2023年茶叶质量安全检测技术研究进展

鲁钰婷 柴云峰 郝振霞 吴正浩 马桂岑 张相春 陈利燕 陈红平

摘要：2023年茶叶中污染物检测技术研究重点关注了新兴污染物检测新方法的开发。茶叶中有机污染物检测目标主要包括农药在内的有机污染物，以及多环芳烃、吡咯里西啶生物碱、高氯酸盐、蒽醌和塑化剂等新兴污染物；检测技术创新主要包括新型吸附剂和萃取剂的制备与应用；同时在分析方法中应用机器学习模型，使茶叶中有机污染物的檢测技术更加多样化和高效化。茶叶中无机污染物的检测方法主要以等离子电感耦合质谱检测法和等离子发射原子吸收光谱检测法为主，重点检测对象是重金属；检测技术的创新主要集中在新型纳米材料的应用研究上。总的来说，基于现代仪器分析技术，2023年茶叶质量安全检测技术的进步极大地拓展了茶叶中污染物检测范围的广度和深度。

关键词：茶叶；有机污染物；无机污染物；检测技术

中图分类号：TS272.5；TB463.1                                 文献标识码：A                                  文章编号：1000－3150（2024）05-01-9

Research Progress on Tea Quality and Safety Testing Technology in 2023

LU Yuting1，2， CHAI Yunfeng1，3， HAO Zhenxia1，3， WU Zhenghao1，3， MA Guicen1，3，

ZHANG Xiangchun1，3， CHEN Liyan1，3， CHEN Hongping1，3*

1. Institute of Tea Research， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Hangzhou 310008， China;

2. Graduate School of Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081， China;

3. Key Laboratory of Tea Quality and Safety Control of the Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Hangzhou 310008， China

Abstract： This study provided a comprehensive review of advances in detection technology of pollutants in tea through 2023. Target pollutants include pesticides， polycyclic aromatic hydrocarbons， pyrrolizidine alkaloids， perchlorates， anthraquinone and plasticizers. Emphasis is placed on the detection of emerging pollutants and the development of innovative methodologies. The detection techniques mainly involve the utilization of novel adsorbents and extractants， complemented by the integration of machine learning models into analytical protocols， thereby enhancing the diversity and efficiency of organic pollutant detection in tea. In the realm of inorganic pollutant detection， methods primarily rely on plasma inductively coupled mass spectrometry and plasma emission atomic absorption spectroscopy， with a focus on heavy metals. Emerging technologies focus on the application of new nanomaterials. Overall， based on modern instrumental analysis technology， the progress in tea quality and safety testing technology in 2023 has significantly expanded the breadth and depth of pollutant detection in tea.

Keywords： tea， organic pollutants， inorganic pollutants， detection technology

茶是仅次于水的第二大无酒精饮料，全世界每年有超过三分之二的人口饮用[1-2]。茶叶中富含茶多酚、咖啡碱、茶氨酸等功能成分，对人体健康具有重要意义[3]。茶叶生长周期长、加工复杂，因此可能受到农化投入品和环境污染物等有害物质的污染，不仅对茶叶品质有所影响，还会对人体健康构成潜在危害。近年来，针对茶叶中污染物检测的研究不断增加，2023年，在新兴污染物的检测和新方法的开发上取得新的进展，为茶叶质量控制、安全评估以及产品创新提供了重要的技术支持和理论指导。

1  茶叶中有机污染物检测方法研究进展

我国茶叶中有机污染物检测技术处于国际先进水平。2023年有机污染物检测方法的主要创新点包括检测技术的研发和检测对象的扩大。检测技术主要是新型吸附剂、萃取剂的制备与应用，同时将机器学习模型应用到了分析方法中，使茶叶中有机污染物的检测技术更加多元化、高效化；检测对象以农药为主，同时还包括多环芳烃（Polycyclic aromatic hydrocarbons，PAHs）、吡咯里西啶生物碱（Pyrrolizidine alkaloids，PAs）、高氯酸盐（Perchlorate）、蒽醌（9，10-anthraquinone，AQ）、塑化剂等。

