《表1 龙井茶产区判别结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于HPLC多元指纹图谱的龙井茶产地判别研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

基于2.1节中筛选出的28个特征峰，依据多元信息融合原则，将2个不同检测条件下的色谱数据以串行方式进行合并，确定其中一个样品中一个峰面积相对较大的主峰为参照峰，计算每个样品中每个特征峰的相对峰面积，以此进一步进行判别因子分析。判别因子分析（Discriminant factor analysis，DFA）是优化区分性的分类技术，用于识别和区分多组变量。本研究中将龙井茶样品按照法定产区来源分为3类，其中西湖龙井为1类（26个），钱塘龙井为2类（36个），越州龙井为3类（42个），采用选一留一法，将所有样本分为训练集52个和测试集52个。按Wilksλ法选择变量进行逐步判别分析并建立判别方程，再进行训练样本的回代判别，计算回代错判率。将每一样本逐一从训练集中去掉，再进行内部交叉验证分析，验证所建立方程的稳定性，最后采用外部验证样本验证判别方程的判别效果[5]。结果显示104个样本数据无缺失及越界，全部有效。经计算得到非标准化典型判别函数F1和F2，其中判别函数F1特征值为7.793，解释76.8%的方差；判别函数F2特征值为2.359，解释23.3%的方差，二者的典型相关系数均表现较高（F1为0.941，F2为0.838），表明判别函数F1和F2均能较好地体现类间差异。判别函数的Wilks’s Lambda检验显示F1与F2的Sig值均小于0.05，即两个判别函数均有统计学意义，判别有效。样品的联合分布显示（图3），三大产区质心函数分别为西湖龙井产区（4.534，-0.806），钱塘龙井产区（-2.567，-1.527），越州龙井产区（-0.607，1.808），不同产区间样本分离度较高，产区间区分显著。产区判别结果（表1）显示，在原有数据的所有龙井茶样品中，有96.2%的样品产区判断正确，其中1个西湖龙井样品误判为越州龙井；3个越州龙井样品误判为钱塘龙井；钱塘龙井所有样品产区判断正确率为100%。交叉验证的正确率为95.2%，其中有1个西湖龙井样品误判为越州龙井；4个越州龙井样品误判为钱塘龙井；钱塘龙井所有样品产区判断正确率为100%。由此可见，基于龙井茶HPLC指纹图谱，利用判别因子分析技术能够对样本产区进行较为准确的判别。