李文+李民贊+孫明

摘要：提出一種基于比色光譜的農(nóng)藥殘留快速檢測新方法。使用優(yōu)化后的乙酸氯化鈀溶液作為比色劑，提取白菜中樂果、氧樂果、毒死蜱的殘留量進(jìn)行種類識別，在0.05～90.00 mg/kg濃度范圍內(nèi)，用去離子水對3種農(nóng)藥分別配制40個樣本，與等量的氯化鈀溶液發(fā)生比色反應(yīng)，生成黃色絡(luò)合物硫化鈀，用分光光度計采集吸光度圖譜。利用每種農(nóng)藥的比色光譜特征建立支持向量機（support vector machine，簡稱SVM）分類識別模型，引入粒子群優(yōu)化算法（particle swarm optimization，簡稱PSO）減小運算量。結(jié)果表明，用乙酸作為氯化鈀溶劑的吸光圖譜可以在300～900 nm波段區(qū)分005 mg/kg的農(nóng)藥濃度。在2-折交叉驗證下，訓(xùn)練集和驗證集的識別準(zhǔn)確率分別達(dá)到100%、98.333 3%。該方法比色試劑配制簡單、操作安全，為進(jìn)一步開發(fā)有機磷農(nóng)藥殘留快速檢測儀器提供新思路。

關(guān)鍵詞：含硫有機磷；分類識別；粒子群優(yōu)化算法；支持向量機

中圖分類號： O657.3；S481+.8文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A文章編號：1002-1302（2017）17-0168-04

近年來，我國因濫用有機磷農(nóng)藥引起的食品安全問題引起人們越來越多的重視。部分菜農(nóng)和生產(chǎn)商受商業(yè)利益的驅(qū)動，違反規(guī)定不合理用藥，或者使用國家禁止的高毒藥。有機磷農(nóng)藥品種繁多，對人體的危害作用從劇毒到低毒不等。不同種類的有機磷農(nóng)藥中毒急救方法不同，因此，研究有機磷農(nóng)藥的快速分類識別具有重要意義。

我國2014年發(fā)布的國家標(biāo)準(zhǔn)GB 2763—2014《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)食品中農(nóng)藥最大殘留限量》[1]規(guī)定，蔬菜中有機磷農(nóng)藥的標(biāo)準(zhǔn)檢測方法是氣相色譜和氣相色譜-質(zhì)譜等理化方法。這類方法檢測精度高，一次可以檢測多種農(nóng)藥，但儀器昂貴，檢測步驟復(fù)雜，需要專業(yè)人員在實驗室操作[2-5]。目前，國內(nèi)外市場上快速檢測儀器的主流技術(shù)是酶抑制法，利用了有機磷農(nóng)藥在有機體內(nèi)抑制膽堿酯酶，使其失去分解乙酰膽堿的能力，造成乙酰膽堿積累的原理，使用乙酰膽堿酯酶在乙酰膽堿作用下可以產(chǎn)生膽堿和乙酸的反應(yīng)特性，根據(jù)指示劑顏色或反應(yīng)液pH值的變化，達(dá)到檢測有機磷農(nóng)藥的目的。酶抑制法因簡便、快速等特點，在我國、美國、加拿大、日本等多個國家使用，將酶試劑盒或試紙條作為普查農(nóng)藥殘留和田間實地檢測的基本手段。但是該方法也存在較大局限性，檢測用酶主要來源于動物的乙酰膽堿酯酶[6-7]，動物酶源提取不便、產(chǎn)量低、檢測成本高，大大限制了其在快速檢測中的應(yīng)用。

近年來，光譜技術(shù)在檢測農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全方面被廣泛應(yīng)用[8-10]，支持向量機（support vector machine，簡稱SVM）具有學(xué)習(xí)速度快、適合處理高維數(shù)據(jù)、優(yōu)化問題存在唯一的極小點等優(yōu)點，在種類或參數(shù)的分類檢測中結(jié)合其他技術(shù)具有很大優(yōu)勢[11-12]，但是SVM結(jié)合光譜技術(shù)用于有機磷農(nóng)藥種類識別的研究并不多。因此，筆者在前期研究的基礎(chǔ)上[13]，選取氧樂果、毒死蜱和樂果，利用3種農(nóng)藥都含有硫基，與氯化鈀乙酸溶液反應(yīng)生成黃色絡(luò)合物硫化鈀原理，探索含硫基類有機磷農(nóng)藥分類識別的新方法。利用不同農(nóng)藥的光譜數(shù)據(jù)特征建立SVM分類模型，在確定懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g的最優(yōu)值環(huán)節(jié)中，引入粒子群優(yōu)化算法（partical swarm optimization，簡稱PSO）和常規(guī)交叉驗證（cross validation，簡稱CV）法進(jìn)行對比，既有效減小了計算量[14-15]，又提高了識別準(zhǔn)確度。該分類識別方法結(jié)合筆者已經(jīng)建立的3種農(nóng)藥各自的定量預(yù)測模型[16]，可以實現(xiàn)微量農(nóng)藥定性定量的完整檢測。

