摘要为对茶叶质量安全进行有效跟踪与追溯,对产地进行快速、准确、简捷地鉴别,探讨利用RFID技术、铅同位素指纹溯源技术、近红外光谱分析技术、X射线荧光技术以及热分析技术,建立茶叶质量安全跟踪与追溯体系,一旦发现茶叶存在质量安全问题,可结合茶叶产品信息数据库对茶叶质量进行跟踪与追溯,以查出问题的环节并对茶叶的产地进行鉴定。
关键词茶叶;溯源技术;鉴定
中图分类号S571.1文献标识码A文章编号 1007-5739(2009)14-0023-03
近年来,随着贸易的发展和市场竞争的加剧,茶叶的生产和销售面临越来越多的问题,茶叶质量安全危机频繁发生,使茶叶市场鱼目混珠,秩序混乱,品牌被平庸化。因此,对茶叶质量安全进行有效跟踪与追溯,对产地进行快速、准确、简捷地鉴别,已成为一个亟待解决的课题。
1茶叶的质量跟踪与追溯
跟踪(Tracking)与追溯(Tracing)是2个在实施方向上完全相反的概念。跟踪是指通过标识项目,从供应链的上游至下游直至 POS销售点,跟随一个特定单元或一批产品运行路径的能力。对于茶叶来说,跟踪就是茶农或供应链上的节点企业跟踪某一批茶叶去向的能力。追溯是指通过记录标识项目或一组项目的源头,从供应链下游至上游识别一个特定单元或一批产品来源的能力,即消费者在POS销售点通过记录标识回溯某个实体运输、销售、加工和种植能力。对于茶叶单独来说,就是消费者在销售点通过茶叶上的标识查询茶叶的运输加工和种植等信息。
茶叶质量跟踪与追溯体系实质是茶叶信息的记录与传递体系,它通过对茶叶信息的正确识别、如实记录与有效传递来发挥作用,解决茶叶质量安全问题;跟踪与追溯系统建立的目的在于识别、跟踪和追溯有关茶叶种植、加工、运输、仓储和销售过程中的相关活动信息。若发现茶叶存在质量问题,就可以利用标识追踪产品到特定的地区、乡村或农户,确定茶叶质量问题的来源,以便采取有效纠正措施。茶叶质量跟踪与追溯体系的建立,为茶农、消费者和社会提供潜在益处,对稳定茶叶销售市场、保证和稳定茶叶质量具有重要意义。
2RFID技术
2.1 特点
无线射频识别技术(Radio Frequency Identification)[1]近年来成为国际上的一个热点 。利用无线射频传输技术来检索和存储数据并自动识别目标对象,是非接触式 自动识别技术的一种。一个RFID系统一般由应答器(信号发射机)、读写器(信号接受机)和发射接收天线(Antenna)几部分组成。应答器是信息的载体,每个应答器具有唯一的电子编码,安置于标识目标对象物体上。常用的应答器形式是电子标签。读写器是用来读写标签信息的设备,其形式可设计为便携式或固定式。天线是在标签和读取器间传递射频信号的接收与发射装置。在系统工作过程中,阅读器通过天线发送出一定频率的射频信号可无接触地读取附着在待识别物体之上的标签,并识别标签中所保存的具有约定格式电子数据,然后将读取的数据发送到电脑系统进行处理,从而达到自动识别标识物体的目的。
2.2跟踪与追溯茶叶质量的4个环节
建立茶叶质量跟踪与追溯体系,就是把所有的茶叶种植、生产加工、运输仓储、销售等过程信息,一项不漏地收集和保存起来,以便及时发现茶叶质量在哪一个环节出现问题。而要做到上述要求,至少需要做好茶叶种植、生产加工、仓储、销售等环节的信息处理。
2.2.1茶叶种植环节。茶叶种植环节是茶叶质量追溯的最后环节、跟踪的第1个环节。该环节利用RFID技术给每一个种植户分配1个编号,这样一旦发现茶叶存在质量问题,就可以利用编号及茶叶标识追溯有关茶叶种植环节的各项信息。如茶园的面积、产量、茶树品种、管理责任人等茶园基本信息;茶园的栽培、耕作、施肥、除草、农药使用等茶园农事活动信息。
