基于矿物元素含量的葡萄干产地溯源

王静静，房 芳，周晓明，伍新宇，苏 敏

(1.乌鲁木齐海关技术中心，乌鲁木齐 830063；2.新疆农业科学研究院园艺作物研究所，乌鲁木齐 830052)

0 引 言

【研究意义】地理标志产品吐鲁番葡萄干[1，2]味道甘甜，肉质细腻，含糖量高达75%，为干果珍品。2017～2018年中国葡萄干产量约为19×104t，中国新疆吐鲁番葡萄干占总产量的80%以上，同期我国葡萄干进口量约3.8×104t，乌兹别克斯坦进口葡萄干约占进口总量的66%[3]。近几年来，随着我国葡萄干市场的活跃以及贸易量不断提高，我国新疆吐鲁番葡萄干年出口2×104多t，主要销往欧盟、日本、中国香港等地。建立一种吐鲁番葡萄干原产地的溯源方法，为具有地理标志的吐鲁番葡萄干产品保护提供技术支持，促进新疆葡萄干产业的持续健康发展。【前人研究进展】近年来，农产品的产地溯源研究也受到了各国研究人员的高度关注，矿物元素组成是表明农产品地域差异的较好指标。目前，矿物元素指纹分析技术已被广泛应用于水稻[4,5]、大豆[6]、山药[7]、茶叶[8,9]、蜂蜜[10]、葡萄酒[11,12]等产品中，而关于葡萄干产品的产地溯源研究还鲜有文献报道。Fang等[13]检测分析了中国新疆吐鲁番、和田等地无核白葡萄干的9种矿物元素，进行了风险评估。Pepi等[14]研究了意大利普罗塞克葡萄酒指定的5个产区的土壤、葡萄果实中的稀土元素的含量关系。【本研究切入点】现有的文献研究表明矿物元素含量可作为表征植物源性农产品产地信息的溯源指标[15,16,17]，但农产品中矿物元素含量受当年气候条件、品种差异、灌溉施肥因素以及矿物元素在植物体内的吸收代谢度等因素影响，从而影响产地溯源的准确性[18,19]。如何剔除干扰因素筛选出稳定有效的代表地域特征的矿物元素指标，提高产地溯源的稳定性和准确性，是现有的难题之一[6,15]。【拟解决的关键问题】研究利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪，测定中国新疆吐鲁番、和田，以及乌兹别克斯坦撒马尔罕州3个产区69份葡萄干样品中的50种矿物元素含量，通过多元统计分析筛选出代表地域特征的矿物元素指标，建立不同产区葡萄干产地判别模型，对吐鲁番葡萄干产地溯源及地理标志产品监管提供技术支撑。

1 材料与方法

1.1 材 料

1.1.1 样品采集

采集中国新疆吐鲁番无核白、无核白鸡心鲜葡萄样品40份，采集和田无核白、无核白鸡心鲜葡萄样品18份，分别在当地晾房晾晒制干；2018年11月至2019年2月期间，收集从阿拉山口海关进口的不同批次的乌兹别克斯坦撒马尔罕州无核紫葡萄干样品20份。所有试样葡萄干均采用传统的人工采摘和晾制方法，样品中水分含量均低于7%。

1.1.2 仪器和试剂

PerkinElmer 350D型电感耦合等离子体质谱仪(美国PE公司)，Thermo Scientific iCAP 7000型电感耦合等离子体发射光谱仪(美国Thermo Fisher公司)，CEM Mars X微波消解仪(美国CEM公司)；Milli-Q超纯水仪(美国Millipore公司)，Retsch GM200刀式研磨仪(德国莱驰)。浓HNO3(65%，分析纯，德国Merk公司)。50种元素的标准溶液(介质1.0 mol/LHNO3；浓度为100 μg/mL，国家标准溶液，国家钢铁材料测试中心钢铁研究总院)。

1.2 方 法

1.2.1 样品前处理

葡萄干样品去除梗、蒂等杂质，用高纯水洗净，放入60℃烘箱中鼓风干燥1 h，至水分含量低于7%(3个产地葡萄干原样中水分含量均低于7%)。样品与高纯水1∶1混合后，使用刀式研磨仪研磨均匀。

