食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型及軟件開(kāi)發(fā)

食品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型及軟件開(kāi)發(fā)第一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估及統(tǒng)計(jì)模型CDEEM構(gòu)建原理及數(shù)據(jù)庫(kù)

CDEEM軟件及評(píng)估結(jié)果CDEEM驗(yàn)證與評(píng)價(jià)主要內(nèi)容第二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二食品安全的2個(gè)策略零風(fēng)險(xiǎn)選擇，即“黑與白”的方法“凡是對(duì)人和動(dòng)物有致癌作用的化學(xué)物不得加入食品”（Delancy修正案）100%安全與零風(fēng)險(xiǎn)，人的生命與健康最重要、不惜代價(jià)風(fēng)險(xiǎn)分析“Everysubstanceisapoison–itisonlyamatterofdose”

（Paracelsus）沒(méi)有100%安全的食品，僅能將風(fēng)險(xiǎn)漸低到可接受水平大多數(shù)人支持難以理解！第三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估（RiskAssessment）框架4.風(fēng)險(xiǎn)表征Riskcharacterisation危害鑒定

Hazardidentification2.危害表征Hazardcharacterisation3.膳食暴露Dietaryexposure國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)的制定依賴(lài)暴露評(píng)估數(shù)據(jù)（發(fā)達(dá)國(guó)家主導(dǎo)）不同國(guó)家食物消費(fèi)量與食品污染水平不同成員國(guó)有權(quán)制定與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)不一致的國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)不一定適合特定食物消費(fèi)量與污染水平標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)立是保護(hù)大多數(shù)人，而不是平均人暴露評(píng)估不是均數(shù)簡(jiǎn)單計(jì)算，需進(jìn)行高暴露水平和特殊人群評(píng)估（大數(shù)據(jù)庫(kù)）發(fā)展中國(guó)家必須開(kāi)展并重視的研究第四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二現(xiàn)有技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)現(xiàn)狀膳食暴露評(píng)估方法對(duì)于獲得的膳食污染物數(shù)據(jù)必須與食物消費(fèi)量結(jié)合，暴露評(píng)估有三種方法：以食品污染水平和食物消費(fèi)量均為事前進(jìn)行估計(jì)的簡(jiǎn)單點(diǎn)評(píng)估模型；以污染物水平進(jìn)行事前估計(jì)乘以食物消費(fèi)量分布數(shù)據(jù)的分布點(diǎn)評(píng)估模型；以污染物和消費(fèi)量均為分布數(shù)據(jù)的隨機(jī)概率評(píng)估模型。第五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二傳統(tǒng)方法（非概率模型）點(diǎn)評(píng)估：固定食品消費(fèi)量×固定污染水平=攝入量

平均暴露量=

食物消費(fèi)均值

×

食物污染中位水平

高端暴露量=高端食品消費(fèi)量×

高污染水平不能提供暴露量的可能范圍，通常是保守的估計(jì)，作為篩選目的.分布模型：食品消費(fèi)量分布數(shù)據(jù)X固定污染水平=攝入量范圍（特定消費(fèi)模式）比點(diǎn)估計(jì)更加精確，但因取決于假設(shè)仍屬于保守。點(diǎn)評(píng)估和簡(jiǎn)單分布方法趨向用“最壞情況”假設(shè)，而不考慮化學(xué)物在食品中存在的概率，不同食品中化學(xué)物的污染水平不同，或者食物消費(fèi)量不同。第六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二污染物數(shù)據(jù)庫(kù)消費(fèi)量和殘留數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣暴露量=Σ消費(fèi)量iX污染水平i點(diǎn)評(píng)估概率模型簡(jiǎn)單到復(fù)雜解決估計(jì)數(shù)據(jù)的不確定性問(wèn)題風(fēng)險(xiǎn)管理從意義不大到十分有意義過(guò)度避免了點(diǎn)評(píng)估中的爭(zhēng)論和對(duì)于實(shí)際攝入量過(guò)高估計(jì)

概率模型分析

消費(fèi)量數(shù)據(jù)庫(kù)第七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二從點(diǎn)評(píng)估到概率分析第八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二國(guó)外研究進(jìn)展

