自动QuEChERS方法结合液相色谱串联质谱对玉米中133种农药的多残留分析

基于QuEChERS(快速、简单、廉价、高效、耐用、安全)方法,借助自动QuEChERS前处理设备,结合LC-MS/MS测定手段,建立了简单、高效的同时检测玉米中133种农药多残留分析方法——自动QuEChERS。本方法将QuEChERS提取和净化两个步骤在同一设备上一次完成,操作要求低,解放了劳动力,提高了工作效率,进一步提高了实验重现性。结果表明:所有待测农药在3个添加浓度(20、100、500μg·kg~(-1))的回收率在70%~120%之间(n=5),相对标准偏差小于15%。最低定量限达到2μg·kg~(-1),在2~500μg·kg~(-1)线性范围内,相关系数大于0.99。     

土壤样品中重金属化学形态模型的发展与应用

土壤中重金属的化学形态与其生物有效性和环境迁移性密切相关。相比于实验室分析手段,化学模型计算具有能揭示化学形态分布全景指纹和具有预测能力的优势。文章综述了天然环境样品中元素化学形态模型的发展、经验性和机理性模型的特征、离子在天然有机质(以NICA-Donnan模型为例)和金属氧化物(以CD-MUSIC模型为例)吸附的先进表面络合模型、建立环境样品机理性模型面临的挑战。重点就天然有机质、金属氧化物和"活性"重金属总量等模型输入值的确定方法作了介绍,并结合镉和砷分别作为金属阳离子和含氧阴离子的典型代表,具体阐述了模型在土壤中重金属元素化学形态分布上的应用。总结了机理性化学形态模型在天然环境样品应用的发展现状,并对模型应用面临的问题和后期的发展做出了展望。     

基于Cubist多元混合回归的稻米富集Cd模型构建研究

为了给农产品质量安全预测提供技术支撑,基于土壤环境因子对稻米富集镉(Cd)的影响在不同条件下存在差异性这一原理,以湖南省典型区域为例,在土壤多参数检测获取基本大数据前提下,采用Cubist多元混合线性回归技术,构建了研究区土壤-稻米Cd传输模型。结果表明,在所筛选的23个土壤理化参数中,Ca、Fe、S、Cd、Cl和pH 6个参数对稻米富集Cd影响最为突出,并被纳入Cubist模型中。土壤Ca(以CaO计)与土壤p H在Ca含量小于1%时线性显著相关,S与土壤有机质(SOM)呈指数显著相关。土壤pH对稻米富集Cd的影响在不同值阈范围内差异明显。研究表明,混合线性回归技术克服了传统多元回归仅能构建单一性质模型的缺陷,可有效筛选及表征环境因子对稻米富集Cd的影响,是构建土壤-稻米Cd传输模型有效方法。