Estimation of uncertainty of individual steps in pesticide residue analysis
Pestisit analiz aşamalarında belirsizliklerin tahminlenmesi
- Tez No: 293870
- Danışmanlar: PROF. DR. ARPAD AMBRUS, PROF. DR. DİLEK BOYACIOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Gıda Mühendisliği, Food Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 392
Özet
Pestisit kalıntılarının ulusal ve uluslararası seviyelerde kontrolü için güvenilir ve karşılaştırılabilir analitik verilere ihtiyaç vardır. Bu da valide edilmiş metotların kullanılmasıyla ve etkili bir iç kalite kontrol ve kalite güvence sisteminin uygulanmasıyla gerçekleşir. Sonuçların doğru bir şekilde yorumlanması için tüm ölçüm aşamalarına ait belirsizlik değeri hesaba katılmalıdır. Günümüze kadar analistler çoğunlukla, kapsamlı metot validasyonu ve yeterlilik testleri ile gerçekleştirilen ve ölçüm sonuçlarının standart sapması olarak ifade edilen analiz kısmına ait belirsizliklerin hesaplanması üzerine yoğunlaşmışlardır. Ancak bu yöntemlerle elde edilen belirsizlik, çok iyi homojenize edilmiş analiz porsiyonlarının deneysel verilerinden hesaplandığından numune alma, numune hazırlama, numune boyutunu azaltma ve numune homojenizasyonu gibi analiz aşamalarında oluşacak değişkenliklere dair bilgi sağlamamaktadır. Pestisit kalıntı analiz aşamalarında oluşan belirsizliklere ait bilgiler çok sınırlıdır.Bu çalışma kapsamında gerçekleştirilen tarla denemeleri, FAO/IAEA tarafından desteklenen ve ana amacının numune alma belirsizliğinin hesaplanması olan bir araştırma programının kapsamında gerçekleştirilmiştir. Belirsizliklere ait deneysel çalışmalar IAEA Laboratuvarlarında yapılmıştır.Bu çalışmanın amaçları aşağıdaki hususları kapsamaktadır;Numune alma belirsizliğinin hesaplanmasında kullanılan pestisit kalıntı verilerinin elde edilmesi için, dünyanın farklı kesimlerinde normal tarımsal ve iklimsel koşulları temsil eden tarla denemelerini gerçekleştirmek,Rastgele paçal numunelerin birincil numunelerden oluşturulmasını ve numune alma belirsizliğinin hesaplanmasını sağlayacak iki ayrı modelin uygulanabilirliğini test etmek,Yapraklı sebzelerdeki numune alma belirsizliğini hesaplamak ve paçal numunelerdeki ortalama kalıntı miktarının dağılımını karakterize etmek,Pestisit kalıntı analizlerindeki numune alma, numune hazırlama, numune boyutunun küçültülmesi, numune homojenizasyonu ve kalibrasyon aşamaları gibi belirsizlik verilerinin az olduğu aşamalardaki belirsizlik kaynaklarını tanımlamak ve bu aşamaların tüm ölçüm işlemine ait birleşik belirsizliğe katkısını hesaplamak,Pestisit kalıntı analizlerinde miktarı bilinmeyen numune için kullanılan kalibrasyon aralığına normal ve ağırlıklı lineer regrasyonu uygulamak,Numune hazırlanması, numune boyutunun küçültülmesi ve numune homojenizasyonu gibi aşamalardan kaynaklanan değişkenliğin boyutunu irdelemek ve analistlerin bu aşamaları kontrol etmeleri ve bu aşamaların çeşitli ürün-pestisit kombinasyonundan elde edilen ölçüm sonucunun birleşik belirsizliğinin hesaplanmasındaki gerekliliğine dikkatlerini çekmek için, seçilmiş ürünlerde örnek teşkil edecek laboratuvar çalışmaları gerçekleştirmektir.Pestisit kalıntılarının tespit edilmesi sürecindeki, değişik aşamalara ait belirsizliğin detaylı bir şekilde irdelenmesi bu tezin kapsamı