杨 明，涂凤琴，伊 鋆，许 晴，董秋花，陈 丹，胡筱静，卢跃鹏，杨 永，江小明*，宫智勇，常 超，伍金娥

1.武汉食品化妆品检验所，湖北 武汉 430012 2.武汉轻工大学 食品科学与工程学院，湖北 武汉 430030

自20世纪中期以来，1 000多种农药已广泛应用于全世界。我国作为一个农业大国，农作物的种植已经离不开农药，它不仅能防虫、防病还能增加农作物产量。但农药不合理的使用严重破坏了生态环境，甚至威胁到人们的生命健康[1-2]，同时也影响我国蔬菜在国际市场上的销售，尤其是在欧盟、日本、美国等国家出台严苛的农药残留限量标准后，我国出口的蔬菜因农药残留超标问题而拒收，严重阻碍了我国蔬菜出口贸易的发展。蔬菜是人们必不可少的食物，关于蔬菜中农药残留引起的中毒事件时有发生，必须加大对蔬菜中农药残留的监测力度。随着新型农药的研发与生产，农药限定标准的日益严格，这也提高了对农药检测技术的要求[3-4]。仪器检测分析是指样品通过前处理后，用仪器对其进行检测分析。选择适合的仪器分析技术可以有效提高分析的灵敏度和准确性，对保障我国蔬菜安全和蔬菜产业的持续健康发展具有重要意义。作者简述了蔬菜中的农药残留现状，总结了农药分析检测技术的研究进展,旨在为蔬菜中农药残留的检测提供借鉴。

1 蔬菜中农药残留现状

人们对蔬菜的需求不断扩大，已经不单单餍足于当季蔬菜，而是希望吃到各类反季节新鲜蔬菜，这就加速了种植业的快速发展。温室大棚得到规模化提高，同时也有助于增加农户的收入。为保证农产品的品质，农药的使用必不可少[5]。然而不合理地使用农药来增加产量将不可避免地导致不同程度的农药残留甚至超标，这必然会威胁人们的生命健康，同时也会严重破坏生态环境[6]。从近几年各地报道来看，蔬菜中农药残留问题已经相当普遍了[7-8]。

严伟等[9]评价了115个干香菇样品的农药残留安全性，样品采集于湖北、福建、山东、上海、北京等地。结果检出11种农药，其中91%的农药未登记，且存在农药残留多的现象。虽然根据相关限量值判定均未超标，但是应该大力开展这些农药在食用菌上的登记工作，以方便食用菌的监管和风险评估。张晓笑[10]对上海崇明区2014—2017年的蔬菜农药残留情况进行了研究，4年检出率分别为1.33%、1.22%、1.06%和0.87%，超标率分别为0.72%、0.44%、0.35%和0.22%，检出率和超标率均呈逐年下降趋势，但还是检出了一些高毒的农药残留。荆建忠等[11]对2016—2018年滨州市市售398份蔬菜的农药残留情况进行了监测分析，结果发现：共93份有农药检出，检出率为23.37%，其中31份超过国家规定限量值，超标率为7.79%；检出农药中有机磷和拟除虫菊酯类农药的检出率较高，分别为13.57%和9.55%。唐娜[12]抽查了济宁市城区2017—2018年125份蔬菜样品，并对其农药残留情况进行了监测分析，结果显示：有51份瓜果类蔬菜农药残留检出，但未超标；20.7%的叶菜类样品农药残留量超标，为白菜、油麦菜等样品；叶菜类超标率高于瓜果类蔬菜，由此得出，叶类蔬菜受有机磷农药污染较严重。上述调查表明，蔬菜中农药残留问题在中国许多地方已经很普遍了，如何降低农药残留带来的风险，已经引起国内外的重视。为此各国和各组织分别制定了蔬菜中各农药残留的限量标准，同时也对检测技术提出了更高的要求。

2 农药残留分析检测技术研究进展

新型农药的大量生产和农药限定标准的日益严格，都大大提高了对蔬菜中农药残留检测技术的要求，选择适合的仪器分析技术可有效提高分析的灵敏度和准确性。目前农药残留分析检测技术分为光谱法、免疫分析法、色谱法和色谱-质谱联用技术等。

2.1 光谱法

2.1.1 近红外光谱

近红外光谱分析技术(near infrared spectrum analysis technique,NISAT)是Herschel根据太阳光谱的红外可见区域的能量，通过使用波长为780～1 100 nm的电磁波来提取含氢化合物如C—H和O—H，经过倍频、合频和差频振动吸收叠加产生特异性光谱信息从而测定化合物含量的分析技术[13]。

