不同城市居民頭發(fā)中氧、氫穩(wěn)定同位素檢驗和特征初探*

于子洋 楊瑞琴 黃 陽 秦 皓 胡 燦 朱 軍**王 萍 郭洪玲 梅宏成**

（1）中國人民公安大學(xué)偵查學(xué)院，北京 100038；2）公安部物證鑒定中心，北京 100038）

穩(wěn)定同位素分析具有示蹤指示能力強、檢測速度快、測量結(jié)果準(zhǔn)確等特點，被廣泛應(yīng)用于生態(tài)學(xué)和地球化學(xué)為代表的眾多學(xué)科［1-4］。大氣中水蒸氣的氧（O）、氫（H）穩(wěn)定同位素比值受同位素分餾作用的影響，表現(xiàn)出特定的空間變化規(guī)律［5-6］。其以降水等形式成為地表水，參與到動植物的生長和代謝活動，最終反映在動植物體組織中，由此形成的生物體內(nèi)O、H穩(wěn)定同位素比值分布規(guī)律可用于研究動物遷移軌跡、物證的真?zhèn)舞b定和溯源推斷等［7-12］。法庭科學(xué)研究人員為探究人體組織穩(wěn)定同位素在個體溯源推斷領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，對頭發(fā)、牙齒、指甲等人體組織進行了不同種類元素的穩(wěn)定同位素檢測和分析［13-15］。人頭發(fā)主要由氨基酸組成，長出毛囊后便停止代謝，不再與其他部分和環(huán)境發(fā)生交換，化學(xué)性質(zhì)穩(wěn)定，因此成為記錄飲食、飲水中穩(wěn)定同位素信息的良好載體［16］。

目前研究人員已經(jīng)針對人頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素開展了部分研究。研究人員發(fā)現(xiàn)人頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素比值與日常飲用水中O、H穩(wěn)定同位素比值存在正相關(guān)關(guān)系，人頭發(fā)中H 元素大約有30%左右直接來源于飲水，但當(dāng)人體攝入大量含有不同δ2H值的食物時，其與當(dāng)?shù)仫嬎南嚓P(guān)關(guān)系會被極大弱化［9，17］，不同地區(qū)日常飲用水對居民頭發(fā)中O、H 穩(wěn)定同位素的影響程度可能存在差異［18］。在溯源推斷領(lǐng)域，Bol 等［19］檢測了英格蘭當(dāng)?shù)鼐用窈屯鈦碛慰皖^發(fā)中O穩(wěn)定同位素比值，結(jié)合居民頭發(fā)中碳（C）、氮（N）穩(wěn)定同位素比值，利用主成分分析法區(qū)分了當(dāng)?shù)鼐用窈屯鈦碛慰汀hleringer 等［20］和Gautam 等［21］通過大量樣品測定，制作了美國和韓國居民頭發(fā)的O、H穩(wěn)定同位素地圖，幫助實現(xiàn)個體活動軌跡的還原和來源地域的判定。中國地域遼闊，匯集了大量不同的氣候類型及不同飲食習(xí)慣，中國居民頭發(fā)穩(wěn)定同位素組成必然存在特有的分布規(guī)律。但現(xiàn)有穩(wěn)定同位素研究報道多來自美國、西歐等國家和地區(qū)，針對中國居民頭發(fā)中O、H等元素穩(wěn)定同位素特征的研究相對較少［22］。在溯源推斷時，相關(guān)研究多聚焦于單一種類穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)的空間分布特征對比，少有利用統(tǒng)計學(xué)手段進行溯源推斷，導(dǎo)致頭發(fā)穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)的溯源推斷能力未被充分發(fā)掘。

本研究對華中（鄭州市、南陽市）、華東（溫州市）、華南（賀州市）、西南（昆明市）和西北（哈密市）等5個地區(qū)6個城市常住居民的頭發(fā)樣本進行了O、H穩(wěn)定同位素比值檢驗，探討中國不同城市居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值差異和影響因素，考察利用不同統(tǒng)計方法對中國居民頭發(fā)溯源推斷的準(zhǔn)確性和可靠性，拓展對中國居民頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素分布特征及其溯源能力的認(rèn)識。

