农药残留检测标准方法中精密度数据表的应用解析

2016-04-10刘耀鹏冯振平

中国农业信息 2016年24期

关键词：正确度测量方法重复性

苏红，刘耀鹏，张君，冯振平

（1.沈阳市农业监测总站，辽宁沈阳 110034；2.辽宁东亚种业有限公司，沈阳 110034）

农药残留检测标准方法中精密度数据表的应用解析

苏红1，刘耀鹏1，张君1，冯振平2

（1.沈阳市农业监测总站，辽宁沈阳 110034；2.辽宁东亚种业有限公司，沈阳 110034）

在农药残留检测工作中，因涉及检测参数繁多，为了考查每项检测数据的精密度方法符合性，需要严格按照检测方法的要求，对质控数据进行统计分析。文章根据标准方法中给出的精密度数据，利用线性内插法绘制2个变量的线性关系图，并通过等比关系给出平行测定结果的重复性限（或再现性限）求解公式。同时，利用Excel软件函数“FORECAST”可以实现快速、准确求解。该方法的应用可以大大提高质控统计结果的效率，对检测数据的精密度及时做出判定，便于实验人员发现问题，提高工作质量。

农药残留检测标准方法精密度

1 测量方法

1.1 正确度与精密度

在农药残留检测工作中，常用“正确度”与“精密度”描述1种测量方法的准确度。

正确度指大量测试结果的（算术）平均值与真值或接受参照值之间的一致程度。一般用回收率表示。通过空白样品标准添加试验确定，一般选定3个添加标准浓度水平，对每一浓度水平进行多次（n≥6）的平行独立试验并计算回收率，结果应满足正确度对回收率范围及相对标准偏差的要求。

精密度指在规定条件下，独立测试结果之间的一致程度。考虑精密度主要是因为假定在相同的条件下，对同一或认为是同一的样品进行测试，一般不会得到相同的结果。这主要是因为在每个测量程序中，不可避免的会出现随机误差。重复性和再现性是精密度的2个条件，它们对描述测量方法的变异是有用的。能够引起测量方法的结果变异因素包括操作员、使用的设备、设备的校准、环境（温度、湿度、空气污染等）、不同测量的时间间隔。在重复性条件下，观测值是在所有这些因素不变的情况下取得的，它描述了变异最小情况；在再现性条件下，如果观测值是在不同的实验室获得的，那么，它描述了变异的最大情形。

1.2 重复性限（r）和再现性限（R）

在《NY/T 761-2008 蔬菜和水果中有机磷、有机氯、拟除虫菊酯和氨基甲酸酯类农药多残留的测定》标准方法中，规定了农药精密度数据表（表1）。表中给出不同农药在指定质量浓度下的重复性限（r）和再现性限（R），即1个数值在重复性条件下（或再现性条件下），2个测试结果的绝对差小于或等于此数的概率为95%。

1.3 数据与分析

通过该表1计算平行测定的重复性限，将样品2次测定结果之差与该重复性限作比较，判定该次测定的精密度是否符合要求。

1.4 线性内插法

该表1数据的建立符合线性内插法，若以质量浓度作为X，重复性限（或再现性限）作为Y，则这2个量之间存在线性关系Y=aX+b，即A（X1，Y1），B（X2，Y2）为这条直线上的2个点。若已知另一点P 的X0值，那么，利用，它们的线性关系即可求得P 点的对应值Y0。通常应用的是点P（X0，Y0）位于点A、B 之间，故称“线性内插法”。

根据表1中敌敌畏A（0.05，0.003 6）、B（0.1，0.005 8）2点，绘制线性关系图1。

1.5 方程式解析计算

在具体应用中，关键是要搞清楚6 个量X1，Y1，X2，Y2，X0，Y0之间的关系，如图2所示。

“内插法”的原理是根据等比关系建立1个方程，即（X0- X1）/（X2- X1）=（Y0- Y1）/（Y2- Y1），然后解方程计算得出所要求的数据，Y0= Y1+（Y2- Y1）×（X0-X1）/（X2- X1）。

2 论述

举例，当甲胺磷农药2次平行测定的结果分别为0.088 mg/kg和0.092 mg/kg时，以NY/T 761-2008给出的精密度数据，利用线性内差法计算该次测定的精密度是否符合要求。（1）计算出甲胺磷农药平行测定的平均值，即X0=（0.092+0.088）/2=0.090（mg/kg）；然后根据公式Y0= Y1+（Y2- Y1）×（X0- X1）/（X2- X1），得出Y0=0.002 9+（0.008 0-0.002 9）×（0.09-0.05）/（0.1-0.05），Y0=0.006 98（mg/kg）；（2）计算出平行测定值之差：0.092-0.088=0.004（mg/kg）；最后判定：0.004 mg/ kg＜0.006 98 mg/kg，符合要求。

但对于农药多残留测定结果，要针对每1种农药进行重复性限（或再现性限）的计算，不仅工作量繁重，且效率极低。这时，可考虑应用Excel软件进行计算。

打开Excel空白文件，输入质量浓度X、重复性限（或再现性限）Y、样品平均值X0。选择函数“FORECAST”。该函数定义为“通过1条线性回归拟合线返回1个预测值”。函数参数中的X是需要进行预测的数据点的坐标，即X0，介于X1和X2之间；求Y坐标，即Y0，如图3所示。