近日，質標所品質評價與控制研究團隊在地理標志甜櫻桃的產地溯源技術方面取得新進展，相關研究成果發表在食品科技領域TOP期刊Food Chemistry （Q1，IF: 9.8）上。
地理標志農產品具有特定地區獨特的環境條件以及人文歷史屬性，且具有獨特的口感和風味，其品牌價值也高于同類農產品。本研究選取4個地理標志甜櫻桃主產區，主要是北京通州、遼寧大連、山東煙臺和甘肅天水，利用甜櫻桃的感官品質特征和酚類化合物譜，結合數據驅動型簇類獨立軟模式分類模型（DD-SIMCA）和極端梯度提升樹算法（XGBoost），實現了地理標志甜櫻桃的產地鑒別。研究結果表明：基于質量特征的DD-SIMCA 模型顯示出高靈敏度（97.8%）和特異性（99.2%）；XGBoost算法的預測準確率為94.12%，優于線性判別分析（LDA，82.35%）、隨機森林（RF，88.24%）和k最近鄰（k-NN，82.35%），甜櫻桃的關鍵品質特征為有機酸和花色苷。該研究為地理標志甜櫻桃的產地溯源提供了一種可靠的技術手段。
武琳霞博士為該項成果第一作者，王蒙研究員為通訊作者。該研究得到北京市農林科學院科技攻關專項（KJCX20251003）、農產品質量安全風險評估（20244061）及北京市農林科學院財政追加專項（KJCX20240510）資助。
日期：2025-07-22
地理標志農產品具有特定地區獨特的環境條件以及人文歷史屬性，且具有獨特的口感和風味，其品牌價值也高于同類農產品。本研究選取4個地理標志甜櫻桃主產區，主要是北京通州、遼寧大連、山東煙臺和甘肅天水，利用甜櫻桃的感官品質特征和酚類化合物譜，結合數據驅動型簇類獨立軟模式分類模型（DD-SIMCA）和極端梯度提升樹算法（XGBoost），實現了地理標志甜櫻桃的產地鑒別。研究結果表明：基于質量特征的DD-SIMCA 模型顯示出高靈敏度（97.8%）和特異性（99.2%）；XGBoost算法的預測準確率為94.12%，優于線性判別分析（LDA，82.35%）、隨機森林（RF，88.24%）和k最近鄰（k-NN，82.35%），甜櫻桃的關鍵品質特征為有機酸和花色苷。該研究為地理標志甜櫻桃的產地溯源提供了一種可靠的技術手段。
武琳霞博士為該項成果第一作者，王蒙研究員為通訊作者。該研究得到北京市農林科學院科技攻關專項（KJCX20251003）、農產品質量安全風險評估（20244061）及北京市農林科學院財政追加專項（KJCX20240510）資助。
日期：2025-07-22