1.1  茶叶中农药残留检测方法研究

1.1.1  前处理方法研究

样品前处理是实现目标物痕量分析的关键步骤，因此建立快速、简单的前处理方法至关重要。2023年茶叶中农药前处理技术主要是在固相萃取（Solid phase extraction，SPE）、液液萃取（Liquid-liqiud extraction）、QuEChERS（Quick， easy， cheap， effective， rugged and safe）等基础上进行创新。

Wang等[4]开发了一种使用虚拟分子印迹固相萃取（DMI-SPE）与液相色谱-串联四极杆质谱（LC-MS/MS）相结合（DMI-SPE-LC/MS/MS）的草甘膦农药检测方法。该方法采用溶胶-凝胶法制备分子印迹材料，以草甘膦为假模板分子，实现对草甘膦的特异性吸附。优化的聚合条件使分子印迹材料对草甘膦的最大吸附量达到28.6 μg/mg。采用建立的DMI-SPE-LC/MS/MS法对茶叶中草甘膦及其代谢产物（氨基甲基膦酸）进行检测，草甘膦和氨基甲基膦酸的质量浓度在0.05～4.00 μg/mL范围内线性关系良好，相关系数分别为0.999和0.991。3种加标水平下氨基甲基膦酸的回收率为79.95%～83.74%，相对标准偏差（RSD）为6.40%～7.45%；草甘膦的回收率为98.69%～106.26%，RSD为0.91%～1.18%。结果表明，所开发的DMI-SPE-LC/MS/MS方法实现了对茶叶基质中的草甘膦及其代谢产物（氨基甲基膦酸）的高灵敏度和特异性检测。

Wang等[5]建立了一种无需有机溶剂和复杂衍生化的离子色谱-串联三重四极杆质谱法（IS-MS）同时测定茶叶中草甘膦、草膦和苯达松，3种化合物在不同茶类（红茶、绿茶、白茶）中的回收率为80.40%～107.00%，日内精密度为0.57%～9.90%，日间精密度为1.00%～5.30%，定量限（LOQ）为0.36～1.30 ?g/L，检测限（LOD）为0.11～0.39 ?g/L。

Huang等[6]采用深共晶溶剂（四丁基氯化铵-十二烷醇，DES5）功能化磁性MWCNTs-ZIF-8（MM/ZIF?8@DES5）制备了一种新型复合材料作为吸附剂，从茶饮料中磁性固相萃取6种拟除虫菊酯。表征结果表明MM/ZIF-8@DES5具有足够的比表面积和超顺磁性，有利于茶饮料样品中拟除虫菊酯的快速富集。优化试验的结果表明选择由四丁基氯化铵和1-十二烷醇组成的DES5进行试验，并且在DES5条件下，MM/ZIF-8@DES5的吸附性能高于MM/ZIF-8和M-MWCNTs。验证结果表明该方法线性范围宽（0.5～400 ?g/L，R2≥0.990 5），LOD低（0.08～0.33 ?g/L），精密度好（日内RSD≤5.6%，日间RSD≤8.6%），并且该方法已成功应用于3种茶饮料样品中拟除虫菊酯类农药的测定。

Zhao等[7]建立了监测茶浸液中水溶性新烟碱类杀虫剂残留的分析方法。采用由DL薄荷醇和百里酚（摩尔比为1∶3）的混合物组成的酚基非离子深共晶溶劑（NIDES）来测定选定的NEOs，对影响萃取效率的因素进行了评价，并采用分子动力学方法对其萃取机理进行了解释。方法验证结果表明在0.05～100.00 μg/L范围内，该方法线性良好（R2≥0.99），LOQ灵敏（0.05 μg/L），精密度高（RSD<11%），回收率高（57.7%～98.0%），具有快速、绿色、易操作等优点。

Pekkaya等[8]以二-（2-乙基己基）磷酸（DEHPA）表面活性剂为原料，采用高效液相色谱-紫外检测（HPLC-UV）法对茶饮料中的有机磷农药（OPPs）进行了微萃取，考察了新型超分子溶剂（SUPRAS）的制备及其应用。该方法将分析物提取到由DEHPA、四氢呋喃（THF）和水性样品组成的三元混合物自发形成的SUPRAS相中，构建了界定SUPRAS区域的相图，并在光学显微镜下检查了构成SUPRAS的超分子聚集体的微观结构。将DEHPA（0.24 mL）、THF（1.60 mL）和酸化茶样品（6.16 mL）的混合物振荡、离心，使用微型注射器提取在顶部分离的超分子提取物，将其转移到自动进样器小瓶中并进行HPLC分析。该方法的提取回收率和预浓缩因子分别为77%～98%和15～19；所研究农药的LOD为6～10 mg/L；日内和日间RSD分别为4.4%～8.9%和9.0%～9.5%。方法已成功应用于多种茶饮料中有机磷农药检测，回收率在82%～106%之间，相对标准偏差小于9.3%。