歐盟：FP5，“隨機(jī)化模擬人類(lèi)對(duì)化學(xué)物和營(yíng)養(yǎng)素暴露的開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證和應(yīng)用”

FP6，“發(fā)展全新整合的食品風(fēng)險(xiǎn)分析確保食品安全”

概率性暴露評(píng)估ProbabilisticExposureAssessment急性暴露與慢性暴露風(fēng)險(xiǎn)AcuteandChronicrisks美國(guó)：一些主要概率評(píng)價(jià)模型ModelnameexpandednamedevelopermoduleSHEDSStochastichumanexposuredosesystemEPA/ORDdietary,nodietary,dermalandinhalationDEEM(Calender)DietaryexposureevaluationmodelExponentdietary,nodietary,dermalandinhalationCARESCumulativeandAggregateRiskEvaluationSystemDowagrosciencedietary,nodietary,dermalandinhalationLIFELINE

Lifelinegroup,incdietary,nodietary,dermalandinhalation第九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二結(jié)果

群體暴露量

群體劑量模型

計(jì)算個(gè)體暴露/劑量分布

tot1TIMEEXP.orDOSEIngestiontot1TIMEEXP.orDOSEDermaltot1TIMEEXP.orDOSEInhalation數(shù)據(jù)庫(kù)輸入

暴露分布

污染物數(shù)據(jù)庫(kù)食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)庫(kù)食品加工系數(shù)

SHEDS模型

StochasticHumanExposureandDoseSimulation(SHEDS)Model

第十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二中國(guó)開(kāi)展的暴露評(píng)估食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)：全國(guó)營(yíng)養(yǎng)調(diào)查（1959,1982,1992,2002）食品污染水平數(shù)據(jù)污染物監(jiān)測(cè)網(wǎng)、總膳食研究（1990，1992，2000）、雙份飯研究。人體組織/體液的直接監(jiān)測(cè)，如母乳中有機(jī)氯化合物、二噁英的濃度。2002年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查分層多階段等容整群隨機(jī)抽樣方法膳食調(diào)查：食品頻數(shù)法、3天24小時(shí)回顧法、3天入戶稱(chēng)重法。第十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀我國(guó)在衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)起草過(guò)程中，已經(jīng)利用我國(guó)膳食營(yíng)養(yǎng)調(diào)查提出的食物消費(fèi)量模式和食品污染物現(xiàn)狀調(diào)查，利用點(diǎn)評(píng)估技術(shù)進(jìn)行暴露評(píng)估，提出我國(guó)的限量標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)以及在采用國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)時(shí)通過(guò)暴露評(píng)估評(píng)價(jià)限量標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的適用性，但這一過(guò)程屬于篩選性質(zhì)的多，進(jìn)行定量暴露評(píng)估的較少，與國(guó)際水平存在一定差距。1990年、1992年和2000年成功進(jìn)行的3次“中國(guó)總膳食研究”，在研究?jī)?nèi)容的完整性和研究方法的科學(xué)性上已基本接近發(fā)達(dá)國(guó)家水平。但在將危險(xiǎn)性評(píng)估理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，開(kāi)展膳食暴露定量評(píng)估模型研究上卻要落后和遲緩一些。

第十二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估統(tǒng)計(jì)模型點(diǎn)估計(jì)–IESTI概率模型：急性：慢性：

