三種基質(zhì)中15 種農(nóng)藥及其代謝物的不確定度評估

楊曉云, 姜 亮, 劉江情, 盧瀟婷, 王立芳,周文忠, 胡建西, 李璐蕓, 劉 靜*,

(1. 云南同創(chuàng)檢測技術(shù)股份有限公司，昆明 650106；2. 云南大學(xué) 化學(xué)科學(xué)與工程學(xué)院，昆明 650091)

自1963 年美國數(shù)理專家Churchill Eisenhart首次提出測量不確定度的概念以來，測量不確定度就受到國內(nèi)外的廣泛關(guān)注[1]。1993 年國際標(biāo)準(zhǔn)化組織 (ISO)、國際計量局 (BIPM)、國際電工委員會 (IEC)、國際臨床化學(xué)聯(lián)合會 (IFCC)、國際實(shí)驗(yàn)室認(rèn)可合作組織 (ILAC)、國際理論和應(yīng)用物理聯(lián)合會 (IUPAP)和國際法制計量組織 (OIML) 聯(lián)合建立并發(fā)布了測量不確定度評定和表示的通用規(guī)則——Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (簡稱GUM)，為檢驗(yàn)檢測結(jié)果的不確定度評定和表示奠定了基礎(chǔ)[2-3]。為了滿足測量不確定度在國內(nèi)的需求，我國也緊隨GUM 的步伐，發(fā)布了一系列標(biāo)準(zhǔn)和指南，例如國家質(zhì)檢總局先后發(fā)布的JJF 1135—2005《化學(xué)分析測量不確定度評定》[4]、JJF 1059.1—2012《測量不確定度評定與表示》[5]和JJF 1059.2—2012《用蒙特卡洛法評定測量不確定度》[6]，中國實(shí)驗(yàn)室國家認(rèn)可委員會制定的CNAS-GL006—2019《化學(xué)分析中不確定度的評估指南》[7]等。

其中CNAS-GL006—2019[7]將不確定度定義為與測量結(jié)果相關(guān)聯(lián)的參數(shù)，它表征了可以合理地賦予被測量的量值分散程度。因此，測量不確定度是對檢驗(yàn)檢測結(jié)果合格判定的重要因素，同時也是衡量實(shí)驗(yàn)室檢驗(yàn)檢測質(zhì)量的重要指標(biāo)[8]。為了控制測量不確定度在合格判定中引起的誤判風(fēng)險，CNAS-CL01—2018《檢測和校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室能力認(rèn)可準(zhǔn)則》[9]和RB/T 214—2017《檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)資質(zhì)認(rèn)定能力評價 檢驗(yàn)檢測機(jī)構(gòu)通用要求》[10]均規(guī)定需提供測量不確定度的信息。

近年來，農(nóng)藥殘留檢測結(jié)果對測量不確定度的需求日益增長[11-12]。洪澤淳等[13]對氣相色譜法(GC) 測定白菜中16 種有機(jī)磷農(nóng)藥殘留的不確定度進(jìn)行了評估。汪志威等[14]對氣-質(zhì)聯(lián)用法 (GCMS) 測定草莓中丙溴磷、亞胺硫磷、五氯硝基苯、氯氟氰菊酯4 種農(nóng)藥殘留的不確定度進(jìn)行了評估。Pano-Farias 等[15]對GC-MS 法測定木瓜和鱷梨中5 種農(nóng)藥殘留的不確定度進(jìn)行了評估。張磊等[16]對氣相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法 (GC-MS/MS) 法測定香菇中聯(lián)苯菊酯殘留量的不確定度進(jìn)行了評估。喬海霞等[17]對GC-MS/MS 法測定黃瓜中嘧霉胺殘留量的不確定度進(jìn)行了評估。陽曦等[18]對GCMS/MS 法測定結(jié)球甘藍(lán)中甲基毒死蜱的不確定度進(jìn)行了評估。Harischandra 等[19]對GC-MS/MS 和液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法 (LC-MS/MS) 同時測定樹豆中79 種農(nóng)藥殘留的不確定度進(jìn)行了評估。但不同食用農(nóng)產(chǎn)品基質(zhì)對引入不確定度的影響卻未見報道，因此本研究選擇茶葉、普通白菜和蘋果3 種基質(zhì)來考察不確定度。

