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、 評價及應(yīng)用

中圖分類號：S481.8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：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、評價及應(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，因此對煙草中農(nóng)藥殘留進(jìn)行抽樣檢測是保障煙草制品質(zhì)量安全與風(fēng)味品質(zhì)的必要手段。目前對煙草中擬除蟲菊酯類農(nóng)藥殘留量檢測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、分析時間長以及不能在線檢測等不足。為實現(xiàn)煙葉中除蟲菊酯類農(nóng)藥殘留的快速檢測，亟待開發(fā)具有現(xiàn)場快速檢測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，已在多個領(lǐng)域的物質(zhì)檢測中展現(xiàn)出重要的應(yīng)用價值[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)組分檢測的重要技術(shù)手段[22-26]，且在煙草農(nóng)藥殘留檢測領(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定煙草中菊酯類農(nóng)藥殘留量是一種有前景的測定方法，但其產(chǎn)業(yè)化推廣仍需進(jìn)行深入研究和優(yōu)化。例如，近紅外光譜法對樣品的物理狀態(tài)和表面特性比較敏感，在測量過程中需要嚴(yán)格控制樣品的處理條件；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，在實際應(yīng)用中需要結(jié)合其他方法進(jìn)行驗證。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、模型驗證、方法優(yōu)化和應(yīng)用研究7個步驟，研究以氣相色譜法為確證方法，對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)建和評價，以期為煙草中農(nóng)藥殘留的現(xiàn)場快速檢測提供技術(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號和湘煙7號；高效氯氟氰菊酯標(biāo)準(zhǔn)品（純品型，德國Dr.EhrenstorferGmbH公司），環(huán)氧七氯B標(biāo)準(zhǔn)品（純品型，德國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Merck公司），正己烷（色譜純，德國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（波長范圍： 9 5 0 ～ 1 6 5 0 n m ，卡爾蔡司集團），GC-2010Plus氣相色譜儀（帶ECD-Ni63檢測器，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（瑞安市百信藥機器械廠），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（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，試驗用地為水田，3月下旬進(jìn)行移栽，整個田間生產(chǎn)過程符合當(dāng)?shù)亓己棉r(nóng)業(yè)規(guī)范（GAP）生產(chǎn)要求。試驗設(shè)置6個小區(qū)，分別種植云煙87、湘煙5號和湘煙7號，1＼～3小區(qū)為施藥小區(qū)，4＼～6小區(qū)不施農(nóng)藥。每個小區(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標(biāo)準(zhǔn)操作規(guī)程》[27]，于旺長期至現(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，施藥時間為2023年5月29日；施藥后7、14、21、28、35、42和49d分別在每個小區(qū)隨機采集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。試驗采集煙葉正面光譜時，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)測集、校正集和獨立驗證集，考察不同光譜預(yù)處理方法和波長變量選擇下各個預(yù)測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)采集點數(shù)、采集環(huán)境以及煙葉疊加片數(shù)會影響近紅外光譜預(yù)測結(jié)果，研究分別考察了5種采集方法（單點法、3點法、6點法、9點法和18點法）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）對預(yù)測結(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 譜測定模型的構(gòu)建

將144條光譜曲線和對應(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)測集，122條光譜為校正集，剩下8條光譜為獨立驗證集。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)測光譜、115條校正光譜和8條獨立驗證光譜進(jìn)行模型構(gòu)建，各個預(yù)測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，在波長變量選擇方法為CARS時，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波長變量選擇的化學(xué)計量法的預(yù)測效果最優(yōu)， 為0.9236，RMSEC為0.119。

基于一階導(dǎo)數(shù)光譜預(yù)處理，結(jié)合UVE波長變量篩選和偏最小二乘法（PLS）進(jìn)行建模，由圖1可知，GC-ECD法測定的115個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 種方法測定結(jié)果的絕對誤差絕對值為 0～0 . 3 3 m g / k g 。

2.2煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量近紅外光 譜測定模型的驗證

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

對14條預(yù)測光譜進(jìn)行分析，由表3可知，GC-ECD法測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)測的殘留量為 0 . 0 6～0 . 6 1 m g / k g ，預(yù)測集均方根誤差（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采集點數(shù)由表4可知，隨著數(shù)據(jù)采集點數(shù)的增加，2種測定方法的相對誤差的絕對值越來越小。相較于6點法和9點法，18點法可以取得更準(zhǔn)確的結(jié)果，但會增加數(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，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)行測試，相對誤差更小。

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

2.4近紅外光譜預(yù)測模型在煙葉高效氯氟氰菊酯殘留量預(yù)測中的應(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個數(shù)據(jù)點；將上面2片煙葉置于底部，采集9個數(shù)據(jù)；再將上面2片煙葉置于底部，再次采集9個數(shù)據(jù)；共采集27個光譜數(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云煙87、湘煙5號和湘煙7號煙葉樣品中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行預(yù)測，并將結(jié)果與GC-ECD法測定的結(jié)果比較。由圖2可知，煙葉品種對預(yù)測結(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，近紅外光譜法預(yù)測結(jié)果相對穩(wěn)定；當(dāng)煙葉中高效氯氟氰菊酯殘留量較高或較低時，預(yù)測結(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)測值均明顯高于GC-ECD法測定值。

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)測模型，探討了近紅外預(yù)測模型的數(shù)據(jù)采集條件，并對云煙87、湘煙5號和湘煙7號煙葉中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行了預(yù)測。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）、驗證集均方根誤差（RMSECV）和預(yù)測集均方根誤差（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)的采集點數(shù)和煙葉疊加片數(shù)對預(yù)測結(jié)果有明顯影響，9個數(shù)據(jù)點和6片煙葉條件下可以得到相對穩(wěn)定的數(shù)據(jù)；（3）采集環(huán)境的光線對測定結(jié)果影響較大，溫度和濕度對測定結(jié)果影響較小，在室內(nèi)室溫下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集是一個合理的選擇；（4）采用手持式近紅外光譜儀對云煙87、湘煙5號和湘煙7號煙葉樣品中的高效氯氟氰菊酯殘留量進(jìn)行預(yù)測，發(fā)現(xiàn)煙葉品種對測定結(jié)果影響不明顯。

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（責(zé)任編輯：王婷）