“理想”條件下的概率模型：實(shí)際應(yīng)用的概率模型：第十三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二IESTI(InternationalEstimateofShortTermIntake)由世界糧農(nóng)組織和世界衛(wèi)生組織農(nóng)藥殘留專(zhuān)家聯(lián)席會(huì)議(JMPR)確定的歐盟及國(guó)際權(quán)威機(jī)構(gòu)在制定農(nóng)殘最大限量標(biāo)準(zhǔn)（MRL）時(shí)計(jì)算農(nóng)藥急性暴露量所采用的方法。它主要是針對(duì)一天內(nèi)攝入可能引起急性反應(yīng)的農(nóng)藥，以食品為對(duì)象，選取某食品消費(fèi)人群的高端消費(fèi)量和食品污染物監(jiān)測(cè)樣本中的高殘留量計(jì)算24小時(shí)內(nèi)膳食暴露量，與急性參考劑量比較進(jìn)行評(píng)估。為解決單位食品個(gè)體間的殘留差異，引入了單位重量和變異因子兩個(gè)概念。第十四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二LP：高端消費(fèi)量，攝食者消費(fèi)量的P97.5，即能涵蓋消費(fèi)人群中97.5%的食用者每天的消費(fèi)量；HR：高殘留量，食品污染物監(jiān)測(cè)的各檢測(cè)樣品的最大殘留濃度值；U：食品單位重量，由污染物監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)提供的單位食品重量的中位數(shù)；V：變異因子，單位食品高端殘留量（P97.5）與檢測(cè)樣品的平均殘留量的比值；P：加工因子，加工后食品中的污染物殘留濃度與加工前原始農(nóng)產(chǎn)品中污染物濃度的比值；bw：消費(fèi)人群的平均體重。參數(shù)解釋第十五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二情形1食品單位重量小于25ｇ，如原始或經(jīng)加工的農(nóng)產(chǎn)品（谷物、小麥、油料種子及豆類(lèi)等小粒農(nóng)作物）；這種情況也適用于肉類(lèi)食品、蛋類(lèi)、肝臟、腎臟等可食動(dòng)物內(nèi)臟類(lèi)食品。四種情形（情形1、2a、2b和3）第十六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二食品單位重量大于25g，引入一個(gè)變異因子。

情形2a

單位食品重量小于消費(fèi)人群的每日高端消費(fèi)量LP。如：桃、李等水果。假設(shè)個(gè)體一天內(nèi)消費(fèi)多于1個(gè)單位重量的某食品，且第一個(gè)單位重量的該食品殘留水平為[HR×v]，其余為HR。情形2b

單位食品重量超過(guò)消費(fèi)人群的每日高端消費(fèi)量LP。如：大西瓜、大白菜等。假設(shè)個(gè)體一天內(nèi)僅消費(fèi)小于等于1個(gè)單位重量的某食品，且消費(fèi)部分殘留水平為[HR×v]。情形2第十七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二對(duì)于散裝或多種成分混合的加工食品，如果汁、牛奶等，以監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)獲得的各檢測(cè)樣品殘留濃度的中位數(shù)STMR代表可能的最高殘留濃度。情形3第十八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二WHO收集了一些國(guó)家部分水果、蔬菜等食品的單位重量信息（表1）。

食品的單位重量第十九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二變異因子的引入是為了解決混合樣品中食品個(gè)體間的殘留差異。單個(gè)水果中的最高殘留濃度可能要比混合樣品高5-10倍。目前，關(guān)于變異因子的研究和討論還在進(jìn)行。變異因子第二十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二概率模型概率法對(duì)所評(píng)價(jià)化學(xué)物在食品中存在概率與污染水平（濃度）及相關(guān)水平的消費(fèi)量進(jìn)行模擬。這種方法需要足夠的食品中化學(xué)物濃度和食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)，評(píng)價(jià)才有意義。

通常情況下，法定的市場(chǎng)監(jiān)督檢查并不能提供統(tǒng)計(jì)學(xué)上有意義的分布特征。如果所獲資料質(zhì)量有保證，概率方法可能是最合適的方法：通過(guò)科學(xué)的抽樣，將食物中某化學(xué)物濃度與實(shí)際含有該物質(zhì)的食品消費(fèi)量結(jié)合起來(lái)，從而提供了一個(gè)真實(shí)的暴露評(píng)價(jià)基礎(chǔ)，來(lái)估計(jì)某物質(zhì)的暴露量是否超過(guò)預(yù)定的安全閾值。是否對(duì)食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布擬合：參數(shù)方法：用適當(dāng)?shù)睦碚摲植紝?duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合

