農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估方法探索

劉翠玲，戴月，趙琦

(北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院/食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點實驗室，北京 100048)

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估方法探索

劉翠玲，戴月，趙琦

(北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院/食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點實驗室，北京 100048)

由于現(xiàn)有的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估方法大多針對單一因子評估，試圖通過借鑒其他領(lǐng)域的評估方法為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估提供新思路。提出利用經(jīng)濟(jì)管理方面常用的綜合評價方法，建立農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)多指標(biāo)綜合評估模型。農(nóng)產(chǎn)品一般具有樣本數(shù)據(jù)規(guī)模小、與復(fù)雜環(huán)境信息關(guān)聯(lián)性尚不明確的特點，可以選取灰色預(yù)測等適用于小樣本預(yù)測的模型和關(guān)聯(lián)分析方法，分析與農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)性較大的環(huán)境因素。根據(jù)不同農(nóng)產(chǎn)品的特點，選取適當(dāng)?shù)妮o助模型，完善風(fēng)險評估工作。關(guān)鍵詞:風(fēng)險評估;多指標(biāo)綜合評價法;權(quán)重系數(shù);預(yù)警模型

風(fēng)險評估在第二次世界大戰(zhàn)之后開始作為一門學(xué)科發(fā)展［1］。20世紀(jì)70年代，美國核電廠最早應(yīng)用風(fēng)險評估進(jìn)行安全性分析，隨后在化工流程、軍事國防等許多領(lǐng)域，風(fēng)險評估得到了推廣和應(yīng)用［2］。

農(nóng)產(chǎn)品領(lǐng)域的風(fēng)險評估起步較晚，主要原因是其數(shù)據(jù)采集不方便。在工程領(lǐng)域，系統(tǒng)本身就存在許多現(xiàn)場的儀器儀表等檢測裝置，可以方便地對現(xiàn)場信息進(jìn)行實時采集。并且，現(xiàn)場總線或網(wǎng)絡(luò)等可以方便、快捷地進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。相比較，食物的相關(guān)指標(biāo)采集則比較困難，很多指標(biāo)需要運用理化的方法進(jìn)行檢測。對現(xiàn)場樣品的采集工作、樣品運往實驗室的運送過程以及檢測前的相關(guān)前處理工作，都需要時間、人力、物力保障。

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估是指從經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、各類農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料投入水平、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地環(huán)境狀況等方面，構(gòu)建分析評估模型，采用相關(guān)數(shù)據(jù)，對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全狀況做出定量的分析和評價?？梢酝ㄟ^比較同一區(qū)域不同時期農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險的變化，對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全狀況提前做出預(yù)警;也可以評判多個不同區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水平的高低，作為政策強化程度的依據(jù)［3］。

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估工作意義重大。首先，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題與消費者的身體健康聯(lián)系緊密，而且，在我國加入WTO后，發(fā)達(dá)國家對我國實施的技術(shù)性貿(mào)易壁壘也使農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全問題不容忽視［4］。其次，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估結(jié)果可以為風(fēng)險管理提供可靠的信息，同時也為相關(guān)法規(guī)制定提供科學(xué)依據(jù)，對保護(hù)消費者健康和促進(jìn)國際貿(mào)易至關(guān)重要。由于西方發(fā)達(dá)國家的食品安全風(fēng)險評估體系較為健全［5］，我國可以從歐盟、美國、日本等國借鑒經(jīng)驗。同時，也可以從其他風(fēng)險評估發(fā)展較為成熟的領(lǐng)域中借鑒評估方法。

1 農(nóng)產(chǎn)品主要風(fēng)險因子及常用評估方法

影響農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的因素包括農(nóng)藥殘留、有害重金屬殘留、有害微生物、異物污染等?？梢詫⑥r(nóng)產(chǎn)品的主要風(fēng)險因子劃分為化學(xué)性污染和生物性污染兩大類。對單一風(fēng)險因子的評估常常采用暴露風(fēng)險模型，該模型分為環(huán)境暴露評估模型和膳食暴露評估模型兩類。國外在單一風(fēng)險因子評估方面研究的較為成熟。

