Для повышения точности быстрого обнаружения остатков пестицидов в рисе с использованием усиленной поверхностным сапректроскопии комбинационного рассеяния (SERS) предложено применять двумерную корреляционную спектроскопию (2DCOS) для оптимального выбора переменных характеристик спектра Рамана риса, связанных с пестицидами. Сначала исходные спектры обрабатывали стандартным нормализующим преобразованием (SNV), затем при изменении концентрации метилдифосфата выполнялся анализ двухмерного корреляционного синхронного спектра и автокорреляционного спектра для отбора характеристических пиков, наиболее связанных с изменением концентрации метилдифосфата. Был построен анализатор опорных векторов (SVM) для определения концентрации остатков метилдифосфата в рисе, и проведено сравнение с моделью частичных наименьших квадратов (PLS). Результаты показали, что метод 2DCOS эффективно отбирает характерные пики, связанные с концентрацией метилдифосфата; модель SVM, построенная на основе 4 выбранных пиков 2DCOS, превзошла по показателям модель PLS: коэффициент корреляции для тестовой выборки (RP) составил 0,96, среднеквадратичная ошибка прогноза (RMSEP) – 5,21, относительная ошибка анализа (RPD) – 3,66, что позволяет применять модель для практической оценки остатков метилдифосфата в рисе. Исследование показало, что выбор характеристических переменных, связанных с концентрацией метилдифосфата в рисе, с помощью 2DCOS является осуществимым и способствует упрощению модели и повышению точности прогнозирования, представляя новый подход для быстрого анализа качества и безопасности пищевых агропродуктов с использованием спектроскопии Рамана.

усиленная поверхностная спектроскопия Рамана (SERS); двумерная корреляционная спектроскопия (2DCOS); оптимальный выбор характеристик; быстрое обнаружение; рис; метилдифосфат