Cui等[9]研究苯基硼酸功能化磁性UiO-66金属有机骨架（MOF）纳米颗粒的构建（CPBA@VIO-66@Fe3O4），该设计主要用于苯甲酰脲类杀虫剂的磁性固相萃取（MSPE）。有机配体2-氨基对苯二甲酸（2-ATPA）引入了氨基，同时保持了UiO-66的原始晶体结构完整。构建的UiO-66 MOF展示出多孔结构和广泛的表面积，为进一步功能化提供了最佳方法。4-羧基苯基硼酸作为改性剂显著提高了苯甲酰脲的萃取效率，这种改善是由于B-N配位和其他二次相互作用的形成。将该方法与高效液相色谱法相结合，建立了苯甲酰脲类杀虫剂的定量分析方法，实现了较宽的线性范围（2.5～500.0 μg/L或5.0～500.0 μg/L）、满意的回收率（83.3%～95.1%）和可接受的LOD（0.3～1.0 μg/L）。目前已成功地将该方法应用于我国六大茶类的6个代表性茶叶样品检测中，半发酵和轻度发酵的茶样品表现出相对较高的加标回收率。

吴正浩等[10]基于基质成分的分子结构特征，在常规茶样处理方法的基础上，引入酸溶液和聚乙烯聚吡咯烷酮吸附剂，开发了一种高效、高选择性的茶样前处理方法，对茶多酚、咖啡碱、氨基酸等基质成分去除率达到99.99%以上，显著降低了茶样检测中的基质效应。利用该方法，实现了茶叶中克百威和灭多威的残留检测，检出限分别达到0.57 mg/kg和0.20 mg/kg。

Ke等[11]提出了一种将化学计量法与表面增强拉曼光谱（SERS）技术相结合以检测茶叶中三氯杀螨醇的方法。首先制备金纳米颗粒（AuNPs），并在AuNPs表面生长银壳以获得核壳结构的Au@AgNPs。然后，将Au@AgNPs通过物理沉积附着到PDMS膜的表面以获得Au@AgNPs/PDMS基质。该底物对4-ATP的LOD低至0.28×10?11 mol/L，茶叶中三氯杀螨醇的LOD为0.32 ng/kg，显示出高灵敏度。通过比较预处理和变量选择算法的建模效果，得出Savitzky-Golay与竞争性自适应重加权采样-偏最小二乘回归（CARS-PLS）相结合的建模效果最好（Rp= 0.996 4，RPD=10.614 5）。SERS技术与化学计量相结合有望在无标记的情况下快速检测茶叶中的三氯杀螨醇。

Guo等[12]建立了一种基于TPT柱的茶基质固相萃取阿非多芬和M440I007的方法。对提取和净化条件，包括洗脱成分、体积和温度进行了优化，以获得最佳结果。使用水和乙腈提取这两种目标物，新鲜茶叶提取时水与乙腈体积比为4∶10，干茶提取时水与乙腈体积比为8∶10。然后使用超高效液相色谱-串联质谱法（UPLC-MS/MS）对其进行清洁和分析。两种分析物均表现出良好的线性关系，相关系数均高于0.998，鲜叶、干茶和茶浸液的LOQ分别为0.005、0.005、0.002 mg/kg。阿非多芬和M440I007的平均回收率在79.0%～101.5%之间，相对标准偏差≤14.7%。结果表明该方法可以有效地测定茶叶基质中的阿非多芬和M440I007杀虫剂。

Gao等[13]开发了9种类型的侧流免疫层析条（LFICS）来检测多种农药（甲氰菊酯、毒死蜱、吡虫啉、噻虫嗪、啶虫脒、多菌灵、百菌清、吡唑菌酯和异丙酮），为了减少茶叶基质对检测灵敏度的干扰，优化了包括提取溶剂、提取时间和纯化剂等预处理条件，以同时检测这些农药。整个检测过程（包括预处理和检测）可以在30 min内完成。

