多維數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)糧食供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)

王小藝，王珍妮，孔建磊,*，金學(xué)波，蘇婷立，張 新

(1.北京工商大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，北京 100048；2.北京工商大學(xué) 北京市食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048)

糧食安全問題是關(guān)系國(guó)計(jì)民生的戰(zhàn)略問題，影響著國(guó)家主權(quán)安全及經(jīng)濟(jì)、社會(huì)穩(wěn)定發(fā)展。近些年由微生物性、化學(xué)性、物理性等危害引起的食源性糧食安全問題多有發(fā)生[1]，開展科學(xué)合理性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)技術(shù)研究成為減少食源性風(fēng)險(xiǎn)威脅、強(qiáng)化糧食安全體系的重要手段。風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是結(jié)合食品特性、食品的污染水平、膳食暴露等各項(xiàng)因素對(duì)食源性危害物風(fēng)險(xiǎn)水平及組合形式進(jìn)行比較[2]，在眾多復(fù)雜食品安全問題中量化風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別、識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先次序的一種方法。近年來，各發(fā)達(dá)國(guó)家以及相關(guān)食品安全組織已將風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)應(yīng)用于食品安全領(lǐng)域，世界衛(wèi)生組織(WHO)和聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)指出，食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是一個(gè)結(jié)構(gòu)化的決策過程，和風(fēng)險(xiǎn)管理[3-4]、風(fēng)險(xiǎn)交流[5]等密切相關(guān)。目前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法主要包括兩大類：1)指標(biāo)體系法：從食品抽檢、調(diào)研統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)中抽取顯著因素及潛在因素，構(gòu)建多層次多維度的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[6]。楊磊[7]對(duì)糧食食品中不同環(huán)節(jié)進(jìn)行分析，構(gòu)建了糧食生產(chǎn)安全、消費(fèi)安全和流通安全3個(gè)層次指標(biāo)的食品安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。周少君等[8]綜合我國(guó)化學(xué)性危害物、食源性疾病的暴發(fā)流行病學(xué)數(shù)據(jù)特性，對(duì)廣東省食品安全監(jiān)督抽檢數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)定，建立了以半定量風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)為基礎(chǔ)的食品風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)指標(biāo)體系，確定了7種需要重點(diǎn)關(guān)注的食品安全高風(fēng)險(xiǎn)組合。2)模型分析法：需要考慮食品的多樣性、危害物的多樣性及危害物毒性差異，以定量或半定量方式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和嚴(yán)重程度進(jìn)行量化賦值和排序計(jì)算。目前，國(guó)際食品法典委員會(huì)提出概率暴露評(píng)價(jià)模型被國(guó)外普遍采用[9]，而世界衛(wèi)生組織、聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織共同推薦的決策評(píng)價(jià)法，成為歐洲計(jì)算膳食化合物風(fēng)險(xiǎn)值的常用方法[10]。其他常見模型還包括有sQMRA模型[11]、FIRRM模型[12]以及Risk Ranking Tool、iRisk[13]等。國(guó)內(nèi)學(xué)者的研究主要以模糊綜合評(píng)價(jià)法等為主，張娜等[14]在綜合考慮了食品、危害物的多樣性及危害物毒性差異上，運(yùn)用模糊數(shù)學(xué)計(jì)算不同類別微生物的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)。