自GB 23200.113—2018《食品安全國家標(biāo)準(zhǔn)植物源性食品中208 種農(nóng)藥及其代謝物殘留量的測定 氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法》[20]實(shí)施以來，《食品安全監(jiān)督抽檢實(shí)施細(xì)則》采用GB 23200.113—2018 檢測茶葉、蔬菜和水果等食用農(nóng)產(chǎn)品中有機(jī)磷、有機(jī)氯和擬除蟲菊酯類農(nóng)藥及其代謝物呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢。2022 年版《食品安全監(jiān)督抽檢實(shí)施細(xì)則》中茶葉、普通白菜和蘋果共有15 項農(nóng)藥及其代謝物可用GB 23200.113—2018 檢驗(yàn)。因此，本研究對采用GB 23200.113—2018 QuEChERS前處理測定茶葉、普通白菜和蘋果3 種不同基質(zhì)中15 種農(nóng)藥及其代謝物的不確定度進(jìn)行評估，并對如何降低不確定度進(jìn)行了探討，以期為茶葉和果蔬中農(nóng)藥殘留合格性判定提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

TG-5SILMS 色譜柱 (30 m × 0.25 mm，0.25 μm，美國賽默飛公司)，陶瓷均質(zhì)子 (2 cm × 1 cm，美國Agilent 公司)；微孔濾膜 (天津津騰實(shí)驗(yàn)設(shè)備有限公司)。Pesticides-Mix54、Pesticides-Mix55、Pesticides-Mix56 和Pesticides-Mix57 標(biāo)準(zhǔn)品(50 μg/mL，壇墨質(zhì)檢科技股份有限公司)；環(huán)氧七氯B (100 μg/mL，壇墨質(zhì)檢科技股份有限公司)；乙腈 (色譜純，DiKMA)；乙酸乙酯 (色譜純, 美國Fisher 公司)；醋酸 (色譜純，天津市科密歐化學(xué)試劑有限公司)；無水乙酸鈉 (分析純，天津市風(fēng)船化學(xué)試劑科技有限公司)；氯化鈉、無水硫酸鎂和檸檬酸鈉 (分析純，西隴科學(xué)股份有限公司)；檸檬酸氫二鈉 (分析純，阿拉丁試劑 (上海) 有限公司)；乙二胺-N-丙基硅烷化硅膠 (PSA，40～60 μm)、十八烷基硅烷鍵合硅膠 (C18，50 μm) 和石墨化炭黑(GCB，40～120 μm) (青云實(shí)驗(yàn)耗材有限公司)。

1.2 儀器與設(shè)備

TRACE 1300/TSQ 9000 氣相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜儀(美國賽默飛世爾科技公司)；AUW220 分析天平 (日本島津公司)；N-EVAP-111 氮吹儀 (美國Organomation公司)；瓶口分液器 (德國Eppendorf 公司)。

1.3 試驗(yàn)方法

1.3.1 樣品制備 按照GB 23200.113—2018 中茶葉及蔬菜水果對應(yīng)的QuEChERS 前處理方法進(jìn)行[20]。

1.3.2 標(biāo)準(zhǔn)溶液配制

標(biāo)準(zhǔn)儲備液：分別準(zhǔn)確量取1 mL Pesticides-Mix54、Pesticides-Mix55、Pesticides-Mix56 和Pesticides-Mix57 標(biāo)準(zhǔn)品，用乙酸乙酯定容至10 mL，配成質(zhì)量濃度為5 μg/mL 的農(nóng)藥及其代謝物的標(biāo)準(zhǔn)儲備液， 于 -18 ℃避光保存。

標(biāo)準(zhǔn)工作溶液：精確吸取一定量上述標(biāo)準(zhǔn)儲備液，用乙酸乙酯逐級稀釋成質(zhì)量濃度為0.01、0.02、0.05、0.10、0.20 和0.40 μg/mL 的標(biāo)準(zhǔn)工作溶液。

