基于礦物元素指紋差異的榴蓮產(chǎn)地甄別

周秀雯，吳 浩，陳海泉，顏 治，靳保輝，謝麗琪，趙 燕，趙超敏，陳 輝，潘家榮,

（1.中國計量大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，浙江省海洋食品品質(zhì)及危害物控制技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，海洋食品加工質(zhì)量控制技術(shù)與儀器國家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，浙江 杭州 310018；2.深圳海關(guān)食品檢驗(yàn)檢疫技術(shù)中心，廣東 深圳 518054；3.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究所，北京 100081；4.上海海關(guān)動植物與食品檢驗(yàn)檢疫技術(shù)中心，上海 200135；5.中國檢驗(yàn)檢疫科學(xué)研究院，北京 100176）

榴蓮（Durio zibethinusMurray）是東南亞及臨近島嶼最重要的熱帶季節(jié)性水果之一，最早起源于馬來半島[1]，現(xiàn)多種植于泰國、馬來西亞、柬埔寨等東南亞國家。作為熱帶水果的典型代表，榴蓮有較強(qiáng)的抗氧化特性和生物活性[2-3]，還能有效降低血清膽固醇水平，減少冠心病的發(fā)病率[4]，深受我國消費(fèi)者的喜愛。然而由于地形氣候等環(huán)境條件限制，榴蓮果樹在中國存活率較低，暫無作為商業(yè)用途的榴蓮引種，因此我國榴蓮主要依賴于進(jìn)口。據(jù)海關(guān)總署數(shù)據(jù)發(fā)布[5]，2019年我國鮮榴蓮進(jìn)口金額為16.0億 美元，同比增長47%，占整個水果進(jìn)口市場的16.84%。目前，榴蓮市場判斷榴蓮產(chǎn)地及品種的方法主要依靠專業(yè)人士的感官鑒別[6]，主觀性強(qiáng)，且受外部環(huán)境干擾較大，而我國暫無相關(guān)的鑒別標(biāo)準(zhǔn)。市場上不同產(chǎn)地榴蓮的價格差異較大，相比其他產(chǎn)地的榴蓮，馬來西亞榴蓮在色澤、肉質(zhì)與口感上優(yōu)勢較大，由于運(yùn)輸成本較高，因而在價格上顯著高于其他產(chǎn)區(qū)，導(dǎo)致某些不良進(jìn)口商家以假亂真，混淆榴蓮產(chǎn)地以獲得高額利潤。目前馬來西亞商務(wù)部門與我國開展了基于電子標(biāo)簽的溯源研究[7]。泰國、越南等榴蓮出口國暫未報道榴蓮的產(chǎn)地溯源研究和方案，因此，我國進(jìn)口管理部門亟需開展榴蓮產(chǎn)地溯源的方法，有利于解決我國榴蓮產(chǎn)地造假的現(xiàn)象。

DNA指紋技術(shù)、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)、近紅外/拉曼光譜分析技術(shù)、穩(wěn)定同位素技術(shù)以及元素指紋分析等都可用于產(chǎn)地溯源[8]。隨著電感耦合等離子體質(zhì)譜（inductively coupled plasma-mass spectrometry，ICPMS）技術(shù)的發(fā)展，元素指紋作為食品地理來源的判別指標(biāo)顯示出了較大的優(yōu)勢。其原理是環(huán)境中的水、地質(zhì)和土壤環(huán)境中礦物元素經(jīng)過溶解、沉淀、凝聚、絡(luò)合、吸附等過程，形成具有不同遷移轉(zhuǎn)化能力的礦物質(zhì)，因而在不同地域生長的生物體有其各自的礦物元素指紋特征[9-12]。目前基于ICP-MS的元素指紋分析技術(shù)已在葡萄酒[13-17]、茶葉[9,18-21]、大米[22-23]中廣泛應(yīng)用。而在水果的產(chǎn)地溯源方面，已有文獻(xiàn)報道了菠蘿蜜[24]、柑橘[25]、檸檬[26]、蘋果[27]和香蕉[28]的產(chǎn)地溯源。但目前的研究多針對單品種和小尺度的產(chǎn)地區(qū)分，元素指紋是否適用于多品種以及大尺度的榴蓮產(chǎn)地溯源值得研究。除分析技術(shù)外，化學(xué)計量學(xué)也是食品產(chǎn)地溯源的必要手段。常見主要有基于非監(jiān)督的主成分分析（principal component analysis，PCA）、聚類分析技術(shù)以及基于監(jiān)督的判別分析等方法[29]，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)算法的興起，決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來越普遍，且顯示出巨大的優(yōu)勢[20]。