前述方法在食品安全評(píng)價(jià)及監(jiān)管工作中得到了一定的應(yīng)用，以人體膳食健康評(píng)價(jià)為目標(biāo)，找到合理有效的評(píng)價(jià)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，避免不重要因素對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估干擾，從而最終實(shí)現(xiàn)對(duì)食品/危害物組合的合理、有效排序。然而食品安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)往往具有數(shù)量大、維度多、結(jié)構(gòu)多樣等特點(diǎn)，現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法難以在這個(gè)多維復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程中科學(xué)運(yùn)用這些數(shù)據(jù)資源。本研究的糧食供應(yīng)鏈涉及種植、生產(chǎn)加工、流通倉(cāng)儲(chǔ)、銷售消費(fèi)等多環(huán)節(jié)，存在不同類別和程度的危害物風(fēng)險(xiǎn)因素耦合，且受到食品多樣性、數(shù)據(jù)多源異構(gòu)、時(shí)空差異變化等影響。目前的指標(biāo)體系法依賴計(jì)量數(shù)據(jù)及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)過程中缺乏真實(shí)抽檢數(shù)據(jù)驗(yàn)證，容易從主觀上獲取違背實(shí)際規(guī)律的偽結(jié)論；而模型分析法則側(cè)重在大量抽檢采樣數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素的量化排序，缺乏對(duì)危害物致病嚴(yán)重性、社會(huì)關(guān)注度、流行病學(xué)數(shù)據(jù)等風(fēng)險(xiǎn)因素的綜合評(píng)價(jià)。因此，糧食供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)需從全供應(yīng)鏈過程演化機(jī)制和多維度多層次多角度進(jìn)行綜合研究，只有分析空間分布的規(guī)律性特征、地域之間的作用關(guān)系，才能采取針對(duì)性的防控措施，為政府的正確決策提供更加科學(xué)的依據(jù)。就食品行業(yè)而言，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用為相關(guān)研究者提供了足夠的樣本含量和數(shù)據(jù)[15]，合理有效的預(yù)警方法能大大提高食品安全整體水平[16]。故本研究以大量抽檢數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合膳食暴露計(jì)量數(shù)據(jù)、流行病學(xué)數(shù)據(jù)和調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)等，針對(duì)糧食供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)中主要危害物，構(gòu)建多維度層次的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)內(nèi)在關(guān)聯(lián)，以獲取各指標(biāo)權(quán)重，對(duì)各類危害物的風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)先程度進(jìn)行比較排序，希望為供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警及防控提供針對(duì)性可信方案。

1 數(shù)據(jù)來源

以全國(guó)主要糧食生產(chǎn)省市的各類糧食食品進(jìn)行實(shí)例分析。通過搜集、整理國(guó)家糧食局、國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局網(wǎng)站公布的數(shù)據(jù)，按照重金屬、真菌毒素、微生物、食品添加劑、農(nóng)獸藥殘留、品質(zhì)指標(biāo)等危害物安全問題及供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)來源進(jìn)行分類整理和預(yù)處理。收集到2013年至2018年的糧食加工品抽檢結(jié)果，包括除港澳臺(tái)、西藏、新疆、內(nèi)蒙古、寧夏和甘肅以外的全國(guó)26個(gè)省份，涵蓋糧食主要產(chǎn)區(qū)、消費(fèi)大省及人口密集地區(qū)。數(shù)據(jù)主要由大米、大米加工品、小麥粉，小麥粉加工品、其他糧食加工品組成，反映了我國(guó)糧食供應(yīng)鏈安全概況。每個(gè)樣本由多個(gè)因素組成，包括產(chǎn)品名稱、標(biāo)稱生產(chǎn)企業(yè)信息、被抽樣單位信息、抽樣環(huán)節(jié)、抽樣場(chǎng)所、生產(chǎn)日期、區(qū)域類型、食品分類、抽檢項(xiàng)目、抽檢結(jié)果、標(biāo)準(zhǔn)值等。

另外，通過對(duì)文獻(xiàn)和食品行業(yè)專業(yè)網(wǎng)站、新聞媒體信息的分析及預(yù)處理得到2013—2018年期間糧食食品安全事故的危害物類別及其來源數(shù)據(jù)；人口數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)參考國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的第六次全國(guó)人口普查結(jié)果和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2013—2018年)；致病菌的污染情況、危害程度和流行病學(xué)數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì)年鑒》(2013—2018年)、《中國(guó)食品工業(yè)年鑒》(2013—2018年)。調(diào)查統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)采用調(diào)查問卷的方式，共邀請(qǐng)自高等院校、食品藥品監(jiān)管部門、食品行業(yè)的專家及從業(yè)人員進(jìn)行論證，發(fā)出并回收有效問卷461份。

