第一主成分主要综合了牛肉样品中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，而河北地区样品中这几种元素的基于含量在4个地域中均表现最高；第二主成分主要综合了牛肉样品中Na和Ca的含量信息，宁夏样品中这两种元素在4个地域中含量最高。矿质可见，元素源主成分分析可以把样品中多种元素的指纹信息通过综合的方式更直观地表现出来。前5个主要成分中各变量的牛地溯特征向量及累计方差贡献率见表4-17。
3、肉产脱脂牛肉中元素含量的基于聚类分析
利用前5个主成分的标准化得分进行聚类分析，牛肉样品的矿质分类与地域来源分类基本一致。可以看出，元素源牛肉样品被按照地域来源分成不同类别。从聚类距离为7.96处将树型图切断，牛肉样品被分为5类，第1类主要为吉林的牛肉样品，其中包括了2个宁夏的牛肉样品；第2类和第3类主要为贵州的样品，其中包括了1个吉林的样品和2个河北的样品；第4类主要为宁夏的样品，其中包括了4个吉林的样品；第5类全部为河北的样品（图4-11）。可见，利用多元素信息对牛肉样品的地域来源分类是比较成功的，这进一步也确证了主成分分析的结果。
4、脱脂牛肉中元素含量的判别分析
从四大肉牛产区脱脂牛肉样品各元素指标的差异分析、主成分分析和聚类分析结果中可以看出，利用多元素分析技术对牛肉原产地的判别是可行的。为了进一步了解各元素含量指标对牛肉原产地的判别效果，对16项有极显著差异的指标进行了逐步判别分析，筛选对地域判别有效的变量，而剔除不必要的干扰变量，进而建立判别模型。分析结果显示，在0.05显著水平下，有5项指标引入到判别模型中，它们引入到模型的先后顺序依次为Se、Sr、Fe、Ni和Zn，所建立的判别模型如下：
Y吉林=-3254.675+11.952 Se+17.820 Sr-3.480 Fe+2881.010 Ni+1574.248 Zn
Y贵州=-3162.858+9.994 Se+18.795 Sr-3.363 Fe+2834.516 Ni+1539.213 Zn
Y宁夏=-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
用所建立的模型对训练样本进行回代检验，判别情况见表4-18。9个样本中有1个样本被错判，整体的正确判别率为98.3%。用筛选出的5项指标进行距离判别分析，它们对吉林、贵州、河北样品的正确判别率均为100%，对宁夏样品的正确判别率为90%，整体的正确判别率也为98.3%，说明这5种元素指标对牛肉原产地的判别效果非常好。
5、矿质元素溯源结果分析
河北样品中的Mn、Fe、Co、Zn、Ga、As、Se、Sr、Ba和Pb含量均极显著高于其他3个地区，吉林样品中的Ni含量最高，贵州样品中的K、Mo和Sb含量最高，宁夏样品中的Na和Ca含量最高。这说明来自吉林、贵州、宁夏、河北四大肉牛产区的脱脂牛肉样品中的元素含量有其各自的特征，多元素分析对牛肉原产地的判别是可行的。主成分分析、聚类分析及判别分析结果也进一步证实了其可行性。此外，利用逐步判别分析，筛选出了Se、Sr、Fe、Ni和Zn5种对地域判别比较好的指标，用它们建立的判别模型对训练样本进行回代检验，整体的正确判别率为98.3%；用这5项指标进行距离判别分析，整体的正确判别率也为98.3%。这说明多元素分析对牛肉原产地的判别效果很好。
不同地域的地质条件不同，水、土壤等环境中各种元素含量有很大差异，而且不同种类食品对元素的富集程度也不相同。同时，动物源性食品中的元素含量不但与其来源地有关，还与动物的饲料种类密切相关。因此，目前进行探索性研究过程中筛选出的有效溯源指标体系及建立的判别模型只是针对具体的采样地区及具体的食品种类而言，其有效性还需要进一步的研究证实。国际上的研究结果也显示出这一局限性，如对葡萄酒产地来源判断研究中，不同的研究者测定的元素种类不同，筛选出的有效溯源指标有很大差异。但以后随着研究中采样范围的扩大，样本数量的增加，研究的系统性与深入性的加强，有效溯源指标体系会逐步固定，建立的判别模型将会更稳定而有实用价值。此外，利用多元素分析对食品产地的判别研究涉及有效溯源指标的筛选，数据库的建立及判别模型的建立等，必须借助多元统计分析方法得以完成，主成分分析、聚类分析及判别分析将在研究中起到非常重要的作用。国际上相关学者目前也在努力探索将多元素分析与多元统计方法相结合，研究建立一套行之有效的、用于食品产地溯源的技术方法体系。此外，在今后还需对采样地域的土壤、地质中矿物元素指标进行检测，并分析它们与牛各组织中矿物元素含量的关系，探寻它们的变化规律，从更深层次上了解各种矿物元素在牛肉产地溯源中的作用，将具有更大的理论意义和实际应用价值。
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