基于熒光光譜的茶湯中擬除蟲菊酯類農藥的智能識別

張吉華， 趙志敏， 張文杰

(南京航空航天大學 理學院， 江蘇 南京　210016)

?

基于熒光光譜的茶湯中擬除蟲菊酯類農藥的智能識別

張吉華， 趙志敏*， 張文杰

(南京航空航天大學 理學院， 江蘇 南京210016)

基于三維熒光光譜和二維熒光相關光譜，對茶湯中兩種擬除蟲菊酯農藥進行了識別。利用圖像局部極值算法，分別提取出三維熒光光譜圖和二維相關光譜圖中的峰、谷位置信息，然后進行峰位匹配實現茶湯中農藥組分的智能識別。結果表明，三維熒光光譜圖受到熒光峰重疊的影響，不能對氰戊菊酯進行有效匹配。而利用二維相關光譜不僅可以克服這一缺點，而且不受混合物中農藥組分濃度的影響。基于二維熒光相關光譜，對實際茶湯中氰戊菊酯和順式氯氰菊酯進行了識別，識別率分別為80%和83%。

三維熒光光譜； 二維熒光相關光譜； 圖像局部極值； 擬除蟲菊酯類農藥； 識別

1　引　　言

茶葉是中國的瑰寶，是健康的守護使者，由于茶中含有多種抗氧化物質與抗氧化營養素，對于消除自由基有一定的效果，因此喝茶也有助于防老，具有養生保健功能。茶葉中含有多種維生素和氨基酸，喝茶對于清油解膩、增強神經興奮以及消食利尿也具有一定的作用。但是，茶葉中的農藥殘留卻會傷害人體健康，嚴重的甚至危及生命，因此茶葉中農藥殘留的識別與檢測是勢在必行的。在茶葉的生長過程中，需要施用的農藥種類有多種，如有機磷類、氨甲酸酯類、擬除蟲菊酯類、有機氯類、新型煙堿類等[1-2]。對于這些農藥的識別，目前的方法主要有紅外顯微成像法[3]、分光光度法[4]、太赫茲光譜法[5]、近紅外光譜法[6-8]、熒光光譜法[9]、離子遷移譜[10]等。以上的識別方法都是識別出農藥的種類，具體含有的農藥的成分是無法進行分辨的。

二維相關光譜技術是首先由Noda創新性地應用于核磁共振譜中[11]。其后的幾年，他又對該理論進行修正，由俠義擴展到廣義，外擾的形式可以是多種多樣的[12]。在此基礎上，二維相關光譜技術就逐漸地擴展到了其他譜學技術中，如紅外[13-15]、X射線衍射[16]、凝膠滲透色譜[17]、熒光光譜[18-21]等，簡化了含多重重疊峰的光譜。

本研究基于擬除蟲菊酯類農藥的熒光特性，利用二維熒光相關光譜的高分辨率結合圖像的相關算法，實現了對茶湯中農藥具體成分的有效識別。

2　實　　驗

實驗儀器：日本島津RF-5301熒光分光光度計，由光源、準直、色散、接收放大和顯示輸出5個基本單元組成。激發和發射狹縫分別為5nm。激發光范圍為220～280nm，間隔為5nm；發射光范圍為280～400nm，間隔為1nm。

樣品：氰戊菊酯、順式氯氰菊酯，揚州某化學品有限公司提供，純度為95%。緩沖液為pH值7.9的Britton-Robinson(B-R)緩沖溶液。茶湯樣品由市售茶葉經沸水沖泡后制得。實驗用水均為二次蒸餾水，甲醇為分析純。

標準溶液的配制：稱取0.01mg樣品(氰戊菊酯、順式氯氰菊酯)溶于少量的甲醇，用1 000mL容量瓶以蒸餾水定容，得到濃度為10μg/L的溶液。0.01mol/Lβ-環糊精(β-CD)溶液和pH值7.9的Britton-Robinson(B-R)緩沖溶液待用。