2 多維層次風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

糧食供應(yīng)鏈安全受到眾多因素影響，除了受到種植到產(chǎn)品整個(gè)食品供應(yīng)鏈上所有環(huán)節(jié)的直接影響，還受政策、法律法規(guī)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)關(guān)注等間接因素的影響。本研究在分析海量多維數(shù)據(jù)特性及糧食安全案例基礎(chǔ)上，對(duì)各個(gè)環(huán)節(jié)可能出現(xiàn)的安全隱患和風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行挖掘，將糧食供應(yīng)鏈劃分為生產(chǎn)加工、倉(cāng)儲(chǔ)運(yùn)輸和銷售消費(fèi)3個(gè)主要環(huán)節(jié)。以重金屬、真菌毒素、農(nóng)藥殘留、微生物、食品添加劑等危害物為研究對(duì)象，從統(tǒng)計(jì)特性、抽檢特性和調(diào)研特性角度，構(gòu)建多維層次指標(biāo)體系對(duì)糧食供應(yīng)鏈危害物的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化和排序分析。為達(dá)到快速初步評(píng)估的目的，風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)通常以半定量方法進(jìn)行，因此指標(biāo)體系分為一級(jí)和二級(jí)2個(gè)層次指標(biāo)，每個(gè)一級(jí)指標(biāo)由其多個(gè)二級(jí)指標(biāo)加權(quán)求和得到，而上層評(píng)價(jià)指標(biāo)需通過下層評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果反映出來，既涵蓋定性指標(biāo)，如社會(huì)關(guān)注度、危害程度、監(jiān)管可及性等，同時(shí)兼顧定量指標(biāo)，如全省年度總產(chǎn)量、糧食生產(chǎn)及消費(fèi)價(jià)格等內(nèi)容，指標(biāo)體系框架如圖1。

圖1 多維層次風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Multi-dimensional risk assessment index system

2.1 糧食供應(yīng)鏈統(tǒng)計(jì)特性

統(tǒng)計(jì)特性從危害物本底出發(fā)，客觀反映糧食供應(yīng)鏈各危害物風(fēng)險(xiǎn)狀況，如表1。其中健康指導(dǎo)值包括日容許攝入量，耐受攝入量、急性參考劑量等[17]，致癌性依據(jù)國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)對(duì)不同危害物致癌等級(jí)進(jìn)行劃分[18]，其他毒性依據(jù)危害物類別選擇歐盟生殖毒性分級(jí)、EPA神經(jīng)毒性分級(jí)、WHO化學(xué)品分級(jí)及急性半數(shù)致死量LD50等進(jìn)行劃分[19-20]。而總體關(guān)注度為危害物的百度指數(shù)，經(jīng)濟(jì)性二級(jí)指標(biāo)則客觀表示了各地域糧食生產(chǎn)消費(fèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，監(jiān)管可及性則表示加強(qiáng)各供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)的監(jiān)管力度對(duì)危害物影響性。

2.2 糧食供應(yīng)鏈抽檢特性

抽檢特性則考慮抽檢數(shù)據(jù)分布特性，根據(jù)不同省份、不同時(shí)間對(duì)不合格產(chǎn)品進(jìn)行劃分，如表2。其中危害物含量超標(biāo)倍數(shù)指食品中危害物的含量超過國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)限量的倍數(shù)，表明了污染的嚴(yán)重程度；危害物超標(biāo)率是指危害物超標(biāo)樣品數(shù)占總樣品數(shù)的比率，表明了污染概率程度；危害物頻次總占比是危害物超標(biāo)樣品在不合格總樣本比率，表明了污染排序及普遍程度。而風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防性是指不合格產(chǎn)品危害物產(chǎn)生的環(huán)節(jié)，本文定為生產(chǎn)、流通和消費(fèi)；風(fēng)險(xiǎn)可控性指危害物的城鎮(zhèn)鄉(xiāng)村區(qū)域分布情況；健康風(fēng)險(xiǎn)指文獻(xiàn)調(diào)研中獲取的不同人群對(duì)象對(duì)危害物耐受性和敏感性。時(shí)空性二級(jí)指標(biāo)則反映在不同省份、年份及季度、環(huán)節(jié)出現(xiàn)不合格產(chǎn)品分布情況，頻次越高表示食品安全問題越嚴(yán)重。

表1 統(tǒng)計(jì)特性指標(biāo)Tab.1 Statistical characteristic indicators

續(xù)表1

2.3 糧食供應(yīng)鏈調(diào)研特性

調(diào)研特性依據(jù)文獻(xiàn)調(diào)研和問卷咨詢形式來對(duì)糧食供應(yīng)鏈中危害物風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行輔助評(píng)價(jià)，如表3，對(duì)于普及程度和認(rèn)知程度高的指標(biāo)，給予更高的賦值和權(quán)重。

