青海6種主要農(nóng)產(chǎn)品中微量元素的特征分析

徐貴鈺

(青海民族大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院，青海 西寧 810007)

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青海6種主要農(nóng)產(chǎn)品中微量元素的特征分析

徐貴鈺

(青海民族大學(xué) 化學(xué)化工學(xué)院，青海 西寧 810007)

采用主成分分析法，對青海省海東地區(qū)6種主要農(nóng)產(chǎn)品中10種礦物元素含量與產(chǎn)品品質(zhì)之間的關(guān)系進(jìn)行綜合評價(jià)。通過該法對微量元素的含量數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，并利用SPSS 19.0軟件進(jìn)行計(jì)算，提取特征值大于1.2的成分為主成分，其結(jié)果顯示前3個(gè)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.15%，即保留了全部原始數(shù)據(jù)86.15%的信息，基本能反映總體情況。主成分綜合得分反映出微量元素在6種農(nóng)產(chǎn)品中的總體含量水平，其順序由高到低依次為：春小麥>蠶豆>玉米>青稞>豌豆>油菜籽，進(jìn)而體現(xiàn)了微量元素在幾種農(nóng)產(chǎn)品中的分布特征。分析結(jié)果表明主成分分析和因子得分可以用于農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的綜合評價(jià)，為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、品質(zhì)評價(jià)及相關(guān)研究提供數(shù)據(jù)支撐和科學(xué)依據(jù)。

農(nóng)產(chǎn)品；微量元素；主成分分析

0 引言

微量元素是維持生命有機(jī)體正常生物功能和植物生長所必需的營養(yǎng)物質(zhì)，它對植物各種生理代謝過程的關(guān)鍵步驟起調(diào)控作用，進(jìn)而影響農(nóng)產(chǎn)品生長及品質(zhì)[1]。目前，國內(nèi)外公認(rèn)的植物體內(nèi)必需的中、微量元素有鈣、鎂、鐵、硫、硼、錳、鋅、銅、鉬、氯等，通常這些元素在植物體內(nèi)的含量較低而被忽視。近些年來，由于它們特殊的生物化學(xué)作用和生理功能，特別是微量元素和有益元素日益受到廣大科學(xué)工作者的重視。研究表明，微量元素與農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)密切相關(guān)，而農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的好壞直接影響著人類的健康，所以對于微量元素的研究是時(shí)代發(fā)展的需求，也是人類自身對高質(zhì)量生活追求的必然結(jié)果[2-4]。青海海東地區(qū)是青海省主要農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)區(qū)，地區(qū)內(nèi)盛產(chǎn)青稞、小麥、蠶豆、豌豆及油料、蔬菜等農(nóng)副產(chǎn)品，因此對海東地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品中微量元素進(jìn)行檢測和分布分析顯得尤為重要。據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道，中科院西北高原研究所的周蔚等人已對青海海東地區(qū)幾種主要農(nóng)產(chǎn)品中的微量元素進(jìn)行了測定[5]，南京農(nóng)業(yè)大學(xué)的湯璐等人對微量元素及少數(shù)有益元素的生理功能及其對主要農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響做了評價(jià)[6]。但用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來綜合評價(jià)農(nóng)產(chǎn)品中微量元素之間的相關(guān)關(guān)系及對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響，目前報(bào)道甚少。通過主成分分析法對青海海東地區(qū)6種主要農(nóng)產(chǎn)品中的10種元素進(jìn)行特征分析，為農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)等提供科學(xué)理論依據(jù)，對創(chuàng)造社會效益和經(jīng)濟(jì)效益具有重要意義。

1 農(nóng)產(chǎn)品中微量元素含量的主成分分析

主成分分析[7-9](principal component analysis，PCA)法將原來眾多具有一定相關(guān)性的P個(gè)指標(biāo)，重新組合成一組新的互相無關(guān)的綜合指標(biāo)來代替原來的指標(biāo)。一般數(shù)學(xué)上的處理是將原來P個(gè)指標(biāo)做線性組合，作為新的綜合指標(biāo)，達(dá)到降維的目的，是數(shù)據(jù)壓縮和解釋的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。

1.1 原始數(shù)據(jù)

農(nóng)產(chǎn)品中鈣、鉻、銅、鐵、鉀、鎂、錳、鈉、磷、鋅10種微量元素含量的原始數(shù)據(jù)來源于文獻(xiàn)[5](如表1)。

表1 樣品中礦物質(zhì)元素的測定結(jié)果(mg/kg)