1 材料與方法

1.1 儀器裝置與試劑

Flash EA 2000 型元素分析儀、253 Plus 型穩(wěn)定同位素比質(zhì)譜儀、ConFlo Ⅳ型連續(xù)流接口裝置，美國Thermo Scientific 公司產(chǎn)品；KQ-250 DB 型數(shù)控超聲波清洗器，昆山市超聲波儀器有限公司產(chǎn)品；202-0AB電熱恒溫干燥箱，北京中興偉業(yè)儀器有限公司產(chǎn)品；XPR 2電子天平，Mettler Toledo公司產(chǎn)品。CBS（鹿蹄，δ18OVSMOW=3.8‰，δ2HVSMOW=-157‰）、USGS42 （人頭發(fā)，δ18OVSMOW=8.56‰，δ2HVSMOW=-78.5‰）、USGS43（人頭發(fā)，δ18OVSMOW=14.11‰，δ2HVSMOW=-50.3‰）穩(wěn)定同位素標(biāo)準(zhǔn)品，購自美國Reston 穩(wěn)定同位素實驗室；甲醇、氯仿，色譜純，Thermo Fisher 公司產(chǎn)品；實驗用水，PURELAB Ultra 超純水儀（英國ELGA 公司產(chǎn)品）制備；錫箔杯，瑞士Santis公司產(chǎn)品。

1.2 樣品采集

在6個城市征集當(dāng)?shù)爻Ｗ【用瘢ㄖ辽僭诋?dāng)?shù)剡B續(xù)生活8個月以上）作為頭發(fā)樣本提供志愿者，共采集頭發(fā)樣本198 份，具體樣本信息如表1 所示。所有用于O、H穩(wěn)定同位素檢驗的頭發(fā)樣本均為志愿者貼近頭皮3 cm 左右的頭發(fā)，普通人每月頭發(fā)生長速度約為1 cm，貼近頭皮3 cm 左右的頭發(fā)樣本可以保證其為攝入當(dāng)?shù)厥澄锖退L成。

Table 1 Information of samples and their origin

1.3 頭發(fā)樣品的前處理

參照O'Connell 等［23］的研究，按照以下流程對頭發(fā)樣本進行清洗：用甲醇-氯仿（2∶1，v/v）超聲清洗1 h；用去離子水超聲清洗2 次，每次15 min；用甲醇-氯仿（2∶1，v/v）超聲清洗0.5 h；用去離子水超聲清洗3次，每次15 min。將清洗后的頭發(fā)在85℃恒溫箱中干燥3.5 h。將干燥后的頭發(fā)切割成小段，稱取約300 μg，用穩(wěn)定同位素分析專用銀杯包裹。分別稱量約300 μg 的CBS、USGS42、USGS43 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，用穩(wěn)定同位素分析專用銀杯包裹。包好的頭發(fā)樣本和標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)用元素分析-穩(wěn)定同位素比質(zhì)譜儀進行檢測。

1.4 水樣的保存與處理

水樣采集后于4℃以下密封保存，檢測前用0.22 μm濾膜過濾。

1.5 穩(wěn)定同位素比質(zhì)譜儀的測試條件

元素分析儀：氦氣（He）吹掃流速200 ml/min，高溫裂解爐溫度1 380℃，色譜柱溫度80℃；接口裝置ConFloⅣ：He稀釋壓力60 kPa。

1.6 O、H穩(wěn)定同位素比值的檢測

1.6.1 頭發(fā)樣本O、H穩(wěn)定同位素比值測定

在1.5 所設(shè)定儀器條件下對頭發(fā)樣本和標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)同時檢測，每個樣本重復(fù)檢測3 次，采用Ⅰsodat3.0軟件分析數(shù)據(jù)。