1.1.2  分析方法研究

在茶叶中农药残留的分析方法中，以SERS、LC-MS/MS、气象色谱串联质谱（GC-MS）、固相萃取-液相色谱-四极杆飞行时间质谱联用技术（LC-QTOF-MS）、酶联免疫反应（ELISA）等技术为主。

Cui等[9]采用乙腈萃取剂、分散固相萃取纯化、温度编程、应用保留时间与数据库锁定等方法，建立了绿茶中吡喃甲苯农药残留的GC-MS/MS检测方法。样品用乙腈提取后，用QuEChERS提取纯化管进行纯化，然后以异构体B为内标，采用GC-MS/MS多反应监测模式进行测定。结果表明数据符合实验室质量控制标准（食品化学检验）中回收率、校准曲线、精密度的要求。

Wei等[14]基于免疫学、生物化学和分子生物学方法，建立了一种酶联免疫吸附法快速检测黑茶中氰戊菊酯残留的方法。利用单克隆抗体技术获得了3株能稳定分泌氰戊菊酯抗体的细胞系1B6、2A11和5G2，其敏感性（IC50）分别为36.6、24.3、21.7 ng/mL。拟除虫菊酯结构类似物的交叉反应率均低于0.6%。用该方法检测了6种茶叶中氰戊菊酯单克隆抗体，抗氰戊酸单克隆抗体在30%甲醇的PBS中的IC50为29.12 ng/mL。此外，初步开发了LOD为10.0 ng/mL、LDR为18.9～357.0 ng/mL的乳胶微球免疫色谱试纸条；成功制备了一种特异、灵敏的氰戊酸单克隆抗体，并应用于普洱茶、六堡茶、 茯磚茶、青砖茶、恩施黑茶和恩施富硒黑茶中氰戊酸的检测。

Wu等[15]采用LC-QTOF-MS，建立了绿茶中479种农药的高通量筛选定量方法。使用优化的SPE程序从样品中提取农药。LC-QTOF-MS技术在全离子MS/MS扫描模式下获得用于定量的全MS数据和用于鉴定的产物离子光谱。验证结果显示出良好的灵敏度，LOQ为5～55 ?g/kg。绿茶中479种农药的回收率为70%～120%，精密度≤20%，回收率>92.7%。应用该方法对我国95个茶叶样品中的479种农药进行分析，茶叶样品的检测结果表明托吡喃、噻嗪酮和哒本的浓度较低。该方法有效提高了高分辨率质谱法筛选绿茶中农药残留的效率。

1.2  茶叶中其他有机污染物检测方法研究进展

2023年对茶叶中有机污染物（除农药）检测的研究主要包括检测技术和方法应用两大部分。同时，还有关于AQ、塑化剂等有机污染物的研究，以及多种有机污染物共同检测技术的开发和应用。

1.2.1  PAHs

Mesías-Salazar等[16]开发了一种测定茶和咖啡样品中PAHs的分析方法。该方法使用疏水性深共晶溶剂（DES），由百里酚和利多卡因混合物组成，在分散液-液微萃取下提取分析物。提取过程针对多个变量（提取相组成、样品体积、涡流和离心时间）进行优化。在最佳条件下，以超高效液相色谱-荧光检测技术（UPLC-FLD），对茶叶和咖啡样品中的PAHs进行检测，LOD分别为39、53 ng/L，以相对标准偏差表示的精密度优于6.3%，相对回收率在60.7%～85.2%的区间内。该方法已成功应用于茶叶和咖啡样品的分析。

Fei等[17]采用GC-MS/MS和分散固相萃取（D-SPE）相结合的方法，建立了同时测定普洱茶样品中13种PAHs和18种多氯联苯残留量的新方法。样品预处理过程加入NaCl，使用丙酮/乙酸乙酯/正己烷（体积比50∶30∶20）萃取，然后用强阳离子交换剂（SCX）、伯仲胺（PSA）、聚乙烯吡咯烷酮（PVPP）和石墨化炭黑（GCB）净化D-SPE来实现。该方法在0.5～200.0 μg/L范围内具有良好的线性关系，相关系数> 0.998；LOD为0.2～1.5 ?g/kg。在生普和熟普中进行2.5～50.0 ?g/kg的加标试验，结果显示所有分析物的回收率（70.2%～114.7%）均令人满意，RSD小于10%。

