基于近红外光谱技术的葡萄酒原产地辨识方法

该文以鉴别葡萄酒原产地为目的,利用快速无损的近红外光谱分析技术,对47份来自昌黎、沙城和法国波尔多（Bordeaux）的红葡萄酒样品进行逐步回归分析选取光谱区域,再进行主成分分析和聚类识别,建立了判别葡萄酒原产地的预测模型。试验结果表明：昌黎、沙城和波尔多产地的葡萄酒产地鉴别的光谱区域为1 400～1 550 nm 和2 000～ 2 300 nm;3个产地的葡萄酒在主成分特征空间中基本为独立分布,其中波尔多酒样和国内酒样间距离最远,国内昌黎和沙城酒样间有小部分交叉;利用9个独立预测集样本对由38个训练集样品所建立的预测模型进行验证,产地的正确识别率达到了88.9%。因此,应用近红外光谱分析技术可准确、快速地辨别葡萄酒的产地。     

杨梅中稳定同位素和多元素特征在其产地溯源中的应用

为探讨杨梅稳定同位素与多元素的特征及其产地溯源应用的可能性,采用稳定同位素质谱(EAIRMS)和等离子发射光谱质谱法(ICP-MS)测定杨梅中稳定同位素比率(如δ~(15)N、δ~(13)C、δD和δ~(18)O等)和多元素(如Li、Be、Na、K和Fe等)含量,并结合化学计量学主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)建立判别模型,对浙江、福建、云南、贵州和江苏等省份的杨梅进行产地溯源技术研究。单因素方差分析(One-way ANOVA)表明,各产地杨梅中稳定同位素比率和其他矿物元素的含量具有一定的地域特征,但并不具有显著性差异,利用单指标无法区分各省份杨梅。PCA分析中,前3个主成分(累计方差贡献率仅为42.77%)的得分分布散点图均有部分重叠,不能有效区分杨梅产地。PCA-LDA方法将所有样本分为浙江类、福建类、其他省类(包括云南、贵州、江苏省样品)3类,利用蒙特卡洛随机法随机产生训练集和测试集分别用于建模和模型准确度验证,经过2 000次的循环计算,该模型对浙江省杨梅判别结果的准确率高达99.6%,福建省杨梅判别结果的准确率为90.3%,其他省份判别结果的准确率为98.4%。综上,利用稳定同位素和多元素检测并结合PCA-LDA法能够初步对杨梅进行产地溯源和判别,具有一定的可行性和应用价值。     

稻米中同位素与多元素特征及其产地溯源PCA-LDA判别

通过探究谷物中同位素与多元素的地域特色及其产地溯源的可能性,本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定稻米中同位素比率和多元素含量,并结合化学计量学中主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对不同省份的稻米进行产地溯源判定。结果表明,各地产的稻米中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ18O数值范围不同,而且Li、Be和Na等其他矿物元素的含量变化较大,Pb、Sr同位素比率也各不相同,具有一定的地域特征。PCA法能够初步辨别各稻米地产,本研究进一步采用PCA-LDA法能够对大区域(黑龙江省、江苏省和辽宁省)的稻米进行产地判别,通过对23个样本进行判别验证,正确率为91%。对于黑龙江省4个地产的稻米样品,由于地理差异性比较小,同时样本数比较少,故只对其中2个产地稻米进行判别。通过同位素比率和多元素的含量的测定再结合化学计量学分析,一定程度上能够区分不同产地的稻米,为稻米产地溯源的可行性提供了方法依据。     

茶叶中同位素与多元素特征及其原产地PCA-LDA判别研究

本研究采用稳定同位素质谱和等离子发射光谱质谱法测定茶叶中同位素比率和多元素含量,并结合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)法建立模型,对福建、山东和浙江出产的茶叶,以及浙江余姚、金华和西湖出产的茶叶进行产地溯源判定.结果表明,不同产地的茶叶中稳定同位素δ15N、δ13C、δD、δ180数值范围不同,而且Li、Be和Na等27个矿物元素的含量变化也较大,具有一定的地域特征.PCA法能够区分不同产地的茶叶,但不同产地样本存在部分重合;而采用PCA-LDA法能够有效区分不同产地的茶叶,其中福建、山东和浙江产地的判定准确率为99％,浙江余姚、金华和西湖产地的判定准确率为86％.因此,利用稳定同位素和矿物多元素检测结合PCA-LDA法能够较好进行茶叶产地溯源,具有一定的可行性和应用价值.     