目前對榴蓮產(chǎn)地真實(shí)性的研究較少，Siew等[30]從DNA指紋圖譜角度利用簡單重復(fù)序列技術(shù)區(qū)分馬來西亞榴蓮，但該方法也無法實(shí)現(xiàn)國際間產(chǎn)地區(qū)分，國內(nèi)也未見對進(jìn)口榴蓮產(chǎn)地甄別的報道。因此，本研究旨在探討基于元素指紋和化學(xué)計量學(xué)分析（PCA、Fisher逐步判別分析及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）實(shí)現(xiàn)對主要榴蓮出口國（馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南）的產(chǎn)地區(qū)分，以期幫助我國海關(guān)部門對進(jìn)口榴蓮真實(shí)性進(jìn)行監(jiān)管。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

依托深圳海關(guān)食品檢驗(yàn)檢疫技術(shù)中心平臺，采集原產(chǎn)地為泰國、馬來西亞、柬埔寨和越南4 個產(chǎn)區(qū)的新鮮帶殼榴蓮樣品共計73 份，以上4 個產(chǎn)區(qū)均為出口榴蓮的主要產(chǎn)區(qū)。具體采樣信息如表1所示。

表1 4 個榴蓮產(chǎn)區(qū)采樣信息Table 1 Information about durian samples from four producing areas

65%濃硝酸（分析純） 德國默克公司；超純水（電阻率＞18.2 MΩ·cm，20 ℃）；含有28 種元素的多元素貯備液（1 000 μg/mL）、Rh內(nèi)標(biāo)元素儲備液（1 000 μg/mL）和含有Ba、Be、Ce、Co、Li、Mg、Rh、U的調(diào)諧液（10 μg/mL） 美國珀金埃爾默儀器公司；氬氣（Ar，純度99.995%） 美國Air Products公司。

1.2 儀器與設(shè)備

8800系列ICP-MS儀 美國安捷倫公司；AG204型電子天平 美國梅特勒-托利多公司；MARSXPress微波消解儀 美國CEM公司；DEENAII系列全自動石墨消解儀美國Thomas Cain公司；Million-Q Integral型超純水系統(tǒng)德國默克公司；JYL-C022E勻漿機(jī) 中國九陽集團(tuán)。

1.3 方法

1.3.1 樣品前處理

選取完整的新鮮榴蓮，取榴蓮果肉用高速粉碎機(jī)打勻均質(zhì)，榴蓮果核用超純水洗凈后晾干，用高速粉碎機(jī)打勻均質(zhì)，待測。

1.3.2 樣品消解及元素含量測定

參考GB 5009.268—2016《食品中多元素檢測》[31]方法，準(zhǔn)確稱取1.0 g鮮樣（精確至0.001 g）于泡過10%硝酸溶液[13]（避免交叉污染）的聚四氟乙烯消解管中，加入6 mL濃硝酸，置通風(fēng)櫥過夜；次日放入微波消解儀中消解；消解完畢后用超純水沖洗內(nèi)蓋；然后置于135 ℃的全自動石墨消解儀中趕酸約0.5 h，冷卻至室溫后轉(zhuǎn)移定容至25 mL，定容后的樣液過孔徑為0.45 μm水相濾膜后待用。同時做空白實(shí)驗(yàn)。