內(nèi)標(biāo)溶液：準(zhǔn)確量取0.5 mL 環(huán)氧七氯B，用乙酸乙酯定容至10 mL，配成質(zhì)量濃度為5 μg/mL的內(nèi)標(biāo)溶液。

基質(zhì)混合標(biāo)準(zhǔn)工作溶液：將空白基質(zhì)溶液用氮?dú)獯蹈珊蠹尤?0 μL 內(nèi)標(biāo)溶液，加入1 mL 相應(yīng)質(zhì)量濃度的標(biāo)準(zhǔn)工作溶液，混勻后過微孔濾膜。

1.3.3 檢測條件 TG-5SILMS 色譜柱 (30 m ×0.25 mm，0.25 μm)。升溫程序：初始溫度40 ℃，保持1.5 min，以25 ℃/min 的速率升至90 ℃，保持1.5 min，再以25 ℃/min 的速率升至180 ℃，再以5 ℃/min 的速率升至280 ℃，再以10 ℃/min的速率升至300 ℃，保持5 min。載氣為氦氣 (純度≥99.999%)，流速為1 mL/min。進(jìn)樣口溫度280 ℃。進(jìn)樣量1 μL，不分流進(jìn)樣。電子轟擊源電壓70 eV。離子源溫度300 ℃。傳輸線溫度280 ℃。多反應(yīng)監(jiān)測模式，保留時間及定量定性離子對見表1。

表1 15 種農(nóng)藥及其代謝物的保留時間和質(zhì)譜參數(shù)Table 1 Retention time, mass spectrometric parameters for 15 pesticides and their metabolites

2 結(jié)果與分析

2.1 數(shù)學(xué)模型的建立

依據(jù)GB 23200.113—2018[20]進(jìn)行測定，內(nèi)標(biāo)法定量，按公式 (1) 計算樣品中被測農(nóng)藥殘留量。

式中，X—試樣中被測物含量，mg/kg；c—試樣中被測物質(zhì)量濃度，μg/mL；V—試樣最終定容體積，mL；m—試樣質(zhì)量，g；D—稀釋因子。

2.2 不確定度來源分析

根據(jù)數(shù)學(xué)模型及測量過程，各農(nóng)藥殘留測定結(jié)果的不確定度分量主要來自3 個A 類評定分量：測量重復(fù)性、工作曲線擬合、回收率，以及3 個B 類評定分量：標(biāo)準(zhǔn)溶液配制、樣品制備、儀器。詳見圖1。

圖1 不確定度分量來源圖 (A：A 類評定分量；B：B 類評定分量)Fig.1 Source of the uncertainty (A: A-type evaluation component; B: B-type evaluation component )

CAC/GL 59《國際食品法典 結(jié)果不確定度評估導(dǎo)則》將測量不確定度的評估方法分為自下向上 (bottom up) 法和自上向下 (top down) 法[21]。其中bottom up 指的是，通過分析識別出每個可能的不確定度來源，評定每一來源對不確定度貢獻(xiàn)大小，從而得到測量過程的合成不確定度的值；top down 指的是基于分析方法的建立及從實(shí)驗(yàn)室檢測樣本、已發(fā)表的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)以及實(shí)驗(yàn)室間的協(xié)作試驗(yàn)等得到的長期的精確的數(shù)據(jù)來進(jìn)行不確定度評定。由于本文是依據(jù)GB 23200.113—2018[20]測定不同基質(zhì)中15 種農(nóng)藥殘留及其代謝物的不確定度，因此，采用的是bottom up 的評估方法。

2.3 B 類不確定度評定

2.3.1.2 由標(biāo)準(zhǔn)儲備液引入的不確定度u2rel(C)

使用1 mL 移液管分別移取Pesticides-Mix54、Pesticides-Mix55、Pesticides-Mix56 和Pesticides-Mix57 標(biāo)準(zhǔn)溶液各1 mL，合并于10 mL 容量瓶中，用乙酸乙酯定容得到5 μg/mL 的農(nóng)藥及其代謝物標(biāo)準(zhǔn)儲備液。

