作者：孙荣梅, 李筠青, 相秉仁， 于丽燕

【摘要】  目的建立一种快速高效测定水中毒死蜱含量的方法。方法采用近红外光谱法检测，近红外光谱的检测范围12 500～4 000 cm-1，分辨率4 cm-1，扫描次数64次。结果偏最小二乘回归在6 447～5 448 cm-1范围内进行分析，检测浓度范围10～125 ng/ml,，预测相关系数为99.59%，预测均方根误差为2.29。结论近红外光谱分析技术可用于农药毒死蜱的残留分析。

【关键词】  毒死蜱； 近红外光谱； 偏最小二乘回归

毒死蜱（chlorpyrifos），是美国陶氏化学公司开发研制出来的一种高效、广谱，中等毒性的有机磷杀虫、杀螨剂，并获得专利(usp3244586)［1］。毒死蜱能抑制人体胆碱酯酶的活性，蓄积于神经系统后可导致恶心、头晕、甚至神志不清，高浓度暴露可造成呼吸麻痹和死亡。毒死蜱在许多国家被广泛应用，反复使用可使毒死蜱经由土壤渗入地下水中，而毒死蜱在水体中较稳定［2］，消解较慢，农业灌溉区附近的河水中常可检测出毒死蜱［3］。如果这样的地下水用于饮用，则有必要对毒死蜱的浓度进行监测。
    
　　毒死蜱的含量分析常用气相色谱［4］，hplc［5］以及gc-ms［6］等方法，但传统的分析方法前处理时间长，且需消耗大量的溶剂。WwW.11665.cOM本实验采用近红外光谱分析法对水中毒死蜱在近红外区域的特征吸收进行研究，得到其特征吸收的波段范围，并在此基础上采用偏最小二乘算法(pls)，建立近红外光谱与水中毒死蜱含量的数学模型，从而快速准确测定水中残留毒死蜱的含量。

　　1  仪器与试剂

　　1.1  仪器bruker mpa ft-nir(bruker optics inc.) 光谱仪，检测器为ingaas检测器，光程池1 mm（石英池：1 mm光程），光谱采集和分析软件采用opus5.0。

　　1.2  试剂毒死蜱，纯度99.5%（中华人民共和国农业部农药检定所）。毒死蜱的储备液为100 mg/ml。

　　2  方法

　　2.1  样品制备本实验把标准物质毒死蜱溶液稀释后得到的标液作为建模集和验证集样本。
    
　　将毒死蜱标准溶液准确加入到空白水样中，配制毒死蜱浓度从10～125 ng/ml共48个样品。样品被随机分成29个训练集和19个预测集。

　　2.2  近红外光谱的采集近红外光谱的检测范围12 500～4 000 cm-1，分辨率4 cm-1，扫描次数64次。
    
　　测定中使用石英样品池（光程1 mm），空池扫描作为背景，每次测量前用样品溶液对石英样品池润洗3次，检测器为ingaas检测器。

　　2.3  数据分析所有的数据分析都是利用matlab6.5 软件完成的。

　　3  结果

　　3.1  波数范围的选择近红外光谱的谱带严重重叠，因此必须采用化学计量学的方法对其进行分析。实验中采用最大最小归一化作为光谱的预处理方法，采用偏最小二乘回归方法进行回归分析。从图1中可以看到在7 000 cm-1和5 000 cm-1处有两个强烈的吸收峰，这两个峰为水在近红外区域的吸收峰。近红外光谱中化合物中的ch, oh 和 nh的伸缩振动出现在5 000～4 000 cm-1处，7 500～5 448 cm-1处为x-h基团的一级倍频吸收区，但是这两个光谱区的信号都比较弱，而且很容易被水的强吸收峰掩盖。从图1中我们可以看到，只有6447～5448 cm-1波段为毒死蜱的特征吸收峰，osborne［7］等研究发现含磷基团大约在5 421 cm-1处有特征吸收峰，而此区域水基本没有任何的吸收。由于同一基团采用不同的仪器进行分析或者同一基团在不同化合物结构中在近红外光谱中的光谱位置会产生差别，因此本实验中含磷基团的特征峰在5 448 cm-1波数处。因此最终选择6 447～5 448 cm-1光谱范围进行计算。
    
