敵敵畏在植物源性食品中的殘留及檢測技術研究

余洋 王秋華 周佳俊 梁佳豪 譚依錦 廖嬋娟

摘要：敵敵畏是一種廣譜、高效、速效的磷酸酯類殺蟲劑，在植物源性食品中的使用率極高，主要施用于葉菜類蔬菜、番茄、黃瓜、菜椒類裸露果實蔬菜。文章簡述了有機磷類殺蟲劑敵敵畏在植物源性食品中的使用及殘留現狀，并分別從色譜法、光譜法、酶抑制法、免疫分析法和生物傳感技術5個方面概述了敵敵畏的殘留檢測技術應用現狀。隨著技術的完善，敵敵畏的檢測將朝著簡單高速、精準靈敏、現場快速檢測、多組分檢測和微型化自動化的方向發展，為敵敵畏殘留檢測的深入研究提供有力的技術支撐。

關鍵詞：敵敵畏；植物源性食品；殘留；檢測技術

中圖分類號：S482.3；O657 文獻標志碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.20230318

基金項目：湖南省教育廳重點項目（21A0129）；湖南農業大學大學生創新訓練項目（xcx202210537030）。

Dichlorvos residue and detection techniques in plant source food

Yu Yang， Wang Qiuhua， Zhou Jiajun， Liang Jiahao， Tan Yijin， Liao Chanjuan

（ College of Environment and Ecology， Hunan Agricultural University， Changsha， Hunan 410128 ）

Abstract： Dichlorvos is a broad-spectrum， highly-effective and fast-acting phosphate insecticide that is highly used in plant source food and it is mainly applied to leafy vegetables， tomatoes， cucumbers and peppers in bare fruit and vegetables. In this paper， the use and residual status of organophosphorus insecticide dichlorvos in plant source food were briefly described. It also summarised the current status of dichlorvos residue detection techniques from five aspects chromatography， spectroscopy， enzyme inhibition， immunoassay and biosensing technology. With the improvement of technology， detection will develop in the direction of simple and high-speed， accurate and sensitive， on-site rapid detection， multi-component detection and miniaturized automation， which will provide strong technical support for the in-depth research of dichlorvos residue detection.

Key words： dichlorvos， plant source food， residue， detection techniques

敵敵畏屬于磷酸酯類殺蟲劑，其揮發性強、微溶于水、易水解，在堿性或受熱條件下水解加速，在中性液體環境下的半衰期只有30 min[1]。水解后的產物無毒害，屬中等毒性農藥，常用于果蔬、茶、桑及室內殺蟲。

在我國，敵敵畏于農產品中使用頻繁，2018年其使用量居農藥使用量前列[2]，2020年對長江流域重慶段水體監測中，其殘留量位13種農藥之首[3]。敵敵畏無論短期或長期接觸都會對人體健康產生威脅，會導致人呼吸困難甚至昏迷死亡，對肝和腎功能均有負面影響[4]。我國現行的國家標準（GB 2763—2021）[5]規定植物源性食品中敵敵畏的最大殘留限量（maximum residue limit，MRL）為0.5 mg/kg。目前可達到安全無殘留的施藥方式是將敵敵畏乳油稀釋300～2 000倍噴灑于農作物上，經實地調研發現，部分農民在施藥過程中不按GAP（良好農業規范）的標準執行，施藥時對敵敵畏的稀釋倍數太小，導致敵敵畏殘留量超標問題頻出。在國外，敵敵畏自20世紀50年代被開發出來后也經歷了過量使用時期，因其濫用導致嚴重環境污染問題，現階段已限制使用。歐盟執委會宣布，自2012年11月1日起，敵敵畏將不能在除農用領域外作為殺蟲劑使用，且不給予敵敵畏農藥登記和售賣[6]。新西蘭環保局指出敵敵畏高毒且存在不同水平的暴露風險，擬對敵敵畏采取嚴格的限制使用措施[7]。敵敵畏在澳大利亞被用于豆類蔬菜、谷物及某些水果中，因其MRL和膳食暴露值數據不充分，澳大利亞相關部門限制其施用方式和使用間隔期[8]。但由于敵敵畏生產工藝成熟且售價低，仍被許多發展中國家廣泛使用。

由此看來，規范和限制敵敵畏在果蔬中使用，進一步完善其配套的殘留檢測技術也就顯得十分重要。本文通過對敵敵畏在植物源性食品中的多種檢測方法進行綜述，并對其未來發展方向進行展望，以期為敵敵畏殘留檢測技術深入研究提供參考。