根據(jù)JJG 196—2006《常用玻璃量器檢定規(guī)程》[22]：A 級單標(biāo)線1 mL 移液管容量允差為± 0.007 mL，A 級單標(biāo)線10 mL 容量瓶的容量允差為 ± 0.020 mL，按矩形分布計算k=；環(huán)境溫度為 (20 ± 5) ℃，有機(jī)液體的膨脹系數(shù)為1 ×10-3/k，按均勻分布取k=。

各分量的不確定度為：

(1) 1 mL 移液管的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

(2) 10 mL 容量瓶的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

(3) 環(huán)境溫度變化的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

由以上不確定度分量可得，標(biāo)準(zhǔn)儲備液引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

2.3.1.3 由標(biāo)準(zhǔn)工作溶液配制引入的不確定度u3rel(C)

配制標(biāo)準(zhǔn)溶液過程中用到1 次1 mL 移液管，5 次5 mL 移液管，6 次10 mL 容量瓶。

根據(jù)JJG 196—2006 《常用玻璃量器檢定規(guī)程》[22]：A 級1mL 分度移液管的容量允差為 ± 0.008 mL，A 級5 mL 分度移液管的容量允差為 ± 0.025 mL，按矩形分布計算k=；A 級單標(biāo)線10 mL容量瓶的容量允差為 ± 0.020 mL，按矩形分布計算k=。

各分量的不確定度為：

(2) 由上文可知，10 mL 容量瓶的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：urel()=0.001 15；環(huán)境溫度變化的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：urel(t)=0.002 89。

由以上不確定度分量可得，標(biāo)準(zhǔn)系列溶液配制引入的相對不確定度為：

綜合標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)、標(biāo)準(zhǔn)儲備液、標(biāo)準(zhǔn)工作溶液3 個分量的不確定度，標(biāo)準(zhǔn)溶液引入的相對不確定度為：

2.3.2 由樣品制備引入的不確定度urel(m)2.3.2.1 由樣品稱量過程引入的不確定度u1rel(m)

稱取2 g (精確至0.000 1 g) 茶葉樣品或10 g (精確至0.000 1 g) 普通白菜、蘋果樣品，核查天平檢定證書，其最大允許誤差為±0.5 mg，k=2，則稱量引入的相對不確定度：

2.3.2.2 由提取液總體積引入的不確定度u1rel(V)

用50 mL 瓶口分液器移取乙腈，核查檢定證書，k= 2，當(dāng)提取體積為10 mL 或15 mL 時，分液器引入的相對不確定度為：u1rel(V)=0.001 7

2.3.2.4 由樣品最終定容體積引入的不確定度u3rel(V) 用1 mL 移液管移取1 mL 乙酸乙酯復(fù)溶樣品，由上文可知：u3rel(V)=0.004 04

由上文可知，環(huán)境溫度變化的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度：urel(t) = 0.002 89 綜合以上5 個分量，樣品制備引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

茶葉：

普通白菜、蘋果：

因此，茶葉、普通白菜和蘋果由樣品制備引入的不確定度均為：urel(m)=0.005 99。

2.3.3 由儀器引入的不確定度urel(M) 核查使用儀器的檢定證書，當(dāng)k=2 時，GC-MS/MS 的相對不確定度為0.06%, 則儀器引入的不確定度為：

2.4 A 類不確定度評定

2.4.1 由工作曲線擬合引入的不確定度urel(Q)

按最小二乘法擬合工作曲線，計算標(biāo)準(zhǔn)曲線標(biāo)準(zhǔn)差：

式(2)中，yi為第i次測量的目標(biāo)物峰面積與內(nèi)標(biāo)物峰面積的百分比；a為截距；b為斜率；ci為第i次測量的目標(biāo)物濃度與內(nèi)標(biāo)物濃度之比(默認(rèn)內(nèi)標(biāo)物質(zhì)量濃度為1 μg/mL)；n為標(biāo)準(zhǔn)溶液的測定總次數(shù) (n= 6)。