利用ICP-MS測定樣品中的Li、Be、Na、Mg、Al、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Ga、As、Se、Rb、Sr、Ag、Cd、In、Cs、Ba、Tl、Pb、Bi和U 28 種礦物質(zhì)元素含量。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 23.0軟件對不同產(chǎn)地榴蓮的礦物元素進(jìn)行方差分析、Fisher逐步判別分析及BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，采用MATLAB R2 018a軟件進(jìn)行PCA，采用OriginPro 2018（Originlab，美國）軟件圖形繪制。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同產(chǎn)區(qū)榴蓮果核與果肉礦物元素含量差異分析

如表2所示，所有榴蓮樣品中Mg、Rb、Ca、Fe含量均較高，果核及果肉平均值分別為1 283.959、14.852、100.179、10.878 mg/kg和251.820、13.736、10.606、3.997 mg/kg，Li、Be、V含量較低，果核及果肉平均值分別為4.057、0.793、1.381 μg/kg和1.657、0.523、1.15 μg/kg。In、Ga、Bi、U和Be部分未檢出。通過對泰國、馬來西亞、柬埔寨和越南榴蓮中果肉與果核的28 種元素含量進(jìn)行方差分析，結(jié)果表明榴蓮果核中Li、Be、Na、Mg、Al、V、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Ag、Cd和Tl 16 種礦物元素在4 個產(chǎn)地間存在顯著差異（P＜0.05）（表2），榴蓮果肉中Li、Be、Na、Mg、Al、Mn、Zn、Rb、Sr、Ag、Cd、Ba和Tl 13 種礦物元素在4 個產(chǎn)地間存在顯著差異（P＜0.05）（表2），其余元素含量差異不顯著。馬來西亞榴蓮果核中Li、Al、V、Co和果肉中Mg、Al、Zn、Sr含量高于其他3 個產(chǎn)區(qū)，果核和果肉中的Ag含量顯著低于其他3 個產(chǎn)區(qū)；泰國榴蓮果核中Mg、Mn和果肉中Cd含量顯著高于其他3 個產(chǎn)區(qū)，果核中Co、As、Tl和果肉中As、Se、Tl含量較低；柬埔寨榴蓮果核和果肉中Ag含量高于其他3 個產(chǎn)區(qū)，果核中Be、Al、As和果肉中Mg、Al、Mn、Sr含量較低；越南榴蓮果核中Be、As、Rb和果肉中Rb、Ag、Ba含量高于其他3 個產(chǎn)區(qū)，果核中Li、Na、V、Ni、Cd和果肉中Li、Be、Mg、Zn、Cd含量較低。綜上，不同產(chǎn)區(qū)的榴蓮果核及果肉元素組成及含量都有各自組成特征，適用于榴蓮產(chǎn)地的判別，但數(shù)據(jù)冗雜，還需進(jìn)行化學(xué)計量學(xué)分析。

表2 馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南榴蓮礦物元素含量差異分析Table 2 Mineral element contents in durian from Malaysia, Thailand, Cambodia and Vietnam μg/kg

2.2 不同產(chǎn)區(qū)榴蓮果核與果肉礦物元素含量PCA

PCA可通過線性轉(zhuǎn)換對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)降維[32]。將榴蓮果核中存在顯著差異的16 種礦物元素含量和及果肉中存在顯著差異的13 種礦物元素含量進(jìn)行PCA，結(jié)果如表3所示。PC1方差貢獻(xiàn)率為27.447%，PC2方差貢獻(xiàn)率為18.874%，PC3方差貢獻(xiàn)率為12.580%，PC4方差貢獻(xiàn)率為10.475%，PC5方差貢獻(xiàn)率為8.055%，PC6方差貢獻(xiàn)率為7.775%，前6 個PC的累計方差貢獻(xiàn)率為85.207%，涵蓋了榴蓮中礦物元素的主要信息，減少數(shù)據(jù)分析復(fù)雜性。結(jié)合PC得分圖分析，果核的Cu、Ni、Mg、Rb和Zn對PC1貢獻(xiàn)最大，果肉的Ag、Zn、Tl和果核的Tl對PC2貢獻(xiàn)最大，果肉的Ag、Zn和果核的As、Rb對PC3貢獻(xiàn)最大，將PC1、PC2、PC3繪制三維散點(diǎn)圖（圖1），結(jié)果顯示PCA可將馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南進(jìn)行較好區(qū)分。由于前3 個PC的累計方差貢獻(xiàn)率僅為58.901%，且地理上看泰國和柬埔寨產(chǎn)區(qū)較為接近，土壤環(huán)境較為類似，導(dǎo)致元素差異較小，因此圖1顯示泰國和柬埔寨有一定重疊。

