食品安全风险评估统计模型及软件开发解析

食品平安风险评估食品平安风险评估统计模型及软件开发统计模型及软件开发 7/7/20241风险评估及统计模型风险评估及统计模型 CDEEM CDEEM 构建原理及数据库构建原理及数据库 CDEEM CDEEM 软件及评估结果软件及评估结果CDEEM CDEEM 验证与评价验证与评价主主 要要 内内 容容7/7/20242食品平安的食品平安的2 2个策略个策略零风险选择，即零风险选择，即“黑与白的方法黑与白的方法“但凡对人和动物有致癌作用的化学物不得但凡对人和动物有致癌作用的化学物不得参加食品参加食品 DelancyDelancy修正案修正案 100%100%平安与零风险，人的生命与健康最重要、平安与零风险，人的生命与健康最重要、不惜代价不惜代价风险分析风险分析“Every substance is a poison it is“Every substance is a poison it is only a matter of doseonly a matter of dose Paracelsus Paracelsus 没有没有100%100%平安的食品，仅能将风险渐低到可平安的食品，仅能将风险渐低到可接受水平接受水平大多数人支持大多数人支持难以理解！难以理解！7/7/20243风险评估风险评估Risk AssessmentRisk Assessment框架框架4.风险表征风险表征 Risk Risk characterisationcharacterisation1.1.危害鉴定危害鉴定2.2.Hazard Hazard identificationidentification2.危害表征危害表征Hazard characterisationHazard characterisation3.3.膳食暴露膳食暴露Dietary exposureDietary exposure国际标准的制定依赖暴露评估数据国际标准的制定依赖暴露评估数据 兴旺国家主导兴旺国家主导不同国家食物消费量与食品污染水平不同不同国家食物消费量与食品污染水平不同成员国有权制定与国际标准不一致的国家标准成员国有权制定与国际标准不一致的国家标准国际标准不一定适合特定食物消费量与污染水平国际标准不一定适合特定食物消费量与污染水平标准的设立是保护大多数人，而不是平均人标准的设立是保护大多数人，而不是平均人暴露评估不是均数简单计算，需进行高暴露暴露评估不是均数简单计算，需进行高暴露 水平和特殊人群评估大数据库水平和特殊人群评估大数据库开展中国家必须开展并重视的研究开展中国家必须开展并重视的研究开展中国家必须开展并重视的研究开展中国家必须开展并重视的研究7/7/20244现有技术标准现状现有技术标准现状膳食暴露评估方法对于获得的膳食暴露评估方法对于获得的膳食污染物数据膳食污染物数据必须必须与与食物消费量食物消费量结合，暴露评估有三种方法：结合，暴露评估有三种方法：以食品污染水平和食物消费量均为事前进行估计的以食品污染水平和食物消费量均为事前进行估计的简单点简单点评估评估模型；模型；以污染物水平进行事前估计乘以食物消费量分布数据的以污染物水平进行事前估计乘以食物消费量分布数据的分分布点评估布点评估模型；模型；以污染物和消费量均为分布数据的随机以污染物和消费量均为分布数据的随机概率评估概率评估模型。模型。7/7/20245传统方法非概率模型传统方法非概率模型点评估：点评估：固定食品消费量固定食品消费量 固定污染水平固定污染水平 =摄入量摄入量 平均暴露量平均暴露量=食物消费均值食物消费均值 食物污染食物污染中位水平中位水平 高端暴露量高端暴露量=高端食品消费量高端食品消费量 高污高污染水平染水平不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估计，作为筛选目的计，作为筛选目的.分布模型：食品消费量分布数据分布模型：食品消费量分布数据X X固定污染水固定污染水平平=摄入量范围特定消费模式摄入量范围特定消费模式比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保守。守。点评估和简单分布方法趋向用点评估和简单分布方法趋向用“最坏情况假最坏情况假设，而不考虑化学物在食品中存在的概率，设，而不考虑化学物在食品中存在的概率，不同食品中化学物的污染水平不同，或者食不同食品中化学物的污染水平不同，或者食物消费量不同。物消费量不同。7/7/20246污染物污染物数据库数据库消费量和残留数据随机采样暴露量=消费量i X 污染水平i点评估点评估 概率模型概率模型 简单到复杂简单到复杂 解决估计数据的不确定性问题解决估计数据的不确定性问题 风险管理从意义不大到十分有意风险管理从意义不大到十分有意义过度义过度 防止了点评估中的争论和对于实防止了点评估中的争论和对于实际摄入量过高估计际摄入量过高估计概率模型分析概率模型分析 消费量消费量数据库数据库7/7/20247从点评估到概率分析从点评估到概率分析7/7/20248国外研究进展 欧盟：欧盟：FP5FP5，“随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开 发、验证和应用发、验证和应用 FP6 FP6，“开展全新整合的食品风险分析确保食品平安开展全新整合的食品风险分析确保食品平安 