半试样法测定结球白菜中净种子的不确定度评定

任晓云

(德州市农业技术推广与种业中心，山东 德州 253000)

农业是国家的基础性产业，种子是农业生产中最基本、最重要的生产资料，位于生产链条的最前端，是农业生产的基础和确保粮食安全的关键[1,2]。农作物种业已明确为国家战略性、基础性核心产业，是促进农业长期稳定发展、保障国家粮食安全和农产品有效供给的根本[3]。“确保国家粮食安全，把中国人的饭碗牢牢端在自己手中”要求我国农作物种业必须实现高质量发展[4]；种业高质量发展是国家整体能够实现种业安全、粮食安全、农村发展的重要途径[5]。种子质量决定粮食质量，对农业产业健康发展具有重要影响[6]；种子净度分析是国家种子质量标准中4项强制性检测指标之一，将影响后续测定项目的准确性[7]。

种子净度的检测结果反映出供检样品不同成分质量百分率和混合物特性，进而推断出种子批的组成[8]。实验过程中会受到操作人员掌握净度分析熟练程度等诸多不确定因素的影响，使得检测结果与真值之间出现一定的误差；为了更加客观公正地表示分析结果，需要引入测量不确定度[9]。测量不确定度表征合理地赋予被测量值的分散性，与测量结果相联系的参数，代表检测值的可信区间，是衡量实验室检测质量的重要指标[10]；本文通过合理地对种子净度进行评定不确定度，确保检测结果的权威与公正，从而科学、准确判定特定种子批的质量。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

净度分析台；钟鼎式分样器、横格式分样器；不同孔径的套筛(包括振荡器)、吹风机、甜菜复胚种子采用的筛子规格；手持放大镜；电子天平：感量为0.1g、0.01g、0.001g和0.1mg，德国Sartorius公司。

1.2 实验方法

重型混杂物的检查；试验样品的分取、分离；两份半试样分析[11]。

1.3 不确定度分析

1.3.1 数学模型的建立

根据国家标准《GB/T 3543.3-1995》，种子净度P(%)按下列公式计算。

半试样净种子：

(1)

半试样其他植物种子：

(2)

半试样杂质：

(3)

净种子：

(4)

其他植物种子：

(5)

杂质：

(6)

式中，M为送验样品的重量，g；m为重型混杂物的质量，g，且m1+m2=m；m1为重型混杂物中的其他植物种子质量，g；m2为重型混杂物中的杂质质量，g；P为送验样品的净种子重量百分率，%；OS为送验样品的其他植物种子重量百分率，%；I为送验样品的杂质重量百分率，%；m3为除去重型混杂物后的净种子质量，g；m4为除去重型混杂物后的其他植物种子质量，g；m5为除去重型混杂物后的杂质质量，g；P半为半试样净种子重量百分率，%；OS半为半试样其他植物种子重量百分率，%；I半为半试样杂质重量百分率，%。

1.3.2 不确定度来源分析及步骤

根据实验原理建立数学模型找出不确定度来源：利用统计方法对多次测量的结果进行计算后得到的A类标准不确定度；通过非统计方法得到的B类标准不确定度，如称量样品过程中由天平引入的不确定度；合成标准不确定度，即当检测结果利用若干其他值计算得到时，由其方差和协方差计算出的不确定度；确定包含因子，计算扩展不确定度[12]。

2 结果与分析

2.1 由数学模型得到的数据

针对在种子净度分析的实际操作中容易出现的问题，如分样达不到要求、不同感量天平使用不当、净种子区分、杂质拣除不净、数据处理等，本文设计了不同检测人员进行多对半试样净度检测，通过分析各个步骤的不确定度，进而了解不确定度的主要来源，通过控制操作来确保检测结果的置信度。

按照GB/T 3543.3-1995中半试样分析要求，不同检测人员检测结球甘蓝种子不同试样中的参数，即试样重、重型混杂物以及半试样中的净种子、其他植物种子和杂质；数据如表1所示。

表1 基于结球白菜种子净度的不同检测人员检测半试样结果

基于表1的检测数据，通过数学模型计算出净种子、其他植物种子和杂质的含量以及半试样中各成分的差距，数据如表2所示。半试样各成分的差距、(P+OS+I)%满足GB/T 3543.3-1995要求，说明各检测数据可以通过数据统计来测量不确定度。

表2 基于表1的检测数据利用数学模型计算出结球甘蓝

2.2 检测结球白菜种子净度的A类不确定评定

本文采用多人多对半试样检测结球白菜种子的净度，在利用统计方法对多次测量的结果进行计算得到的A类标准不确定度前，首先通过F检验2名检测人员的分析结果是否显著，是否可以运用统计方法计算平均值和A类标准不确定度[13]。

表3 运用F检验多组多对半试样净度结果是否显著

运用F双尾检验，分别计算出2名检测人员的方差：

查F临界值表可知，F0.05,3,3=9.28，F

表4 半试样净种子重复性测定结果

多组多对半试样净种子的A类不确定度uA可按照下列公式计算：

2.3 称量过程中由天平引入的B类不确定度

2.3.1 电子天平在测量半试样净种子过程中引入的B类不确定度

(7)

(8)

(9)

(10)

在测量半试样净种子过程中，结合数学模型(1)推导出半试样净种子中由电子天平引入的B类不确定度公式(11)：

(11)

(12)

将表1中的检测数据和表5中相对应电子天平的B类不确定度代入式(12)中，可以得到半试样净种子由电子天平引入的B类不确定度，数据如表6所示。

表6 检测半试样净种子过程中由电子天平引入的B类不确定度

(13)

2.3.2 全试样净种子的B类不确定度评定

(14)

将检测数据、电子天平参数及按照数学模型得到的数据汇总整理代入式(14)中，可得到全试样净种子的B类不确定度数据，数据如表7所示。

表7 全试样净种子的B类不确定度评定

2.3.3 全试样净种子的B类合成不确定度评定

2.4 测量结球白菜净种子的合成不确定度

A类和B类的分类目的只是指出评定不确定度分量的2种不同方法，并且只是为了讨论的方便，这种分类不是指这2类分量本身性质上有差别。2类评定都基于概率分布，并且由2类评定得到的不确定度分量都是用方差或标准差定量表示。

2.5 测量结球白菜净种子的扩展不确定度

合成标准不确定度uc(P)可以广泛用于表示测量结果的不确定度，但涉及健康和安全时，通常有必要提供不确定度度量，也就是给出测量结果值的区间，并期望该区间包含了能合理赋予被测量值分布的大部分，引入扩展不确定度U。

扩展不确定度U由合成标准不确定度uc(P)乘以包含因子k得到U=kuc(P)；赋予了被测量值的置信区间和置信水平。当取包含因子k=2，对应的置信概率为95%[17]，计算结球白菜净种子的扩展不确定度U=2×uc(P)=2×0.002562≈0.51%。

结果显示，用GB/T 3543.3-1995半试样法测量结球白菜净种子的结果为(86.6±0.5)%，k=2。

3 讨论

本文实验采用GB/T 3543.3-1995半试样法测量结球白菜的净种子，通过对多人员多组试样测量的A类不确定度和电子天平引入的B类不确定度进行综合评定。结果表明，在样品称量时由电子天平引入的B类不确定度仅占1.6%；主要来源于多次测量的A类不确定度。净度分析关键是实验人员必须熟悉种子知识，熟悉净种子定义；提高实验人员鉴别净种子、其他植物种子和杂质的能力是减少测量结果不确定度的关键，才能保证结果真实和准确。