В статье рассмотрена одна из задач качественного химического анализа – идентификация географического происхождения овощей и фруктов по данным об их составе с помощью статистических и хемометрических методов. Анализируемый массив данных включал концентра-ции металлов в 58 образцах картофеля и 22 образцах яблок из различных районов г. Харькова и Харьковской области. Концентрации микроэлементов в исследуемых образцах определяли ме-тодом атомно-абсорбционной спектрофотомерии. Для установления зависимостеймежду содержанием металлов в образцах картофеля и яблок и их географическим происхождением к массиву данных применили ряд процедур обработки данных, включающий использование непараметрических методов – расчет коэффициентов корреляции Спирмена, критериев Вилкоксона-Манна-Уитни и Краскела-Уоллиса. Использовали также метод главных компонент и вероятностную нейронную сеть. Установлено, что последняя эффективна для идентификации географического происхождения образцов картофеля и яблок.
The paper focuses on the identi-fication of geographical origin of fruits and vegetables based on their composition using statistical and chemometric methods. 58 samples of potatoes and 22 samples of apples from various districts of Kharkiv city and Kharkiv region (Ukraine&) were analyzed. Concentrations of Fe, Mn, Zn, Cu, Ni, Pb, Al, Co, Cr, and Cd ions in the samples were determined with the use of atomic absorption spectroscopy. Ar-rays of analytical results were processed with the use of different statistical and c&hemometric methods, including calculation of the Spearman’s rank correlation coefficients, Kruskal-Wallis and Wilcoxon-Mann-Whitney tests, Principal Component Analysis. Probabilistic neural network were shown to be the efficient tool for identificati&on of geographical origin of potatoes and apples samples.
