本论文首先优化了超高效液相色谱串联三重四级杆质谱（UPLC-MS/MS）同时定量检测小麦中多真菌毒素的方法，并利用该方法对2018~2020年江苏省小麦中主要的真菌毒素污染情况进行了分析，然后模拟环境温度、小麦含水量和禾谷镰刀菌（FusariumgraminearumSchwabe）侵染时间及小麦品种对禾谷镰刀菌PH-1产呕吐毒素（Deoxynivalenol,DON）及其衍生物的影响。最后，根据2018年小麦中的DON含量，利用基因表达编程算法（Geneexpressionprogramming,GEP）的相关性分析技术筛选出影响江苏省小麦DON污染的主要气象要素变量，分析主要气象要素变量与小麦DON污染的相关性，构建江苏省小麦DON与气象要素的耦合关系模型，具体工作及研究结果如下： （1）建立了溶剂提取结合UPLC-MS/MS同时检测DON、3-乙酰化脱氧雪腐镰刀菌烯醇（3-AcDON）、15-乙酰化脱氧雪腐镰刀菌烯醇（15-AcDON）、玉米赤霉烯酮（ZEN）和4种黄曲霉毒素（AFB1、AFB2、AFG1、AFG2）的方法，结果表明采用乙腈-水-乙酸（80∶19∶1,v/v/v）提取8种毒素，标准曲线的线性均大于0.997，精密度小于15%，检出限在0.02~4.54μg/kg之间，线性范围宽，加标回收率在100.50%~119.37%之间，可用于实际样品检测。对2018~2020年江苏省小麦中真菌毒素进行分析，结果表明2018年小麦中DON污染较为严重，污染区主要集中在苏北宿迁淮安地区以及溧阳地区，而2019和2020年小麦质量较好。8种毒素间相关性分析结果表明DON、3-AcDON和15-AcDON这3种毒素之间都存在极显著的正相关（r＞0.8,p＜0.05），其余5种毒素间有显著的弱正相关性。 （2）在实验室条件下模拟研究小麦水分含量、温度、接种量和接种时间对禾谷镰刀菌PH-1产DON及其衍生物的影响，结果表明水分和时间存在交互作用，其中温度、水分和时间对DON含量的影响大小排序为：水分含量和时间的交互作用＞水分含量＞时间＞温度＞时间的二次方。响应面试验优化下选择DON产量在4000~6000μg/kg的合适条件用于36个品种小麦的接种培养，结果表明不同品种小麦之间DON及其衍生物含量都有显著性差异，其中DON含量与病指、15-AcDON及3-AcDON间在0.05的水平上有显著的正相关，相关性系数（r）分别为0.4080、0.6120、0.7380，病指与降落指数之间具有显著的正相关（r=0.4160,p＜0.05），15-AcDON与3-AcDON之间具有极显著的正相关（r=0.9730,p＜0.01）。 （3）利用GEP的相关性分析技术对江苏省2018年不同地区的小麦中DON含量与相关气象因子进行相关性分析，发现影响小麦中呕吐毒素含量的主要气象要素为平均气温值、累积降水量、降水天数、连续降水天数、湿度平均值，平均相关性分别为0.197、0.124、0.101、0.201和0.058。以上述气象要素以及温度大于25℃天数、相对湿度大于80%天数和日降水大于2mm天数作为解释变量，分别以不同自然月、扬花期和扬花-收获期为时间窗，利用经过微粒群算法（PSO）优化的GEP算法建立模型，结果表明以扬花期为时间窗口的模型（GEP_PSO模型）最好，准确率达到77.15%。然后，利用2018年江苏省小麦数据对GEP_PSO模型进行验证，结果表明训练集准确率为76.45%，测试集的准确率为63.61%，预测的“假阴性”概率为59%，“假阳性”概率为28%。该模型的判定准确率显著优于多元回归（MultipleRegression,MA）、偏最小二乘（PartialLeastSquares,PLS）、支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）三种回归算法模型。 本研究旨在明确环境因素对禾谷镰刀菌产毒的影响，并通过筛选出最佳的气象要素，构建江苏省小麦DON与气象要素的耦合关系模型，为实现对小麦中DON污染的及时高效预警提供基础。
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