，而關于葡萄干產品的產地溯源研究還鮮有文獻報道。Fang等[13]檢測分析了中國新疆吐魯番、和田等地無核白葡萄干的9種礦物元素，進行了風險評估。Pepi等[14]研究了意大利普羅塞克葡萄酒指定的5個產區的土壤、葡萄果實中的稀土元素的含量關系。【本研究切入點】現有的文獻研究表明礦物元素含量可作為表征植物源性農產品產地信息的溯源指標[15,16,17]，但農產品中礦物元素含量受當年氣候條件、品種差異、灌溉施肥因素以及礦物元素在植物體內的吸收代謝度等因素影響，從而影響產地溯源的準確性[18,19]。如何剔除干擾因素篩選出穩定有效的代表地域特征的礦物元素指標，提高產地溯源的穩定性和準確性，是現有的難題之一[6,15]。【擬解決的關鍵問題】研究利用電感耦合等離子體發射光譜儀和電感耦合等離子體質譜儀，測定中國新疆吐魯番、和田，以及烏茲別克斯坦撒馬爾罕州3個產區69份葡萄干樣品中的50種礦物元素含量，通過多元統計分析篩選出代表地域特征的礦物元素指標，建立不同產區葡萄干產地判別模型，對吐魯番葡萄干產地溯源及地理標志產品監管提供技術支撐。

1 材料與方法

1.1 材 料

1.1.1 樣品采集

采集中國新疆吐魯番無核白、無核白雞心鮮葡萄樣品40份，采集和田無核白、無核白雞心鮮葡萄樣品18份，分別在當地晾房晾曬制干；2018年11月至2019年2月期間，收集從阿拉山口海關進口的不同批次的烏茲別克斯坦撒馬爾罕州無核紫葡萄干樣品20份。所有試樣葡萄干均采用傳統的人工采摘和晾制方法，樣品中水分含量均低于7%。

1.1.2 儀器和試劑

PerkinElmer 350D型電感耦合等離子體質譜儀(美國PE公司)，Thermo Scientific iCAP 7000型電感耦合等離子體發射光譜儀(美國Thermo Fisher公司)，CEM Mars X微波消解儀(美國CEM公司)；Milli-Q超純水儀(美國Millipore公司)，Retsch GM200刀式研磨儀(德國萊馳)。濃HNO3(65%，分析純，德國Merk公司)。50種元素的標準溶液(介質1.0 mol/LHNO3；濃度為100 μg/mL，國家標準溶液，國家鋼鐵材料測試中心鋼鐵研究總院)。

1.2 方 法

1.2.1 樣品前處理

葡萄干樣品去除梗、蒂等雜質，用高純水洗凈，放入60℃烘箱中鼓風干燥1 h，至水分含量低于7%(3個產地葡萄干原樣中水分含量均低于7%)。樣品與高純水1∶1混合后，使用刀式研磨儀研磨均勻。

準確稱取研磨后的葡萄干樣品2 g(精確至0.001)于微波消解內罐中，加入5 mL硝酸，加蓋放置1 h，旋緊罐蓋，按照微波消解儀標準操作步驟進行微波消解。消解程序完成后，冷卻取出內罐，緩慢打開罐蓋排氣，用少量水沖洗內蓋，將消解罐放在控溫電熱板上，于100℃加熱30 min，用水定容至50 mL,混勻備用，同時做空白試驗。

1.2.2 儀器測試條件

電感耦合等離子體質譜法：Li、Sr、Hg、K、Na、Mg、Ca、Sc、Pt、Ge、Au、B、Co、Cs、Mo、Pd、Rb、Tl、Ti、V、W、Y、La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Ag、Al、As、Ba、Cd、Cr、Cu、Fe、Mn、Ni、Pb、Sb、Sn、Zn的測定采用電感耦合等離子體質譜法。樣品的分析測試條件：射頻功率1 200 W，輔助氣流速1.2 L/min，氧化物指數為0.25%，雙電荷指數為0.30%。采用內標法保證儀器的穩定性，選用Rh、In、Bi 作為內標元素。