單一組分溶液的配制：用移液器移取不同體積的氰戊菊酯標準溶液與3mLβ-CD溶液和2mLB-R緩沖溶液在100mL容量瓶中，以蒸餾水定容，獲得濃度范圍為1～5μg/L、間隔1μg/L的5個樣品溶液。采用同樣方法配制1～5μg/L、間隔1μg/L的5個順式氯氰菊酯溶液樣品。

混合溶液的配制：用移液器移取不同體積的氰戊菊酯標準溶液和順式氯氰菊酯標準溶液與3mLβ-CD溶液和2mLB-R緩沖溶液在100mL容量瓶中，以茶湯上層清液定容，獲得氰戊菊酯與順式氯氰菊酯濃度比分別為1∶7，2∶6，3∶5，4∶4，5∶3，6∶2，7∶1的混合物溶液樣品。

實際茶湯溶液的獲取：采用噴霧的方式對市售茶葉進行再加工，在其表面分別噴施兩種菊酯的混合液(7個濃度比，每個濃度比噴施20個樣品)，噴霧后在干燥的環境中靜置1d，然后對茶葉進行沖泡，靜置取上層清液。

3　二維熒光相關光譜理論

二維熒光相關光譜完全不同于傳統的激發-發射三維熒光光譜，它體現了體系中不同熒光峰之間的相互作用，而激發-發射熒光光譜只是將激發波長和發射波長作為兩個維度。

以改變激發光波長為二維熒光相關光譜技術的外擾時，固定研究體系的濃度不變，用一系列不同的波長λex,m(m=1～N)激發，得到對應的一系列發射光譜If(λf，λex,m)。同步和異步二維熒光相關光譜的強度Φ(λf1，λf2)和Ψ(λf1，λf2)由下式得到[22]:

在二維相關光譜的同步光譜中，對角線上出現的相關峰稱為自峰，自峰總是正值。位于對角線兩側的同步二維光譜峰稱作交叉峰，交叉峰可正可負。由于光譜的對稱性，一般會對同步光譜的左上部分進行研究。二維相關光譜的異步光譜是關于對角線兩側反對稱的。異步光譜沒有自峰出現，完全是由對角線兩側的交峰組成。異步交峰可以是正值也可以是負值。光譜的讀譜規則是：在同步光譜中,若光譜強度Φ(λ1, λ2)大于0,則兩個波長λ1和λ2的變化趨勢相同；若光譜強度Φ(λ1, λ2)小于0,則λ1與λ2的變化是反相的。綜合同步異步兩個譜圖,當相應的同步光譜強度 Φ(λ1, λ2)與異步光譜強度Ψ(λ1, λ2)正負情況相同,即Φ(λ1, λ2)與Ψ(λ1, λ2)的乘積大于0時, λ1的變化快于波長λ2；相反,若相應的同步光譜強度Φ(λ1, λ2)與異步光譜強度Ψ(λ1, λ2)正負情況相異,即Φ(λ1, λ2)與Ψ(λ1, λ2)的乘積小于9時,波長λ2的變化快于λ1。

4　結果與討論

在熒光光譜測量中，改變激發波長而測量出一系列熒光發射光譜后，可以得到兩種熒光光譜圖像：一種是激發-發射三維熒光光譜，一種則是二維熒光相關光譜，它們都能反映物質組分的信息。本文對這兩種光譜圖像在茶湯中農藥組分識別中的應用進行討論。

4.1純茶湯的三維熒光光譜

對于不含有農藥的茶湯，其三維熒光光譜如圖1所示。在220～280nm光的激發下，茶湯溶液沒有熒光，故不會對茶湯中農藥的三維熒光光譜和二維相關光譜產生影響。

圖1茶湯三維熒光光譜(λex=220～280nm，λem=280～400nm)

Fig.1Three-dimensionalfluorescencespectraoftea(λex=220-280nm， λem=280-400nm)

4.2氰戊菊酯與順式氯氰菊酯及其混合物的三維熒光光譜

圖2中顯示了氰戊菊酯(a)、順式氯氰菊酯(c)和其混合物(C氰戊菊酯∶C順式氯氰菊酯=1∶7)(c)的三維熒光光譜。氰戊菊酯的熒光峰主要有4個：(255,321)，(249,302)，(274,323)，(235,368)；順式氯氰菊酯的熒光峰主要有5個：(232,329)，(232,299)，(232,368)，(266,294)，(275,294)。氰戊菊酯和氯氰菊酯的三維熒光光譜存在著重疊。若某一組分的熒光強度遠大于另一組分時，就會被完全覆蓋，如圖2(c)中的混合物三維熒光光譜所示。

圖2氰戊菊酯(a)、順式氯氰菊酯(b)及其混合物(c)的三維熒光光譜。

Fig.2Three-dimensionalfluorescencespectraoffenvalerate(a),alphacypermethrin(b)andthemixture(c),respectively.

