基于稀土元素含量江西茶葉產(chǎn)地特征分析與溯源判別

徐芝亮，章新泉

（江西省檢驗(yàn)檢測(cè)認(rèn)證總院檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)發(fā)展研究院，江西南昌 330000）

作為稀土大省，江西茶葉中的稀土含量，引起人們的廣泛關(guān)注。茶葉在江西種植歷史悠久，形成了遂川狗牯腦茶、婺源綠茶、廬山云霧茶、浮梁茶、寧紅茶等“四綠一紅”5 個(gè)重點(diǎn)品牌。到2022 年，全省茶園面積穩(wěn)定在180 萬畝左右，茶葉總產(chǎn)量到15 萬噸以上，總產(chǎn)值突破150 億元[1]。適量的稀土含量能對(duì)作物具有增加產(chǎn)量、增強(qiáng)抗逆性和抗病性的作用[2-3]，在臨床上具有消炎殺菌、抗腫瘤、抗動(dòng)脈硬化等藥效[4-6]。但過量的稀土積蓄，會(huì)引起大腦損傷，誘發(fā)骨質(zhì)疏松[7-8]，引起血液成分變化等多種中毒現(xiàn)象[9-10]。因此，國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)（GB 2762-2005）《食品中污染物限量》對(duì)各類食品中稀土含量做了嚴(yán)格的規(guī)定，其中茶葉中稀土氧化物的含量≤2.0 mg·kg-1。對(duì)江西茶葉中的稀土含量進(jìn)行調(diào)查研究，摸清茶葉中稀土含量是否超標(biāo)，以消除人們對(duì)江西茶葉稀土超標(biāo)的擔(dān)憂有著重要意義。

茶葉中的稀土元素主要來源于茶園土壤、肥料和大氣沉降等，且葉片生長(zhǎng)周期越長(zhǎng)，積累的稀土也越多[9]。茶葉因種類和產(chǎn)區(qū)等的不同，稀土元素含量及種類也會(huì)不盡相同，因此常被廣泛運(yùn)用在六堡茶[11]、大米[12]、茶葉[13-15]、扁形茶[16]、大桃[17]、紫菜[18]、綠茶[19-20]等產(chǎn)品的產(chǎn)地溯源中。江西茶葉歷來備受人們青睞，在茶葉市場(chǎng)上，常常出現(xiàn)以普通茶葉假冒名牌茶葉的情況，特別是以非原產(chǎn)地茶葉假冒原產(chǎn)地茶葉的情況，嚴(yán)重影響了江西名牌茶葉的信譽(yù)，因此需要研發(fā)產(chǎn)地溯源與鑒別的方法以保護(hù)江西茶葉產(chǎn)地品牌。通過對(duì)原產(chǎn)地產(chǎn)品中多種元素含量進(jìn)行測(cè)定，形成特異指紋圖譜，并運(yùn)用主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）等方法對(duì)不同產(chǎn)地的產(chǎn)品進(jìn)行判別分析，對(duì)地龍[21]、葡萄酒[22-23]、櫻桃[24]、半夏[25]、大米[26]、咖啡[27]、桃[28]、人參[29]、金槍魚[30]、蘋果[31]等產(chǎn)品都能較好的進(jìn)行產(chǎn)地溯源。而對(duì)江西茶葉中稀土元素含量特征調(diào)查并運(yùn)用稀土元素特異性指紋圖譜進(jìn)行產(chǎn)地溯源研究較少。

本研究采用微波消解-電感耦合等離子體串聯(lián)質(zhì)譜（ICP-MS/MS）法測(cè)定了采自遂川、廬山、婺源縣茶葉中的15 種稀土元素，并采用SPSS 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析法和判別分析法建立產(chǎn)地溯源模型，以期為江西茶葉的質(zhì)量安全控制和產(chǎn)地判別提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

