Thị trường hàng hóa
Truy xuất nguồn gốc nông sản vốn là điểm yếu của nông nghiệp Việt Nam. Từ năm 2019, TS Đào Hải Yến (Viện Hóa học, Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam) và các đồng nghiệp đã đi tìm các phương pháp để xác định nguồn gốc, chất lượng và tính an toàn của nông sản Việt Nam.
Giải pháp mà nhóm TS Yến hướng đến là kỹ thuật phân tích đa nguyên tố kết hợp với xử lý dữ liệu thống kê trong lĩnh vực hóa học (chemometric) để truy xuất nguồn gốc.
“Phương pháp này là một kỹ thuật phân tích rất hữu ích trong việc cung cấp thông tin nguồn gốc địa lý, thông qua việc phân tích các nguyên tố kim loại, được dùng làm “dấu vân tay” để xác định nguồn gốc xuất xứ”, TS Yến cho biết.
Đối tượng đầu tiên mà nhóm lựa chọn để phân tích là gạo bởi đây là một trong những mặt hàng xuất khẩu chủ lực của Việt Nam. Vì không đủ nguồn lực làm hết các loại gạo, nhóm quyết định chọn gạo Séng Cù.
Đây là loại gạo ngon nổi tiếng của Việt Nam nhưng có đặc trưng là không thể trồng được ở nhiều nơi mà chỉ ở các vùng có thổ nhưỡng và khí hậu ngày nắng, đêm lạnh như ở Lào Cai, Điện Biên. Sự khác biệt này giúp nhóm dễ dàng xây dựng dữ liệu.
Nhằm khắc phục nhược điểm của các nghiên cứu trước đó, bên cạnh việc đo lường các nguyên tố trong gạo Séng Cù và các loại gạo khác, TS Yến và đồng nghiệp còn đặt mục tiêu xác định độ ổn định của các nguyên tố trong gạo Séng Cù qua nhiều mùa vụ; đồng thời xây dựng một mô hình sử dụng phương pháp phân tích đa biến để phân biệt gạo Séng Cù được trồng tại các cánh đồng ở Lào Cai với các loại gạo khác nhằm ngăn ngừa việc người bán trộn gạo hoặc giả danh sản phẩm nổi tiếng.
Để thực hiện mục tiêu, nhóm nghiên cứu đã thu thập 259 mẫu gạo từ ba cánh đồng ở Mường Vi, Bản Qua, Bản Xen (Lào Cai), cùng 86 mẫu gạo khác từ miền Bắc, Trung, Nam trong ba vụ mùa từ 2019 - 2020. Đồng thời, nhóm cũng lấy 13 mẫu đất và 22 mẫu nước ở các cánh đồng để phân tích.
“Do thổ nhưỡng, địa chất của từng vùng là đặc trưng, không thể thay đổi nên những chỉ tiêu kim loại trong đất và gạo có thể trở thành những dấu ấn (marker) giúp phân biệt được nguồn gốc địa lý ở các vùng khác nhau”, TS Yến lý giải.
Kết quả phân tích 44 nguyên tố trong gạo cho thấy, “các nguyên tố vi lượng và một số kim loại đa lượng có ảnh hưởng rõ rệt đến sự khác biệt của gạo theo vùng, còn các nguyên tố đất hiếm gần như không đóng góp đến sự khác biệt giữa các mẫu gạo được phân tích”, ThS Trần Lâm Thanh Thiện (Viện Hóa học), thành viên nhóm nghiên cứu cho biết.
Cụ thể, trong kết quả nghiên cứu, nhóm của TS Yến đã xác định được asen, bari, stronti, chì, canxi, seleni là yếu tố quan trọng để truy xuất nguồn gốc địa lý của ba vùng canh tác gạo Séng Cù ở Lào Cai. Đồng thời khẳng định được nhôm, canxi, sắt, ma-giê, bạc, asen là những yếu tố chính để phân biệt giữa gạo Séng Cù và các loại gạo khác.
Khi sử dụng mô hình phân tích biệt thức tuyến tính (linear discriminant analysis) và mô hình bình phương tối thiểu từng phần (partial least squares discriminant analysis), nhóm nghiên cứu đã phân biệt được gạo Séng Cù và các loại gạo khác với tỉ lệ chính xác gần 100% cả trong quá trình thẩm định và kiểm tra xác nhận. Khi thử nghiệm thực tế với các mẫu gạo, phương pháp của nhóm TS Hải Yến truy xuất được nguồn gốc địa lý với độ chính xác từ 80 - 99%, dù các cánh đồng này chỉ cách nhau khoảng 30km.
Việt Nam là một trong những nước xuất khẩu gạo đứng đầu thế giới nhưng ngân hàng dữ liệu về gạo lại chưa được xây dựng một cách bài bản và hoàn chỉnh. Do vậy, để có một bộ dữ liệu cơ sở quốc gia về các giống lúa gạo chủ lực, cần có sự phối hợp của Nhà nước, các cơ quan có thẩm quyền và các nhà khoa học, cùng với các yêu cầu thật cụ thể.
Cũng bởi chỉ có các nghiên cứu nhỏ lẻ, các nhà khoa học như TS Yến gặp rất nhiều khó khăn trong việc tiếp cận một nguồn mẫu đa dạng trên phạm vi cả nước để tạo dựng được cơ sở dữ liệu đủ lớn.
“Chúng tôi cũng muốn nhận mẫu và phân tích miễn phí nhưng vấn đề này không phải đơn giản vì việc thu thập mẫu còn gặp phải nhiều vướng mắc về tính xác thực của thông tin nguồn mẫu như: Cách thức canh tác, nguồn gốc giống, các hóa chất bảo vệ thực vật, kích thích tăng trưởng sử dụng trong canh tác”, TS Yến nói.
Trong khi nếu được phân tích, các doanh nghiệp, nhà sản xuất sẽ thu được thông tin về sản phẩm để phục vụ cho hoạt động nuôi trồng và xuất khẩu sau này. Khi có cơ sở dữ liệu về mặt hàng suốt nhiều năm với một chất lượng sản phẩm đồng đều, việc bán hàng cho đối tác cũng sẽ dễ dàng hơn hẳn, giá trị của sản phẩm cũng được nâng cao hơn rất nhiều.
BÀI VIẾT LIÊN QUAN
Đọc thêm
Business Networking
Mạng lưới kết nối của Trí Tuệ Mới