概率性暴露评估概率性暴露评估Probabilistic Exposure AssessmentProbabilistic Exposure Assessment急性暴露与慢性暴露风险急性暴露与慢性暴露风险Acute and Chronic risksAcute and Chronic risks美国：一些主要概率评价模型美国：一些主要概率评价模型Model Model namenameexpanded nameexpanded namedeveloperdevelopermodulemoduleSHEDSSHEDSStochastic human exposure dose Stochastic human exposure dose systemsystemEPA/ORDEPA/ORDdietary,nodietary,dermal and dietary,nodietary,dermal and inhalationinhalationDEEMDEEM(Calender)(Calender)Dietary exposure evaluation modelDietary exposure evaluation modelExponentExponentdietary,nodietary,dermal anddietary,nodietary,dermal and inhalation inhalationCARESCARESCumulative and Aggregate Risk Cumulative and Aggregate Risk Evaluation SystemEvaluation SystemDow Dow agroscienceagrosciencedietary,nodietary,dermal and dietary,nodietary,dermal and inhalationinhalationLIFELINELIFELINELifeline group,Lifeline group,incincdietary,nodietary,dermal and dietary,nodietary,dermal and inhalationinhalation7/7/20249结果结果 群体暴露量群体暴露量 群体剂量群体剂量模型模型 计算个体暴露计算个体暴露/剂量分剂量分布布 tot1TIMEEXP.orDOSEIngestiontot1TIMEEXP.orDOSEDermaltot1TIMEEXP.orDOSEInhalation数据库输入数据库输入 暴露分布暴露分布 污染物数据库污染物数据库 食物消费量数据食物消费量数据库库 食品加工系数食品加工系数 SHEDS SHEDS 模型模型 S Stochastic tochastic H Human uman E Exposure and xposure and D Dose ose S Simulation(SHEDS)Modelimulation(SHEDS)Model 7/7/202410中国开展的暴露评估中国开展的暴露评估食物消费量数据：食物消费量数据：全国营养调查全国营养调查 1959,1982,1992,20021959,1982,1992,2002食品污染水平数据食品污染水平数据污染物监测网、总膳食研究污染物监测网、总膳食研究19901990，19921992，20002000、双份饭研究。、双份饭研究。人体组织人体组织/体液的直接监测，如母乳中有机氯化体液的直接监测，如母乳中有机氯化合物、二噁英的浓度。合物、二噁英的浓度。20022002年中国居民营养与健康状况调查年中国居民营养与健康状况调查分层多阶段等容整群随机抽样方法分层多阶段等容整群随机抽样方法膳食调查：膳食调查：食品频数法、食品频数法、3 3天天2424小时回忆法、小时回忆法、3 3天入户称重天入户称重法。法。7/7/202411国内研究现状我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现状调查，利用点评估技术进行暴露评估，提出我状调查，利用点评估技术进行暴露评估，提出我国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，与国际水平存在一定差距。与国际水平存在一定差距。19901990年、年、19921992年和年和20002000年成功进行的年成功进行的3 3次次“中国总中国总膳食研究，在研究内容的完整性和研究方法的膳食研究，在研究内容的完整性和研究方法的科学性上已根本接近兴旺国家水平。但在将危险科学性上已根本接近兴旺国家水平。但在将危险性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，开性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，开展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和缓慢展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和缓慢一些。一些。