1.1 化學(xué)性污染

農(nóng)產(chǎn)品的化學(xué)性污染主要包括農(nóng)藥殘留、獸藥殘留、工業(yè)廢棄物的污染，汞、鎘、鉛、氰化物、有機磷及其他有機或無機化合物等所造成的污染。

對于農(nóng)、獸藥殘留風(fēng)險評估而言，慢性膳食攝入風(fēng)險評估、急性膳食攝入風(fēng)險評估以及近年來引起重視的累積風(fēng)險評估是其研究重點［6-11］。美國已開發(fā)出功能健全的軟件，用于開展食物中化學(xué)性污染評估。如，DEEM(dietary exposure evaluation model，DEEM)和Lifeline等軟件用于對膳食途徑開展急性和慢性評估，Calendex軟件用于非膳食途徑的累積性和蓄積性暴露評估。歐盟的相關(guān)軟件主要有歐盟開發(fā)的歐盟預(yù)測暴露模型(european predictive operator exposure model，EUROPOEM)、英國食品標(biāo)準(zhǔn)管理局屬下農(nóng)藥安全委員會開發(fā)的消費暴露模型(consumer exposure model，CEM)、英國健康和安全執(zhí)行機構(gòu)開發(fā)的暴露評估模型(estimation and assessment of substance exposure，EASE)、比利時開發(fā)的農(nóng)藥職業(yè)與環(huán)境風(fēng)險表征模型(pesticide occupational and environmental risk indicator，POCER)、荷蘭公共衛(wèi)生與環(huán)境國家研究院開發(fā)的消費產(chǎn)品暴露與攝入模型(consumer product exposure and uptake model，ConsExpo)等［12］。國內(nèi)目前比較常見的是通過調(diào)查研究對象的日均消費量、每日允許攝入量(allowable daily intake，ADI)等信息，然后計算ADI風(fēng)險指數(shù)和急性參考劑量(acute reference dose，ARfD)風(fēng)險指數(shù)，分別進(jìn)行慢性膳食攝入風(fēng)險評估和急性膳食攝入風(fēng)險評估。風(fēng)險指數(shù)值越小，表示風(fēng)險越小，當(dāng)值小于100%時，表示風(fēng)險可以接受。也有的文獻(xiàn)通過計算食品安全指數(shù)［13］(international food standard，IFS)對藥物殘留風(fēng)險進(jìn)行評估。

對于食物中重金屬污染水平，美國國家環(huán)保署(U．S．Environmental Protection Agency，USEPA)提出的人體健康風(fēng)險評估模型［14-16］應(yīng)用最廣泛。此外，重金屬污染水平的常用計算方法有:1)通過計算實測值與限量值的商值(單項污染指數(shù))來對某一種有害重金屬的污染程度進(jìn)行評估;2)運用內(nèi)梅羅污染指數(shù)法評價多種重金屬綜合污染水平。在評估食物重金屬污染對人體健康的風(fēng)險水平時，可采用目標(biāo)風(fēng)險系數(shù)法，計算目標(biāo)風(fēng)險商(target hazard quotients，THQ)，當(dāng)THQ大于1時，對人體健康產(chǎn)生風(fēng)險;也可以用危害指數(shù)法(hazard quotients，HQ)將實際暴露量與參考值進(jìn)行比較，從而界定風(fēng)險水平。

1.2 生物性污染

生物性污染主要包括微生物、寄生蟲、昆蟲及病毒等的污染。其中，微生物污染是農(nóng)產(chǎn)品生物性污染風(fēng)險評估中的重點，主要包括細(xì)菌與細(xì)菌毒素、霉菌與霉菌毒素。

食品微生物定量風(fēng)險評估［17-19］(quantitative microbial risk assessment，QMRA)中，常常應(yīng)用微生物預(yù)測模型(predictIve model，PM)和劑量-效應(yīng)模型(dose response model，DRM)描述微生物風(fēng)險特征。其中，PM模型分為3個級別。一級模型用于描述一定生長條件下微生物生長、失活與時間之間的函數(shù)關(guān)系;二級模型表達(dá)由一級模型得到的參數(shù)與環(huán)境因素之間的函數(shù)關(guān)系;三級模型是建立在一級和二級模型基礎(chǔ)上的，用于預(yù)測相同或不同環(huán)境條件下，同一種微生物的生長或失活情況［20］。