2.2.2茶叶加工环节。茶叶加工环节是茶叶跟踪与追溯的重要环节。此环节利用上一环节提供的各项信息及本环节的具体状况对茶叶物流单元进行唯一和有效标识,以便问题发生时可以追溯和跟踪茶叶加工环节的信息,如鲜叶采收日期、产地、采收人员、采收形式、采收时的天气状况、采收鲜叶数量与质量、鲜叶批号、调运日期;茶叶加工单位、加工厂区、车间详细信息、加工相关人员信息、成品半成品批次等可跟踪与追溯的有效信息。
2.2.3茶叶仓储、运输环节。仓储运输环节也是事关茶叶质量的重要环节,利用射频技术可以实现对茶叶运输过程的全程跟踪,防止茶叶被人为调换。利用RFID也可以确定茶叶所在位置,了解仓库设施的具体状况。如仓库所在地、仓库设施、茶叶存储批号、出入库日期等信息。
2.2.4茶叶销售环节。销售环节是质量追溯的第1环节、跟踪的最后环节。本过程应建立完整的资料信息,如生产厂家、生产批次、销售批次和数量等信息,确保出现问题时可以及时处理。
3铅同位素指纹溯源技术
3.1铅同位素指纹技术特点
铅有4种稳定同位素208Pb、207Pb、206Pb、204Pb。由于铅同位素分子的质量数大,不同同位素分子之间相对质量差小,几乎不产生同位素分馏。因此,在次生作用过程中,即使所在系统的物理化学条件发生改变,它们的同位素组成一般也不会发生变化。其同位素比值主要受源区初始铅含量的影响,基本不受形成后所处地球化学环境的影响。因此,在环境污染研究方面,常常利用铅同位素这种特殊的“指纹”特征来示踪铅污染的来源。
铅的4种天然的同位素中,204Pb的半衰期为1.4×1017年,半衰期很长,一般都把它当成稳定的参考同位素处理,而206Pb、207Pb和208Pb则是U和Th的衰变产物,其丰度在不断变化。由于铅的同位素比值变化可以用质谱精确地测量出来,因此这种变化通常被用于环境污染的标识物。由于各地区在地质结构、地质年龄和矿物质含量上存在差异以及各地区降水分布的不同,造成不同地区铅的同位素组成不同。因此,铅同位素组成具有地区特征。
铅污染的普遍存在已引起国内外环境科学工作者的广泛关注。早在1960年,Chow等就研究了北美汽油和煤的铅同位素组成并用以示踪环境铅的来源。1990年以来,铅同位素示踪技术被广泛用于环境研究,以监测和研究铅的来源变化,并取得了一些重要进展和认识,结果表明,铅同位素组成可以有效地指示铅污染的来源。
根据各种污染来源物质的铅同位素组成以及铅同位素的地区特征,铅同位素技术可用于跟踪铅的来源和去向,识别并推测各种污染源以及计算其污染程度的贡献率,同时还可进行产地溯源,达到产品保真与防伪目的。
目前,“溯源技术”研究集中以稳定同位素质谱技术为基础,其具有以下优点:①灵敏度高。目前精确的化学分析方法较难测定10-29g的水平,但是用同位素测量方法可检测10-19~10-14g水平的剂量。②实验手续简便。应用同位素技术可不必经过提取或纯化手段即可进行测量,从而减少许多繁杂的分离、分析工作,加速了实验进程。③用同位素的方法可以分被追踪物质是实验系统固有的,还是试验过程中新加入的[2]。
3.2 应用