7/7/202412风险评估统计模型风险评估统计模型点估计 IESTI概率模型：急性：急性：慢性：慢性：“理想条件下的概率模型：理想条件下的概率模型：实际应用的概率模型：实际应用的概率模型：7/7/202413IESTI(International Estimate of Short Term Intake)由世界粮农组织和世界卫生组织农药残留专家联席会议(JMPR)确定的欧盟及国际权威机构在制定农残最大限量标准MRL时计算农药急性暴露量所采用的方法。它主要是针对一天内摄入可能引起急性反响的农药，以食品为对象，选取某食品消费人群的高端消费量和食品污染物监测样本中的高残留量计算24小时内膳食暴露量，与急性参考剂量比较进行评估。为解决单位食品个体间的残留差异，引入了单位重量和变异因子两个概念。7/7/202414LPLP：高端消费量，摄食者消费量的：高端消费量，摄食者消费量的P97.5P97.5，即能涵盖消费人，即能涵盖消费人群中群中97.5%97.5%的食用者每天的消费量；的食用者每天的消费量；HRHR：高残留量，食品污染物监测的各检测样品的最大残留：高残留量，食品污染物监测的各检测样品的最大残留浓度值；浓度值；U U：食品单位重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量：食品单位重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量的中位数；的中位数；V V：变异因子，单位食品高端残留量：变异因子，单位食品高端残留量P97.5P97.5与检测样品与检测样品的平均残留量的比值；的平均残留量的比值；P P：加工因子，加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原：加工因子，加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原始农产品中污染物浓度的比值；始农产品中污染物浓度的比值；bwbw：消费人群的平均体重。：消费人群的平均体重。参数解释参数解释7/7/202415情形情形1 1食品单位重量小于食品单位重量小于2525，如原始或经加，如原始或经加工的农产品谷物、小麦、油料种子及工的农产品谷物、小麦、油料种子及豆类等小粒农作物；这种情况也适用豆类等小粒农作物；这种情况也适用于肉类食品、蛋类、肝脏、肾脏等可食于肉类食品、蛋类、肝脏、肾脏等可食动物内脏类食品。动物内脏类食品。四种情形情形四种情形情形1 1、2a2a、2b 2b 和和3 37/7/202416食品单位重量大于25g，引入一个变异因子。情形2a 单位食品重量小于消费人群的每日高端消费量LP。如：桃、李等水果。假设个体一天内消费多于1个单位重量的某食品，且第一个单位重量的该食品残留水平为 HR v，其余为HR。情形2b 单位食品重量超过消费人群的每日高端消费量LP。如：大西瓜、大白菜等。假设个体一天内仅消费小于等于1个单位重量的某食品，且消费局部残留水平为 HR v。情形情形2 27/7/202417对于散装或多种成分混合的加工食品，如果汁、牛奶等，以监测实验获得的各检测样品残留浓度的中位数STMR代表可能的最高残留浓度。情形情形3 37/7/202418WHOWHO收集了一些国家局部水果、蔬菜等食品的单位重量信收集了一些国家局部水果、蔬菜等食品的单位重量信息表息表1 1。食品的单位重量食品的单位重量7/7/202419变异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留变异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高5-5-1010倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。变异因子变异因子7/7/202420概率模型概率模型概率法对所评价化学物在食品中存在概率与污染水平浓概率法对所评价化学物在食品中存在概率与污染水平浓度及相关水平的消费量进行模拟。度及相关水平的消费量进行模拟。这种方法需要足够这种方法需要足够的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。通常情况下，法定的市场监督检查并不能提供统计学通常情况下，法定的市场监督检查并不能提供统计学上有意义的分布特征。如果所获资料质量有保证，概率方上有意义的分布特征。如果所获资料质量有保证，概率方法可能是最适宜的方法：通过科学的抽样，将食物中某化法可能是最适宜的方法：通过科学的抽样，将食物中某化学物浓度与实际含有该物质的食品消费量结合起来，从而学物浓度与实际含有该物质的食品消费量结合起来，从而提供了一个真实的暴露评价根底，来估计某物质的暴露量提供了一个真实的暴露评价根底，来估计某物质的暴露量是否超过预定的平安阈值。是否超过预定的平安阈值。