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        烤后煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光譜定量模型的構(gòu)建、 評(píng)價(jià)及應(yīng)用

        2025-06-08 00:00:00鄧征宇肖新生高冉李晶晶李佳潁袁芳劉羽張慎
        湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2025年3期
        關(guān)鍵詞:煙草模型

        中圖分類號(hào):S481.8 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1006-060X(2025)03-0078-05

        引用格式:鄧征宇,肖新生,高冉,等.烤后煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光譜定量模型的構(gòu)建、評(píng)價(jià)及應(yīng)用[J].湖南農(nóng)業(yè)科學(xué),2025(3):78-82.

        DOI:10.16498/j.cnki.hnnykx.2025.003.014

        Construction, Evaluation, and Application of a Near-Infrared Spectroscopy Model for Quantitation of Cyhalothrin Residues in Tobacco Leaves After Curing

        DENG Zheng-yu’,XIAO Xin-sheng2,GAO Ran2,LI Jing-jing2,LI Jia-ying',YUAN Fang' LIU ,ZHANG Shen1

        (1.YongzhoubaccCompanyofunanProvince,YngzhouoRC;2.CollgeofChmistryndiEngineing,Han UniversityofScienceandEngineering,Yongzhou,PC)

        Abstract:Largeprecisioninstrumentsincludinggaschromatographsaredifcult toachievefieldrapiddeterminationofcyalothrin residues ntobacco leavesaftercuring.Inviewof tis problem,thisstudyuseda portable near-infraredspectrometer to predict the cyhalothrinresidues intobaccoleaves aftercuring.Firstly,thespectrumofstackedtobacoleaves after curing wascollected,nd thenthechemometricssoftwareCPMwasused to modelandevaluate thedatacolected bytheportablespectrometer.Finally,te application effectof the model was evaluated.The spectrumofsixstackedtobacoleaves werecolected bythenine-point method undertheconditionsofindorsatroomtempeatureandpretreatedbyCPMtroughfirstorderderivativespectra.Theoptimalodel was established via UVE wavelength variable selection and the partial least squares method.The established model showed the coefficientofeteinationootmeansqareerorofalbrationrootmeansquaredrofossvalidation,andootmeanared erorofpredictig0926,019,045,d80spctilysultsicatedattearfaedsectroodel can be used for predicting cyhalothrin residues in tobacco leaves after curing.

        Keywords:tobacco leaf; near-infrared spectroscopy;cyhalothrin;residue

        高效氯氟氰菊酯是一種擬除蟲菊酯類農(nóng)藥,廣泛應(yīng)用于煙草種植的病蟲害綜合防治[1-3]。然而,煙農(nóng)不規(guī)范使用農(nóng)藥導(dǎo)致煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量超標(biāo)的問題比較突出,因此對(duì)煙草中農(nóng)藥殘留進(jìn)行抽樣檢測(cè)是保障煙草制品質(zhì)量安全與風(fēng)味品質(zhì)的必要手段。目前對(duì)煙草中擬除蟲菊酯類農(nóng)藥殘留量檢測(cè)的方法有氣相色譜法、氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法和液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法等[4-15],其中標(biāo)準(zhǔn)YC/T405.2— 中的氣相色譜法應(yīng)用最為廣泛。這些方法都能有效測(cè)定煙草及其制品中擬除蟲菊酯類農(nóng)藥的殘留量,但存在分析前處理步驟復(fù)雜、分析時(shí)間長(zhǎng)以及不能在線檢測(cè)等不足。為實(shí)現(xiàn)煙葉中除蟲菊酯類農(nóng)藥殘留的快速檢測(cè),亟待開發(fā)具有現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)能力的新型分析方法。

        近紅外光譜(NIR)法作為一種高效、綠色的現(xiàn)代分析手段,憑借快速、無損和無需復(fù)雜前處理等顯著優(yōu)勢(shì),已在多個(gè)領(lǐng)域的物質(zhì)檢測(cè)中展現(xiàn)出重要的應(yīng)用價(jià)值[17-21]。隨著光譜技術(shù)的發(fā)展,NIR 技術(shù)已成為現(xiàn)代煙草化學(xué)組分檢測(cè)的重要技術(shù)手段[22-26],且在煙草農(nóng)藥殘留檢測(cè)領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。因此,利用近紅外光譜法測(cè)定煙草中菊酯類農(nóng)藥殘留量是一種有前景的測(cè)定方法,但其產(chǎn)業(yè)化推廣仍需進(jìn)行深入研究和優(yōu)化。例如,近紅外光譜法對(duì)樣品的物理狀態(tài)和表面特性比較敏感,在測(cè)量過程中需要嚴(yán)格控制樣品的處理?xiàng)l件;近紅外光譜法可能無法完全區(qū)分具有相似光譜特性的不同農(nóng)藥,在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合其他方法進(jìn)行驗(yàn)證。近紅外光譜定量分析方法的系統(tǒng)構(gòu)建主要包括樣品準(zhǔn)備、光譜采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型建立、模型驗(yàn)證、方法優(yōu)化和應(yīng)用研究7個(gè)步驟,研究以氣相色譜法為確證方法,對(duì)煙草中高效氯氟氰菊酯的近紅外光譜定量模型進(jìn)行構(gòu)建和評(píng)價(jià),以期為煙草中農(nóng)藥殘留的現(xiàn)場(chǎng)快速檢測(cè)提供技術(shù)支持。