dışındadır, çünkü bu belirsizlikler diğer nedenlerin yanında ürünün olgunluğu, çeşidi, laboratuvar ekipmanı ve analistlerin tecrübelerinden de etkilenmektedirler.Bu çalışma literatürde var olan bilimsel verileri ve tez danışmanlarının önceki tecrübelerini dikkate alarak oluşturulmuştur. Birim üründeki kalıntıların değişkenliklerine ilişkin yapılan önceki çalışmalar; bir tarladaki kalıntının dağılımın, aktif maddenin uygulanma şartlarının, uygulanma sırasındaki tarımsal ve çevresel koşulların, ürünün şeklinin, büyüklüğünün ve yoğunluğunun çok etkili olduğunu ortaya koymaktadır. Diğer taraftan, uygulama ile hasat arasında geçen zamanda ürün büyüklüğü sabit kaldığı için değişkenlik de bu süreçten etkilenmemektedir.Bu çalışmada kullanılan yöntemler aşağıdaki gibi sıralanmaktadır;Tarla denemeleri. Yapraklı sebzelerde pestisit kalıntılarının dağılımını ve numune almadan gelen belirsizliklerini çalışmak için 4 adet lahana, 3 adet marul, 2 adet hindiba ve 2 adet kıvırcık lahana tarla denemesi, Avusturya, Macaristan, İtalya, Malezya ve Filipinlerde gerçekleştirilmiştir. Farklı ülkelerdeki tarla denemelerini ve numune analizlerini gerçekleştirmek üzere FAO/IAEA ile daha önceden başarılı projeler yapmış kurumlar seçilmiştir. Çalışma yürütücüleri çalışma planlarını uygulayabilmek ve doğru bir şekilde yorumlayabilmek için bir haftalık yoğun eğitimlere tabi tutulmuşlardır. Çiftçiler, tarla denemelerini o ülkenin normal tarımsal şartlarında ve o ülkede ruhsatlı bitki koruma ürünleriyle gerçekleştirmiştir. Çalışma yürütücüleri, sadece son pestisit uygulanması sırasında çiftçileri yönlendirmiş ve önceden rastgele olarak belirlenmiş pozisyonlarındaki örnekleri kendi personelleriyle almışlardır. Tarlalara uygulanan 12 pestisit aktif maddesi; 7 organofosforlu, 1 sentetik peritroiti, 2 organikklorlu ve 2 tanede diğer gruplara ait pestisitleri içermiştir. Rastgele numune alma ile her sahadan 120 birincil numune alınmıştır. Numuneler önceden valide edilmiş gaz kramotografik yöntem ile analizlenmiştir. Bu denemeler farklı çevresel ve tarımsal koşullarda yetişen büyük çaplı gıdaları ve yapraklı sebzeleri temsil etmiştir. 2326 tane kalıntı ve 678 tane metot performans verileri ile birincil ve paçal numunelerdeki dağılım incelenmiştir.Birincil Numunelerin Analizi. Numuneler laboratuvarın kendi iç metoduyla veya geniş kapsama sahip olan valide edilmiş Avrupa Standart metotlarıyla (QUECHER) analiz edilmiştir. Çalışma süresince kullanılan prosedürlerin uygunluğu Kodeks Alimentarious Komisyonu ve AB Komisyonu tarafından ortaya konan metot performans kriterleri ile kontrol edilmiştir. Bu kriterleri karşılayan metotlara kapsamlı iç kalite kontrol çalışmaları uygulanmıştır (678 adet metot performans verisi).Rastgele paçal numunelerin alımının modellenmesi. Numunelerdeki pestisitlerin dağılımını ve numunelerdeki ortalama kalıntı miktarlarının standart sapmasıyla karakterize edilen numune alma belirsizliğini incelemek amacıyla iki model kullanılmıştır. Model 1 numune alma belirsizliği, ana popülâsyondan rastgele olarak ve yerine koyma yöntemiyle paçal numune alımına dayanmaktadır. Kodeks numune alma prosedürüne uygun olarak numune alma belirsizliğini hesaplamak için belirli adet (5, 10 ve 25) birincil numune içeren 300 adet paçal numuneler