冬棗產地特徵元素篩選與溯源方法研究

《冬棗產地特徵元素篩選與溯源方法研究》是依託河北大學，由夏立婭擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：冬棗產地特徵元素篩選與溯源方法研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：夏立婭
• 依託單位：河北大學

項目摘要

元素指紋分析是一種重要的食品產地溯源技術，近年來被廣泛套用。但該方法也存在穩定性差，易受人為因素干擾等缺點。本項目擬考查食品的元素指紋與產地土壤元素指紋的相關性，篩選能反映產地特徵的溯源元素，改進多元統計方法，以提高元素指紋分析在食品產地溯源套用上的穩定性。本項目以河北省特色產品黃驊冬棗為研究對象，藉助電感耦合電漿質譜、X射線螢光光譜、離子色譜等技術對冬棗及產地土壤中元素全態含量，土壤中有效態成分含量等進行檢測，考查元素含量的變化規律，分析冬棗的元素指紋與產地土壤元素指紋的相關性，確定溯源元素組。利用最小二乘支持向量機、人工神經網路、粒子群最佳化等數據處理方法分析冬棗中產地溯源元素的分布規律，確定冬棗的產地元素指紋特徵，建立冬棗產地溯源方法。該研究將對元素指紋分析方法進行改進，利於其在食品產地溯源中的套用推廣。

結題摘要

元素指紋分析已被初步證實可以有效的溯源農產品產地，然而如何提高溯源方法的準確度和穩定性是亟待解決的重要問題。本項目以國家地理標誌保護產品黃驊冬棗為研究對象，考察了冬棗元素指紋與產地土壤之間的相關性，分析了土壤中元素分布的變化規律，通過多元統計學分析方法確定了穩定可靠的溯源元素組，對其產地判別能力進行了評價。研究結果表明，不同冬棗產區的土壤中Fe、Mn、Mg、Zn、Ca、Co、Cr、Cs、Cu、Li、Na、Ni、Sr、Se、Tl、V、Ag、Al等元素含量存在極顯著差異，冬棗中Ca、Co、Cr、Cs、Cu、Mg、Mn、Se、Sr、Tl等元素與土壤中對應元素存在顯著相關性，是重要的產地標記元素。Mg、B、Mn、Fe、Zn元素組成的溯源元素組可以較為準確的識別黃驊冬棗和霑化冬棗。利用Q型系統聚類、Fisher判別和PLS-DA建立的冬棗產地鑑別模型證實，產地溯源元素組鑑別黃驊冬棗的準確度高於全部元素。對比了Q型系統聚類、Fisher判別、簇類獨立軟模式法（SIMCA）、偏最小二乘判別（PLS-DA）等算法的溯源準確率，具有監督模式的Fisher判別和PLS-DA算法準確率較高，更適於產地溯源分析。同時，對冬棗和土壤中陰離子分布的研究表明，冬棗中陰離子也是強有力的產地鑑別因子，利用逐步判別和RBF神經網路算法建立的鑑別方法具有很高的準確度。該項目研究證實篩選能夠表達產地信息的特徵元素組是改進元素產地溯源技術的關鍵，選擇適於分散型高維小樣本數據的統計學算法可以提高產地溯源方法的準確度。該項目研究成果對於黃驊冬棗的保護提供了理論支持，對農產品原產地溯源體系的完善具有一定推動作用。