广西柑橘叶片微量营养元素含量状况研究

【目的】研究广西柑橘主产区树体微量营养元素含量状况,为柑橘平衡施肥提供依据。【方法】2017年在广西壮族自治区15个柑橘主产县 (区) 选择207个代表性果园采集叶片样品,对5种必需微量营养元素进行定量分析。【结果】柑橘叶片的Fe、Mn、Zn、Cu和B含量分别为37.9～278.5 mg/kg (均值99.6 mg/kg)、13.5～588.6 mg/kg (均值79.4 mg/kg)、5.4～68.2 mg/kg (均值20.1 mg/kg)、1.2～196.1 mg/kg (均值18.8 mg/kg) 和32.9～281.1 mg/kg (均值111.3 mg/kg)。叶片 Fe、Mn、Zn、Cu和B不足 (缺乏或低量) 的比例分别占11.6%、5.3%、84.1%、33.3%和0.5%,处于适量水平的比例分别占67.6%、72.5%、15.9%、34.8%和41.5%,处于超标 (高量或过量) 水平的比例分别占20.8%、22.2%、0.0%、31.9%和58.0%。叶片Fe含量大部分果园处于适量水平,全州县、德保县、阳朔县和兴安县Fe含量不足的程度较严重,而永福县、来宾市、西乡塘区、隆安县、马山县Fe含量超标的比例较高。叶片Mn含量大部分果园为适量水平,仅荔浦县、灵川县、德保县、隆安县和马山县存在Mn含量不足的果园;除兴安县和上林县外,其他县 (区) 都存在Mn含量超标的果园,其中永福县、阳朔县、富川县、钟山县、灵川县、来宾市、隆安县和马山县Mn超标程度较为严重,均超过25%。Zn不足的果园多且普遍,每个采样县 (区) 的柑橘叶片Zn含量不足的比例均很高,全州县、富川县、兴安县、灵川县、德保县、隆安县、马山县和上林县的叶片Zn含量处于不足的比例均达到100%。叶片Cu含量波动大,不足、适量、超标的样本数约各占1/3,全州县、荔浦县、灵川县和德保县叶片Cu含量主要处于不足水平;永福县、阳朔县、兴安县、钟山县和马山县叶片Cu含量主要处于适量水平;富川县、武鸣县、来宾市、西乡塘区、隆安县和上林县叶片Cu含量主要处于超标水平,超标果园种植的主要是溃疡病敏感品种,与长期使用含铜杀菌剂有关。叶片B含量超标的果园比例最大,达到58.0%;全州县、阳朔县、钟山县、德保县和上林县果园叶片B含量主要处于适量水平,永福县、荔浦县、兴安县、武鸣县、来宾市、西乡塘区、隆安县和马山县果园叶片B含量主要处于超标水平。【结论】广西柑橘主产区大部分柑橘园存在一种或多种微量元素不足或过量的问题。总体上Fe、Mn、Cu养分状况良好,但同时存在不足和超标问题;Zn不足问题突出,B超标比例较高。生产上特别需要重视补充Zn肥,控制B肥施用。     