oluşturulmuştur. Model 2'de numune alma belirsizliği ve aralığı, 8, 10, 12, 20 ve 30'lu 1000 adet eşli paçal numune alınması metoduna dayanmıştır. Rastgele örneklerin alınması ve ara hesaplamaların yapılması için bu tarz çalışmalara özel olarak oluşturulmuş bir Excel Makro program kullanılmıştır. Değişik seviyelerdeki kalıntı oranlarını karşılaştırabilmek için birincil ve paçal numunelerden hesaplanmış bağıl standart sapma kullanılmıştır.Paçal numunelerdeki ortalama kalıntının dağılımın normal, log-normal, gamma, ve Weibull dağılımlarına uyumluluğu Statgraphics Centurion XV.II, Statistica (Version 9.0) gibi istatiksel paket programlarıyla test edilmiştir. Sonuçların pratikteki kullanımına ait metotlar bu çalışmanın kapsamı dışındadır.Numune hazırlamadan gelen hata. Numune hazırlamadan gelebilecek olan olan muhtemel hatalar, laboratuvar analizinden birkaç gün öncesine denk gelen hasat sonrasında sistemik bir pestisit olan Benomyl ile işlem görmüş papaya meyvesinin kabuk ve meyvesin analiziyle irdelenmiştir. Pestisit uygulaması ve analizi arasında geçen zaman çok az olduğundan pestisitin kabuktan meyvesine geçişi sınırlı miktarda olmuştur ve buda pestisit dağılımının düzensiz olmasına neden olmuştur. Dolayısıyla kabuk ve meyvenin ayrılmadan sonraki oranı bu kısımlarda ölçülen kalıntı miktarını da etkilemiştir. Seçilen bu model, kalıntı miktarlarının değişkenliklerinin numune hazırlamanın uygun bir şekilde yapılmasına bağlı olduğunu göstermekte kullanılabilir.Numune boyutunun küçültülmesinden doğan belirsizlik. Numune boyutunun küçültülmesi sırasında ortaya çıkan belirsizliği tahminlemek için seçilmiş ekmek meyvesi ağacı eş merkezli 5 parçaya, papaya ve büyük çaplı salatalıklar ise eş merkezli 2 parçaya bölünmüştür. Bu kısımlar HPLC-UV dedektör ile ayrı ayrı analizlenmiştir. Daha sonra, her laboratuar numunesinden rastgele bir parça alınarak alt-numuneler elde edilmiştir. 50 alt-numune EXCEL de oluşturulan makro ile elde edilmiştir. 50 alt-numunedeki kalıntılardan elde edilen varyasyon katsayısı, numune boyutu küçültmeden kaynaklanan belirsizliği vermiştir.Numune işlemeden gelen belirsizlik. İstatistiki olarak iyi karıştırılmış bir analitik numuneden analitik test numunelerinin alınmasından kaynaklı hata, seçilmiş ürün yüzeylerine 14C-işaretli chlorpyrifos uygulanması ile irdelenmiştir. Bir parçalayıcıda gerçekleştirilen homojenizasyondan sonra, 5-5 lik küçük ve büyük test porsiyonları alınmıştır ve pestisit kalıntısı hızlı ve tekrarüretilebilir ölçüm sonucu sağlayan sıvı distilasyon tekniği ile ölçümüştür.Ekstraksiyon ve temizlemeden kaynaklanan belirsizlik. Ekstraksiyon ve temizleme aşamalarından kaynaklanan belirsizlikleri ve bu aşamaların etkinliğini incelemek için, homojen edilmiş analitik porsiyonlara 14C-işaretli chlorpyrifos eklenmiştir. Esktraksiyon ve temizleme sonrası alınan numunelerde 14C-işaretli chlorpyrifosun spesifik radyoaktivitesi sıvı sintilasyon ölçüm cihazı (LSC) ile ölçülmüştür. Bu aşamaların belirsizliği her bir aşamanın geri kazanımlarının varyasyon katsayısının alınmasıyla karakterize edilmiştir.Kalibrasyon eğirisinin belirsizliği. Çok noktalı kalibrasyona dayanarak tahmin edilen analit konsantrasyonundaki belirsizlik, 63 farklı partinin analizi sırasında elde edilen 721 tane GC-ECD, GC-NPD, HPLC-UV