穩定同位素技術在農產品產地溯源中的應用

唐甜甜,解新方,任 雪,張 潔,王志東

(農業農村部農產品質量安全收貯運管控重點實驗室,中國農業科學院農產品加工研究所,北京 100193)

隨著食品貿易全球化進程的加快,食品安全問題也隨之頻繁發生,一些不法商家為降低生產成本,采用偽造產品產地和摻假手段來蒙騙消費者,導致市場上以次充好、以陳充新、以假亂真等現象頻繁發生,不僅對消費者的健康造成巨大影響,還嚴重損害了地區品牌和特色農產品的名譽。如今,越來越多的消費者迫切地希望食品的真實質量能符合其標簽,并希望能進一步了解有關產品地理來源的詳細信息。瑞士聯邦公共衛生組織進行的一項評估表明,有82%的消費者表示食物的產地來源是決定他們是否購買食品的主要因素[1]。因此,食品產地溯源被視為確保食品安全和高質量的基本要素。

目前,應用于食品產地溯源的技術有穩定性同位素分析、電子信息編碼技術、礦物元素分析、有機成分分析和DNA指紋分析等方法,其中穩定性同位素組成作為食品的天然指紋,與農產品生長的地理環境密切相關,能反應農產品所處的環境條件,提供可靠、準確的食品產地來源信息,已廣泛用于鑒別不同產地的各種農產品[2]。近年來,國內外已有很多利用穩定同位素指紋分析技術來進行食品成分摻假鑒別或產地溯源的研究,并在小麥[3]、蜂蜜[4]、葡萄酒[5]、海鮮[6]、牛肉[7]、茶葉[8]等多種食品中成功應用。因此,本文通過分析國內外研究,對穩定同位素技術在谷物、肉制品、果蔬、果汁飲料、葡萄酒、乳制品、水產品等各類食品在產地溯源方面的應用進行總結,并在此基礎上提出了這一技術在產地溯源方面的不足,以期為進一步推進農產品溯源研究提供參考。

1 穩定同位素技術

同位素指具有相同質子數和不同中子數的原子,包括穩定同位素和放射性同位素兩大類,其中穩定同位素是指元素中原子序數相同,原子質量不同,化學性質基本相同,且半衰期大于10～15年,不具有放射性的同位素。穩定同位素溯源的基本原理是同位素分餾,同位素分餾是由于質量數的差異,在物理、化學及生物化學(如結晶與溶化、擴散與熱擴散、蒸發與冷凝、吸收與解吸等)作用過程中,生物體內穩定同位素發生自然分餾效應,同位素比值不同的兩種物質或同一物質兩個相態之間發生的同位素分配作用[9]。土壤、氣候、地形、生物代謝類型等因素都可以引起同位素的分餾,從而導致生物體內某種元素的“重”同位素和“輕”同位素比值的變化,使得不同地域來源的生物體中穩定同位素豐度值存在自然差異,進而反映出生物體所處的環境。

產地溯源中最常用的穩定同位素為C、H、O、N、S、Sr、Pb、B等。不同種類的植物碳同位素比值(δ13C)不同,其差異性主要是與植物的光合代謝途徑相關,并根據其光合作用途徑可將植物分為C3(卡爾文循環)植物、C4(二羧酸途徑)植物和CAM(景天酸)植物三大類。當兩類碳水化合物混在一起時,就會導致δ13C值發生變化,同一物種的δ13C值差異則受是生長地的氣候環境(如溫度、降水、壓力、光照、大氣壓等)的影響,而食用不同光合途徑或不同產地的植物也可導致動物組織的δ13C值產生差異,因而可利用穩定碳同位素比值分析對植物性和動物性食品進行摻雜判別和產地溯源[10]。氫和氧同位素自然豐度的差異性主要與植物可利用水的來源(大氣降水、地下水或海洋水)有關,H和O作為水的組成元素,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,自然界水中H、O同位素比率具有典型的緯度效應、陸地效應及季節效應[9]。另外,植物的N同位素組成受植物類型、化學肥料、氣候條件、土壤狀況等因素的影響,土壤中N同位素組成主要與農業施肥有關,它們會影響礦化、硝化、N的吸收和反硝化等生物轉化過程,進而影響N同位素分餾效應[2]。而S同位素受地質、火山作用、離海距離和某些人為因素的影響,同時由于不同地區大氣污染的S源不同,導致不同地區降水中S同位素組成有明顯差異,有的地區容易富集輕硫同位素32S,有的地區則富集重硫同位素34S。鍶主要分散在含Ca的礦物中,酸性巖石(如含硅石較多的花崗巖)中87Sr/86Sr的比值較高,而堿性巖石(如玄武巖和碳酸巖)中87Sr/86Sr比值相對較低[11]。農產品中的Sr來源于其生長的土壤,受氣候、季節等環境因素影響小,土壤中的Sr主要來源于基巖的風化作用,利用巖石、土壤、植物三者間的關系就可以較好地反映出的植物生長的地域或地質信息[12]。影響Pb同位素豐度值的因素主要是環境污染(如汽車尾氣、工業燃煤、礦石等)、U和Th的衰變等,B同位素組成則主要受自然因素(巖石、海水等)和含B的化肥的影響[2]。

