基于矿物元素指纹的龙井茶产地溯源

龙井茶由于外形、工艺的一致性,无法通过外观特征来识别其产地,茶叶中元素组成因气候条件和土壤类型不同而有所差异,形成茶叶产地的元素指纹。本研究通过测定不同产区龙井茶中多种元素含量及同位素比率,借助化学计量学工具建立龙井茶产地区分模型。从西湖龙井、越州龙井和钱塘龙井3个产区采集102个春茶样本,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)、稳定同位素质谱(EA-IRMS)测定51种元素含量及18种元素同位素比率;运用正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)、逐步线性判别分析(FLDA)、决策树C5.0和神经网络(BP-ANN)4种判别方法对龙井茶进行产区判别。结果表明,4种方法所构建的模型对模型构建样本回代验证的正确判别率均在92%以上,而4种模型的交叉验证准确率以FLDA准确率最高,达到92.17%,决策树C5.0和BP-ANN模型略低,但也在84%以上,4种模型对外部样本的预测准确度均在80%以上,其中以OPLS-DA最高,达93.33%。不同产区龙井茶的矿质元素指纹结合化学计量学工具可以有效对龙井茶产地进行溯源;FLDA和OPLS-DA模型较适合龙井茶产地溯源。通过多元统计分析建立不同产区龙井茶判别模型,为龙井茶品牌的原产地保护提供了鉴定。