饒河蜂蜜產(chǎn)地溯源的研究

馬占峰

（哈爾濱市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院，150090）

饒河蜂蜜產(chǎn)地溯源的研究

馬占峰

（哈爾濱市產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)院，150090）

為了對(duì)蜂蜜進(jìn)行產(chǎn)地溯源，對(duì)地理標(biāo)志產(chǎn)品東北黑蜂蜂蜜產(chǎn)地造假進(jìn)行甄別，本研究分別通過中紅外光譜技術(shù)和電感耦合等離子體質(zhì)譜儀對(duì)饒河地區(qū)的蜂蜜樣品和其他地區(qū)非饒河地區(qū)蜂蜜樣品進(jìn)行建模分析。其中，中紅外光譜分析技術(shù)所建立的模型，對(duì)蜂蜜產(chǎn)地判定準(zhǔn)確率可以達(dá)到91.43%；電感耦合等離子體質(zhì)譜儀分析技術(shù)所建立模型對(duì)蜂蜜產(chǎn)地判定準(zhǔn)確率為93.75%。結(jié)果表明，中紅外光譜技術(shù)和電感耦合等離子體質(zhì)譜儀分析技術(shù)均能夠?qū)︷埡臃涿郛a(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)地溯源。

饒河蜂蜜，中紅外光譜分析，ICP-MS，主成分分析，判別模型

黑龍江省饒河?xùn)|北黑蜂國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)是中國(guó)乃至亞洲唯一的國(guó)家級(jí)蜂種保護(hù)區(qū)。區(qū)內(nèi)不僅生態(tài)環(huán)境良好，蜜源膠源植物豐富，而且三面環(huán)山一面環(huán)水，具有得天獨(dú)厚的良好自然屏障隔離條件，大部分地貌仍然保持原始狀態(tài)。在蜂產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，嚴(yán)格按照歐盟有機(jī)食品組織制定的“有機(jī)食品生產(chǎn)操作規(guī)范”組織生產(chǎn)，自1996年以來(lái)，被歐盟ECOERT有機(jī)食品組織認(rèn)證為有機(jī)食品，是我國(guó)主要優(yōu)質(zhì)蜂產(chǎn)品之一，并在國(guó)際第33屆養(yǎng)蜂大會(huì)暨蜂產(chǎn)品博覽會(huì)上分別獲金獎(jiǎng)和銅獎(jiǎng)。國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局于2012年12月9日發(fā)布了第128號(hào)公告，批準(zhǔn)了饒河?xùn)|北黑蜂為原產(chǎn)地域產(chǎn)品保護(hù)的申請(qǐng)。黑蜂抗病力強(qiáng)，幾乎不需要使用抗生素免疫，從根本上解決了蜂產(chǎn)品常見的獸藥殘留問題［1］。

但是，在蜂蜜的銷售和流通環(huán)節(jié)，特別是在中國(guó)市場(chǎng)存在著個(gè)別經(jīng)營(yíng)者一味追求高額利潤(rùn)，標(biāo)識(shí)混亂、傍品牌、冒名牌、以次充好等制造、銷售假冒偽劣蜂蜜的行為，嚴(yán)重?cái)_亂和干擾了正常的蜂蜜消費(fèi)市場(chǎng)秩序［2］。當(dāng)前，對(duì)蜂蜜產(chǎn)地來(lái)源鑒別主要停留在從標(biāo)簽的識(shí)別、感官檢查［3］和花粉形態(tài)學(xué)分析等階段。感官分析受蜂蜜儲(chǔ)存、加工、結(jié)晶等過程的影響，會(huì)帶有一定的主觀性、經(jīng)驗(yàn)性和不確定性。而花粉形態(tài)學(xué)分析法是通過對(duì)蜂蜜進(jìn)行稀釋、離心，在顯微鏡下分析蜂蜜中花粉類型、數(shù)量來(lái)判斷蜂蜜真?zhèn)巍⒌赜騺?lái)源和品種純度［4］。該方法具有良好的重復(fù)性，但該方法的準(zhǔn)確度和精確度與蜂蜜中花粉的含量、種類組成、形態(tài)、來(lái)源、采蜜方式、放蜂環(huán)境等因素有關(guān)，而且需要經(jīng)驗(yàn)豐富的專家進(jìn)行判斷。同時(shí)該方法在辨別純蜂蜜和摻入花粉的假蜂蜜方面還不夠成熟，不能真實(shí)、客觀地反映被檢樣品的特征。上述方法缺少客觀性和科學(xué)性，不能統(tǒng)一、系統(tǒng)的對(duì)品牌造假蜂蜜進(jìn)行準(zhǔn)確的判定，無(wú)法對(duì)地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌給予應(yīng)有的保護(hù)。因此，如何有效、全面地鑒別和評(píng)價(jià)不同品牌蜂蜜，已經(jīng)成為當(dāng)前蜂蜜質(zhì)量控制的技術(shù)瓶頸［5］。研究和創(chuàng)新蜂蜜品牌產(chǎn)地溯源的理論與技術(shù)，對(duì)于制定不同產(chǎn)地蜂蜜鑒別技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，有效指導(dǎo)蜂蜜市場(chǎng)價(jià)格，規(guī)范市場(chǎng)秩序，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

