发布时间：2018-03-19 10:31:23  |  来源：中国网·中国发展门户网  |  作者：庞国芳 梁淑轩 等  |  责任编辑：刘芳奇

风险评估体系的构建

风险评估模型

果蔬农药残留膳食暴露风险评估模型

本文采用我国民众平均体重（bw）60 kg，每日摄入食品（F_i）0.38 kg/（人·天），以及本研究组 2012—2015 年对全国果蔬的农药残留侦测结果（R_i），计算农药 c 的食品安全指数 IFS_c，并以此表征该果蔬的膳食风险程度：

其中：EDI_c为农药 c 的实际日摄入量估算值；EDI_c=∑(R_i×F_i×E_i×P_i)，i 为食品种类，R_i为食品 i 中农药 c 的残留水平（单位：mg/kg），F_i为食品 i 的日摄入量（单位：g/(人·天)），E_i为食品 i 的可食用部分因子（E_i=1），P_i为食品 i 的加工处理因子（P_i=1）；SI_c为安全摄入量，采用《食品安全国家标准食品中农药最大残留限量》（GB 2763-2016）中的 ADI 值，此时校正因子 f=1。

值 IFS_c≤0.1、∈(0.1, 1] 和 >1 分别代表含农药 c 的果蔬的膳食暴露风险为：对人体没有影响、影响可接受和影响不可接受。当果蔬中存在多种农药时，使用 IFS_c的平均值 IF—S 评价果蔬安全情况，即该水果或蔬菜的膳食风险程度。值 IF—S  ≤0.1、∈(0.1, 1] 和 >1，分别代表某一果蔬样品对人体的膳食暴露风险程度为：没有影响、影响可接受和影响不可接受。

果蔬农药残留超标预警风险评估模型

本研究进而计算了农药残留的预警风险系数 R：

 

其中，P 为该种危害物的超标率；F 为对危害物的施检频率，本文涉及的侦测数据 F=1；S 为危害物的敏感因子；a、b 分别为相应的权重系数。据相关资料，本次评价中 S=1，a=100，b=0.1^[21,28]。R 值 ≤1.5、∈(1.5, 2.5] 和 ＞2.5 分别表示该种危害物的预警风险程度为低度、中度和高度。

计算 P 时，首先判断农药是否为禁用农药。若为禁用农药，检出即为超标，则 P= 能检出的样品数/总样品数。若为非禁用农药，则 P= 超标的样品数/总样品数。超标是指危害物含量高于最大残留限量标准值（MRLs），本研究中 MRLs 又分别采用中国国家标准和欧盟标准，这一方面因为中国的 MRLs 值尚不健全必须引入欧盟标准才可全面计算，另一方面二者对比以期支撑我国已有 MRLs 标准的进一步优化。

风险评估软件开发

软件开发基本要求

膳食暴露风险评估专业软件。软件应能分别计算 GC-Q-TOF/MS 和 LC-Q-TOF/MS 方法侦测出的果蔬样品中每种农药的 IFS_c值，进而按 IFS_c值大小排序，重点分析膳食暴露风险高的样本，并对风险程度进行多维度解析。

超标预警风险评估专业软件。分别采用 MRLs 的中国国家标准和欧盟标准，逐个计算不同果蔬中不同农药的风险系数 R，并将结果按照禁用农药和非禁用农药分别列表，对风险程度进行多维度解析。

软件开发方法

Python 语言是兼具解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，本研究选用 Python 语言进行编程。风险评估专用程序主要功能包括：分别读入每例样品 GC-Q-TOF/MS 和 LC-Q-TOF/MS 侦测的农药残留状况数据；根据风险评估工作要求，对不同农药种类、限量标准、果蔬种类、地域等的 IFS_c值和 R 值进行计算；与 MRLs 的中国国家标准和欧盟标准限值进行对比，筛选出超标农药，并单独分析；再分别按不同农药、不同果蔬种类分类处理，编写自动计算和排序的计算机代码；最后将生成的膳食暴露风险评估和超标预警风险评估结果列入设计好的各个表格中；定性判断风险对目标的影响程度。

将本研究开发出的上述定制软件命名为“风险值自动计算—信息多维采集分析”专业软件。该软件通过多维大数据融合技术，自动获得不同维度的果蔬膳食暴露风险和超标预警风险评估结果。

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