2 農(nóng)產(chǎn)品風(fēng)險評估方法新思路

前文介紹的是針對某一種風(fēng)險因子的評估方法。當(dāng)需要對某一種農(nóng)產(chǎn)品的多個風(fēng)險因子進(jìn)行綜合評價時，可以借鑒其他領(lǐng)域的模型方法進(jìn)行研究。

2.1 多指標(biāo)綜合評價方法

多指標(biāo)綜合評價［21-23］方法在社會、經(jīng)濟(jì)、管理等眾多領(lǐng)域中得到了很好的應(yīng)用。其一般步驟為:首先對評價指標(biāo)進(jìn)行篩選，得到對評價目標(biāo)關(guān)聯(lián)性較強的評價指標(biāo)集;然后應(yīng)用權(quán)重系數(shù)選擇方法對各個指標(biāo)賦予權(quán)值;最后根據(jù)得到的權(quán)值向量，應(yīng)用合適的綜合評價模型對評價對象做出評判結(jié)果。

2.1.1 指標(biāo)權(quán)重系數(shù)選擇方法

選擇指標(biāo)權(quán)重的經(jīng)典方法有德爾菲法、因子分析權(quán)數(shù)法、信息量權(quán)數(shù)法、獨立性權(quán)數(shù)法、主成分分析法、層次分析法、優(yōu)序圖法、熵權(quán)系數(shù)法、標(biāo)準(zhǔn)離差法、CRITIC法等。

其中，德爾菲法、層次分析法屬于主觀方法。這類方法研究的較早，也較為成熟，但客觀性差。熵權(quán)系數(shù)法、標(biāo)準(zhǔn)離差法、CRITIC法等屬于客觀方法，是通過對實際資料進(jìn)行整理、計算和分析得到的。這類客觀方法研究的較晚，還不夠完善。由于主觀賦權(quán)方法的客觀性常常受到質(zhì)疑，而單純從數(shù)據(jù)的角度進(jìn)行分析的客觀賦權(quán)方法可能與實際情況的符合程度不夠好，所以，在實際應(yīng)用中，常常采用主客觀結(jié)合的方式來選擇指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。

2.1.2 多指標(biāo)綜合評價模型

常用的綜合評價方法有模糊數(shù)學(xué)評價法［24］(fuzzy mathematics，F(xiàn)M)、灰色系統(tǒng)評價法(grey system，GS)、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法［25］(data envelopment analysis，DEA)、logistic回歸模型［26］、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價法(artificial neural network，ANN)等。

模糊綜合評判方法運用的是不確定性數(shù)學(xué)方法，對多種因子影響的事物或者現(xiàn)象進(jìn)行綜合評判。實質(zhì)上是通過模糊變換原理與最大隸屬度原則，對評價對象做出綜合評價的數(shù)學(xué)方法。

灰色系統(tǒng)理論對于研究小樣本、貧信息和不確定性系統(tǒng)有著很大優(yōu)勢?；疑C合評價法的基本思想是:首先根據(jù)每個指標(biāo)值的大小與評判結(jié)果的關(guān)系，制定出最優(yōu)指標(biāo)向量;然后計算每個評價對象的指標(biāo)向量與最優(yōu)指標(biāo)向量的灰色關(guān)聯(lián)度，從而定量評判出每個對象的優(yōu)劣程度。

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是一種基于線性規(guī)劃的方法，在經(jīng)濟(jì)管理領(lǐng)域常常被用來衡量擁有相同目標(biāo)的運營單位的相對效率。該方法對于處理多輸入，特別是多輸出問題的能力具有絕對的優(yōu)勢。

Logistic回歸模型也可以有效地對評價等級進(jìn)行劃分。有序多分類Logistic回歸模型，用于分析一個有序多分類應(yīng)變量與多個自變量之間的關(guān)聯(lián)。該模型實際上是基于二分類Logistic回歸模型的。先依次將應(yīng)變量按照不同的取值水平分割成兩個等級，然后對這兩個等級建立二分類Logistic回歸模型，最終找到各個等級的因變量與自變量之間的關(guān)聯(lián)。