4.3氰戊菊酯、順式氯氰菊酯及其混合物的二維熒光相關光譜

圖3是氰戊菊酯和順式氯氰菊酯的二維熒光相關光譜。氰戊菊酯的同步光譜中對角線有兩個自相關正峰：(306,306)，(374,374)。左上部分有3個交叉峰，其中兩個為負：(306,357),(306,382)，一個為正(286,368)。對氰戊菊酯的異步光譜的左上部分進行分析可知，異步交叉峰有4個：(306,310),(306,374),(293,313),(374,395)。交叉谷也有4個:(286,306),(306,341),(341,374),(351,374)。結合二維相關光譜的性質可知，氰戊菊酯中有5個熒光團，它們對應的熒光峰為286，306，357，382，368nm。374nm的熒光峰是一個疊加峰，由357nm和382nm的兩個熒光峰疊加形成。286nm和368nm的熒光峰強度微弱。

順式氯氰菊酯的同步光譜中對角線上也有兩個自相關正峰：(308,308),(389,389)，還有一個交叉峰：(308,389)。對順式氯氰菊酯的異步光譜左上部分進行分析可知，其包含有3個交叉峰：(295,302),(297,321),(308,321);4個交叉谷：(286,297),(286,310),(303,310),(308,383)。所以順式氯氰菊酯中的熒光團有兩個，其對應的熒光峰為308nm和389nm。

圖3氰戊菊酯和順式氯氰菊酯的二維熒光相關光譜。(a) 氰戊菊酯的同步相關光譜；(b) 氰戊菊酯的異步相關光譜；(c) 順式氯氰菊酯的同步相關光譜；(d) 順式氯氰菊酯的異步相關光譜。

Fig.3Two-dimensionalfluorescencecorrelationspectraoffenvalerateandalphacypermethrin. (a)Synchronouscorrelationspectraoffenvalerate. (b)Asynchronouscorrelationspectraoffenvalerate. (c)Synchronouscorrelationspectraofalphacypermethrin. (d)Asynchronouscorrelationspectraofalphacypermethrin.

混合物的同步光譜中對角線上有3個自相關峰：(286,286),(307,307),(389,389)；還有兩個負交叉峰：(307,357),(307,389)。由此可知，在混合物的相關光譜中體現了氰戊菊酯的熒光峰信息(286，306，357nm)，也保留了順式氯氰菊酯的熒光峰信息(308，389nm)。

利用峰值特征提取方法，分別對各圖中的峰、谷位置進行標記，紅色*表示峰的位置，藍色*表示谷的位置。圖4是兩種農藥混合溶液(C氰戊菊酯∶C順式氯氰菊酯=1∶7)的二維熒光相關光譜。從圖3和4中可以看出，本文采用的峰值特征提取方法可以將各二維熒光相關光譜圖的峰、谷特征正確地提取，為后續的特征匹配提供了基礎。

4.4兩種熒光光譜圖進行茶湯中農藥組分識別的對比

在圖像處理中，局部極值可以通過形態學膨脹來提取，其主要過程為用一個模板來對圖像進行膨脹。根據膨脹原理，圖像中某一像素經膨脹后的灰度值為經過模板膨脹后區域中的最大值，故膨脹后的圖像中每一個像素的灰度值為局部最大值。再將膨脹后的圖像與原圖像進行比較，找出兩者灰度值相等的像素即為局部極值點。本文利用圖像處理算法中的形態學膨脹方法對光譜圖像的峰特征進行提取，提取出的峰位置在圖中以

圖4農藥混合溶液的二維相關光譜。(a) 同步相關光譜；(b) 異步相關光譜。

Fig.4Two-dimensionalfluorescencecorrelationspectraofthemixture. (a)Synchronouscorrelationspectra. (b)Asynchronouscorrelationspectra.

