朱向荣等

摘 要 采用近红外光谱漫反射模式结合化学计量学方法对稻米镉含量是否超标进行可行性鉴别分析。本研究收集了120个样本，测定其镉含量值（合格49个，不合格71个）。对光谱数据预处理方法优化，确定了平滑，一阶导数以及自归一化后的数据作为输入变量。采用竞争性自适应重加权算法筛选了45个关键变量，并对上述变量的光谱吸收带进行归属。比较了主成分分析判别分析法、偏最小二乘识别分析、线性判别分析、K最近邻法与簇类独立软模式法5种模式识别方法。确定采用偏最小二乘

识别分析建模效果最好，模型训练集与预测集鉴别准确率分别达到98.8%与91.7%。结果表明， 近红外光谱作为初筛方法可用于鉴别稻米中镉含量是否超标。

关键词 近红外光谱； 化学计量学； 稻米； 镉； 污染； 定性鉴别

1 引 言

水稻是我国主要的粮食作物，65%的中国人以稻米为主食，稻米品质的优劣直接关系到人体健康水平。镉（Cd）是自然界中广泛存在的重金属元素，具有较强的毒性。水稻被认为是镉吸收最强的大宗谷类作物，镉容易被水稻吸收并积累[1]。稻田镉污染通过通过土壤植物人体的食物链途径传递，严重威胁到食用者健康[2]。石墨炉原子吸收光谱法（GFAAS）与电感耦合等离子体质谱（ICPMS）等分析方法被广泛用于农产品中镉含量的测定。这些方法虽然灵敏度高、准确性好，但也存在着需要专业人员操作、繁杂的样品前处理以及消耗大量的强酸试剂等缺点。

近红外（Near infrared，NIR）光谱具有快速、便捷、无损等优点，在稻米各种营养指标检测中均有应用。……