基于矿物元素含量与化学计量学的希腊已知及较少知名油橄榄品种橄榄油地理与植物学来源鉴别：结合 ICP-MS 与多元统计

《Foods》：Botanical and Geographical Origin Assessment of Olive Oil from Known and Lesser-Known Greek Olive Cultivars Using Mineral Content and Chemometrics

　　

橄榄油（olive oil）是一种天然油，可保留橄榄的风味、香气、维生素和特性。橄榄油生产中最重大的挑战是维持其稳定的化学组成，因为氧化是其劣化的主要原因。橄榄油中矿物浓度较低，而高浓度矿物的存在会促进油的氧化。橄榄油中重金属的存在可归因于自然、化学和环境因素。已有多种分析技术可用于测定橄榄油中的矿物。本研究旨在利用电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）验证从希腊不同地区采集的橄榄油样品的地理来源和植物学来源。共测定了36种矿物。就 Koroneiki 橄榄品种橄榄油的地理来源分析而言，优势矿物为 Al、B、Ba、Ca、Cr、Cu、Fe、Ga、Li、Mg、Mn、Mo、Na、Ni、Pb、Rb、Se、Sr、W、Zn 和 Zr；而在植物学来源分析（Koroneiki、Ntopia Androu、Adramitiani、Ladoelia、Chondroelia、Ntopia Chalkidikis）中，优势矿物为 Al、Cu、Fe、Mn、Na、Ni、Rb、Se、Ti。样品间矿物含量存在显著（p < 0.05）差异，表明这些差异源于地理来源和植物学来源。基于多变量方差分析（MANOVA）、线性判别分析（LDA）和因子分析的多元统计对样品进行了分类，并提供了矿物与橄榄油地理来源和植物学来源之间的相关性。基于线性判别分析并在交叉验证方法中采用两种先验概率（所有组相等或根据组大小计算）的分类结果表明，矿物含量分析可更有效地用于确定橄榄油地理来源（正确分类率分别为76.9%和74.4%），而植物学来源（正确分类率为50–56.8%）可能受到内在或外在因素的影响。

研究背景与问题：橄榄油是地中海饮食中重要产品，富含单不饱和脂肪酸、抗氧化物和酚类化合物，具有营养和健康价值；但重金属污染可带来质量、经济和健康影响。工业革命以来，有毒金属环境污染增加，污染源包括钢铁和化工、污染灌溉水、农药、富磷肥料、污染粪肥、污水焚烧和化石燃料燃烧。食用油脂和橄榄果中金属可来自天然存在、精炼过程引入及接触金属储存材料。Fe、Cu、Zn 等为必需微量元素；Fe、Cu、Ca、Mg、Co、Ni、Mn、As、Cr、Cd、Pb 等微量元素可催化醛、酮、酸氧化，影响橄榄油货架期和新鲜度，例如 Cu（0.1–1 μg g^?1）和 Fe（1 μg g^?1）可导致脂肪酸败。As、Cr、Cd 等因毒性被视为食品重要污染物。矿物含量可用于表征橄榄油地理来源和植物学来源，是打击食品欺诈的有力标记；ICP-MS（电感耦合等离子体质谱，用于复杂食品基质多元素定量）结合化学计量学可增强分类。问题在于，希腊橄榄油元素特征研究有限，许多希腊品种矿物谱未充分研究。本研究旨在对希腊多个地区及已知和较少知名品种橄榄油进行地理和植物学来源分类，结合 MANOVA（多变量方差分析，用于检验多组多变量均值差异）、LDA（线性判别分析，用于样品分类）和因子分析（factor analysis，用于降维并揭示变量关联）。

关键技术方法：研究人员采集2024年11月至2025年5月（2024–2025收获季）由地方生产者提供的橄榄油样品。地理分类42个样品来自 Aitoloakarnania（N=15）、Andros（N=6）、Messinia（N=13）、Fthiotida（N=5）、Achaia（N=3）；植物学分类88个样品包括 Koroneiki（N=45）、Ntopia Androu（N=15）、Adramitiani（N=7）、Ladoelia（N=5）、Chondroelia（N=8）、Ntopia Chalkidikis（N=8）。样品经微波消解后，用四极杆 ICP-MS 测定36种矿物，Pb 监测 ²⁰⁶Pb、²⁰⁷Pb 和 ²⁰⁸Pb 以减少干扰。统计采用 MANOVA、LDA、因子分析、Tukey 事后检验（Tukey post hoc test，用于组间均值比较）、交叉验证及两种先验概率，使用 SPSS v. 28.0。