1.2 原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化

對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即對同一變量減去其均值，再除以標(biāo)準(zhǔn)差，使原始數(shù)據(jù)量綱統(tǒng)一，且使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)具有可比性，遵從正態(tài)分布規(guī)律N(0，1)。

1.3 礦物質(zhì)元素之間的相關(guān)系數(shù)矩陣(如表2)

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣

從表2可以看出，大部分變量兩兩之間有較大的相關(guān)系數(shù)，適宜用主成分分析法來研究變量之間的關(guān)系。其中Ca和Cu相關(guān)極顯著，F(xiàn)e和Na、Cu和K、K和Zn相關(guān)顯著。

1.4 相關(guān)系數(shù)的特征值及方差貢獻(xiàn)率

主成分分析初始解對原有變量總體描述情況見表3。主成分選擇原則通常是累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%，在該分析結(jié)果中，前3個(gè)主成分累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到86.15%，且它們各自的特征值都大于1.000，故選取前3個(gè)主成分，也即它們代表了Ca、Cr、Cu、Fe、K、Mg、Mn、Na、P、Zn等微量元素在6種主要農(nóng)產(chǎn)品中絕大部分的原始信息。

表3 主成分特征值及方差貢獻(xiàn)率

1.5 初始因子載荷矩陣分析

主成分載荷矩陣反映了各原始變量與每個(gè)主成分的相關(guān)程度，其數(shù)值的大小反映了該指標(biāo)對主成分的貢獻(xiàn)程度的大小，其符號表示各指標(biāo)對改變主成分值的增減效果(如表4)。

表4 初始因子載荷矩陣

1.6 特征向量、主成分得分及綜合得分分析

根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品中微量元素的載荷矩陣可得出各個(gè)因子的特征向量，并找出影響各因子的主要元素，分析數(shù)據(jù)見表5。以各因子的貢獻(xiàn)率作為權(quán)重進(jìn)行線性加權(quán)求和，計(jì)算出各種農(nóng)產(chǎn)品的綜合得分，從而對農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量優(yōu)劣進(jìn)行綜合評價(jià)[10，11]。

表5 主成分向量

根據(jù)主成分計(jì)算公式可以得到前3個(gè)主成分與原10項(xiàng)指標(biāo)的線性組合如下：

F1=0.250 1ZCa+0.274 4ZCr+0.327 4ZCu+0.406 9ZFe+0.061 8ZK+0.09ZMg-0.301 5ZMn+0.503 6ZNa-0.460 5ZP+0.143 6ZZn；

F2=0.439 8ZCa-0.417ZCr+0.469 1ZCu-0.065 5ZFe+0.407 7ZK-0.388 4ZMg-0.150 9ZMn-0.073 7ZNa+0.248ZP-0.045 6ZZn；

F3=-0.295 5ZCa+0.100 4ZCr-0.038ZCu+0.373 4ZFe+0.433 9ZK-0.238 2ZMg+0.386 3ZMn-0.032 8ZNa+0.110 7ZP+0.594 8ZZn；

綜合得分：F=0.328F1+0.292 3F2+

0.241 3F3。

表6 主成分得分、綜合得分及排名

根據(jù)上述計(jì)算公式，可以得到各樣品的3個(gè)主成分值及綜合得分(見表6)，其結(jié)果體現(xiàn)了農(nóng)產(chǎn)品中微量元素分布的特征性。綜合得分排名第一的春小麥樣品，說明微量元素在該樣品中的總體含量水平最高，對產(chǎn)品品質(zhì)影響最大；油菜籽樣品的綜合得分排名最后，說明其中的微量元素總體水平最低，對品質(zhì)影響最小。