曲線擬合引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

式(3)中，SA為工作曲線的標(biāo)準(zhǔn)差；p為樣品的測定次數(shù) (p= 7)；n為標(biāo)準(zhǔn)溶液的測定總次數(shù)(n= 6)；b為工作曲線的斜率；c1為由工作曲線求得的樣品溶液質(zhì)量濃度平均值；為各標(biāo)準(zhǔn)系列溶液質(zhì)量濃度的平均值，為0.13 μg/mL；ci為第i次測量的目標(biāo)物質(zhì)量濃度與內(nèi)標(biāo)物質(zhì)量濃度之比 (賽默飛軟件默認(rèn)內(nèi)標(biāo)物質(zhì)量濃度為1 μg/mL)。茶葉基質(zhì)、普通白菜基質(zhì)、蘋果基質(zhì)由工作曲線擬合引入的不確定度見表2。

表2 由工作曲線引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 2 Relative standard uncertainty caused by the working curves

2.4.2 由測量重復(fù)性引入的不確定度urel(X) 取樣品重復(fù)測量7 次 (n= 7)，計算平均值 (c1) 及標(biāo)準(zhǔn)偏差 (s(X))，則測量重復(fù)性引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：urel(X)=，茶葉、普通白菜、蘋果由測量重復(fù)性引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度見表3。

2.4.3 由回收率引入的不確定度urel(R) 茶葉空白基質(zhì)中分別加入質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.075、0.15 和0.75 mg/kg的目標(biāo)分析物，每個水平重復(fù)測定5 次 (n= 15)；普通白菜空白基質(zhì)和蘋果空白基質(zhì)中分別加入質(zhì)量分?jǐn)?shù)為0.10、0.20 和0.75 mg/kg 的目標(biāo)分析物，每個水平重復(fù)測定5 次 (n= 15)。計算平均添加回收率 () 及回收率標(biāo)準(zhǔn)偏差 (s(R))，則回收率引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度為：

urel(R)=，結(jié)果見表3。

2.5 合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度、擴(kuò)展不確定度及結(jié)果表示

根據(jù)以上不確定度評定過程，得到各農(nóng)藥殘留的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度分量，按公式(4) 計算茶葉、普通白菜、蘋果中15 種農(nóng)藥及其代謝物殘留量的合成相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度 (urel)，見表3。

各農(nóng)藥殘留的合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度u按公式u=urel×c計算。依據(jù)JJF 1135—2005《化學(xué)分析測量不確定度評定》[4]，在95%置信水平下，取k=2，茶葉、普通白菜、蘋果中15 種農(nóng)藥及其代謝物殘留的測定擴(kuò)展不確定度U，按公式U=ku計算結(jié)果見表4。

表4 15 種農(nóng)藥及其代謝物殘留的結(jié)果表示Table 4 The residue results of 15 pesticides and metabolites

2.6 不同基質(zhì)校正曲線分別對茶葉、普通白菜和蘋果回收率及其所引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度的影響

分別用不同基質(zhì)校正曲線定量2.4.3 節(jié)中的茶葉、普通白菜和蘋果空白基質(zhì)添加樣品，考察基質(zhì)匹配校正曲線和基質(zhì)不匹配校正曲線分別對茶葉、普通白菜和蘋果空白基質(zhì)添加樣品的平均回收率及其所引入的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度的影響，結(jié)果見表5 和表6。從中可以看出：

表5 不同基質(zhì)校正曲線分別對茶葉、普通白菜和蘋果的平均添加回收率對比表Table 5 The comparison of average recoveries caused by different matrix calibration curves

表6 不同基質(zhì)校正曲線分別對茶葉、普通白菜和蘋果所引入的回收率相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度Table 6 Relative standard uncertainty of the recoveries caused by different matrix calibration curves

