蔬菜農藥殘留監測問題分析及對策探討

摘 要：蔬菜農藥殘留問題日益突出，嚴重威脅著食品安全和消費者健康。本文通過分析當前蔬菜農藥殘留監測中存在的問題，如檢測方法缺乏規范性、樣品采集代表性不足、實驗室質控體系不健全、數據分析模型有待優化等，提出制定標準化檢測流程、優化樣品采集方案設計、建立實驗室質量管理體系、開發先進數據挖掘算法等解決對策，以期為完善蔬菜農藥殘留監測體系、保障蔬菜質量安全提供參考。

關鍵詞：蔬菜；農藥殘留；監測；質量控制

Abstract： The problem of pesticide residues in vegetables is becoming increasingly prominent， which seriously threatens food safety and consumer health. This paper analyzes the problems existing in the current monitoring of vegetable pesticide residues， such as the lack of standardization of detection methods， insufficient representativeness of sample collection， imperfect laboratory quality control system， data analysis model to be optimized， etc.， and proposes solutions such as formulating standardized testing process， optimizing sample collection scheme design， establishing laboratory quality management system， and developing advanced data mining algorithms，in order to provide reference for improving the monitoring system of vegetable pesticide residues and ensuring the quality and safety of vegetables.

Keywords： vegetables; pesticide residues; monitor; quality control

蔬菜是人們日常飲食中不可或缺的重要組成部分，其食用安全直接關系到人們的健康。然而，農藥在蔬菜生產中的廣泛使用導致農藥殘留問題日益突出，已成為制約蔬菜產業健康發展的重要因素[1]。但在蔬菜農藥殘留實際監測過程中，仍存在檢測方法不規范、樣品采集代表性不足、實驗室質控體系不健全、數據分析模型有待優化等問題，極大地影響了監測數據的準確性和可靠性。本文將重點分析蔬菜農藥殘留監測存在的問題，并提出針對性的解決對策，以期為相關監管部門提供有益參考。

1 蔬菜農藥殘留分類

按照化學結構，農藥可分為有機氯、有機磷、氨基甲酸酯和擬除蟲菊酯等不同種類。例如，有機磷農藥甲胺磷、樂果等，通過抑制膽堿酯酶活性對害蟲產生毒殺效果，但同時也易在蔬菜中殘留；擬除蟲菊酯類農藥中的氯氰菊酯，具有擊倒快、殘效期長等特點，是蔬菜生產中使用頻率較高的一類殺蟲劑[2]。根據《食品安全國家標準 食品中農藥最大殘留限量》（GB 2763—2021）等規范性文件，可將蔬菜農藥殘留限量值劃分為≤0.01 mg·kg-1、0.01～0.10 mg·kg-1、0.1～1.0 mg·kg-1及＞1 mg·kg-1等不同等級[3]。同時，由于不同蔬菜的生長周期、形態結構及農藥吸附能力存在顯著差異，農藥在不同蔬菜中的最終殘留水平也不同。例如，由于葉菜類蔬菜表面積大、可食部分外露，更易發生農藥吸附富集現象，而根莖類蔬菜則多在地下生長，農藥殘留風險也相對較低。

2 蔬菜農藥殘留監測問題分析

2.1 檢測方法缺乏規范性

蔬菜農藥殘留檢測是一項復雜的系統工程，涉及樣品前處理、儀器分析、數據解析等多個環節。然而由于缺乏統一規范，不同監測機構在檢測方法上存在較大差異。以樣品前處理為例，提取溶劑的選擇、凈化方式的優化等直接影響農藥殘留的回收率和檢出限。目前常用的固相萃取、凝膠滲透色譜等前處理技術，在不同基質和農藥類型中的適用性有所不同，但尚未形成明確的適用性指南[3]。另外，在色譜-質譜聯用檢測中，離子源類型、采集模式、質量數范圍等參數的設置，對于農藥殘留的定性定量分析非常重要，但不同實驗室間缺乏統一的優化原則和評價標準。此外，基質效應、同分異構體干擾等也是影響檢測準確性的關鍵因素，但尚未建立系統的識別和校正方法。