*表示，紅色表示峰，藍色表示谷。

4.4.1三維熒光光譜對茶湯中農藥組分的識別

利用三維熒光光譜圖像對物質組分進行識別時，一般是分析出光譜的峰位信息，然后與組分的峰位進行匹配，從而識別出已知組分。

采用Matlab對提取出的峰特征進行匹配，匹配情況如表1所示。從表中看出，氰戊菊酯與混合物沒有匹配點，這是由于氰戊菊酯的熒光峰與順式氯氰菊酯有所重疊，并且強度弱于順式氯氰菊酯，使得在兩者的混合物中，氰戊菊酯的熒光峰被順式氯氰菊酯覆蓋，氰戊菊酯無法被識別。所以利用三維熒光光譜對混合物中已知組分進行識別時，會受到熒光峰重疊、覆蓋的影響，不利于組分的識別。

表1三維熒光光譜峰匹配點

Tab.1Matchingpointofpeaksinthree-dimensionalfluorescencespectra

氰戊菊酯與混合物順式氯氰菊酯與混合物順式氯氰菊酯混合物匹配點無(232,329)(232,328)(266,294)(266,294)

4.4.2二維相關光譜對茶湯中農藥組分的識別

對于二維相關光譜的分析主要是對自相關峰和交叉峰位置的分析以及峰值正負的分析。若混合物中含有某一組分，則混合物的相關光譜中必然存在著與單一組分相同的峰(峰的坐標相同且正負情況一致)，所以將混合物的相關光譜與單一組分的相關光譜的峰進行匹配，就可以實現已知單一組分在混合物中的識別。

表2氰戊菊酯與混合物的二維相關光譜峰、谷匹配點

Tab.2Matchingpointintwo-dimensionalfluorescencecorrelationspectraoffenvalerate

同步光譜異步光譜氰戊菊酯混合物氰戊菊酯混合物峰匹配點306,306307,307308,286307,286谷匹配點357,306358,307286,308286,307306,357307,358

表3順式氯氰菊酯與混合物二維相關光譜峰、谷匹配點

Tab.3Matchingpointintwo-dimensionalfluorescencecorrelationspectraofalphacypermethrin

同步光譜異步光譜順式氯氰菊酯混合物順式氯氰菊酯混合物峰匹配點308,308307,307296,284297,283388,388389,389296,323297,323309,323309,323谷匹配點308,389307,389287,296286,297389,308389,307323,284323,284287,308286,307

表2是氰戊菊酯的二維熒光相關光譜與其混合物的二維熒光相關光譜的特征峰匹配情況。從表2中可以看出，氰戊菊酯在混合物的同步相關光譜和異步相關光譜中都可以找到匹配點，實現匹配識別。表3中是順式氯氰菊酯的二維熒光光譜特征與混合物的二維熒光光譜特征進行匹配的情況，從表中可以得到，順式氯氰菊酯在混合物的同步、異步相關光譜中也都可以找到匹配點，實現順式氯氰菊酯在混合物中的識別。由此可知，二維相關光譜可以解決三維熒光光譜中峰重疊的問題，這是因為二維相關光譜體現了體系中不同熒光峰之間的相互作用，只要組分中的熒光峰存在，不管它們有無重疊，它們的峰信息都可以在二維相關光譜中體現，使得二維相關光譜比三維熒光光譜的分辨率高。

將不同濃度比的氰戊菊酯與順式氯氰菊酯茶湯溶液的二維熒光相關光譜與純農藥的二維相關光譜進行匹配，匹配結果如表4所示。由表中可以看出，對于以激發波長為微擾得到的相關光譜，純農藥組分與混合溶液的峰匹配數基本不隨農藥組分在混合液中的濃度變化而變化。這是由于二維相關光譜反映的是熒光峰之間的關系，只要熒光峰位置不變，則相關光譜不變。而不同濃度下的純農藥組分的熒光峰位置是確定的，所以其二維相關光譜不會隨著濃度而變化。所以只要農藥組分的濃度足以發射出光譜儀能夠檢測出的熒光，則利用此方法就可以將單一組分從混合溶液中識別出來。