3 糧食供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)

3.1 綜合評(píng)價(jià)方法

本研究由多維度多方面數(shù)據(jù)出發(fā)，針對(duì)糧食供應(yīng)鏈中各危害物的風(fēng)險(xiǎn)分析。從抽檢數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取樣本進(jìn)行歸一化處理，將其輸入到多維層次風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中，得到一級(jí)指標(biāo)危害性A、社會(huì)性B、經(jīng)濟(jì)性C、監(jiān)管性D、可能性E、風(fēng)險(xiǎn)性F、時(shí)空性G、普及性H和認(rèn)知性I，見式(1)。

表2 抽檢特性指標(biāo)Tab.2 Sampling characteristic indicators

A=wa1a1+wa2a2+wa3a3+wa4a4+wa5a5+wa6a6，
B=wb1b1+wb2b2，
C=wc1c1+wc2c2+wc3c3+wc4c4，
D=wd1d1，
E=we1e1+we2e2+we3e3，
F=wf1f1+wf2f2+wf3f3，
G=wg1g1+wg2g2+wg3g3，
H=wh1h1+wh2h2+wh3h3+wh4h4，
I=wi1i1+wi2i2。

(1)

其中wj(j=a1,a2,…,i2)對(duì)應(yīng)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，a1,a2,…,i2對(duì)應(yīng)各個(gè)二級(jí)指標(biāo)變量，下級(jí)指標(biāo)加權(quán)求和得到上級(jí)指標(biāo)后，可以分別得到統(tǒng)計(jì)特性(Fact1)、抽檢特性(Fact2)和調(diào)研特性(Fact3)，結(jié)果見式(2)。

Fact1=A×B×C×D，F(xiàn)act2=E×F×G，F(xiàn)act3=H×I。

(2)

結(jié)合抽檢數(shù)據(jù)中n個(gè)樣本，計(jì)算得到綜合風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果為：

(3)

其中W1，W2和W3分別表示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、抽檢數(shù)據(jù)和調(diào)研數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響權(quán)重?？紤]到各風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)由定性指標(biāo)和定量指標(biāo)結(jié)合，為避免人為設(shè)置對(duì)權(quán)重的干擾影響，本文使用頻繁模式增長(zhǎng)(FP-growth)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，挖掘指標(biāo)間頻繁模式和內(nèi)在關(guān)聯(lián)信息，明確3個(gè)特性間及各二級(jí)指標(biāo)間的權(quán)重，關(guān)聯(lián)規(guī)則獲取的支持度、置信度和提升度如式(4)。

表3 調(diào)研特性指標(biāo)Tab.3 Research characteristic indicators

(4)

其中I代表包括各種危害物和風(fēng)險(xiǎn)因素在內(nèi)的總風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，X和Y是不相交的對(duì)象，num表示抽檢數(shù)據(jù)中特定項(xiàng)目的出現(xiàn)次數(shù)，X→Y是關(guān)聯(lián)規(guī)則形式。本文分別對(duì)各一級(jí)指標(biāo)中的二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用支持度將高關(guān)聯(lián)程度的二級(jí)指標(biāo)給予更高的權(quán)重，低關(guān)聯(lián)程度的指標(biāo)給予較低的權(quán)重，再利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘統(tǒng)計(jì)特性、抽檢特性和調(diào)研特性間關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的賦值。以評(píng)價(jià)指標(biāo)作為控制變量，以關(guān)聯(lián)規(guī)則分析各控制變量對(duì)狀態(tài)變量影響的程度，獲得不同變量間內(nèi)在聯(lián)系概率。這樣計(jì)算得出的權(quán)重結(jié)果，避免了人為自主設(shè)置權(quán)重的干擾，更好融合定量與定性指標(biāo)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加接近真實(shí)數(shù)據(jù)蘊(yùn)含規(guī)律。