電感耦合等離子體發射光譜法：由于葡萄干樣品中Na、K、Ga、Fe、Mg元素含量較高，故這些元素采用電感耦合等離子體發射光譜法測定。分析測試條件如下：樣品泵沖洗泵速：50 r/min，分析泵速50 r/min，泵穩定時間5 s；RF功率1 150 W，輔助氣流0.5 L/min，霧化氣流1 L/min；波長選擇：Na：589.5 nm，K：766.4 nm，Ca：393.3 nm，Fe：259.9 nm，Mg：279.5 nm。

每個樣品設2個獨立重復，每個獨立重復樣品平行測定3次，取平均值。

1.2.3 方法學考察

儀器通過采集濃度梯度的待測元素和內標元素的標準工作液，自動繪制標準曲線并計算各元素的線性相關系數，50個元素在相應的線性范圍內，r在0.990～1.000，滿足分析要求。根據各元素在儀器的響應值和樣品稀釋倍數，確定所有元素的檢出限為3 μg/kg，定量限為10 μg/kg。

按照已建立的方法，測定國家一級標準物質圓白菜(GBW 10014)、菠菜(GBW 10015)中44種待測元素含量(Pd、Ag、Sn、W、Pt、Au等6種元素標準物質沒有給出標準值)，除了Ge的測量結果回收率為51%，Al的回收率為72%，Se的回收率為130%之外，其它元素的測定值基本在標準值允許范圍內，該方法是準確可靠的。

1.3 數據處理

利用SPSS 24.0對數據進行分析。

2 結果與分析

2.1 3個產地葡萄干中礦物元素含量差異

研究表明,29種元素中除Cs、Ca、Mg外，其余26種元素在不同產區間均存在顯著差異。3個產區葡萄干樣品中Sr、Ti、Mn、Cu、Zn、Rb、Al、Fe的含量在范圍在1～100 mg/kg、Ca、Mg、Na、K元素含量均較高,大于100 mg/kg,其它17種元素含量均低于1 mg/kg。中國和田葡萄干樣品中Li、Ce、Nd、Sm元素含量明顯高于另外2個產區，而Mo元素含量明顯低于另外2個產區；烏茲別克斯坦撒馬爾罕葡萄干樣品中Sr、Mn高于另外2個產區；中國吐魯番葡萄干樣品中Mo、Rb元素含量分布范圍較寬，標準差也較大，在同一產區內，該元素含量差異也較大。表1

表1 不同產區葡萄干礦物元素含量
Table 1 Mineral element contents of raisin from different regions.

元素Element中國新疆吐魯番 中國新疆和田烏茲別克斯坦撒馬爾罕平均值±標準差Mean ± Std Dev平均值±標準差Mean ± Std Dev平均值±標準差Mean ± Std DevLi (μg/kg)165.92±76.85b880.39±236.19a186.51±24.70bSr (μg/kg)9 885.08±3 753.15a8 860.93±1 893.27a17 231.84±3 029.45bSc (μg/kg)8.20±6.98b15.78±8.99a5.64±4.49bV (μg/kg)62.97±27.15b86.83±35.22a37.40±13.08cCr (μg/kg)74.35±33.35b98.26±28.37b61.34±17.93aCo (μg/kg)15.33±3.46b21.13±6.87a13.22±2.98bNi (μg/kg)47.39±17.39b71.30±22.51a57.47±11.64bAs (μg/kg)30.98±7.75b36.51±11.22a18.73±5.51cY (μg/kg)10.23±3.88b21.99±8.57a6.43±3.23cMo (μg/kg)278.27±81.84a118.28±53.57c208.16±34.71bCs (μg/kg)11.21±12.1611.53±3.908.70±1.86Ba (μg/kg)437.19±131.09b653.57±259.08a722.80±151.42aLa (μg/kg)7.94±8.74b38.93±17.04a12.52±5.40bCe (μg/kg)18.47±13.04b82.04±34.74a26.45±11.92bNd (μg/kg)13.68±5.48b44.01±20.50a13.13±9.69bSm (μg/kg)2.81±1.07b8.36±3.60a2.61±1.02bGd (μg/kg)2.72±1.20b9.22±4.26a2.63±1.07bPb (μg/kg)11.06±11.75b31.53±9.86a13.45±5.02bTi (μg/kg)2 770.45±753.00ab3 126.27±1 130.45a2 595.54±317.41bMn (μg/kg)4 519.24±749.67b2 739.94±851.96c8 250.37±999.96aCu (μg/kg)5 438.72±1 084.28b3 648.84±1 256.20c6 323.59±536.93aZn (μg/kg)2 209.50±542.33b1 907.29±798.37ab2 416.86±344.20aRb (μg/kg)5 751.77±2 758.72ab4 460.52±1 423.05b7 011.32±1 409.78aAl (mg/kg)20.98±7.39b38.02±10.61a16.07±6.46bCa (mg/kg)621.29±139.70677.27±144.97644.30±95.14Fe (mg/kg)33.68±9.52b51.96±12.22a20.57±4.58cMg (mg/kg)426.89±49.04446.31±39.88421.91±22.96Na (mg/kg)302.52±138.78b677.74±210.60a33.06±19.47cK (mg/kg)15 628.29±2 821.70a13 109.44±1 688.51b5 528.48±264.25c

