三唑类杀菌剂在蔬菜中的残留分布及对不同人群的累积性膳食摄入风险

为探明蔬菜中残留的三唑类杀菌剂可能存在的累积性膳食摄入风险,本研究基于蔬菜样品检测获得的三唑类杀菌剂残留数据,分析了来自江苏省、浙江省、上海市、安徽省及福建省 5 个地区的 1612 批次蔬菜样本中 8 种三唑类杀菌剂的残留分布,并采用相对效能因子法以及概率评估方法的蒙特卡罗 (Monte Carlo) 模拟技术和 Bootstrap 抽样技术,对目标人群通过蔬菜摄入三唑类杀菌剂的累积急性及慢性暴露风险进行了评估。结果显示:检出较多的农药及产品组合为芹菜和西红柿中的苯醚甲环唑,检出率分别达到 23.1% 和 20.4%,其他检出率较高的农药还有三唑酮、戊唑醇、氟硅唑、烯唑醇、丙环唑、抑霉唑及腈菌唑。各类蔬菜中,黄瓜中三唑类杀菌剂残留对不同人群累积暴露量的贡献率最大,为 50%~70%。在第 97.5 百分位点处,蔬菜中残留的三唑类杀菌剂对各年龄段人群的累积慢性暴露量均低于慢性参考剂量 (ADI),其中 0~35 个月婴幼儿的累积慢性膳食摄入风险商 (%ADI) 值最高,平均为 34.6%,但仍低于100%;在第 99.9 百分位点处,蔬菜中残留的三唑类杀菌剂对各年龄段人群的累积急性暴露量均低于急性参考剂量 (ARfD),0~35 个月婴幼儿的累积急性膳食摄入风险商 (%ARfD) 值最高,平均为 51.7%,但也低于100%。研究表明,江苏、浙江、上海、安徽及福建 5 个地区蔬菜中三唑类杀菌剂残留的累积急性及慢性膳食摄入风险皆在可接受范围内。     

基于近红外光谱的面粉灰分含量快速检测方法

针对目前面粉灰分含量的检测方法存在操作繁琐、耗时长、费时费力和检测效率低等问题,运用近红外光谱分析技术检测面粉的灰分含量,选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,采用偏最小二乘法(PLS)及BP神经网络算法进行定量分析研究。结果表明:采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的决定系数R2为90.66,预测均方根误差RMSEP为0.055 3,总偏差为0.0279 3;用BP神经网络预测总偏差为0.036 7。研究发现,近红外光谱技术用于快速无损检测面粉灰分含量是可行的,且PLS、BP神经网络算法可进行面粉灰分含量预测。     

基于透射光谱的玉米叶片含水率快速检测仪研究

为快速、无损检测玉米叶片含水率,根据透射光谱原理设计一款便携式植物叶片水分快速检测仪。检测仪主要由数据采集节点和数据接收节点两部分组成,数据采集节点采用夹持叶室结构,由信号采集、处理和发送模块组成,数据接收节点由信号接收模块和PDA组成。测量时玉米叶片被放入采集节点的夹持叶室,两路LED主动光源(890 nm和980 nm)发光照射叶片,采用PIN型Si光电传感器在叶片的另一面进行透射光探测,透射光信号经调理电路放大、滤波后,通过ZigBee网络发送至数据接收节点。根据采集的光信号计算透射率(T890和T980)、比值植被指数(RVI)和调整型归一化差异水分指数(MNDWI)等参数,分析了各植被指数与不同叶位含水率之间的相关性,结果显示仪器应用的最佳叶位为完全展开叶片的倒二叶中部,含水率检测范围为70%~80%,且分辨率为0.3%。选取了T890、T980和MNDWI建立了含水率检测模型,其R_C~2为0.854,R_V~2为0.849,RMSE为0.010 3。     

基于太赫兹衰减全反射技术的花生品种快速鉴别

利用太赫兹衰减全反射技术,结合距离匹配算法,对不同品种花生进行快速分类鉴别。实验随机采集花育36号、鲁花1号和鲁花9号共3个花生品种、总计60个花生样本在0.3~3.6 THz的太赫兹衰减全反射光谱,随后对其吸收系数进行一阶导数及归一化预处理,并建立花生品种的距离匹配快速鉴别模型。距离匹配模型结果显示:3个类别的总体识别准确率可达93.3%,仅有1个样本预测错误。研究结果表明,利用太赫兹衰减全反射技术实现花生品种快速鉴别具有一定的可行性,具有操作简单且快速高效等特点。     