1.2.2  PAs

Rizzo等[18]已成功验证用于筛选118种PAs的分析程序，并将该方法应用于食品补充剂、草药输液、蜂蜜和茶中PAs的定量测定。它通过高分辨率串联质谱（HRMS/MS）提供可靠的分析物鉴定、21种PAs/PANOs的准确测定及其污染概况。基质制备经历了两步样品程序，其目的是首先从基质中提取分析物并将其放入水溶液中，然后净化水提取物以减少基质干扰。UHPLC-HRMS/MS分析使用Luna Omega Polar C18色谱柱进行色谱分离，恒温温度为40 ℃，H2O和MeCN的二元梯度均含有0.1% HCOOH，流速为400 ?L/min。MS检测在正电离模式下进行，并使用全MS数据依赖型MS/MS（全MS/dd-MS2）采集模式。该研究对28种市售标准品（包括21种受监管的PAs/PANOs）进行了分析性能评估。分析方法在灵敏度（LOD和LOQ）、基质效应（ME）、线性、提取效率（EE）和日内重复性（RDS）方面进行了验证。该方法适用于测定所有研究基质中痕量的PAs/PANOs，方法LOQ低于或与基于SPE和QuEChERS的其他分析程序建立的LOQ相当。草药浸剂、红茶和绿茶中28种PAs的ME存在差异（61%～149%），具体取决于基质类型和分析物类型。结果证实样品制备程序在消除或减少所有测试基质中的基质干扰方面具有较高效率。草药浸剂、红茶、绿茶的溶剂和基质匹配的校准曲线在SALLE提取物1～100 ?g/L范围内具有较好的线性（R2>0.998，适用于28种PAs）。所有研究基质中，28种PAs在两个污染水平下的评估准确性范围为63%～117%。此外，精密度数据也非常令人满意，5个研究基质的RSD值均低于17%。与之前用于PAs分析的程序相比，所提出的样品制备程序显示出良好且可重复的提取效率，它比基于SPE或QuEChERS的净化技术更简单、高效和经济。

Gumus[19]基于甲醇超声处理的提取方法，将50 mg固体样品在2.5 mL甲醇中超声处理30 min，然后以3 000 r/min离心15 min。将澄清的上清液转移到10 mL烧瓶中。该程序再重复3次，并合并所有上清液。用甲醇将最终体积调节至10 mL，并充分混合。通过0.45 ?m PTFE膜过滤器过滤足够的体积（约2 mL），使用LC-QTOF-MS对样品中的25种PAs/PANOs和2种莨菪烷类生物碱（阿托品和东莨菪碱）进行鉴定和定量。结果显示了用灵敏和准确的方法分析植物饮料产品中PAs/PANOs和TA含量的重要性。

万静宜等[20]基于高效液相色谱-串联质谱建立了同时检测茶叶中21种PAs的分析方法。样品经0.05 mol/L硫酸提取，固相萃取法净化，Phenomenex Kinetex F5色谱柱（150.0 mm× 3.0 mm， 2.6 μm）分离，以甲醇－0.1%甲酸水溶液作为流动相进行梯度洗脱，正离子模式扫描，多反应监测（MRM）模式下进行检测，基质匹配标准曲线外表法定量。在该方法下，21种PAs在各自质量浓度范围内呈良好线性关系（R2≥ 0.995），LOD为0.3～1.0 μg/kg，回收率为72.1%～108%，RSD（n=6）为2.0%～9.8%。

1.2.3  其他有机污染物

Liang等[21]用正己烷-丙酮溶液提取样品，然后用Florisil吸附剂纯化，通过GC-MS/MS检测，并使用内标测定茶叶中AQ的污染水平。与QuEChERS程序相比，该方法更适用于六堡茶和其他黑茶复合基质。以正己烷-丙酮为最佳萃取溶剂，从萃取剂、净化柱吸附剂等方面对样品预处理方法进行了优化。当柱中Florisil的含量为1.0 g时，达到了最佳的净化效果。新方法将AQ的LOQ降低到10 μg/kg，准确度也进一步提高。含20～100 mg/kg的AQ强化茶样品的回收率为94.5%～100.4%，相对标准偏差小于1.3%。