1.6.2 水樣O、H穩(wěn)定同位素比值測定

檢測時，每6個樣品插入一個標(biāo)準(zhǔn)樣品，每個樣品重復(fù)測定3 次，每次進樣2 μl，利用標(biāo)準(zhǔn)樣品校正得到檢測結(jié)果。

1.6.3 樣本O、H穩(wěn)定同位素比值測定

O、H穩(wěn)定同位素比值分別用δ18O和δ2H表示，兩者相對標(biāo)準(zhǔn)為標(biāo)準(zhǔn)平均海水。計算公式如式（1）所示：

公式中R表示重同位素與輕同位素豐度比。

1.6.4 樣本O、H穩(wěn)定同位素比值的數(shù)據(jù)校正與分析

參照Qi 等［24］和劉昌景等［25］制定的O、H 穩(wěn)定同位素比值數(shù)據(jù)校正方法，將CBS、USGS42和USGS43 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的δ18O 和δ2H 測定值與真實值進行線性擬合，得出線性校正方程。通過線性校正方程和頭發(fā)樣本δ18O 和δ2H 的測定值計算出其真實值。

1.7 數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計分析

利用SPSS 20.0 軟件對樣本的O、H 穩(wěn)定同位素比值進行統(tǒng)計分析。

2 結(jié)果與討論

2.1 不同城市居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值特征

檢測所得6個城市居民頭發(fā)δ18O 平均值是（9.3±1.0）‰，范圍為6.0‰～11.7‰。居民頭發(fā)δ2H平均值是（-71.2±12.0）‰，范圍為-105.2‰～-47.8‰。對比不同城市居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值數(shù)據(jù)，不同城市存在顯著性差異（ANOVA，δ18O：F=72.04，P＜0.01；δ2H：F=305.85，P＜0.01）。

對比不同城市居民頭發(fā)δ18O 和δ2H 的標(biāo)準(zhǔn)偏差，二者存在顯著相關(guān)性（PCCs（皮爾遜相關(guān)系數(shù)），r=0.65，P＜0.05），表明隨著城市中居民頭發(fā)δ18O離散程度的增加，居民頭發(fā)δ2H的離散程度增加。進一步對比居民頭發(fā)δ18O 和δ2H，二者存在顯著正相關(guān)性（PCCs，r=0.71，P＜0.01），表明二者具有相似變化趨勢（圖1）。居民頭發(fā)δ2H會隨居民頭發(fā)δ18O增加而增加。

Fig.1 δ18O and δ2H values of resident hair samples in different cities

2.2 日常飲用水中O、H穩(wěn)定同位素比值特征

本研究檢測中國6個城市居民飲用水的O、H穩(wěn)定同位素比值（暫無哈密飲用水?dāng)?shù)據(jù)），不同城市居民飲用水δ18O 平均值是（-7.7±1.6）‰，范圍為-12.1‰～-4.7‰。居民飲用水δ2H 平均值是（-53.4±16.1）‰，范圍為-88.9‰～-27.5‰（圖2）。不同城市居民飲用水δ18O 和δ2H，二者存在顯著相關(guān)性（PCCs，r=0.99，P＜0.01）。Chen 等［26］研究認(rèn)為，大氣降水中的O、H同位素比值受空間變化的影響，存在明顯的地域差異，其與緯度和海拔存在明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系。本研究并未發(fā)現(xiàn)飲用水δ18O、δ2H與經(jīng)度、緯度存在明顯相關(guān)關(guān)系，但飲用水中δ18O 和δ2H 與 海 拔 存 在 明 顯 負(fù) 相 關(guān) 性（PCCs，δ18O：r=-0.84，P=0.03；δ2H：r=-0.84，P=0.01）。這表明居民居住地大氣降水O、H同位素比值與飲用水可能不完全相同，不同來源水的自然或人工混合會影響居民飲用水中O、H同位素的組成。

Fig.2 Distribution of δ18O and δ2H values of drinking water samples in different cities