2 穩定同位素溯源技術在農產品溯源中的應用

2.1 谷物溯源應用

中國是一個農業大國,2018年我國的糧食總產量達到了65789萬噸。糧食作為關乎國計民生的物質基礎,假劣偽冒、以次充好的問題也屢見不鮮,如在2018年,往年并不愁賣的五常稻花香大米卻在當地出現了滯銷,五常市每年大米產量只有50萬噸左右,而市面上打著“五常大米”名號銷售的大米規模可能達1000萬噸。此外,在歐盟調查報告列出10大易摻假食品名單里,糧食排名第五[13]。因此,對糧食進行產地溯源是十分必要的。而同位素分析法在判別大米、小麥地域來源上的應用十分廣泛,國際上對于谷物產地溯源的研究也相對較早。

Korenaga等[14]比較了日本、美國、澳大利亞三個不同農業國大米中的δ13C、δ15N、δ18O同位素差異,日本大米樣本的δ15N均值為3.5‰±1.0‰,δ13C為-27.4‰±0.2‰,δ18O為21.3‰±0.8‰,美國大米樣品δ15N的均值為4.1‰,δ13C均值為-26.4‰,δ18O均值為25.8‰,并且發現用人工肥料所培育出的大米δ15N為4.0‰,使用天然肥料種植的大米δ15N值較高為6.2‰。在2006年收割的澳大利亞大米中δ15N平均值為5.4‰,δ13C為-27.1‰,δ18O為33.6‰。日本、美國、澳大利亞三個農業國產的大米δ13C差異性不顯著,δ18O和δ15N值則依次升高,δ18O和δ15N值可作為區分三個不同農業國大米產地來源的依據。δ18O產生差異性的可能原因是美國的大米生長在干旱的田野里,主要由儲存大氣降水的水壩提供水源,而日本大米的濕度很高,灌溉用水還包括融雪等,澳大利亞大米的產地新南威爾士介于兩者之間。而大米的N同位素組成主要取決于種植大米的土壤營養,澳大利亞作為混合農業的典型代表,農業生產多采用放牧與種植作物混合經營,牛和羊在牧場上吃草,糞便進入土壤中,進而可能會增加土壤和作物的δ15N值。這與Suzuki等[15]的研究一致,發現新南威爾士州大米具有更高δ15N值(9.0‰),明顯區別于加利福尼亞(3.2‰)和日本大米(0.4‰～6.1‰)。由此可見,利用穩定同位素豐度的自然差異可用于追溯肥料的使用情況和灌溉用水的來源,進而進行谷物的產地溯源。