注：不同小寫字母表示差異顯著(P<0.05)

Note: Different lowercase letters indicate significant difference(P<0.05)

表2 3個產區葡萄干中礦物元素判別
Table 2 Discriminant analysis of mineral element in raisin from 3 different regions

產地Producing area預測組成員信息a,cPredicted group member中國新疆吐魯番中國新疆和田烏茲別克斯坦撒馬爾罕總計Total原始Origin計數(個)正確判別率 (%)中國新疆吐魯番350035中國新疆和田016016烏茲別克斯坦撒馬爾罕001818未分組個案100.00.00.0100.0中國新疆吐魯番0.0100.00.0100.0中國新疆和田0.00.0100.0100.0烏茲別克斯坦撒馬爾罕350035未分組個案016016交叉驗證bCross validation計數(個)正確判別率(%)中國新疆吐魯番101718中國新疆和田100.00.00.0100.0烏茲別克斯坦撒馬爾罕0.0100.00.0100.0中國新疆吐魯番5.60.094.4100.0中國新疆和田350035烏茲別克斯坦撒馬爾罕016016

注：a.正確地對100.0%個原始已分組個案進行了分類。b.僅針對分析中的個案進行交叉驗證。在交叉驗證中，每個個案都由那些從該個案以外的所有個案派生的函數進行分類。c.正確地對94.4%個進行了交叉驗證的已分組個案進行了分類。下同

Note:a. 100.0% of the original grouped cases were correctly classified. b. Cross-validation is conducted only for the individual cases in the analysis. In cross-validation, each case is classified by functions derived from all cases other than that case. c. Correctly classified 94.4% of the grouped cases with cross-validation. The same as Table 3

2.2 3個產區葡萄干判別

2.2.1 利用29種礦物元素含量做判別

研究表明,利用29種礦物元素，將中國新疆吐魯番、和田，及烏茲別斯坦撒馬爾罕產區采集的葡萄干樣品進行區分，實現了3個產區葡萄干原產地的判別，其判別正確率為94.4%。

2.2.2 利用9種礦物元素含量建立判別模型

使用T-test篩選出Li、Sc、 Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K這9種在3個產區間均存在顯著差異的元素作為變量，利用Fisher函數建立模型，進行3個產區葡萄干的判別分析，判別正確率達到100%。

研究表明,未分組的9個樣品，5個準確地和吐魯番(1)的樣品聚為一類，2個和和田(2)的樣品聚為一類，另外2個準確地和撒馬爾罕(3)的樣品聚為一類。圖1，表3

中國新疆吐魯番、中國新疆和田，烏茲別克斯坦撒馬爾罕3個葡萄干產區中礦物元素Fisher的線性判別式函數分別為：

Y中國吐魯番=0.009Li-0.142Sc+2.119Co-1.507Y-0.017Mo+0.004Mn+0.001Cu +0.039Na+0.004K-55.117.

