第一主成分主要綜合了牛肉樣品中Mn、基于Co、矿质As、元素源Se、指纹Sr、牛地溯Ba和Pb的肉产含量信息，而河北地區樣品中這幾種元素的基于含量在4個地域中均表現最高；第二主成分主要綜合了牛肉樣品中Na和Ca的含量信息，寧夏樣品中這兩種元素在4個地域中含量最高。矿质可見，元素源主成分分析可以把樣品中多種元素的指纹信息通過綜合的方式更直觀地表現出來。前5個主要成分中各變量的牛地溯特征向量及累計方差貢獻率見表4-17。
3、肉产脫脂牛肉中元素含量的基于聚類分析
利用前5個主成分的標準化得分進行聚類分析，牛肉樣品的矿质分類與地域來源分類基本一致。可以看出，元素源牛肉樣品被按照地域來源分成不同類別。從聚類距離為7.96處將樹型圖切斷，牛肉樣品被分為5類，第1類主要為吉林的牛肉樣品，其中包括了2個寧夏的牛肉樣品；第2類和第3類主要為貴州的樣品，其中包括了1個吉林的樣品和2個河北的樣品；第4類主要為寧夏的樣品，其中包括了4個吉林的樣品；第5類全部為河北的樣品（圖4-11）。可見，利用多元素信息對牛肉樣品的地域來源分類是比較成功的，這進一步也確證了主成分分析的結果。
4、脫脂牛肉中元素含量的判別分析
從四大肉牛產區脫脂牛肉樣品各元素指標的差異分析、主成分分析和聚類分析結果中可以看出，利用多元素分析技術對牛肉原產地的判別是可行的。為了進一步了解各元素含量指標對牛肉原產地的判別效果，對16項有極顯著差異的指標進行了逐步判別分析，篩選對地域判別有效的變量，而剔除不必要的幹擾變量，進而建立判別模型。分析結果顯示，在0.05顯著水平下，有5項指標引入到判別模型中，它們引入到模型的先後順序依次為Se、Sr、Fe、Ni和Zn，所建立的判別模型如下：
Y吉林=-3254.675+11.952 Se+17.820 Sr-3.480 Fe+2881.010 Ni+1574.248 Zn
Y貴州=-3162.858+9.994 Se+18.795 Sr-3.363 Fe+2834.516 Ni+1539.213 Zn
Y寧夏=-3185.926+9.209 Se+16.869 Sr-4.405 Fe+2816.259 Ni+1558.271 Zn
Y河北=-3100.730+8.270 Se+18.725 Sr-4.263 Fe+2744.626 Ni+1540.285 Zn
用所建立的模型對訓練樣本進行回代檢驗，判別情況見表4-18。9個樣本中有1個樣本被錯判，整體的正確判別率為98.3%。用篩選出的5項指標進行距離判別分析，它們對吉林、貴州、河北樣品的正確判別率均為100%，對寧夏樣品的正確判別率為90%，整體的正確判別率也為98.3%，說明這5種元素指標對牛肉原產地的判別效果非常好。
5、礦質元素溯源結果分析
河北樣品中的Mn、Fe、Co、Zn、Ga、As、Se、Sr、Ba和Pb含量均極顯著高於其他3個地區，吉林樣品中的Ni含量最高，貴州樣品中的K、Mo和Sb含量最高，寧夏樣品中的Na和Ca含量最高。這說明來自吉林、貴州、寧夏、河北四大肉牛產區的脫脂牛肉樣品中的元素含量有其各自的特征，多元素分析對牛肉原產地的判別是可行的。主成分分析、聚類分析及判別分析結果也進一步證實了其可行性。此外，利用逐步判別分析，篩選出了Se、Sr、Fe、Ni和Zn5種對地域判別比較好的指標，用它們建立的判別模型對訓練樣本進行回代檢驗，整體的正確判別率為98.3%；用這5項指標進行距離判別分析，整體的正確判別率也為98.3%。這說明多元素分析對牛肉原產地的判別效果很好。
不同地域的地質條件不同，水、土壤等環境中各種元素含量有很大差異，而且不同種類食品對元素的富集程度也不相同。同時，動物源性食品中的元素含量不但與其來源地有關，還與動物的飼料種類密切相關。因此，目前進行探索性研究過程中篩選出的有效溯源指標體係及建立的判別模型隻是針對具體的采樣地區及具體的食品種類而言，其有效性還需要進一步的研究證實。國際上的研究結果也顯示出這一局限性，如對葡萄酒產地來源判斷研究中，不同的研究者測定的元素種類不同，篩選出的有效溯源指標有很大差異。但以後隨著研究中采樣範圍的擴大，樣本數量的增加，研究的係統性與深入性的加強，有效溯源指標體係會逐步固定，建立的判別模型將會更穩定而有實用價值。此外，利用多元素分析對食品產地的判別研究涉及有效溯源指標的篩選，數據庫的建立及判別模型的建立等，必須借助多元統計分析方法得以完成，主成分分析、聚類分析及判別分析將在研究中起到非常重要的作用。國際上相關學者目前也在努力探索將多元素分析與多元統計方法相結合，研究建立一套行之有效的、用於食品產地溯源的技術方法體係。此外，在今後還需對采樣地域的土壤、地質中礦物元素指標進行檢測，並分析它們與牛各組織中礦物元素含量的關係，探尋它們的變化規律，從更深層次上了解各種礦物元素在牛肉產地溯源中的作用，將具有更大的理論意義和實際應用價值。
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