康海宁等[3]应用微波消解处理样品,电感耦合等离子体质谱法测定,考察了不同产地、不同种类的29种茶叶中的Pb元素的含量。原始数据经过标准化处理后,结合聚类分析和主成分分析,对来自江西、云南、广东和福建4个地区的茶叶进行了产地判别。对不同种类的茶叶(红茶、绿茶、乌龙茶、黑茶)也进行了区分,结果令人满意。茶叶中矿质元素的含量可作为茶叶产地判别的测量指标之一。
4近红外光谱指纹分析技术
4.1特点
近红外光(NIR)是指介于可见光和中红外光之间的电磁波,波长范围是7 80~2 526nm,波数范围为4 000~12 820cm-1。一般有机物在该区的近红外光谱吸收主要是含氢团(-OH、-CH、-NH、-SH、-PH)的伸缩、振动、弯曲等引起的倍频和合频的吸收。不同基团或同一基团在不同环境中产生的光谱在吸收峰位置和强度上有所不同。根据朗伯-比尔吸收定律(Lambert -Beer Law),随着样品成分组成或者结构的变化,其光谱特征也将发生变化。近红外光谱具有丰富的结构和组成信息,适用于碳氢有机物的性质分析与组分测定。
近红外分析具有速度快、成本低以及重现性好等优点,国内外学者先后利用近红外光谱方法定性和定量地分析了茶叶中的蛋白质、咖啡碱、氨基酸、多酚类以及水分含量,现在也可应用在对茶叶的鉴别上。
4.2应用
赵杰文、陈全胜等[4]选择龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种名茶,对其分别粉碎过筛,按照样本抽取的规则选取样本后进行近红外光谱的扫描,得到平均原始光谱后,采用主要成分分析结合马氏距离的模式识别方法进行分析,最后选用6 500~5 300cm-1范围内的光谱数据,进行多元散射校正(MSC)预处理,选用8个主成分数据建立预测模型最佳,说明近红外光谱在茶叶鉴别上的可行性。占茉莉等[5]从浙江杭州等4大龙井产茶区采集28个龙井绿茶样品,用GPS标记种植具体地理位置,烘干后粉碎过筛,四分法随机称取后置于光谱仪积分球上的旋转样品杯种扫描,每个样品重复10次,取平均值,预处理后,用Tensor37 FT—IR 自带的OPUS/IDENT光谱定性分析软件对原始光谱进行预处理、光谱距离计算(因子算法)、主成分分析(R型:谱图数据进行了中心化和标准化处理)、聚类分析(系统聚类法聚类,距离采用欧式距离,聚类方法采用离差平方和法)。对原始光谱进行1阶求导,并进行矢量归一化处理,不同地区茶叶的近红外光谱存在差异并且更加显著,光谱的重叠峰明显分开,更细致地反映样品的光谱特征。对近红外光谱进行导数处理可提高光谱分辨率,找到各官能 团所对应 的吸收峰位置。结果表明,在7 432.3 ~6 155.7cm-1和5 484.6~4 192.5 cm-1 波段附近,富阳、缙云、新昌3个产地龙井茶的光谱差异较大,该区域为茶多酚和糖类的主要吸收区。在4 500cm-1和5 200 cm-1波数处吸光度值波动较大,该区间主要表征为水的特征吸收峰,说明不同产地茶叶的水分含量差异较大。为减少水分对产地溯源的影响,建议在建立产地溯源模型时去掉表征水分的光谱信息。不同产区龙井茶近红外光谱存在差异,对茶叶的近红外光谱进行相关处理后,各地域龙井茶光谱的特征明显。不同地域龙井茶的近红外光谱的主成分空间分布有明显的不同。因此,合适的光谱预处理方法和光谱区间的选取是进行主成分分析的必要条件。根据光谱距离对光谱进行聚类分析,整体聚类结果较好,利用茶叶的近红外光谱,结合主成分分析和聚类分析可以快速、准确、低廉地对茶叶原产地进行鉴别。
5X射线荧光技术