非參數(shù)方法：直接根據(jù)樣本的經(jīng)驗(yàn)分布（大樣本）

第二十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二參數(shù)法與非參數(shù)法的選擇第二十二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二以急性暴露評(píng)估為例建模污染物濃度模型非參：從現(xiàn)有數(shù)據(jù)隨機(jī)抽樣（經(jīng)驗(yàn)分布）參數(shù)：二項(xiàng)分布/對(duì)數(shù)正態(tài)分布處理效應(yīng)（加工因子）模型非參：無(wú)（1）；固定（fk,nom，fk,upp）參數(shù)：對(duì)數(shù)或logit轉(zhuǎn)換后正態(tài)分布

變異性建模非參：默認(rèn)（按單位重量：１，３，５，７）參數(shù)：貝塔模型、貝努力模型、對(duì)數(shù)正態(tài)模型第二十三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二

cdf1cdf2cdfmUncertaintyaboutexposureordoseforgivenpercentile

UncertaintyaboutpercentileforgivenexposureordoseExposureorDosePercentileExposureorDosePercentile變異Variability=在人群間真正存在的差異，是真實(shí)性的部分。不確定度Uncertainty=缺乏知識(shí)或數(shù)據(jù)信息造成的測(cè)量值與真實(shí)值差別，原則上可能降低解決變異與不確定性難點(diǎn)：

MonteCarlo方法量化變異性，Bootstrap方法量化不確定性第二十四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二MonteCarlo方法基本思想：以一個(gè)概率模型為基礎(chǔ)，按照這個(gè)模型所描繪的過(guò)程，通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)結(jié)果，得出問(wèn)題的近似解，即進(jìn)行一種數(shù)字模擬實(shí)驗(yàn)。三個(gè)主要步驟：構(gòu)造或描述概率過(guò)程；實(shí)現(xiàn)從已知概率分布抽樣；建立各種估計(jì)量。

一般而言，對(duì)模擬次數(shù)M有一定要求，模擬次數(shù)較少，結(jié)果可能不穩(wěn)定。

第二十五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二

Bootstrap方法以原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行有放回抽樣的統(tǒng)計(jì)模擬方法,可用于研究一組數(shù)據(jù)某統(tǒng)計(jì)量的分布特征,適用于難以用常規(guī)方法解決的參數(shù)區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)等問(wèn)題?；舅枷胧?從樣本含量為n的原始數(shù)據(jù)范圍內(nèi)有放回地隨機(jī)抽取i(通常選取i≤n)個(gè)觀察單位組成一個(gè)樣本，每個(gè)觀察單位每次被抽到的概率相等，所得樣本稱(chēng)為Bootstrap樣本。重復(fù)該過(guò)程若干次,記為B，所得B個(gè)Bootstrap樣本均可看作是從相應(yīng)經(jīng)驗(yàn)分布中隨機(jī)抽取而來(lái)。對(duì)于每個(gè)Bootstrap樣本進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)量（如p50、p95、p99）計(jì)算，就得到統(tǒng)計(jì)量的Bootstrap分布，它表示從總體中抽樣獲得的樣本統(tǒng)計(jì)量的不確定性。第二十六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二模型原理定量模型的變異性（圖1）估計(jì)模型的不確定度（圖2）第二十七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二1234膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)及結(jié)構(gòu)

污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)及結(jié)構(gòu)

農(nóng)產(chǎn)品的編碼及分類(lèi)膳食數(shù)據(jù)與污染物數(shù)據(jù)整合模型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)第二十八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二膳食量數(shù)據(jù)庫(kù)：2002年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查中通過(guò)24小時(shí)膳食回顧法收集的有效數(shù)據(jù)，包括22567個(gè)家庭66172人連續(xù)3天共計(jì)193814人日、1810703條膳食量記錄；人口學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)：2002年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查家庭成員基本情況登記表收集的數(shù)據(jù)，主要提供年齡、性別、體重等信息。膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)第二十九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二第三十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二標(biāo)識(shí)變量人·天數(shù)記錄條數(shù)0（正常值）19381418092381（奇異值）119914062（刪除值）5659flag說(shuō)明:第三十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二2000-2006年全國(guó)污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中，有效數(shù)據(jù)包括監(jiān)測(cè)了497種食物，75種污染物，399032條記錄。2005-2006年海關(guān)農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)出口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有效數(shù)據(jù)包括監(jiān)測(cè)了44種食物，104種污染物，88843條記錄。污染物總數(shù)據(jù)庫(kù)合計(jì)監(jiān)測(cè)了510種食物，135種污染物,487875條記錄。污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)第三十二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二第三十三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二中國(guó)食品污染物暴露評(píng)估與國(guó)際接軌的基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)污染物數(shù)據(jù)庫(kù)與膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)關(guān)聯(lián)的重要途徑識(shí)別同一食品不同表達(dá)的唯一符號(hào)，便于后續(xù)計(jì)算機(jī)處理。