① 基質(zhì)匹配校正曲線分別對15 種農(nóng)藥及其代謝物的平均回收率在94%～103%之間，回收率較好，準(zhǔn)確度較高。

② 3 種基質(zhì)不匹配校正曲線分別對15 種農(nóng)藥及其代謝物的平均回收率在8～851%之間，差異較大，主要是由于校正曲線基質(zhì)類型不匹配造成的基質(zhì)增強(qiáng)或者抑制效應(yīng)，從而導(dǎo)致有的農(nóng)藥回收率偏高，有的農(nóng)藥回收率偏低。因此，建議選擇基質(zhì)匹配校正曲線或基質(zhì)類型相似的校正曲線以提高農(nóng)藥及其代謝物的準(zhǔn)確度。

具體表現(xiàn)為：

a. 用茶葉基質(zhì)校正曲線定量普通白菜和蘋果空白基質(zhì)添加樣品時發(fā)現(xiàn)，甲胺磷、三氯殺螨醇和甲氧滴滴涕的回收率較低，在8%～56%之間，其余12 種農(nóng)藥及其代謝物的平均回收率在66%～112%之間。

b. 用普通白菜基質(zhì)校正曲線定量茶葉空白基質(zhì)添加樣品時發(fā)現(xiàn)，甲胺磷、乙酰甲胺磷、水胺硫磷、聯(lián)苯菊酯、甲氧滴滴涕、三氯殺螨醇、氯氟氰菊酯和高效氯氟氰菊酯、氯氰菊酯和高效氯氰菊酯、氰戊菊酯和S-氰戊菊酯的回收率較高，在122%～851%之間，其余6 種農(nóng)藥及其代謝物的回收率在86%～118%之間；而定量蘋果空白基質(zhì)添加樣品時發(fā)現(xiàn)，除甲氧滴滴涕和三氯殺螨醇的回收率偏高 (203%～395%) 外，其余13 種農(nóng)藥及其代謝物的回收率在74%～114%之間。

c. 用蘋果基質(zhì)校正曲線定量茶葉空白基質(zhì)添加樣品時發(fā)現(xiàn)，甲胺磷、乙酰甲胺磷、聯(lián)苯菊酯、甲氧滴滴涕、三氯殺螨醇、氯氟氰菊酯和高效氯氟氰菊酯、氯氰菊酯和高效氯氰菊酯、氰戊菊酯和S-氰戊菊酯的回收率較高，在125%～203%之間，其余7 種農(nóng)藥及其代謝物的回收率在62%～114%之間；而定量普通白菜空白基質(zhì)添加樣品時發(fā)現(xiàn)，除甲氧滴滴涕和三氯殺螨醇的回收率偏低(14%～31%) 外，其余13 種農(nóng)藥及其代謝物的回收率在78%～119%之間。

③ 不同基質(zhì)校正曲線對茶葉、普通白菜和蘋果空白基質(zhì)添加樣品所引入的回收率相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度影響不大，結(jié)果見表6。因此，基質(zhì)不匹配校正曲線對所引入的回收率相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度無較大影響。

2.7 降低不確定度可采取的措施

如表7 所示，6 個不確定分量所引入的不確定度百分比大小為：工作曲線擬合、回收率 ＞ 標(biāo)準(zhǔn)溶液配制 ＞ 樣品制備 ＞ 測量重復(fù)性 ＞ 儀器。其中，影響不確定度的主要因素為工作曲線擬合、回收率和標(biāo)準(zhǔn)溶液配制，其次為樣品制備和測量重復(fù)性，儀器對不確定度的影響相對較小。通過分析6 個不確定度分量的引入過程發(fā)現(xiàn)，可通過采取以下措施來降低不確定度：

表7 各不確定度分量所引入相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度百分比Table 7 The percentage of relative standard uncertainty

① 根據(jù)工作曲線擬合的相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度計算公式可知，當(dāng)樣品中待測物濃度越高時，由工作曲線擬合所引入的不確定度越大，因此配制合適濃度的標(biāo)準(zhǔn)溶液來擬合工作曲線，能有效降低檢測過程中由工作曲線擬合和標(biāo)準(zhǔn)溶液配制引入的不確定度。