2.3 居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值與飲用水的關(guān)系

不同城市居民頭發(fā)和飲用水中δ18O和δ2H關(guān)系如圖3 所示。整體而言，居民頭發(fā)中O、H 穩(wěn)定同位素與水中相比完全不同。居民頭發(fā)中18O 相較飲用水中18O是富集的，居民頭發(fā)中2H相較飲用水2H是貧化的，表明飲用水中O、H穩(wěn)定同位素在被人體組織同化的過程中出現(xiàn)了明顯了同位素分餾［17］。不同城市居民頭發(fā)δ18O、δ2H 和日常飲用水中的δ18O、δ2H 存在一定對應(yīng)關(guān)系。居民飲用水δ18O、δ2H較高的賀州、溫州居民頭發(fā)中δ18O、δ2H同樣表現(xiàn)出高值，居民飲用水δ18O、δ2H 最低的昆明，其居民頭發(fā)中δ18O、δ2H 較低，這表明盡管在人體內(nèi)存在同位素分餾現(xiàn)象，飲用水中O、H穩(wěn)定同位素的空間分布特征還是在很大程度上保留在了居民頭發(fā)當(dāng)中。與飲用水中δ18O和δ2H相似，居民頭發(fā)中δ18O、δ2H 與空間因素存在一定相關(guān)關(guān)系，雖與經(jīng)度、緯度無明顯相關(guān)關(guān)系，但與海拔存在明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系（PCCs，δ18O：r=-0.67，P=0.05；δ2H：r=-0.75，P=0.01），且相關(guān)性與飲用水相比明顯減弱。這可能是因為空間因素是經(jīng)由飲用水影響頭發(fā)中穩(wěn)定同位素組成，在此過程中空間因素的影響能力逐漸減弱。

Fig.3 Distribution of mean δ18O and mean δ2H values of resident hair and drinking water samples in different cities

對不同城市居民頭發(fā)和飲用水δ18O、δ2H 平均值進行回歸分析，二者存在明顯的正相關(guān)關(guān)系。對于居民頭發(fā)和飲用水δ18O平均值，其線性回歸方程為：δ18O頭發(fā)=0.4×δ18O水+12.7（R2=0.91）。對于H 穩(wěn)定同位素，其線性回歸方程為：δ2H頭發(fā)=0.5×δ2H水-39.6（R2=0.90）。根據(jù)不同城市居民頭發(fā)和飲用水δ18O、δ2H 平均值的回歸方程，不同城市居民頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素分別有40%和50%來自于日常飲用水。何亞等［22］同樣發(fā)現(xiàn)中國居民頭發(fā)中O、H 穩(wěn)定同位素比值與水中的O、H 穩(wěn)定同位素比值顯著相關(guān)。

不同國家居民頭發(fā)和飲用水中δ18O、δ2H 如表2 所示，居民頭發(fā)δ18O 范圍約為4‰～20‰，δ2H 為-140‰～-48‰；飲用水δ18O 范圍約為-18‰～4‰，δ2H 為-140‰～-8‰。不同國家居民頭發(fā)δ18O、δ2H均存在明顯差異，飲用水中δ18O、δ2H 的變化是導(dǎo)致這種差異的重要原因。目前關(guān)于頭發(fā)中穩(wěn)定同位素的研究尚處于起步階段，不同研究中樣本量和采樣地區(qū)的選擇不同會導(dǎo)致所得數(shù)據(jù)存在差異（例如本研究和Thompson等［18］的研究）。另外，居民飲食數(shù)據(jù)收集受限，不同飲食習(xí)慣與居民組織中穩(wěn)定同位素組成的關(guān)系尚待深入研究，導(dǎo)致不同地區(qū)間數(shù)據(jù)的直接比較相對困難。分析頭發(fā)和飲用水中O、H穩(wěn)定同位素的關(guān)聯(lián)性，不同地區(qū)中二者的關(guān)聯(lián)程度存在差異，美國居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素分別有35%和27%來自于日常飲用水［20］，韓國居民頭發(fā)比例分別為27%和36%［21］，回歸方程中較高的斜率與居民更多使用當(dāng)?shù)厥澄锖退嘘P(guān)［27］，本研究和Thompson 等［18］的研究中，中國居民均存在較大的斜率，意味著中國居民可能相對更多的直接或間接食用當(dāng)?shù)厥澄锖退?，這為其在溯源推斷領(lǐng)域的應(yīng)用提供了便利。