Li等[22]针对4-甲基咪唑（4-MEI）作为美拉德反应产物存在较强的致癌性这一问题，提出了一种简单、可靠、高灵敏度的液相色谱-高分辨率质谱法测定茶叶中4-MEI的分析方法，并利用该方法对我国典型茶叶产区570份茶叶样品进行了4-MEI污染监测。

Li等[23]研究合成了稳定灵敏的大麻球形AgNPs作为SERS底物，用于同时快速检测红茶中的日落黄、柠檬黄、胭脂红和赤藓红掺假。以R6G作为探针分子，测定AgNPs在60 d内具有令人满意的稳定性，增强因子为108。比较了3种变量筛选方法对模型性能的影响。其中，CARS-PLS算法对所有4种着色剂的定量表现出优越的性能，预测集相关系数分别为0.95、0.97、0.99和0.88。同时该方法还实现了混合着色剂的鉴别，回收率在91.87%～106.5%之间，RSD< 1.97%，证明所提出方法具有高准确度和精密度。该方法在茶叶着色剂的鉴定和定量方面具有很大的应用潜力。

姚键梅等[24]建立了干茶中邻苯二甲酸二甲酯、邻苯二甲酸二（2-乙氧基）乙酯、邻苯二甲酸二（2-丁氧基）乙酯等11种塑化剂的定性定量分析检测方法。采用QuEChERS联用GC-MS法检测，外标法定量，最终确立了以0.1%乙酸乙腈为提取剂，100 mg的GCB和250 mg的PSA为净化剂，干茶中11种塑化剂在0.01～1.00 mg/L质量浓度范围内呈良好线性关系，R2> 0.997。加标平均回收率为69%～122%，RSD为1.4.0%～13.39%，LOQ为0.02 mg/kg。

2  茶叶中无机污染物检测方法研究进展

2023年茶叶中无机污染物检测方法仍以电感耦合等离子质谱（ICP-MS）、电感耦合等離子体发射光谱（ICP-OES）为主，检测对象主要是重金属污染。新型检测技术主要为新型纳米材料在前处理、不同元素价态分析中的应用研究。

2.1  新型纳米材料在茶叶金属元素测定前处理中的应用研究

Ayyildiz等[25]采用微波辅助法合成了钴铁氧体磁性纳米粒子（CoFe2O4 MNPs）。并将该材料作为高效的磁吸附剂，辅助分散固相萃取（DSPE）方法，富集浓缩路易波士茶样品中的铅（Pb）离子，并结合开缝石英管火焰原子吸收光谱法（SQT-FAAS），建立了Pb元素的测定方法。该方法在20～800 ?g/L 范围内线性良好，LOD、LOQ分别为5.3、17.6 ?g/L。与常规FAAS系统的LOD相比，所开发方法的增强系数为80倍。在路易波士茶样品中添加不同浓度的Pb，获得的回收率在77%～125%范围内，具有高重复性。研究结果表明，基于CoFe2O4 MNPs纳米粒子的前处理提取方法是一种简单、快速、经济、安全且环保的方法，可以高精度地定性/定量所选饮料样品中的Pb。

He等[26]报道了一种3，3′-二氨基联苯胺衍生化高效液相色谱法测定富硒茶中硒（Se）的研究方法。茶叶中存在各种价态的Se，通过氧化和还原反应转化为Se（IV）。使用3，3'-二氨基联苯胺（DAB）与Se（IV）发生化学反应，生成Se-DAB衍生物，利用高效液相色谱和专用的氨基化柱子对其进行定性和定量分析。Se-DAB的峰面积在0.01～50.00 μg/mL范围内表现出良好的线性（R2= 0.999 9）。该方法的LOD为0.01 mg/kg，LOQ为0.03 mg/kg。此外，不同浓度的Se-DAB的回收率范围为81.2%～96.7%，RSD为0.72%～4.23%。不同批次的RSD变化范围为3.42%～8.57%。该方法表现出良好的稳定性和重复性，具有分析大量绿茶样品的灵活性，同时仪器和试剂成本较低。