张晓等[14]建立近红外光谱测定阿克苏红富士苹果毒死蜱农药残留量的方法，当采用一阶导数预处理时结果最好，R为0.987 9, 预测标准差为0.173 6 μg/g，交互验证预测均方差(RMSECV)为0.120 5，准确度为0.923 4，说明近红外光谱能够很好地应用于阿克苏红富士苹果毒死蜱农药残留的检测。严寒等[15]建立利用近红外光谱技术联合纤维滤膜测定大米中的微量毒死蜱农药残留。以乙腈为提取溶剂，将提取液浓缩，纤维滤膜富集后冷冻干燥，利用近红外光谱技术测定。在0.46～11.20 μg/g范围内,R为0.979 8, 预测误差均方根(RMSEP)为0.604 μg/g,预测值与实际测量值基本上一致。

2.1.2 拉曼光谱

拉曼光谱(raman scattering，RS)是Raman等在1928年发掘出的一种对经照射目标物获得散射光谱进行分析来实现定性和定量的分析方法[16]。常规RS技术的发展由于灵敏度低而受到制约。Hart等[17]提出了表面增强拉曼光谱(surface enhanced raman spectroscopy, SERS)技术，有效地解决了常规RS技术在定量分析中存在灵敏度低的问题，其中重要的环节是能够刺激外表离子元结构。灵敏度高、操作简单、快速、高效和无需破坏样品等优势使得SERS在环境分析、药物、材料和食品安全等方面得到快速发展且应用广泛。Luo等[18]利用SERS技术快速检测苹果汁中百草枯残留,分别建立 840、1 189、1 294、1 645 cm-14个特征峰标准分析曲线，其最低检测质量浓度可达0.02 μg/mL。陈文等[19]利用SERS技术建立测定西瓜中杀螟硫磷残留的分析方法，结果得出目标物的校正模型和验证模型相关系数分别为0.998 7和0.996 8，校正集和验证集的均方根误差分别为0.182和0.292。测定低限为0.1 μg/g，可用于定性、定量检测。

2.1.3 荧光光谱

荧光光谱(fluorescence spectrometry，FS)是通过对光子激发分子而产生特异性的荧光进行分析来实现对目标物的鉴别和测定的一种方法[20]，具有抗干扰能力强、灵敏度高、操作简便、分析快速和无损等优点，在食品安全分析中前景广阔，能满足对大量样品的有效分析筛查。张吉华等[21]利用二维荧光光谱技术对茶汤中氰戊菊酯和顺式氯氰菊酯两种菊酯类农药残留进行识别确证，识别率分别为80%和83%。葛学峰等[22]建立荧光光谱法测定蜂蜜中腐霉利残留分析方法，蜂蜜中腐霉利含量与其对应的荧光强度线性关系良好，R为0.99，模型预测准确率为96.8%～100.0%，结果表明：荧光光谱法能够满足蜂蜜中的腐霉利残留的测定，且能对其他食品中腐霉利残留检测提供技术支持。

2.2 免疫分析法

2.2.1 酶联免疫分析法

酶联免疫吸附分析(enzyme-linked immuno sorbent assay, ELISA)是基于特异性免疫反应原理来检测的一种免疫分析法，分为直接竞争模式、间接竞争模式(图1)和非竞争模式。ELISA法具有操作简单、成本低、适用于快速筛查等优点，在医学和食品检测方面应用较多，但操作中由于有洗涤步骤，难以实现全自动，同时商品化试剂盒有效期短(约6个月)、需要在4 ℃条件下保存等因素给ELISA应用带来一定的制约。

图1 农药分析中直接与间接ELISA竞争模式Fig.1 Schematic diagrams of direct and indirect ELISA competition modes in pesticide assays

邹茹冰等[23]利用对硫磷、甲基对硫磷和杀螟硫磷3种抗体的特异性，建立化学发光酶联免疫分析方法及测定3种有机磷农药残留方法。优化各相关参数和反应模式，半抑制浓度(IC50)为1.24～5.57 μg/kg，线性范围为0.1～100.0 μg/kg。试验结果表明该方法能完全满足谷物和果蔬中3种有机磷农药残留的检测要求。曾俊源等[24]建立ELISA直接竞争法测定桃中的氰戊菊酯残留的分析方法，在0.01～10.00 μg/mL范围内，IC50为197 ng/mL。在3个不同添加水平的条件下，氰戊菊酯的回收率为81%～106%，RSD为5.1%～7.7%，LOD为0.014 mg/kg。

