蜂蜜種類與其理化參數的關系*

權英，戴夏羚，丁建英，李珊珊，鄒連泰，王雷，葉晶

(常熟理工學院生物與食品工程學院，江蘇常熟，215500)

蜂蜜是蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露，與自身分泌物混合后，經充分釀造而成的天然甜物質［1］。我國蜂業歷史悠久，是傳統的特色產業之一。我國幅員廣闊，生態條件多種多樣，具有豐富多彩的蜜粉源植物資源。據調查，現被蜜蜂采集利用的蜜粉源植物有5千多種，其中能夠生產大宗商品蜜的全國性和區域性主要蜜源植物有50多種，主要輔助蜜源植物有466種，主要粉源植物24種［2］。

根據國際食品法典委員會蜂蜜標準、歐盟蜂蜜指令及其他相關規定，蜂蜜種類按照來源、生產方式或外觀進行劃分［3-4］。最常見的劃分方法是按照蜜蜂所采集的蜜源植物種類來劃分。不同蜜源植物來源的蜂蜜的成分主要取決于植物類型、植物花期等，因此在感官品質和營養效果上有一定差異。國外對蜂蜜品種鑒定的研究起步較早，常見的鑒別方法有感官評價和顯微花粉分析［5-6］。隨著現代儀器分析技術的飛速發展，近年來國內外許多研究采用現代化的精密分析儀器技術對蜂蜜進行種類鑒別，例如色譜技術、光譜技術［7-10］等。

不同植物學來源的蜂蜜在成分上有很大的差異性，這就使根據理化成分鑒定蜂蜜的植物學來源成為可能。Popek等［11］利用蜂蜜的3個主要物理參數(總灰分、總酸度和動態黏度)對波蘭的73個蜂蜜樣品進行分類辨別分析，分類正確率達到98.67%。Serrano等［12］利用水分、HMF、電導率等 14 個理化參數對安達盧西亞的2種不同植物來源的蜂蜜進行了分類分析，從中選出了對分類影響最顯著的6種化學參數(酸、水分、轉化酶、總糖度、電導率和固形物)，用主成分分析和逐步辨別分析建立數學模型進行蜂蜜分類，分類準確率達到96.6%。根據不同植物學來源的蜂蜜之間理化性質的差異，對蜂蜜種類進行鑒別，這方面的研究國外較多［13-15］，而對我國蜂蜜種類的鑒別尚未見報道。因此，本研究對7種植物學來源的81個蜂蜜樣品為研究對象，通過對其10種理化指標的測定，采用SPSS和Matlab軟件對所得數據進行主成分分析和分類分析，進而對理化指標與蜜源種類之間的關系進行探討。

1 材料、儀器和方法

1.1 蜂蜜樣品

81個蜂蜜樣品分別產自江蘇、上海、浙江、陜西、山東、河北及北京等地，包括超市購買、網購和蜂農處購得。其中洋槐蜜22個，編號為a1～a22，紫云英蜜15個，編號從 b1～b15，枇杷蜜12個，編號從 c1～c12，椴樹蜜16個，編號從 d1～d16，棗花蜜9個，編號從e1～e9，荔枝蜜5個，編號f1～f5，龍眼蜜2個，編號g1、g2。所有樣品經花粉率鑒定，其主要單花花粉含量均大于50%。

1.2 主要實驗試劑

實驗所需的 NaOH、HCl、I2、Na2S2O3、K3Fe(CN)6、NaCl、NaHSO3均為分析純。

1.3 主要實驗儀器

TU-1901雙光束紫外可見分光光度計，北京普析通用儀器有限公司;2W/2WAJ阿貝折光儀，上海明茲精密儀器廠;DDS-801電導儀，上海器宏科學儀器設備有限公司;SX2國標箱式電爐馬弗爐，宜興市前錦爐業設備有限公司。

1.4 實驗方法

本研究測定的理化指標共10個，包括酸度、還原糖、果糖、葡萄糖、蔗糖、電導率、水分、灰分、淀粉酶值和羥甲基糠醛(HMF)，測定方法主要參考我國進出口蜂蜜檢驗(SN/T 0852-2012)方法［16］?；瘜W計量學分析采用SPSS 19.0軟件對蜂蜜樣品的10個理化指標測定結果進行主成分分析及聚類分析，并利用MATLAB7.0作出主成分得分圖。