另外,Liu等[16]發現在小麥和土壤提取物的87Sr/86Sr比率存在顯著正相關,并且通過輕穩定同位素(δ13C、δ15N和δ2H)來區分小麥地理來源的正確率達77.8%,通過87Sr/86Sr比率和輕穩定同位素值的組合,可以獲得98.1%的正確分類率。Luo等[17]使用元素分析儀-同位素比質譜(EA-IRMS)測定了來自5個不同區域的35個小麥樣品的δ13C和δ15N值,發現小麥δ13C值范圍為-25.6‰～-22.3‰,δ15N值范圍為1.9‰～7.7‰,且澳大利亞、美國、中國江蘇省、中國山東省、加拿大五地的δ15N值依次降低,δ15N值可作為追溯小麥地理來源依據。類似地,Rashmi等[18]通過測定印度鄰近地區20個小麥樣品的δ13C和δ15N值,發現不同地區的δ13C均值在-24.6‰～-27.8‰,差異有統計學意義,而小麥的平均δ15N值從1.3‰到3.8‰不等,無統計學意義,不能考慮δ15N值來判別不同產地的小麥。這種差異可能是不同基因型、不同年份對小麥各組分有顯著影響,不同部位的δ13C值和δ15N值差異大[19],從而影響了對判別小麥地理來源的有效溯源指標的選擇。因此,單獨使用穩定同位素判別谷物地理來源的結果也會有所差異,Liu等[20]利用7種穩定同位素比率和25種礦物元素分析對我國不同產區的精白米與東南亞(泰國、馬來西亞)進口大米進行了鑒別,中國不同產地水稻樣本的“盲樣”檢驗均高于90.0%,東南亞進口水稻樣本的“盲樣”檢驗均高于85.0%。將同位素和礦物元素分析方法相結合,可提高谷物產地來源判別的準確性。由此可見,不同地域來源谷物中化學成分受品種、年際、栽培措施等因素影響較大,篩選出有效的穩定同位素地域溯源指標,建立不同地域、不同種類谷物的判別模型及相應的大型數據庫依然是目前亟待解決的問題。

2.2 肉制品溯源應用

植物的同位素差異可通過食物鏈傳遞給動物,并在動物代謝中進一步分流,使動物產品中的同位素組成有所不同,肉制品同位素產地溯源研究主要集中于雞肉、牛肉和羊肉等。

動物組織中C同位素組成與飼料種類密切相關,若牛、羊來自于農戶,其食用的飼料成分主要為當地的農作物籽粒、秸稈和草類,傳統養殖場通常使用玉米作為育肥飼料,而有機養殖通常以牧草為主,有機肥料(動物糞便、作物綠肥等)所種植牧草的δ15N值要高于無機肥料。日糧中C3、C4植物的比例導致了動物組織中δ13C值的差異,在華北平原中部的河北新樂、山東樂陵地區牛肉中δ13C值最高,平均值在-13‰～-14‰左右,牛主要以當地生長的玉米秸桿、玉米青貯、玉米面為食,推斷其飼料中C4植物含量接近100%,而江西南昌3個脫脂牛肉的δ13C值均小于-20‰,其飼料中以C3植物為主,主要有稻草、花生餅以及牧草等[21]。同時,研究表明,不同牛組織中δ13C和δ15N值之間具有相關性,Guo等[22]對吉林、寧夏、貴州和河北省等地區不同牛組織(脫脂牛肉、粗脂肪和尾毛)的δ13C和δ15N值進行了測定,發現脫脂牛肉、粗脂肪、尾毛等不同組織的δ13C和δ15N呈顯著相關,且不同地區牛組織中δ13C和δ15N的平均值存在極顯著的區域差異,脫脂牛肉組織和尾毛組織均可提供有關牛地理來源的有用信息,將δ13C和δ15N兩個指標結合起來,可以大大提高地域分類成功率。

我國北方的肉雞主要以玉米-豆粕型飼料為主,而南方的肉雞則以小麥麩皮、稻米的副產品為主,湖南長沙肉雞中的δ13C值為-23.82‰,明顯低于北京、山東、廣東等地區(-17.02‰～-15.09‰)[23]。福建、黑龍江、山西和江西省四地雞肉樣品的δ13C值的大小依次降低,黑龍江和山西省的δ13C值相近,四個地區收集的所有雞樣品的δ13C值范圍為-17.5‰～-15.7‰,這也進一步反映飼料的主要成分是玉米和C4植物,其中江西省雞肉樣品的δ13C值最低,可能是因為為江西省是中國最大的水稻生產地之一,雞飼料中水稻含量高[24]。Rees等[25]利用多元統計分析表明,C、H、N穩定同位素比值和鎂、鉈、銣、鉬元素濃度等18個變量是確定家禽來源的重要參數,采用交叉驗證判別分析,88.3%的家禽地理來源被正確分類(n=339),個別分類率如下:中國100%(n=36)、巴西94.1%(n=101)、歐洲92%(n=87)、智利82.6%(n=46)、泰國70.3%(n=46)、阿根廷為50%(n=10)。

3．1 佛山各區兒童行為問題檢出率無差異 本次調查的1 695名佛山市兒童，行為問題檢出率為11．8%，與國內外報告基本一致，比深圳的兒童問題檢出率13．97%稍低［3］，國外兒童問題發生率5%～15%，全國4～16歲兒童少年行為問題檢出率10．78%～15．16%［2］。