本文分別利用中紅外技術(shù)［6-7］，電感耦合等離子體質(zhì)譜儀對(duì)饒河地區(qū)的蜂蜜樣品和其他地區(qū)非饒河地區(qū)蜂蜜樣品進(jìn)行主成分分析，建立蜂蜜產(chǎn)地溯源判別模型，能準(zhǔn)確判別出蜂蜜產(chǎn)地［8］，具有快速、準(zhǔn)確、實(shí)驗(yàn)過程無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)，充分保護(hù)地理標(biāo)志產(chǎn)品的品牌利益。

1　實(shí)驗(yàn)材料與方法

1.1主要儀器與試劑

中紅外福斯光譜分析儀：MilkoScan FT120型，配備質(zhì)量保證模塊-QA模塊，丹麥FOSS公司；

超純水機(jī)：Milli-Q Advantage型，美國(guó)密理博公司；

電子天平：梅特勒AL104型，美國(guó)梅特勒-托利多公司；

磁力攪拌器：RO10型，德國(guó)IKA公司；

水浴鍋：HH-S6數(shù)顯雙列六孔水浴鍋，基諾儀器公司；

電感耦合等離子體質(zhì)譜儀7700（ICP-MS，美國(guó)Angilent公司），配置玻璃同心霧化器；

鎳采樣錐；

Ar和He作為碰撞氣；

MARS Xpress微波消解儀（美國(guó)CEM公司）；

蜂蜜樣品：饒河和具有代表性的其他地域蜂蜜樣品；

實(shí)驗(yàn)用水均為去離子水。

1.2實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1中紅外光譜分析法

1.2.1.1樣品制備

對(duì)所有待測(cè)蜂蜜樣品進(jìn)行編號(hào)處理，并進(jìn)行記錄。對(duì)存在結(jié)晶現(xiàn)象的樣品于50℃水浴鍋中進(jìn)行加熱，直至樣品中無(wú)結(jié)晶現(xiàn)象為止。分別對(duì)樣品進(jìn)行5倍稀釋和10倍稀釋。分別精確稱取待測(cè)樣品5g（±0.05g）于100mL燒杯中，加入30mL去離子水，放入磁子。將燒杯置于磁力攪拌器上攪拌，設(shè)定溫度為30℃，攪拌8min。待樣品均勻后轉(zhuǎn)移至50mL比色管中，并用去離子水清洗燒杯全部轉(zhuǎn)移至比色管中，定容至標(biāo)線，搖勻后待檢。再分別準(zhǔn)確稱取待測(cè)樣品10g（±0.05g）于100mL燒杯中，重復(fù)以上操作后，樣品待檢。

1.2.1.2樣品掃描

首先對(duì)分析儀作標(biāo)準(zhǔn)化，測(cè)量前，預(yù)熱中紅外福斯光譜分析儀，進(jìn)行充分的清洗和調(diào)零，使儀器達(dá)到最佳狀態(tài)，然后將蜂蜜樣品按照定標(biāo)樣品收集光譜信息，每個(gè)樣品均要掃描兩遍，然后取平均值；將驗(yàn)證集合的樣品按照以上制備方法進(jìn)行制備，實(shí)際檢測(cè)并收集光譜信息。

1.2.1.3判別模型的建立

采用主成分分析（PCA）回歸方法，按照PCA定標(biāo)程序選擇確定的模塊、饒河蜂蜜樣品集及驗(yàn)證樣品集，根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整確定主成分?jǐn)?shù)（F值）和門檻值（T值），建立產(chǎn)地溯源模型。對(duì)模型的F因子、T因子的調(diào)整，要以饒河地區(qū)樣品集和其他地域樣品驗(yàn)證樣品集相互對(duì)照來(lái)調(diào)整，首先F的設(shè)定數(shù)值決定著地區(qū)樣品集的一致性，即地區(qū)樣品的光譜應(yīng)趨于一致，不能差異過大。T因子的調(diào)整以驗(yàn)證集合為調(diào)整基礎(chǔ)，應(yīng)把饒河地區(qū)樣品的數(shù)據(jù)置于T因子以下，保證地區(qū)樣品不被報(bào)警，同時(shí)要保證其他地域樣品置于T因子以上。可以留出一定的報(bào)警空間，以避免正常樣品的誤判。