1 敵敵畏在植物源性食品中的殘留現狀

1.1 敵敵畏在植物源性食品中最大殘留限量現狀

不同國家和地區針對自身國情，對敵敵畏在植物源性食品中的MRL做出了不同規定。如表1所示，以中國在GB 2763—2021中41項敵敵畏于植物源性食品中的MRL目錄為對照，與歐盟和日本的標準進行對比。不難看出，在世界范圍內，不同國家都比較重視敵敵畏在植物源性食品中的殘留量，尤其是歐盟，公布了312項敵敵畏MRL指標，范圍在0.01～0.1 mg/kg；在亞洲地區，日本公布了131項敵敵畏MRL指標，范圍在0.1～0.5 mg/kg；我國公布了41項敵敵畏MRL指標，范圍在0.05～0.5 mg/kg。可以看出，我國敵敵畏在植物源性食品中的最大殘留限量，無論從限定的種類上還是在限定的濃度范圍，與相對發達國家和地區還存在一定差距。

自1981年開始，我國食品中農藥MRL值依次經歷了GB 2763—1981、GB 2763—2005、GB 2763—2012、GB 2763—2014、GB 2763—2016、GB 2763—2019、GB 2763—2021 7個標準階段。40年間，敵敵畏的最大殘留限量從最開始未列入GB 2763，到2012年正式納入GB 2763并公布了28項指標；2016年，新納入“棉籽”“蘋果”；2019年，新增“胡蘿卜”“調味料”，以及1種莖類蔬菜、3種葉菜類蔬菜和4種蕓苔類蔬菜；2021年，新納入“香蕉”后到達41項。從中可以看出，我國關于敵敵畏最大殘留限量的制定工作在不斷發展，尤其在近幾年備受重視，已逐步與世界接軌。

1.2 敵敵畏在植物源性食品中的抽檢殘留現狀

在中國，由于生產經營的分散性，生產技術不能適應食品生產的新要求，敵敵畏在蔬果中都存在不同程度的殘留，部分地區的蔬果抽檢合格率較低。孫勝龍等[9]分析了吉林長春主要蔬菜中的農殘，主要農殘種類為敵敵畏、氧化樂果和甲胺磷，農殘平均超標率為11%。黃久紅等[10]抽檢了江蘇泰州市區蔬菜試驗基地和農貿市場的部分蔬菜樣品，發現農殘超標率達38%，其中敵敵畏超標率為5%。郭忠等[11]對從河北唐山隨機采集的新鮮蔬菜進行檢測，其中有機磷農殘超標最多的是菜花和韭菜，超標率高達80%，其中敵敵畏超標率為3%。高海紅[12]發現河北邯鄲果蔬上存在著不同程度的敵敵畏殘留污染，在果菜類蔬菜上超標率12%，在豆類蔬菜上超標率16%，在塊根類蔬菜上超標率13%。張瑩等[13]在黑龍江哈爾濱市售蔬果中抽檢了共300余份蔬菜水果，發現敵敵畏的檢出率分別為4%和3%。唐娜[14]監測分析了山東濟寧城區蔬菜中的有機磷農藥殘留量，結果顯示敵敵畏殘留超標率為33.3%，排在了超標農藥前三位。我國敵敵畏殘留量超限的問題不容忽視。

在國外，蔬菜也檢出了不同程度的敵敵畏殘留。Esturk等[15]分析了土耳其哈代省的歐芹、萵苣和菠菜樣品，所有樣品均含有3種或更多種活性物質的殘留物，其中敵敵畏檢出率100%，敵敵畏在3種蔬菜中的檢出量范圍為0.002～0.071 mg/kg。因樣品中的農藥殘留量較高，土耳其已禁止敵敵畏在大部分果蔬上的使用。Sinyangwe等[16]從贊比亞盧薩卡市的幾個研究地點隨機抽取了一些蔬菜，檢測結果顯示63%的樣品敵敵畏殘留量超標。Ngabirano等[17]抽檢了烏干達西南部的蔬菜，發現超過50%的蔬菜樣品存在農殘超標的現象，其中敵敵畏的檢出濃度為0.002 40～0.341 02 mg/kg。

2 植物源性食品中敵敵畏的檢測方法

常見的檢測果蔬等植物源性食品中敵敵畏的方法可分為色譜法、光譜法、酶抑制法、免疫分析法以及生物傳感技術五類[18]。

2.1 色譜法

色譜法是使用得最廣泛的儀器分析法，也被認作是最典型的檢測方式[19]。目前常用于檢測敵敵畏的色譜法有氣相色譜法（gas chromatography，GC）、氣相色譜-質譜法（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）、高效液相色譜法（high performance liquid chromatography，HPLC）和液相色譜-質譜聯用法（high performance liquid chromatography-mass spectrometry，HPLCMS）。