ve GC-MS kalibrasyon eğrisi ile hesaplanmıştır. Tahminlenen örnek konsantrasyonunun rölatif belirsizliği ağırlıklı lineer regresyon (WRL) ve sıradan lineer regresyon (ORL) yöntemlerinin her ikisiylede hesaplanmıştır.Bu çalışmadan elde edilen yeni bilimsel sonuçlar aşağıdaki gibi sıralanmıştır;Numune alma dağılımı. Birim üründeki kalıntının dağılımı pozitif bir sapma göstermektedir ve pozitif sapma gösteren dağılımlara da uygulanabilen merkezi limit teoremiyle uyumlu olarak numune sayısının artması ile daha simetrik olmuştur. Paçal numunelerin ortalama kalıntı miktaraları arasındaki varyasyonun birincil numunlerde gözlemlenen varyasyondan daha az olduğu görülmüştür. Bir parsel içindeki kalıntı varyasyonu, tüm tarladaki varyasyondan daha az olabilmektedir. Bu nedenle, numune alma bütün alanı yeteri derecede temsil edecek şekilde rastgele yapılmalıdır.Ortalama kalıntı miktarının olasılık fonksiyonlarına uygunluğu için yapılan irdeleme Weibull, lognormal, gamma ve normal dağılımın azalan bir sırayla en uygun sonucu verdiğini ortaya çıkarmıştır. Bu uygunluk değişik numune popülasyonlarında değişkenlik göstermiştir ve hiç bir fonksiyon genel bir uygulama için önerilememektedir. Pestisit kalıntıları bir tek dağılım fonksiyonu ile açıklanamamaktadır. Bu sonuçlar, 5 ve 10 numune büyüklüğündeki paçal numunelerin normal dağılımla ifade edilmesinin dağılımın üst kısmında bulunan kalıntı seviyesinin değerinin altında hesaplanmasına neden olabilecektir. Bu da kalıntıların MRL ile uygunluğunun test edilmesinde yanlış sonuçlar doğurmasına neden olacaktır. Tarımsal ürünlerin ihraç edilmeden veya marketlerde sunulmadan önce gerçekleştirilen uygunluk değerlendirme metotlarını geliştirmek için normal dağılımdan sapmanın etkisi incelenmelidir.Değişik büyüklüklere sahip paçal numune popülasyonları ve birim ürünlerdeki kalıntıların CVS arasında önemli bir farklılık gözlenmemiştir. Buda pestisit kalıntılarına ait dağılımın ortalama kalıntı miktaryla, aktif maddenin fiziko-kimyasal özellikleriyle ve pestisit uygulamasıyla hasat arasında geçen süreye bağlı olmadığı sonucunu ortaya çıkarmıştır. Yapraklı gıdalardaki pestisit kalıntılarına ait bağıl standart numune alma belirsizliği numune büyüklüğü 1, 5, 10 ve 25 için sırasıyla 47, 22, 16 ve 10% olarak bulunmuştur. Birincil numuneler ile paçal numunelerin Model 1 ile elde edilen numune alma belirsizlikleri arasında doğrusal korelasyon bulunmuştur. Birincil numunelerdeki pestisit kalıntı dağılımı genel normal dağılım göstermemesine rağmen, merkezi limit teoremi uygulanabilir olduğu gözlemlenmiştir. Dolayısıyla, yapraklı sebzelerde Kodeks numune alma prosedürünün uygulanmasında numune büyüklüğüne (n) bağlı olarak numune alma belirsilizliği 0.47/?n olacaktır. Buda ürünlerin satışa sunulmadan önce uygunluk değerlendirilmesinde gerekli olan numune alma prosedürlerinin optimize edilmesini sağlamaktadır.Model 2 ile tahminlenen numune alma belirsizliğinin güven aralığı, eşli paçal numune sayısının 8 den 30'a artırılması ile azaldığı gözlenmlenmiştir. EURACHEM rehberi tarafından önerilen minimum 8 eşli paçal numune sayısında hesaplanan belirsizlik aralığının çok geniş olduğu ve uygunluk değerlendirme işlemleri için çok uygun olmayacağı gözlenmiştir. Lineer regresyon analizi Model 1 ve Model 2 arasında