1.2.2電感耦合等離子體質(zhì)譜儀法

1.2.2.1原理：利用ICP-MS對(duì)來(lái)自于饒河多個(gè)區(qū)域的102個(gè)蜂蜜樣品和其他地域的31個(gè)蜂蜜樣品中B和Sr及其同位素的含量進(jìn)行分析。所得數(shù)據(jù)與化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合并探尋這些元素和蜂蜜樣品產(chǎn)地之間的關(guān)系。采用主成分分析的方法，對(duì)所有的數(shù)據(jù)采用MPP化學(xué)計(jì)量軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，并構(gòu)建了Decision Tree、Naive Bayes、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine五種判別模型。隨機(jī)抽取饒河蜂蜜11個(gè)和外地蜂蜜5個(gè)，對(duì)五個(gè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

1.2.2.2實(shí)驗(yàn)方法：稱取蜂蜜樣品0.1g，并加入HNO3和H2O2將其微波消解至透明，用ICP-MS檢測(cè)樣品中的Sr84，Sr86，Sr87，Sr88，B10，B11，He碰撞氣去同量異位素干擾，并用標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)進(jìn)行質(zhì)量校正。對(duì)所測(cè)結(jié)果進(jìn)行同位素豐度比并運(yùn)用Angilent MPP軟件對(duì)各同位素豐度比值進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和建立模型。

2　結(jié)果與討論

2.1中紅外光譜分析法

樣品經(jīng)前處理后，采用MilkoScan FT120一起進(jìn)行測(cè)定，并利用MilkoScan FT120的質(zhì)量控制模塊對(duì)所測(cè)的多種成分和樣品的光譜信息進(jìn)行建模分析，采用模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)檢測(cè)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理和分析，通過調(diào)節(jié)模型的主成分?jǐn)?shù)（F值）和門檻值（T值）來(lái)對(duì)模型進(jìn)行篩選和優(yōu)化，并確定出最佳的判別模型。應(yīng)用模型對(duì)實(shí)際的樣品進(jìn)行判別時(shí)，模型會(huì)對(duì)差異性較顯著的樣品自動(dòng)報(bào)警。表1為樣品經(jīng)5倍稀釋測(cè)定的通過對(duì)F值和T值設(shè)定不同值，判別模型的校正集合和驗(yàn)證集合的判定正確率，圖1和圖2分別為F=3，T=2的校正集和判別模型圖。表2為樣品經(jīng)10倍稀釋測(cè)定的加過通過對(duì)F值和T值設(shè)定不同值，判別模型的校正集合和驗(yàn)證集合的判定正確率，圖3和圖4分別為F=5，T= 1.76的校正集和判別模型圖。

圖1　F=3，T=2的校正集合

圖2　F=3，T=2的驗(yàn)證集合

表1　5倍稀釋蜂蜜樣品的判別結(jié)果

表2　10倍稀釋蜂蜜樣品的判別結(jié)果

圖3　F=5，T=1.76的校正集合

圖4　F=5，T=1.76的驗(yàn)證集合

本研究利用中紅外光譜分析儀，分別采用5倍稀釋和10倍稀釋的前處理方法對(duì)95個(gè)饒河地區(qū)蜂蜜樣品和其他地域具有代表性的35個(gè)蜂蜜樣品進(jìn)行測(cè)定，利用質(zhì)量控制模塊和分析軟件對(duì)樣品集和校正集進(jìn)行建模處理，通過對(duì)建立的模型加以篩選和優(yōu)化，最終確定當(dāng)F=3，T=2所建立的判別模型符合建模要求，該識(shí)別模式可以進(jìn)行較為準(zhǔn)確的判別，判定準(zhǔn)確率為91.43%。

2.2電感耦合等離子體質(zhì)譜儀法

通過實(shí)驗(yàn)分析，確定三個(gè)主成分并建立三維立體模型（圖5），采用三個(gè)主成分兩兩交互建立二維模型，運(yùn)用Agilent MPP軟件建立Decision Tree、Naive Bayes、Neural Network、Partial Least Square Discriminate和Support Vector Machine五種模型。并隨機(jī)篩選饒河蜂蜜11個(gè)和外地蜂蜜5個(gè)，對(duì)五個(gè)模型進(jìn)行驗(yàn)證。

如圖5所示，紅色點(diǎn)代表饒河蜂蜜的數(shù)據(jù)點(diǎn)，藍(lán)色代表其他地域蜂蜜樣品的數(shù)據(jù)點(diǎn)，從圖中可以看出兩種樣品差異性顯著。