准确称取研磨后的葡萄干样品2 g(精确至0.001)于微波消解内罐中，加入5 mL硝酸，加盖放置1 h，旋紧罐盖，按照微波消解仪标准操作步骤进行微波消解。消解程序完成后，冷却取出内罐，缓慢打开罐盖排气，用少量水冲洗内盖，将消解罐放在控温电热板上，于100℃加热30 min，用水定容至50 mL,混匀备用，同时做空白试验。

1.2.2 仪器测试条件

电感耦合等离子体质谱法：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的测定采用电感耦合等离子体质谱法。样品的分析测试条件：射频功率1 200 W，辅助气流速1.2 L/min，氧化物指数为0.25%，双电荷指数为0.30%。采用内标法保证仪器的稳定性，选用Rh、In、Bi 作为内标元素。

电感耦合等离子体发射光谱法：由于葡萄干样品中Na、K、Ga、Fe、Mg元素含量较高，故这些元素采用电感耦合等离子体发射光谱法测定。分析测试条件如下：样品泵冲洗泵速：50 r/min，分析泵速50 r/min，泵稳定时间5 s；RF功率1 150 W，辅助气流0.5 L/min，雾化气流1 L/min；波长选择：Na：589.5 nm，K：766.4 nm，Ca：393.3 nm，Fe：259.9 nm，Mg：279.5 nm。

每个样品设2个独立重复，每个独立重复样品平行测定3次，取平均值。

1.2.3 方法学考察

仪器通过采集浓度梯度的待测元素和内标元素的标准工作液，自动绘制标准曲线并计算各元素的线性相关系数，50个元素在相应的线性范围内，r在0.990～1.000，满足分析要求。根据各元素在仪器的响应值和样品稀释倍数，确定所有元素的检出限为3 μg/kg，定量限为10 μg/kg。

按照已建立的方法，测定国家一级标准物质圆白菜(GBW 10014)、菠菜(GBW 10015)中44种待测元素含量(Pd、Ag、Sn、W、Pt、Au等6种元素标准物质没有给出标准值)，除了Ge的测量结果回收率为51%，Al的回收率为72%，Se的回收率为130%之外，其它元素的测定值基本在标准值允许范围内，该方法是准确可靠的。

1.3 数据处理

利用SPSS 24.0对数据进行分析。

2 结果与分析

2.1 3个产地葡萄干中矿物元素含量差异

研究表明,29种元素中除Cs、Ca、Mg外，其余26种元素在不同产区间均存在显著差异。3个产区葡萄干样品中Sr、Ti、Mn、Cu、Zn、Rb、Al、Fe的含量在范围在1～100 mg/kg、Ca、Mg、Na、K元素含量均较高,大于100 mg/kg,其它17种元素含量均低于1 mg/kg。中国和田葡萄干样品中Li、Ce、Nd、Sm元素含量明显高于另外2个产区，而Mo元素含量明显低于另外2个产区；乌兹别克斯坦撒马尔罕葡萄干样品中Sr、Mn高于另外2个产区；中国吐鲁番葡萄干样品中Mo、Rb元素含量分布范围较宽，标准差也较大，在同一产区内，该元素含量差异也较大。表1

表1 不同产区葡萄干矿物元素含量
Table 1 Mineral element contents of raisin from different regions.

元素Element中国新疆吐鲁番 中国新疆和田乌兹别克斯坦撒马尔罕平均值±标准差Mean ± Std Dev平均值±标准差Mean ± Std Dev平均值±标准差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：不同小写字母表示差异显著(P<0.05)

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

表2 3个产区葡萄干中矿物元素判别
Table 2 Discriminant analysis of mineral element in raisin from 3 different regions

产地Producing area预测组成员信息a,cPredicted group member中国新疆吐鲁番中国新疆和田乌兹别克斯坦撒马尔罕总计Total原始Origin计数(个)正确判别率 (%)中国新疆吐鲁番350035中国新疆和田016016乌兹别克斯坦撒马尔罕001818未分组个案100.00.00.0100.0中国新疆吐鲁番0.0100.00.0100.0中国新疆和田0.00.0100.0100.0乌兹别克斯坦撒马尔罕350035未分组个案016016交叉验证bCross validation计数(个)正确判别率(%)中国新疆吐鲁番101718中国新疆和田100.00.00.0100.0乌兹别克斯坦撒马尔罕0.0100.00.0100.0中国新疆吐鲁番5.60.094.4100.0中国新疆和田350035乌兹别克斯坦撒马尔罕016016

