康文龍

(武山縣食品藥品檢驗檢測中心，甘肅天水 741000)

摘 要：目的：建立基于拉曼光譜技術(shù)的水果殘留農藥檢測方法。方法：以蘋(píng)果表面的敵百蟲(chóng)殘留農藥為對象，采用激光顯微拉曼光譜分析技術(shù)，開(kāi)展快速無(wú)損檢測。比較有、無(wú)殘留農藥及不同濃度殘留農藥的蘋(píng)果表面拉曼圖像特征。結果：表面有敵百蟲(chóng)殘留農藥的蘋(píng)果，其拉曼圖像特征頻率豐富，檢出限為4 800 mg/kg。結論：對于水果殘留農藥的檢測，拉曼光譜技術(shù)是一種有效的技術(shù)方法，具有快速、準確、無(wú)損的特點(diǎn)，可推廣應用。

關(guān)鍵詞：水果;殘留農藥;拉曼光譜技術(shù);檢測方法

Detection of Pesticide Residues in Fruits Based on Raman Spectroscopy

Kang Wenlong

(Wushan County Food and Drug Inspection and Testing Center, Tianshui 741000, China)

Abstract: Objective: To establish a method for the determination of pesticide residues in fruits based on Raman spectroscopy. Methods: The trichlorfon pesticide residues on the surface of apple were analyzed by laser micro Raman spectroscopy. The Raman image characteristics of apple surface with and without pesticide residues and different concentrations of pesticide residues were compared. Results: The characteristic frequency of Raman images of apples with trichlorfon pesticide residues on the surface was rich, and the detection limit was 4 800 mg/kg. Conclusion: Raman spectroscopy is an effective method for the detection of pesticide residues in fruits. It has the characteristics of fast, accurate and nondestructive, and can be popularized and applied.

Keywords: fruit; pesticide residues; raman spectroscopy; test method

食品安全直接關(guān)系到人們的身體健康，成為整個(gè)社會(huì )關(guān)注的焦點(diǎn)。針對農藥殘留，我國《中華人民共和國食品安全法》《食品安全國家標準--食品中農藥最大殘留限量》等文件中有明確規定。目前的農藥殘留檢測方法主要有3種：①生物檢測，不僅技術(shù)要求高，而且無(wú)法確定農藥的種類(lèi);②理化檢測，因操作復雜、耗時(shí)長(cháng)，不滿(mǎn)足快速檢測要求;③快速檢測技術(shù)，以酶法、免疫檢測、生物傳感器等技術(shù)為代表，缺點(diǎn)是成本高、靈敏度低。拉曼光譜是一種散射光譜，理論基礎是印度科學(xué)家C.V.拉曼發(fā)現的拉曼散射效應。分子能級躍遷時(shí)，如果只涉及到轉動(dòng)能級，此時(shí)發(fā)射出小拉曼光譜;如果涉及到振動(dòng)和轉動(dòng)能級，就會(huì )發(fā)射出大拉曼光譜[1]。分析拉曼光譜的特征，可反映出物質(zhì)的分子結構、成分、濃度，是開(kāi)展相關(guān)檢測的技術(shù)原理。相關(guān)研究稱(chēng)，拉曼光譜技術(shù)的應用，可對農藥殘留進(jìn)行快速、準確檢測，明確農藥種類(lèi)，成為該領(lǐng)域的重要發(fā)展方向[2]。

1 材料與方法

1.1 樣本來(lái)源

本次研究對象選擇紅富士蘋(píng)果，采購于農貿市場(chǎng)，大小、形態(tài)和顏色基本一致。

1.2 儀器與試劑

試驗中使用的儀器工具主要是激光顯微拉曼光譜儀，光譜范圍為100～3 200 cm-1，分辨率<1cm-1;

激光波長(cháng)為780 nm，物鏡和目鏡分別放大50倍、10倍。農藥類(lèi)型選擇敵百蟲(chóng)，呈粉末狀固體，化學(xué)名為O,O-二甲基-(2,2,2-三氯-1-羥基乙基)膦酸酯，化學(xué)式為C4H8Cl3O4P。