应用FT-IR光谱指纹分析和模式识别技术溯源茶叶产地的研究

利用近红外光谱分析技术,对28份茶样品进行主成分和聚类分析。结果表明,浙江省龙井绿茶近红外原始光谱谱图差异较大,而不同产地龙井绿茶原始光谱间差异不甚明显。对原始光谱数学处理后对其进行主成份分析,发现在主成分空间内第1主成分得分绝大部分为正,继而对不同产地的样品进行主成分分析,西湖龙井有比较明显的主成分特征,区别于浙江龙井;"西湖龙井"主成份空间分布的离散度大于浙江各市县龙井的变异。对龙井绿茶样品进行聚类分析,得出相同产地的绿茶样品可聚为一类。初步表明应用近红外光谱分析技术可准确、快速、低廉地追溯茶叶的产地。     

啤酒花中矿物元素在生长期的动态变化研究

利用电感耦合等离子体-质谱(ICP-MS)和电感耦合等离子体-发射光谱(ICP-OES)对不同种植地的青岛大花、札一和马可波罗3个新疆主产啤酒花品种中的22种矿物元素在生长期的含量进行跟踪测定。结果表明,啤酒花对矿物元素的吸收和积累存在"地域差异"和"时间差异",其中Sr、Na、Rb、Li、Ba、Ga、Co和V的含量受种植地的影响较大;但在整个生长周期内,啤酒花对重金属无明显吸收和富集作用。基于22种元素的主成分分析结果进一步证实,前3个主成分的累计贡献率达到84.36%,且由PC 1和PC 2构成的得分散点图可以很好地区分不同产地的啤酒花样本;而由PC 1和PC 3组成的得分散点图主要可以区分啤酒花的"成熟度"。其中,Mg、K、Li、Na可以用来判别啤酒花的产区;Al、Pb、V对于评价啤酒花的成熟度具有较大价值。     

基于高效液相色谱的普洱晒青毛茶指纹图谱识别方法

为了对不同产地的晒青毛茶进行鉴别,研究了晒青毛茶高效液相色谱指纹图谱的不同识别方法。运用相关系数、夹角余弦和重叠率3种方法分别计算指纹图谱的相似度,以数字化指纹图谱为基础,对样品进行了系统聚类,分析了18个茶叶样品的主成分,并以前2个主成分作二维散点图。结果表明,3种方法均能准确地体现指纹图谱的相似程度,使毛茶与绿茶得到良好的分离;茶叶内含成分复杂,主成分较多,7个主成分累计贡献率为88.61%,系统聚类和二维排序散布图能够区分晒青毛茶和绿茶,具有简便、直观的特点。4种识别模式均能较好地对指纹图谱进行识别,为普洱茶原料鉴别和质量控制提供新的试验依据。     

明胶骨原料碳、氮稳定同位素的地域性差异研究

为探讨不同地域来源的明胶骨原料中碳、氮稳定同位素的分布特征及其相关性,本试验采用元素分析-稳定同位素比率质谱仪测定了广西、内蒙古和山东3个主产区的牛骨样品及当地牧草饲料样品中的¹³C和¹⁵N同位素组成,并结合线性回归讨论了牛骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性与牛食谱组成的关系。结果表明,广西地区骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性较好(R²=0.401 8),而内蒙古和山东地区骨样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的相关性较差(R²<0.1),反映了3地牛食物的来源稳定性及主要成分存在明显差异,对各地牛食谱结构推测的结果与实际牧草饲料样品中δ¹³C和δ¹⁵N值的地区分布规律也较为一致。本研究初步揭示了明胶骨原料中碳、氮稳定同位素产生地域性差异的原因,不仅为动物生态学研究提供了有益信息,更为动物制品产地溯源研究提供了新思路。     