2 結果與分析

2.1 理化參數測定結果

81個樣品的10個理化參數(酸度、水分、電導率、羥甲基糠醛、灰分、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖及果糖含量)測定結果見表1。

表1 蜂蜜樣品理化參數測定結果Table 1 Results of physicochemical parameters of honey samples

由表1可知，所測樣品的水分含量均低于20%，酸度、灰分、羥甲基糠醛、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖和果糖含量等基本符合《GB 14963-2011食品安全國家標準 蜂蜜》［17］對蜂蜜部分理化指標的強制性與推薦性規定。國標中未對電導率作出相應規定，所測樣品的電導率分布在0.10～0.33ms/cm內。

2.2 蜂蜜主成分分析得分圖的分析及比較

采用SPSS 19.0軟件對實驗所得數據進行主成分分析。

2.2.1 方差貢獻率分析

表2為KMO檢驗統計量及巴特利球形檢驗(Bartlett)的檢驗結果，這一檢驗量用于確定變量之間是否存在交互關系。由表2中可知，KMO(P=0.430)和Bartlett(P=0.000)，雖然 KMO的值小于0.5，不能確定變量之間存在聯系，但由于P值小于0.001，所以說明變量之間有一定的交互關系，可以通過數據矩陣對實驗測定結果進行因子分析。

表2 KMO檢驗統計量及巴特利球形檢驗Table 2 KMO and Bartlett’s Test

表3顯示了各因子分析中方差貢獻率的結果。由表3可以看出，變量相關陣有4個最大特征根，即2.508、1.551、1.5401 和1.198，它們一起解釋了總方差的67.958%(累計貢獻率)，基本可以認為前4個因子提供了原始數據的足夠信息。基于過程內定取特征根大于1的原則，Factor過程提取了4個主成分。圖1可看出第一、二、三和第四主成分的特征根大于1，進一步說明前4個主成分能概括蜂蜜理化指標的大部分信息。

表3 方差貢獻率表Table 3 Total Variance Explained

圖1 碎石圖Fig.1 Scree plot

2.2.2 因子載荷矩陣分析

表4列出了原變量值與表3所得到的4個因子的相關系數，該系數表明了變量對因子的依賴程度，即反映了原變量值與因子的相對重要性和它們之間的密切程度。所以從表4可知，主成分1、主成分2、主成分3與主成分4中系數絕對值最大的參數為果糖、葡萄糖、水分與電導率，其絕對值分別為0.856、0.788、0.577和0.751，說明這4項指標基本能夠代表所有變量的總體特征。

2.2.3 聚類分析

本文采用系統聚類法對樣品各參數特征值進行處理，系統聚類法可以對多變量(記錄)或樣品進行聚類分析。

表4 因子載荷矩陣Table 4 Component Matrix

圖2為所有變量的樹狀聚類圖。從圖2可知，將81個樣品分為7類，從分類的結果可以看出，通過樹狀聚類圖可以將龍眼蜂蜜、棗花蜂蜜較好的區分開，而其他種類的蜂蜜分類結果相互交叉，分類結果并不理想。

圖2 樹狀聚類圖Fig.2 Clustering tree diagram

2.2.4 主成分得分圖分析

圖3為洋槐蜂蜜、紫云英蜂蜜、枇杷蜂蜜、椴樹蜂蜜、棗花蜂蜜、荔枝蜂蜜、龍眼蜂蜜的主成分得分圖，其橫坐標為主成分1(pc1)，縱坐標為主成分 2(pc2)。由圖3可以看出，7種蜂蜜的樣品之間有一定程度交叉，其中洋槐蜜的聚集效果最好，其次為荔枝蜜。而其他5種蜂蜜的樣品間離散度較大，不能通過該主成分得分圖進行有效區分。

圖3 主成分得分圖Fig.3 Figure of Principal Component Scores

3 結論

蜂蜜植物學來源不同，其理化指標也具有較大差異，因此可以通過理化參數對蜂蜜的蜜源種類進行區分。本研究對81個不同地區的7種植物學來源的蜂蜜樣品進行了理化指標測定，經化學計量學分析，可區分其中龍眼、棗花、洋槐和荔枝4種不同蜜源植物的蜂蜜。

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［16］ SN/T 0852-2012.進出口蜂蜜檢驗規程［S］.

［17］ GB 14963-2011.食品安全國家標準 蜂蜜［S］.