1.3 樣品制備

蘋(píng)果洗凈待用。在敵百蟲(chóng)農藥中加入去離子水進(jìn)行稀釋?zhuān)@得不同質(zhì)量濃度，分別為48 000 mg/kg、4 800 mg/kg、480 mg/kg、48 mg/kg和4.8 mg/kg。使用移液器分別吸取100 µL的敵百蟲(chóng)溶液，滴在洗凈的蘋(píng)果表面，并在室溫下自然晾干，作為本次試驗樣品。

1.4 采集拉曼光譜

(1)采集敵百蟲(chóng)的拉曼光譜。使用電子天平，準確稱(chēng)量0.1 g敵百蟲(chóng)原藥，將其置于鋁箔片上。使用激光顯微拉曼光譜儀，采集敵百蟲(chóng)的拉曼特征光譜，主要參數如下：激光功率為10 mV，積分時(shí)間為10 s，掃描1次。

(2)采集蘋(píng)果表面的拉曼光譜。分別選擇洗凈的蘋(píng)果、滴入不同濃度敵百蟲(chóng)溶液的蘋(píng)果，置于三維自動(dòng)載物臺上。對載物臺進(jìn)行移動(dòng)，控制手柄聚焦，使用激光顯微拉曼光譜儀采集拉曼光譜，主要參數如下：激光功率為50 mV，積分時(shí)間為12 s，掃描5次。

1.5 數據預處理

敵百蟲(chóng)農藥的原始光譜見(jiàn)圖1。

圖1 敵百蟲(chóng)農藥的原始光譜和校準光譜

使用激光顯微拉曼光譜儀采集拉曼光譜時(shí)，會(huì )受到儀器噪聲和熒光的干擾，為了消除這些干擾，需要對光譜數據預處理。針對儀器噪聲干擾，采用小波閾值去噪法;針對熒光干擾，采用形狀匹配背景去除法[3]。如此，就能得到敵百蟲(chóng)的校準光譜，可見(jiàn)校準光譜的特征峰明顯。

2 結果與分析

2.1 有、無(wú)殘留農藥的蘋(píng)果表面拉曼圖像比較

2.1.1 有殘留農藥的蘋(píng)果表面拉曼圖像

使用拉曼光譜檢測農藥殘留，先要獲得拉曼光譜。圖2中的A曲線(xiàn)是預處理后的敵百蟲(chóng)拉曼光譜，由圖2可知，拉曼光譜信號豐富，6個(gè)頻率處的特征峰明顯，分別是293 cm-1、373 cm-1、441 cm-1、620 cm-1、721 cm-1和786 cm-1，其中441 cm-1處的峰值最大。結合相關(guān)研究，441 cm-1和786 cm-1處是P-O鍵振動(dòng)，620 cm-1和721 cm-1處是C-Cl鍵振動(dòng)[4]。

2.1.2 無(wú)殘留農藥的蘋(píng)果表面拉曼圖像

圖2中的B曲線(xiàn)是敵百蟲(chóng)無(wú)殘留蘋(píng)果的拉曼光譜，通過(guò)對比能明確農藥的相關(guān)信息。由圖2可知，≥1 000 cm-1頻率處，有敵百蟲(chóng)殘留的蘋(píng)果和無(wú)殘留的蘋(píng)果表皮，拉曼光譜特征相近，原因可能是蘋(píng)果表皮中含有果膠、纖維素，均屬于有機物，和敵百蟲(chóng)農藥的部分基團相同，因此表現出相似的特征頻率。而在<1 000 cm-1頻率處，兩者的拉曼光譜特征有明顯差異，尤其是有殘留的6個(gè)頻率處的特征峰，可以作為識別敵百蟲(chóng)農藥的依據。

2.2 不同濃度農藥殘留的蘋(píng)果表面拉曼圖像比較

不同濃度敵百蟲(chóng)殘留的蘋(píng)果拉曼光譜圖像見(jiàn)圖3。由圖3可知，①隨著(zhù)敵百蟲(chóng)濃度降低，蘋(píng)果表皮的特征頻率強度逐漸增大，會(huì )覆蓋敵百蟲(chóng)的特征頻率，影響農藥識別。②識別敵百蟲(chóng)農藥的6個(gè)特征頻率，均可檢測到10-3數量級的濃度;當濃度達到10-4數量級時(shí)，信號變弱難以辨認，因此檢出限為4 800 mg/kg。

