本章针对模拟溶液的农药残留量，采用近红外光谱检测方法进行由浅入深的实验设计和研究分析。首先，为了研究光谱法对微量农药在水溶液中的检出敏感程度，将微量的农药以水稀释至所选取的试验样品浓度，扫描光谱数据并加以分析。通过设计不同的实验背景，逐步探究近红外光谱在测定溶液中微量毒死蜱的应用情况。实验设计按照毒死蜱在溶液中的浓度由高到低，依次为3.13～10mg/kg、3.03～10mg/kg、0.005～0.1mg/kg，依次分析。背景由简单到复杂，即由甲醇、水、毒死蜱的溶液到甲醇、水、维生素C、蔗糖和毒死蜱的溶液。研究表明，毒死蜱的近红外光谱信息较丰富的波段在9998～5423cm^-1。其中使用最多的波段在7502～5446cm^-1，且近红外光谱法在测定混合液中的毒死蜱浓度≥3.2mg/kg时，通过选择适当的预处理方法和所分析的谱区范围，在预测以上两种不同溶液样品过程中，样品的预测值和化学值之间均有很好的相关性。比较了同一组样品的BP网络和PLS模型，从实验分析结果看PLS更适合研究基于近红外光谱溶液中微量毒死蜱的定量分析。

在近红外光谱分析中，定量分析是寻找分析光谱数据的共性，而定性分析是寻找分析数据的差异性，同一组数据定量分析效果不错，不一定能够实现其定性分析。因此在之前试验分析的基础上，对甲醇、水、维生素C、蔗糖和毒死蜱溶液进行定性的分析研究，并研究其分类可能性。通过对有毒死蜱（甲醇、水、维生素C、蔗糖和毒死蜱）的溶液和无毒死蜱的溶液（甲醇、水、维生素C、蔗糖）进行聚类分析，并采用比较直观的树状图表示其聚类分析结果。

实验数据样品间均采用欧氏距离，并用Ward方法进行聚类，分析过程中对光谱数据选取适当的谱段和预处理方法。两组实验结果表明，毒死蜱浓度在0.005～0.0275mg/kg的样品第一组鉴别率为100%，重现实验鉴别率为90%。毒死蜱浓度在0.03～0.0525mg/kg的样品鉴别率均为100%。(www.daowen.com)

本章针对农药残留量痕量分析研究，从近红外光谱技术方向进行了综合分析研究，以毒死蜱农药标准物质和炔螨特农药标准物质作为制作样品的研究对象，从农药水溶液的初步研究开始，基于近红外光谱的微量农药残留检测分析。通过对毒死蜱和炔螨特光谱数据用不同预处理方法进行优化后建立了PLS数学模型和农药溶液的ANN BP模型，通过对比不经任何优化处理方法的光谱数据模型和其他常用优化方法，确定了光谱数据优化对建立模型的重要贡献，降低了样品数据噪声和其他干扰。