② 由于待測物在食用農(nóng)產(chǎn)品中含量低，在提取、凈化和濃縮過程中易損失，易受基質(zhì)效應(yīng)干擾等。因此，在嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)所要求的條件進(jìn)行相關(guān)的提取、凈化和濃縮過程的基礎(chǔ)上，可通過配制基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)工作溶液、采用內(nèi)標(biāo)法定量等手段來降低因回收率引入的不確定度。

③ 通過提高樣品制備人員和檢測人員的實(shí)驗(yàn)操作能力等，可降低由樣品制備和測量重復(fù)性所引入的不確定度。

④ 通過定期對儀器進(jìn)行維護(hù)和期間核查，可降低由儀器引入的不確定度。

⑤ 通過采用多種質(zhì)控手段來監(jiān)控和提高實(shí)驗(yàn)室的檢測質(zhì)量，進(jìn)一步降低檢測過程的不確定度。

3 結(jié)論與討論

本文對采用GB 23200.113—2018[20]中茶葉、蔬菜水果分別對應(yīng)的QuEChERS 前處理，并運(yùn)用GC-MS/MS 法測定茶葉、普通白菜和蘋果3 種基質(zhì)中15 種農(nóng)藥及其代謝物。通過bottom up 法，對A 類不確定度 (測量重復(fù)性、工作曲線擬合、回收率) 及B 類不確定度 (標(biāo)準(zhǔn)溶液配制、樣品制備、儀器) 進(jìn)行分析和評估，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

① 標(biāo)準(zhǔn)溶液配制、樣品制備、測量重復(fù)性、工作曲線擬合、儀器、回收率6 個分量均會引入不確定度，引入的不確定度大小為：工作曲線擬合、回收率＞標(biāo)準(zhǔn)溶液配制＞樣品制備＞測量重復(fù)性＞儀器。

②不同基質(zhì)不會對標(biāo)準(zhǔn)溶液配制、樣品制備和儀器所引入的不確定度造成影響，但卻使工作曲線擬合、回收率、測量重復(fù)性所引入的不確定度存在一定差異。

③ 3 種基質(zhì)不匹配校正曲線對部分農(nóng)藥及其代謝物的回收率影響較大，但對所引入的回收率相對標(biāo)準(zhǔn)不確定度影響較小。建議采用基質(zhì)匹配校正曲線來定量樣品中各農(nóng)藥及其代謝物的含量，目的是為了消除因不同基質(zhì)造成的基質(zhì)增強(qiáng)效應(yīng)或抑制效應(yīng)，從而在一定程度上提高樣品中待測農(nóng)藥及其代謝物的準(zhǔn)確度。

④ 不確定度的來源除了標(biāo)準(zhǔn)溶液配制、樣品制備、測量重復(fù)性、工作曲線擬合、儀器、回收率外，還有樣品制備過程造成的樣品均勻性所引入的不確定度等，但因其無法用A 類或B 類不確定度評定來計算，因此在一定程度上降低了本文擴(kuò)展不確定度的實(shí)測值?？赏ㄟ^采取增加測量次數(shù)與培訓(xùn)檢測人員檢測能力等措施來降低其引入的不確定度。

⑤ CNAS-GL015—2022《判定規(guī)則和符合性聲明指南》[23]指出：擴(kuò)展測量不確定度越大，錯誤接受的風(fēng)險越高。因此，通過分析不確定度分量的引入過程發(fā)現(xiàn)，可通過采取以下措施來降低檢驗(yàn)檢測結(jié)果合格判定的風(fēng)險：

a. 依據(jù)相關(guān)規(guī)范、標(biāo)準(zhǔn)或法規(guī)選擇適用的判定規(guī)則；

b. 配制基質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)工作溶液；

c. 選擇合理的工作曲線濃度范圍；

d. 采用多種質(zhì)控手段來監(jiān)控和提高實(shí)驗(yàn)室的檢測質(zhì)量；

e. 提高檢測人員的實(shí)驗(yàn)操作能力等。