1材料與方法

1.1試驗儀器

UV-2450紫外/可見/分光光度計，購自日本島津集團，分辨率為0.1 nm，可用于檢測各種有機、無機固體或液體的光學(xué)特性。該儀器具有測量速度快、測量結(jié)果準(zhǔn)確等特點，主要利用可見光波段進(jìn)行研究，選定測量波長范圍是300～900 nm。采集的數(shù)據(jù)上傳至計算機，利用UVPRO軟件進(jìn)行光譜預(yù)處理。

1.2 材料與試劑

考慮到3種農(nóng)藥市售多是乳油型，為使研究更具有實用性，選用40%的氧樂果、毒死蜱、樂果乳油農(nóng)藥（北京嘉禾種業(yè)有限公司），去離子水，冰乙酸（分析純），氯化鈀晶體，乙醇（分析純），均購自北京藍(lán)弋化工產(chǎn)品有限責(zé)任公司。白菜購自北京超市中的無公害蔬菜專柜。

對每種農(nóng)藥，用去離子水在0.05～90.00 mg/kg范圍內(nèi)配制相同濃度的40個樣本，共計120個樣本。稱取1 kg白菜樣品洗凈、晾干后，切碎、榨汁，備用。

氯化鈀粉末1.25 g，加入15 mL的冰乙酸，振蕩、攪拌 5 min，加去離子水稀釋至250 mL，水浴45 ℃下放置30 min，充分溶解成橙黃色液體，配成0.5%的氯化鈀乙酸溶液。取每1個農(nóng)藥樣本10 mL與5 mL白菜汁液充分混合后，加入 5 mL 乙醇稀釋，超聲攪拌30 min，過濾。取上清液5 mL，分別和2 mL的氯化鈀溶液反應(yīng)2 min，滴入比色皿采集吸光度譜圖。

分光光度計調(diào)節(jié)零點的方法：將配制好的氯化鈀乙酸溶液放入2個比色皿中進(jìn)行掃描儀調(diào)零，其中1個始終作對比，以消除比色皿和氯化鈀底液的影響。

2結(jié)果與分析

2.13種農(nóng)藥吸光度譜圖分析

因篇幅所限，圖1僅給了40個氧樂果樣本在300～900 nm 波段的相對吸光度圖譜。由圖1可以看出，在可見光波段的譜線比較平滑，可以區(qū)分最小濃度為0.05 mg/kg的農(nóng)藥樣本，但在紫外和近紅外波段受到較強的干擾，難以區(qū)分。氧樂果的濃度和比色光譜的相對吸光度呈正相關(guān)關(guān)系，且濃度差越大，吸光度相差越大，譜線的區(qū)分越明顯。這是因為樣本濃度值越大，和氯化鈀發(fā)生比色反應(yīng)后產(chǎn)生的黃色絡(luò)合物硫化鈀越多，顏色的變化越明顯。90 mg/kg樣本的譜線走勢已經(jīng)發(fā)生較大變化，因此，不再使用濃度超過90 mg/kg的樣本作為建模數(shù)據(jù)，另外2種農(nóng)藥選定的濃度范圍原因與之相同。endprint

由于高頻段存在較大的背景噪聲，原始數(shù)據(jù)的低波長部分所受干擾非常多，特別是高濃度段的樣品，在進(jìn)行光譜掃描時，很容易出現(xiàn)相對吸光度突然失真，相對吸光度跳變到5（最大值），從而出現(xiàn)一定程度的數(shù)據(jù)失真。此外，在400～450 nm之間，也受到一定程度的干擾，曲線上疊加了噪聲。因此，有必要對光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

2.2光譜預(yù)處理

UV-2450分光光度計自帶軟件UVPRO可有效消除原始光譜圖中因系統(tǒng)誤差和隨機誤差引起的光譜測量數(shù)據(jù)的噪聲、光譜信號基線漂移和基線旋轉(zhuǎn)。為進(jìn)一步獲取高信噪比、低背景干擾的分析信號，采用卷積平滑（savitzky-golay，簡稱SG）方法對40個氧樂果樣本的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。因為 300～360 nm波段的這部分高頻信息，大部分是由于試驗儀器以及試驗過程中的一些操作不當(dāng)造成的，是無效的，因此預(yù)處理及建模時不再包含這部分光譜。