3 討論

3.1 試驗方法的優(yōu)化

①試驗開(kāi)始前要矯正儀器，一般使用單晶硅進(jìn)行矯正，當單晶硅的特征峰位于520.7 cm-1處，說(shuō)明儀器矯正完成。②為了獲得最佳試驗效果，還需要合理選擇激光器。本次研究中，設置相同的試驗條件，積分時(shí)間2 s，對3個(gè)無(wú)農藥殘留的蘋(píng)果果皮樣品進(jìn)行光譜掃描，分別掃描3次獲得拉曼圖像，并觀(guān)察在473 nm、633 nm和785 nm時(shí)的圖像。結果顯示，473 nm時(shí)的果皮樣本完好，而633 nm和785 nm時(shí)的果皮樣本燒焦。因此，激光器在473 nm下進(jìn)行本試驗。

3.2 建立標準校準模型

趙琦[5]采用距離匹配和判別分析法，對蘋(píng)果汁中馬拉硫磷、二嗪農進(jìn)行定性分析，用偏最小二乘法對農藥的表面增強拉曼光譜進(jìn)行數學(xué)建模分析。結果表明：表面增強拉曼散射技術(shù)對分析馬拉硫磷和二嗪農具有較高的準確性，定量分析也具有可行性。HE[6]建立一種快速簡(jiǎn)單的表面擦拭捕獲農藥的方法，利用不同濃度的噻苯達唑建立標準校準模型，計算得到釋放因子后，對蘋(píng)果表面的噻菌靈進(jìn)行回收率計算和定量檢測，得到不同水平下噻菌靈的回收率為59.4%～76.6%，擦拭-表面增強拉曼法的計算準確率達到89.2%～115.4%?？梢?jiàn)，對殘留農藥進(jìn)行分析時(shí)，因實(shí)際工況比較復雜，檢測過(guò)程會(huì )受到多種因素的干擾。此時(shí)建立標準校準模型，可提高檢測結果的精準度，實(shí)現痕量農藥定量檢測的目標。

4 結論

本研究表明，表面有敵百蟲(chóng)殘留農藥的蘋(píng)果，其拉曼圖像特征頻率豐富，檢出限為4 800 mg/kg。檢測水果農藥殘留時(shí)，拉曼光譜技術(shù)是一種有效的技術(shù)方法，具有快速、準確、無(wú)損的特點(diǎn)，可推廣應用。在今后，應進(jìn)一步完善試驗方法，優(yōu)化試驗參數，并建立標準校準模型，以達到更低的檢出限，提高檢測結果的準確性。

參考文獻

[1]高連叢,郭敏,陳翠芬,等.基于表面增強拉曼光譜技術(shù)快速檢測有機磷農藥殘留[J].吉林醫藥學(xué)院學(xué)報,2021,42(5):340-342.

[2]張文強,李容,許文濤.農藥殘留的表面增強拉曼光譜快速檢測技術(shù)研究現狀與展望[J].農業(yè)工程學(xué)報,2017,33(24):269-276.

[3]王斌.基于高光譜圖像技術(shù)的水果表面農藥殘留檢測觀(guān)察[J].種子科技,2017,35(4):118.

[4]朱赫,紀明山.農藥殘留快速檢測技術(shù)的最新進(jìn)展[J].中國農學(xué)通報,2014,30(4):242-250.

[5]趙琦,劉翠玲,孫曉榮,等.基于SERS法的蘋(píng)果中農藥殘留的定性及定量分析[J].光散射學(xué)報,2016,28(1):6-11.

[6]HE L L,CHEN T,LABUZA T P.Recovery and quantitative detection of thiabendazole on apples using a surface swab capture method followed by surface-enhanced Raman spectroscopy[J].Food Chemistry,2014,148:42-46.