2.1.1 氣相色譜法

GC法是以氣體作為流動相，利用物質性質差異實現化合物分離的一種檢測方法，可以用來分析氣體以及能汽化且不分解的物質。敵敵畏常用的檢測器為火焰光度檢測器（flame photometric detector，FPD）和氮磷檢測器（nitrogen phosphorus detector，NPD）。由于GC對分析樣品有較高標準，其使用的前處理技術也顯得尤為關鍵。目前GC使用得比較多的前處理技術有SPE固相萃取技術、SPME固相微萃取技術、QuEChERS技術等。GC法分析快速，分離效果佳，有較高靈敏度。

李雄等[20]用GC-NPD法測定敵敵畏在水稻中的殘留，檢出限為0.01～1.00 mg/kg。邰亮等[21]用GC-FPD法測定敵敵畏在大米中的殘留，檢出限為0.015 mg/kg，RSD為1.73%～1.94%。陳光強等[22]采用GC-FPD法檢測大米中的有機磷農藥殘留，在0.05～1.00 μg/mL添加范圍內敵敵畏的線性關系良好，其回收率為89%～93%，RSD為1.52%～3.11%，檢出限為0.001 1 mg/kg。張舸等[23]采用GC-FPD法測定敵敵畏等6種有機磷農藥在糧食中的殘留，在0.001～8.000 μg/mL范圍內農殘質量濃度與峰面積的線性關系良好，RSD為2.85%～4.86%。Trivedi[24]研究了印度勒克瑙市果蔬中有機磷農藥殘留，敵敵畏回收率為74%，檢出限為0.003 mg/kg。Srivastava等[25]運用GC法檢測162種芒果中的有機磷農藥殘留量，敵敵畏在0.05～0.50 mg/kg添加水平中回收率為78%～85%。

綜上，GC法能有效檢測敵敵畏殘留，并獲得高回收率、低檢出限和高精度的檢測結果，但因基質、色譜柱和檢測器等因素之間的差異，會導致敵敵畏添加回收率產生誤差。

2.1.2 氣相色譜法-質譜法

GC-MS普遍應用在多組分的離析和辨別上。該技術以分析沸點較低、熱穩定性好的化合物為主，簡便快捷。常用的離子源有電子轟擊離子源（electron impact ion source，EI）和化學離子源（chemical ion source，CI），所使用的前處理技術包括SPE固相萃取技術、膜處理技術和紫外光解技術等。GC-MS法分離效率高，能定性定量分析待測樣品，對組分結構有較為精確的判斷。

王洪濤等[26]使用GC-MS技術檢測有機磷農藥在綠茶中的殘留，得出在25.0～200.0 μg/L范圍內農藥的線性關系良好，在0.010～1.010 mg/kg加標水平下敵敵畏回收率為83.6%～89.4%，RSD為3.1%～6.4%，能夠簡單快速地檢測敵敵畏殘留。Tripathy等[27]用GC-MS檢測印度藥用植物中的敵敵畏殘留，其線性范圍為0.01～1.00 mg/L，相關系數大于0.98，回收率為70%～120%。Ventura等[28]用GC-MS定量分析5種有機磷農藥，通過對樣品的分析，發現在0.08～0.32 mg/L范圍內敵敵畏的線性關系良好，且回收率為97%～115%，RSD為1.6%～4.9%。Amirahmadi等[29]用GC-MS檢測大米中17種農藥的殘留，其中不同添加水平敵敵畏的回收率分別為96%～109%，RSD為2.6%～17.0%。

GC-MS法分析速度快，靈敏度較GC高，適應性強，對敵敵畏樣品的分離與鑒定可同時完成，準確性顯著提升。

2.1.3 高效液相色譜法

HPLC法屬于色譜法重要旁支，以液體作為流動相，把不同極性和配比的流動相泵入色譜柱，經分離后進入高靈敏度的檢測器中進行檢測。目前國內外液相色譜通常采用的前處理方法有SPE固相萃取技術、SFE超臨界萃取技術和SPME固相微萃取技術。HPLC法檢驗效率高、應用范圍廣，檢測敵敵畏常用紫外檢測器（ultraviolet detector，UVD）、二極管陣列檢測器（hoto-diode array，DAD）以及熒光檢測器（fluorescence detector，FLD）。

陳若虹等[30]建立了果汁中有機磷的HPLC檢測方法，其中敵敵畏質量濃度為0.5～10.0 mg/L時相關性良好，在0.8、1.5、4.0 mg/L 3個加標水平的平均回收率為83%～96%，RSD為3.2%～6.5%，表明該方法穩定且適用于檢出敵敵畏殘留。宓鶴鳴等[31]以丙酮—乙腈為萃取劑提取稻谷中殘留的敵敵畏，經柱層析凈化，HPLC法檢測，結果表明敵敵畏質量濃度為2～25 mg/L時線性關系良好，檢出限為0.5 mg/kg，稻殼平均添加回收率為81%，RSD為3.9%；糙米平均添加回收率為79%，RSD為4.0%。