doğrusal bir ilişkinin olduğunu göstermektedir (R2=0.9376) ve her iki yönteminde numune alma belirsizliğini hesaplamada kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.Numune hazırlamanın belirsizliğe ve sonuçların doğruluğuna etkisi. Papaya numunelerinin kabuk ve meyvesindeki karbendazim olarak ölçülen benomyl kalıntı miktarı sırası ile 0.178 mg/kg ve 1.325 mg/kg ve 0.025 ile 0.087 mg/kg arasında değişmektedir. Papayanın soyulması sırasında benomyl oranı % 41 ile % 83 arasında düşmüştür. Numune hazırlamadan kaynaklı hataların irdelenmesi bu aşamaya ait standart ve muntazam bir protokol hazırlanmasının önemini vurgulamayı sağlamıştır, böylece ölçüm belirsizliğine numune hazırlamadan kaynaklanacak ölçülemeyen ve kontrolsüz etkilerin olası etkileri azaltılabilecektir.Numune boyutunun azaltılmasından kaynaklı hatalar. Ekmek ağacı meyvesi ve salatalık numunelerinin dikey kesitler halinde parçalanması ve bir dilimin alınmasıyla elde edilen alt numunelerin belirsizliğinin % 17-21 arasında olduğu gözlemlenmiştir. Diğer taraftan, papaya numunelerinde aynı deney desen ile % 7 belirsizlik elde edilmiştir. Bu farklılıkta, daha homojen kalıntı dağılımına neden olan hasat sonrası daldırma işleminin etkisi vardır.Numune işleme belirsizliği. Numune işleme aşamasının etkinliği ?numune işleme sabiti (Ks) ile tanımlanmıştır. Oda sıcaklığında yapılan homojenizasyona ait ?numune işleme katsayısı?nın 0.861 kg ve 2.732 kg arasında değiştiği ve ortalama 1.41 kg değerini aldığı saptanmıştır. Ks değeri belirlendikten sonra numune işleme belirsizliği değişen analiz porsiyonları ağırlıklarında (CVSp) hesaplanmaştır. 30 gramlık numunelerin işlenmesinden kaynaklı belirsizliğinin % 3.48-9.51'e değiştiği gözlemlenmiştir.Ekstraksiyon ve temizleme aşamalarının belirsizliği. Etilasetat kullanılarak yapılan ekstraksiyonlarda belirsizliğin % 0.77-5.89 arasında değiştiği saptanmıştır. Domates, elma, yeşil fasulye ve salatalığın QuEChERS yöntemiyle temizlenmesi sırasıyla % 1.47, % 1.26 ve % 1.37 belirsizlik doğurmuştur. En yüksek belirsizlik ise % 4.8 değeri ile salatalıkta gözlenmiştir. GPC ile yapılan temizleme işleminin belirsizliği % 5.27-13.10 arasında değişmiştir. QuEChERS ile yapılan temizleme işleminin belirsizliğinin GPC den daha az olduğu saptanmıştır.Kalibrasyon eğrisinin belirsizliği. Kalibrasyonun aralığından bağımsız olarak, en düşük kalibrasyon düzeyinde (LCL) kalibrasyon eğrisinden gelen belirsizlik OLR için % 0.3-113.7, WLR için % 0.2-22.1 arasındadır. Kalibre edilmiş aralığın 1/3'ünde veya üstünde, kalibrasyon eğrisinin belirsizliği OLR için % 0.1-16.3 ve WRL için % 0-12.2 arasında değişmektedir. Bu noktalarda WRL veya OLR ile elde edilen belirsizlikler arasında çok fazla farklılık olmadığı gözlenmiştir.Pestisit kalıntı analiz sonuçlarında belirsizlik, numune alma, numune boyutu küçültme, numune hazırlama, numune işleme, ekstraksiyon, temizleme ve kromatografik belirleme aşamalarındaki performanstan etkilenmektedir. Kodeks standard numune alma prosedürü yapraklı sebzeler için uygulandığında, yapraklı gıdalarda pestisit analizlerindeki toplam bağıl belirsizlik % 20-40 oranında beklenebilir. Bu aralık sadece kalibrasyon aralığının 1/3 ü veya 1/3 yukarısında ve test porsiyonunun 30 g üstünde olduğu durumlarda uygulanabilir.