Y中國和田=0.177Li-0.356Sc+4.139Co-1.076Y-0.078Mo-0.001Mn-0.003Cu-0.039Na +0.005K-121.861.

Y烏茲別克斯坦撒馬爾罕=0.031Li-0.208Sc+1.003Co-1.445Y-0.059Mo+0.013Mn+0.002Cu -0.004Na+0.001K-64.161.

研究表明,通過9個礦物元素指標，將中國吐魯番、和田，烏茲別克斯坦撒馬爾罕3個葡萄干產區的判別組樣品判別出來，正確判別率為100%。該模型的交叉驗證結果顯示，3個產區的整體判別率均為100%，比采用29種礦物元素進行判別時判別正確率有所提高，礦物元素Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K能有效、準確的判別3個產區的葡萄干樣品，使用該數據分析方法，能有效的將干擾元素剔除，篩選出代表地域特征信息的礦物元素指標進行產地溯源分析。

注：1:中國新疆吐魯番；2：中國新疆和田；3：烏茲別克斯坦撒馬爾罕

Note:1：Turpan，China; 2: Khotan，China; 3:Smarkand，Uzbekistan

圖1 葡萄干樣品在分類函數平面上的散點
Fig. 1 Scatter plot of raisin on the plane of classification function

表3 3個產區葡萄干中礦物元素判別
Table 3 Discriminant analysis of mineral element in raisin from 3 different regions

產地Producing area預測組成員信息a,cPredicted group member中國新疆吐魯番中國新疆和田烏茲別克斯坦撒馬爾罕總計Total原始Origin計數(個)Count正確判別率(%)中國新疆吐魯番350035中國新疆和田016016烏茲別克斯坦撒馬爾罕001818未分組個案5229中國新疆吐魯番100.00.00.0100.0中國新疆和田0.0100.00.0100.0烏茲別克斯坦撒馬爾罕0.00.0100.0100.0未分組個案55.622.222.2100.0交叉驗證bCross validation計數(個)正確判別率(%)中國新疆吐魯番350035中國新疆和田016016烏茲別克斯坦撒馬爾罕001818中國新疆吐魯番100.00.00.0100.0中國新疆和田0.0100.00.0100.0烏茲別克斯坦撒馬爾罕0.00.0100.0100.0

2.3 葡萄干中礦物元素的主成分分析及聚類

研究表明,選取特征值大于1的成分作為主成分，提取了3個有效的主成分。第1主成分貢獻率為48.234%，第2主成分貢獻率為19.950%，第3主成分貢獻率為16.641%。3個主成分的累積貢獻率達到了84.826%。3個主成分已包含了原來9個指標的大部分信息，并且這3個主成分有效減少不重要的因素帶來的影響，這3個主成分可以作為聚類分析的數據基礎。表4,表5

表4 礦物元素含量的主成分
Table 4 Principal component analysis of mineral element contents

成分Composition初始特征值Initial eigenvalue提取載荷平方和Extract the sum of squares of loads總計Total方差百分比Percentage of variance累積 Accumulate (%)總計Total方差百分比Percentage of variance累積 Accumulate (%)14.34148.23448.2344.34148.23448.23421.79619.95068.1841.79619.95068.18431.49816.64184.8261.49816.64184.82640.5125.69090.51650.4004.44594.96160.2612.89897.85970.0931.03298.89280.0660.73799.62990.0330.371100.000

表5 9個礦物元素指標的主成分貢獻值
Table 5 Contribution rates of principal components for 9 mineral elements

礦物元素Mineral elements成分Component123Na0.839-0.3170.205Y0.8230.473-0.184Li0.795-0.383-0.223Mn-0.7900.237-0.484Cu-0.6800.484-0.068Sc0.6570.507-0.320Co0.6470.698-0.182K0.4090.3010.811Mo-0.4720.4450.583