圖1 4 個產(chǎn)地榴蓮中果核和果肉礦物元素的前3 個PC散點(diǎn)圖Fig.1 Three-dimensional scattering plots of first three principal components for mineral elements in durian stone and flesh from four growing areas

表3 4 個產(chǎn)地果核與果肉中礦物元素PC的方差貢獻(xiàn)率及載荷矩陣Table 3 Variance contribution rates and loading matrixes of principal components for mineral elements in durian stone and flesh from four growing areas

續(xù)表3

2.3 Fisher逐步判別分析和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于榴蓮產(chǎn)地判別

為了進(jìn)一步了解榴蓮果核和果肉中礦物元素含量指標(biāo)對4 個產(chǎn)地榴蓮的產(chǎn)地判別作用效果，分別采用Fisher逐步判別分析和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建產(chǎn)地判別模型。將果核中16 種礦物元素（Li、Be、Na、Mg、Al、V、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Ag、Cd和Tl）和果肉中13 種礦物元素（Li、Be、Na、Mg、Al、Mn、Zn、Rb、Sr、Ag、Cd、Ba和Tl）引入判別模型中，篩選重要的建模變量。Fisher逐步判別分析結(jié)果顯示29 種礦物元素含量指標(biāo)中果核Li、Be、Mg、Mn、Rb元素和果肉Be、Ag、Ba元素對產(chǎn)地判別效果顯著，先后被引入到判別方程中，且引入順序?yàn)長i果核、Be果核、Ag果肉、Mg果核、Be果肉、Ba果肉、Rb果核、Mn果核，代表這8 項指標(biāo)對判別函數(shù)貢獻(xiàn)率大小，建立的榴蓮產(chǎn)地判別函數(shù)如下：

Y馬來西亞=1.049Li果核－0.618Be果核+0.000 005 47Mg果核+0.001Mn果核+0.784Be果肉+0.217Ag果肉+0.007Ba果肉－15.983

Y泰國=－0.533Li果核+3.974Be果核+0.000 015 2Mg果核+0.001Mn果核－0.000 010 5Rb果核－1.431Be果肉+0.791Ag果肉－23.036

Y柬埔寨=－0.46Li果核+3.245Be果核+0.000 014 7Mg果核－0.000 016 4Rb果核－0.302Be果肉+1.015Ag果肉－0.001Ba果肉－21.476

Y越南=－1.319Li果核+13.185Be果核+0.000 020 5Mg果核+0.000 062 4Mn果核－5.043Be果肉+1.373Ag果肉－50.372

式中：Li果核、Be果核、Mg果核、Mn果核、Rb果核、Be果肉、Ag果肉、Ba果肉分別為果核Li、Be、Mg、Mn、Rb和果肉Be、Ag、Ba的礦物元素含量/（μg/kg）；Y馬來西亞、Y泰國、Y柬埔寨、Y越南分別為馬來西亞、泰國、柬埔寨、越南的礦物元素含量/（μg/kg）。

在實(shí)際應(yīng)用中，依據(jù)所建立的判別模型，可對上述4 個產(chǎn)地的榴蓮盲樣進(jìn)行判別分類，將實(shí)驗(yàn)測得的各樣品Li果核、Be果核、Mg果核、Mn果核、Rb果核、Be果肉、Ag果肉、Ba果肉代入上述4 個模型，而盲樣則歸屬于Y值最大的地區(qū)。