滇青、青饼和普洱茶（熟饼）近红外指纹图谱分析

为深入了解滇青（晒青毛茶）、青饼和普洱茶（熟饼）在化学组成方面的异同,为茶类的区分与界别提供进一步的科学依据,对滇青、青饼和普洱茶（熟饼）的近红外化学指纹图谱采用欧氏距离、主成分分析和系统聚类等方法进行了定性判别分析。结果发现,普洱茶（熟饼）近红外指纹图谱与滇青、青饼图谱间的欧氏距离均大于各自组内最大偏差的绝对阈值,而滇青和青饼的组间差异小于各自的组内阈值;在第一主成分和第二主成分得分值散点图上,熟饼样品与青饼和滇青样品间界限分明,而滇青和青饼样品间无明显界限;所有的熟饼样品在系统聚类分析中聚为一类,而青饼与滇青样品聚为一类。因此,青饼的近红外光谱在各方面都与普洱茶（熟饼）样品差异显著,而与其原料滇青（晒青毛茶）十分接近。从化学本质上来说,青饼更接近于绿茶类产品。     

基于高光谱图像纹理特征的牛肉嫩度分布评价

传统牛肉品质的检测方法耗时长,效率低,破坏样品,已不能满足现代化生产的需要。为了实现对牛肉嫩度品质的快速无损检测和评价,该文利用高光谱成像系统,以西门塔尔牛多个胴体的背最长肌部位为研究对象,采集56个有效样本的高光谱立体图像,研究无损评价牛肉样品的嫩度分布。通过提取样本的反射光谱信息,并利用逐步回归算法结合遗传算法(GA,genetic algorithm)筛选出牛肉剪切力值(WBSF,warner-bratzler shear force)的特征波段。利用主成分分析(PCA,principle component analysis)提取样品的3个主成分。基于选出的特征波段图像和提取的主成分,通过计算图像灰度共生矩阵求取每幅图像8个主要纹理特征参数,分别建立了基于支持向量机(SVM,support vector machine)和线性判别(LDA,linear discriminant analysis)法的嫩度等级判别模型。经分析比较,基于主成分纹理特征优于基于特征波段图像建立的预测模型,并且,线性判别模型识别准确率相比支持向量机模型较高。基于主成分纹理特征建立的线性判别模型预测集判别精度为94.44%。研究结果证明,基于高光谱图像纹理特征分析,可以建立牛肉的嫩度判别模型,对牛肉嫩度快速无损检测技术研究提供理论参考。     

基于电子鼻的六堡茶“陈香”香味识别模型建立

文章采用电子鼻对“有陈香”和“陈香不显”的两类六堡茶进行香气特征响应信号提取,以干茶、茶汤和茶底的电子鼻响应值作为香气识别模型建立的特征值,用PCA和LDA进行识别分类,并以累计贡献率最高的茶汤Loadings结果进行不同传感器贡献率的分析。结果表明PCA区分样品的累计贡献率干茶、茶汤、茶底分别达到99.29%、99.33%和94.66%,LDA区分样品的总贡献率干茶、茶汤、茶底分别为87.09%、97.50%和91.72%,LDA整体区分效果优于PCA;传感器Loadings分析结果表明:W1S (甲基类)、W2S (醇酮类)、W5S (氮氧化合物)及硫化物传感器W1W、W2W在区分样本有无陈香中起主要作用。利用PCA和LDA建立的两种模型分析方法都能将“有陈香”和“陈香不显”的六堡茶样本区分开,用随机选取的39个预测集样品分别进行识别模型的验证,干茶、茶汤、茶底的LDA识别模型对未知样本的识别准确率分别为84.62%、92.31%、82.05%,说明利用电子鼻建立判断六堡茶是否有陈香的识别模型是可行的。     

近红外光谱法快速鉴定干海参产地

该文采用近红外漫反射光谱法,对来自4个不同产地的96个干刺参样品,进行了产地鉴别分析。研究表明：在5 000～4 000 cm-1 波段,干海参样品具有丰富的光谱结构,且反映出了由于海参生长环境不同带来的差异性;对该波段的一次微分光谱数据进行主成分聚类（PCCA）计算,可成功实现对其产地的鉴定分析。该研究为动物性海洋食品的产地快速鉴别分析提供了新方法。     