2 結(jié)果與討論

1)通過相關(guān)系數(shù)矩陣分析，Ca和Cu相關(guān)極顯著，F(xiàn)e和Na、Cu和K、K和Zn相關(guān)顯著；

2)通過因子載荷矩陣分析，第1主成分的特征值為3.280，方差貢獻(xiàn)率為32.80%，在指標(biāo)Na、Fe上有較大載荷。鐵存在于葉綠體中，缺鐵對葉綠素的生物合成及葉綠體結(jié)構(gòu)產(chǎn)生不良影響，使光合作用在一定程度上受到抑制相關(guān)，并且脅迫使蔬菜中的硝酸鹽含量較大幅度地增加，而蛋白質(zhì)含量卻顯著降低[10]；第2主成分的特征值為2.923，方差貢獻(xiàn)率為29.23%，在指標(biāo)Cu、Ca、K、Mg上有較大載荷。銅離子形成穩(wěn)定絡(luò)合物的能力很強(qiáng)，能和氨基酸、肽、蛋白質(zhì)和其它有機(jī)物質(zhì)形成含銅的酶和多種含銅蛋白質(zhì)，改善農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)[11]；鈣是僅次于氮、磷、鉀的植物必需的營養(yǎng)元素之一，成熟果實(shí)中的含鈣量較高時(shí)，可有效地防止采收后儲藏過程中出現(xiàn)的腐爛現(xiàn)象，延長儲藏期，增加農(nóng)產(chǎn)品保藏品質(zhì)[12]；鎂是活化磷酸化過程的酶的輔助因素，對磷脂的生成是必需的，在蛋白質(zhì)、氨基酸的代謝上起著重要作用，會影響作物對N、P、K肥料的利用率，進(jìn)而影響作物品質(zhì)[10，13]；第3主成分的特征值為2.413，方差貢獻(xiàn)率為24.13%，在指標(biāo)Zn、Mn上有較大載荷。鋅為酶輔因子成分，可以調(diào)節(jié)酶的活性，促使核酸和蛋白質(zhì)的合成，從而提高果實(shí)中甜味和鮮味氨基酸含量，降低苦味氨基酸含量，改善果實(shí)風(fēng)味，同時(shí)降低硝酸鹽和亞硝酸鹽含量，提高果實(shí)品質(zhì)[10，14]；錳在作物體內(nèi)參與光合作用，加強(qiáng)種子萌發(fā)時(shí)淀粉和蛋白質(zhì)的水解。缺錳影響蛋白質(zhì)的合成，同時(shí)作物中的錳元素還是合成維生素C和核黃素的重要因素。此外，有益元素Na、Cr等能促進(jìn)植物的糖代謝、提高纖維含量、增加產(chǎn)量，對許多植物的生長發(fā)育或產(chǎn)量、品質(zhì)有良好影響[15]；

3)通過上述分析，影響青海海東地區(qū)6種農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的主要元素為Na、Fe、Cu、Ca、K、Mg、Zn、Mn，可作為研究該地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品的代表性元素；

4)通過主成分得分及綜合得分分析，春小麥、青稞、油菜籽、蠶豆、豌豆、玉米6種農(nóng)產(chǎn)品中微量元素的總體含量水平高低順序?yàn)椋捍盒←溇邮?，其次為蠶豆，玉米，青稞，豌豆，油菜籽，且春小麥和蠶豆的品質(zhì)遠(yuǎn)好于其它4種農(nóng)產(chǎn)品。

由以上分析可得出，利用主成分分析法對6種農(nóng)產(chǎn)品中微量元素的含量和品質(zhì)評價(jià)比較科學(xué)，為我們更好地研究農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、產(chǎn)品質(zhì)量評價(jià)等提供科學(xué)理論依據(jù)。隨著研究手段不斷提高和相關(guān)研究的不斷深入，微量元素和有益元素對作物生長的影響機(jī)理、元素之間的相互作用及對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響將更加受到關(guān)注。

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Characteristics analysis of trace elements in six kinds of main agricultural products in Qinghai

XU Guiyu

(School of Chemistry and Chemical Engineering,Qinghai Nationalities University,Xining,Qinghai 810007,China)

We used the principal component analysis method to assess the relationship between the 10 kinds of trace elements and product quality in 6 kinds of main agricultural products, in the eastern region of Qinghai province. The data were reduced the dimension of trace elements by this method, and extracted the principal components whose eigenvalues more than 1.2 by using SPSS 19.0 software. The result showed that the cumulative variance contribution ratio reached 86.15% of the first three principal components, in other word, which included 86.15% information of all the raw data, and reflected the overall basic situations. The Principal component score reflected the overall levels of trace elements in 6 kinds of agricultural products, it was like as the following in turn: spring wheat>beans>corn>highland barley>pea>rapeseed. It showed that principal component analysis and factor score could be used in comprehensive evaluation on the quality of the serval kinds of agricultural products. Furthermore, it also could provide abundant data support and the scientific basis for agricultural production and studies.

agricultural product; trace element; principal component analysis

1004—5570(2016)06-0077-04

2016-04-12

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(21361021)；天津大學(xué)-青海民族大學(xué)自主創(chuàng)新基金合作項(xiàng)目(2015XZ-0001)

徐貴鈺(1982-)，男，碩士，講師，研究方向：化學(xué)計(jì)量學(xué)，E-mail：qhxgy@163.com.

S143.7；Q581

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