3.2 綜合評(píng)價(jià)與分析

3.2.1單樣本風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)計(jì)算過程

3.2.1.1 統(tǒng)計(jì)特性

以重金屬鎘超標(biāo)的某大米樣本為例，鎘的每周耐受攝入量為0.2 mg/kg，故健康指導(dǎo)值為4，半數(shù)致死量分值取1，世界衛(wèi)生組織癌癥研究所對(duì)于鎘的評(píng)級(jí)級(jí)別為I級(jí)，致癌性為5，法規(guī)中涉及個(gè)數(shù)分值為5，屬于中等毒性。但鎘可在人體腎臟和肝臟中存留多年，會(huì)引起骨痛病、腎損傷等，其致病性為3。大米中鎘的百度指數(shù)為1 873為3分。湖南省曾出現(xiàn)嚴(yán)重的鎘大米事件，故該省風(fēng)險(xiǎn)水平更高，分值為3，2015年份風(fēng)險(xiǎn)水平分值為2，第四季度風(fēng)險(xiǎn)水平分值為2，糧食全省年度總產(chǎn)量、糧食全省年度總播種面積、糧食生產(chǎn)價(jià)格、糧食消費(fèi)價(jià)格均與產(chǎn)品生產(chǎn)以及抽檢企業(yè)所在省份相關(guān)，屬于客觀因素，湖南省四項(xiàng)分值均為1分。鎘通常來源于天然本底，主要是通過灌溉用水、土壤以及大氣導(dǎo)致污染，其監(jiān)管可及性較低，分值為5。因此，2015年- 第四季度- 湖南省- 城市- 流通環(huán)節(jié)- 大米- 鎘的客觀特性=(1×4+0.4×1+0.6×5+1×5+0.4×3+0.4×3)×(0.6×3+0.6×3+0.6×2+0.6×2)×(0.4×1+0.4×1+0.6×1+0.6×1)×(0.6×5)=14.8×6×2×3=532.8。

3.2.1.2 抽檢特性

在本文數(shù)據(jù)中，鎘的超標(biāo)倍數(shù)的分值為5，超標(biāo)率分值為2，鎘在26個(gè)省份的波及范圍為96.15%，則對(duì)應(yīng)分值為5。檢出不合格的環(huán)節(jié)為流通環(huán)節(jié)，則風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防性分值為2；抽檢區(qū)域類型為城市，則風(fēng)險(xiǎn)可控性分值為1，健康風(fēng)險(xiǎn)值為3。在湖南省產(chǎn)品出現(xiàn)污染的比例為17.08%，分值為1，春季、夏季、秋季、冬季的污染比例分別為34.75%、26.88%、24.99%、15.04%，分值分別為2、2、2、1。最后鎘在流通環(huán)節(jié)檢出比例為38.26%，分值為2；在生產(chǎn)環(huán)節(jié)檢出比例為61.74%，分值為4。因此，2015年- 第四季度- 湖南省- 城市- 流通環(huán)節(jié)- 大米- 鎘的數(shù)據(jù)特性=(0.6×5+0.6×2+0.4×5)×(0.6×2+0.5×1+0.4×3)×(0.4×1+0.4×1+0.4×2)=6.2×2.9×1.6=28.768。

3.2.1.3 調(diào)研特性

在調(diào)查數(shù)據(jù)中，鎘多存在于大米及加工品中，普及性均為3分，某糧食品種食用人群總占比較高，設(shè)為5分，某糧食采購(gòu)高頻場(chǎng)所項(xiàng)目為1分，廣大消費(fèi)者對(duì)于鎘的認(rèn)知程度一般為2分，危害度為4分。因此，2015年- 第四季度- 湖南省- 城市- 流通環(huán)節(jié)- 大米- 鎘的調(diào)研特性=(0.4×3+0.4×3+0.5×5+0.5×1)×(0.6×2+0.4×4)=5.4×2.8=15.12。

3.2.1.4 綜合風(fēng)險(xiǎn)值

利用總風(fēng)險(xiǎn)公式計(jì)算出高風(fēng)險(xiǎn)食品危害組合的總風(fēng)險(xiǎn)，則2015年12月- 湖南省- 城市- 流通環(huán)節(jié)- 大米- 鎘的總風(fēng)險(xiǎn)=0.6×客觀特性風(fēng)險(xiǎn)+0.2×數(shù)據(jù)特性風(fēng)險(xiǎn)+0.2×調(diào)研特性風(fēng)險(xiǎn)=0.6×532.8+0.2×28.768+0.2×15.12=328.4576。需要對(duì)該樣本進(jìn)行高度重視。