動物組織中的δ2H 和δ18O主要受飲用水的影響,地下水中δ18O和δ2H隨地理位置而改變,受到緯度效應、海拔效應和大陸效應的綜合影響,是反映地理環境的良好指標。研究表明,來自歐洲不同地區羔羊脫脂干物質的平均H同位素比率與當地降水和地下水的平均H同位素比率密切相關,其中希臘的羔羊氘含量平均值為-80‰,這與地中海東部降水和地下水測量的高氘含量非常一致,此外雞肉粗蛋白的δ2H與飲用水δ18O值之間也有顯著相關性,其相關系數可達0.827[26]。郭波莉等[27]指出不同地區牛組織中δ2H值存在顯著差異,與當地下水的氫組成密切相關,且隨著緯度的增加,牛組織中δ2H值呈下降趨勢。與之類似地,不同地域來源羊肉中的δ2H值也具有顯著性差異,并與當地飲水中的δ2H值高度相關,δ2H值可以提高δ13C和δ15N組合對羊肉的識別能力,將產地正確分類率由80.8%提高到88.9%[28]。進一步研究還發現牦牛肉中δ13C值隨海拔的增加而增加,δ2H值隨海拔升高而降低,青海省海北、海南、玉樹3個地區牦牛肌肉中δ2H值由高到低的順序依次為海南>海北>玉樹,與牧草中δ2H值的地域變化順序一致,進一步說明δ2H值與牧草、飲水密切相關,且牧草對牦牛肌肉δ2H值的影響可能大于水[29]。綜上,肉制品穩定同位素指紋與高海拔地區的牧草、飲水、地形密切相關,是追溯地理來源的潛在指標。

δ34S和δ87Sr主要受地理和地質條件的影響,研究表明,87Sr/86Sr的比率能很好地區分不同來源的火腿,尤其是巴約納火腿,這主要是巴約納火腿使用了附近鹽礦中生產的鹽,而鹽又占到最終火腿制品總含量的4%左右,所以鹽的87Sr/86Sr比率會對火腿的鍶同位素組成產生影響,進而產生差異[30]。

由此可見,穩定性同位素指標組合分析能夠提供有效的地域信息,可作為追溯和鑒定肉制品產地來源的有效指標。

2.3 果蔬溯源應用

隨著食品工業在全球范圍內的不斷擴張,消費者可以從世界各地購買各種水果和蔬菜,果蔬的地理來源是決定其市場價值的重要因素,出自不同產地的果蔬會存在品質和口感上的差異。目前,同位素分析技術已經用于獼猴桃、蘋果、葡萄、蘑菇等果蔬產地的溯源。

研究表明,獼猴桃的δ13C值具有隨海拔高度和年均溫度的升高而增大的趨勢,δ2H值具有隨海拔升高而降低的趨勢,利用C、N、H同位素指標對不同省份、亞地區的獼猴桃進行產地判別的總體正確率可分別達到57.8%和66.6%,其中,陜品整體樣品的δ2H值(-39.20‰)顯著高于四川沐川(-42.20‰)和湖南永順(-43.27‰)的樣品,并且由于各地區的土質和農業施肥不同,導致了四川沐川獼猴桃樣品的δ15N值最高(1.48‰),湖南永順的樣品次之(0.62‰);陜西整體樣品的δ15N值最低(-0.83‰)[31]。Suzuki等[32]發現日本青森縣蘋果的δ13C和δ18O值明顯小于中國蘋果,此外,在青森縣的8個地點中,來自西目屋村和大鱷町的蘋果δ18O值相對低于其他六個地區的蘋果,這可能與兩地的降雨量較大有關。國內陜西、山西、寧夏、河南、山東五產區的蘋果δ13C值在-29.17‰～-23.33‰范圍之間,且依次遞減,不同產地蘋果的δ13C值的差異較大,同一蘋果的果皮和果肉的碳同位素比也不同,果肉的δ13C值比果皮的大,這可能植物的光合作用有關[33]。δ13C和δ18O值不僅可以有效區分中國和日本當地蘋果樣品,而且也可以對本國內不同產地的蘋果進行正確判別。