Özet (Çeviri)
The control of pesticide residues at national and international level requires reliable and comparable analytical data that can be fulfilled by applying validated methods and implementing an effective internal quality control and quality assurance system in the testing laboratories. For the correct interpretation of the results, the uncertainty of the whole measurement process should be taken into account. Until now, the analysts concentrated mainly on the quantification of the uncertainty of the analysis expressed as the standard deviation of the measured values, which was done through extensive method validation, proficiency tests, and collaborative studies. None of them provides information on the variability of the results deriving from the preceeding steps, such as sampling, sample preparation, sample size reduction, sample processing, because they are preformed with weighed test portions or analyzing carefully homogenized materials provided by the study organizers. Very limited information is available on the uncertainty of the other steps of residue analysis.The field trials performed within the present work were part of a coordinated research progamme sponsored by FAO/IAEA with the primary objective of estimation of uncertainty of sampling. The research on other aspects of uncertainty was carried out in the laboratory Agrochemicals Unit of IAEA.Specific objectives of this study were:performing field trials on selected crops representing the normal agricultural practice, climatic conditions at different parts of the world in order to obtain residue data in crop units suitable for the estimation of sampling uncertainty.testing the applicability of two models for generation of random composite samples from the individual crops (primary samples) taken randomly from commercial fields, and estimation of uncertainty of sampling.quantification of uncertainty of sampling of leafy vegetables, and characterisation of the nature of the distribution of average residues in composite samples.stepwise identification of the uncertainty sources and estimation of their contributions to the combined uncertainty of the whole measurement process of pesticide residue analysis with special emphasis on processes with limited information such as sampling, sample preparation, sample size reduction, sample processing, and calibration of the chromatographic system.the applicability of ordinary and weighted linear regression for wide calibrated concentration range normally used in analysis of pesticide residues in samples of unknown origin was assessed.conducting specific laboratory tests, as examples, on selected crops to demonstrate the likely magnitude of variability of residues which may derive from sample preparation, sample size reduction and physical limitations of sample homogenization and to draw the attention of the analysts to the importance of proper control of these steps and the need for their inclusion in the assessment of the combined uncertainty of the measurement results obtained from various crop-pesticide residue matrices.The comprehensive assessment of uncertainty deriving from various steps of the residue determination process was out of the scope of this thesis, as their uncertainty may be influenced among others by many varying parameters such as the maturity and variety of the crops, the laboratory equipment and the experience of the analysts.The study was designed taking into account the available information in the scientific literature and prior experience of the supervisors. Earlier studies performed for the determination of the variability of residues in crop units and in supervised trials indicated that active ingredient application conditions, the agro-climatic and environmental conditions at the time of application or delivery, size, shape and density of plants were significant factors influencing the distribution of residues within a treated area. On the other hand, physico-chemical properties of active substances did not appear to influence the variability. Further on, pre harvest interval did not affect the unit crop for influencing the variability where the mass of crop unit remained practically constant during the period under consideration.The methods used in the study were:Field trials. In order to study the distribution of pesticide residues and sampling uncertainty in leafy vegetables, 4 field trials of cabbage, 3 field trials of lettuce, 2 field trials of chicory, and 2 field trials of kale were performed in Austria, Hungary, Italy, Malaysia, Philippines. The participants were selected based on their performance in previous coordinated research projects organised by FAO/IAEA. The study directors took part in a week intensive training before commencing the program to assure uniform interpretation and implementation of the study plans. The local farmers who applied the pesticides according to their usual practice cultivated the fields. The study directors supervised only the last pesticide application and took the samples with their own staff from the predetermined random sampling positions. As previous studies indicated that the type of pesticides, the dosage and pre-harvest intervals did not significantly affect the variability of residues, no restriction on the pesticides applied by the farmers was necessary. Nevertheless, a wide range of pesticides was applied on the selected crops including 7 organophosphorus, 1 synthetic pyrethroid, 2 organochlorine and 2 other types of pesticides. A minimum of 120 crop units (primary samples) were taken from each field following simple random sampling. They were analysed with pre-validated gas chromatographic methods. These field trials with 2326 residue data represented typical medium and large size leafy vegetables, varying environmental, agronomical, plant protection practices, and evaluated to determine the distribution of residues in unit crops and composite samples.Analysis of primary samples.The samples were analysed by the widely applicable and thoroughly validated European Standard method (QUECHER) or by the own methods