《表1 基于稳定同位素的谷物产地溯源研究》

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《稳定同位素及矿物元素分析在谷物产地溯源中应用的研究进展》

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注:HCA.系统聚类分析（hierarchical cluster analysis）；PCA.主成分分析（principal component analysis）；LSD.最小显著差异法（least significant difference）；DA.判别分析（discriminant analysis）；PCC.皮尔逊相关系数（pearson correlation coefficient）；CDA.典则判别分

稳定同位素技术进行谷物产地溯源的相关研究如表1所示，其中C、N同位素应用最为广泛。Wu Yuluan[28]、Rashmai[29]等的研究表明不同国家、不同省份小麦的δ13C值存在显著（P<0.05）或极显著（P<0.01）差异，其δ13C值与种植区域相关。Branch等[23]在分析小麦籽粒中δ13C、δ15N和重金属含量及同位素比值时，也发现以δ13C值为指标可完全区分北美、加拿大和欧洲的小麦样品。除了单独使用一种同位素溯源外，C、N同位素联合溯源也是常用的方法。Suzuki等[18]研究了日本、美国、澳大利亚大米中的C、N元素含量和δ13C、δ15N、δ18O值，发现大米C、N元素含量以及C、N同位素组成与对应产地其他植物中的值一致，基于上述5种变量建立雷达图分析可快速区分不同产地的大米。钟敏[19]研究了中国6个省份大米的δ13C和δ15N值，并与国外大米的文献数据进行了比对研究，以δ13C和δ15N值为变量，通过HCA可分别区分美国大米和中国大米、日本大米和中国大米，但中国不同省份大米的区分效果不好。Luo Donghui等[30]的研究也表明了小麦的δ13C和δ15N值具有地域特征，δ13C和δ15N值组合可用于小麦的产地溯源。