原子荧光法检验小白菜中砷制样均匀性不确定度的评定*

占永革，龚剑，黄湘燕，陈飒，李志梅，王伟彤

1(广州大学环境检测中心，广东广州，510006)2(中山市供水有限公司水质检测中心，广东 中山，528403)

食品样品进入实验室后(即实验室样品)的检测活动包括制样、样品转化、测量等主要过程。食品检验的制样常指按技术规范将进入实验室的样品通过取可食部分、缩分、清洗与去除清洗水分、捣碎或匀浆等操作处理使样品成为转化前的状态，一般不包括按检测方法对样品进行诸如消化、提取、纯化等操作将样品转化成可直接测量之状态的转化过程［1－2］。用于测量的样品一般是经过四分法［2－4］缩分后到最后的样品，其与缩分途中舍去的样品之一致性直接影响着实验室样品检验结果的可靠性，特别是对于那些物质含量随可食部位不同而不同［5－9］的食品样品，制样均匀性将是影响实验室样品检验结果准确度的主要因素之一，也是实验室样品测量不确定度的主要来源之一。但从已发表的食品检验不确定度评估文献看，人们多关注样品转化及其以后的环节，这可能源于检测方法多从样品转化步骤开始描述［10］，而对制样环节的均匀性影响关注得较少。本文尝试以原子荧光法检验非均匀性小白菜中砷为例评定了其制样均匀性不确定度，其结果和方法对同行具有一定的参考意义。

1 制样过程

1.1 缩分与取样

第一次缩分与取样:去除进入实验室约6 kg小白菜样品的泥土和腐叶，以自然蔸为单位按矩形平铺于清洁的无色聚乙烯塑料薄膜上，采取对角线分割法将位于对角线上下区域的样品取出并混合均匀后记为m1，将对角线左右区域的样品混合均匀后记为A;将全部m1样品的菜瓣一一掰下混合均匀后以矩形平铺于薄膜上，随机抽取矩形面上下左右各方位的菜瓣约125 g代表第一次缩分舍去的样品;留下的A样品用于第二次缩分。

第二次缩分与取样:将全部A样品的菜瓣一一掰下混合均匀后以矩形平铺于薄膜上，按对角线分割法将位于对角线上下区域的样品取出并混合均匀后记为m2，将对角线左右区域的样品混合均匀后记为B;将全部m2样品以矩形平铺于薄膜上，随机抽取矩形面上下左右各方位的菜瓣约125g代表第二次缩分舍去的样品;留下的B样品用于第三次缩分。

第三次缩分与取样:将全部B样品以矩形平铺于薄膜上，按对角线分割法将位于对角线上下区域的样品取出并混合均匀后记为m3，将对角线左右区域的样品混合均匀后记为C;将全部m3样品以矩形平铺于薄膜上，随机抽取矩形面上下左右各方位的菜瓣约125 g代表第三次缩分舍去的样品;留下的C样品用于第四次缩分。

第四次缩分与取样:将全部C样品以矩形平铺于薄膜上，按对角线分割法将位于对角线上下区域的样品取出并混合均匀后记为m4，将对角线左右区域的样品混合均匀后记为D;将全部m4样品以矩形平铺于薄膜上，随机抽取矩形面上下左右各方位的菜瓣约125 g代表第四次缩分舍去的样品;将留下的D样品均分3份(约125 g)分别用于检测(记为m5)、留样和复检。

1.2 样品处理

依次用自来水和纯净水冲洗菜瓣样品m1、m2、m3、m4、m5，用干净纱布轻轻擦去菜瓣上的水分，用不锈钢剪刀分别将各样品剪碎于组织捣碎机中捣碎3 min成匀浆，转移至高密度聚乙烯塑料瓶中。

分别从 m1、m2、m3、m4、m5匀浆样品中平行称取3份10 g左右的子样n1、n2、n3进行检测。

2 检测方法及结果

2.1 检测方法

检测方法:GB/T5009.11－2003食品中总砷和无机砷的测定。总砷的测定，氢化物原子荧光光度法，样品处理、检测过程、测量条件和结果计算均按方法规程进行;样品采用湿法消解。

2.2 检测结果

As的检测结果见表1。

表1 样品均匀性检测结果 mg/kg

3 均匀性不确定度的评估

3.1 均匀性检验及标准差

采用单因子方差分析进行样品均匀性检验［11－13］。

由表1可知，样品数(即样品间样品数)m=5，每个样品在重复条件下的检测次数(即样品内样品数)n=3，总检测次数N=15，样品间自由度f1=m－1=5－1=4，样品内自由度f2=N－m=15－5=10。