實(shí)驗(yàn)樣品 采集江西贛東北代表婺源縣，贛西北代表廬山縣，贛中南代表遂川縣三大優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū)的茶葉樣品138 份樣品，其中婺源縣（46 個(gè)），廬山縣（50 個(gè)）遂川縣（42 個(gè)）；驗(yàn)證樣品 3 份采集遂川縣茶葉和3 份市場(chǎng)購(gòu)買的安吉白茶；稀土元素混合溶液標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)（BWB 2462-2016）100 μg·mL-1北京北方偉業(yè)計(jì)量技術(shù)研究院；調(diào)諧溶液：ICP-MS/MS 儲(chǔ)備調(diào)諧溶液（Ce、Co、Li、Mg、Tl、Y）10 mg/L、ICP-MS/MS儲(chǔ)備混合內(nèi)標(biāo)溶液（Bi、Ge、In、Li、Lu、Rh、Sc、Tb）10 mg·L-1美國(guó)安捷倫有限公司；硝酸、雙氧水優(yōu)級(jí)純，上海國(guó)藥化學(xué)試劑有限公司。

Agilent 8800 三重串聯(lián)電感耦合等離子體質(zhì)譜儀（ICP-MS/MS）配置x 型透鏡系統(tǒng) 美國(guó)安捷倫有限公司；Milli-Q 超純水系統(tǒng) 美國(guó)Milli 公司；CEM（Mars 6 Classic）微波消解儀 美國(guó)CEM 公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 樣品前處理 將實(shí)驗(yàn)樣品與驗(yàn)證樣品于60 ℃烘箱中烘4 h，碾碎，裝入密封袋備用。準(zhǔn)確稱取0.50 g（精確到0.1 mg）茶葉樣品于聚四氟乙烯消解罐中，每隔5 個(gè)樣品稱取一份平行樣品，每隔10 個(gè)樣品做一個(gè)加標(biāo)回收樣品，加入5 mL 酸和1 mL 雙氧水，蓋上蓋子浸泡過夜，第2 d 在微波消解儀中100 ℃保持5 min，150 ℃保持5 min，180 ℃保持30 min 進(jìn)行消解，消解完后在150 ℃消解爐上趕酸至約1 mL，用水將樣品轉(zhuǎn)移定容到25 mL 容量瓶中，待測(cè)。

1.2.2 儀器參數(shù) 通過前期預(yù)實(shí)驗(yàn)優(yōu)化，獲得了以下參數(shù)（表1），用于測(cè)定，并根據(jù)反應(yīng)池選擇的反應(yīng)氣體，相應(yīng)的選擇同一質(zhì)量數(shù)模式（SQ）或者是雙質(zhì)量數(shù)模式（MS/MS）。

表1 ICP-MS/MS 參數(shù)Table 1 Parameters of ICP-MS/MS for each gas mode

1.2.3 REE 含量測(cè)量 用1%稀硝酸將稀土混合標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)備液（100 μg.mL-1，含15 種稀土元素La、Ce、Pr、Nd、Sm、Eu、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Y）逐級(jí)稀釋為1.0、2.0、4.0、8.0、16.0 μg/L，按照表1 設(shè)定電感耦合等離子體串聯(lián)質(zhì)譜儀（ICPMS/MS）的儀器參數(shù)，在He 碰撞模式下測(cè)定La、Ce、Pr、Nd、Sm、Dy、Ho、Er、Tm、Yb、Lu、Y；在加氧模式下測(cè)定Eu、Gd、Tb，通過采集空白溶液（1%HNO3）和標(biāo)準(zhǔn)溶液系列，內(nèi)標(biāo)通過內(nèi)標(biāo)管在線引入質(zhì)譜儀，由儀器自動(dòng)繪制標(biāo)準(zhǔn)曲線。

1.3 數(shù)據(jù)處理

運(yùn)用SPSS 26.0 軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。將原始數(shù)據(jù)減去該變量的平均數(shù)，然后除以該變量的標(biāo)準(zhǔn)差。以消除原始數(shù)據(jù)間的量綱影響，使數(shù)據(jù)更具可比性。并且采用SPSS 26.0 軟件對(duì)3 個(gè)縣的茶葉中的稀土元素進(jìn)行主成分分析，并在主成分分析的基礎(chǔ)上建立判別模型。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣品稀土元素的測(cè)定結(jié)果分析

