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摘要：蔬菜中农药残留引起的食品安全问题的频发，因而农药残留的检测受到了高度重视。本文建立了采用超高效液相色谱法同时测定多种蔬菜中多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威4种农药的残留量，并对净化方法、色谱及质谱条件进行优化。结果证实此方法适用于蔬菜中4种农药残留的同时测定。
关键词：超高效液相色谱；农药残留；检测
引言
近年来，食品安全问题的频发，引起了人们对食品安全问题的重视，为此我国的很多科研机构都加强了对食品安全进行研究。其中蔬菜中农药残留问题就是其中备受重视的一个课题。这是因为很多蔬菜在种植中都会喷洒很多农药，造成蔬菜农药残留超标，严重威胁着影响人们的生命安全，也会对生态环境造成严重的污染与危害。因此，如何能够快速准确的检测出蔬菜中的农药残留，保证蔬菜质量安全就成为了人们最为关心的问题。目前，农药残留的检测方法有很多，本文根据国内外残留限量要求，对蔬菜中多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威这4种农药残留量同时测定的超高效液相色谱法进行探索，实现了农药的多残留测定，取得了良好的效果。
1 实验部分
1.1 试剂与材料
标准品：多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威（纯度>99.0%）。
试剂：氯化钠（分析纯），甲醇、乙腈、甲酸（色谱纯），Milli-Q高纯水，十八烷基键合硅胶（C18）吸附剂（43～60μm），N-丙基乙二胺（PSA）吸附剂（25～100μm），石墨化碳黑吸附剂（Carbon SPE bulk sorbent），无水硫酸镁，石墨碳黑-氨基串联（PC/NH2）固相萃取柱（500mg/500mg/6mL），氨基（NH2）固相萃取柱（500mg/6mL），十八烷基键合硅胶（C18）固相萃取柱（500mg/6mL），弗罗里硅土（Florisil）固相萃取柱（1000mg/6mL）。净化小柱和净化填料。
1.2 仪器
Agilent1290UPLC-Agilent6460MS超高效液相色谱-三重四极杆串联质谱联用仪：配ESI源；T25DS25高速匀浆分散器；GB11240-89电热恒温水浴锅；AC-40氮吹浓缩器；国华SHAC恒温振荡器；TDL-5-A离心机；Milli-Q制水机。
1.3 样品前处理
取不少于1000g样品（空心菜、芹菜、豇豆、黄瓜、番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜），去除杂物，取可食部分，将样品缩分至500g，经制样机处理后密封，于4℃冷藏保存。
番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜（色素较浅）样品：用NH2柱替代PC/NH2串联柱，其他相同。
1.4 色谱-质谱条件
1.4.1 色谱条件 Poroshell120EC-C18反相液相色谱柱（3.0mm×100mm，2.7μm）；流动相：A为5mmol/L乙酸铵水溶液，B为乙腈；流速0.40mL/min；柱温40℃；进样量2μL。梯度洗脱程序：0～0.5min，95%A；0.5～4.0min，95%～20%A；4.0～7.0min，20%～5%A。停止时间7.0min。
1.4.2 质谱条件 离子源：大气压电喷雾电离，正离子模式（ESI+）；毛细管电压：3.5kV；离子源干燥气温度：300℃；鞘气温度：350℃；鞘气流量：12L/min；扫描方式：多反应监测（MRM）；5.5min后加电子倍增管电压（EMV）300V。
2 结果与讨论
2.1 样品前处理条件的优化