研究表明,樣品的聚類效果較為明顯，當臨界值取5時，中國新疆吐魯番和烏茲別克斯坦撒馬爾旱所有樣品都分別聚為一類，中國新疆和田的樣品除51、50、37號外，其余樣品均聚為一類。可能是因為實驗采樣覆蓋到了采樣產區所有主要的葡萄品種，不同品種之間對礦物元素的富集吸收也存在一定差異，因此，個別樣品聚類效果不理想。值得一提的是，當臨界值取6時，聚類結果顯示，中國新疆吐魯番的全部葡萄干樣品和中國新疆和田的13份葡萄干樣品被聚為一類，而烏茲別克斯坦撒馬爾罕的18份樣品被聚為一類，即將中國新疆的葡萄干和進口葡萄干進行了完美的聚類。葡萄干中礦物元素含量可以作為識別葡萄干原產地的溯源指標。圖2

圖2 葡萄干樣品聚類
Fig.2 Results of cluster analysis of raisin samples.

3 討 論

對29種礦物元素和篩選出的具有差異的9種礦物元素分別進行了產地判別分析，結果表明，僅利用9種產地間具有差異的礦物元素的判別正確率高于29種元素的判別結果。利用9種礦物元素進行主成分分析，并在此基礎上做聚類分析，聚類效果明顯。該研究證實篩選具有地域特征的礦質元素進行食品產地溯源是一種可行的方法，通過篩選可以剔除受人為、氣候和品種間差異影響較大的元素[15]，提高判別正確率，并極大的減少了分析檢測的工作量。

烏茲別克斯坦是中國最大的葡萄干進口國，撒馬爾罕是烏茲別克斯坦最大的葡萄干產區，中國新疆吐魯番、和田是我國重要的葡萄干產區[3]。選擇這3個產區的葡萄干建立模型，具有一定的代表性。

對中國新疆哈密地區、吐魯番托克遜、烏魯木齊安寧渠、喀什等地的葡萄干也進行了采樣檢測，通過聚類分析、判別分析等方法進行數據分析發現，僅通過礦物元素，很難將吐魯番地區的葡萄干與哈密、安寧渠等地區分；而吐魯番地區與南疆的喀什地區、和田地區、阿圖什等地具有一定的區分度。從地緣關系上推測，包括吐魯番地區在內的北疆區域與南疆區域在土壤礦物元素上有較大的的區分度，影響到了葡萄礦物元素的積累。如果要在相近地域范圍內進行更精確更細化的產地溯源，除需要大量的樣本外，還需要結合穩定同位素或特征組分檢測方法[20,21,22]，以達到更好的判別區分效果。

對不同產地葡萄干中的50種元素進行了檢測，發現其中21種元素在絕大多數樣品中含量低于檢出限。包括Ge、Se、Pd、 Ag、Cd、Sn、Sb、Pr、Eu、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、W、Pt、Au、Tl、Hg。這些礦物元素在葡萄干中含量非常低以致無法準確檢出，也為今后的相關研究提供借鑒。

4 結 論

利用電感耦合等離子體發射光譜儀和電感耦合等離子體質譜儀對3個產區69份葡萄干樣品中50種礦物元素含量進行測試，對結果數據進行差異分析，并運用Fisher函數，判別分析，準確判別了3個產區的葡萄干樣品，判別正確率達到94.4%。對采樣葡萄干中礦物元素含量指標進行篩選，采用篩選出的Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K 9種礦物元素含量進行判別分析，判別正確率有所提高，采用模型外9個樣品進行驗證，判別正確率達到100%；對9種礦物元素含量進行主成分分析和聚類分析，聚類效果明顯。采用篩選出的9種礦物元素含量進行判別分析和聚類分析都得到較好的效果，作為溯源指標可靠性、準確性更高。這9種元素可作為對中國新疆吐魯番、和田，烏茲別克斯坦撒馬爾罕3個葡萄干產區的產地溯源礦物元素特征指標。