块根紫金牛总黄酮提取工艺优化和不同产地、部位的含量比较

本研究采用正交试验分析和分光光度法,建立了块根紫金牛总黄酮含量测定的方法并比较分析其不同产地及不同部位总黄酮的含量差异。结果表明超声波法提取块根紫金牛中总黄酮的最佳提取工艺为：乙醇浓度60%,料液比1：70,提取时间50min,提取功率200W,提取温度70℃。另外,不同产地块根紫金牛中总黄酮含量顺序为：靖西〉那坡〉德保〉扶绥〉龙州〉武鸣;同一产地块根紫金牛根、茎、叶间总黄酮含量的高低顺序大致为：叶〉根〉茎。且通过精密度、重复性、稳定性和回收率实验来检测最佳提取工艺条件,结果显示该方法操作简便,结果准确,重复性好,RSD为0.788%,稳定性和回收率较高,平均回收率达96.20%。证明该方法可用于比较不同产地块根紫金牛药材中总黄酮的含量差异,对不同产地块根紫金牛的药材质量分析具有一定的指导作用。     

基于近红外光谱技术的坛紫菜产地溯源研究

基于不同产地坛紫菜营养和活性成分含量的差异,以福建和浙江西省坛紫菜为研究对象,应用近红外光谱技术,结合系统聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)、贝叶斯判别分析(BDA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)方法开展坛紫菜产地溯源.由于福建和浙江西省部分坛紫菜养殖海域接近,坛紫菜中各组分在光谱中的综合特征相似,HCA聚类不理想,PCA溯源正确率约为72.73%,BDA溯源正确率为75.26%,均需要进一步改善,而PLS-DA最优模型可以将两省坛紫菜完全正确溯源.将上述4种模型用于未知产地坛紫菜的溯源,除HCA预测结果不同外,其余模型预测结果一致,说明PCA、BDA和PLS-DA这3种模型的预测能力优良,也证实PLS-DA模型具有很好的稳健性,可用于坛紫菜产地溯源.     

低场核磁共振结合主成分分析法快速检测掺假牛乳

以掺假牛乳样品为低场核磁共振检测对象,利用主成分分析法（PCA）分析处理Carr-Purcell-Meiboom-Gill （CPMG）序列的检测数据,旨在探求一种能有效分析处理样品弛豫数据的快速方法,并用于牛乳品质的监控。对几种常见掺假形式的（掺入水、食盐、尿素、豆浆等）牛乳样品、复原乳以及纯牛乳样品进行了检测和评价。试验结果表明：纯牛乳和掺入不同物质的掺假牛乳在主成分得分图上可以得到很好的区分;纯牛乳、复原乳及其混合乳也得到了有效的辨识;同时各种掺假牛乳样品随掺假物质的掺加比例在图中呈规律性分布。PCA法可用于快速分析处理低场核磁共振数据,低场核磁共振结合PCA法在乳制品的质量控制及评价中具有较大的应用潜力。     

“延庆国光苹果”挥发性香气成分特征研究

以北京、甘肃、河北和辽宁产区的国光苹果为主要研究对象,采用顶空固相微萃取(HS-SPME)和气相色谱-质谱(GC-MS)联用的分析方法,对不同产区的苹果样品进行了挥发性香气成分分析,并运用主成分分析挖掘数据。在苹果样品中共检测到60种挥发性香气成分,包括酯类物质26种、醇类物质18种、醛类物质8种、萜烯类及C13降异戊二烯类3种、酸类1种、其他类4种。醇类、酯类和醛类香气是苹果中的主要香气组成部分,其中醇类物质含量最高。以香气数据为判别变量,通过主成分分析法对苹果品种和产地进行识别,结果表明,前3个主成分分别解释了总方差的46.9%、9.4%和12.0%,共73.0%的方差,能够概括样本中的大部分信息。其中,对主成分1起主要影响的化合物为乙酸丙酯、2-甲基丁酸甲酯、2-甲基丁酸乙酯、1-戊醇、1-辛醇、1-羟甲基-2-甲基-1-环己烷。对主成分2起主要影响的化合物为1-丁醇、6-甲基-5-庚烯-2-酮、6-甲基-5-庚烯基-2-醇、2-亚甲基环己烷乙醇,对主成分3起主要影响的化合物为2-甲基丁酸、乙酸己酯。产地识别结果表明,北京市延庆区、辽宁省大连市瓦房店市、甘肃省白银市产区国光苹果能够得到较好的区分,其中北京市延庆区张山营镇、刘斌堡镇和旧县镇白羊峪产区的国光苹果被分为一类,河北省张家口市怀来县产区和北京市延庆区张山营镇的国光苹果距离较为接近,具有较高的相似性。     