通過實(shí)驗(yàn)得到15 種稀土元素測(cè)定標(biāo)準(zhǔn)曲線，相關(guān)系數(shù)都大于0.999；通過加標(biāo)回收驗(yàn)證，得到樣品加標(biāo)回收率為98.85%～104.18%，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（RSD）為0.12%～2.65%，說明此實(shí)驗(yàn)方法完全滿足實(shí)驗(yàn)要求。138 個(gè)茶葉樣品的測(cè)定結(jié)果如表1 所示，結(jié)果表明，3 個(gè)產(chǎn)地的茶葉稀土氧化物的總量在0.44～1.57 mg·kg-1，均未超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 2762-2012。遂川縣茶葉樣品總稀土含量為3 縣最高，達(dá)1.31 mg·kg-1，其中以La、Y、Dy 為主，占92.05%，輕稀土元素（LREE）與重稀土元素（HREE）各占一半；廬山縣茶葉樣品中稀土以重稀土元素（HREE）為主，占95.58%，包括Y 66.02%、Tm 12.68%、Dy 6.48%、Er 6.38%；婺源縣茶葉樣品中稀土以重稀土元素（HREE）為主，占95.27%，包括Y 62.13%、Tm 11.53%、Dy 8.44%、Er 6.31%，其中輕稀土元素（LREE）Eu 占總稀土含量的6.63%為3 縣最高。

2.2 主成分分析

以表2 中15 種稀土元素原始數(shù)據(jù)為自變量，將不同產(chǎn)地的茶葉的檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行主成分分析。

表2 3 個(gè)縣的茶葉樣品中15 種稀土元素含量和組成比例Table 2 Content and composition pf 15 rare earth elements in tea samples from three counties

2.2.1 適應(yīng)性檢驗(yàn) 確定數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行主成分分析的常用檢驗(yàn)方法是巴特利特（Bartlett）球形度檢驗(yàn)和（kaiser-Meyer-Olkin）KMO 取樣適合度檢驗(yàn)，用來判斷原始變量之間的相關(guān)性，即只有原始變量之間有重疊的信息，才能提取這幾個(gè)變量之間的公因子進(jìn)行主成分分析。

由表3 可知，KMO 取樣適切性量數(shù)結(jié)果為0.956＞0.5，可以看出不同產(chǎn)地的茶葉中各指標(biāo)之間的信息重疊程度較高，能夠進(jìn)行主成分分析，巴特利特球形度檢驗(yàn)的顯著性為0.000＜0.05，球形假設(shè)被拒絕，也說明各變量之間的存在相關(guān)性可以進(jìn)行主成分分析。

表3 KMO 和巴特利特檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Results of KMO and Bartlett tests

2.2.2 主成分方差貢獻(xiàn)率 本研究以138 個(gè)茶葉中15 種稀土元素含量構(gòu)建138×15 的矩陣，原來的15 個(gè)指標(biāo)變量，通過正交變化產(chǎn)生了15 個(gè)新變量，每個(gè)新變量可以解釋的原始變量的總方差比例不同，但是所有解釋的比例之和為100%。

利用SPSS 軟件進(jìn)行主成分分析，以提取特征值＞0.5，得到結(jié)果如表4 所示，提取了3 個(gè)主成分，解釋90.662%的總方差，它們代表了大部分指標(biāo)在不同產(chǎn)地的茶葉中的原始信息。前面陡峭的部分特征值大，包含的信息多，后面平坦的部分特征值小，包含的信息小。由圖1 碎石圖也可以直觀的看出，成分1、2 和3 包含了大部分信息，從4 開始進(jìn)入平臺(tái)。

圖1 3 個(gè)縣茶葉主成分碎石圖Fig.1 Scree plot of tea principal component analysis in three counties