Table 2 δ18O and mean δ2H values of resident hair and drinking water samples between the Chinese and people of other countries

2.4 利用頭發(fā)中穩(wěn)定同位素信息進行居民居住地的溯源推斷

在法庭科學(xué)領(lǐng)域，針對頭發(fā)的檢測目前主要集中于表觀形態(tài)學(xué)特征和DNA 分析，對其中穩(wěn)定同位素組成的分析和應(yīng)用相對較少。結(jié)合人頭發(fā)中多種元素穩(wěn)定同位素組成進行綜合分析，研究人員可以推斷人的飲食習(xí)慣，進而推斷居住地域乃至活動軌跡，輔助人員身份鑒定，為司法活動提供幫助。目前利用多種元素的穩(wěn)定同位素進行統(tǒng)計學(xué)分析從而對人的居住地進行溯源推斷的研究較少。本研究利用典型判別和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將測得的6個城市居民頭發(fā)中的O、H穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)結(jié)合已有的碳、氮穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計學(xué)分析，建立相應(yīng)數(shù)學(xué)模型，檢驗?zāi)Ｐ偷呐袆e準(zhǔn)確率，探討這些統(tǒng)計方法對居民居住地推斷的有效性。

2.4.1 居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值的典型判別分析

典型判別分析是在樣品類別明確的前提下，建立最優(yōu)化的線性組合模型來概括類間差異的統(tǒng)計分析方法，是一種應(yīng)用廣泛的多元統(tǒng)計技術(shù)。對所構(gòu)建典型判別函數(shù)有效性的驗證方法主要包括自身驗證和交互驗證等。典型判別函數(shù)的有效性由判別準(zhǔn)確率表示，其數(shù)值為判別準(zhǔn)確的樣本數(shù)與總樣本數(shù)的比值。

本研究對6個城市198份居民頭發(fā)δ18O、δ2H進行判別分析，以考察居民頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素對居民居住城市的溯源推斷能力。所得標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)式如下：判別函數(shù)式1 為Y1=0.35XO+ 0.90XH，判別函數(shù)式2為Y2=0.93XO-0.43XH。這組判別函數(shù)特征值如表3所示，判別函數(shù)式1的方差貢獻率為96.5%，攜帶了絕大部分的原始數(shù)據(jù)信息，判別函數(shù)式2的方差貢獻率為3.5%，二者合計攜帶100%的可用于判別分析的原始數(shù)據(jù)信息。兩個函數(shù)式P值均小于0.01，表明兩個函數(shù)式在進行判別分析時均存在統(tǒng)計學(xué)意義，兩個函數(shù)式均應(yīng)當(dāng)保留作為判別函數(shù)模型。

由以上兩個判別函數(shù)式所構(gòu)建判別函數(shù)模型對6個城市居民頭發(fā)δ18O、δ2H 進行判別分析可獲得各類別的聯(lián)合分布圖（圖4）。兩條坐標(biāo)軸分別由函數(shù)判別式1和判別函數(shù)式2構(gòu)成。

由圖4 可見，各城市居民頭發(fā)在判別函數(shù)式1上的區(qū)別效果較判別函數(shù)式2更為明顯。哈密、昆明與其他城市明顯分開，賀州分布區(qū)域與其他城市亦有較為明顯的區(qū)別。南陽、鄭州、溫州等3個城市分布集中，區(qū)分效果相對較差。由上判別函數(shù)所得分類結(jié)果如表4 所示。6個城市居民頭發(fā)樣本自身驗證和交叉驗證的整體判別準(zhǔn)確率分別為66.1%和63.9%，不同城市居民頭發(fā)的驗證判別準(zhǔn)確率為55.2%～84.6%。