近红外光谱技术检测溶液中毒死蜱含量试验

用近红外光谱(NIR)方法对溶液中极微量毒死蜱进行了测定,通过模拟蔬果成分背景,配制了47个混合液样本,其中37个样本为含有质量比为0.005～0.100mg/kg毒死蜱的混合液样本,用于定量分析,同时10个不含农药的混合液样本,用于聚类分析.结果表明,近红外光谱法对混合溶液中质量比在0.008～0.090mg/kg之间的毒死蜱取得良好的检测效果.     

基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法

针对以每个波长一个染色体基因的 WSGA方法在波长数目较大时搜索空间太大的问题 ,提出了基于遗传算法的近红外光谱谱区选择方法 (RSGA ) ,把全部谱区平均分为多个子区间 ,各子区间的所有不同组合构成搜索空间 ,使用 R/(1 δ)最大作为优化目标 ,使用遗传算法寻找一个最佳子区间组合 ,作为最后参与建模的光谱谱区。计算实例表明 :经 RSGA优化选择谱区后 ,不仅波长点数减少 ,而且 PL S L OO CV预测值与标准值的相关系数 R得以提高 ,交叉检验预测均方差得以减少 ,从而可以减小建模运算时间 ,剔除噪声过大的谱区 ,使最终建立的农产品品质检测近红外光谱模型的预测能力和精度更高。     

基于近红外无损快速检测淀粉品质的研究

实验选择最优的光谱预处理方法和光谱范围,运用近红外光谱分析中的聚类分析法和偏最小二乘法(PLS)分别进行了定性和定量分析研究。结果表明,采用聚类分析法可准确地将样品分为两类,同时采用预测集的样品验证所建模型的准确性,预测准确率达90%以上。采用偏最小二乘法(PLS)所建的定量分析模型的相关性较高,预测相关系数和预测均方根误差均符合要求。     

基于近红外光谱的花椒品质检测技术

首次提出了建立基于单籽粒红花椒的近红外光谱定量分析模型,用于花椒的挥发油含量检测。由于花椒表面的不规则性,且采用单籽粒花椒扫谱导致光谱信号差异较大,所以采用全谱分析。为此,结合异常样品剔除方法及模型优化方法,共建立了74份红花椒的挥发油近红外模型。实验表明,所建立的单籽粒花椒挥发油的近红外定标模型具有较好的稳定性和预测能力(RSD<10%,RPD>3),从而为花椒育种及品质检测提供了快速和便捷的途径。     

食用油酸值与过氧化值近红外光谱模型转移研究

在使用近红外光谱技术进行食用油酸值与过氧化值检测时,仪器制造与检测环境的差异导致不同仪器建立的校正模型无法共享。为解决食用油酸值与过氧化值模型转移问题,使用125个食用油样本于主机建立偏最小二乘校正模型,采用光谱空间转换法进行模型转移,并与斜率/截距算法、直接标准化算法、分段直接标准化算法、极限学习机自编码器算法进行对比。结果表明,采用光谱空间转换法进行模型转移后,验证集酸值与过氧化值的预测均方根误差分别从0.583 6 mg/g和15.801 0 mmol/kg降低到了0.167 0 mg/g与9.989 3 mmol/kg,说明光谱空间转换法可以有效应用于食用油酸值与过氧化值间的模型转移,使不同仪器之间实现模型共享,这对于近红外光谱应用于食用油品质快速检测具有实际意义。     

基于CARS-PLS的食用油脂肪酸近红外定量分析模型优化

采用CARS波长变量挑选方法优化建模,对食用油中4种主要脂肪酸（棕榈酸、硬脂酸、油酸和亚油酸）进行近红外定量分析。应用预测浓度残差法剔除奇异样本后,对样品集光谱进行标准化预处理,通过CARS优选出的波长变量分别建立4种脂肪酸的偏最小二乘法（PLS）模型。与采用OPUS软件自动优化建模相比,CARS法所建模型的决定系数（R2）、交叉校验均方根误差(RMSECV)和预测均方根误差(RMSEP)都优于后者所建模型。CARS法有效地简化了模型,且所挑选出的特征波长较少。