HPLC檢驗敵敵畏殘留，分離效果佳，檢測結果更加穩定，較GC檢測靈敏度高，但由于溶質在液體中的擴散系數小，被檢測的組分容易滯留在進樣器、柱接頭、檢測池等死空間中，會導致柱效有所降低。

2.1.4 液相色譜-質譜聯用法

HPLC-MS是把液相色譜的強分離能力和質譜的高選擇性、高靈敏度有效地結合而產生的一種檢測方法。HPLC-MS法能夠準確地提供化合物結構用于定性分析，常用電離源有大氣壓電噴霧電離源（electron spray ionization，ESI）、大氣壓化學電離源（atmospheric pressure chemical ionization，APCI）和光電電離（photoionization，PI）等。液質聯用不需要對樣品進行繁雜的前處理，目前液質聯用使用較多的前處理技術包括QuEChERS技術、固相萃取技術、液液萃取技術、蛋白沉淀技術等。該方法能夠有效解決樣品檢驗過程中出現的定性困難、離子干擾嚴重、化合物含量較低等問題。

招鈺娟等[32]構建了韭菜中16種有機磷農藥殘留的HPLC-MS方法，檢測顯示，敵敵畏質量濃度為5×10-4～2×10-2 mg/L時線性關系良好，平均回收率為80%～94%，RSD為0.34%～4.30%。梁達清等[33]用HPLC-MS法測定了香菇中的23種有機磷農殘，結果顯示在0.005～0.100 mg/L范圍內敵敵畏線性關系良好，平均回收率為75%～80%，RSD為8.5%～12.0%。Chamkasem等[34]通過LC-MS/MS分析了鱷梨中136種農藥的殘留，將鱷梨切碎后經乙腈提取直接注入LC-MS/MS，在0.1、0.5、2.0 mg/kg的添加水平下，敵敵畏的平均回收率為74%～94%，RSD為5.7%～15.0%。Deme等[35]基于SPE和液相色譜-電噴霧離子化串聯質譜（LC-ESI-MS/MS）的簡單特異性分析法，測定椰子水中有機磷農藥殘留物，在10-4～1 mg/L的質量濃度范圍內，線性回歸系數良好，在0.01、0.05、1.00 mg/L 3個添加水平下敵敵畏回收率達到86%～104%，RSD為3.9%～7.9%。Ozkan[36]使用LC-MS/MS分析一些油籽和堅果中的農藥殘留量，在開心果樣品中敵敵畏平均回收率為72%，RSD為1.7%。

HPLC-MS技術適應范圍廣，可解決敵敵畏分析過程中熱不穩定難題，且能獲得較低的檢出限，方法穩定、可靠。相對LC-MS單級質譜技術，LC-MS/MS二級串聯質譜技術，可以給出多級質譜結果，對有機物檢測的定性分析更加精準。然而該系列儀器運行成本高，且對操作人員技術要求高，不適用現場檢測分析，在多數基層農產品、食品安全檢測部門推廣難度大。

2.2 光譜法

光譜法利用物質的光譜特征，對已知物進行定性、定量分析。因光譜法流程簡單，能直接測量3種相態樣品的優點，相比于色譜法，光譜技術在農藥殘留檢測中有很強的應用潛力，被廣泛應用在農藥生產以及在線質量監測。可用于檢測敵敵畏的光譜法有紅外光譜法（infrared Radiation，IR）、原子熒光光譜法（atomic fluorescence spectrometry，AFS）、紫外-可見分光光度法（ultraviolet and visible spectrophotometry，UV-VIS）和分子磷光光譜法（molecular phosphorescence spectroscopy，MPS）等。

龔瑞昆等[37]用傅里葉變換紅外光聲光譜檢測生菜中的敵敵畏，光譜掃描范圍為300～800 nm，調制頻率為8～200 Hz，線性關系在0.014～0.885 mg/L范圍內良好，檢出限為0.012 mg/kg。李文秀等[38]用中紅外誤差全反射光譜測定蔬菜中的敵敵畏，結果顯示在中紅外波段，在不考慮色素影響的情況下，敵敵畏的檢出限為0.015 mg/kg。王清路等[39]用熒光光譜法測定了敵敵畏在大白菜葉面的半衰期，當激發波長為280 nm時，敵敵畏發射峰位于328 nm處，半衰期為48 h。Janghel等[40]將敵敵畏在堿性條件下水解后用二苯胺基脲二氯乙醛進行耦合，發現通過紫外-可見分光光譜法檢測，其摩爾吸光系數、桑德爾靈敏度和相關系數分別達到2.9×105 L/（mol·cm）、0.013 μg/cm2、0.999 9。Santos等[41]基于敵敵畏與六肽之間的強相互作用，通過紫外-可見分光光譜法監測了新型乙酰膽堿酯酶仿生六肽的分子建模設計及其與敵敵畏的相互作用。