農(nóng)產(chǎn)品編碼及分類(lèi)第三十四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二食物編碼主要參考四個(gè)國(guó)內(nèi)外文件：

PesticidesResiduesinFood,SecondEdition,Section2,CodexAlimentariusVolume2,1993.GEMS/FOODConsumptionClusterDiets.楊月欣王光亞潘興昌.中國(guó)食物成份表2002北京大學(xué)醫(yī)學(xué)院出版社楊月欣王光亞潘興昌.中國(guó)食物成份表2004北京大學(xué)醫(yī)學(xué)院出版社編碼總則第三十五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二刪除具有明顯的地區(qū)性和國(guó)家性的食物編碼，保留普遍通用的食物編碼；刪除CAC食物編碼中關(guān)于飼料的食物分類(lèi)編碼；刪除CAC食物編碼中4000-5000同物異名的重復(fù)編碼；編碼篩選原則第三十六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二（1）當(dāng)中國(guó)的食物在CAC的食物編碼中能找到相應(yīng)的編碼時(shí)，全部采用CAC的編碼，編碼類(lèi)型為兩位字母代碼加四位數(shù)字；FB0269葡萄FB0275草莓FC0001柑桔FC0004橙子FC0005柚子FI0327香蕉FI0341獼猴桃FI0342桂圓FI0353菠蘿FP0226蘋(píng)果FP0230梨編碼方法第三十七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二（2）當(dāng)中國(guó)的食物是具體加工的食物時(shí)，在其原料食物編碼后面加兩位數(shù)字01、02等；CF1211面粉CF121101面條*CF121102方便面*CF121103三明治*CF121104饅頭*CF121105月餅*CF121106餅干*CF121107酥*CF121108蛋糕*CF121109其他面點(diǎn)*編碼方法第三十八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二（3）當(dāng)中國(guó)的食物是具有中國(guó)特色的而CAC編碼中沒(méi)有的食物以同類(lèi)食物兩位字母代碼加6000開(kāi)始進(jìn)行獨(dú)立編碼；IM1000蛤IM1002烏賊IM1003貽貝類(lèi)IM1005扇貝類(lèi)IM6000鮑魚(yú)*IM6001蜆*IM6002蟶子*IM6003蚶*IM6004章魚(yú)*IM6005桃花蛸*IM6006海參*IM6007海蜇*編碼方法第三十九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二（4）對(duì)于一些食用頻率較少又不常見(jiàn)的食物以同類(lèi)食物代碼加9999表示。VR0075根莖蔬菜FB0269葡萄VR0505芋頭FB0275草莓VR0506蘿卜FB9999其他漿果*VR0508紅薯VC0428絲瓜VR0577胡蘿卜VC0429南瓜VR0589馬鈴薯VC0432西瓜VR0600山藥VC6000哈密瓜*VR6000水生蔬菜*VC6001甜瓜*VR9999其他根莖蔬菜*VC9999其他瓜*編碼方法第四十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二食品來(lái)源category食品類(lèi)別type食品組別group食品序列號(hào)number食品加工方法methods*每個(gè)食品賦予二個(gè)編碼：國(guó)內(nèi)六位編碼和CAC食品編碼（01、02、03、04…）（A、B、C、D…）（001、002、003…）（FC0001、FC0004…）（00、01、02…）五級(jí)分類(lèi)編碼（參照CAC）第四十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二CDEEM食物分類(lèi)A級(jí)初級(jí)植物產(chǎn)品B級(jí)初級(jí)動(dòng)物產(chǎn)品G級(jí)其他加工食品*D級(jí)植物來(lái)源加工食品E級(jí)動(dòng)物來(lái)源加工食品F級(jí)多組分加工食品*01水果02蔬菜03禾本04堅(jiān)果種子05香料001柑橘類(lèi)002仁果類(lèi)003核果類(lèi)004漿果類(lèi)005熱帶水果FC0001柑桔FC0002檸檬FC0003蜜橘FC0004橙子FC0005柚子······CategoryTypeGroupCACcode食物譜系圖第四十二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二