表4　不同濃度比的混合溶液重合點數

4.5實際茶湯溶液的識別

利用國標法[23]對實驗中采用的市售茶葉進行檢測，檢測結果顯示，該茶葉中不含有氰戊菊酯和順式氯氰菊酯。采集噴施過混合農藥溶液的茶湯熒光光譜，利用二維熒光相關光譜峰匹配法對兩種菊酯進行識別，其中氰戊菊酯的識別率為80%，順式氯氰菊酯的識別率為83%。

5　結　　論

本文利用三維熒光光譜和二維熒光相關光譜的峰特征對茶湯中的兩種擬除蟲菊酯農藥進行識別。利用圖像的局部極值算法提取出光譜圖中的峰位信息，再通過峰位點的匹配對茶湯溶液中的農藥組分進行識別。結果表明：三維熒光光譜受熒光峰重疊問題的影響，不能有效地對茶湯中的農藥組分進行有效識別；二維相關光譜可以克服熒光峰重疊問題，而且不受農藥組分在茶湯中的濃度的影響，能夠對茶湯中農藥組分進行識別。利用該方法，對實際含有兩種擬除蟲菊酯農藥的茶湯進行識別，氰戊菊酯識別率達到80%，順式氯氰菊酯的識別率達到83%，識別效果良好。

[1] 龐國芳,范春林,李巖,等. 茶葉中653種農藥化學品殘留GC-MS、GC-MS/MS與LC-MS/MS分析方法: 國際AOAC方法評價預研究 [J]. 分析測試學報, 2012, 31(9):1017-1030.

PANGGF,FANCL,LIY, et al..Determinationof653pesticidesandchemicalcontaminantsresiduesinteabyGC-MS,GC-MS/MSandLC-MS/MS:thepre-collaborativestudyofAOACmethodefficiencyevaluation[J]. J. Instrum. Anal., 2012, 31(9):1017-1030. (inChinese)

[2] 吳雪原. 茶葉中農藥的最大殘留限量及風險評估研究 [D]. 合肥:安徽農業大學, 2007.

WUXY. Studies on Maximum Residue Limits for Pesticides in Tea and Relative Risk Assessment [D].Hefei:AnhuiAgriculturalUniversity, 2007. (inChinese)

[3] 李曉婷. 基于紅外顯微成像的果蔬農藥快速檢測識別研究 [D]. 上海:上海交通大學, 2013.

LIXT. Rapid Detection and Identification of Pesticides of Fruits and Vegetables Based on Infrared Micro-imaging [D].Shanghai:ShanghaiJiaoTongUniversity, 2013. (inChinese)

[4] 劉菁. 農藥快速分類檢測方法的研究 [D]. 濟南:山東省醫學科學院, 2010.

LIUJ. Research on Rapid Classification and Detection of Pesticides [D].Ji’nan:ShandongAcademyofMedicalSciences, 2010. (inChinese)

[5] 郝國徽,郭昌盛,劉建軍,等. 菊酯農藥的太赫茲時域光譜定性和定量檢測 [J]. 光譜學與光譜分析, 2012, 32(5):1184-1188.

HAOGH,GUOCS,LIUJJ, et al..Qualitativeandquantitativedetectionsofpyrethroidpesticidesbyterahertztime-domainspectroscopy[J]. Spectrosc. Spect. Anal., 2012, 32(5):1184-1188. (inChinese)

[6] 陳蕊,張駿,李曉龍. 蔬菜表面農藥殘留可見-近紅外光譜探測與分類識別研究[J]. 光譜學與光譜分析, 2012, 32(5):1230-1233.

CHENR,ZHANGJ,LIXL.Studyonthedetectionandpatternclassificationofpesticideresidualonvegetablesurfacebyusingvisible/near-infraredspectroscopy[J]. Spectrosc. Spect. Anal., 2012, 32(5):1230-1233. (inChinese)

[7] 劉家祥,方勇華,崔方曉,等. 多角度紅外差分吸收光譜的化學污染物在線檢測方法 [J]. 光子學報, 2015, 44(7): 0730002.