2.1.1 净化条件的优化 蔬菜样品基质中含有较多的有机酸、维生素以及脂肪等，这些物质带来的基质效应将会严重影响检测结果的准确性。为降低或消除基质效应，选择合适的样品前处理方法至关重要。本研究对固相萃取（SPE）与基质固相分散萃取法两种净化技术进行了比较。
2.1.2 SPE方法中淋洗液体积的优化 选择PC/NH2-SPE，乙腈-甲苯（3：1）混合溶剂，考察了不同淋洗液体积（10，15，20，25，30mL）对空心菜中噻虫嗪、多杀霉素A、多杀霉素D、氟硅唑、茚虫威回收率（加标100μg/kg）的影响。结果表明，随着乙腈-甲苯淋洗剂体积的增大，噻虫嗪、多杀霉素A、多杀霉素D的回收率增加，氟硅唑、茚虫威的回收率增加不明显。当淋洗液体积达到25mL时回收率基本能满足分析要求；当洗脱液在30mL时回收率较高，但噻虫嗪的回收率偏高是由于杂质干扰增强。所以确定淋洗剂体积为25mL。
2.2 质谱条件的选择
将4种农药标准储备溶液稀释至500μg/L，分别进行一级质谱扫描以确定各农药的准分子离子峰；再分别以其准分子离子进行选择离子监测（MS2SIM），并优化碎裂电压（Fragment）；再通过子离子扫描（Product ion scan）确定定量离子和定性离子，最后采用多反应监测（MRM）采集模式进行碰撞能量的进一步优化。因为茚虫威的灵敏度较低，所以在茚虫威出峰（5.5min）时开始加电压（Delta EMV）300V，可以更好地提高其响应值。
2.3 检出限与线性范围
配制4种农药的混合标准溶液，质量浓度分别为5，10，50，100，250，500μg/L，进样2μL，以MRM定量离子的色谱峰面积（Y）对分析物的质量浓度（X，μg/L）绘制标准曲线，以3倍信噪比（S/N）确定检出限（LOD），10倍信噪比（S/N）确定定量下限（LOQ），结果见表1。4种农药在5～500μg/L范围内线性关系良好，LOD为0.033～0.167μg/kg，LOQ为0.10～0.50μg/kg。图1为5μg/L标准品的MRM色谱图。
2.4 回收率与精密度
分别采用空心菜、芹菜、豇豆、黄瓜、番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜8种蔬菜进行添加回收实验和精密度实验，分别以10，50，250μg/kg作为3个添加水平，每个添加水平做5次平行实验。
4种农药（5种化合物）的平均回收率为70.9%～123.4%，相对标准偏差（RSD）为0.7%～14.2%，表明该方法有良好的精密度和准确度，能达到残留分析的要求。图2为空心菜和番茄添加10μg/kg样品的UPLC-MS/MS色谱图。
2.5 蔬菜样品的检测
应用本方法对市售多种蔬菜共100个样品进行随机抽检。在杭白菜、空心菜、米苋、芹菜、青菜、生菜等12个样品中检出茚虫威（残留量0.01～0.25mg/kg），茼蒿、苋菜、芹菜3个样品中检出噻虫嗪（残留量0.01～0.16mg/kg），苋菜等2个蔬菜样品检出氟硅唑（残留量0.03～0.04mg/kg）。查询国标、CODEX/FAO、欧盟、日本等对噻虫嗪等4种农药在相应蔬菜上最大残留限量值（MRL），发现参照欧盟标准：氟硅唑在所有蔬菜中的MRL为0.01mg/kg（国标暂未规定氟硅唑在苋菜中的MRL，规定其在玉米笋中为0.01mg/kg，刀豆、番茄0.1mg/kg，黄瓜1mg/kg）。本次抽检的100个蔬菜样品中，有2个苋菜样品超标（氟硅唑参照欧盟蔬菜上的残留限量值），需谨慎使用。
3 结语
综上所述，蔬菜中的农药残留的检测关系着食品的安全问题，检测人员需谨慎、认真对待，采用正确的检测方法进行检测，以保证蔬菜质量安全。本试验采用超高效液相色谱法同时测定了蔬菜中4中农药残留量，从上述试验结果可看出，该方法的准确度和精密度较高，且简便省时、操作简单、便于推广应用，适用于蔬菜中多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威4种农药残留的测定，满足了现代社会所需要的简便、快速、灵敏、准确的农药多残留分析方法。