與色譜法相比，光譜法屬于非破壞性檢測技術，優點在于檢測速率高、操作簡單、儀器運行成本低，可達到氣相色譜法檢測精度要求，測量結果精確高、儀器穩定性好。然而該檢測方法在測定敵敵畏時易受光學系統參數等因素影響，且特定顯示劑一次只能匹配一種特定農藥[42]，具有局限性。

2.3 酶抑制法

酶抑制法（enzyme inhibition，EI）是通過比較特定農藥對檢測酶的抑制力強弱來進行農殘分析，是一種較成熟的農藥快速分析法，具有快速、簡捷，檢測成本較低等優點。該法常用的酶類有乙酰膽堿酯酶、羧酸酯酶、動植物酯酶和丁酰膽堿酯酶。

姜露[43]用未經純化的麥麩酯酶，在最佳酶活抑制率測定的基礎上以加標回收率為指標，對酶抑制法快速檢測農殘的前處理方法進行優化，結果顯示敵敵畏的回收率為91%～102%，RSD為1.2%～6.3%。曲林姣等[44]構建了基于植物酯酶-Cu3（PO4）2雜化納米花雙酶活性的酶抑制型檢測法，該法對敵敵畏的檢出限為0.26 pmol/L，在實際果蔬樣品中回收率為96.8%～107.4%，RSD≤3.7%。羅俊霞等[45]用酶抑制法測定50種有機磷類農藥的檢出限，結果顯示敵敵畏在農藥取用量為1.25 μL的情況下，抑制率為57.8%，當樣品濃度到達一定值后，敵敵畏抑制率接近100%，可用于檢測敵敵畏殘留。Pimsen等[46]成功開發了一種基于聚二亞乙基和乙酰膽堿酯酶的抑制劑檢測敵敵畏的新比色法，可以從比色響應百分比確定敵敵畏濃度，其檢出限為6.7×10-3 mg/kg，表明該方法對敵敵畏選擇性好。美國的Giang于1951年首先將酶抑制法用于微克級的農藥殘留分析[47]。

酶抑制法檢測敵敵畏，操作簡單，速度快，適合大批量篩選檢測，減少了檢測時間，而且酶來源方便，不過不同的酶對敵敵畏的抑制強度不同，穩定性和靈敏度也存在差異。另外，不同批次酶的質量、處理時間、反應溫度、pH等對結果有較大影響，需嚴格控制檢測過程，以降低因處理條件的不同而導致的檢測結果誤差。

2.4 免疫分析法

免疫分析法（immunoassay，IA）是一種生物化學分析方法，是利用抗體與抗原之間的高選擇性反應建立的，其選擇性高、檢出限低。一般使用酶聯免疫法（enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA）來測定敵敵畏，常用的檢驗儀器有微孔板固相酶免疫測定儀（酶標儀）、半自動微孔板ELISA分析儀和全自動微孔板ELISA分析儀。

胡寅等[48]研究發現，納米磁珠間接競爭ELISA對敵敵畏有較好的識別作用，敵敵畏的半抑制質量濃度為1.29～6.34 mg/L，較傳統方法降低68%～96%，靈敏度大幅度提高。Yaneva等[49]通過將敵敵畏的半抗原與牛血清的載體蛋白綴合，產生敵敵畏多克隆抗體，測定敵敵畏免疫原，并使用間接酶聯免疫吸附測定來表征抗體與半抗原共軛物的反應性。結果表明，在1×10-5～5×10-3 mg/L的線性范圍內，敵敵畏半抑制質量濃度為5×10-4 mg/L，檢出限為6×10-6 mg/L，變異系數為5.9%，這種免疫測定法對敵敵畏的定量篩選具有較大潛力。

免疫分析法選擇性強、靈敏度高，能夠批量檢測且成本較低，可滿足現場快速檢測的需要，與理化分析對樣品的前處理要求相比，簡便且檢出限靈敏度高。而敵敵畏抗體的制備是個難點，因為抗體對溫度、制備時間、試劑濃度等因素都有嚴格的要求，對結構相似的化合物也有一定程度的交叉反應，因此比較容易產生假陰性的結果。

2.5 生物傳感技術

生物傳感技術（biosensor technology，BT）是將生物化學反應信號轉換成可檢測的電信號，信號大小與待測農藥的濃度成比例，由生物敏感部件（如酶、抗體、核酸等）和檢測器（光、電化學等）集成。最初檢測有機磷農殘的生物傳感器是基于一種或幾種分析物對乙酰膽堿酯酶的抑制程度進行判斷[50]。