CAC編碼植物類(lèi)加工食品植物來(lái)源單組分產(chǎn)品

谷物碾磨部分楊月欣的六位碼加工方法第四十三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二加工方法編碼（21種）加工代碼加工方法00原始狀態(tài)01碾壓(粉,汁)02刨光,削皮03加工產(chǎn)品,需再加工才可食用：面條,粉絲,餃子等04加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：蒸05加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：烘\焙\烤06加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：煎\炸07加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：炒08加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：煮\鹵09加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：粥\湯\羹加工代碼加工方法10加工產(chǎn)品,熟食,加工方法：冷凍11罐裝食品：各類(lèi)罐裝食品12腌制食品：蜜制和鹽制，煙熏制品13發(fā)酵食品14脫水植物產(chǎn)品15脫水乳制品：奶粉16脫水肉制品：肉松，牛肉干17海鮮干燥制品：蝦皮，魚(yú)干18嬰兒配方食品19冷凍食品類(lèi)：蔬菜等99加工方法不明第四十四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二type_idtypetype_idtype1谷物9蔬菜類(lèi)2根莖類(lèi)10魚(yú)類(lèi)及海產(chǎn)食品3豆類(lèi)11蛋類(lèi)4蔗糖和蜂蜜12水果類(lèi)5堅(jiān)果與油料種子13奶類(lèi)及其制品6植物油和油脂14肉類(lèi)及其臟器類(lèi)7興奮中樞神經(jīng)系統(tǒng)的食品15動(dòng)物油脂類(lèi)8香料16飲料食品分類(lèi)(GEMS/FOODconsumptionclusterdiets)食物分類(lèi)參照2002年食物成分表分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)際食品法典委員會(huì)（CAC）通用分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)和GEMS/FOODConsumptionClusterDiets要求進(jìn)行分類(lèi)：第四十五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二type_idtypetype_idtype1谷類(lèi)及制品12魚(yú)蝦蟹貝類(lèi)2薯類(lèi)、淀粉及制品13嬰幼兒食品3干豆類(lèi)及制品14小吃、甜餅4蔬菜類(lèi)及其制品15速食食品5菌藻類(lèi)16飲料類(lèi)6水果類(lèi)及制品17含酒精飲料7堅(jiān)果、種子類(lèi)18糖、蜜餞類(lèi)8畜肉類(lèi)及制品19油脂類(lèi)9禽肉類(lèi)及制品20調(diào)味品類(lèi)10乳類(lèi)及制品21其他11蛋類(lèi)及制品

中國(guó)食物成分表(楊月欣)食物分類(lèi)第四十六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二type_idtypetype_idtype01水果類(lèi)12植物來(lái)源派生產(chǎn)品02蔬菜類(lèi)13植物來(lái)源單組分產(chǎn)品03禾本類(lèi)14植物來(lái)源多組分產(chǎn)品04堅(jiān)果和種子15動(dòng)物來(lái)源次級(jí)產(chǎn)品05香草和香料類(lèi)16動(dòng)物來(lái)源派生可食食品06哺乳動(dòng)物產(chǎn)品17動(dòng)物來(lái)源單組分產(chǎn)品07禽類(lèi)產(chǎn)品類(lèi)18動(dòng)物來(lái)源多組分產(chǎn)品08水生動(dòng)物產(chǎn)品19糖果小食品*10無(wú)脊椎動(dòng)物類(lèi)20飲料類(lèi)*11植物來(lái)源次級(jí)產(chǎn)品

*表示本次研究添加的類(lèi)別中國(guó)膳食暴露評(píng)估食物分類(lèi)第四十七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二

污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)合并歸組

構(gòu)建橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)