不同城市居民頭發(fā)樣本的自身驗證判別準(zhǔn)確率的分布趨勢與交叉驗證基本一致，整體略高于交叉驗證。其中，哈密、溫州、昆明、賀州等城市判別效果相對較好，其判別準(zhǔn)確率均在60%以上。鄭州和南陽兩城市判別效果相對較差，錯判主要發(fā)生在二者之間。造成錯判的可能原因在于鄭州和南陽距離相對較近，因此容易相互錯判，而這兩個城市均位于中國中部地區(qū)，與位于中國東部的溫州、南部的賀州和西南部的昆明和西北部的哈密相距很遠(yuǎn)，O、H穩(wěn)定同位素比值差異較大（表4），所以分類效果相對較好。值得注意的是，地理位置對頭發(fā)O、H穩(wěn)定同位素比值的影響并不是唯一的，哈密和昆明雖然距離遠(yuǎn)，但是其居民頭發(fā)和飲用水中O、H穩(wěn)定同位素比值相差不大，這是導(dǎo)致哈密和昆明兩地居民頭發(fā)錯判的主要原因。

Table 3 Abstract of Fisher discriminant function of δ18O and δ2H values of resident hair

Fig.4 Distribution of hair samples in different cities on function 1 and function 2 obtained from δ18O and δ2H

Table 4 Classification results of hair samples

2.4.2 居民頭發(fā)C、N、O、H穩(wěn)定同位素比值的典型判別分析

結(jié)合已有的6個城市居民頭發(fā)C、N 穩(wěn)定同位素比值（數(shù)據(jù)未發(fā)表），本研究對6個城市居民頭發(fā)δ13C、δ15N、δ18O、δ2H 等4 種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)進行典型判別分析。典型判別分析所得標(biāo)準(zhǔn)化的判別函數(shù)式如表5所示，判別函數(shù)式1的方差貢獻率為74.8%，判別函數(shù)式2的方差貢獻率為23.4%，判別函數(shù)式3的方差貢獻率為1.7%，三者合計攜帶99.9%的原始數(shù)據(jù)信息。3個判別函數(shù)式的P值均小于0.01，表明3個函數(shù)式在進行判別分析時均存在統(tǒng)計學(xué)意義，3個函數(shù)式均應(yīng)當(dāng)保留作為判別函數(shù)模型。判別函數(shù)式4的方差貢獻率僅為0.1%，P值為0.51，不具有統(tǒng)計學(xué)意義，因此排除判別函數(shù)式4。

Table 5 Abstract of Fisher discriminant function of δ13C,δ15N,δ18O,δ2H values of resident hair

以δ13C、δ15N、δ18O、δ2H 等4 種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)構(gòu)建的典型判別函數(shù)模型對6個城市居民頭發(fā)樣本進行判別分析得到聯(lián)合分布圖（圖5）。分別以函數(shù)判別式1和判別函數(shù)式2作為分布圖的x軸和y軸。由圖5 可見，各組質(zhì)心在x軸和y軸均可得到較為明顯的區(qū)分。昆明、哈密兩城市樣本可以與其他城市完全分開。各城市樣品組質(zhì)心之間區(qū)分程度要明顯好于圖4。這表明C、N、O、H 等4 種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)構(gòu)建的判別函數(shù)模型區(qū)分效果好于以O(shè)、H兩種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)構(gòu)建的判別函數(shù)模型。

Fig.5 Distribution of hair sample on function 1 and function 2 obtained from δ13C,δ15N,δ18O,δ2H

由上判別函數(shù)所得分類結(jié)果如表6 所示。6個城市居民頭發(fā)樣本自身驗證的整體判別準(zhǔn)確率為86.6%，不同城市居民頭發(fā)樣本自身驗證判別準(zhǔn)確率為75.0%～92.7%。交互驗證的整體判別準(zhǔn)確率為76.0%，不同城市居民頭發(fā)樣本交互驗證判別準(zhǔn)確率為64.3%～87.8%，判別效果相對較好，對比表5，各個城市的判別準(zhǔn)確率相較O、H兩種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)構(gòu)建的判別函數(shù)模型均有不同程度的上升，其中以哈密和昆明上升最為明顯，這與圖5 分布相一致。