注：a.正确地对100.0%个原始已分组个案进行了分类。b.仅针对分析中的个案进行交叉验证。在交叉验证中，每个个案都由那些从该个案以外的所有个案派生的函数进行分类。c.正确地对94.4%个进行了交叉验证的已分组个案进行了分类。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个产区葡萄干判别

2.2.1 利用29种矿物元素含量做判别

研究表明,利用29种矿物元素，将中国新疆吐鲁番、和田，及乌兹别斯坦撒马尔罕产区采集的葡萄干样品进行区分，实现了3个产区葡萄干原产地的判别，其判别正确率为94.4%。

2.2.2 利用9种矿物元素含量建立判别模型

使用T-test筛选出Li、Sc、 Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K这9种在3个产区间均存在显著差异的元素作为变量，利用Fisher函数建立模型，进行3个产区葡萄干的判别分析，判别正确率达到100%。

研究表明,未分组的9个样品，5个准确地和吐鲁番(1)的样品聚为一类，2个和和田(2)的样品聚为一类，另外2个准确地和撒马尔罕(3)的样品聚为一类。图1，表3

中国新疆吐鲁番、中国新疆和田，乌兹别克斯坦撒马尔罕3个葡萄干产区中矿物元素Fisher的线性判别式函数分别为：

Y中国吐鲁番=0.009Li-0.142Sc+2.119Co-1.507Y-0.017Mo+0.004Mn+0.001Cu +0.039Na+0.004K-55.117.

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

Y乌兹别克斯坦撒马尔罕=0.031Li-0.208Sc+1.003Co-1.445Y-0.059Mo+0.013Mn+0.002Cu -0.004Na+0.001K-64.161.

研究表明,通过9个矿物元素指标，将中国吐鲁番、和田，乌兹别克斯坦撒马尔罕3个葡萄干产区的判别组样品判别出来，正确判别率为100%。该模型的交叉验证结果显示，3个产区的整体判别率均为100%，比采用29种矿物元素进行判别时判别正确率有所提高，矿物元素Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K能有效、准确的判别3个产区的葡萄干样品，使用该数据分析方法，能有效的将干扰元素剔除，筛选出代表地域特征信息的矿物元素指标进行产地溯源分析。

注：1:中国新疆吐鲁番；2：中国新疆和田；3：乌兹别克斯坦撒马尔罕

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

图1 葡萄干样品在分类函数平面上的散点
Fig. 1 Scatter plot of raisin on the plane of classification function

表3 3个产区葡萄干中矿物元素判别
Table 3 Discriminant analysis of mineral element in raisin from 3 different regions

产地Producing area预测组成员信息a,cPredicted group member中国新疆吐鲁番中国新疆和田乌兹别克斯坦撒马尔罕总计Total原始Origin计数(个)Count正确判别率(%)中国新疆吐鲁番350035中国新疆和田016016乌兹别克斯坦撒马尔罕001818未分组个案5229中国新疆吐鲁番100.00.00.0100.0中国新疆和田0.0100.00.0100.0乌兹别克斯坦撒马尔罕0.00.0100.0100.0未分组个案55.622.222.2100.0交叉验证bCross validation计数(个)正确判别率(%)中国新疆吐鲁番350035中国新疆和田016016乌兹别克斯坦撒马尔罕001818中国新疆吐鲁番100.00.00.0100.0中国新疆和田0.0100.00.0100.0乌兹别克斯坦撒马尔罕0.00.0100.0100.0

2.3 葡萄干中矿物元素的主成分分析及聚类

研究表明,选取特征值大于1的成分作为主成分，提取了3个有效的主成分。第1主成分贡献率为48.234%，第2主成分贡献率为19.950%，第3主成分贡献率为16.641%。3个主成分的累积贡献率达到了84.826%。3个主成分已包含了原来9个指标的大部分信息，并且这3个主成分有效减少不重要的因素带来的影响，这3个主成分可以作为聚类分析的数据基础。表4,表5

