如何提高模型的鲁棒性、筛选有效的产地确证因子，成为“柳河大米”产地确证研究难点之一。为研究产地环境因素与柳河大米矿物元素的空间格局分布的影响关系，表征柳河地域特性的地球化学特征元素组合，吉林农业大学食品科学与工程学院的王朝辉、郑 晖、张大力*等人通过矿物元素指纹分析技术，利用相关分析、典范对应分析（CCA），分析柳河大米样本与环境因子在区域尺度上的相关关系，研究大米矿物元素含量变化与环境因子地理梯度上的分类和排序，筛选可靠稳定的确证指标元素，为建立柳河大米确证模型提供有效的理论依据。
1、各产区大米矿物元素含量的差异分析
各产区大米Mn、Mg、Zn、Ni、Se元素含量与经度、纬度存在相关关系。大米中Mn、Mg、Zn、Ni含量随经纬度的增加而递增，姜家店乡南屯村产区大米中Mn、Mg、Zn、Ni含量最为丰富。大米中Se含量随经度的增加略有增加。各产区大米K含量随海拔上升而增加，在海拔较高处的南屯村火山口与安口镇产区大米K含量较高。各产区大米Cu、Fe元素含量呈由西北向东南递减的趋势。说明各产区大米中矿物元素含量与海拔及经纬度存在一定的相关性。
由以上分析可以看出，各产区大米中Cu、Fe、Zn、K、Mn、Na、Mg、Ca、Se含量存在差异性，而大米中Pb、Cd、Ni含量无显着差异。
2、大米采样点分布与环境因子的关系
采样点之间的距离不同说明其环境因子存在差异，CCA排序结果表明4 个水稻产区的采样点分布格局受纬度、经度、年均温度等环境变量影响而变化，影响采样点分布的环境变量重要性顺序依次为纬度＞年均温度＞经度＞海拔高度＞年平均降水量＞土壤有机质＞＞土壤pH值。受环境变量影响，35 个采样点分为4 个区域，区域I为时家店乡大米产区（S-1～S-7）、区域II为姜家店乡产区（J-1～J-17）、区域III为五道沟镇大米产区（W-1～W-4）、区域IV为安口镇大米产区（A-1～A-7），其中姜家店乡产区内J-15～J-17三点并未与姜家店其他产区大米归为一类，说明其矿物元素含量与姜家店乡内其他地区不同。
3、大米矿物元素分布与环境因子的关系
年平均降水量与大米中K含量呈极显着正相关，与大米中Se含量呈显着负相关；年均温度与Cu、Fe含量呈极显着正相关，与Mg、Zn含量呈极显着负相关，与Se含量呈显着负相关；土壤pH值与Cu、Mn含量呈较弱的正相关，与Se含量呈较弱的负相关；土壤有机质与Cu、K、Ca、Fe含量呈极显着正相关，与Mg、Zn含量呈极显着负相关；经度与Cu、K、Ca、Fe含量呈极显着负相关，与Mg、Se含量呈极显着正相关，与Zn、Mn含量呈显着正相关；纬度与Mg、Zn、Se含量呈极显着正相关，与Cu、K、Ca、Fe含量呈极显着负相关；海拔高度与K、Ca含量呈极显着正相关，与Cu、Fe含量呈较弱的正相关，与Mg、Cd、Se含量呈较弱的负相关。
结论与讨论
本研究通过2 次CCA研究影响吉林省柳河大米采样点分布的环境因子，分析大米产地确证元素在区域尺度内的影响关系及其稳定性。第1次CCA结果表明，大部分产区呈现一致的环境偏好和空间规律性，区域尺度内各采样点对环境因子的响应存在明显差异性，对采样点分布影响最大的前4 个环境变量为纬度、年均温度、经度和海拔高度。第2次CCA结果和相关分析表明，柳河大米矿物元素含量和环境变量之间存在较强的空间相关性，受产地环境变量影响最大的为大米中Se元素，大米中Ca、Zn、Mg含量受其影响最小，大米中Mg、Ca、Na、Mn、Zn具有较好的稳定性和空间代表性，可初步作为柳河大米产地确证的指标元素。由于大米中矿物元素含量稳定性的影响因素较多，大气环境和稻土母质也是其重要影响因素，本研究中部分稻田距离公路较近，大气环境中的金属元素通过降雨、降尘等方式进入土壤-稻田系统，水稻对矿物元素的吸收和土壤环境的关系复杂，环境因素对大米矿物元素含量的影响也不尽相同，是多方面因素共同作用的结果，为更好地掌握环境系统对产地确证元素的影响关系和筛选稳定的产地确证指标，该指标的稳定性有待于进一步探讨。