of the contributing laboratories. The method performance criteria established by the Codex Alimentarius Commission and the European Commission were used to confirm the suitability of the procedures applied in the study. The performance of the methods complied with the above criteria according to the extensive internal quality control (678 method performance data) was carried out during the study.Modeling taking random composite samples. To investigate sampling distribution and uncertainty of sampling, characterized by the standard deviation of the average residues in the samples, two models were used. In Model 1, the uncertainty of sampling of a lot was studied by ?preparing? composite samples consisting of specified number of crop units (5, 10 and 25) of known pesticide residue content by drawing 300 random samples with replacement from the populations of crop units derived from one field. In Model 2, average sampling uncertainty and its range was estimated based on 8, 10, 12, 20 and 30 duplicate composite samples drawn 1000 times from the same unit crop residue populations. For drawing random samples and performing the interim calculations an Excel Macro program specifically designed for these studies was used. In order to enable comparison of the variability of residues of various magnitudes, the relative standard deviations (coefficient of variations) of residues were also calculated from the residues in primary and composite samples.The nature of the distribution of average residues in composite samples was investigated by fitting them to normal, log-normal, gamma, and Weibull distribution with Statgraphics Centurion XV.II, Statistica (Version 9.0) statistical software packeges. The methods for potential utilisation of the results in practical situations were not the subject of this study.Error of sample preparation. The possible error deriving from sample preparation was demonstrated with the analysis of residues in peel and pulp of papaya treated postharvest with benomyl, a systemic fungicide, a few days before the laboratory analysis. As the penetration of the pesticide from the surface to the peel and the pulp was limited due to short time between treatement and analysis, the distribution of residues was uneven. Consequently, the proportion of peel and pulp after their separation significantly affected the residues measured in peel and pulp. Thus, the selected test system could be well used to demonstrate the possible variability of measured residues depending on the uniformity of sample preparation.Uncertainty of sample size reduction. To estimate uncertainty of sample size reduction, jackfruits, were cut in longitudinal directions to obtain 5 concentric segments and papaya and large cucumbers were cut in longitudinal directions to obtain 2 concentric segments from each fruit. These segments were separately analyzed by HPLC-UV detector. Then, one segment from each fruit being in the laboratory sample was taken randomly to obtain the sub-sample. Altogether 50 sub samples were created with random selection of segments with an Excel macro. Coefficients of variation calculated from the residues of 50 sub-samples gave the uncertainty arisen from sample size reduction.Uncertainty of sample processing. The random error of withdrawing the analytical test portion from `statistically? well mixed materials was investigated by surface treatment of the selected crops with 14C-chlorpyrifos methyl. After homogenisation in a chopper, 5-5 small and large test portions were withdrawn and their residue content was determined with liquid scintillation counter, which provided a quick and well reproducible mode of quantitative determination of residues.Uncertainty of extraction and clean-up step. The random error and the efficiency of extraction and clean-up step were investigated by spiking homogenized analytical samples with 14C-labeled Chlorpyrifos. After each step, replicate measurements were carried out with Liquid Scintillation Counter. Uncertainty of extraction and clean-up step was characterized with coefficient of variation or recoveries.Uncertainty of calibration curve. The uncertainty of predicted analyte concentration based on multi-point calibration was studied using 721 GC-ECD, GC-NPD and HPLC- UV, and GC-MS calibration data sets obtained during 63 different batch of analysis. The relative uncertainty of the predicted concentration was estimated either from weighted linear regression (WRL) or ordinary linear regression (ORL) methods.The new scientific results obtained from this study are as follows;Nature of sampling distribution. It was found that the distributions of residues in crop units were skewed positively and became more symmetric with the increasing sample size in accordance with the central limit theorem, which was applicable for strongly skewed distributions too. The variation among replicate composite sample means is less than the variations observed in primary samples. The variation of residues within a row can be lower than the variation within a field. Therefore, sampling should be carried out randomly on sufficiently large area that represents the whole field.The distribution fitting revealed that Weibull, lognormal, gamma, and normal distribution provided the best fit in decreasing order for the average residues in composite samples. The goodness of fit varied among various sample populations and none of them can be recommended for universal use. The pesticide residues cannot be described with a single distribution. The results show that the assumption of normal distribution for composite samples of size 5 and 10 may result in the underestimation of the residues at the upper tail of the distribution, which may lead to incorrect conclusion on compliance of residues with MRLs. The effect of the deviation from normality should be further investigated to provide a suitable method for testing compliance of agricultural commodities before export or placing them on the market.There was no significant difference between the CVs of residue levels in sample sets of various unit crops or