表4 主成分方差貢獻(xiàn)率Table 4 Variance contribution rate of principal components

2.2.3 各個(gè)指標(biāo)在每個(gè)主成分中的得分系數(shù) 利用SPSS 軟件進(jìn)行主成分分析，以提取特征值＞0.5，可以得到3 個(gè)主成分，15 種稀土在3 個(gè)主成分中的得分系數(shù)也不同，可以從表5 中明顯得出，第一個(gè)主成分主要是由La、Ce、Pr、Nd、Sm、Gd、Tb、Dy、Ho、Er、Yb、Lu、Y 原始指標(biāo)變量組成，第二個(gè)主成分主要是由Pr、Nd、Sm、Tm 原始指標(biāo)變量組成，第三個(gè)主成分主要是由Er 原始指標(biāo)變量組成。

表5 主成分與原始指標(biāo)變量的相關(guān)系數(shù)Table 5 Correlation coefficients between principal components and original index variables

將茶葉樣品的15 個(gè)原始指標(biāo)分別記作X1～X15，3 個(gè)主成分分別記作F1～F3。根據(jù)表5 各個(gè)指標(biāo)在每個(gè)主成分中的得分系數(shù)，得到3 個(gè)主成分的數(shù)學(xué)模型分別為：

F1=0.082X1+0.072X2+0.073X3+0.077X4+0.052X5-0.08X6+0.078X7+0.068X8+0.077X9+0.08X10+0.06X11-0.078X12+0.077X13+0.076X14+0.078X15；

F2=-0.055X1-0.295X2+0.36X3+0.286X4+0.699X5+0.062X6+0.104X7-0.058X8-0.217X9-0.1X10+0.182X11+0.229X12-0.271X13-0.17X14+0.091X15；

F3=0.012X1-0.232X2+0.002X3-0.046X4-0.546X5-0.003X6+0.097X7-0.236X8-0.071X9-0.031X10+1.185X11+0.087X12-0.073X13-0.089X14+0.151X15。

將原始指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的結(jié)果帶入上述數(shù)學(xué)模型，可以得到每個(gè)樣品的3 個(gè)主成分結(jié)果，結(jié)果見表6。

表6 各指標(biāo)在每個(gè)主成分中的得分系數(shù)Table 6 Score coefficients of each index in each principal component

2.2.4 主成分相關(guān)性分析 3 個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率為90.662%，以F1、F2、F3 為X、Y、Z 坐標(biāo)，建立每個(gè)樣品的三維圖，結(jié)果見圖2。

圖2 3 種主成分三維分布圖Fig.2 3D distribution figure of 3 principal components

由圖2 可知，同一產(chǎn)地的茶葉樣品存在很好的聚合性，不同產(chǎn)地的茶葉樣品之間能夠完全分開；同時(shí)看出，遂川茶葉主成分F3 離其他兩個(gè)產(chǎn)地較遠(yuǎn)，說明Er 成為區(qū)別遂川茶葉和其他兩個(gè)產(chǎn)地的主要原始指標(biāo)；廬山、婺源兩個(gè)產(chǎn)地的主成分F2 相差較遠(yuǎn)，說明第Pr、Nd、Sm、Tm 成為區(qū)別兩地主要原始指標(biāo)。

2.3 判別分析

2.3.1 共線性診斷 為了確定能否利用主成分F1、F2、F3 為原始變量，進(jìn)行判別分析，首先需要對(duì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行共線性診斷，結(jié)果如表7，共線性統(tǒng)計(jì)VIF 值1.00＜5.00，說明可以進(jìn)行判別分析。

表7 共線性診斷結(jié)果Table 7 Result of collinearity diagnostics

2.3.2 典型判別函數(shù) 以主成分F1、F2、F3 為原始變量，用SPSS 26.0 進(jìn)行判別分析，得到2 個(gè)典型判別函數(shù)，結(jié)果見表8。

