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基于电子鼻技术的茶鲜叶农残快速诊断

     

摘要

为建立一套基于电子鼻检测技术的茶叶原料农药残留快速诊断方法,试验以一芽二叶茶树鲜叶为材料,分别喷施菊酯类杀虫剂农药和广谱除草剂类农药,通过电子鼻技术进行传感器优化、各农药PCA模式识别并建立单一农药不同浓度预测模型.(1)试验采用LA分析方法进行分析,确定了最优传感器列阵.(2)采用PCA模式识别对两大类农药进行定性分析,6种农药表现较强区分度;其中杀虫剂类与除草剂类农药组间、除草剂类农药组内差异极显著.(3)通过主成分分析法进行浓度定量分析,采用PLS建立各农药浓度回归预测模型;通过各农药预测与实测浓度值线性拟合加以检验,6种农药的浓度预测值与实测值间相关系数高、估计标准误差较小.通过田间试验检验,电子鼻浓度预测准确率在85%以上,电子鼻技术在茶叶原料农残快速诊断运用中具备较强灵敏度.

著录项

  • 来源
    《茶叶通讯》|2021年第3期|484-493|共10页
  • 作者单位

    泰安市农业科学研究院 山东 泰安 271000;

    山东农业大学 园艺科学与工程学院 山东 泰安 271018;

    泰安市农业科学研究院 山东 泰安 271000;

    泰安市农业科学研究院 山东 泰安 271000;

    泰安市农业科学研究院 山东 泰安 271000;

    泰安市食品药品检验检测研究院 山东 泰安 271000;

    泰安市食品药品检验检测研究院 山东 泰安 271000;

    泰安市农业科学研究院 山东 泰安 271000;

    山东农业大学 园艺科学与工程学院 山东 泰安 271018;

    作物生物学国家重点实验室 山东 泰安 271018;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 茶;
  • 关键词

    茶鲜叶; 电子鼻; 模式识别; 预测模型; 农药残留;

  • 入库时间 2022-08-20 08:38:49

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