近日，质标所在国际期刊Food Chemistry-X（中科院农林科学一区TOP，IF=8.2）上发表题为“Effects of harvest season and altitude on the traceability of Fenghuang Dancong tea: Based on stable isotopes and machine learning”的研究论文，质标所品质评价研究室刘雯雯博士为论文第一作者，王旭研究员和陈岩研究员为论文共同通讯作者。

　　茶叶的品质和经济价值与其产地、采收季节、海拔等因素紧密相关，茶叶溯源是提高农产品质量安全的重要手段，对于保障消费者权益和保护品牌具有促进作用。本研究以凤凰单丛茶为研究对象，结合稳定同位素分析和机器学习技术开展溯源研究。综合分析了不同采收季节和海拔的凤凰单丛茶稳定同位素比值，系统解析采收季节、种植海拔、气象因子及茶树品种对茶叶稳定同位素组成的影响机制，并利用机器学习算法成功区分不同采收季节和海拔的凤凰单丛茶。研究结果表明，δ²H与δ¹⁸O是鉴别单丛茶采收季节的关键指标，支持向量机模型性能最优，对于高价值的春茶、高山茶的鉴别准确率达93.7%以上。本研究可为茶叶溯源提供理论参考和技术手段。

　　本研究得到广东省农业科学院食品营养与健康研究中心课题[XT202224]、院创新基金产业专项[202311]、广州市基础与应用基础研究计划[2023A04J0786]的资助。

　　原文链接：https://doi.org/10.1016/j.fochx.2025.102532

　　不同采收季节和海拔的凤凰单丛茶稳定同位素比值差异