干基蔬菜中多种重金属残留基体标准样品的制备及测定1

吕 飞，陈晓霞，黄 刚，温俊杰，伍和平，沈 鸿，方 成

（1. 惠州海关综合技术中心，广东 惠州 516006；2. 广东华科检测技术服务有限公司，广东 东莞 523001）

蔬菜是人们生活中离不开的重要农产品，其品质的高低，特别是蔬菜中积累性和持续性危害的重金属含量的多少，将直接影响到人们的健康和生活质量.目前蔬菜对重金属污染物选择性吸收以及重金属在蔬菜体内的累积和分布的研究比较多，而日常食用的蔬菜基体标准物质的研制无论在种类还是数量上都十分缺乏，多为单个物质中单种标准物质，一种基体样品中含有多种元素的标准物质研究少有报道，但在实际的样品检测过程这类的标准物质却能够很好的完成质量控制，减少工作量及成本，有效避免基体效应对物质成分分析的影响，确保检测样品的准确度.

该文研究的含有六种元素的干基蔬菜标准样品来源于污染较为严重的种植基地，完全为天然基体，目标物和基体结合情形与真实检测样品完全一致，能较好的确保检测样品的准确度，在分析中可有效避免基体效应对物质成分分析的影响.

1 材料与方法

1.1 材料和试剂

原料：空心菜，产自**；重金属标准溶液：Pb、Cd、As、Ni、Zn、Cu，纯度≥98.1%，Dr.Ehrenstorfer，Dermany；硝酸；盐酸；水：GB/T 6682 规定的一级水.

1.2 主要仪器

电感耦合等离子体质谱仪，Thermo X2，带自动进样器；天平：感量为0.1mg；微波消解仪：配有聚四氟乙烯消解内罐；石墨赶酸仪.

1.2.1 仪器工作条件

1.2.1.1 电感耦合等离子体质谱仪条件

射频功率，1 400W；雾化器，同心雾化器；载气流量，0. 80L/ min；采样锥/截取锥，镍锥；采样深度，152mm；采集模式，跳峰（Spectrum）；每峰测定点数，1～3；重复次数，2～3；样品提升时间，50s；检测方式，自动［1］.

1.2.1.2 微波消解仪工作条件

步骤1：功率1 200 W，升温时间5min，120℃，恒温时间5min；步骤2：功率1 200 W，升温时间3min，150℃，恒温时间5min；步骤3：功率1 200 W，升温时间3min，180℃，恒温时间15min［2］.

1.3 实验方法

1.3.1 样品采集

样品采集于**市**镇和**湖生态园，采集方式是摘取空心菜杆上的青叶，初采重量800 kg. 采集回实验室的空心菜叶应去叶柄和烂叶，洗净，最后用去离子水冲洗，摊开50℃风干.待样品风干后，装入洁净干燥的塑料袋内，袋口用绳子扎紧［3］.

1.3.2 样品制备

把已风干的空心菜叶用快速粉碎机粉碎，过80目尼龙筛，分装至2个塑料袋里.将筛选的样品由搅拌式混样器上方倒入，在混样器里混合搅拌1h，再将样品倒出人工搅拌10min，如此重复3 次，混合后样品在洁净室里的手套箱中分装至50 mL 的玻璃瓶，每瓶装20 g，瓶口加内外盖，用胶套封好，并经60Co 照射灭菌处理［4］.

1.3.3 标准分析

称取样品0.2g～0.5g（精确至0.001g）于微波消解内罐中，加入10mL 硝酸，加盖放置1h 或过夜，旋紧罐盖，按照微波消解仪标准操作步骤进行消解.消解程序完成后，进入自然冷却程序，待冷却至室温，取出转盘和反应罐.在通风柜内缓慢旋开盖子排气，用少量水冲洗内盖，将消解罐放在石墨赶酸仪上140℃赶酸约2h，过滤、用水定容至25mL.

2 结果与讨论［5］

2.1 标准曲线和检出限

用基体空白溶液对各标准溶液进行逐级稀释，分别得到铅、砷、镍、和铜的质量浓度为0.01，0.02，0.05，0.08，0.1mg.L-1，镉的质量浓度为0.001，0.002，0.005，0.008，0.01 mg.L-1、锌的质量浓度为0.01，0.05，0.1，0.3，0.5mg.L-1；对六种元素进行测定并绘制标准曲线，铅、镉、砷、镍和铜元素的线性范围为0～0.1 mg.L-1，锌元素的线性范围为0～0.5 mg.L-1；铅、镉、砷、镍、锌和铜元素相关系数均大于0.999；铅、镉、砷、镍、锌和铜元素的检出限分别为0.1，0.01，0.025，0.1，0.1，0.1 mg.kg-1.