2.2 樣品采集代表性不足

蔬菜農藥殘留監測的樣品采集環節直接關系到檢測結果的代表性和可靠性，但目前仍存在諸多不足之處。①采樣點位的選擇缺乏科學依據，難以全面反映區域內蔬菜農藥殘留的真實水平。理想的采樣布點應綜合考慮種植面積、施藥習慣、土壤類型等多重因素，但實際執行中往往流于形式化，忽視了不同微環境下農藥殘留分布的異質性。②采樣時間和頻次的設置也有待優化。蔬菜農藥殘留呈現明顯的季節性和階段性變化規律，在農藥施用高峰期和蔬菜采收前后進行重點采樣十分必要，但當前多數監測僅在局部時段內開展，時間跨度不足，難以準確評估農藥殘留的動態變化過程[4]。

2.3 實驗室質控體系不健全

實驗室質量控制是確保蔬菜農藥殘留檢測數據準確可靠的關鍵環節，但目前相關體系建設仍不夠健全。①實驗室間缺乏統一的質控標準和規范。不同監測機構在儀器設備性能驗證、方法學驗證、人員能力考核等方面各自為政，導致質控水平參差不齊。例如，在液相色譜-串聯質譜法測定萵苣中多菌靈殘留時，基體匹配標準品的選擇、基體效應的評估方法等關鍵控制點尚無明確要求，不同實驗室操作差異較大，影響了檢測結果的一致性。②實驗室內部質量管理體系的落實也不到位。例如，在氣相色譜-質譜法測定西紅柿中百菌清殘留的過程中，部分實驗室未嚴格執行空白基質平行樣品測定、基體加標回收率考察等內控措施，難以及時發現和糾正檢測過程中的偏差[5]。

2.4 數據分析模型有待優化

眾所周知，農藥在蔬菜的吸收、降解、富集過程受到諸多因素的影響，如溫濕度、光照強度、農藥劑型和施用方式等，導致殘留動態變化規律錯綜復雜。然而現有的數據分析模型對這些影響因素的定量刻畫和權重分配考慮不足，難以準確揭示農藥殘留與環境、農事操作等變量間的內在聯系。以溫室西紅柿為例，盡管通過多元逐步回歸等方法初步建立了農藥殘留與溫濕度因子的定量關系模型，但模型的外推適用性和長期穩定性有待進一步驗證，難以對不同生長階段的農藥殘留變化規律給出動態預測。同時，由于缺乏可解釋性強的機理性模型，監測數據的風險預警功能尚未得到充分發揮。例如，針對設施蔬菜農藥殘留超標頻發問題，若能深入分析農事操作、藥劑使用等行為變量與農藥殘留水平的定量關聯，并建立農藥殘留累積的動力學模型，則可基于監測數據及早識別農藥殘留超標風險，并追溯問題產生的根源。

3 蔬菜農藥殘留監測問題解決對策

3.1 制定標準化檢測流程

為提升蔬菜農藥殘留檢測的規范性和可比性，亟待制定統一的標準化檢測流程。①建立農藥殘留檢測方法的篩選與驗證標準，針對不同類型農藥，全面評估各種前處理技術和檢測手段的適用性，優選出快速、靈敏、準確的檢測方案。以有機磷農藥為例，可選擇以QuEChERS為代表的快速提取凈化技術，結合超高效液相色譜-串聯質譜進行靈敏測定，并通過方法學驗證確保檢出限、線性范圍、精密度等符合農藥殘留檢測的特殊要求。②編制統一的標準操作規程，對樣品前處理、儀器參數設置、數據處理等關鍵環節提出明確要求，確保不同實驗室、不同操作人員均能嚴格執行，保證檢測過程的一致性。例如，可規定基質匹配標準品的添加水平、平行樣品的制備數量等，并對基質效應、同分異構體干擾等特殊問題提出針對性的識別與校正措施，最大限度降低人為因素和基質因素的影響。③建立農藥殘留檢測的質量控制技術規范，從儀器設備性能評估、檢測人員能力考核、數據可溯源性核查等方面，對檢測實驗室的質量管理提出硬性要求。④定期開展能力驗證和比對試驗，及時發現各實驗室在檢測過程中存在的偏差，促進檢測結果的持續改進。

