礦物元素指紋圖譜分析技術對糧食產地溯源的研究進展

蔣再強

摘要：糧食安全問題備受關注，糧食質量安全可追溯系統的建立尤為重要。礦物元素指紋圖譜分析技術因具有快速、高效、檢出限低等優點而被廣泛應用于糧食產地溯源判別。綜述了該技術在大米、大豆及部分雜糧產地溯源判別方面的應用研究進展，提出了目前存在的問題并進行了相關展望，為該技術在糧食產地溯源判別應用上提供理論支持。

關鍵詞：糧食；礦物元素；產地溯源

中圖分類號：TS214.9 文獻標志碼：A doi：10.16693/j.cnki.1671-9646（X）.2018.03.021

文章編號：1671-9646（2018）03a-0070-02

Abstract：The establishment of the food quality and safety traceability system is particularly important because of the concern of food security. The fingerprint analysis of mineral elements has been widely used in the origin of grain traceability because of its advantages of fast，high efficiency and low detection limit. In this paper，the application of this technology in identifying the origin of rice，soybean and partial grain producing areas was reviewed. And the existing problems were put forward and the related prospects were made，which provided theoretical support for the application of the technology in the discrimination of the origin of grain origin.

Key words：grain；mineral element；origin traceability

0 引言

糧食作為人類維持生命需要的能量來源，消費者對糧食的安全問題關注度與日俱增，特別是化肥農藥的過度使用，腐敗變質糧的銷售及品質優良的糧食被冒充等現象屢禁不止，導致消費者的人身健康安全及合法權益受到嚴重侵害。因此消費者期待能夠對購買的糧食產地有全方位了解，據英國標準委員會調查顯示，糧食的產地來源是消費者選擇糧食的主要依據。糧食產地溯源技術在對糧食的監管、安全控制等方面占有十分重要的位置。

近年來，國內外學者對糧食產地溯源較為廣泛，其主要的研究技術有電子舌技術、電子鼻技術、近紅外光譜技術、同位素分析技術、DNA指紋圖譜技術、有機成分分析技術、礦物元素指紋圖譜分析技術等。其中礦物元素指紋圖譜分析技術主要包括紫外-可見分光光度法、火焰原子吸收光譜法（F-AAS）、電感耦合等離子體質譜法（ICP-MS）和儀器中子活化法（INAA）等，其中紫外-可見分光光度法具有操作簡單、定量分析效果好的優點，但存在染色劑來源不便的缺點；F-AAS具有分析速度快、信號穩定等特點，但存在對耐高溫元素無法檢測的缺點；ICP-MS具有檢測范圍廣、靈敏度高的優點，但存在質譜和非質譜的交叉干擾；INAA適用于多種狀態樣品的檢測分析，但是存在分析成本高的缺點[1]。礦物元素指紋圖譜分析技術被應用于葡萄酒、蜂蜜、茶葉、咖啡、橄欖油、牛肉、大米等食品中。礦物元素指紋圖譜技術的原理是根據不同地區的土壤因與巖石風化的母質存在一定的相關性，進而產生不同地區土壤中礦物元素的種類及含量有著地質特異性差異。大致可分為常量元素、微量元素及痕量元素三大類。而礦物元素指紋圖譜技術是通過對來自不同地區的樣品中礦物元素的組成和含量進行定量分析、方差分析及判別分析等數學統計方法篩選出來的有效信息而實現產地判別。主要綜述了礦物元素指紋圖譜分析技術在幾種糧食產地溯源中的研究現狀及急需解決的問題，為其在糧食產地溯源應用中快速發展。

1 礦物元素指紋圖譜分析技術在大米產地溯源中的研究

不同產地環境中的礦物元素可能存在差異，而且水稻自身不能合成礦物元素，需要從環境中攝取，根據這一特征可以實現對大米的產地判別。宋雪健等人[2]對來自建三江、查哈陽、五常3個水稻主產區的90份樣品利用ICP-MS檢測43種礦物元素，不同地區的精米中部分礦物元素存在顯著性差異，表明礦物元素可以作為大米產地溯源的判別依據。Li Gang等人[3]利用礦物元素指紋圖譜分析技術對來自我國不同地區的大米樣品進行產地判別研究。結果發現，通過對15種礦物元素含量的測定及利用Fibonacci分析法建立的判別模型其精度較高。Ariyama K等人[4]對來自中國、美國、日本、泰國4個國家的大米進行產地溯源研究。結果發現，將篩選出來的8種礦物元素分別結合KNN、SIMCA及LDA法建立的模型效果較好，其正確判別率均高達97%。