表4 矿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提取载荷平方和Extract the sum of squares of loads总计Total方差百分比Percentage of variance累积 Accumulate (%)总计Total方差百分比Percentage of variance累积 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个矿物元素指标的主成分贡献值
Table 5 Contribution rates of principal components for 9 mineral elements

矿物元素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,样品的聚类效果较为明显，当临界值取5时，中国新疆吐鲁番和乌兹别克斯坦撒马尔旱所有样品都分别聚为一类，中国新疆和田的样品除51、50、37号外，其余样品均聚为一类。可能是因为实验采样覆盖到了采样产区所有主要的葡萄品种，不同品种之间对矿物元素的富集吸收也存在一定差异，因此，个别样品聚类效果不理想。值得一提的是，当临界值取6时，聚类结果显示，中国新疆吐鲁番的全部葡萄干样品和中国新疆和田的13份葡萄干样品被聚为一类，而乌兹别克斯坦撒马尔罕的18份样品被聚为一类，即将中国新疆的葡萄干和进口葡萄干进行了完美的聚类。葡萄干中矿物元素含量可以作为识别葡萄干原产地的溯源指标。图2

图2 葡萄干样品聚类
Fig.2 Results of cluster analysis of raisin samples.

3 讨 论

对29种矿物元素和筛选出的具有差异的9种矿物元素分别进行了产地判别分析，结果表明，仅利用9种产地间具有差异的矿物元素的判别正确率高于29种元素的判别结果。利用9种矿物元素进行主成分分析，并在此基础上做聚类分析，聚类效果明显。该研究证实筛选具有地域特征的矿质元素进行食品产地溯源是一种可行的方法，通过筛选可以剔除受人为、气候和品种间差异影响较大的元素[15]，提高判别正确率，并极大的减少了分析检测的工作量。

乌兹别克斯坦是中国最大的葡萄干进口国，撒马尔罕是乌兹别克斯坦最大的葡萄干产区，中国新疆吐鲁番、和田是我国重要的葡萄干产区[3]。选择这3个产区的葡萄干建立模型，具有一定的代表性。

对中国新疆哈密地区、吐鲁番托克逊、乌鲁木齐安宁渠、喀什等地的葡萄干也进行了采样检测，通过聚类分析、判别分析等方法进行数据分析发现，仅通过矿物元素，很难将吐鲁番地区的葡萄干与哈密、安宁渠等地区分；而吐鲁番地区与南疆的喀什地区、和田地区、阿图什等地具有一定的区分度。从地缘关系上推测，包括吐鲁番地区在内的北疆区域与南疆区域在土壤矿物元素上有较大的的区分度，影响到了葡萄矿物元素的积累。如果要在相近地域范围内进行更精确更细化的产地溯源，除需要大量的样本外，还需要结合稳定同位素或特征组分检测方法[20,21,22]，以达到更好的判别区分效果。

对不同产地葡萄干中的50种元素进行了检测，发现其中21种元素在绝大多数样品中含量低于检出限。包括Ge、Se、Pd、 Ag、Cd、Sn、Sb、Pr、Eu、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、W、Pt、Au、Tl、Hg。这些矿物元素在葡萄干中含量非常低以致无法准确检出，也为今后的相关研究提供借鉴。

4 结 论

利用电感耦合等离子体发射光谱仪和电感耦合等离子体质谱仪对3个产区69份葡萄干样品中50种矿物元素含量进行测试，对结果数据进行差异分析，并运用Fisher函数，判别分析，准确判别了3个产区的葡萄干样品，判别正确率达到94.4%。对采样葡萄干中矿物元素含量指标进行筛选，采用筛选出的Li、Sc、Co、Y、Mo、Mn、Cu、Na、K 9种矿物元素含量进行判别分析，判别正确率有所提高，采用模型外9个样品进行验证，判别正确率达到100%；对9种矿物元素含量进行主成分分析和聚类分析，聚类效果明显。采用筛选出的9种矿物元素含量进行判别分析和聚类分析都得到较好的效果，作为溯源指标可靠性、准确性更高。这9种元素可作为对中国新疆吐鲁番、和田，乌兹别克斯坦撒马尔罕3个葡萄干产区的产地溯源矿物元素特征指标。