在360～900 nm波段進(jìn)行SG平滑以后，有效濾除了高頻部分的干擾，反映了數(shù)據(jù)的總體規(guī)律。隨著SG窗口寬度的增大，曲線越來越光滑，但光滑性增強的同時也會造成失真，甚至有可能丟掉可以為后面校正檢測模型提供有效信息的數(shù)據(jù)。平滑窗口寬度的選取，要綜合考慮曲線的光滑性和失真程度，通過反復(fù)比較，選取窗口寬度F=15的SG處理，處理后的效果如圖2所示。

為方便觀察和對比，圖3僅列出在300～900 nm波段，濃度為0.5 mg/kg的3種農(nóng)藥在發(fā)生比色反應(yīng)后的相對吸光度圖譜。在350～550 nm波段，3種農(nóng)藥的相對吸光度圖譜形狀發(fā)生了較大變化。比如在380～450 nm波段，毒死蜱的相對吸光度在3種農(nóng)藥中是最高的，而在其他波段比較低，通過計算3種農(nóng)藥比色光譜的相關(guān)系數(shù)，選用380～580 nm波段作為區(qū)分農(nóng)藥種類的特征波段，建立分類識別模型。

2.2SVM分類模型

決定SVM三分類識別模型質(zhì)量的主要因素有建模數(shù)據(jù)的歸一化處理、核函數(shù)類型、懲罰參數(shù)c、核函數(shù)參數(shù)g的值，同時參考支持向量數(shù)。在上述參數(shù)效果相同的情況下，支持向量數(shù)越小，所建模型的泛化能力越強。在120個樣本中，規(guī)定氧樂果、毒死蜱、樂果的標(biāo)簽分別為0、1、2。用10次2-折交叉驗證的平均值檢測模型對訓(xùn)練集和驗證集分類識別的準(zhǔn)確度。懲罰參數(shù)c和核函數(shù)參數(shù)g的取值是決定模型精度的重要因素，分別使用CV法、PSO法尋找最佳c值和g值。

2.2.1交叉驗證法建模數(shù)據(jù)分別使用原始數(shù)據(jù)、歸一化為[0，1]以及歸一化為[-1，1]，核函數(shù)分別使用線性Line、多項式Poly、徑向基函數(shù)（radial basis function，簡稱RBF）和Sigmend函數(shù)進(jìn)行對比。首先使用常規(guī)的交叉驗證選擇方法，用網(wǎng)格劃分來尋找最佳值，可以先對c值、g值大范圍粗略搜索，然后確定小范圍精細(xì)搜索。將c值、g值的搜索空間分別設(shè)定的范圍：c=[2-3，212]，g=[2-12，21]。利用2-折交叉驗證法會造成不同的c和g都對應(yīng)最高的準(zhǔn)確率，雖然較高的懲罰參數(shù)c能使驗證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確率提高，但過高的懲罰參數(shù)c會造成過學(xué)習(xí)狀態(tài)，往往導(dǎo)致最終測試集合的準(zhǔn)確率并不是很理想，因此c值不能設(shè)置太高。在保證精確度的前提下，把具有最小c值的那組c值、g值認(rèn)為是最佳的c值和g值。

結(jié)合不同的核函數(shù)，運行程序產(chǎn)生最佳c值、g值和測試集合的精確度（精確度=分類正確的樣本數(shù)/測試集總樣本數(shù)×100%）。徑向基核函數(shù)（RBF）與線性函數(shù)、多項式函數(shù)相比表現(xiàn)出較大優(yōu)勢，RBF作為核函數(shù)，原始數(shù)據(jù)歸一化為[-1，1]時，程序運行的最佳參數(shù)c=4，g=0.031 25，此時交叉驗證的精確度達(dá)到95%。圖4、

2.2.2粒子群優(yōu)化算法PSO算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的。算法中的每1個粒子都代表問題的1個潛在解，用位置、速度、適應(yīng)度值這3個指標(biāo)表示該粒子的特性。每1個粒子對應(yīng)1個由適應(yīng)度函數(shù)決定的適應(yīng)度值，粒子速度決定粒子移動的方向和距離，粒子隨自身及其他粒子移動經(jīng)驗進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，從而實現(xiàn)個體在可解空間中的尋優(yōu)。

假設(shè)在D維空間搜索，由n個粒子組成種群X=（X1，X2，…，Xn），其中第i個粒子表示為1個D維粒子速度和位置，從而根據(jù)新種群中粒子適應(yīng)度值更新個體極值和群體極值。