另外,黑加侖葉和果實的穩定同位素組成與它們生長的環境條件密切相關,黑加侖子葉和果實與表層土壤(0～10 cm)的N同位素特征呈顯著正相關,黑加侖葉片和農田表層土壤的同位素特征可以很好地反映黑加侖子果實的同位素組成[34]。浙江、江蘇、福建、云南、貴州五產地楊梅的穩定同位素δD平均值依次遞減,總體數值變化較大(-50.31‰～-30.93‰),且各地區間差異顯著[35]。Tescione等[36]對三個葡萄園的新鮮紅白葡萄、土壤和巖石進行87Sr/86Sr測定,驗證了葡萄果實與葡萄園地質的同位素關系,發現采自不同年份的葡萄87Sr/86Sr值不隨土壤Sr生物可利用性值的變化而變化,不同葡萄品種間無明顯差異。研究結果證明了87Sr/86Sr用于產地溯源的可靠性,即使在非常小的地域范圍內,87Sr/86Sr也可用于評估果蔬地理來源。Chung等[37]通過穩定同位素比質譜儀測定了韓國6個地區15個農場的10個蘑菇品種的同位素特征,發現從6個栽培區采集的蘑菇中δ13C、δ15N、δ18O和δ34S值差異顯著,其中扶余、論山、陰城、保寧、慶州生產的Saedo和Saehan品種具有明顯的地域性區分。

2.4 果汁飲料溯源應用

穩定同位素技術作為摻假溯源鑒定的一種手段在果酒飲料中的應用已相當成熟,最早是通過碳同位素分析鑒別C3植物產品如橘汁、橙汁、蘋果汁和檸檬汁中摻加蔗糖、玉米糖漿等C4植物產品,果汁中摻入蔗糖或玉米糖漿后,果汁中的13C/12C比會出現升高現象,并且對濃縮果汁來說,保留在果汁中的δ18O濃度比未濃縮果汁的要高得多[40]。而同位素技術在果汁產地來源方面的研究報道相對較少,目前仍處于探索有效溯源指標階段。

Ogrinc等[43]對斯洛文尼亞(n=11)和塞浦路斯(n=25)生產的36種市售果汁(包括橙汁、蘋果汁、菠蘿汁、桃汁和葡萄汁等)的δ18O值進行了比較,發現兩國的果汁因其獨特的水環境和氣候而有著非常明顯的區別,塞浦路斯的年平均溫度較高,氣候條件較為干旱,而斯洛文尼亞則較冷,當溫度低、濕度高時,依據同位素平衡分餾原理,蘋果汁與水蒸氣發生化學交換,使得蘋果汁的δ18O下降,從而導致了塞浦路斯果汁的δ18O值平均值高于斯洛文尼亞果汁,塞浦路斯果汁的δ18O值在-6.1‰～0.7‰之間,斯洛文尼亞果汁δ18O值在-10.7‰～-5.3‰之間,其中純蘋果汁中δ18O含量最高,為-5.3‰。進一步研究斯洛文尼亞五個地理區域蘋果汁δ2H值發現,2011年鮮榨蘋果汁中δ2H值的范圍為-50.0‰～-15.1‰,略高于2012年所測蘋果汁中δ2H值(-56.4‰～-17.9‰),這兩年測量的δ2H最低值出現在潘諾尼亞地區,而最高值出現在地中海地區,且所有區域的蘋果汁δ2H值在統計學上均有顯著差異[44]。由此可見,同位素豐度的差異能為果汁產品地理來源提供有用信息,但我國同位素技術在果汁產地溯源中的研究起步相對較晚,果汁產品產地溯源指標探索工作需不斷深入。

2.5 葡萄酒溯源應用

隨著全球葡萄酒行業的迅速發展,具有地方特色的品牌葡萄酒也越來越多地進入普通家庭,同一品種的葡萄在不同產地的陽光、溫度、濕度等氣候條件下所產出的葡萄酒風格迥異,因此葡萄酒的產地直接決定了葡萄酒品質和市場價值,中國國家地理標志葡萄酒產品包括昌黎葡萄酒、寧夏賀蘭山東麓葡萄酒和通化山葡萄酒等。同位素技術在國內外葡萄酒產地溯源中的應用十分廣泛,為葡萄酒的地理來源的判別提供了非常可靠的指紋信息。

