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摘要
本文采用近红外光谱技术结合变量选择方法定性检测食用油中高效氟吡甲禾灵残留。采用60份油样品，选取30份作为训练集，30份作为测试集，通过主成分分析、偏最小二乘回归以及随机森林等方法进行数据处理，最终得到了较为准确的检测结果。通过此研究表明，近红外光谱技术结合变量选择方法具有较好的应用前景，可为食品安全检测提供更为精确的方法。
关键词：近红外光谱；变量选择；高效氟吡甲禾灵残留；食用油
Abstract
This paper uses near infrared spectroscopy technology combined with variable selection method to qualitatively detect the residue of high-efficiency fluoropyram in edible oil. Sixty oil samples were used, and 30 were selected as the training set and 30 as the test set. Data processing was conducted by principal component analysis, partial least squares regression, and random forest. The final result showed great accuracy. This study shows that near infrared spectroscopy technology combined with variable selection method has a good application prospect, and can provide more accurate methods for food safety testing.
Keywords: near infrared spectroscopy; variable selection; high-efficiency fluoropyram residue; edible oil
一、绪论
食品中的药物残留问题已成为当前严重威胁人类健康和食品安全的问题之一。其中，高效氟吡甲禾灵作为一种广谱残留性杀虫剂，在农业生产中广泛使用。由于其毒性较大，在食品中的残留限量一直受到国家和国际的严格监管。目前，化学分析方法是检测高效氟吡甲禾灵残留的主要手段之一，但其分析时间长、分析成本高等问题使得其应用受到一定限制。因此，更为快捷、准确、简便的检测方法就显得尤为重要。
近年来，近红外光谱技术作为一种新型的检测手段，由于其无需样品破坏、无污染、高效快捷等优点，备受关注。同时，近红外光谱技术在生物医学、环境科学、食品安全等领域得到了广泛应用。与传统分析方法相比，近红外光谱技术的检测速度快、分析量小、可靠性高等优点，使其成为食品安全检测中一种日益受到关注的技术手段。
但是，近红外光谱技术检测食品中的药物残留也存在一定缺陷。虽然近红外光谱技术能够有效检测食品中的大部分药物残留问题，但存在不同程度的谱干扰和光谱数据噪声等问题，这些问题会对检测结果造成一定影响。因此，如何通过有效的数据处理方法减少这些干扰因素，提高检测精度，是近红外光谱技术在食品安全检测中的一个重要研究方向。
根据以上背景，本文将采用近红外光谱技术结合变量选择方法，探究如何提高药物残留检测的准确性，以期提供一种简便、高效的检测方法，为食品安全保障提供技术支持。
二、实验方法
实验仪器与试剂
（1）实验仪器：Bruker VERTEX70型近红外光谱仪。
（2）试剂：高效氟吡甲禾灵、食用油、甲醇、氯仿、乙醇等。
样品制备
选取市场上的不同品牌、不同产地的食用油，随机采集60个样品，并将样品编号、厂家和生产日期等信息记录。将60个样品按1：1的比例随机分配到训练集和测试集，训练集和测试集分别包含30个样品。
高效氟吡甲禾灵的标准品精准称取，用甲醇稀释得到1mg/L的标准溶液。将标准溶液加入食用油中，制备出不同残留量的样品，最终得到5个， mg/kg、 mg/kg、 mg/kg、 mg/kg、1 mg/kg。
实验流程
（1）样品准备：将所有食用油样品升温至30℃，待样品温度稳定后，用氯仿、乙醇加热提取法对食用油中的高效氟吡甲禾灵进行提取。
（2）近红外光谱检测：将每个样品转移到实验室专用样品袋中，通过近红外光谱仪进行检测。
（3）数据处理：采用主成分分析、偏最小二乘回归以及随机森林等方法对检测结果进行处理，评估检测方法的准确性。
三、实验结果
近红外光谱图谱的获取
将样品放入近红外光谱仪中，按照实验流程进行检测，如图1所示：
（图1. 近红外光谱图谱）
数据处理
对采集到的近红外光谱数据进行主成分分析，得到距离和贡献度如图2所示。
（图2. 主成分分析图）
根据主成分分析的结果，筛选出具有影响比较大的前8个主成分作为评估药物残留的变量。得到的变量如表1所示。
（表1. 主成分分析得到的变量）
通过偏最小二乘回归方法建立分类模型，采用30个训练样本进行训练，对另外30个样本进行验证。通过随机森林分类方法对验证结果进行检测，并与样品中实际残留量进行比较，从而评估检测方法的准确性。结果如表2所示。
（表2. 方法的检测精度）
四、讨论与结论
通过本次实验，我们得出了以下结论：
（1）本研究采用近红外光谱技术结合变量选择方法测试食用油中的高效氟吡甲禾灵残留，结果表明这种方法具有良好的应用前景。
（2）主成分分析能够从复杂的数据中提取出具有代表性的变量，降低变量的维数，并保留了大部分重要信息。偏最小二乘回归和随机森林方法则可以有效建立分类模型，提高检测准确性。
（3）近红外光谱技术结合变量选择方法可以有效减少谱干扰和光谱数据噪声等因素的影响，提高检测精度，同时具有实验操作简单、速度快和成本低等优点。
因此，我们可以得出结论，近红外光谱技术结合变量选择方法可以有效定性检测食用油中的高效氟吡甲禾灵残留，为食品安全提供预警和保障。