Table 6 Discrimination accuracy of the living cities based on δ13C,δ15N,δ18O,δ2H

利用C、N、O、H 不同穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)分別構(gòu)成的判別函數(shù)模型其判別準(zhǔn)確率如表7 所示。δ13C、δ15N、δ18O、δ2H 各自單獨構(gòu)建判別函數(shù)時，整體交互驗證判別準(zhǔn)確率分別為30.3%、52.0%、44.0%、50.0%。δ15N和δ2H單獨構(gòu)建的判別函數(shù)模型的判別效果要好于δ18O和δ13C，表明不同種類元素穩(wěn)定同位素的溯源推斷能力存在差異，H穩(wěn)定同位素在4種元素中具有最優(yōu)的溯源推斷潛力。利用δ13C、δ15N和δ18O、δ2H兩種穩(wěn)定同位素組成的判別函數(shù)模型，其判別準(zhǔn)確率分別為59.1%和66.1%，其判別效果要好于單一元素。利用4種穩(wěn)定同位素構(gòu)建判別函數(shù)的判別準(zhǔn)確率為76.0%，相較兩種元素構(gòu)成的判別函數(shù)模型，其判別準(zhǔn)確率提高了20%，優(yōu)于何亞等［22］利用O、H 穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)進行判別分析的判別準(zhǔn)確率，這表明隨著判別分析中使用的穩(wěn)定同位素種類的增加，判別函數(shù)模型的判別能力逐漸增強，這與Thompson 等［18］利用多種穩(wěn)定同位素進行地域區(qū)分時所得到的結(jié)論相似。

Table 7 Discrimination accuracy of the living cities based on δ13C,δ15N,δ18O,δ2H or their combination

2.4.3 居民頭發(fā)C、N、O、H穩(wěn)定同位素比值的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析是借鑒神經(jīng)元之間的聯(lián)系，利用計算機的計算能力模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息傳遞過程，構(gòu)成一個大規(guī)模、非線性、自適應(yīng)的動力系統(tǒng)，具有自組織、自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力。其優(yōu)點在于對變量沒有假設(shè)要求，有能力自動且精確的給出復(fù)雜聯(lián)系的近似表達式，具有一定容錯性，為處理模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、不精確的模式識別提供了一個全新途徑，處理非線性問題的能力優(yōu)于傳統(tǒng)統(tǒng)計分析方法。本研究嘗試?yán)媚壳皯?yīng)用較多的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP） 和徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）對6個城市居民頭發(fā)中C、N、O、H 穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)進行溯源推斷，探究兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對居民頭發(fā)的溯源推斷能力。

利用SPSS 軟件的MLP 對6個城市居民頭發(fā)的δ13C、δ15N、δ18O、δ2H進行分類建模，所得模型摘要如表8所示。將各城市居民頭發(fā)C、N、O、H穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)按照訓(xùn)練集70%、驗證集30%的比例構(gòu)建MLP 模型，其輸入層為δ13C、δ15N、δ18O、δ2H 4 種穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)，輸出層為6個城市類別。

Table 8 Abstract of MLP model

上述MLP 模型對不同城市居民頭發(fā)的分類情況如表9所示。訓(xùn)練集中各城市居民頭發(fā)的分類準(zhǔn)確率為50.0%～100.0%，整體分類準(zhǔn)確率為78.5%。驗證集中各城市居民頭發(fā)的分類準(zhǔn)確率為50%～100%，整體分類準(zhǔn)確率為82.8%，哈密、鄭州、昆明、賀州4個城市的分類準(zhǔn)確率相對較高，準(zhǔn)確率為83.3%～100%。這與2.4.1中所構(gòu)建判別函數(shù)模型的判別結(jié)果相似。

利用SPSS 軟件RBF 對6個城市居民頭發(fā)的δ13C、δ15N、δ18O、δ2H進行分類建模，所得模型摘要如表10所示。

Table 9 Discrimination accuracy of the living cities based on δ13C,δ15N,δ18O,δ2H in MLP model