(1)样品间平方和SS1:

(2)样品间均方MS1:

(3)样品内平方和SS2:

(4)样品内均方MS2:

(5)统计量F的计算:

(6)统计量比较:

查得 F0.05，(4，10)=3.48，因 F=6.25 ＞ F0.05，(4，10)=3.48，表明样品间有显著性差异，样品间含量不均匀。

(7)样品间不均匀性标准差SS:

3.2 偏倚检验

日常用于检测的样品实际上仅是m5，其均值与均匀性实验样品的总均值之间是否存在差异需进行检验。

计算表1中样品m53次检测数据的标准差S1=1.00×10－3;表1中的总标准差 S2=1.75 ×10－3;合并自由度 f=3+15－2=16;查得统计量临界值t0.05，16=2.12。

(1)合并标准差S的计算:

(2)统计量t的计算:

(3)统计量比较:

因 t=0.95 ＜ t0.05，16=2.12，故 ms之均值与总均值的偏倚为零。

3.3 均匀性不确定度urel的计算

4 讨论

(1)本例制样均匀性相对不确定度为5.58×10－2，此量级与常占主要地位的曲线拟合浓度的不确定度、回收率及方法偏差不确定度的量级相当。这表明，制样均匀性引入的不确定度是检验非均匀性食品样品测量不确定度的主要来源之一，在评估非均匀性食品样品的测量不确定度时不可忽视制样环节的影响。

(2)缩分是一个对实验室样品进行取舍的操作，日常检测均假定按技术规范缩分到最后的那部分样品对于实验室样品而言是均匀的，是可以代表整个实验室样品的。但实际上缩分途中取舍的样品之间是存在差异的特别是对非均匀性样品，由于制样均匀性是对整个实验室样品而言，故制样均匀性样品的采集应该包括缩分途中所舍去的样品。

(3)有将制样均匀性包含于测量重复性的处理方法［14－16］。笔者认为，如果仅是从缩分到最后的那一份样品中分取子样，其数据只能反映该份样品内的综合情况，难以反映实验室样品的制样均匀性。一般缩分到最后的那份样品量不多，容易捣碎均匀，故子样间的数据更多反映的是重复性而非均匀性。

(4)在每个缩分样品中(母样间)分取子样的做法与所用统计方法有关，若采用单因子方差分析法则需要有母样和子样，母样反映样品间的均匀状态，子样反映样品内的均匀状态，故子样至少应从母样中分取2个以上，仅取一个子样并对其重复测量例如对一个样品进行n次比色，这只能反映测量(比色)这一环节的重复性状态，不能反映样品内的均匀状态。

(5)一般用于样品均匀性检验的统计规则有单因子方差分析法［11－13］、均值分析法［17］和极差分析法［18］，不均匀性样品标准差(不确定度)的算法除了有以上各自配套的算法外，还有采用贝塞尔法［19］。同一组实验数据，采用不同的检验规则可能得出相反的检验结论，不同的标准差算法会使计算结果存在差异［20］，本例分别采用上述规则及其算法也出现了这种情况。笔者建议采用国标推荐的单因子方差分析法及其配套的标准差算法，一是因为标准物质生产者的资质统一由中国合格评定国家认可委员会认定认可，而认可委等同采用了该项国家标准［11］，让这项标准统一到整个量值溯源过程，可保证数据的可比性;二是因为样品间均匀性的检测结果并不是独立的，实际上叠加了样品内的不均匀性和检测过程的随机效应，而单因子方差分析的标准差算式可以扣除样品内不均匀性及其随机效应，相当于扣除了样品空白，使得制样均匀性不确定度评估结果的可靠性更高。

(6)一些技术规范［2－4］描述将蔬菜可食部分先截断后缩分。笔者认为，对于小白菜这类梗叶一体且梗叶含量不同的蔬菜，不宜将梗叶先截断后缩分，而应以菜瓣为单位保持梗叶一体进行缩分，因为将梗叶截断后再混合难以保持蔬菜梗叶的自然分布规律，容易出现某方位的梗叶分布不均而使各方位样品间的含量不等人为造成制样不均匀。

(7)评估制样均匀性不确定度需增加较多的检测样品，增加了日常不确定度评估的工作量。四分法的取样规则是留用缩分到最后的那部分样品，因而产生缩分途中舍去的样品与最后留用的样品是否一致的问题，特别是对于非均匀性样品。如果用于检测的样品在缩分途中就开始取样，包括各次缩分中舍去的样品，则该混合样品及其检测结果可基本保持实验室样品的整体属性，可望忽略制样均匀性的影响及其造成的偏倚而省去对制样均匀性不确定度分量的评估。

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