2.2  无机污染物残留风险评估研究进展

Basarana等[27]测定了土耳其生产的不同品牌红茶中重金属、硝酸盐、亚硝酸盐、N 亚硝胺和丙烯酰胺，并从神经毒性、致癌性和非致癌性健康风险方面评估因食用红茶而导致的暴露水平。考虑到个人的茶叶消费习惯和专家意见，共使用10个不同品牌的红茶冲泡20杯茶汤。红茶中重金属的平均含量由高到低依次为铝（Al）>锰（Mn）>镍（Ni）>铜（Cu）>铬（Cr）>钴（Co），具体为Al（10 538 ± 2 179）μg/L、Mn（4 122 ± 1 050）μg/L、Ni（69.5 ± 14.2）μg/L、Cu（20.60 ± 7.37）?g/L、Cr（4.93 ± 0.85）?g/L、Co（2.56 ± 0.45）?g/L，未检测到砷（As）、镉（Cd）、汞（Hg）和Pb。据估计，19～64岁的人群因饮茶而接触到的化合物最多。根据对一般人群（15岁以上）计算的危害指数（HI）值，茶叶消费方式的潜在非致癌风险排序为过度冲泡>普通冲泡>淡冲泡。

Girolametti等[28]首次测定了来自6个不同欧洲国家的茶叶中15种元素（必需元素和有毒元素）的含量。结果表明，Al是主要的有毒元素，其次是Ni、Cr、Pb、As、Cd、银（Ag）和Hg。一些元素的分布具有统计学意义，突出了协同或拮抗剂相互作用的机制。多元分析显示，地理来源是聚类样本的主要驱动因素，而不同的加工方式（红茶或绿茶）对叶片中元素的含量没有显著影响。对潜在非致癌风险的估计表明，消费者食用这些茶叶没有风险。

Sifou等[29]使用石墨炉原子吸收光谱法调查摩洛哥6个不同品牌绿茶样品中Pb和Cd的污染水平。76个样本中有59个检测到Cd，含量在0.002～0.743 μg/g之间，平均值为（0.121 ± 0.006）μg/g；其余样品（22.37%）的Cd含量均低于LOD。67个样品（88.16%）的Pb含量在0.002～1.155 μg/g之间，平均值为（0.159 ± 0.006）μg/g；所有绿茶样品中的Pb含量均远低于世界卫生组织（10 μg/g）和中国（5 μg/g）规定的限量要求。然而，就Cd含量而言，有3个绿茶样品超过了世界卫生组织设定的建议最大限值（0.3 μg/g）。单个元素的目标危险系数（THQ）和Cd、Pb的危险指数（HI）均远低于1。

Pavlovi?等[30]对斯洛文尼亚以及欧洲商用茶茶汤中氟化物（F－）和总Al的浓度进行了研究，并将其与茶的质量安全及其对消费者安全的影响联系起来。利用氟离子选择电极测定F－浓度，使用ICP-OES测定Al浓度；使用校准曲线和加标方法对4个选定的茶叶样品进行比较，结果显示出较高的一致性，没有样品基质引起的干扰。35种商品茶的F－和Al质量浓度分别为0.34～4.79 mg/L和0.51～8.90 mg/L。不同茶类中这两种元素的平均浓度具有相同规律，均为红毛茶>绿毛茶>红茶≈绿茶。茶汤中F-和Al质量浓度之间的线性关系为C（Al）=1.213 4 C（F－）。由此可通過测定一种元素而估计出另一种元素的浓度，从而显著减少实验室工作量和检测成本。该研究提出了将Al浓度与F－浓度一起作为茶叶质量指标，为茶叶监测提供了依据。

3  结语

2023年，茶叶中有机污染物检测方法的创新主要体现在检测技术的研发和检测对象的扩大，包括新型吸附剂、萃取剂的应用以及机器学习模型的引入，使得茶叶中有机污染物的检测更加多元化、高效化。与此同时，茶叶中无机污染物的检测方法主要以ICP-MS、ICP-OES为主，重点关注重金属污染的监测。新型检测技术研究则着眼于新型纳米材料在前处理和元素价态分析中的应用。这些研究成果为茶叶质量控制、安全评估以及产品创新提供了重要的科学支持和方法指导。

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基金项目：国家现代农业产业技术体系（CARS-19）、中国农业科学院创新工程（CAAS ASTIP-2014-TRICAAS）

作者简介：鲁钰婷，女，硕士研究生，主要从事茶叶加工与质量控制研究。*通信作者，E-mail：thean27@tricaas.com