目前,用于測定葡萄酒產品δ13C和δ18O的目標化合物主要有乙醇、丙三醇和水。巴西的葡萄酒產區基本分布在南端和東北部,研究表明,巴西高喬山谷產區(Serra Gaúcha)的赤霞珠(-0.28‰±0.18‰)和梅洛葡萄酒中水的δ18O均值(0.38‰±0.15‰)普遍高于東南部山脈產區(Serra do Sudeste)的赤霞珠(-2.17‰±0.25‰)和梅洛葡萄酒(-2.34‰±0.21‰)[45]。此外,乙醇中甲基(D/H)1和亞甲基(D/H)2的H同位素比值也可作為葡萄酒的地理起源示蹤物,Bigwood等[46]用氘核磁共振(2H-NMR)測量了20個國家的300種葡萄酒乙醇的氘/氫比,發現影響葡萄酒乙醇D/H比值分布的主要因素是葡萄園的緯度,隨著的距赤道距離的增加,葡萄酒乙醇中氘的含量降低,除個別附近有湖和山脈的國家外,緯度為20～36°N(塞浦路斯、摩洛哥、以色列、墨西哥)和20～36°S(澳大利亞、南非、烏拉圭、巴西)范圍內生產的葡萄酒(D/H)1均值高于緯度為37～44°N(保加利亞、美國加州)和37～44°S(新西蘭)國家的葡萄酒(D/H)1值,緯度為45～60°N(捷克斯洛伐克、奧地利、匈牙利、摩爾多瓦、斯洛文尼亞)地區的平均(D/H)1最低。由此可見,不同緯度地區的葡萄酒乙醇D/H比值具有明顯區分,并按每個原產國主要葡萄酒產區的平均緯度排列,緯度和D/H比值之間存在相關性。

Bejjani等[47]采用點特異性天然同位素分餾核磁共振技術(SNIF-NMR)測定了不同葡萄園78份黎巴嫩葡萄酒樣品中乙醇的D/H比,發現利用D/H比值所得到的次區域級地區的分類與年降水量呈反比線性關系,并且葡萄酒中的乙醇D/H比與采收時的葡萄的成熟度有關。此外有研究表明,葡萄酒在年份上也表現出較大的δ18O范圍,采自2008年意大利西海岸加沃拉諾和格羅塞托產區的不同品種葡萄所釀葡萄酒中水的δ18O值范圍為2.9‰～7.8‰,2009年的δ18O范圍為7.2‰～8.1‰,2009年的葡萄酒水的δ18O值普遍比2008年的高,這一現象在格羅塞托的桑嬌維塞葡萄酒水中尤為明顯,其δ18O值在2009年為7.5‰～8.1‰,2008年δ18O值為4.2‰～4.7‰。此外,葡萄品種也會影響所釀葡萄酒水的δ18O和δ2H同位素值,以2009年梅洛、赤霞珠和桑嬌維塞三個品種所釀葡萄酒水的δ18O和δ2H值為例,赤霞珠和梅洛葡萄酒的氧和氘同位素比值最大,大小順序分別為赤霞珠δ18O(10.6‰～11.2‰)>梅洛δ18O(9.5‰)>桑嬌維塞δ18O(7.5‰～8.2‰),赤霞珠δ2H(56.7‰～59.0‰)>梅洛δ2H(51.8‰)>桑嬌維塞δ2H(40.0‰～45.5‰)[48]。可以發現早熟品種(赤霞珠、梅洛)所釀葡萄酒水的δ18O高于晚熟品種(桑嬌維塞),這表明在不同品種葡萄的成熟和收獲過程中,相同氣候條件的影響對葡萄酒中的水同位素值有不同的影響。

另外,葡萄酒的87Sr/86Sr同位素比率反映了葡萄生長的土壤狀況,也是葡萄酒地理來源的有效指標,葡萄牙東北部(杜羅河和杜奧地區)的葡萄酒中87Sr/86Sr比率高于中部和南部地區,波爾多和馬德拉地區的葡萄酒87Sr/86Sr比率最低分別為0.702和0.708[49],這與Barbaste等[50]的研究相一致,智利、加利福尼亞和馬德拉地區的葡萄酒生長于具有玄武巖的葡萄園,87Sr/86Sr比率范圍在0.704～0.707之間。87Sr/86Sr比率是一種很有前途的葡萄酒來源指紋。因此,在對葡萄酒生產年份和原料品種了解的基礎上,使用同位素比值可以在全球范圍內對葡萄酒的地理起源進行有價值的追溯。