X射线荧光技术已应用于金属含量的检测,根据不同产地茶叶中金属含量的差异,利用X射线荧光技术进行茶叶产地的鉴别试验研究。绕秀勤[6]等提出利用X射线荧光技术,结合模式识别技术进行产地鉴别的方法,将不同产地的样品分组,分别采集其本分组、其X射线荧光光谱,提取其主成分,分别计算各个样本组的主成分均值作为样本中心点,计算待测样本到各样本组中心的马氏距离,将其归类到马氏距离值最小的类中,实现样本分类。采用Niton792便携式X射线荧光仪对安吉、金华、杭州和台州等4个不同地区120个茶叶样本进行鉴别试验,发现3~13 keV波段是X射线荧光光谱分析技术进行茶叶产地鉴别的有效波段,前4个主成分可用于茶叶的产地鉴别,试验的误差率为4.2%。
6热分析技术
聂光华[7]用差示扫描量热法(DSC)和热重法(TG/DTG)对同期采摘的不同原产地的茶叶进行热分析研究。
差示扫描量热法(DSC)是在程控温度下测量输入到物质和参比物之间功率差与温度关系的技术。由于试样的热量变化随时可得到补偿,试样与参比物的温度始终相等,避免了参比物与试样之间的热传递,故仪器反应灵敏,分辨率高,重现性好。实验中使用的CDR-4P型差动热分析仪采用计算机自动采集数据系统,测量误差小于1%。用国际热分析协会(ICTA)规定的光谱纯校准物质In和Sn对仪器校准,实验条件为:试样质量3~5mg,加热速率10℃/min,参考物质为光谱纯Al2O3,静态空气气氛,铂金坩埚。在上述实验条件下,对鹤峰茶叶和恩施茶叶从室温到600℃进行DSC扫描。热重法是在程序控制温度下借助热天平以获得物质的质量与温度关系的一种技术。仪器用光谱纯的Ni校准。使用WRT-2P热重分析仪在程序温度控制(等速升温)下,用10℃/min的升温速率测量茶叶样品从室温到600℃的热重曲线。结果发现,不同产地的茶叶,因鞣质含量、半纤维素和纤维素的含量不同,其热化学性质必然存在差异。因此,热分析方法是一种鉴别不同原产地茶叶的有效方法。通过热分析法建立不同原产地茶叶的标准热谱曲线,从加热失重、焓变和峰的位置可快速简便地鉴别不同产地的茶叶,提高对伪劣茶叶进行监管的科学性。
通过上述技术可以对茶叶产品进行唯一标识,以建立茶叶质量跟踪与追溯体系,保证茶农对茶叶的跟踪和消费者对茶叶产品信息的追溯,提高茶叶企业应对突发事件的能力,有利于打破贸易壁垒,提高产品竞争力,减少处理突发事件的费用,增强消费者的购买欲,建立可追溯体系是我国茶叶市场发展的必然选择。
7参考文献
[1] 王法中.RFID技术在茶叶质量安全跟踪与追溯中的应用[J].蚕桑茶叶通讯,2008(1):34-35.
[2] 彭根元.同位素技术[M].北京:北京农业大学出版社,1994.
[3] 康海宁,杨妙峰,陈波,等.利用矿质元素的测定数据判别茶叶的产地和品种[J].岩矿测试,2006,25(1):22-26.
[4] 赵杰文,陈全胜,张海东,等.近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究[J].光谱学与光谱分析,2006,26(9):1601-1604.
[5] 占茉莉,李勇,魏益名,等.应用FI-IR光谱指纹分析和模式识别技术溯源茶叶产地的研究[J].核农学报,2008,22(6):829-850.
[6] 绕秀勤,应义斌,黄海波,等.基于X射线荧光技术的茶叶产地鉴别方法研究[J].光谱学与光谱分析,2009,29(3):837-839.
[7] 聂光华.不同产地茶叶的热分析鉴别[J].湖南农业科学,2004(5):77-78.