　　由于水的强吸收，光程不能太长，否则，样品的吸收会达到饱和，影响结果的准确性，因此本实验选用了1 mm的比色皿。

　　3.2  偏最小二乘(pls)回归模型的建立偏最小二乘回归用来建立校正模型，在pls的应用中，我们知道光谱的范围及因子的个数是非常重要的。
   
　　所使用的因子数是由交互验证方法来决定的，最优的因子数能得到最小的rmsecv。因此rmsecv是一个非常好的因子数选择指标。图2显示了样本在6 447～5 448 cm-1 波段因子数与rmsecv的函数图。因子数增加到7时，rmsecv开始增加。这种增加趋势表明由于引入了与水杨酸钠无关的因子，模型已经产生过拟合，因此选择的最优因子数为6。其它的最优因子数用同样的方法来确定。

　　我们对48个样品采用近红外光谱分析，浓度范围为10～125 ng/ml，最优的rmsecv（29个样本组成校正集，保证模型具有较宽的浓度范围）为2.44，最优的rmsep（19个样本作为预测集）为2.29。图3（a-b）为实际浓度和预测浓度。从结果中可以看到，用近红外光谱分析水中农药残留毒死蜱是可行的。

　　3.3  方法学验证

　　3.3.1  线性范围将校正集的近红外方法测定结果与真实值作相关性比较，r=0.999 1，表明毒死蜱在浓度为10～125 ng/ml的范围内线性良好。

　　3.3.2  准确度预测集的平均回收率为98.69％，表明本方法准确度良好。

　　3.3.3  精密度将浓度为50   ng/ml的毒死蜱样品，连续测定5次，计算重复性，rsd为1.48％，连续测定5天，计算中间精密度，rsd为2.82％。

　　3.3.4   耐用性将浓度为50  ng/ml的毒死蜱样品，进行耐用性检查：不同操作者进行测定，计算rsd为2.20％；温度在15～30 ℃时测定，计算rsd为2.07％；表明本模型的耐用性较好。在实际操作过程中，一般保持条件恒定，可使误差更小。

　　4  结论
    
　　通过实验可以发现，选择合适的光谱范围，即如何从全部波数中选对预测最有效的波数范围，可提高建模光谱数据的有效性。同时，因子数的选择对建模也起到决定性的作用，所选择的因子范围应是包含待测成分信息量最大、受背景干扰最小的因子。研究表明，选择合适的光谱范围和因子数可使数学模型得到更接近实际值的结果。通过近红外光谱对低浓度成分毒死蜱进行定量分析，采用不同的前处理方法，选择特征谱段，以偏最小二乘回归进行分析，水中痕量农药毒死蜱检测浓度范围在10～125 ng/ml时，线性关系良好，为近红外光谱无损测定低浓度成分的含量作了初步探索。

【参考文献】
  　［1］atsdr (agency for toxic substances and disease registry).toxicological profile for chlorpyrifos［p］.u.s. department of health &human services, public health service, atlanta, ga, 1997.

　　［2］durik s.e.,collette t.w.degradation of chorpyrifos in chlorinesolutions: pathways, kinetics, and modeling［j］.environmental scecience & technology, 2006, 40:546.

　　［3］gruber s j, munn md.organophosphate and carbamate insecticides in cholinesterase(che) inhibition in common carp(cyprians carpio) contam［j］.toxicol, 1998,35:391.

　　［4］董丽华，董玉莲, 固相萃取-气相色谱法测定水中毒死蜱［j］.分析测试技术与仪器,2008，14（1）：30.

　　［5］孟春校，三唑磷、毒死蜱混剂的高效液相色谱分析［j］.浙江化工，2002，16.

　　［6］李 萍,闫永利，王仙琴，等.微量毒死蜱的离子阱气-质联用的分析条件研究［j］.宁夏农林科技，2005，6：33.

　　［7］osborne, b. g, and fearn, t, near-infrared spectroscopy in food analysis，new york：longman scientific and technical, 1986，131.