3.2.2風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析

根據(jù)本文所建立的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，可以對(duì)糧食供應(yīng)鏈中各危害物進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。分析供應(yīng)鏈各個(gè)環(huán)節(jié)中主要危害物風(fēng)險(xiǎn)值如表4。從表4可以看出，流通環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)相較其他環(huán)節(jié)更為明顯；3種不同類型產(chǎn)品在生產(chǎn)、流通、消費(fèi)環(huán)節(jié)中危害分布情況較為相似，因此在流通環(huán)節(jié)需嚴(yán)格把控產(chǎn)品的危害物殘留量。

表5呈現(xiàn)了糧食抽檢數(shù)據(jù)中分值較高的幾項(xiàng)產(chǎn)品信息。在2013年到2018年的抽檢數(shù)據(jù)中，2014、2016、2017年為3個(gè)高危年份，其中每年第一季度危害較低，均未發(fā)現(xiàn)得分較高的產(chǎn)品；在26個(gè)省份中，河南、山東、北京和江蘇相較其他省份更應(yīng)引起相關(guān)監(jiān)管部門的關(guān)注；而流通環(huán)節(jié)在糧食供應(yīng)鏈中尤其重要；在城市中不合格產(chǎn)品的檢出相較于鄉(xiāng)村區(qū)域影響更為廣泛；最后多種危害物復(fù)合出現(xiàn)在糧食產(chǎn)品中為較普遍規(guī)律，需要監(jiān)管人員給予重視。

表4 糧食供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)中危害物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果Tab.4 Risk assessment results of hazardous materials in all aspects of grain supply chain

由于本文所研究糧食抽檢數(shù)據(jù)分布不均，表中展現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果部分缺失。

表5 糧食抽檢數(shù)據(jù)危害物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)排序Tab.5 Hazard risk assessment ranking of grain sampling data

4 總結(jié)與展望

糧食供應(yīng)鏈安全是多維、復(fù)雜、耦合的過程，現(xiàn)有風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法受到監(jiān)管目的性、數(shù)據(jù)可及性及評(píng)價(jià)可行性等因素影響，存在一定的應(yīng)用局限。本文在分析26個(gè)省份的抽檢數(shù)據(jù)及其他多源異構(gòu)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，從統(tǒng)計(jì)特性、抽檢特性和調(diào)研特性3種互補(bǔ)角度構(gòu)建多維層次風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，結(jié)合定量指標(biāo)和定性指標(biāo)的主要優(yōu)點(diǎn)，一定程度上提升糧食供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和可行性。在此體系基礎(chǔ)上，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘各指標(biāo)間內(nèi)在關(guān)系，客觀準(zhǔn)確地獲取各指標(biāo)權(quán)重，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的糧食供應(yīng)鏈危害物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)和程度排序。此風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法的初步建立，能識(shí)別出糧食供應(yīng)鏈中危害物綜合風(fēng)險(xiǎn)和優(yōu)先次序，為監(jiān)管部門制定有針對(duì)性的預(yù)警策略、確立優(yōu)先監(jiān)管領(lǐng)域和合理分配風(fēng)險(xiǎn)管理措施資源提供科學(xué)依據(jù)，也為廣大消費(fèi)者在選擇糧食產(chǎn)品時(shí)提供有效可行的指導(dǎo)意見。

隨著農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的完善，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)分析在智能農(nóng)業(yè)中擁有巨大的機(jī)遇，這不僅取決于大數(shù)據(jù)分析的硬件條件，還取決于技術(shù)和方法的實(shí)用性，以及大數(shù)據(jù)源的日益開放。“十三五”規(guī)劃中對(duì)于智慧農(nóng)業(yè)的強(qiáng)調(diào)，鼓勵(lì)了更多對(duì)于推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)械化、加強(qiáng)農(nóng)業(yè)與信息技術(shù)融合的學(xué)術(shù)研究，以期在未來逐步完善智慧農(nóng)業(yè)體系。在未來工作中，我們計(jì)劃研究更多基于機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的模型，對(duì)糧食產(chǎn)品全供應(yīng)鏈的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行深入研究，及時(shí)預(yù)警不合格產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)糧食全產(chǎn)業(yè)鏈的智慧風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，為相關(guān)政府機(jī)構(gòu)、工廠以及消費(fèi)者提供科學(xué)可靠的評(píng)估結(jié)果，以滿足更多實(shí)際應(yīng)用需求。