2.2 均匀性

采用方差分析法（F-检验）检验样品的瓶间均匀，测定瓶间的均匀性，同时从16瓶中随机抽取1瓶，制成12 个子样，每个样品重复测试3 次，测定瓶内的均匀性［6］.按照1.3.3 节的试验方法进行处理，测定铅、镉、砷、镍、锌和铜的结果，数据结果以镍为例，方差分析表见表1.

表1 干基蔬菜中重金属镍的瓶间均匀性研究的方差分析表

根据自由度及显著性水平，查出临界值F=2.216，而镍的F值为1.984，F＜F0.05（11，24）=2.216，P＞0.05.结果表明单元间差异不显著，即瓶间均匀性均符合要求.该结果同时验证了所采取的均质操作是可行的，计算均匀性检验不确定度为1.84%［7-8］.

铜、锌、砷、镉和铅元素含量的F 值分别为2.162、0.398、1.046、0.515 和1.489. 由以上结果可知，干基蔬菜中镍、铜、锌、砷、镉和铅含量的统计量F ＜F0.05（11，24）=2.216的检验临界值，说明样品在瓶间和瓶内不存在显著性差异，样品均匀性良好.

2.3 稳定性研究

2.3.1 短期稳定性

本标准样品短期稳定性检验，主要是考虑运输环境极端温度条件影响.采取分别模拟在分别为-64℃、70℃进行的试验［9-10］，每个温度点，3个不同时间，随即抽取4份样品，每份样品平行测试2次，取平均值，采用t 检验法评定样品的稳定性，以铜为例，按照JJF1343-2012 要求，当标准物质特性量值的标准值未知时，用平均值一致性检验标准物质的稳定性，查表得到t（6，0.05）=2.45，样品的短期稳定性检测结果见表2.

表2 铜短期稳定性研究t-检验

对于蔬菜中铅、镉、砷、镍、锌元素无论在高温或低温下短期稳定性的t ＜2.45，说明在短期极端运输条件下标准样品数据稳定可靠.

2.3.2 长期稳定性

本标准样品在24 个月时间内. 采用先密后疏原则，从库存样品中随机抽取6 瓶样品进行测试，采用t检验法评定样品的稳定性.若统计量t 与显著性水平a，自由度f=n1+n2-2时的ta之间的关系为t≤ta，则认为该标准样品的特性量值没有发生显著性变化，否则认为该标准样品的特性量值已发生显著［11-12］.检验过程取样时间为0个月，1个月，2个月，3个月，5个月，7个月，10 个月，16 个月，24 个月测定铅、镉、砷、镍、锌和铜的结果，以砷的结果为例.

样品长期储藏于4℃冰箱中，每月取样一次共进行24 个月（9 次）的检测.每月月中前后3 次平行检测后取平均值.另外，由于测量是在（实验室内）再现性条件下进行的，其中也包括了测量的不稳定性.长期稳定性研究结果见表3.结果显示，P值均大于0.05，表示回归均为不显著的（对于95%置信水平，P＜0.05 就成为显著的）.

表3 砷长期稳定性研究方差分析

计算测试数据统计的t数值，查出临界值t0.05（16）=2.12，若t≤t0.05（16），则说明样品的含量值没有发生显著变化，所制备的含铅、镉、砷、镍、锌和铜标准样品是稳定的.

结果表明，铅、镉、镍、锌和铜元素含量的统计量t0.05（16）分别为1.54、1.78、1.95、1.76 和1.52. 所制得的含铅、镉、砷、镍、锌和铜的标准样品统计t0.05（16）＜2.12，说明在所制得的含铅、镉、砷、镍、锌和铜蔬菜样品在24 个月内是稳定的，以砷为类，计算稳定性的不确定度为2.91%.

2.4 定值的数据统计

定值的途径为多个实验室采用一种或多种方法进行定值［13］. 采用ICP、ICPMS、AFS、原子荧光光谱等方法对样品中目标元素进行测定，通过使用满足计量学特性要求的测量方法和计量器具.保证标准物质特性量值的溯源性.将本标准样品共分发至10家有相关检测能力的实验室进行检测，且所选实验室均具有CMA资质，每家分别报2组独立数据，将各元素的有效数据的平均值再进行平均作为最终定值数据，以Cd 为例，定值测试数据的不确定度为0.43%.数据统计结果见表4.

表4 Cd定值测试的结果（mg/kg）

数据正态分布检验：协作实验室Cd元素共给出66个测试结果，把这66 个测试数据作为一个整体，采用夏皮罗-威尔克检验，计算值为0.986，大于临界值0.947（α=0.05），表明数据服从正态分布.