研究结果：4.1 低于检测限的元素：地理分类中 K、V、Co、Ge、As、Nb、Ag、Cd、Cs、Ta、Re、Ti、U、Be 通常低于检测限，少数样品出现痕量；植物学分类中 Be、K、V、Co、As、Nb、Ag、Cd、Cs、Ta、Re、Ti、U、Ge 通常低于检测限，Koroneiki 等品种有可检测痕量。4.2 按地理来源的橄榄油矿物含量：Li、B、Na、Al、Cr、Mo、W、Se 无显著差异；Mg、Ca、Mn、Fe、Ni、Cu、Ga、Rb、Sr、Ba、Pb 有显著差异。Fthiotida 的 Mg、Mn、Fe、Ni、Cu、Ga、Sr、Ba 最高，Messinia 最低；Ca 在 Andros 最高、Messinia 最低；Ti 在 Aitoloakarnania 最高，Andros、Messinia、Achaia 为0；Pb 在 Andros 最高、Messinia 最低；Messinia 与多数地区显著不同，Fthiotida 的 Pb 与其他地区显著不同。4.3 按橄榄品种的橄榄油矿物含量：Mn、Fe、Cu、Se、Rb、Na、Al、Ti、Ni 有显著差异。Ladoelia 的 Mn、Fe、Cu、Na、Al、Ti、Ni 最高，并与所有其他品种显著不同；Ntopia Androu 的 Mn、Na 最低；Koroneiki 的 Fe、Cu 最低；Chondroelia 的 Se 最高；Adramitiani 与 Ntopia Androu、Koroneiki、Chondroelia 显著不同。

5 橄榄油地理来源分类：5.1 多变量检验：MANOVA 的 Pillai’s Trace、Wilks’ Lambda、Hotelling’s trace 和 Roy’s largest root 均显著（p < 0.001），observed power 为1.000，表明矿物含量存在显著多变量效应。5.2 因子分析：KMO 为0.779，Bartlett 球形检验 X²=766.016，df=78，p < 0.001；Koroneiki 不同地理来源中前三个主成分解释83.45%方差，Sr 在 PC₁ 相关性0.886、解释35.70%，Zn 在 PC₂ 相关性0.889、解释26.92%，Ti 在 PC₃ 相关性0.911、解释21.23%。5.3 Koroneiki 橄榄品种橄榄油从 Aitoloakarnania、Andros、Messinia、Fthiotida 和 Achaia 地区的判别：LDA 形成四个判别函数，三个显著；原始分类正确率90.5%，交叉验证69%；最佳为 Messinia 92.3%，其次 Fthiotida 80%、Aitoloakarnania 73.3%，Andros 16.7%、Achaia 33.3%。5.4 Koroneiki 橄榄品种橄榄油从 Aitoloakarnania、Andros、Messinia 和 Fthiotida 地区的分类：因 Achaia 样品有限而排除后重跑 LDA，形成三个判别函数；原始正确率94.9%，交叉验证76.9%；Messinia 达100%，Andros 提高超过16%。按组大小计算先验概率时，原始92.3%、交叉验证74.4%，Aitoloakarnania、Messinia、Fthiotida 不受影响，Andros 为16.7%。

6 按橄榄品种的橄榄油分类：6.1 多变量检验：四项多变量检验均显著（p < 0.001），observed power 为1.000；9/22 种矿物（Na、Fe、Cu、Mn、Ni、Al、Ti、Se、Rb）在品种间显著。6.2 因子分析：KMO 为0.879，Bartlett 球形检验 X²=437.922，df=36，p < 0.001；前两个主成分解释63.42%方差，Fe 在 PC₁ 相关性0.893、解释50.13%，Se 在 PC₂ 相关性0.930、解释13.29%。6.3 基于显著矿物和 LDA 的不同橄榄品种橄榄油分类：形成五个判别函数，三个显著；原始正确率62.5%，交叉验证50%；按组大小先验概率时原始67%、交叉验证56.8%。交叉验证最佳为 Chondroelia 62.5%，其次 Koroneiki 55.6%、Ntopia Chalkidikis 50%；按组大小时最佳为 Koroneiki 82.2%、Ladoelia 40%。