表8 典型判別函數(shù)系數(shù)Table 8 Function coefficients of typical discriminant

根據(jù)2 個(gè)判別函數(shù)和組質(zhì)心所在坐標(biāo)函數(shù)，計(jì)算每個(gè)茶葉樣品的坐標(biāo)與質(zhì)心的距離，與哪個(gè)產(chǎn)地的質(zhì)心最近，見表9 和圖3，可知廬山樣本集中在散點(diǎn)圖的左上方，婺源樣本集中在散點(diǎn)圖的右上方，而廬山樣本集中在其他兩地中下方；從圖中可以明顯看出三地樣本被很好的分離。

圖3 典型判別散點(diǎn)圖Fig.3 Scatter plot of typical discriminant

表9 組質(zhì)心處的函數(shù)系數(shù)Table 9 Function coefficients of the centroid

利用函數(shù)1 和函數(shù)2 對(duì)組質(zhì)心和樣品做散點(diǎn)圖，結(jié)果見圖3。

2.3.3 判別分類結(jié)果 利用判別函數(shù)對(duì)138 個(gè)樣品進(jìn)行判別分類，并進(jìn)行回代檢驗(yàn)和交叉驗(yàn)證。結(jié)果見表10，回代檢驗(yàn)正確判別率為100%，交叉檢驗(yàn)判別率為99.3%，除廬山樣本的交叉驗(yàn)證為98%，其他產(chǎn)地的回代檢驗(yàn)和交叉驗(yàn)證判別率均是100%。

表10 判別分類結(jié)果Table 10 Results of discriminant classification

2.4 判別分類結(jié)果驗(yàn)證

為了進(jìn)一步驗(yàn)證能否使用上述判別函數(shù)進(jìn)行產(chǎn)地正確溯源，本研究重新測(cè)定了3 個(gè)遂川（SC）的茶葉樣品和3 個(gè)市場(chǎng)購(gòu)買的安吉白茶，并將這個(gè)6 個(gè)樣品假定為未知地產(chǎn)的樣品。把6 個(gè)驗(yàn)證樣品的測(cè)定結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)化后，將結(jié)果帶入主成分分析數(shù)學(xué)模型，可以得到每個(gè)樣品的3 個(gè)主成分結(jié)果。利用上述的判別函數(shù)模型進(jìn)行樣品產(chǎn)地溯源驗(yàn)證。由表11 可知，利用上述模型，138 個(gè)茶葉樣品的產(chǎn)地被全部100%正確溯源；表格的未分組個(gè)案的6 個(gè)未知樣品前3 個(gè)被判定為來自產(chǎn)地遂川（SC），后3 個(gè)被判定為未分組，判別結(jié)果正確。

表11 判別分類驗(yàn)證結(jié)果Table 11 Results of discriminant classification test

3 結(jié)論

茶葉生長(zhǎng)環(huán)境的氣候、水質(zhì)、土壤性質(zhì)、微生物種群及加工方式等不同會(huì)導(dǎo)致不同產(chǎn)地茶葉中稀土元素的種類和含量差異。本實(shí)驗(yàn)用電感耦合等離子體串聯(lián)質(zhì)譜（ICP-MS/MS）測(cè)定了138 個(gè)來自婺源縣（46 個(gè)）廬山縣（50 個(gè)）婺源縣（42 個(gè)）的茶葉中的15 種稀土元素，并利用SPSS 26.0 進(jìn)行主成分和判別分析。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)3 個(gè)產(chǎn)地茶葉中稀土氧化物的總量在0.44～1.57 mg·kg-1，均未超出國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB 2762-2012 的限量；茶葉中總稀土含量：遂川縣＞廬山縣＞婺源縣。利用主成分分析，以提取特征值＞0.5，共提取3 個(gè)主成分，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到90.66%，建立2 個(gè)典型判別函數(shù)，通過回代檢驗(yàn)，完全可以實(shí)現(xiàn)對(duì)抽取的不同產(chǎn)地的茶葉進(jìn)行100%正確判別，交叉驗(yàn)證正確率為99.3%。研究表明，不同產(chǎn)地的稀土元素含量可為江西茶葉的產(chǎn)地溯源提供一個(gè)新方法，為今后江西各種知名茶葉品牌的原產(chǎn)地保護(hù)提供鑒定基礎(chǔ)。