composite sample populations of different sizes. The results confirmed that the distribution of residues was not significantly influenced by the average values of residue, chemical and physical properties of the active ingredient and the time elapsed between the application of the pesticide and sampling. The typical uncertainty of sampling crop units (primary samples) was calculated as the average of CV values obtained in field trials. The estimated typical sampling uncertainty of leafy vegetables were 47, 22, 16, and 10% for sample sizes of 1, 5, 10 and 25, respectively. The average sampling uncertainty of composite samples of various sizes obtained with Model 1 showed very good correlation with the predicted uncertainty from the primary samples based on the central limit theorem. Even though distribution of pesticide residues in primary samples was generally far from normal distribution, central limit theorem was applicable. Therefore, the uncertainty of sampling leafy vegetables applying various sample sizes (n) can be calculated as 0.47/?n. This finding enables the optimization of sampling procedures for testing compliance before marketing the plant commodities.Sampling uncertainty estimated with Model 2 indicated that the range of sampling uncertainty values generally decreased with increasing duplicate sample number from 8 to 30. It should be noted that the range of sampling uncertianty estimated based on 8 replicate samples, recommended as a minimum number by the EURACHEM GL, were very wide and may not provide suitable data for compliance assessment. Linear regression analysis showed that there was a good relation between the results obtained with Models 1 and 2 (R2=0.9376) indicating that both method can be used for estimation of sampling uncertainty.Effect of sample preparation on the uncertainty and accuracy of the results. Benomyl residue, measured as carbendazim, in corresponding sections of peel and pulp of papaya samples ranged from 0.178 mg/kg to 1.325 mg/kg and 0.025 to 0.087 mg/kg, respectively. Benomyl concentration decreased in a range between 41% and 83% by peeling of papaya. The assessment of error arisen from sample preparation demonstrates the importance of standardization and uniform performance of the sample preparation protocol as much as possible in order to reduce its uncontrollable and consequently unquantifiable contribution to the combined uncertainty of the measurement results.Potential error of sample size reduction. The sample size reduction by selecting one longitudinal segment from each fruit composing of the laboratory sample resulted in relative uncertaintes of 17 and 21 % for field treated jackfruits and cucumber and 7% for post-harvest treated papaya. The lower variability can be explained by the more uniform surface residues resulted from dipping than those from foliar application of pesticides.Uncertainty of sample processing. The efficiency of sample processing characterized with the sampling constant, Ks, changed between 0.861 kg and 2.732 kg with typical value of 1.41 kg for processing at ambient temperature. Once the Ks was established, it was used to predict the uncertainty of sample processing (CVSp) for different test portion sizes. Uncertainty of sample processing at 30 g analytical portion varied between 3.48% to 9.51% during the replicate experiments.Uncertainty of extraction and clean-up step. It was observed that uncertainty of EtAc extraction step changed between 0.77% and 5.89%. Uncertainties of cleanup step with QuEChERS method obtained for tomato, apple, and green bean were 1.47%, 1.26%, and 1.37%, respectively. The highest variation was observed in cucumber as 4.80%. Uncertainties of clean-up step with GPC method ranged between 5.27% and 13.10%. Uncertainties of clean up step with GPC were relatively higher than those of obtained with QuEChERS .Uncertainty of calibration curve. It was found that, regardless of the actual concentration range of the calibration, the relative random error at lowest calibrated level (LCL) ranged in the case of OLR between 0.3% and 113.7%, and for WLR between 0.2% and 22.1%. At or above 1/3 of the calibrated range, uncertainty of calibration curve ranged between 0.1-16.3% for ORL and 0-12.2% for WRL, and the two methods gave comparable results.The uncertainty of the results obtained from pesticide residue analysis were influenced by the performance of sampling, sample size reduction, sample preparation, sample processing, extraction, clean-up and chromatographic determination. Uncertainty arisen from sample size reduction should be taken into account during the sample processing of large size crops. When the Codex standard sampling procedure is applied for leafy vegetables, the overall combined relative uncertainty of residue data can be expected in the range of 20-40 %. This range is only applicable at or above 1/3 of the calibrated range and test portions size at or above 30 g.
Benzer Tezler
- Rassal iş süreleri altında öğrenme eğrisi etkili melez akış tipi çizelgeleme
Hybrid flow shop scheduling with learning effect under uncertain process times
FATİH AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KÜRŞAD DERİNKUYU
- Influence of seismic source and ground motion modeling on the probabilistic seismic hazard assessment of the city of Van after the 23 October 2011 Mw 7.2 earthquake
Sismik kaynak ve yer hareketi tahmin denklemlerine bağlı modelleme belirsizliğinin olasılıksal sismik tehlike hesaplarına etkisi
MEHTAP ŞENYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEDE SİNAN AKKAR
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TOLGA YILMAZ
- A social navigation approach for mobile assistant robots
Asistan mobil robotlar için sosyal bir navigasyon yaklaşımı
HASAN KIVRAK
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Visible light positioning systems: Fundamental limits, algorithms and resource allocation approaches
Görünür ışık konumlandırma sistemleri: Temel sınırlar, algoritmalar ve kaynak tahsisi yaklaşımları
MUSA FURKAN KESKİN
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİNAN GEZİCİ