讨论部分总结：既往研究一致表明地理来源影响橄榄油矿物谱。Da?delen et al. 用 ICP-OES 分析土耳其不同地区橄榄油，Gomec 地区可检出 Fe、Mg、Sn、K、Ca，而 Izmir 未检出，提示地理来源和当地土壤条件重要；Gomec 与本研究相似，可能与靠近爱琴海及气候土壤相似有关。Bechar et al. 分析摩洛哥 Fes-Meknes 地区橄榄油，部分样品检出 As、Cr、Cd、Pb、Ni、Zn、Cu，归因局部环境污染；本研究多数样品未检出毒性矿物，Cr、Zn、Pb、Cu 仅低浓度，提示研究地区有毒元素污染较低。Telloli et al. 用 ICP-MS 分析意大利和阿尔巴尼亚橄榄油，指出地理来源对矿物谱作用显著。Zeiner et al. 用 ICP-AES 分析克罗地亚橄榄油，认为 Al、Ca、Co、Cu、K、Mn、Ni 可作地理区分指标，支持本研究。品种分类较困难，因为同一品种可种于不同地区且可能因地方地名有不同名称；Sahan et al. 表明成熟度和加工方式影响橄榄矿物含量；土耳其品种研究中 Gemlik 矿物含量较高，与本研究 Ladoelia 较高一致。希腊相关研究有限。Sayago et al. 用 ICP-MS/OES 分析西班牙125个样品55种元素，PLS-DA（偏最小二乘判别分析）区分大西洋和地中海沿岸，准确率92–97%；Benincasa et al. 用 ICP-MS 分析意大利36个样品18种矿物，LDA 显示两个品种未完全分离而地理分类判别力高；另一西班牙研究用 SLDA（逐步线性判别分析）获得地理分类准确率93%。总体而言，矿物谱可作为橄榄油地理来源分类工具，并可显示特定地区品种纯度。

研究结论翻译：本研究基于矿物谱利用 ICP-MS 探讨识别希腊橄榄油地理和植物学来源的潜力。每种橄榄油的质量和组成取决于橄榄品种、海拔、收获年份、提取技术、农业实践、加工技术和地理区域等因素。结果表明，可根据矿物谱更准确识别橄榄油地理来源，因为地区间存在明显差异。更广泛地说，橄榄油样品得到满意分类，表明地理来源结合各地区土壤差异对橄榄油矿物谱有显著影响，尤其是 Mn、Zn、Cu、Mg、Ti、Ba、Ga、Sr、Fe 和 Rb。这与按橄榄品种分类橄榄油样品形成对比。在植物学来源分析中，所研究品种橄榄油样品对品种的判别力较低，这可归因于一些品种相同但被地方生产者以不同名称称呼。然而，Ladoelia 橄榄品种矿物含量存在明显差异，其矿物浓度最高。此外，Ntopia Androu 橄榄品种橄榄油的矿物含量数据为文献首次报道。本研究结果证明，矿物元素分析结合化学计量学分析可用于表征希腊橄榄油地理变异。橄榄油元素谱分析可作为基于地理来源评估真实性的补充工具，尤其当矿物谱与声明地区不符时。采用两种先验概率时，LDA 模型分类性能略有影响（76.9% 与 74.4%）。品种来源分类受相同因素影响更大：组相等假设下分类率50%，按组大小计算时56.8%。尽管如此，橄榄油矿物含量分析可有效支持其地理和植物学来源真实性及质量与可追溯性保障，但需进一步研究本文所研究橄榄油的植物学来源分类。更具体而言，使用更多橄榄油样品，结合化学计量学方法、统计数据分析的外部评价以及分子分析等更精细技术，可进一步增强本研究发现并可能改善橄榄油按品种或地理来源的判别率。