2.2.2 免疫层析法

免疫层析(immuno chromatography assay，ICA)技术是一种新型检测方法[25]。商品化的免疫层析试纸条是根据免疫层析原理测定待测液，其原理与结果判断如图2所示。特异性强、高效、廉价、无需特殊设备和灵敏度高等优点使得其在环境污染、药物分析和食品安全等领域中得到广泛的应用，特别适合现场快速检测。

注：1.原理图；2.阳性结果；3阴性结果；4、5表示试剂盒无效果。图2 免疫层析试纸条原理和分析结果判断Fig.2 Principle and analysis result of immunochromatographic strip

施海燕等[26]建立利用制备的氯噻啉胶体金增强免疫层析试纸条测定河水、大米、黄瓜、番茄、梨、甘蓝和苹果样品中的氯噻啉， 试纸条可在 10 min 内实现可视化判读， 检出限为 25 ng/mL，且在各样品中的添加质量分数为 0.05、0.50、5.00 μg/g 时，检测结果均满足要求。胡静等[27]建立免疫层析试纸条测定水果、蔬菜中12种菊酯类农药残留的检测方法，样品经过乙腈提取、磷酸盐缓冲溶液稀释，在8～10 min内，能完成对目标化合物的测定，且该结果与气相色谱法的结果接近，因此该方法重现性好、抗干扰能力强且稳定性强，能为菊酯类农药残留检测提供技术支持。

2.2.3 荧光免疫分析法

荧光免疫分析法(fluorescence immunoassay，FIA)是1941年CONS和KAPLAN首次提出一种基于荧光标记抗体定量未知抗原的分析方法[28],有竞争型和夹心型两种模式。传统的FIA因自身荧光干扰的原因，灵敏度偏低[29]。基于传统FIA，时间分辨荧光免疫分析等各种荧光免疫分析法相继被提出，而FIA高灵敏度、高通量、重现性好、稳定和可多组分检测等优点使其在生物学、环境分析等方面得到快速发展，同时也广泛应用在食品安全分析中。张婵[30]建立了基于寡核苷酸信号放大的三唑磷、对硫磷和毒死蜱农药多残留荧光免疫分析方法，筛选出3种荧光强度高、激发与发射波长交叉少的荧光物质、优化探针和半抗原的工作溶液等条件，该方法在自来水、大米和苹果等基质中进行了添加回收试验,方法的平均回收率77.7%～113.6%,相对标准偏差为7.1%～17.1%，满足试验要求，同时用LC-MS/MS进行验证，结果无明显差异。Zhang等[31]利用时间分辨荧光免疫分析技术建立了呋喃丹浓度与T/C(测试/对照)比之间的定量关系以确定分析物浓度的方法，其LOD为 0.04～0.76 mg/L，在农产品中的加标回收率为81% ～103%，满足试验要求，且结果与标准 HPLC 方法一致。

2.2.4 化学发光免疫分析法

化学发光免疫分析(chemiluminescence immunoassay，CLIA)是1977年Halman等[32]提出的一种新的免疫学分析方法，具有背景干扰低、无需外接光源、测定范围广、绿色无污染和自动化程度高等优点。在农药残留方面，目前国内外已建立了多种关于甲基对硫磷、氯氰菊酯等农药残留的CLIA方法，其灵敏度高，检出限低但是重现性较差[33]。近年来，随着技术的发展，提出了CLIA与新兴检测技术的结合，新的标记和标记技术不断涌现，使得CLIA应用范围不断扩大。

李明洁[34]建立了利用化学发光免疫分析测定甲萘威的方法。采用棋盘滴定法优化各试验条件，得到最优催化发光体系。结果表明：IC50为2.89 μg/L，检测限为0.23 μg/L，线性范围0.23～481.00 μg/L。杨丽华等[35]建立了一种化学发光酶免疫分析快速测定三唑磷残留的方法，通过优化增敏液等试验条件，其灵敏度为0.448 μg/kg，平均回收率为82.8%～118.4%，完全满足对苹果、大米、甘蓝、柑橘等样品中三唑磷残留的快速检测。