Table 10 Abstract of RBF model

上述徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對不同城市居民頭發(fā)的分類情況如表11 所示。訓(xùn)練集中各城市居民頭發(fā)的分類準(zhǔn)確率為63.6%～93.1%，整體分類準(zhǔn)確率為79.5%。驗證集中各城市居民頭發(fā)的分類準(zhǔn)確率為69.2%～100.0%，整體分類準(zhǔn)確率為78.8%。訓(xùn)練集中，哈密的分類準(zhǔn)確率最高，準(zhǔn)確率達到93.1%。除鄭州外，其他城市的分類準(zhǔn)確率均在70%以上。測試集中，哈密、南陽、昆明、溫州的分類準(zhǔn)確率較高。

Table 11 Discrimination accuracy of the living cities based on δ13C,δ15N,δ18O,δ2H in RBF model

對比MLP 和RBF 兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用不同城市居民頭發(fā)C、N、O、H 穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)的溯源推斷能力，MLP 驗證集的整體分類準(zhǔn)確率（82.8%）略優(yōu)于RBF（78.8%）。需要注意的是，雖然MLP 模型在訓(xùn)練集中對鄭州居民頭發(fā)的分類準(zhǔn)確率達到了88.9%，但在驗證集中僅為50.0%，構(gòu)建的兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對鄭州居民頭發(fā)的區(qū)分能力均較差，反映出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在進行頭發(fā)分類時的局限性。

本文利用不同城市居民頭發(fā)C、N、O、H 穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)所構(gòu)建的典型判別函數(shù)、MLP 模型和RBF模型3種溯源推斷模型，其整體判別準(zhǔn)確率依次為76.0%（交互驗證）、82.8%（測試集）、78.8%（測試集），3種溯源模型分類準(zhǔn)確率差別不大，其中MLP 模型整體分類準(zhǔn)確率最高，其次為RBF 函數(shù)，典型判別函數(shù)相對較差。對比不同模型所得的分類結(jié)果，即便是同一城市的頭發(fā)樣本，不同模型之間構(gòu)建邏輯的差異會導(dǎo)致部分樣本錯判到不同的城市。雖然MLP 模型達到了最高的分類準(zhǔn)確率，但相對典型判別函數(shù)，其出現(xiàn)了對某些城市樣本分類準(zhǔn)確率較低的情況，這可能與本研究數(shù)據(jù)量相對較小有關(guān)，在應(yīng)用時應(yīng)加以注意。

3 結(jié) 論

本文對中國6個城市常住居民頭發(fā)進行了O、H穩(wěn)定同位素比值分析，結(jié)果表明，部分城市間居民頭發(fā)δ18O、δ2H 存在顯著差異，居民頭發(fā)整體δ18O 和δ2H 存在顯著正相關(guān)性。居民頭發(fā)O、H 穩(wěn)定同位素比值與日常飲用水O、H穩(wěn)定同位素比值呈顯著正相關(guān)，中國城市居民頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素分別有35%和50%來自于日常飲用水。在溯源推斷中，利用居民頭發(fā)中O、H穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)進行典型判別分析，其交互驗證的整體判別準(zhǔn)確率為63.9%，結(jié)合C、N 穩(wěn)定同位素數(shù)據(jù)建立判別模型，其判別準(zhǔn)確率大幅提升，交互驗證的整體判別準(zhǔn)確率達到76.0%，且隨著判別分析中使用的穩(wěn)定同位素種類的增加，判別函數(shù)模型的判別能力顯著增強。本文建立的多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的整體分類準(zhǔn)確率為82.8%，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型整體分類準(zhǔn)確率為78.8%，3種溯源推斷數(shù)學(xué)模型中，多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的判別準(zhǔn)確率最高，但需注意，相對典型判別函數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型出現(xiàn)了對某些城市樣本分類準(zhǔn)確率較低的情況，在應(yīng)用時應(yīng)加以注意。