3.2 優化樣品采集方案設計

蔬菜農藥殘留監測的樣品采集方案事關監測數據的代表性和可靠性，須在科學性與可操作性間找到平衡點。采樣布點應充分考慮區域內蔬菜種植結構、地形地貌、土壤類型等因素的空間異質性，可引入統計學方法，通過半變異函數擬合與克里金插值等技術，合理確定采樣點位的數量和空間分布，以較低的采樣密度獲取較高質量的農藥殘留分布信息。在采樣時間與頻次的設計中，應綜合分析不同蔬菜的生長周期特點、農藥使用習慣等，有針對性地確定采樣時間窗口。例如，對于周期較短、農藥使用頻繁的葉菜類蔬菜，可重點布設茬口期、病蟲害防治期和采收期的采樣時點，而對于生長期較長的根莖類蔬菜，可相應降低采樣頻次，但需涵蓋關鍵農時節點。同時，還應進一步細化樣品采集的技術規范，明確每個采樣點位的樣本量、采樣部位、采樣工具等要素，確保樣品具有充分的代表性。例如，對于直接食用部分與非直接食用部分農藥殘留差異較大的蔬菜品種，可分別采集后再根據一定比例混合，而對于植株較大、不同部位農藥殘留分布差異顯著的蔬菜，則需按一定間隔采集多個樣本并精細混合。

3.3 建立實驗室質量管理體系

實驗室質量管理體系是農藥殘留檢測數據準確性和可靠性的堅實保障，需從硬件設施、人員能力、過程管理等多方面著手構建。在儀器設備方面，應定期開展性能核查與校準，對關鍵指標的符合性進行量化評估，建立完整的核查記錄與評價機制。在人員管理方面，應制定檢測人員的資質認證標準，定期開展理論培訓和實操考核，并建立與檢測結果質量掛鉤的績效評價體系。對于蔬菜農藥殘留檢測的特殊要求，如基質效應評估、加標回收率測定等，可編制圖文并茂的操作手冊，開展情景式培訓，確保檢測人員熟練掌握。在質量控制方面，可借鑒國際標準，制定從樣品制備到數據報告的全流程質控文件，規定各環節的控制要點、允許偏差和糾偏措施等。對于農藥殘留檢測的特殊環節，如儀器精密度核查時添加內標物的種類和濃度水平、基質加標回收試驗中農藥添加水平的選擇依據等，可形成明確的判據和流程，并嚴格考核執行情況。為確保質控措施落到實處，還應定期開展內部質控和能力驗證，可在實驗室間分發含已知農藥種類和濃度水平的加標樣品，對比各實驗室的檢測結果，及時發現并糾正偏差。

3.4 開發先進數據挖掘算法

蔬菜農藥殘留監測數據蘊含著豐富的農藥殘留變化規律和風險預警信息，應積極開發先進的數據挖掘算法，充分發掘數據的潛在價值。機器學習方法是數據挖掘的重要工具，可通過特征選擇、模型訓練等步驟，建立農藥殘留水平與影響因素的非線性關系模型。以溫室蔬菜為例，可選取溫度、濕度、光照強度等環境參數以及農藥使用劑量、施藥時間等農事操作參數作為輸入變量，選擇決策樹、支持矢量機等算法構建預測模型，并通過交叉驗證等方法優化模型性能，實現農藥殘留水平的動態預測。在此基礎上可進一步引入時間序列分析、異常點檢測等技術，實時監測農藥殘留變化趨勢，及時識別并預警超標風險。例如，針對連續多批次監測數據，可采用ARIMA等時間序列模型刻畫農藥殘留動態變化規律，通過殘差分析等手段識別異常波動，追溯農事操作不當、農藥使用失衡等深層次原因。同時，還可發揮數據融合與知識發現技術的優勢，促進多源異構數據的關聯分析。例如，將氣象、土壤等環境數據與農藥殘留監測數據進行時空配準與語義映射，借助關聯規則、因果推斷等技術，探究不同區域、不同時期農藥殘留的分布差異及其內在驅動機制。將農藥登記數據、農藥包裝廢棄物溯源數據等納入分析范疇，揭示農藥使用行為與農藥殘留水平的量化關系，為科學指導農藥使用提供決策依據。

4 結語

蔬菜農藥殘留監測是保障蔬菜質量安全的重要手段，但當前監測體系還存在諸多不足。本文深入剖析了監測過程中的關鍵問題，并從檢測方法、采樣設計、質量管理、數據分析等方面提出了針對性的優化對策。這些措施的有效實施，將顯著提升蔬菜農藥殘留監測的科學性、規范性和有效性，為政府監管部門科學決策、農業生產者合理用藥提供堅實的數據支撐。

參考文獻

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[4]崔娟.蔬菜和水果中農藥殘留檢測的質量控制措施研究[J].現代食品，2023（2）：109-111.

[5]孫鈺潔，刁春友，閆曉陽，等.江蘇省蔬菜中農藥殘留超標風險狀況分析及對策建議[J].江蘇農業科學，2022，50（17）：205-210.

作者簡介：張靜（1986—），女，陜西吳起人，本科，農藝師。研究方向：農產品質量安全。