2.3 色谱法

2.3.1 薄层色谱

薄层色谱(thin layer chromatography, TLC)是1950年由科学家Kirchner 等根据被分离物质在固定相和流动相中吸附的差异性来实现目标物的分离提出的一种简便的分析方法，因灵敏度低、重复性差和自动化程度低等问题使其发展受到制约，直到1970年，高效TLC、假相TLC和微乳TLC等新技术的相继出现[36]，大大提高了其准确度、灵敏度和重现性等。在农药残留检测方面，传统TLC定量、定性能力远远落后于气相色谱法、液相色谱法等，然而高效TLC等新技术的出现大大提高了准确度和灵敏度，使其与气相色谱法、液相色谱法在农药残留方面均同样重要[37]。

梁睿等[38]建立了高效薄层色谱(HPTLC)测定蜂蜜中吡虫啉、噻虫胺和噻虫嗪3种新烟碱类杀虫剂的分析方法。在优化各色谱条件下，3种农药在蜂蜜中添加回收率为71.58%～109.47%，相对标准偏差为7.79%～14.23%,均满足要求。

2.3.2 毛细管电泳色谱

毛细管电泳色谱(capillary electrophoresis chromatography,CEC)是HPLC与CE相结合的一种检测分析技术[39]，能够有效应用于带电、中性以及手性化合物等物质的分析检测，具有快速、高效、选择性高、重现性好、灵敏度高和可分离复杂样品基质等优点，在食品、环境、药品分析和医学等多领域均有广泛应用。

阳仲斌等[40]建立了毛细管电泳测定5种有机杂环类除草剂(西玛津、氰草津、西草净、扑草净、特丁津)的方法，在优化缓冲液、pH值、进样压力、进样时间等相关参数后，最终可以完成5种有机杂环类除草剂的快速检测。刘翠翠等[41]建立了高效毛细管电泳同时测定果蔬中3种常见的苯并咪唑类杀菌剂(甲基硫菌灵、多菌灵和苯菌灵)的分析方法。在优化试验条件后，在 8 min之内可完成3 种苯并咪唑类杀菌剂分离及准确定量，在各自线性范围内线性关系良好，R>0.99；LOD为5.0～ 10.0 μg/L，且在葡萄、番茄及黄瓜的加标回收率为93.5%～ 103.0%，RSD≤8.0%。

2.3.3 气相色谱

气相色谱(gas chromatography,GC)技术是将被测物质经过气化后被N2、Ar等高纯度气体作为流动相(载气)带入色谱柱，各组分在色谱柱中因分配系数不同从而达到有效分析目标物，再用检测器进行检测[42]，主要用于低沸点、可挥发、分子量小和热稳定好等特点的物质。具有操作简单、分析速度快、灵敏度高、选择性好和多组分分析等特点。为满足不同农药的检测，需配备不同检测器[43]。氢火焰离子化检测器(hydrogen flame ionization detector, HFID)具有响应快、结果可靠和灵敏度高等优点，适用于对含碳化合物的检测；电子捕获检测器(electron capture detector, ECD)适用于有机氯、拟除虫菊酯类化合物，但其线性范围窄，且容易受温度和流速的影响；火焰光度检测器(flame photometric detector, FPD)对有机磷、含硫农药应用较多，灵敏度和选择性高，且成本低，但稳定性较差，对载气质量要求高[44]；氮磷检测器(nitrogen phosphorus detector, NPD)对含磷和氮的化合物具有高选择性，且对磷的灵敏度比氮好，有机磷、氨基甲酸酯及其代谢物和杀真菌剂均能用NPD检测，但重现性差，使用寿命短，需定期更换铷珠，故增大了使用成本[45]。

黄田田等[46]建立了气相色谱检测茶叶中32种有机磷农药残留的分析方法。样品经丙酮提取，QuEChERS技术净化，空白基质外标法定量。32种农药在0.02～1.0 mg/L内的r>0.986 5，LOD为0.01～0.02 μg/g，LOQ为0.03～0.06 μg/g，且其平均回收率为81.8%～107.2%，RSD为1.2%～7.2%，该方法高效快速、准确性高，完全满足茶叶中32种有机磷农药残留的测定。吴巍等[47]建立了GC-ECD检测人参提取物中五氯苯胺、腐霉利、烯酰吗啉 3种农药残留的方法。人参提取物经水分散溶解，环己烷提取后用GC-ECD检测，3种目标物在0.01～10.00 μg/mL范围内线性关系良好，LOD为1.0～20.0 ng/g，加标回收率为97.71%～107.45%，RSD为1.61%～5.09%，该方法完全满足人参提取物中3 种农药残留的检测分析。

