板栗属山毛榉目壳斗科栗属双子叶植物的成熟果实，营养价值非常高，含有丰富的维生素、脂肪、淀粉、蛋白质、氨基酸以及人体所需的微量元素。河北板栗闻名遐迩，居中国板栗行业首位。受利益驱使，市场上经常出现以假乱真、以次充好等行为，严重侵害消费者和商家的权益。近几年，国内外溯源体系不断完善，针对农产品真实性溯源的技术研究逐渐成为热点，包括分子生物学技术、矿物元素分析技术及稳定同位素比率分析技术等。

天津市农业科学院农产品质量安全与营养研究所邓诗意，殷萍，陈秋生*等人利用稳定性同位素比率及矿物元素分析技术，结合化学计量学对板栗开展产地真实性溯源技术研究。研究全国10个产区164 份板栗样品，测定板栗样品的δ13C、δ2H、δ18O、δ15N及36 种矿物元素，建立板栗正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）溯源模型。旨在保护板栗产业的健康发展，保障消费者及商家的合法权益，维护市场秩序，为河北迁西板栗产品产地溯源提供可靠的技术支撑。

1 不同产地板栗稳定同位素的差异分析

采集2021年8—9月份收获的板栗样品164 份，样品数量分别为河北迁西52份、北京怀柔16份、天津蓟县12份、辽宁丹东12份、安徽泾县12份、山东泰安12份、陕西镇安12份、湖北罗田12份、福建建瓯12份、湖南祁阳12份。

如表3所示，4种稳定同位素均存在显著差异（P＜0.05）。在δ13C方面，10个产地板栗中的δ13C范围在－28.40‰～－25.44‰之间。陕西板栗的δ13C值略低于其余9个产地。国内δ13C平均值依次为：福建＞辽宁＞北京＞天津＞湖北＞河北＞安徽＞山东＞湖南＞陕西。陕西板栗与福建板栗的δ13C值差异最为显著。河北板栗与湖北板栗无显著差异，与其余8个产地的δ13C均有显著差异（图1A）。在δ15N方面，中国10个产地板栗中的δ15N值范围在－4.44‰～3.50‰之间。δ15N值主要受种植模式的影响，例如土质、肥料及管理模式等。中国10个板栗产地种植及管理模式不同，导致10个产地板栗的δ15N值相差较大。湖南板栗的δ15N值均高于其余9个产地板栗，而山东板栗均低于其余9个产地板栗。因此，山东板栗与湖南板栗的δ15N值差异最为显著。河北板栗的δ15N值与安徽板栗、天津板栗、辽宁板栗差异较小，与其余6个产地板栗均有显著差异（图1C）。

在δ2H方面，中国10个产地板栗中的δ18O和δ2H值范围分布是20.65‰～25.56‰之间和－75.32‰～－55.41‰之间。河北板栗的δ18O值与北京板栗相似，但与其余8个产地板栗均有显著差异（图1D）。湖南板栗的δ18O值及δ2H值最高，陕西板栗的δ18O值及δ2H值最低，两者的δ2H值差异最为显著。国内δ2H平均值依次为：湖南＞辽宁＞北京＞山东＞福建＞湖北＞安徽＞河北＞天津＞陕西。因此，河北板栗的δ²H值与天津板栗、福建板栗及安徽板栗差异性较小，与其余6个产地板栗的差异较大（图1B）。

2 不同产地板栗矿物元素含量的差异分析

如表4所示，板栗样品中的矿物元素含量差异较大，矿物元素K含量最高，其次是Mg＞Ca＞Mn，均大于100 mg/kg。而矿物元素Na、Al、Fe、Ni、Ba、Cu、Zn介于1～100 mg/kg之间，其余元素均小于1 mg/kg。板栗样品中稀土元素均位于μg/kg级，其中稀土元素Ce含量最高，其次是La＞Nd＞Er均大于1 μg/kg。而稀土元素Pr、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Yb介于0.1～1 μg/kg，其次稀土元素Tm和Lu仅有0.054、0.061 μg/kg。采用ANOVA方差分析对所有板栗样品中的22个矿物元素进行分析比较，结果表明，河北板栗中的Cu、Eu、Th、U与其余9个产地板栗均有显著差异，可与其余产地进行区分。然而，板栗中的矿物元素As、Mo和稀土元素Ce、Pr、Gd差异均不显著，均无法区分任一产地板栗（P＜0.05）。除此，其余元素仅可区分部分产地，如河北板栗中的Nd与福建板栗差异不显著，其余均有显著差异。河北板栗中的Mn与湖北板栗差异性不显著，其余均有显著差异。河北板栗中的矿物元素K与天津、福建、陕西等8个产地板栗有显著差异，仅与天津板栗差异不显著。福建板栗中的元素Mg、K、Cu、Y、Ba、Eu、Dy、Yb与其余8个产地差异显著。综上所述，板栗受不同产地气候、湿度、土壤及管理模式等影响，矿物元素比例差异较大，数据较复杂需进一步进行判别分析。

3 不同产地板栗的PCA

为了进一步区分全国10个产区板栗的差异，将ANOVA分析中存在显著差异的稳定同位素δ13C、δ15N、δ2H、δ18O和20 个矿物元素（Na、Mg、Al、K、Ca、V、Cr、Mn、Fe、Co、Ni、Cu、Zn、Y、Cd、Sb、Ba、Pb、Th、U）及11 个稀土元素（La、Nd、Sm、Eu、Tb、Dy、Ho、Er、Tb、Yb、Lu）的数据进行主成分分析（PCA）。全国10 个产区板栗的分离情况，如图2A所示，结果显示，不同产区板栗的PCA模型，分离效果不够显著，无法鉴别全国10个产区板栗。不同产区板栗种植模式、气候、海拔及土质差异较大，板栗的矿物元素和稳定同位素均受此影响。板栗样品数据如图2所示，δ13C、δ15N、Ba、Pb、K、Cu、Fe、Cr、Eu、Ca、Na等元素及指标在区分板栗产区发挥了重要作用。通过PCA对全国10个产区板栗进行区分，结果表明PCA无法具体鉴别不同产区板栗，需进一步采用其他化学计量法对全国10个产区板栗进行鉴定。