2.6 乳制品溯源應用

乳制品是人類攝取營養素和礦物質的良好來源,為了使生產者能獲得因其高品質產品所帶來的利益,保護農產品地理標志和原產地名稱的聲譽,歐盟制定了受保護的原產地名稱(PDO)和受保護的地理標志(PGI)用于識別與特定地理區域相關的產品。在乳制品行業,迄今已注冊了182種PDO和36種PGI奶酪[51],用于區分PDO乳制品的技術主要涉及穩定的同位素指紋識別或者與其他元素測定技術相結合,并且同位素參數已被添加到意大利帕達諾和帕馬森奶酪的PDO技術規范中,自2011年以來已正式采用穩定同位素比率分析驗證市場上奶酪產品的真實性[52]。

乳脂和奶酪蛋白的18O/16O比率取決于奶牛攝入的水量以及新鮮與干燥飼料的比例,在夏季,奶牛幾乎全部以鮮草為食,則奶水中的18O/16O比較高。研究表明,使用O和H同位素比率可以區分平原(海拔200 m)和山區(海拔1100 m)產生的牛奶,δ18O和δ2H在不同產地牛奶間的富集差異顯著,放牧奶牛所產牛奶的δ18O濃度顯著高于飼喂玉米或干草飼料的奶牛[53]。Camin等[54]通過穩定同位素比例質譜儀(IRMS)測定法國、意大利和西班牙奶酪酪蛋白中的δ13C、δ15N、δ34S和甘油中的δ13C、δ18O值,應用多元逐步判別分析,90%的奶酪被正確分類。Dong等[55]使用元素分析儀-同位素比質譜(EA-IRMS)方法鑒定澳大利亞(和新西蘭)、歐洲(德國和法國)、北美(美國)和亞洲(中國)地區牛奶的地理來源,并研究了儲存時間和溫度對δ13C和δ15N值的影響,結果表明,在不同條件下儲存的樣品的δ13C和δ15N值沒有顯著差異,從而證明了乳樣品中所提取蛋白質同位素組成的穩定性,并且這四個區域之間的δ13C和δ15N值中具有顯著差異,澳大利亞(和新西蘭,5.51‰～6.02‰)、歐洲(5.01‰～5.39‰)、美國(4.57‰～4.72‰)、中國(4.40‰～4.71‰)四地牛奶蛋白質的δ15N值依次降低,澳大利亞(和新西蘭)牛奶所提取的蛋白質的δ13C值范圍為-29.36‰～-27.28‰,而中國牛奶所提取的蛋白質的δ13C值在-16.71‰～-15.02‰范圍內,差異非常顯著。由此可見,穩定同位素組成分析在確定牛奶地理來源方面具有較大適用性和潛力。

許多品種的奶山羊有著悠久的繁殖歷史,山羊奶的口味和營養含量隨地理來源和山羊品種略有不同,中國著名的奶山羊繁殖區有陜西富平、山東嶗山和云南圭山等,富平山羊奶粉已于2016年被國家質量監督局批準為地理標志產品。不同地區山羊奶樣品中穩定的同位素組成不同,羊奶酪蛋白的δ13C、δ15N、δ2H和δ18O值在三個區域間差異顯著,來自陜西的羊奶酪蛋白樣品中δ13C(-18.75‰±0.79‰)和δ15N值(4.43‰±0.59‰)最低,云南酪蛋白的δ13C(-16.89‰±1.44‰)和δ15N值(7.37‰±0.37‰)最高,來自山東、陜西、云南三地的羊奶水和飲用水樣品的δ2H、δ18O值均依次降低[56]。以上研究證明了穩定同位素分析可以有效地區分不同產地的乳制品,維護乳制品生產者之間的公平競爭。

2.7 水產品溯源應用

水產品是全球食品市場的重要組成部分,海鮮占人類飲食蛋白質來源的6%,但隨著海洋資源的增加和陸地污染物的不斷流入,海岸環境問題日益嚴重,因此在全球海產品和養殖產品流通不斷加快的大背景下,了解水產品的地理來源變得十分重要。歐盟立法(EC/2065/2001)要求野生和養殖來源的魚產品必須提供其地理來源和生產方法等有效信息,穩定同位素分析是確定海產品和水產養殖產品的真實性和可追溯性的有效方法。