LIUJX,FANGYH,CUIFX, et al..Researchoninsitudetectionofchemicalcontaminantsbasedonmulti-angleinfrareddifferentialabsorptionspectra[J]. Acta Photon. Sinica, 2015, 44(7):0730002.

[8] 李志剛,彭思龍,楊妮,等. 基于導數光譜融合建模的紅外光譜定量分析方法 [J]. 分析化學, 2016, 44(3):437-443.

LIZG,PENGSL,YANGN, et al..Quantitativeanalysismethodofinfraredspectrabasedonderivativespectrafusionmodeling[J]. Chin. J. Anal. Chem., 2016, 44(3):437-443. (inChinese)

[9] 王玉田,李艷春,林洪彬. 小波神經網絡在農藥熒光光譜識別中的應用 [J]. 傳感技術學報, 2006, 19(4):1223-1225.

WANGYT,LIYC,LINHB.Applicationofwaveletneuralnetworktothefluorescencespectralrecognitionofthepesticides[J]. Chin. J. Sens. Actuat., 2006, 19(4):1223-1225. (inChinese)

[10] 彭麗英,王衛國,王新,等. 離子遷移譜快速篩查白酒中痕量鄰苯二甲酸酯的研究 [J]. 分析化學, 2014, 42(2):278-282.

PENGLY,WANGWG,WANGX, et al..RapidscreeningoftracephthalateEstersin-Wineusingionmobilityspectrometry[J]. Chin. J. Anal. Chem., 2014, 42(2):278-282. (inChinese)

[11]NODAI.Two-dimensionalinfrared(2DIR)spectroscopy:theoryandapplications[J]. Appl. Spectrosc., 1990, 44(4):550-561.

[12]NODAI.Generalizedtwo-dimensionalcorrelationmethodapplicabletoinfrared,Raman,andothertypesofspectroscopy[J]. Appl. Spectrosc., 1993, 47(9):1329-1336.

[13]OZAKIY,LIUYL,NODAI.Two-dimensionalinfraredandnear-infraredcorrelationspectroscopy:applicationstostudiesoftemperature-dependentspectralvariationsofself-associatedmolecules[J]. Appl. Spectrosc., 1997, 51(4):526-535.

[14]POPESCUMC,FILIPD,VASILEC, et al..CharacterizationbyFouriertransforminfraredspectroscopy(FT-IR)and2DIRcorrelationspectroscopyofPAMAMdendrimer[J]. J. Phys. Chem.B, 2006, 110(29):14198-14211.

[15]CZARNIK-MATUSEWICZB,JUNGYM. Two-dimensional Mid-infrared Correlation Spectroscopy in Protein Research [M].BARANSKAM. Optical Spectroscopy and Computational Methods in Biology and Medicine.Netherlands:Springer, 2014, 14:213-250.

[16]IZAWAK,OGASAWARAT,MASUDAH, et al..Growthprocessforfractalpolymeraggregatesformedbyperfluorooctyltriethoxysilane.Time-resolvedsmall-angleX-rayscatteringspectraandtheapplicationoftheunifiedequation[J]. Colloid Polym. Sci., 2002, 280(8):725-735.

[17]SUZUKIK,OKUJI,IZAWAK, et al..Two-dimensionalcorrelationgelpermeationchromatography(2DGPC)studyoftheCH3SO3H-catalyzedpolymerizationoftriethoxysilyl-terminatedpolystyrene.Molecularweighteffectontheaggregate-aggregateinteractions[J]. Colloid Polym. Sci., 2004, 283(3):306-316.

[18] 黃昆,陳靜,劉少軒,等. 二維相關光譜探測熒光能量轉移現象 [J]. 光譜學與光譜分析, 2010, 30(5):1184-1188.