        1 材料與方法

        1.1 材料與試劑

        供試煙草為云煙87、湘煙5號(hào)和湘煙7號(hào);高效氯氟氰菊酯標(biāo)準(zhǔn)品(純品型,德國(guó)Dr.EhrenstorferGmbH公司),環(huán)氧七氯B標(biāo)準(zhǔn)品(純品型,德國(guó)Dr.EhrenstorferGmbH公司), 2 . 5 % 高效氯氟氰菊酯水乳劑(山東東合生物科技有限公司),乙酸乙酯(色譜純,德國(guó)Merck公司),正己烷(色譜純,德國(guó)Merck公司),無水硫酸鎂、氯化鈉、檸檬酸鈉和檸檬酸氫二鈉均為分析純(Adamas公司)。

        1.2 儀器與設(shè)備

        AURA手持式近紅外光譜儀(波長(zhǎng)范圍: 9 5 0 ~ 1 6 5 0 n m ,卡爾蔡司集團(tuán)),GC-2010Plus氣相色譜儀(帶ECD-Ni63檢測(cè)器,島津公司),SQP型萬分之一電子天平(賽多利斯公司),LG-200A搖擺粉碎機(jī)(瑞安市百信藥機(jī)器械廠),GL-88B渦旋混合器(海門市其林貝爾儀器制造有限公司),KH19A高速離心機(jī)(湖南凱達(dá)科學(xué)儀器有限公司),R-1001VN旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)儀(鄭州長(zhǎng)城科工貿(mào)有限公司),SPE-12A固相萃取裝置(上海啟前電子科技有限公司)。

        1.3 試驗(yàn)方法

        1.3.1不同高效氯氟氰菊酯殘留量煙草樣品的制備2023年在湖南省煙草公司永州市公司煙葉生產(chǎn)技術(shù)中心開展試驗(yàn),試驗(yàn)用地為水田,3月下旬進(jìn)行移栽,整個(gè)田間生產(chǎn)過程符合當(dāng)?shù)亓己棉r(nóng)業(yè)規(guī)范(GAP)生產(chǎn)要求。試驗(yàn)設(shè)置6個(gè)小區(qū),分別種植云煙87、湘煙5號(hào)和湘煙7號(hào),1\~3小區(qū)為施藥小區(qū),4\~6小區(qū)不施農(nóng)藥。每個(gè)小區(qū)面積 ,行距 1 2 0 c m ,株距 ,設(shè)置小區(qū)保護(hù)帶。參照標(biāo)準(zhǔn)NY/T788—2018和《農(nóng)藥登記殘留田間試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程》[27],于旺長(zhǎng)期至現(xiàn)蕾期在煙草葉背和葉面噴施推薦使用劑量的高效氯氟氰菊酯,施藥時(shí)間為2023年5月29日;施藥后7、14、21、28、35、42和49d分別在每個(gè)小區(qū)隨機(jī)采集100多片煙葉,采用半葉法稱重,編桿后采用三段式烘烤工藝進(jìn)行烘烤,處理后待測(cè)定。

        1.3.2烤后煙葉樣品近紅外光譜數(shù)據(jù)的采集近紅外光譜采集通用方法:在沒有特別聲明的情況下,取6片煙葉充分展開,正面朝上,以煙葉主脈為中心對(duì)齊疊加,平鋪于鋁箔紙上,確保儀器光源垂直壓緊煙葉采集部位,進(jìn)行光譜數(shù)據(jù)收集。試驗(yàn)采集煙葉正面光譜時(shí),以葉脈主脈為分界線,在左右兩側(cè)分別采集葉片上、中、下3個(gè)部位的光譜,得到6條光譜數(shù)據(jù);把上面2片煙葉置于底部進(jìn)行測(cè)定,得到6條光譜數(shù)據(jù);然后再將上面2片煙葉置于底部,再次測(cè)定得到6條光譜數(shù)據(jù)。盡量確保每片煙葉采集光譜的部位一致,取18條光譜的平均光譜作為該樣品的表征光譜,分別采集了144個(gè)樣品的18條光譜曲線,得到144條平均光譜。