2.3.4 液相色谱

液相色谱法(liquid chromatography,LC)是由科学家Tswett在1903年提出的一种以液体作为流动相来实现分离的方法。随着技术的发展和研究的深入，高效液相色谱法(high performance liquid chromatography, HPLC)是从1960年开始基于经典GC和LC提出的一种检测技术。HPLC采用高压液流系统，流动相快速流动，不同组分根据其不同分配系数在色谱柱中快速分离，再通过检测器检测分析[48]。HPLC根据待测化合物结构和性质选用不同类型的检测器，以满足检测结果灵敏度高、重现性好等要求。常用的检测器有荧光检测器(fluorescent detector,FLD)、紫外光检测器(ultraviolet detector,UVD)和光二极管阵列检测器(photodiode array detector, PDAD)等。绝大多数有机物都有紫外吸收使得UVD和PDAD应用最广泛，其灵敏度高，精密度及线性范围好，不容易受环境温度、流动相以及流速等影响，在一定程度上增加了结果的可靠性。FLD选择性高、灵敏度高且只能检测荧光物质或经化学反应后可发荧光的物质。HPLC适用于高沸点、强极性、难挥发、热稳定性差、高分子量等特点的物质，弥补了GC不能分离检测高沸点或不稳定物质的缺点[49]，同时HPLC也因其高效、快速和准确度高等优点[50]，在食品中检测农药和兽药残留等方面应用广泛。

黄霞等[51]建立了高效液相色谱测定牛奶中速灭威、克百威(呋喃丹)、异丙威3种农药的检测方法。3种目标物的r为0.990～0.996；LOD为6.13～7.87 ng/g，回收率为70.4%～102.5%。Safari等[52]建立磁性纳米粒子辅助超分子溶剂萃取结合高效液相色谱测定三嗪类除草剂的分析方法。在优化pH值、温度和萃取时间等条件后，4种除草剂的预富集系数和相对回收率分别为183%～256%和90.3%～105.0%。在0.3～250.0 μg/mL范围内，LOD为0.3～0.5 μg/mL，在100 μg/mL分析物中提取和测定的RSD为4.6%～6.5%，完全满足要求。

2.4 色谱-质谱联用技术

2.4.1 气质联用技术

气相色谱-质谱联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)是20世纪60年代基于GC而提出的一种新的检测分析技术。采用GC在分析复杂基质样品时仅仅通过保留时间来确定目标化合物会造成结果的误判[53]。GC-MS是在GC分离的基础上用质量分析器进一步分析待测组分的碎片离子，通过保留时间和特征碎片离子来定性、定量检测目标化合物，克服了GC可能出现的误判情况[54]。GC-MS具有GC高分离度和MS高准确度、高灵敏度的特点，在农药多残留的研究中得到广泛应用，可同时分析几百种热稳定强、易挥发等农药化合物。但是与氮磷检测器等专用型检测器相比，GC-MS在定量某些化合物时灵敏度会出现降低现象[55]。因此，在20世纪80年代提出的串联质谱技术(MS/MS)，不仅解决了GC检测出现的误判问题，也防止了GC-MS测量某些化合物灵敏度低而出现假阴性的问题。GC-MS/MS通过一级质谱将获得的特定母离子进行二级裂解，检测二级碎片离子获得二级质谱图，更加精准的进行定量、定性分析，很好地排除了基质干扰，有效提高了灵敏度和准确度[56]。但GC-MS/MS在高通量快速筛查分析方面还难以满足其要求，具有高分辨率、高质量精确度、全质量数据采集和无需标准物质定性等优点的飞行时间质谱法(time of flight mass spectrometry, TOF/MS)在高通量筛查分析中表现出了明显的优势[57-58]。

崔淑华等[59]建立了GC-MS测定蔬菜和水果中193种农药残留的方法。优化提取和净化条件后，193种目标物在10～1 000 ng/mL线性范围内线性关系良好，r>0.996 7，LOD为0.04～8.26 ng/g，平均回收率为71.6%～117.9%，RSD为3.0%～11.8%。Shendy 等[60]建立了GC-MS/MS测定蜂蜜中200种常见农药的分析方法。分别单独优化各目标分析物的质谱条件，在10.0～500.0 ng/mL的范围内呈线性关系，R>0.996,平均回收率为60.0%～140.0%，并采用此方法对64份商业蜂蜜进行分析，只有1个蜂蜜样品被检出阳性。该研究方法适用于国家监管部门和认可实验室对蜂蜜中农药残留的监测，有助于确保此类产品的安全。