要實(shí)現(xiàn)從污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽樣，與膳食消費(fèi)量數(shù)據(jù)隨機(jī)匹配，計(jì)算污染物暴露量，要求每種農(nóng)產(chǎn)品監(jiān)測(cè)的某污染物要有一定的檢測(cè)樣本量。若樣本量過(guò)少，需要對(duì)檢測(cè)的農(nóng)產(chǎn)品的樣本量進(jìn)行合理的歸組合并。膳食數(shù)據(jù)與污染物數(shù)據(jù)的整合

膳食調(diào)查的是食物攝入量，而污染物監(jiān)測(cè)的是初級(jí)農(nóng)產(chǎn)品，因此需要建立橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)，將膳食調(diào)查數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)連接起來(lái)。橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)包含了連接膳食調(diào)查數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的主要信息，是構(gòu)建膳食暴露評(píng)估模型的重要基礎(chǔ)。第四十八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二污染物監(jiān)測(cè)樣品頻數(shù)樣本量n<50樣本量n>=50樣本量n<50樣本量n<50樣本量n>=50樣本量n>=50做舍棄處理篩選組內(nèi)合并類(lèi)內(nèi)合并輸出校正不合理歸類(lèi)譜系由下而上逐級(jí)歸并核查核查核查污染物合并歸組流程第四十九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)鉛合并歸組數(shù)據(jù)庫(kù)膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)完全匹配污染物監(jiān)測(cè)食物CAC細(xì)碼及粗碼對(duì)膳食調(diào)查五位碼賦予農(nóng)產(chǎn)品CAC細(xì)碼按食物CAC細(xì)碼與食物五位碼進(jìn)行匹配不匹配鉛橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)適當(dāng)合并歸組標(biāo)記后舍棄鉛橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建流程第五十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)中具有農(nóng)產(chǎn)品CAC編碼、膳食五位碼、六位碼、加工方法、加工因子、變異因子、標(biāo)識(shí)變量等。污染物數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中農(nóng)產(chǎn)品具有CAC編碼膳食調(diào)查數(shù)據(jù)中所調(diào)查的食物均采用膳食五位碼。污染物數(shù)據(jù)庫(kù)橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中所監(jiān)測(cè)的農(nóng)產(chǎn)品采用CAC編碼。橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)CAC編碼、膳食五位碼、六位碼、加工方法、加工因子、變異因子、標(biāo)識(shí)變量等。膳食調(diào)查數(shù)據(jù)中所調(diào)查的食物均采用膳食五位碼。第五十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二

污染物監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品的編碼是橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建的基礎(chǔ)；合理的污染物監(jiān)測(cè)農(nóng)產(chǎn)品合并歸組是橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)的建立的關(guān)鍵；以鉛為例構(gòu)建橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)的思路和方法可以推廣到其它污染物的研究；

第五十二頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二CDEEM簡(jiǎn)介CDEEM全稱(chēng)：ChinaDietaryExposureEvaluationModel可用于食物中化學(xué)污染物暴露評(píng)價(jià)最主要的功能及特征：數(shù)據(jù)管理：分類(lèi)、篩選等；核心模塊：bootstrap&MonteCarlo、暴露分布、模型驗(yàn)證；分析結(jié)果報(bào)告：選擇性結(jié)果報(bào)告、統(tǒng)計(jì)圖表等；用戶友好式界面操作：菜單、對(duì)話框、功能鍵等。第五十三頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二開(kāi)始界面