侯菊英等[51]構建了乙酰膽堿酯酶抑制劑熒光傳感器，并在6.0×10-6～6.0×10-5 mg/L的線性范圍內檢測到敵敵畏。姜海洋等[52]制出新型乙酰膽堿酯酶生物傳感器，結果表明在6.5×10-8～6.5×10-3 mg/L的范圍內敵敵畏抑制程度與其濃度的負對數有良好線性關系，檢出限為6.46×10-8 mg/L。王曉朋等[53]建立了一種高靈敏度生物傳感器用來檢測敵敵畏殘留，結果顯示當敵敵畏質量濃度為0.08～10.00 mg/L時，R2為0.990 3，檢出限為0.054 mg/L，并且在最佳條件下使用該傳感器對敵敵畏進行多次測定，得到RSD值都低于7.0%，精密度好。Wei等[54]制備了基于離子液體的乙酰膽堿酯酶生物傳感器，敵敵畏的檢出限為6.61×10-8 mg/L。Itoh等[55]將酶包封在雜合介孔二氧化硅膜（F127-MST）中，成功制出具有乙酰膽堿酯酶固定單元的酶傳感器，測試結果顯示，在0～0.1 mg/L范圍內敵敵畏的抑制率與其質量濃度呈良好的線性關系，R2為0.996，檢出限為1.4×10-2 mg/L，該生物傳感器對敵敵畏具有良好的分析特性。

生物檢測技術作為農藥檢測的前景替代方法，已經成為食品、環境等研究領域中的一種重要檢測方法[56]。相比于傳統的檢測技術，它具有儀器體積小、響應速度快、靈敏度高、選擇性和抗干擾性強[57]、可重復多次使用等特點。在對敵敵畏的檢測中，生物傳感法的分析速度快，準確度高、費用低，大大縮短了檢測周期，但生物固化膜的穩定性及其使用壽命有待提升。

3 結 論

隨著生活水平提高，人們對植物源性食品的質量安全也愈發重視。由于果蔬和糧食種類多樣、農藥數量豐富，對敵敵畏在農產品上殘留檢測方法的深入研究仍是未來發展趨勢。檢測時應針對不同需求選擇合適方法，目前使用最廣泛的是色譜法，其靈敏度高，分離效果好，可進行多殘留檢測，檢測結果準確、可靠。如需快速、低成本、現場檢測，可考慮光譜法、酶抑制劑法、免疫分析法或者生物傳感法。

在學科交叉發展的情況下，植物源性食品中敵敵畏的檢測技術已從傳統物理分離、化學分析發展到混合體系的生物檢測技術，儀器也由大型向便攜式發展。生物檢測手段相對于傳統色譜檢測，其主要優點在于簡便且成本低，能滿足現場檢測的大眾市場需求。在未來，生物檢測技術依舊是發展的重點方向，進一步提高其穩定性與精確度，研發出更多高效可實用的酶、抗原和生物傳感器是廣大研究者們繼續努力的目標。

參 考 文 獻

[1] 徐鶯.有機磷農藥敵敵畏和亞胺硫磷免疫檢測方法的研究[D].武漢：華中農業大學，2009.

[2] 束放，李永平，魏啟文.2018年種植業農藥使用情況及2019年需求分析[J].中國植保導刊，2019，39（4）：73-76.

[3] 佘偉鐸，石運剛，李潔，等.長江流域重慶段水體和沉積物中農藥分布特征及風險評價[J].生態毒理學報，2020，15（2）：220-230.

[4] 孫佳楠.深綠木霉T23對敵敵畏的降解特性及機制[D].上海：上海交通大學，2020.

[5] 食品安全國家標準 食品中農藥最大殘留限量：GB 2763—2021[S].北京：中國標準出版社，2016.

[6] 歐盟將淘汰殺生劑敵敵畏和二溴磷[J].農藥，2012，51（6）：426.

[7] 李敏.新西蘭限制敵敵畏的使用[J].農藥科學與管理，2016，37（1）：15.

[8] 武麗輝.澳大利亞限制敵敵畏的使用[J].農藥科學與管理，2009，30（1）：47.

[9] 孫勝龍，李雪飛，劉歆瑜.長春市主要蔬菜中農藥殘留分析[J].生態環境，2005，14（2）：214-217.

[10] 黃久紅，于芹生，楊建國，等.泰州市葉菜類蔬菜農藥殘留研究[J].現代預防醫學，2007，34（13）：2571-2572.

[11] 郭忠，蔣守芳.唐山市售蔬菜中有機磷農藥殘留調查[J].中國煤炭工業醫學雜志，2006（9）：997-998.