2.4.2 液质联用技术

液相色谱-质谱联用技术(liquid chromatography-mass spectrometry, LC-MS)是一种结合液相色谱(LC)和质谱(MS)两者特点新的检测和分析技术。LC-MS离子源ESI源和APCI源，其中，ESI针对中、极性化合物进行分析检测，APCI适应于弱极性、小分子化合物。LC-MS具有较宽的质量分析范围，适用于热不稳定和难挥发性等大分子物质。相比于HPLC，LC-MS具有抗干扰能力强、稳定性好和灵敏度高等优点。随着质谱技术的发展和更新，LC-MS已逐渐从单级质谱发展到串联质谱(LC-MS/MS)。LC-MS/MS是对一级碎片离子进行二级碎片化后通过MRM多反应监测模式对特征离子定性和定量分析，进一步降低了基质干扰，提高了准确度。四极杆-飞行时间质谱(quadrupole time of flight mass spectrometry, Q-TOF/MS)为高灵敏度、高选择性的高分辨质谱，能够实现对未知物进行高通量筛查得到高质量质谱图以及精确相对分子质量[61]。液质联用技术结合了色谱的高分离度和质谱的强鉴别性，具有选择性好、灵敏度高和实用性强等优点[62]，在食品中农药残留检测方面应用非常广泛。

Kim等[63]建立了LC-MS/MS同时测定豆芽中的植物生长调节剂和农药的方法，在优化方法后，6-苄氨基嘌呤、多菌灵和噻菌灵3种化合物的回收率为89.5%～103.2%，RSD<3.0%，LOD和LOQ分别为2.1～3.7 ng/g和6.3～11.1 ng/g。并且利用此方法监测从当地市场采集的126个豆芽样品，以验证实际样品的适应性，结果没有检测到农药，但在3个样品中发现了6-苄氨基嘌呤。故优化后的方法适用于短时间内监测豆芽中6-苄氨基嘌呤、多菌灵和噻菌灵的残留。杨明等[64]建立了HPLC-Q-TOF/MS快速筛查蔬菜中32种农药残留方法。样品经乙腈溶解、提取，氯化钠盐析后，32种目标物在线性范围内呈现良好的线性关系，LOD为0.3～1.3 μg/g，LOQ为1.0～4.0 μg/g。3个添加水平下平均回收率为70.41%～103.10%，RSD为1.2%～11.2%，该方法准确快速，适用于32种农药的快速筛查。

3 农药残留分析检测技术的比较

光谱法、免疫分析法、色谱法和色谱-质谱联用等技术在检测不同农药时具有良好的灵敏度、准确度等，回收率也符合相应的试验要求，但是各分析检测技术在应用方面还是存在差异。比较各分析检测技术针对有机磷类、菊酯类、烟碱类、苯并咪唑类、氨基甲酸酯类、生长调节剂等农药的检测情况及优缺点，结果如表1所示。

表1 农药残留分析检测技术的比较 Table 1 Comparison of analytical detection techniques for pesticide residues

4 展望

农药残留问题一直阻碍着我国蔬菜产业持续健康发展，蔬菜中农药残留的分析检测技术作为检验和评价蔬菜质量安全的重要手段之一，已经引起了人们的重视。随着人们不断提高食品安全意识，蔬菜样品本身的多样性、复杂性，以及农药种类与数量的不断丰富，更深入研究蔬菜中的农药残留检测技术必然是未来的发展趋势。其一，开发出方便携带、检验快速准确的仪器，如超快速气相色谱仪；其二，将发酵学、细胞学和生物芯片等生物技术和化学分析技术相结合，其高选择性和灵敏度应用于蔬菜中农药残留检测分析也将是今后研究的重点；其三，同时研究和开发出快速、准确度高且能同时进行高通量筛查的检测技术将是未来有效解决监测蔬菜中农药残留问题的关键技术之一。相信这些检测技术的开发应用必然将农药残留分析技术提升到一个新的水平。同时也要意识到蔬菜的质量安全必须从源头开始管控，而不仅仅是加强检测技术手段，推广高效、低毒、低残留的农药，提倡尽量少用、不用和合理使用，同时做好提前预防工作，大力推行理化、生物防治等绿色防控技术，从源头上避免蔬菜农药的使用，提高蔬菜产品的安全水平，促进我国蔬菜产业的持续健康发展。