將此判別模型對榴蓮樣品進(jìn)行產(chǎn)地歸類并結(jié)合留一交叉檢驗(yàn)法對模型的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表4所示，在初始驗(yàn)證結(jié)果中，柬埔寨和越南榴蓮全部被正確歸類，初始判別準(zhǔn)確率為100%；1 個馬來西亞榴蓮被誤判到柬埔寨榴蓮中，初始判別準(zhǔn)確率為95.8%；泰國榴蓮5 個被誤判至柬埔寨，初始判別準(zhǔn)確率為80%。在交叉驗(yàn)證結(jié)果中，泰國、馬來西亞和越南驗(yàn)證結(jié)果與初始驗(yàn)證結(jié)果一致，1 個柬埔寨榴蓮被誤判至泰國榴蓮中。綜上，基于Fisher逐步判別分析的榴蓮產(chǎn)地初始判別準(zhǔn)確率為91.8%，交叉驗(yàn)證判別準(zhǔn)確率為90.4%，可以實(shí)現(xiàn)大部分榴蓮的產(chǎn)地甄別。將榴蓮樣品的前3 個判別函數(shù)得分作散點(diǎn)圖（圖2），可以直觀地看出不同產(chǎn)地來源的榴蓮有各自的空間分布特征，泰國和柬埔寨有部分交叉。將榴蓮果核中16 種礦物元素（Li、Be、Na、Mg、Al、V、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Ag、Cd和Tl）代入判別模型中，判別方程的初始驗(yàn)證準(zhǔn)確率為84.9%，交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為80.8%；將榴蓮果肉中13 種礦物元素（Li、Be、Na、Mg、Al、Mn、Zn、Rb、Sr、Ag、Cd、Ba和Tl）代入判別模型中，判別方程的初始驗(yàn)證準(zhǔn)確率為80.8%，交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為75.3%，由此可見，榴蓮果肉和果核耦合指標(biāo)大大增加了榴蓮產(chǎn)地判別準(zhǔn)確率。

表4 4 個產(chǎn)地榴蓮Fisher逐步判別分析和BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果Table 4 Results of Fisher stepwise discrimination and artificial neural network for mineral elements in durian from four different countries%

圖2 4 個產(chǎn)地榴蓮樣品前3 個判別函數(shù)得分圖Fig.2 Scattering plots of top three discriminant functions for durian samples from four growing areas

BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型已經(jīng)應(yīng)用于多種食品的產(chǎn)地判別應(yīng)用中[17]。本研究采用70%的樣本進(jìn)行建模，30%的樣本進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如表4所示。在訓(xùn)練驗(yàn)證結(jié)果中，馬來西亞、柬埔寨和越南榴蓮全部被正確歸類，訓(xùn)練驗(yàn)證準(zhǔn)確率為100%，2 個泰國榴蓮被誤判到柬埔寨榴蓮中，訓(xùn)練驗(yàn)證準(zhǔn)確率為86.7%；在檢驗(yàn)驗(yàn)證結(jié)果中，馬來西亞、柬埔寨和越南驗(yàn)證結(jié)果與訓(xùn)練驗(yàn)證結(jié)果一致，1 個泰國榴蓮被誤判至柬埔寨榴蓮中，檢驗(yàn)驗(yàn)證準(zhǔn)確率為90%。綜上，基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的榴蓮產(chǎn)地訓(xùn)練驗(yàn)證準(zhǔn)確率為96.1%，檢驗(yàn)驗(yàn)證準(zhǔn)確率為95.5%。