[12] 高海紅.邯鄲市2008年蔬菜中28種農藥殘留的檢測[J].職業與健康，2009，25（9）：929-931.

[13] 張瑩，郝東方，楊金丹，等.哈爾濱市售蔬菜水果有機磷農藥殘留檢測分析[J].中國公共衛生，2010，26（4）：400-402.

[14] 唐娜.2017—2018年濟寧城區售食品中有機磷農藥殘留量檢測分析[J].檢驗檢疫學刊，2019，29（2）：44-45.

[15] ESTURK O， YAKAR Y， AYHAN Z. Pesticide residue analysis in parsley， lettuce and spinach by LC-MS/MS[J]. J Food Sci Technol， 2014， 51（3）：458-466.

[16] SINYANGWE D M， MBEWE B， SIJUMBILA G. Determina-tion of dichlorvos residue levels in vegetables sold in Lusaka， Zambia[J]. Pan African Medic J， 2016， 23：113.

[17] NGABIRANO H， BIRUNGI G. Pesticide residues in vegetables produced in rural south-western uganda[J]. Food Chem， 2021， 370：130972.

[18] 高楊菲，江南平，汪海峰.有機磷農藥殘留的檢測方法研究進展[J].糧油倉儲科技通訊，2010，26（1）：44-46.

[19] 孫翠霞.氣相色譜法測定農產品中有機磷殘留農藥[J].現代食品，2018（5）：90-93.

[20] 李雄，黃安香，胡德禹，等.氣相色譜法測定敵敵畏在水稻中的殘留[J].農藥科學與管理，2014，35（4）：41-44.

[21] 邰亮.氣相色譜法測定大米粉中敵敵畏的殘留量[J].安徽農學通報，2019，25（4）：61-62+145.

[22] 陳光強，陸冠誠.氣相色譜法測定大米中7種有機磷農藥分析[J].種子科技，2021，39（16）：31-32+35.

[23] 張舸，張宏，李德國，等.氣相色譜法檢測糧食中6種有機磷農藥殘留量[J].糧食科技與經濟，2022，47（2）：76-79.

[24] TRIVEDI P. Multiresidue analysis of organophosphorus pesticides in fruits and vegetables by GC-NPD[J]. Int J Adv Res， 2014， 2（10）：600-606.

[25] SRIVASTAVA A K， RAI S， SRIVASTAVA M K， et al. Determination of 17 organophosphate pesticide residues in mango by modified QuEChERS extraction method using GC-NPD/GCMS and hazard index estimation in Lucknow， India[J]. PloS one， 2014， 9（5）：e96493.

[26] 王洪濤，白志平，李菲菲，等.QuEChERS-氣相色譜-串聯質譜法測定綠茶中33種有機磷農藥殘留[J].中國茶葉，2021，43（11）：31-37.

[27] TRIPATHY V， SAHA A， PATEL D J， et al. Validation of a QuEChERS-based gas chromatographic method for analysis of pesticide residues in Cassia angustifolia （senna）[J]. J Environ Sci Health B， 2016， 51（8）：1-11.

[28] VENTURA F D F， OLIVEIRA J D， FILHO W D R P， et al. GC-MS quantification of organophosphorous pesticides extracted from XAD-2 sorbent tube and foam patch matrices[J]. Anal Methods， 2012， 4（11）：3666-3673.

[29] AMIRAHMADI M， YAZDANPANAH H， SHOEIBI S， et al. Simultaneous determination of 17 pesticide residues in rice by GC/MS using a direct sample introduction procedure and spiked calibration curves[J]. Iran J Pharm Res， 2013， 12（2）：295.

[30] 陳若虹，凌東輝，段夏菲.高效液相色譜法同時測定果汁飲料中的10種有機磷農藥[J].中國衛生檢驗雜志，2011，21（4）：854-855.

[31] 宓鶴鳴，汪濤，柴逸峰，等.微波萃取-高效液相色譜法測定稻谷中敵敵畏的殘留量[J].藥學實踐雜志，2008，26（3）：194-196.

[32] 招鈺娟，鄧曉華，甘沛明，等.高效液相色譜串聯質譜法測定韭菜中16種有機磷農藥殘留[J].農業與技術，2016，36（21）：53-57.

[33] 梁達清，蘇肯明，張菊梅，等.高效液相色譜-串聯質譜法測定香菇中23種有機磷農藥[J].食品科學，2014，35（4）：159-162.

[34] CHAMKASEM N， OLIS L W， HARMON T， et al. Analysis of 136 pesticides in avocado using a modified QuEChERS method with LC-MS/MS and GC-MS/MS[J]. J Agric Food Chem， 2013， 61（10）：2315-2329.