2 礦物元素指紋圖譜分析技術在大豆產地溯源中的研究

大豆的品種、種植條件等因素的不同，導致其自身含有的礦物元素種類及含量可能存在一定的差異。沈丹萍[5]對來自不同產地的大豆中的礦物元素進行檢測并結合統計學進行分析發現，不同產地的大豆礦物元素因種類及含量存在顯著性差異（p<0.05），故利用該方法能實現對大豆產地的準確判別。鹿保鑫等人[6]對來自不用年際的嫩江和北安地區42份大豆樣品進行產地溯源研究。結果表明，利用礦物元素指紋圖譜分析技術能實現對兩大主產區大豆的產地判別，其正確判別率均為100%。萬婕等人[7]采用電感耦合等離子體原子發射光譜法對來自江西、黑龍江、吉林和安徽4個產地同一品種大豆中的9種元素含量進行測定，其中Fe，Al，Ca，Mn，Na，Zn元素的含量差異顯著（p<0.05），根據這一特性能實現對這4個地區大豆產地進行判別。

3 礦物元素指紋圖譜分析技術在其他糧食產地溯源中的研究

作為藥食同源糧食之一的蕓豆，對其產地溯源判別極為重要。錢麗麗等人[8]對拜泉、依安2個蕓豆主產區的54份樣品中的31種礦物元素進行檢測分析。結果發現，其對2個地區的蕓豆交叉檢驗整體正確判別率達到94.1%以上。李平惠等人[9]通過對蕓豆中礦物元素的研究發現，Ca，As，Mg，Pt 4種元素在拜泉縣及依安縣兩地的蕓豆中存在顯著差異，建立的判別模型整體交叉驗證正確判別率為94.4%。小麥產地溯源追蹤技術的建立有利于保護名優小麥的品牌名譽、打擊小麥國際走私。Simon Branch等人[10]利用ICP-MS及同位素示蹤技術對來自歐美及加拿大地區的20份小麥樣品進行研究，其正確判別率為100%。趙海燕等人[11]對來自山西、陜西、河北、河南4個小麥主產區的120份樣品中的24種礦物元素利用判別分析進行產地判別，結果表明，Ba，Ca，Mn，Sb，Pb，U，V，Mg，Cr，Mo和Ni 11種元素可用于存在顯著差異，可用于產地判別，且整體判別正確率為90.8%。劉宏艷等人[12]利用高分辨電感耦合等離子質譜儀（HR-ICP-MS）對來自陜西、河南、河北的10個品種90份小麥樣品并進行礦物元素分析進行產地判別，結果表明，Mg，Ca，Cu，Zn，Al，Mn，Fe，As，Sr，Mo，Sb，Cd，Ba 11種元素受地域影響較大，3個地區的小麥正確判別率均為100%。

4 結語

礦物元素的組成信息與糧食的生長地域來源有直接或間接的相關性，是用于糧食產地溯源判別的有效方法之一，在大米、大豆及其部分雜糧中有廣泛的應用，但也存在檢測費用昂貴、前處理方式繁瑣等局限性。同時，因糧食品種、季節性、栽培技術、加工工藝等因素也會影響該技術的判別準確性。另外，試驗樣品的采集數量沒有準確的衡量標準，現有的研究僅局限于對單一樣品批次的檢測分析，試驗模型的標準化有待進一步研究。未來的主要研究方向將可以從以下幾方面進行：①礦物元素指紋圖譜分析技術對糧食產地溯源判別數據庫的建立；②研究礦物元素之間的拮抗和協同作用；③采用礦物元素指紋分析技術與多種技術相融合使用將成為未來研究的主要方向。

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