將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到綜合評價當(dāng)中，可以有效地模擬人腦思維過程，對復(fù)雜對象進(jìn)行智能化綜合評價。同時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的種類有很多，可以根據(jù)不同研究對象的特點，選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

上述評價法都是經(jīng)典的綜合評價方法，對于多指標(biāo)綜合評價模型的研究還在不斷進(jìn)行中。目前的研究趨勢是將智能化方法引入到綜合評價當(dāng)中，如遺傳算法、蒙特卡洛模擬方法、人工免疫算法和蟻群智能算法等，從而可以更好地完成組合評價、對目標(biāo)多階段評價以及復(fù)雜系統(tǒng)評價［27］的要求。在實際應(yīng)用中，可以根據(jù)所要研究的農(nóng)產(chǎn)品的具體特點，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ汀?/p>

2.2 預(yù)警模型

農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估工作的重要目的之一是形成預(yù)警機制，對可能出現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行預(yù)測，便于風(fēng)險管理。預(yù)警模型在經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境災(zāi)害等領(lǐng)域應(yīng)用的較為廣泛。

由于復(fù)雜的環(huán)境因素對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)的影響機制尚不明確，可以將整個農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全預(yù)警系統(tǒng)看作是灰色系統(tǒng)［28］，運用灰色模型對風(fēng)險變化趨勢進(jìn)行預(yù)測。而且，農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取不便，所得到的往往是小樣本數(shù)據(jù)。實踐證明，灰色預(yù)測模型適用于小樣本數(shù)據(jù)，對于原始觀測數(shù)據(jù)較少的預(yù)測問題優(yōu)勢十分明顯，并且算法簡單易行，預(yù)測精度相對較高。

人工操作對硫酸銅產(chǎn)品存在難以避免的潛在污染，惡劣的工作環(huán)境對員工的職業(yè)衛(wèi)生健康也會產(chǎn)生一定的影響。所以，實現(xiàn)自動化包裝是托盤碼垛［3］包裝發(fā)展的必然趨勢。車間現(xiàn)有兩套硫酸銅包裝系統(tǒng)，包裝規(guī)格均為每袋25kg。硫酸銅生產(chǎn)［4］工序產(chǎn)出的硫酸銅通過螺旋輸送機輸送至中間倉，硫酸銅在中間倉緩存，再由螺旋輸送機輸送至計量倉，計量好的硫酸銅灌裝到包裝袋中，再由皮帶輸送至自動封包機進(jìn)行封包，封包好的硫酸銅再由皮帶輸送至碼垛工位，碼垛后由人工進(jìn)行裝卸車。

農(nóng)產(chǎn)品的農(nóng)藥施用量、重金屬殘留量等問題往往與農(nóng)產(chǎn)品地理環(huán)境因素(如:溫度、濕度、土壤環(huán)境等)有關(guān)，這就需要將關(guān)聯(lián)性分析引入到預(yù)警模型中來，科學(xué)地分析環(huán)境因素對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量的影響?？赏胤治龇椒ㄊ且环N多元數(shù)據(jù)動態(tài)綜合分析模型，由我國數(shù)學(xué)家蔡文先生創(chuàng)立，其理論包括物元模型［29-30］、可拓集合和關(guān)聯(lián)函數(shù)。物元是指事物、特征及其事物的特征值三者共同組成的三元組?？赏乩碚搶⑦壿嬛祻哪：龜?shù)學(xué)的［0，1］閉區(qū)間拓展到(-∞，+∞)實數(shù)軸，提出了表示事物性質(zhì)變化的可拓集合概念。關(guān)聯(lián)函數(shù)用以表征事物具有某種性質(zhì)的程度及轉(zhuǎn)化過程，實現(xiàn)事物的狀態(tài)分類和發(fā)展態(tài)勢分析［31］。該方法目前在環(huán)境災(zāi)害預(yù)警領(lǐng)域已經(jīng)得到應(yīng)用，也可以考慮引入到農(nóng)產(chǎn)品預(yù)警模型中。

