Characterization of coffee terroirs is important to determine authenticity and provide confidence for consumers to select the right product. In this regard, Amhara Region, which is located at the northwestern part of Ethiopia, produces various local coffee types with distinct cup qualities. The coffees are, however, not yet registered with certification marks or trademarks for indications of their geographical origins. This study was aimed at developing analytical methodology useful to determine the geographical origin of green coffee beans produced in Amhara Region based on multi-element analysis combined with multivariate statistical techniques. For this, a total of 120 samples of green coffee beans, collected from four major cultivating zones (West Gojjam, East Gojjam, Awi, and Bahir Dar Especial Zones) were analyzed for K, Mg, Ca, Mn, Fe, Cu, Fe, Co, Ni, Zn, Si, Cr, Cd, and Pb using inductively coupled plasma-optical emission spectroscopy. The elemental analysis data were subjected to principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA). PCA was used to explore the natural groupings of samples and the discriminatory ability of elements. Accordingly, the elements K, Mg, Ca, and Na were found to be the main discriminators among samples. LDA provided a model to classify the coffee samples based on their production zones with an accuracy of 94.2% and prediction ability of 93.4%. Thus, the elemental composition of green coffee beans can be used as a chemical descriptor in the authentication of coffee produced in Amhara Region.

中文翻译：

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将多元素分析与统计模型相结合，以追踪来自埃塞俄比亚阿姆哈拉地区的绿色咖啡豆的起源。

咖啡风土的特性对于确定真伪并为消费者提供选择正确产品的信心非常重要。在这方面，位于埃塞俄比亚西北部的阿姆哈拉地区（Amhara Region）生产各种具有不同杯子品质的本地咖啡。但是，咖啡尚未在其证明商标或注册商标上注明其地理来源。这项研究旨在开发一种分析方法，该方法可用于基于多元素分析和多元统计技术的基础上确定阿姆哈拉地区生产的生咖啡豆的地理来源。为此，分析了从四个主要种植区（西戈杰姆，东戈杰姆，阿维和巴希尔达尔特别地区）收集的总共120个生咖啡豆样品的K，Mg，Ca，Mn，Fe，Cu，Fe，Co，Ni，Zn，Si，Cr，Cd和Pb的电感耦合等离子体发射光谱。元素分析数据经过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA用于探索样本的自然分组和元素的区分能力。因此，发现元素K，Mg，Ca和Na是样品中的主要鉴别剂。LDA提供了一个模型，可以根据咖啡样品的生产区域对咖啡样品进行分类，准确度为94.2％，预测能力为93.4％。因此，生咖啡豆的元素组成可以用作鉴定在Amhara地区生产的咖啡的化学描述符。元素分析数据经过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA用于探索样本的自然分组和元素的区分能力。因此，发现元素K，Mg，Ca和Na是样品中的主要鉴别剂。LDA提供了一个模型，可以根据咖啡样品的生产区域对咖啡样品进行分类，准确度为94.2％，预测能力为93.4％。因此，生咖啡豆的元素组成可以用作鉴定在Amhara地区生产的咖啡的化学描述符。元素分析数据经过主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）。PCA用于探索样本的自然分组和元素的区分能力。因此，发现元素K，Mg，Ca和Na是样品中的主要鉴别剂。LDA提供了一个模型，可以根据咖啡样品的生产区域对咖啡样品进行分类，准确度为94.2％，预测能力为93.4％。因此，生咖啡豆的元素组成可以用作鉴定在Amhara地区生产的咖啡的化学描述符。发现Na和Na是样品中的主要鉴别剂。LDA提供了一个模型，可以根据咖啡样品的生产区域对咖啡样品进行分类，其准确度为94.2％，预测能力为93.4％。因此，生咖啡豆的元素组成可以用作鉴定在Amhara地区生产的咖啡的化学描述符。发现Na和Na是样品中的主要鉴别剂。LDA提供了一个模型，可以根据咖啡样品的生产区域对咖啡样品进行分类，准确度为94.2％，预测能力为93.4％。因此，生咖啡豆的元素组成可以用作鉴定在Amhara地区生产的咖啡的化学描述符。