[35] DEME P， AZMEERA T， KANJILAL S， et al. LC-MS/MS determination of organophosphorus pesticiade residues in coconut water[J]. Food Anal Meth， 2013， 6（4）：1162-1169.

[36] OZKAN A. Determination of pesticide residues in some oilseeds and nuts using LC-MS/MS analysis[J]. Fresenius Environ Bull， 2015， 24（2a）：615-620.

[37] 龔瑞昆，鄭學麗.光聲光譜法檢測生菜中的敵敵畏殘留[J].湖北農業科學，2016，55（7）：1812-1814.

[38] 李文秀，徐可欣，汪曣，等.蔬菜農藥殘留檢測的紅外光譜法研究[J].光譜學與光譜分析，2004，24（10）：1202-1204.

[39] 王清路，張玉軍，李俏俏.有機磷農藥敵敵畏和樂果在大白菜表面半衰期的研究[J].安徽農業科學，2011，39（27）：16640+16643.

[40] JANGHEL E K， RAI M K， GUPTA V K， et al. Trace spectrophotometric determination of dichlorvos using diphenyl semicarbazide （DPC） in environmental and agricultural samples[J]. J Chin Chem Soc， 2013， 54（2）：345-350.

[41] SANTOS G P D， SILVA B F D， GARRIDO S S， et al. Design， synthesis and characterization of a hexapeptide bio-inspired by acetylcholinesterase and its interaction with pesticide dichlorvos[J]. Analyst， 2014， 139（1）：273-279.

[42]楊清華，李跑，丁勝華，等.果蔬中多農藥殘留檢測技術研究進展[J].中國果菜，2019，39（11）：38-42.

[43] 姜露.麥麩酯酶抑制法檢測果蔬中有機磷及氨基甲酸酯類農藥的研究[D].雅安：四川農業大學，2016.

[44] 曲林姣，王金鑫，姜磊，等.基于植物酯酶-Cu3（PO4）2雜化納米花的酶抑制方法檢測敵敵畏殘留[J].分析化學，2021，49（9）：1506-1514.

[45] 羅俊霞，李德瑜，袁小偉，等.酶抑制法測定多種有機磷和氨基甲酸酯類農藥殘留的試驗[J].浙江農業科學，2015，56（6）：883-887.

[46] PIMSEN R， KHUMSRI A， WACHARASINDHU S， et al. Colorimetric detection of dichlorvos using polydiacetylene vesicles with acetylcholinesterase and cationic surfactants [J]. Biosens Bioelectron， 2014， 62（20）： 8-12.

[47] 閔紅.蔬菜類食品中農藥殘留的快速檢測方法和儀器的研究[D].上海：華東師范大學，2008.

[48] 胡寅，沈國清，朱鴻林，等.有機磷農藥納米磁珠酶聯免疫分析方法研究[J].環境污染與防治，2010，32（9）：41-45+54.

[49] YANEVA M Y， IVANOV Y L， GODJEVARGOVA T I. Preparation of polyclonal antibodies with application for AN organophosphorus pesticide immunoassay[J]. Analytical Letters， 2017， 50（8）：1307-1324.

[50] 滿燕，梁剛，靳欣欣，等.生物傳感技術在食品農藥殘留檢測中的應用[J].食品安全質量檢測學報，2016，7（9）：3431-3441.

[51] HOU J Y， DONG G J， TIAN Z B， et al. A sensitive fluorescent sensor for selective determination of dichlorvos based on the recovered fluorescence of carbon dots-Cu（II） system[J]. Food Chem， 2016， 202：81-87.

[52] 姜海洋，金華麗.新型乙酰膽堿酯酶生物傳感器快速檢測敵敵畏[J].食品科技，2016，41（9）：295-299.

[53] 王曉朋，曾梅，萬德慧，等.化學發光生物傳感器法測定食品中有機磷與氨基甲酸酯類農藥殘留[J].食品安全質量檢測學報，2014，5（12）：4163-4171.

[54] WEI M， WA J J. A novel acetylcholinesterase biosensor based on ionic liquids-AuNPs-porous carbon composite matrix for detection of organophosphate pesticides[J]. Sens Actuators B Chem， 2015， 211：290-296.

[55] ITOH T， SHIMOMURA T， HAYASHI A， et al. Electrochemical enzymatic biosensor with long-term stability using hybrid mesoporous membrane[J]. Analyst， 2014， 139（18）：4654-4660.

[56] SASSOLAS A， PRIETOSIMON B， MARTY J L. Biosensors for pesticide detection： new trends[J]. Am J Anal Chem， 2012， 3（3）：210-232.

[57] 袁哲，李庭鉑.果蔬農藥殘留檢測方法研究進展[J].中國果菜，2021，41（9）：75-78.