通過對(duì)五個(gè)模型的驗(yàn)證分析，得出Decision Tree模型及預(yù)判結(jié)果最佳。詳見表3和圖6。

圖5　3D分布圖

圖6　Decision Tree模型中waidifengmi1的Component1和Component2交互圖

如表3和圖6所示，Confident Meatur數(shù)值都接近1，證明該模型可信度很高，對(duì)應(yīng)的結(jié)果顯示只有一個(gè)為誤判，即Sample為waidifengmi1（表中帶菱形標(biāo)注的樣品）誤判為饒河。總體預(yù)判準(zhǔn)確率為93.75%，判定準(zhǔn)確率＞90%，符合模式識(shí)別判別模型的統(tǒng)計(jì)學(xué)要求。

表3　Decision Tree模型預(yù)判結(jié)果

3　結(jié)語(yǔ)

綜合近年來(lái)國(guó)內(nèi)外高水平期刊的發(fā)表情況可以看出，關(guān)于食品產(chǎn)地溯源的研究還相對(duì)較少，且結(jié)合模式識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用還處于探索階段，具有較好的研究前景。中紅外光譜憑借其檢測(cè)方便、快速、高效、無(wú)污染、樣品無(wú)需復(fù)雜預(yù)處理等優(yōu)勢(shì)在檢測(cè)、鑒別等方面的研究應(yīng)用日益受到廣泛的關(guān)注。電感耦合等離子體質(zhì)譜（ICP-MS）分析技術(shù)對(duì)食品產(chǎn)地溯源也是公認(rèn)的最有效方法之一，通過同位素分析，結(jié)合地形、氣候、地質(zhì)等因素探討同位素礦物元素的變化規(guī)律［9］，快速有效的對(duì)產(chǎn)地進(jìn)行溯源。

本研究中的兩種產(chǎn)地溯源方法各有優(yōu)勢(shì)，均能準(zhǔn)確的判斷食品產(chǎn)地，在日常就監(jiān)督檢測(cè)中可以對(duì)二者進(jìn)行結(jié)合，使得判定結(jié)果更加準(zhǔn)確，建立健全食品溯源體系。

［1］別梅.蜂產(chǎn)品中多種農(nóng)獸藥殘留同步檢測(cè)技術(shù)研究，《天津商業(yè)大學(xué)》，2012，（3）:1-2.

［2］鐘艷萍，鐘振聲，陳蘭珍.近紅外光譜技術(shù)定性鑒別蜂蜜品種及真?zhèn)蔚难芯浚跩］.現(xiàn)代食品科技，2010，（11）:125-128.

［3］陳蘭珍，李褶.近紅外光譜在蜂蜜溯源中的研究進(jìn)展［J］.質(zhì)量安全期刊，2012，（4）:21-23.

［4］王顏紅，李國(guó)琛，張紅，等.食品產(chǎn)地溯源技術(shù)研究進(jìn)展［J］.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全，2012，B9:15-18.

［5］王強(qiáng)，薛曉鋒，趙靜.質(zhì)譜檢測(cè)技術(shù)在蜂蜜溯源分析中的應(yīng)用［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)科技導(dǎo)報(bào)，2013，（4）:4-6.

［6］趙秀琴.中紅外光譜分析技術(shù)及研究進(jìn)展［J］.安慶師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012，（4）:2-3.

［7］張文海，顧小紅，周文果，等.中紅外光譜技術(shù)在乳制品分析中的應(yīng)用研究［J］.中國(guó)乳品工業(yè)，2013，（1）:40-43.

［8］袁玉偉，張志恒，葉雪珠，等.蜂蜜摻假鑒別技術(shù)的研究進(jìn)展與對(duì)策建議［J］.食品科學(xué)，2010，（9）:318-322.

［9］馬英軍，劉叢強(qiáng)花崗巖化學(xué)風(fēng)化過程中的Sr同位素演化-礦物相對(duì)風(fēng)化速率的影響［J］.中國(guó)科學(xué)（D輯），2001，31（8）: 634-640.

The Research of Raohe Honey Origin Traceability

Ma Zhanfeng
（Harbin Product Quality Supervision and Inspection Institute，Harbin 150090）

In order to trace origin of honey，to identify fraud out of geographical indication products northeast black bee honey，we used the infrared spectrum and Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer to analyze Raohe honey and other districts honeys，and used chemical metrology software to set up discriminant models.The honey origin decision accuracy of two methods were 91.43%with the infrared spectrum and 93.75%with Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer，respectively.The results showed that the Infrared Spectrum Technology and Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometer analysis techniques were able to RaoHe honey product origin traceability.

RaoHe origin honey，The Infrared Spectrum ICP-MS，Principal Component Analysis，Recognition model

國(guó)家質(zhì)檢總局科技計(jì)劃項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：2013QK221