HUANGK,CHENJ,LIUSX, et al..Two-dimensionalsynchronouscorrelationspectroscopyforprobingfluorescenceenergytransfer[J]. Spectrosc. Spect. Anal., 2010, 30(5):1184-1188. (inChinese)

[19]ROSSIDM,SOLLED,HITZMANNB, et al..Chemometricmodelingandtwo-dimensionalfluorescenceanalysisofbioprocesswithanewstrainofKlebsiellapneumoniatoconvertresidualglycerolinto1,3-propanediol[J]. J. Ind. Microbiol. Biotechnol., 2012, 39(5):701-708.

[20]NEIJHM,JOHANSSONB,ALDENM. Cycle-resolved Two-dimensional Laser-induced Fluorescence Measurements of Fuel/air Ratio Correlated to Early Combustion in A Spark-Ignition Engine [M].CULICKF,HEITORMV,WHITELAWJH. Unsteady Combustion.Netherlands:Springer, 1996, 306:383-389.

[21]VAKOVáR,KUNCOVáG,OPATRNáJ, et al..Two-dimensionalfluorescencespectroscopy-anewtoolforthedeterminationofplantcellviability[J]. Plant Cell Rep., 2001, 20(1):41-47.

[22] 余婧,武培怡. 二維相關熒光光譜技術 [J]. 化學進展, 2006, 18(12):1691-1702.

YUJ,WUPY.Two-dimensionalfluorescencecorrelationspectroscopy[J]. Prog. Chem., 2006, 18(12):1691-1702. (inChinese)

[23] 中華人民共和國衛生部, 中國國家標準化管理委員會.GB/T5009.146-2008 植物性食品中有機氯和擬除蟲菊酯類農藥多種殘留量的測定 [S]. 北京: 中國標準出版社, 2009.

ChineseCenterforDiseaseControlandPreventionNutritionandFoodSecurity.GB/T5009.146-2008 Determination of Organochlorines and Pyrethroid Pesticide Multiresidues in Vegetable Foods [S].Beijing:StandardsPressofChina, 2009. (inChinese)

張吉華(1988-)，女，江蘇南通人，博士研究生，2010年于南京航空航天大學獲得學士學位，主要從事光譜處理與分析技術的研究。

E-mail：zhangjihuanuaa@126.com趙志敏(1955-)，女，遼寧沈陽人，教授，博士生導師，1992年于南京航空航天大學獲得碩士學位，主要從事光測技術與信息處理方面的研究。

E-mail:nuaazhzhm@126.com

Intelligent Identification of Two Pyrethriod Pesticide in Tea by Flurescence Spectroscopy

ZHANG Ji-hua, ZHAO Zhi-min*, ZHANG Wen-jie

(College of Science, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China)

, E-mail: nuaazhzhm@126.com

Three-dimensionalfluorescencespectroscopyandtwo-dimensionalfluorescencecorrelationspectroscopywereappliedforidentificationoftwokindsofpyrethriodpesticideintealiquor.Basedonthelocalminimaofimagealgorithm,thelocationofpeaksinthree-dimensionalfluorescencespectrumortwo-dimensionalfluorescencecorrelationspectrumwasobtained,whichmadetheidentifucationofthetwopesticideintealiquorberealizedbypeakpointmatching.Theresultsshowthatitisnotsuitabletoidentifythepesticidesthroughthree-dimensionalfluorescencespectrumforthepeaks’overlap.However,two-dimensionalfluorescencecorrelationspectroscopycanovercometheshortcomingandidentifythepesticideinitsmixturenomatterhowmuchtheconcentrationofthepesticideis.Intheactualtealiquor,identificationrateoffenvalerateis80%andidentificationrateofalphacypermethrinis83%,whichillustrates2Dfluorescencecorrelationspectroscopyisaneffectiveidentificationofthetwopyrethriodpesticide(fenvalerate,alphacypermethrin)intheirmixture.

three-dimensionalfluorescencespectroscopy;two-dimensionalfluorescencecorrelationspectroscopy;localminima;pyrethriodpesticide;identification

1000-7032(2016)08-1023-08

2016-03-03；

2016-04-01

國家自然科學基金(61475071)； 江蘇省研究生創新培養工程(CXLX13_146)； 南京航空航天大學博士學位論文創新創優基金(BCXJ13-15)資助項目

O657.3

A< class="emphasis_italic">DOI

: 10.3788/fgxb20163708.1023