广西蔗区土壤肥力和叶片养分状况调查研究

广西是我国第一大甘蔗产地,了解广西蔗区土壤肥力及叶片养分丰缺状况,可对广西蔗区提出针对性的施肥建议.对广西南宁、崇左、来宾、百色、柳州、河池、贵港、玉林和防城港等主要甘蔗产区进行土壤和叶片调研,各采集了110份样品进行养分测定分析.结果表明:(1)广西蔗区调研土壤pH值平均为5.21,pH值<4.5的强酸性地块占比为4...     

基于降维处理密度图聚类解析的农田整治分区

为了增强多维空间大样本数据分类的直观性和可解释性,提高农田整治类型区划分结果的实用性,该文提出了一种基于降维处理的密度图法与定性解析相结合的分类方法。该方法首先对多维变量进行主成分分析以提取主变量,然后在第一和第二主变量构成的二维平面空间制作样品分布散点图,采用密度图分割法对样本进行初步分类;最后再结合定性变量特征,对初步分类结果进行定性解析续分。采用该方法对新郑市的315个行政村单元进行了农田整治分区研究,结果表明:1)第一主分量(F1)和第二主分量(F2)包含了土壤有机质、全氮、速效磷、速效钾、农田灌溉率等原始变量信息总量的85.55%,可由其替代原始变量信息;2)F1、F2主变量与粮食单产间的相关性总体优于原始变量,在F1-F2二维平面散点图上,样品聚类特征明显;3)新郑市的315个行政村可划分为6种类型的农田整治区,不同类型区的粮食单产及影响因素差异显著,农田整治工程建设的重点各不相同。结果说明,基于主成分分析的密度图法与定性解析相结合的分类方法适宜于多因素大样本情况下的农田整治类型区划分,研究结果可为新郑市的农田整治规划设计提供重要参考。     

贵州名优茶与产地土壤矿质元素相关性及其溯源影响的研究

为探究贵州省名优茶产地不同深层土壤对茶叶矿质元素溯源效果的影响,以土壤-茶叶的多矿质元素法结合主成分分析(PCA)、反向传播(BP)神经网络法、逐步线性判别分析(SLDA)对茶叶产地进行溯源。结果显示,不同产地的茶叶和土壤具有独特的矿质元素指纹,茶叶中Fe、Mn、K、Ca、Mg、Cu的含量与土壤中对应元素含量显著相关(P<0.05),以这6种矿质元素含量结合PCA可有效区分茶叶的地理起源;不同深层土壤对茶叶产地的溯源有不同影响,通过SLDA法、BP神经网络法明确了以60~80 cm的土层进行产地溯源的效果最优,产地溯源验证判别率分别为98.5%(SLDA法)和100%(BP神经网络法),并基于SLDA法确定了Zn、Cu、P、Mn、Fe、Mg和K 7种元素构建的贵州名优茶产地溯源模型。此外,研究发现茶叶产地溯源几乎不受茶树品种的影响。本研究结果为贵州省名优茶矿质元素指纹图谱的建设及土壤-茶叶产地溯源的关系研究提供了理论依据。