4 不同产地板栗的OPLS-DA

河北与北京板栗的OPLS-DA模型（R2_X=0.557，R2_Y=0.988）表现出良好的模型性能，R2_X和R2_Y的差值为0.015，交叉验证准确率为100%，且Q2的预测能力达到97.3%大于50%。说明河北与北京板栗的OPLS-DA模型具有良好的预测能力。该OPLS-DA评分图显示（图3B）河北与北京的板栗可完全分离。河北与天津板栗的OPLS-DA模型（R2_X=0.572，R2_Y=0.99）性能较好，且Q2的预测能力达到98.3%，R2_X和R2_Y的差值为0.007，交叉验证准确率为100%。如图3所示，河北板栗与其他9个产区板栗的OPLS-DA评分图都可以将河北板栗与其余板栗分离。同时9个OPLS-DA模型的R2_X和R2_Y的差值均小于0.016，Q2的预测能力都大于97%，交叉验证准确率均达到100%。说明河北板栗与其余9个产区板栗的OPLS-DA模型具有良好的预测能力。为了将河北板栗与全国其余9个产区板栗同时分离，总体建立了河北板栗与其余产区板栗的OPLS-DA模型。如图3A所示，已将河北板栗与其余产区板栗完全分离。该模型的R2_X=0.755，R2_Y=0.868，R2_X和R2_Y的差值为0.024，交叉验证准确率为100%。该模型的变量投影重要性（variable importance in projection，VIP）图表明（图3L），Mg、δ²H、δ¹⁸O、Al、Na、δ¹⁵N、Cu、Ba、Zn、Th等21种元素及指标的VIP值大于1，对模型有显著的判别作用。该模型的Q2预测能力仅达到84.4%，远低于河北板栗与其余产区板栗逐一比较的Q2模型预测能力。但该模型的Q2预测能力仍然高于50%，表明当R2_Y和Q2大于50%时，所建立模型具有良好的变量解释度和预测能力。说明该OPLS-DA模型能够表现出良好的模型性能，可整体区分出河北板栗与其余产区板栗。由此可知，基于稳定同位素和矿物元素技术，河北板栗与全国其余9 个产区板栗的OPLS-DA模型均具有很好的判别率，全国10 个产区的总体OPLS-DA模型判别率较低，可能是因为全国10 个产区分布较广，部分地区产地位置相近，整体图不能详细表达各个产区板栗信息。

结 语

本研究采用稳定同位素、矿物元素及化学计量学等方法对全国10 个产区164 份板栗样品进行产地溯源。由于板栗受种质、环境、气候、种植模式等因素的影响，导致不同产区板栗的稀土元素、矿物元素和稳定同位素差异较大。稳定同位素分析法主要利用稳定同位素C、N、O、H等元素在不同产区的差异，实现不同类型农产品的原产地识别。其中稳定同位素C主要与气候、光合作用途径等因素有关；稳定同位素N主要与肥料类型有关；稳定同位素O、H主要与海拔、灌溉水、降水量等因素有关。本研究中δ13C值可区分部分地区的板栗，其中陕西板栗与福建板栗差异最为显著，而福建板栗与北京、辽宁板栗无显著差异。原因可能是陕西位于内陆，而福建、北京和辽宁位于沿海，两者之间产地位置及气候差异较大，从而导致两者的δ13C值有显著差异。板栗的δ15N值与肥料中N元素含量不同有关，导致元素含量差异较大。山东板栗与湖南板栗差异极为显著，原因可能是两者分别位于我国的南北方。南北方产地环境截然不同，以及肥料类型、种植模式和管理模式的区别，导致山东与湖南板栗差异显著。同时，河北板栗的δ15N与天津、安徽、辽宁和湖北板栗无显著差异，仅可区分陕西、山东、北京、湖南和福建的板栗。板栗的δ18O和δ2H值的判别效果低于δ15N和δ13C，仅陕西板栗的δ18O和δ2H均可与其余地区完全区分。原因可能是陕西位于我国中部内陆腹地，海拔为2601m远高于其余9个产区海拔，导致陕西板栗的δ18O和δ2H值均为最低。

本研究利用矿物元素和稳定同位素特征，结合方差分析及PCA对全国10个产区板栗进行产地鉴别。结果表明，方差分析及PCA均可利用单一元素进行区分，但仅可区分部分空间距离大的产区，且差异性较小，同时整体分类效果不显著。而利用OPLS-DA模型判别效果则优于PCA模型，可对不同产区板栗完全区分，交叉验证率均达到100%。此外，OPLS-DA对整体综合预测能力较好，交叉验证率高达100%。本研究通过以上技术可实现对国内10个板栗产区的产地鉴别，表明基于稳定同位素、矿物元素结合化学计量学分析方法，对于鉴别河北板栗及其余9个产区板栗具有可行性，可为板栗溯源提供有效技术支撑。

本文《基于稳定同位素和矿物元素的板栗产地判别分析》来源于《食品科学》2023年44卷第12期351-359页，作者：邓诗意，殷萍，张强，宋军，刘小蕾，刘璐，孙瑞，苏芳，周学永，陈秋生。DOI:10.7506/spkx1002-6630-20220730-342。