参考文献：
[1] 程景.高效液相色谱法测定蔬菜中7种氨基甲酸酯类农药残留研究[J].科学与财富.2015（9）：176-177
[2] 鄒敏. 超高效液相色譜质谱联用法测定蔬菜中多杀霉素等4种农药残留研究[J].食品界.2017（6）
关键词：超高效液相色谱；农药残留；检测
引言
近年来，食品安全问题的频发，引起了人们对食品安全问题的重视，为此我国的很多科研机构都加强了对食品安全进行研究。其中蔬菜中农药残留问题就是其中备受重视的一个课题。这是因为很多蔬菜在种植中都会喷洒很多农药，造成蔬菜农药残留超标，严重威胁着影响人们的生命安全，也会对生态环境造成严重的污染与危害。因此，如何能够快速准确的检测出蔬菜中的农药残留，保证蔬菜质量安全就成为了人们最为关心的问题。目前，农药残留的检测方法有很多，本文根据国内外残留限量要求，对蔬菜中多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威这4种农药残留量同时测定的超高效液相色谱法进行探索，实现了农药的多残留测定，取得了良好的效果。
1 实验部分
1.1 试剂与材料
标准品：多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威（纯度>99.0%）。
试剂：氯化钠（分析纯），甲醇、乙腈、甲酸（色谱纯），Milli-Q高纯水，十八烷基键合硅胶（C18）吸附剂（43～60μm），N-丙基乙二胺（PSA）吸附剂（25～100μm），石墨化碳黑吸附剂（Carbon SPE bulk sorbent），无水硫酸镁，石墨碳黑-氨基串联（PC/NH2）固相萃取柱（500mg/500mg/6mL），氨基（NH2）固相萃取柱（500mg/6mL），十八烷基键合硅胶（C18）固相萃取柱（500mg/6mL），弗罗里硅土（Florisil）固相萃取柱（1000mg/6mL）。净化小柱和净化填料。
1.2 仪器
Agilent1290UPLC-Agilent6460MS超高效液相色谱-三重四极杆串联质谱联用仪：配ESI源；T25DS25高速匀浆分散器；GB11240-89电热恒温水浴锅；AC-40氮吹浓缩器；国华SHAC恒温振荡器；TDL-5-A离心机；Milli-Q制水机。
1.3 样品前处理
取不少于1000g样品（空心菜、芹菜、豇豆、黄瓜、番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜），去除杂物，取可食部分，将样品缩分至500g，经制样机处理后密封，于4℃冷藏保存。
番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜（色素较浅）样品：用NH2柱替代PC/NH2串联柱，其他相同。
1.4 色谱-质谱条件
1.4.1 色谱条件 Poroshell120EC-C18反相液相色谱柱（3.0mm×100mm，2.7μm）；流动相：A为5mmol/L乙酸铵水溶液，B为乙腈；流速0.40mL/min；柱温40℃；进样量2μL。梯度洗脱程序：0～0.5min，95%A；0.5～4.0min，95%～20%A；4.0～7.0min，20%～5%A。停止时间7.0min。
1.4.2 质谱条件 离子源：大气压电喷雾电离，正离子模式（ESI+）；毛细管电压：3.5kV；离子源干燥气温度：300℃；鞘气温度：350℃；鞘气流量：12L/min；扫描方式：多反应监测（MRM）；5.5min后加电子倍增管电压（EMV）300V。
2 结果与讨论
2.1 样品前处理条件的优化
2.1.1 净化条件的优化 蔬菜样品基质中含有较多的有机酸、维生素以及脂肪等，这些物质带来的基质效应将会严重影响检测结果的准确性。为降低或消除基质效应，选择合适的样品前处理方法至关重要。本研究对固相萃取（SPE）与基质固相分散萃取法两种净化技术进行了比较。
