

地理标志农产品具有特定地区独特的环境条件以及人文历史属性,且具有独特的口感和风味,其品牌价值也高于同类农产品。本研究选取4个地理标志甜樱桃主产区,主要是北京通州、辽宁大连、山东烟台和甘肃天水,利用甜樱桃的感官品质特征和酚类化合物谱,结合数据驱动型簇类独立软模式分类模型(DD-SIMCA)和极端梯度提升树算法(XGBoost),实现了地理标志甜樱桃的产地鉴别。研究结果表明:基于质量特征的DD-SIMCA 模型显示出高灵敏度(97.8%)和特异性(99.2%);XGBoost算法的预测准确率为94.12%,优于线性判别分析(LDA,82.35%)、随机森林(RF,88.24%)和k最近邻(k-NN,82.35%),甜樱桃的关键品质特征为有机酸和花色苷。该研究为地理标志甜樱桃的产地溯源提供了一种可靠的技术手段。
武琳霞博士为该项成果第一作者,王蒙研究员为通讯作者。该研究得到北京市农林科学院科技攻关专项(KJCX20251003)、农产品质量安全风险评估(20244061)及北京市农林科学院财政追加专项(KJCX20240510)资助。