        1.3.3氣相色譜法(GC-ECD)測(cè)定高效氯氟氰菊酯殘留量將采集完近紅外光譜數(shù)據(jù)的煙葉樣品粉碎,參考標(biāo)準(zhǔn)YC/T405.2—2011,采用氣相色譜法測(cè)定烤后煙葉中高效氯氟氰菊酯的殘留量。

        1.3.4模型的構(gòu)建將144條光譜曲線和對(duì)應(yīng)的高效氯氟氰菊酯殘留量數(shù)據(jù)錄入CPM軟件,劃分預(yù)測(cè)集、校正集和獨(dú)立驗(yàn)證集,考察不同光譜預(yù)處理方法和波長(zhǎng)變量選擇下各個(gè)預(yù)測(cè)模型的校正集決定系數(shù)( )和校正集均方根誤差(RMSEC)。

        1.3.5近紅外光譜數(shù)據(jù)采集條件探究光譜數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)、采集環(huán)境以及煙葉疊加片數(shù)會(huì)影響近紅外光譜預(yù)測(cè)結(jié)果,研究分別考察了5種采集方法(單點(diǎn)法、3點(diǎn)法、6點(diǎn)法、9點(diǎn)法和18點(diǎn)法)4種煙葉疊加片數(shù)(1、2、3和6片)和采集環(huán)境(田間、室外、暗箱等)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。

        1.4 數(shù)據(jù)處理

        采用Excel2021和Matlab2019等軟件讀取光譜數(shù)據(jù)和生成平均光譜文件。

        2 結(jié)果與分析

        2.1煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光 譜測(cè)定模型的構(gòu)建

        將144條光譜曲線和對(duì)應(yīng)的高效氯氟氰菊酯殘留量的數(shù)據(jù)錄入CPM軟件,選擇14條光譜為預(yù)測(cè)集,122條光譜為校正集,剩下8條光譜為獨(dú)立驗(yàn)證集。使用軟件中的異常光譜分析功能,將離散的異常樣品剔除,共剔除了7條異常光譜,最終有14條預(yù)測(cè)光譜、115條校正光譜和8條獨(dú)立驗(yàn)證光譜進(jìn)行模型構(gòu)建,各個(gè)預(yù)測(cè)模型的校正集決定系數(shù)( )和校正集均方根誤差(RMSEC)見表1。由表1可知,在波長(zhǎng)變量選擇方法為CARS時(shí),一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理具有更大的 和更小的RMSEC;固定一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理方法,發(fā)現(xiàn)采用一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理結(jié)合UVE波長(zhǎng)變量選擇的化學(xué)計(jì)量法的預(yù)測(cè)效果最優(yōu), 為0.9236,RMSEC為0.119。

        表1不同近紅外光譜預(yù)測(cè)模型的化學(xué)計(jì)量法對(duì)比

        基于一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理,結(jié)合UVE波長(zhǎng)變量篩選和偏最小二乘法(PLS)進(jìn)行建模,由圖1可知,GC-ECD法測(cè)定的115個(gè)樣品的高效氯氟氰菊酯殘留量為 0~2 . 3 4 m g / k g ,平均值為 0 . 2 6 m g / k g ;近紅外光譜模型預(yù)測(cè)的高效氯氟氰菊酯殘留量為 - 0 . 1 4 ~ 2 . 5 2 m g / k g ,平均值為 0 . 2 7 m g/ k g ; 2 種方法測(cè)定結(jié)果的絕對(duì)誤差絕對(duì)值為 0~0 . 3 3 m g / k g 。

        圖1高效氯氟氰菊酯近紅外光譜預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值與GC-ECD測(cè)定值對(duì)比

        2.2煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光 譜測(cè)定模型的驗(yàn)證

        對(duì)8條獨(dú)立驗(yàn)證光譜進(jìn)行分析,由表2可知,GC-ECD法測(cè)定的高效氯氟氰菊酯的殘留量平均值為 ,近紅外光譜預(yù)測(cè)的殘留量平均值為0 . 2 0 1 m g / k g ,最大絕對(duì)誤差絕對(duì)值為0.07,驗(yàn)證集均方根誤差(RMSECV)為0.045。

        表2高效氯氟氰菊酯近紅外光譜預(yù)測(cè)模型獨(dú)立驗(yàn)證結(jié)果

        對(duì)14條預(yù)測(cè)光譜進(jìn)行分析,由表3可知,GC-ECD法測(cè)定的高效氯氟氰菊酯的殘留量為 0~0 . 7 5 m g / k g ,近紅外光譜預(yù)測(cè)的殘留量為 0 . 0 6~0 . 6 1 m g / k g ,預(yù)測(cè)集均方根誤差(RMSEP)為0.080。

