多菌灵（Carbendazim， 甲基-1H-2-苯并咪唑氨基甲酸酯）是一种内吸性广谱杀菌剂， 广泛应用于苹果种植过程中的轮纹病和褐斑防治， 若不合理使用会在苹果中残留危害消费者身体健康。 采用表面增强拉曼光谱免疫分析技术（surface-enhance Raman spectroscopy combined immunoassay, SERSIA）， 以SERS高灵敏度和分子“指纹”图谱特性为基础， 结合免疫特异选择性， 实现苹果中多菌灵的微/痕量检测。 制备核-分子-壳“三明治式”结构的Au@M@Ag 纳米SERS材料和结合抗原的SERS免疫探针， 在包被抗体的Fe3O4磁性纳米材料可分离功能下， 实现多菌灵的特异性检测。 采用透射电镜（transmission electron microscope， TEM）、 紫外-可见光谱和拉曼光谱等方法对制备的材料进行表征并优化了实验参数。 研究表明多菌灵浓度与标记分子4-巯基苯甲腈的2 227 cm-1处特征峰强度值在0.5～300 nmol·L-1范围内具有良好的线性关系， 同时该免疫探针信号具有良好的稳定性和重现性。 对不同加标浓度的苹果实际样本进行检测， 得到的平均回收率为95.6%～98.3%， 相对标准偏差（relative standard deviation， RSD）为0.15%～0.99%。 该方法操作简单， 检测灵敏度高、 选择性强、 稳定性好， 为苹果中痕量多菌灵的检测提供了新的方法。

采用荧光高光谱成像技术对脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵进行判别。 实验通过由氙灯光源激发的高光谱成像系统（392～998.2 nm）分别采集浓度为0, 0.5, 1, 2 mg·kg-1的毒死蜱和0, 1, 3, 5 mg·kg-1多菌灵的高光谱图像。 使用ENVI软件获取样本的感兴趣区域（ROI）; 对原始光谱数据采用卷积平滑（SG）、 标准正态标量变换（SNV）及一阶导数（FD）方法进行预处理; 采用区间变量迭代空间收缩法（iVISSA）、 无信息变量消除算法（UVE）和竞争性自适应加权算法（CARS）进行一次提取特征波长, 二维相关光谱（2D-COS）方法进行二次提取特征波长。 最后采用主成分分析与线性判别分析相结合算法（PCA-LDA）和偏最小二乘算法（PLS-DA）建立基于两次提取特征波长脐橙表面不同浓度毒死蜱和多菌灵残留的判别模型。 将原始光谱数据与经过预处理的3种光谱数据进行建模分析, 结果发现毒死蜱和多菌灵的光谱数据经过SG处理后模型效果最优。 对经SG预处理后的毒死蜱光谱数据和多菌灵光谱数据进行特征波长一次提取, 最佳特征波长分别为iVISSA法和CARS法, 分别提取出26个和30个特征波长; 再采用二维相关光谱（2D-COS）算法对这26个和30个特征波长进行二次提取, 分别得到10个和12个特征波长。 对一次提取特征波长和二次提取特征波长后的光谱数据分别建模。 结果表明, 对于不同浓度的毒死蜱, 基于iVISSA-2D-COS建立的PCA-LDA模型判别效果最佳, 其校正集与预测集判别正确率分别为98.61%和95.83%; 对于不同浓度的多菌灵, 基于CARS-2D-COS建立的PCA-LDA模型判别效果最佳, 其校正集与预测集判别正确率分别为97.22%和95.83%, 均高于全波段光谱数据模型和一次提取特征波长模型判别正确率, 说明2D-COS可以捕捉可用的荧光光谱信息。 该研究采用2D-COS对一次提取最优特征波长进行二次提取后建模, 研究结果为脐橙表面不同浓度农药残留的快速无损判别提供了一定的参考。

利用紫外-可见吸收光谱法及荧光光谱法研究了八元瓜环与三环碱性染料硫堇及常用杀菌剂多菌灵的超分子相互作用, 探讨了主客体相互作用的机制及光谱变化, 并对其分析检测性能进行了研究。 结果表明: 在0.01 mol·L-1的盐酸溶液中, 八元瓜环与硫堇形成了摩尔比为1∶2主客体复合物, 且八元瓜环能使硫堇的荧光发生猝灭; 在八元瓜环/硫堇体系中加入多菌灵后, 多菌灵能使体系的荧光增强, 从而形成了荧光的“开-关”效应, 其原因可能是由于八元瓜环与硫堇及多菌灵形成了主客体配合物而引起的。 此外, 测试了超分子体系的线性范围及检出限, 并对酸度、 共存物质对体系的影响进行了测试。 结果表明多菌灵的浓度在0～3.5 μmol·L-1范围内与体系荧光强度呈线性关系, 线性方程为If=0.45c+32.24, 相关系数为0.999, 检出限为9.39×10-8 mol·L-1。 选择了常见离子及结构类似的苯并咪唑类杀菌剂对体系进行干扰测定, 结果表明在一定浓度时, 常见离子及结构类似的苯并咪唑类杀菌剂对多菌灵的检测不造成干扰。 该结果为超分子配合物在农药残留检测方面的应用提供理论依据。

实验采集多菌灵农药的固体和液体拉曼光谱信号, 对固体的原始拉曼光谱信号进行小波去噪预处理, 利用正交试验方法筛选小波去噪参数的最优组合。 结果表明, 采用db2小波基函数、 分解层数为2、 阈值方案选择为rigrsure、 重调方式为sln时, 去噪效果最好, 信噪比为62.483。 根据不同官能团的振动模式, 对去噪后的拉曼光谱分3个波数段（1 400～2 000, 700～1 400, 200～700 cm-1）进行谱峰归属和分析, 得到了多菌灵农药分子在不同波数范围内的特征振动模式, 其中, 在619, 725, 964, 1 022, 1 265, 1 274和1 478 cm-1处的拉曼信号较强, 可作为固体多菌灵农药的特征峰。 从多菌灵农药的液体拉曼光谱中, 找到了629, 727, 1 001, 1 219, 1 258和1 365 cm-1特征峰, 这些特征峰跟固体多菌灵农药的特征峰基本吻合。 研究结果可为拉曼光谱分析技术在食品及农产品中农药残留的快速筛选提供判别依据。

利用分光光度计, 通过对多菌灵及橙汁-多菌灵混合体系的紫外-可见吸收光谱进行研究, 得到橙汁中不同农药含量下的吸收光谱特征, 分析了吸光度与多菌灵农药含量的关系。 研究表明: 多菌灵药液在285 nm处有较强的特征吸收峰。 通过向橙汁中逐量添加028 mg·mL-1多菌灵标准溶液, 与纯多菌灵药液吸收光谱比较, 发现峰值位置出现了小幅度蓝移(285～280 nm), 说明橙汁和多菌灵发生了相互作用, 通过对280 nm波长处的吸光度与多菌灵药液含量进行最小二乘法线性拟合, 建立了橙汁中吸光度与多菌灵农药含量之间的预测模型, 发现吸光度与多菌灵药剂含量具有很好的线性关系, 其线性函数模型为: I=241+926x, 相关系数为0996, 回收率在81%～102%之间。 根据该回归模型, 可以得到橙汁中多菌灵农药残留量的准确值, 从而验证了利用紫外-可见吸收光谱测定橙汁中多菌灵残留量的方法的可行性。 研究表明, 利用光谱技术直接对果汁中农药残留检测方法是可行的, 能够满足快速分析的需要, 本研究为农药残留检测提供了新的途径。