3 討 論

礦物元素是生物體內(nèi)的基本組成成分，也是參與生物代謝的重要物質(zhì)。生物自身不能合成礦物元素而必須從環(huán)境中攝取，不同生長環(huán)境中的土壤、大氣和水成分的差異會導(dǎo)致不同地域的植物礦物元素組成成分與含量差異，因此可利用特征性差異分析農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源研究[33]。本研究采用ICP-MS法得到4 個榴蓮主產(chǎn)區(qū)的果核及果肉礦物元素指紋圖譜信息，結(jié)果顯示結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法能夠較好的表征產(chǎn)地特征。不同產(chǎn)地及品種的榴蓮礦物元素種類基本一致，但是含量存在顯著差異。總結(jié)前人實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，Ca、Mn、Cu、Co、Rb、Sr、Zn、Ba等元素在產(chǎn)地上存在明顯分布特征，F(xiàn)ragni等[34]發(fā)現(xiàn)Ca、Mn、Co和Sr元素可以顯著區(qū)分意大利、西班牙的番茄樣品，Li、Ca、Cu和Pb元素可以顯著區(qū)分意大利和非意大利（中國、美國和西班牙）的番茄。Mahne等[35]發(fā)現(xiàn)Ca、Mn、Fe、Zn、Br、Rb、Sr元素對萵苣、甜椒和番茄在產(chǎn)地上（斯洛文尼亞、奧地利、西班牙、摩洛哥、意大利、希臘）存在顯著差異。此外，不同元素對產(chǎn)地、品種、土壤類型的貢獻(xiàn)效果也有區(qū)別。Garcia等[36]發(fā)現(xiàn)Sr、Ba、Ni、Cu對葡萄酒產(chǎn)地貢獻(xiàn)率大，而Sr、Ca、Mg、Mn對品種的區(qū)分效果更好。本研究發(fā)現(xiàn)As、Ag、Al、Rb、Be、Sr是指示榴蓮產(chǎn)地正態(tài)化重要性中高于60%的元素（圖3），同時可知榴蓮果核元素含量在榴蓮的產(chǎn)地判別上貢獻(xiàn)較果肉大，未來可著重分析果核中的指紋特征分布對榴蓮產(chǎn)地判別的影響。

圖3 人工網(wǎng)絡(luò)模型榴蓮果核和果肉元素含量重要性柱狀圖Fig.3 Normalized importance of mineral elements in durian stone and pulp predicted by artificial network model

不同產(chǎn)地的榴蓮元素含量的差異可能是由多種因素引起，首先是植物吸收土壤元素的有效性，植物吸收的利用效率主要與土壤陽離子交換能力有關(guān)，而土壤陽離子交換能力由土壤類型、pH值和礦物基質(zhì)組成[37]決定。馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南雖然都是東南亞國家，但是習(xí)慣上把熱帶雨林氣候的馬來西亞稱為“海洋國家”，把熱帶季風(fēng)氣候的泰國、柬埔寨和越南稱為“半島國家”[38]。泰國、柬埔寨和越南形成的中南半島地形較高，出露巖石以花崗巖、片麻巖和石灰?guī)r為主，土壤主要組成為強(qiáng)淋溶土，肥力較低，土壤呈酸性[39]；馬來群島沿海有狹窄平原，且地殼活動不穩(wěn)定，火山地震活動強(qiáng)烈，噴出的火山灰致使馬來半島土壤肥沃，土壤類型主要以火成巖和黏土為主。氣候與地形條件的差異可能導(dǎo)致馬來西亞榴蓮多個元素（果核中Li、Na、Al、V、Co、Ni、Cu、Zn、Tl和果肉中Li、Be、Mg、Al、Mn、Zn、Sr、Ba）含量顯著高于其他3 個產(chǎn)區(qū)。此外，農(nóng)業(yè)類型、施肥、人工灌溉、采摘年份與季節(jié)、果實(shí)成熟階段均會影響微量元素的濃度。Tanabe等[40]比較了美國不同商業(yè)葡萄園中2015年及2017年生產(chǎn)的葡萄酒中62 種元素含量，發(fā)現(xiàn)元素含量在不同產(chǎn)區(qū)及采集年份均存在顯著差異。Lim等[41]通過3 a的監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)榴蓮葉片和土壤養(yǎng)分元素水平的波動與作物物候?qū)W的季節(jié)變化密切相關(guān)，榴蓮葉片的Zn、Mn、Cu、Fe元素含量和土壤的K、Ca、Mg元素含量隨榴蓮果實(shí)的成熟而降低。因此元素含量指紋可從氣候，土壤以及種植模式等多方面提供溯源能力。