除此之外，也可以考慮用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能方法建立模型，預(yù)測過程既符合實際數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢又符合人腦的思考方式，使預(yù)測結(jié)果更加合理。

2.3 輔助性模型方法

對于不同農(nóng)產(chǎn)品的特點，可以采用不同的輔助性模型方法為風(fēng)險評估提供有用信息。

當(dāng)分析地域性特征明顯的對象時，可以借助地理信息系統(tǒng)［32］(geographic information system，GIS)。如:陳家金等［33］研究了福建省引種臺灣青棗的寒凍害風(fēng)險，通過構(gòu)建地理模型，完成區(qū)劃分析。由于直接采樣得到的數(shù)據(jù)為點狀數(shù)據(jù)，需要利用GIS技術(shù)對其進(jìn)行地理插值計算，將點狀數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為面狀數(shù)據(jù)，并繪制風(fēng)險區(qū)劃圖。

在果蔬類農(nóng)藥殘留方面，研究不同貯藏條件對農(nóng)藥降解的影響，建立藥物的降解過程模型，為降低果蔬農(nóng)藥殘留風(fēng)險提供合理的貯藏方法建議。如:吳長剛等［34］在桃果實套袋與裸果兩種情況下，分別用3種模型——指數(shù)負(fù)增長模型、Rayleigh動態(tài)模型和灰色預(yù)測GM(1，1)模型進(jìn)行農(nóng)藥殘留量模擬。對比了3種模型的優(yōu)劣，并且指出可以根據(jù)農(nóng)藥消解過程因素多的特點，在模型中引入模糊綜合評判決策方法，對受多個因素影響的農(nóng)藥殘留問題做出全面評判。

3 結(jié)語

1)由于目前對某一種食物的綜合風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行評估的模型較少，可以借鑒已廣泛應(yīng)用于其他領(lǐng)域的多指標(biāo)綜合評價方法，并不斷跟進(jìn)該方法的最新動態(tài)，將合適的方法引入到農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)評估中來。

2)根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品檢測的累積數(shù)據(jù)特點，選擇合適的預(yù)測方法對風(fēng)險發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測，分析農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與環(huán)境信息的關(guān)聯(lián)性，建立預(yù)警模型。

3)根據(jù)不同農(nóng)產(chǎn)品的特點，靈活運用不同的輔助性模型方法為風(fēng)險評估提供有用信息。

以上提出的新思路是否合理，還有待于在實踐中進(jìn)一步探索。

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Study on Risk Assessment Method of Agricultural Product Quality and Safety

LIU Cuiling，DAI Yue，ZHAO Qi
(School of Computer and Information Engineering/Beijing Key Laboratory of Big Data Technology for Food Safety，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China)

The existing quality and safety risk assessment methods for agricultural products are mostly the single factor evaluation．The valuation methods of other fields could provide new ideas for agricultural product risk assessment．The multi index evaluation methods，which are widely used in economic management field，can be applied to evaluate the quality of agricultural products．Due to the small sample size of agricultural products and the complexity of the relationship between agricultural products’quality and environmental information，the grey forecasting model and correlation analysis methods are discussed in this paper．Moreover，according to the characteristics of different agricultural products to select appropriate auxiliary models can improve the risk assessment．

risk assessment;multi index evaluation method;weight coefficient;early-warning model

檀彩蓮)

TS207;TS210．7;S11;TP391

A

10．3969/j．issn．2095-6002．2016．06． 014

2095-6002(2016)06-0079- 06

2015-11- 12

北京市自然科學(xué)基金資助項目(4142012);北京市教委科研計劃重點項目(KZ201310011012)。

劉翠玲，女，教授，博士，主要從事智能測量技術(shù)與數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)建模與仿真方法等方面的研究。

劉翠玲，戴月，趙琦．農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全風(fēng)險評估方法探索［J］．食品科學(xué)技術(shù)學(xué)報，2016，34(6):79-84．

LIU Cuiling，DAI Yue，ZHAO Qi．Study on risk assessment method of agricultural product quality and safety［J］．Journal of Food Science and Technology，2016，34(6):79-84．