δ13C和δ15N是追溯野生和養殖水產品地理來源最常用的指標,海洋浮游植物中C和N的同位素組成通過食物鏈轉移到野生海產品體內,通過測定海產品的碳和氮同位素組成就可追蹤魚類等水產品的遷移。對于不同地區養殖水產品δ13C和δ15N的差異主要與每個地區或國家養殖水產品飼料混合物的不同有關。研究表明,從澳大利亞、中國和挪威海鮮市場購買的海洋捕撈鯖魚的δ13C和δ15N值均依次降低,澳大利亞鯖魚δ13C(-16.47‰±0.44‰)和δ15N值(11.57‰±0.29‰)最大,挪威鯖魚δ13C(-19.74‰±0.4‰)和δ15N值(9.06‰±0.69‰)最小,δ13C和δ15N能有效區分不同來源地的鯖魚[57]。此外,臺灣養殖澳洲肺魚δ13C(-19.36‰±0.31‰)與馬來西亞養殖澳洲肺魚δ13C值(-21.8‰±0.08‰)有顯著性差異,臺灣養殖澳洲肺魚δ15N(10.53‰±0.15‰)大于馬來西亞養殖澳洲肺魚(8.92‰±0.04‰),澳大利亞養殖對蝦的δ13C(-20.04‰±0.12‰)和δ15N值(8.27‰±0.35‰)均高于泰國養殖對蝦(-21.16‰±0.17‰和7.07‰±0.25‰),差異有統計學意義,來自不同產地的海鮮樣品有廣泛不同的穩定同位素特征[58]。

此外,穩定同位素分析已被用于區分野生和養殖水產品。海洋魚類飲食(主要由較低營養水平的大型藻類和浮游植物形成的海洋食物網)的碳源與養殖魚類飲食(主要來自于進行光合作用的陸地蔬菜植物)相比,反映出較重的碳同位素含量,且天然海洋系統中魚類飼料營養水平較高,氮同位素易在野生魚體內富集[59]。Li等[60]測定了中國和美國16個地點不同鹽度的太平洋白對蝦(凡納濱對蝦)和16種養殖蝦工業飼料的δ13C和δ15N值,結果表明,蝦的碳、氮同位素分析沒有為區分中美兩國養殖蝦提供依據,但發現高鹽度養殖的蝦與淡水養殖的蝦相比δ13C更易富集,飼料與蝦之間的δ13C相關性不顯著,而飼料與蝦中的δ15N呈正相關趨勢,這也說明C、N同位素為蝦的鑒別區分提供了依據。Molkentin等[61]從德國市場收集了130份有機及傳統水產養殖的褐鱒魚和三文魚,通過對其脫脂干物質中C和N穩定同位素分析,發現無論是生的、熏制的還是腌制的,有機養殖的三文魚和褐鱒魚都可以與傳統養殖的三文魚和褐鱒魚區分開來。不同地區的水產品具有不同的飲食來源,并且暴露于不同的環境條件,導致其同位素特征的可區別差異,C、N同位素比值不僅提供了水產品的地理來源的信息,還可對其生產養殖的方式加以辨別。

3 結論與展望

穩定同位素技術是確定農產品真實性和地理來源的有效工具,但目前我國的同位素溯源研究尚處在探索階段,運用穩定同位素進行產地溯源的方法還不成熟。即便是對于同一種農產品來說,不同研究者分析的同位素指標不同,判別效果也不盡相同。并且,穩定同位素溯源方法有一定的局限性,氣候、動植物品種和海拔等環境因素對動植物體穩定同位素分餾的影響較大,甚至不同年份同一地區生長的同種植物的同位素組成也會有差異,具有相似氣候和地質條件的區域穩定同位素自然豐度相近,喂養相同飼料不同區域的動物具有相似的同位素特征,不能反映產品區域的實際情況。因此有時需要結合其他溯源技術如礦物元素分析才能實現對不同區域的分離。目前應重點研究地質條件(地下水和土壤巖層等)、環境因素(氣候、降水量、緯度)、動植物品種、植物栽培方式和生長年份以及飼料種類和飼喂方式對動植物體內溯源指紋產生差異的影響,明確各影響因素對動植物同位素差異的貢獻大小,分清主次,并篩選與產地密切相關的指紋信息作為可靠的溯源指標,進而完善及建立更為可靠、有效的模型用于未知樣品的產地預測,最終建立不同地域、不同種類農產品的判別模型及相應的大型數據庫。