        2.3近紅外光譜數(shù)據(jù)采集條件探究結(jié)果

        2.3.1采集點(diǎn)數(shù)由表4可知,隨著數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)的增加,2種測(cè)定方法的相對(duì)誤差的絕對(duì)值越來越小。相較于6點(diǎn)法和9點(diǎn)法,18點(diǎn)法可以取得更準(zhǔn)確的結(jié)果,但會(huì)增加數(shù)據(jù)采集分析的工作量,因此在農(nóng)藥殘留量大規(guī)模樣品粗篩中應(yīng)用9點(diǎn)法是一種可行的高效篩查策略。

        2.3.2煙葉疊加片數(shù)由表5可知,煙葉疊加片數(shù)為6片時(shí),近紅外光譜法可以取得較好的結(jié)果,且選擇煙葉的正面進(jìn)行測(cè)試,相對(duì)誤差更小。

        表3高效氯氟氰菊酯近紅外光譜預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)光譜驗(yàn)證報(bào)告
        表4數(shù)據(jù)采集點(diǎn)數(shù)對(duì)煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光譜預(yù)測(cè)結(jié)果的影響
        表5煙葉疊加片數(shù)對(duì)煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光譜預(yù)測(cè)模型結(jié)果的影響

        2.3.3采集環(huán)境由表6可知,光線對(duì)測(cè)定結(jié)果有較大的影響,溫度和濕度影響較小;在田間植株上進(jìn)行測(cè)定,相對(duì)誤差最大,達(dá)到 7 2 . 1 6 % ;在室內(nèi)或暗箱中測(cè)定,近紅外光譜法的預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

        2.4近紅外光譜預(yù)測(cè)模型在煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

        研究確定光譜采集條件為室內(nèi)室溫條件下,選取6片烤后煙葉疊加,采集9個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn);將上面2片煙葉置于底部,采集9個(gè)數(shù)據(jù);再將上面2片煙葉置于底部,再次采集9個(gè)數(shù)據(jù);共采集27個(gè)光譜數(shù)據(jù),取平均值作為最終光譜數(shù)據(jù)。在上述采集條件和最優(yōu)定量模型(一階導(dǎo)數(shù) + U V E + P L S 建模)下,采用手持式近紅外光譜儀對(duì)云煙87、湘煙5號(hào)和湘煙7號(hào)煙葉樣品中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行預(yù)測(cè),并將結(jié)果與GC-ECD法測(cè)定的結(jié)果比較。由圖2可知,煙葉品種對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果沒有明顯的影響。當(dāng)煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量適中時(shí),近紅外光譜法預(yù)測(cè)結(jié)果相對(duì)穩(wěn)定;當(dāng)煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量較高或較低時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果誤差較大。其中,施藥后4 9 d ,煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量最少,近紅外光譜預(yù)測(cè)值均明顯高于GC-ECD法測(cè)定值。

        表6采集環(huán)境對(duì)煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光譜預(yù)測(cè)模型結(jié)果的影響
        圖2近紅外光譜儀對(duì)不同品種煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量的預(yù)測(cè)結(jié)果

        3 討論與結(jié)論

        研究采用合理的數(shù)據(jù)處理方法,構(gòu)建了煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量的近紅外預(yù)測(cè)模型,探討了近紅外預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)采集條件,并對(duì)云煙87、湘煙5號(hào)和湘煙7號(hào)煙葉中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行了預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:(1)基于一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理,結(jié)合UVE波長(zhǎng)變量篩選和偏最小二乘法(PLS)建模為最優(yōu)模型,其決定系數(shù)( )、校正集均方根誤差(RMSEC)、驗(yàn)證集均方根誤差(RMSECV)和預(yù)測(cè)集均方根誤差(RMSEP)分別為 0 . 9 2 3 6 . 0 . 1 1 9 0.045和0.080;(2)光譜數(shù)據(jù)的采集點(diǎn)數(shù)和煙葉疊加片數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有明顯影響,9個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)和6片煙葉條件下可以得到相對(duì)穩(wěn)定的數(shù)據(jù);(3)采集環(huán)境的光線對(duì)測(cè)定結(jié)果影響較大,溫度和濕度對(duì)測(cè)定結(jié)果影響較小,在室內(nèi)室溫下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集是一個(gè)合理的選擇;(4)采用手持式近紅外光譜儀對(duì)云煙87、湘煙5號(hào)和湘煙7號(hào)煙葉樣品中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行預(yù)測(cè),發(fā)現(xiàn)煙葉品種對(duì)測(cè)定結(jié)果影響不明顯。

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        (責(zé)任編輯:王婷)

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