综述：振动光谱学与数据分析对实现全球可持续性目标的贡献

本综述系统阐述了振动光谱技术（如近红外NIR、中红外MIR、拉曼光谱及高光谱成像）与数据分析方法（包括化学计量学与机器学习ML）在推动联合国可持续发展目标（SDGs）实现中的关键作用。文章重点探讨了该技术在食品供应链中的应用，涵盖食品安全（如微生物与毒素检测）、质量评估（成分与营养价值分析）、真实性溯源（产地与掺假鉴别）及生产过程优化（过程分析技术PAT），并分析了其当前挑战与未来发展方向。

　　

引言

当前数字技术与传感方法的融合正推动农业与食品领域的技术革命。气候变化、人口增长及公共卫生事件等因素加剧了全球食品系统的压力，而振动光谱与数据分析技术的结合为提升食品生产效率、安全性及可持续性提供了创新解决方案。联合国可持续发展目标（SDGs）中多项内容（如SDG2零饥饿、SDG3良好健康、SDG12负责任消费等）的实现均依赖于此类技术的支持。

振动光谱技术

振动光谱技术通过分子振动信号捕捉物质的化学信息，主要包括近红外光谱（NIR）、中红外光谱（MIR）、拉曼光谱（RS）及高光谱成像。

中红外光谱（MIR） 结合傅里叶变换（FT）和衰减全反射（ATR）技术，可快速分析液体、粉末及复杂食品基质，显著减少样品前处理需求。

近红外光谱（NIR） 因其适用于高水分样品、整粒谷物及在线检测场景，成为食品分析中应用最广泛的技术。其通过C–H、O–H、N–H等化学键的吸收能反映食品成分与结构特征。

拉曼光谱（RS） 对极性键（如C=C、C≡N）敏感，且水分子干扰极小，适用于高水分食品分析，但荧光干扰仍是其重要限制因素。

高光谱成像 融合光谱与空间信息，可实现食品化学成分与安全性可视化检测，但系统成本高、数据量大且处理复杂。

太赫兹光谱（THz） 处于红外与微波波段之间，对水分子氢键振动高度敏感，在食品水分分析中具独特优势。

数据分析方法

振动光谱技术的实际应用依赖于化学计量学与机器学习（ML）算法。数据解析分为靶向分析（针对已知成分定量）与非靶向分析（基于信号模式识别）。常用算法包括主成分分析（PCA）、偏最小二乘回归（PLS）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）及卷积神经网络（CNN）。

数据融合 通过整合多源数据（如不同光谱平台）提升模型准确性，但数据异构性与算法兼容性仍是当前挑战。预处理方法（如基线校正、导数处理）对模型性能至关重要。

实现SDG目标的应用实例

食品安全（SDG2零饥饿、SDG3良好健康）

振动光谱技术可快速检测微生物污染、化学残留（如农药）、毒素（如霉菌毒素）及技术性危害（如辐照、转基因）。结合ML算法，该系统可实现实时监测与风险预警，替代传统耗时、破坏性的湿化学方法，保障从农场到餐桌的全程安全管控。

食品质量与营养价值（SDG2、SDG3、SDG12）

技术应用于奶酪、肉类、果蔬、谷物等食品的成分分析（如蛋白质、脂肪、淀粉含量）及功能性成分（如多酚、花青素）测定。高光谱成像结合预处理算法可进一步提升品质评估精度，满足消费者对营养与可持续生产的需求。

食品真实性与溯源（SDG3、SDG12）

高经济价值食品（如优质谷物、蜂蜜、香料、橄榄油、咖啡等）的产地鉴别与掺假识别是振动光谱技术的核心应用。通过NIR、MIR及拉曼光谱建立指纹图谱库，结合分类模型（如KNN、SVM），可有效打击食品欺诈行为。

生产过程优化（SDG9产业创新）

过程分析技术（PAT）将光谱传感集成于生产线，实现原料、中间产物及终产品的实时监控。案例涵盖乳制品加工、肉类处理及发酵过程，通过提升效率、减少浪费推动食品工业的可持续发展。

技术实施挑战

尽管技术前景广阔，其推广仍面临多重挑战：

1. 1.

   数据整合与安全：多维数据存储、隐私保护及网络安全（如区块链、智能农业测试床SATB）需跨领域协作；

2. 2.

   标准化与验证：结果需与传统方法比对以确保可靠性，并获得监管机构与公众认可；

3. 3.

   专业培训：操作者需具备光谱学、数据分析及食品科学跨学科知识；

4. 4.

   成本与兼容性：便携设备虽降低成本，但多平台数据融合与算法适配仍需优化。

结论

振动光谱与数据分析技术为食品系统的可持续转型提供了强大工具。通过多学科合作（研究者、产业界、网络安全专家及消费者），该技术将助力构建透明、高效、安全的食品供应链，最终支撑联合国可持续发展目标的全面实现。未来需重点关注技术验证、标准化建设及人才培育，以推动其规模化应用。