近红外光谱与化学计量学方法用于镉污染稻米的定性鉴别_朱向荣

宋丹杨 | -> | 489| 0| 0.318132MB |近红外光谱;化学计量学;稻米;锅;污染;定性鉴别

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    水稻是我国主要的粮食作物,65%的中国人以稻米为主食,稻米品质的优劣直接关系到人体健康水
平。}} (Cd)是自然界中广泛存在的重金属元素,具有较强的毒性。水稻被认为是福吸收最强的大宗谷
类作物,福容易被水稻吸收并积累ca。稻田福污染通过通过土壤箱物叭体的食物链途径传递,严重威
胁到食用者健康[}z}。石墨炉原子吸收光谱法(GF}1AS)与电感祸合等离子体质谱(ICP}VIS)等分析方法
被广泛用于农产品中福含量的测定。这些方法虽然灵敏度高、准确性好,但也存在着需要专业人员操
作、繁杂的样品前处理以及消耗大量的强酸试剂等缺点。
    近红外(Near infrared } NIR)光谱具有快速、便捷、无损等优点,在稻米各种营养指标检测中均有应
用。虽然无机元素在NIR光谱区并没有吸收,但是有机物质通过鳌合或络合的方式与无机元素形成鳌合
物或络合物,从而这些物质在近红外光谱区有相应的响应与吸收[o.a}。研究者采用NIR光谱方法对动物样
品[[5 - A]、植物样品[9-II」以及水样[[I2 - 14]中的重金属元素进行定性与定量分析,但对福污染稻米的研究鲜有
报道。由于稻米待检的Cd含量低,特征变量较难识别,这为NIR光谱分类带来困难。本研究采用化学
计量学方法结合模式识别方法构建最优分类器,建立稻米福含量是否超标的定性模型,实现类间差异微
小的NIR光谱有效分类。并对光谱预处理方法与光谱变量筛选做了系统考察,取得了满意效果。
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