本實(shí)驗(yàn)使用的Fisher逐步判別分析與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析中，發(fā)現(xiàn)交叉驗(yàn)證與檢驗(yàn)驗(yàn)證中泰國榴蓮誤判率較高（準(zhǔn)確率分別為80%和90%），且均誤判為柬埔寨榴蓮。可能原因是泰國樣品較為分散，且2 個產(chǎn)區(qū)地理位置相鄰有關(guān)。基于元素指紋特征，結(jié)合Fisher逐步判別分析與BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本研究對4 個產(chǎn)區(qū)榴蓮產(chǎn)地判別的總體準(zhǔn)確率可達(dá)91.8%和96.1%，為東南亞榴蓮的產(chǎn)地溯源提供了初步參考。為了大規(guī)模實(shí)現(xiàn)東南亞榴蓮產(chǎn)地的準(zhǔn)確甄別，未來實(shí)驗(yàn)應(yīng)增加實(shí)驗(yàn)樣本，著重從品種、成熟度、種植條件等多方面考慮，結(jié)合多種溯源指標(biāo)進(jìn)行耦合（光譜指紋特征、同位素指紋、DNA指紋等），構(gòu)建多層次的榴蓮產(chǎn)地溯源，為我國榴蓮進(jìn)口的產(chǎn)地甄別提供理論依據(jù)與技術(shù)支持。

4 結(jié) 論

本研究通過分析馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南4 個產(chǎn)地中不同品種的榴蓮中果核和果肉的28 種礦物元素含量，提取了榴蓮果核中存在顯著差異的16 種元素（Li、Be、Na、Mg、Al、V、Mn、Co、Ni、Cu、Zn、As、Rb、Ag、Cd和Tl）和榴蓮果肉中存在顯著差異的13 種元素（Li、Be、Na、Mg、Al、Mn、Zn、Rb、Sr、Ag、Cd、Ba和Tl），對上述指標(biāo)進(jìn)行PCA，結(jié)果發(fā)現(xiàn)4 個產(chǎn)區(qū)的榴蓮各自分布，泰國和柬埔寨榴蓮有部分重疊。通過Fisher逐步判別分析實(shí)現(xiàn)了對榴蓮產(chǎn)地的有效甄別，特征溯源指標(biāo)為榴蓮果核中的Li、Be、Mg、Mn、Rb 5 種元素與榴蓮果肉中的Be、Ag、Ba 3 種元素，構(gòu)建出的判別模型對榴蓮產(chǎn)地判別的初始驗(yàn)證準(zhǔn)確率為91.8%，交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率為90.4%。利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，70%樣本為訓(xùn)練集，30%樣本為驗(yàn)證集，實(shí)現(xiàn)了榴蓮產(chǎn)地的有效區(qū)分，榴蓮果核As、Ag、Al、Rb和果肉中Ag元素為BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前5重要性元素，模型訓(xùn)練驗(yàn)證準(zhǔn)確率為96.1%，檢驗(yàn)驗(yàn)證準(zhǔn)確率為95.5%。不同判別模型得出較為一致的結(jié)果，表明該方法穩(wěn)定可靠。通過以上技術(shù)基本實(shí)現(xiàn)了馬來西亞、泰國、柬埔寨和越南榴蓮的區(qū)分，表明礦物元素指紋分析結(jié)合多元統(tǒng)計分析方法對甄別榴蓮產(chǎn)地溯源的可行性，為進(jìn)一步分析榴蓮產(chǎn)地溯源提供有利條件。