2.5 不确定度的评估及定值结果

2.5.1 不确定度来源

经分析，蔬菜样品中元素定值结果的不确定度来源有：样品不均匀性引入的不确定度、样品不稳定性引入的不确定度、样品水分引入的不确定度和多家实验室协作定值引入的不确定度四个不确定度分量.

2.5.2 不确定度评定

蔬菜中元素成分标准物质研究了6 个元素，现仅以样品中As 为例，具体介绍不确定度评定过程.

2.5.2.1 样品均匀性引起的不确定度

样品As 元素均匀性产生的标准偏差SH为0.0102 mg/kg，其平均值为0.150 mg/kg，则由于样品均匀性引入的相对标准不确定度按照公式u均匀=SH/X计算，其值为0.0681（6.81%）.铅、镉、锌、铜 和镍的不确定度分别为：9.17%，5.52%，5.60%，2.48%，1.84%.

2.5.2.2 长期稳定性引入的不确定度

样品As 元素长期稳定性产生的标准偏差SH为0.00450 mg/kg，其均值为0.155 mg/kg，则由于样品均匀性引入的相对标准不确定度按照公式u 均匀=SH/X计算，其值为0.0291（2.91%）.则铅、镉、锌、铜和镍的不确定度分别为：3.24%，1.45%，1.54%，1.91%，1.75%.

2.5.2.3 定值过程引入的不确定度

定值过程A 类不确定度是联合定值引入的不确定度，蔬菜样品中As 元素的定值由10 家实验室采用了两种不同原理方法共得到10组测试数据，测试结果见表5.各组数据采用柯克伦检验计算值为0.0982 小于C（0.05，9，6）=0.368，表明10 家实验室10 组数据等精度.按照贝塞尔公式计算多家实验室协作定值产生的As 的标准不确定度为0.0010 mg/kg，测试总平均值为0.124 mg/kg，因此定值引入的A 类相对标准不确定度为0.0074. 则铅、镉、锌、铜和镍的不确定度分别为：0.0391，0.0043，0.0626，1.62，0.206.

表5 多家实验室测试均值（mg/kg）

利用格拉布斯法检验计算各家实验室测试数据有效性检：结果表明Gimax=2.171＜G（0.05，10）=2.290，则各家实验室报送数据均无异常值.

等精度检验：对10 家实验室6 组数据采用科克伦检验为0.0982 小于C（0.05，6，9）=0.3682，表明10 家实验室6组数据（两种方法）等精度.

异常值检验：以Pb 为例，取10 组数据每组的平均值作为一组新的数据，采用狄克逊检验，计算得到γ1=0.225，γ10=0.104，γ1 和γ10 都小于f（0.05，10）=0.530，表明10 组测试结果没有异常.镉γ1=0.100，γ10=0.307；砷γ 1=0.458，γ10=0；镍γ1=0.147，γ10=0.147；锌γ1=0.052，γ10=0.385；铜γ1=0.333，γ10=0.393；所有的γ1 和γ10都小于f（0.05，10）=0.530，表明10组测试结果没有异常.

2.5.2.4 样品含水率引入的不确定度

对蔬菜样品中含水率六次测量结果为10.80%，10.41%，10.29%，10.90%，10.57%，10.64%，按照贝塞尔公式，水分的标准不确定度为0.230%.

2.5.3 合成相对标准不确定度

合成4个不确定分量得到标准样品的合成不确定度，见公式（1），在置性水平为95%，k=2 时，得到标准样品的扩展不确定度，以As 元素为例，可以计算出合成相对标准不确定度为0.0299；铅、镉、镍、锌和铜的合成 扩 展 不确 定度0.037、0.025、0.030、0.030、0.802、0.097 .

uCRM：CRM特性值不确定度

u2char：样品均匀性引起的标准不确定度

u2bb：长期稳定性引入的标准不确定度

u2lts：定值过程引入的标准不确定度

u2sts：样品含水率引入的标准不确定度

合成蔬菜标准样品的特性值Pb，Cd，As，Ni，Zn 和Cu 分别为（0.849±0.037）mg/kg，（0.040±0.025）mg/kg，（0.124±0.030）mg/kg，（0.827±0.030）mg/kg，（24.50±0.802）mg/kg，（2.54±0.097）mg/kg.

3 结论

干基天然基体蔬菜标准样品含有Ni、Cu、Zn、As、Cd、Pb 等几种元素，目标物和基体结合情形与真实检测样品完全一致，标准样品的均匀性、稳定性良好，定值准确可靠，且稳定期不少于24 个月.该标准样品对蔬菜中重金属的质量控制、对检测机构日常工作、人员比对等试验工作及进一步的该类标准样品的研制工作具有重要意义.