2.1.2 SPE方法中淋洗液体积的优化 选择PC/NH2-SPE，乙腈-甲苯（3：1）混合溶剂，考察了不同淋洗液体积（10，15，20，25，30mL）对空心菜中噻虫嗪、多杀霉素A、多杀霉素D、氟硅唑、茚虫威回收率（加标100μg/kg）的影响。结果表明，随着乙腈-甲苯淋洗剂体积的增大，噻虫嗪、多杀霉素A、多杀霉素D的回收率增加，氟硅唑、茚虫威的回收率增加不明显。当淋洗液体积达到25mL时回收率基本能满足分析要求；当洗脱液在30mL时回收率较高，但噻虫嗪的回收率偏高是由于杂质干扰增强。所以确定淋洗剂体积为25mL。
2.2 质谱条件的选择
将4种农药标准储备溶液稀释至500μg/L，分别进行一级质谱扫描以确定各农药的准分子离子峰；再分别以其准分子离子进行选择离子监测（MS2SIM），并优化碎裂电压（Fragment）；再通过子离子扫描（Product ion scan）确定定量离子和定性离子，最后采用多反应监测（MRM）采集模式进行碰撞能量的进一步优化。因为茚虫威的灵敏度较低，所以在茚虫威出峰（5.5min）时开始加电压（Delta EMV）300V，可以更好地提高其响应值。
2.3 检出限与线性范围
配制4种农药的混合标准溶液，质量浓度分别为5，10，50，100，250，500μg/L，进样2μL，以MRM定量离子的色谱峰面积（Y）对分析物的质量浓度（X，μg/L）绘制标准曲线，以3倍信噪比（S/N）确定检出限（LOD），10倍信噪比（S/N）确定定量下限（LOQ），结果见表1。4种农药在5～500μg/L范围内线性关系良好，LOD为0.033～0.167μg/kg，LOQ为0.10～0.50μg/kg。图1为5μg/L标准品的MRM色谱图。
2.4 回收率与精密度
分别采用空心菜、芹菜、豇豆、黄瓜、番茄、卷心菜、大白菜、丝瓜8种蔬菜进行添加回收实验和精密度实验，分别以10，50，250μg/kg作为3个添加水平，每个添加水平做5次平行实验。
4种农药（5种化合物）的平均回收率为70.9%～123.4%，相对标准偏差（RSD）为0.7%～14.2%，表明该方法有良好的精密度和准确度，能达到残留分析的要求。图2为空心菜和番茄添加10μg/kg样品的UPLC-MS/MS色谱图。
2.5 蔬菜样品的检测
应用本方法对市售多种蔬菜共100个样品进行随机抽检。在杭白菜、空心菜、米苋、芹菜、青菜、生菜等12个样品中检出茚虫威（残留量0.01～0.25mg/kg），茼蒿、苋菜、芹菜3个样品中检出噻虫嗪（残留量0.01～0.16mg/kg），苋菜等2个蔬菜样品检出氟硅唑（残留量0.03～0.04mg/kg）。查询国标、CODEX/FAO、欧盟、日本等对噻虫嗪等4种农药在相应蔬菜上最大残留限量值（MRL），发现参照欧盟标准：氟硅唑在所有蔬菜中的MRL为0.01mg/kg（国标暂未规定氟硅唑在苋菜中的MRL，规定其在玉米笋中为0.01mg/kg，刀豆、番茄0.1mg/kg，黄瓜1mg/kg）。本次抽检的100个蔬菜样品中，有2个苋菜样品超标（氟硅唑参照欧盟蔬菜上的残留限量值），需谨慎使用。
3 结语
综上所述，蔬菜中的农药残留的检测关系着食品的安全问题，检测人员需谨慎、认真对待，采用正确的检测方法进行检测，以保证蔬菜质量安全。本试验采用超高效液相色谱法同时测定了蔬菜中4中农药残留量，从上述试验结果可看出，该方法的准确度和精密度较高，且简便省时、操作简单、便于推广应用，适用于蔬菜中多杀霉素、氟硅唑、噻虫嗪、茚虫威4种农药残留的测定，满足了现代社会所需要的简便、快速、灵敏、准确的农药多残留分析方法。
参考文献：
[1] 程景.高效液相色谱法测定蔬菜中7种氨基甲酸酯类农药残留研究[J].科学与财富.2015（9）：176-177
[2] 鄒敏. 超高效液相色譜质谱联用法测定蔬菜中多杀霉素等4种农药残留研究[J].食品界.2017（6）