Vidk+1=ωVidk+c1r1（Pidk-Xidk）+c2r2（Pkgd-Xkid）；（1）

Xk+1id=Xkid+Vk+1id。（2）

式（1）、式（2）中，向量Xi=（xi1，xi2，…，xiD）T表示第i個粒子在D維搜索空間中的位置，即代表問題的1個潛在解。d=1，2，…，D；i=1，2，…，n；k為當(dāng)前的迭代次數(shù)；Vid為第i個粒子的速度；Pid為第i個粒子目前已計算得到的最優(yōu)位置；Pgd為所有粒子目前已計算得到的最優(yōu)位置；ω是慣性權(quán)重；c1、c2是加速度因子，為非負(fù)的常數(shù)；r1和r2是分布于[0，1]的隨機數(shù)。

首先要對粒子和速度初始化，選用合適的函數(shù)計算粒子適應(yīng)度。根據(jù)初始粒子的適應(yīng)度確定個體極值和群體極值，根據(jù)式（1）、式（2）進(jìn)行更新。

本研究中采用的適應(yīng)度函數(shù)為Ackley函數(shù)表達(dá)式，適應(yīng)度為函數(shù)值，種群粒子數(shù)為20，每個粒子的維數(shù)為2，算法迭代進(jìn)化次數(shù)為200。

2.3建模效果分析

由表1可以看出，訓(xùn)練集的識別準(zhǔn)確率始終可以達(dá)到100%。訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率沒有受到數(shù)據(jù)的歸一化處理方法、核函數(shù)類型及參數(shù)c、g影響，始終是100%。但驗證集的識別準(zhǔn)確率變化很大，原始數(shù)據(jù)直接建模和數(shù)據(jù)歸一化處理后再建模相比，歸一化處理后效果較好。2種歸一化方法和不同的核函數(shù)建立的模型各有優(yōu)缺點，參數(shù)g值始終為001，基本不變。綜合考慮，支持向量數(shù)和懲罰參數(shù)c越小越好，可以得出以下結(jié)論：RBF作為核函數(shù)，原始數(shù)據(jù)歸一化為[-1，1]時，程序運行的最佳參數(shù)c=2.685 7，g=0.01。利用PSO尋優(yōu)的適應(yīng)度曲線如圖6所示，此時最佳適應(yīng)度為96666 7%。endprint

將c=2.685 7、g=0.01作為最佳參數(shù)確定的模型，對訓(xùn)練集和驗證集分別進(jìn)行檢驗，這時支持向量數(shù)為30，訓(xùn)練集和驗證集的識別準(zhǔn)確度最高可以達(dá)到100%、98.333 3%（59/60）（圖7、圖8）。因此， 引入PSO算法不僅減小了運算

量，而且提高了預(yù)測精度。

3結(jié)論

使用優(yōu)化的乙酸氯化鈀溶液作為比色試劑，對白菜汁中含硫有機磷農(nóng)藥氧樂果、毒死蜱、樂果進(jìn)行比色反應(yīng)試驗，吸收光譜可以用來區(qū)分0.05 mg/kg的濃度，利用380～580 nm波段的光譜數(shù)據(jù)特征區(qū)分3種農(nóng)藥。該方法所用試劑配制簡單、操作安全，為進(jìn)一步開發(fā)農(nóng)殘快速檢測儀器提供新方法。

利用3種農(nóng)藥在0.05～90.00 mg/kg濃度內(nèi)配制的120個樣本數(shù)據(jù)建立SVM三分類模型。模型的預(yù)測精度和歸一化處理方法、不同的核函數(shù)有關(guān)。引入粒子群優(yōu)化算法確定參數(shù)c和g的最佳值，和常規(guī)CV法相比，提高了程序的運行速度和預(yù)測精度。在最佳參數(shù)c=2.685 7、g=0.01建立模型且在支持向量數(shù)較小的情況下，取10次2-折交叉驗證的平均值，訓(xùn)練集和驗證集的預(yù)測準(zhǔn)確率分別達(dá)到100%、98.333 3%，證明這種方法在微量有機磷農(nóng)藥種類識別中的可行性。

該方法是在對有機磷農(nóng)藥分類識別的基礎(chǔ)上，結(jié)合每種農(nóng)藥樣本數(shù)據(jù)建立的定量預(yù)測模型，可以實現(xiàn)農(nóng)藥定性定量的完整檢測；樣本預(yù)處理步驟簡單，比色反應(yīng)時間是2 min，滿足快速、安全的檢測要求；從原理上講，可以推廣到其他含硫有機磷農(nóng)藥的識別中。該試驗考慮到了白菜汁液的成分和顏色對液體農(nóng)藥的影響，具有很強的實用性。

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