默認(rèn)語(yǔ)言是中文，如用鼠標(biāo)點(diǎn)擊英文，將進(jìn)入英文界面的CDEEM

點(diǎn)擊進(jìn)入按鍵可進(jìn)入CDEEM第五十四頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二CDEEM主界面第五十五頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二膳食調(diào)查數(shù)據(jù)的描述性分析食品消費(fèi)量數(shù)據(jù)描述性分析結(jié)果按六位碼分食品大類(lèi)（g）typenmeanP5P25P50P75P90P95P97_5P99P99_9蛋類(lèi)及制品513977.9325.050.060.0100.0135.0170.0200.0250.0480.0調(diào)味品類(lèi)353359.2510.025.050.075.00125.0200.0240.0300.0500.0干豆類(lèi)及制品6069112.1225.050.0100.150.0200.0250.0300.0400.0700.0谷類(lèi)及制品34588211.6850.0100.175.300.0400.0500.0565.0650.0975.0堅(jiān)果、種子類(lèi)82179.5310.050.050.0100.0150.0200.0250.0300.0700.0菌藻類(lèi)89363.625.0025.050.0100.0150.0150.0200.0260.0400.0禽肉類(lèi)及制品1764133.6230.075.0100.150.0250.0300.0400.0450.0800.0蔬菜類(lèi)及制品36814126.3720.00050.00100.0150.0250.0300.0400.0500.0800.0第五十六頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二食物中污染物檢測(cè)數(shù)據(jù)描述性分析結(jié)果（mg/kg）污染物名稱(chēng)：鉛污染物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的描述性分析typenmeanP25P50P75P90P95P99P99_9det_rate哺乳動(dòng)物產(chǎn)品類(lèi)63580.100.00000.0340.1000.2300.3701.1302.1760.70動(dòng)物來(lái)源單組分產(chǎn)品類(lèi)15381.580.01460.0860.4902.8006.81021.150125.000.78禽類(lèi)產(chǎn)品類(lèi)9600.100.00500.0450.0980.1970.3121.3103.9100.76蔬菜類(lèi)88400.100.00300.0360.1000.2300.3971.0913.6000.73水果類(lèi)20100.050.00000.0200.0560.1250.1900.4671.2000.67水生動(dòng)物產(chǎn)品類(lèi)43230.100.00150.0400.09520.2100.3401.0002.4000.72無(wú)脊椎動(dòng)物類(lèi)12110.230.04400.1200.25800.4620.7631.9005.2100.88植物來(lái)源次級(jí)產(chǎn)品類(lèi)24600.100.00030.0480.11000.2100.3260.8062.8040.73植物來(lái)源派生產(chǎn)品類(lèi)33200.660.00570.0780.63001.6602.46005.40010.700.75第五十七頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二namecom_coecodeWeightConsumption(P97_5)HRuvCountrynestiARfDPerofARfD(%)蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.11100.107FRA2.711002.71蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.11126.967USA3.111003.11蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.11149.047SWE3.441003.44蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.1199.687UNK2.711002.71蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.11139.507BEL3.301003.30蘋(píng)果FP02260611**44.59500.000.11200.007JPN4.191004.19中國(guó)短期攝入量估計(jì)值-NESTI（ug/kg體重/天）化學(xué)物名稱(chēng)：毒死蜱perofARFD:急性參考劑量的百分?jǐn)?shù)（%）點(diǎn)估計(jì)分析結(jié)果第五十八頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二概率模型結(jié)果LabelmeanP5P25P50P75P90P95P97_5P99P99_911to14years(F)1.8250.2680.6951.2192.1753.6075.0998.01810.02726.13011to14years(M)1.9700.2410.7501.4242.3143.7955.6878.50311.10227.20015to17years(F)1.7130.1760.5691.1071.9603.3044.5967.74014.91022.36815to17years(M)1.6750.2130.5671.1122.0463.3144.4977.66610.64723.527急性概率評(píng)估模型分析結(jié)果污染物名稱(chēng)：鉛單位：ug/kg體重/天第五十九頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二急性概率評(píng)估模型分析結(jié)果各年齡組暴露量分布（ug/kg體重/天）概率模型結(jié)果PDWI=3.57第六十頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二高暴露人群（P95）攝入各食物貢獻(xiàn)度（ug/kg體重/天）貢獻(xiàn)度分析第六十一頁(yè)，共六十三頁(yè)，編輯于2023年，星期二貢獻(xiàn)度分析高暴露人群（P95）攝入各食物貢獻(xiàn)度分析結(jié)果污染物名稱(chēng)：鉛；單位：ug/kg體重/天type_idtypeRelCon(%)meanmedianP2.5P97.5zeros(%)Cum_Con(%)01谷類(lèi)及制品49.891857.78212.8000.000338