是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：参数方法：用适当的理论分布对数据进行拟合参数方法：用适当的理论分布对数据进行拟合 非参数方法：直接根据样本的经验分布大样本非参数方法：直接根据样本的经验分布大样本 7/7/202421参数法与非参数法的选择参数法与非参数法的选择7/7/202422以急性暴露评估为例建模以急性暴露评估为例建模污染物浓度模型污染物浓度模型非参：从现有数据随机抽样经验分布非参：从现有数据随机抽样经验分布参数：二项分布参数：二项分布/对数正态分布对数正态分布处理效应加工因子模型处理效应加工因子模型非参：无非参：无1 1；固定；固定fk,nomfk,nom，fk,uppfk,upp参数：对数或参数：对数或logitlogit转换后正态分布转换后正态分布 变异性建模变异性建模非参：默认按单位重量：，非参：默认按单位重量：，参数：贝塔模型、贝努力模型、对数正态模型参数：贝塔模型、贝努力模型、对数正态模型7/7/202423 cdf1cdf2cdfmUncertainty about exposure or dose for given percentile Uncertainty about percentilefor given exposure or doseExposure or DosePercentileExposure or DosePercentile变异Variability=在人群间真正存在的差异，是真实性的局部。不确定度Uncertainty=缺乏知识或数据信息造成的测量值与真实值差异，原那么上可能降低 解决变异与不确定性难点：解决变异与不确定性难点：Monte CarloMonte Carlo方法量化变异性，方法量化变异性，BootstrapBootstrap方法量化不确定性方法量化不确定性 7/7/202424Monte CarloMonte Carlo方法方法根本思想：以一个概率模型为根底，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验结果，得出问题的近似解，即进行一种数字模拟实验。三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从概率分布抽样；建立各种估计量。一般而言，对模拟次数M有一定要求，模拟次数较少，结果可能不稳定。7/7/202425 BootstrapBootstrap方法方法以原始数据为根底进行有放回抽样的统计模拟方法,可用于研究一组数据某统计量的分布特征,适用于难以用常规方法解决的参数区间估计、假设检验等问题。根本思想是:从样本含量为n的原始数据范围内有放回地随机抽取i(通常选取i n)个观察单位组成一个样本，每个观察单位每次被抽到的概率相等，所得样本称为Bootstrap样本。重复该过程假设干次,记为B，所得B个Bootstrap样本均可看作是从相应经验分布中随机抽取而来。对于每个Bootstrap样本进行相关统计量如p50、p95、p99计算，就得到统计量的Bootstrap分布，它表示从总体中抽样获得的样本统计量的不确定性。7/7/202426模型原理模型原理定量模型的变异性定量模型的变异性图图1 1 估计模型的不确定估计模型的不确定度图度图2 27/7/2024271234膳食调查数据库及结构膳食调查数据库及结构 污染物监测数据库及结构污染物监测数据库及结构 农产品的编码及分类农产品的编码及分类 膳食数据与污染物数据整合膳食数据与污染物数据整合 模型数据根底模型数据根底7/7/202428膳食量数据库：2002年中国居民营养与健康状况调查中通过24小时膳食回忆法收集的有效数据，包括22567个家庭66172人连续3天共计193814人日、1810703条膳食量记录；人口学数据库：2002年中国居民营养与健康状况调查家庭成员根本情况登记表收集的数据，主要提供年龄、性别、体重等信息。膳食调查数据库膳食调查数据库7/7/2024297/7/202430标识变量人天数记录条数0（正常值）19381418092381（奇异值）119914062（删除值）5659flag flag 说明说明:7/7/2024312000-2006年全国污染物监测数据中，有效数据包括监测了497种食物，75种污染物，399032条记录。2005-2006年海关农产品进出口监测数据，有效数据包括监测了44种食物，104种污染物，88843条记录。污染物总数据库合计监测了510种食物，135种污染物,487875条记录。污染物监测数据库污染物监测数据库7/7/2024327/7/202433中国食品污染物暴露评估与国际接轨中国食品污染物暴露评估与国际接轨的根底的根底实现污染物数据库与膳食调查数据库实现污染物数据库与膳食调查数据库关联的重要途径关联的重要途径识别同一食品不同表达的唯一符号，识别同一食品不同表达的唯一符号，便于后续计算机处理。便于后续计算机处理。农产品编码及分类农产品编码及分类7/7/202434食物编码主要参考四个国内外文件：食物编码主要参考四个国内外文件：Pesticides Residues in Food,Second Edition,Section 2,Codex Alimentarius Volume 2,1993.GEMS/FOOD Consumption Cluster Diets.杨月欣杨月欣 王光亚王光亚 潘兴昌潘兴昌.中国食物成份表中国食物成份表2002 2002 北京大学医北京大学医学院出版社学院出版社杨月欣杨月欣 王光亚王光亚 潘兴昌潘兴昌.中国食物成份表中国食物成份表2004 2004 北京大学医北京大学医学院出版社学院出版社编码总那么编码总那么7/7/202435删除具有明显的地区性和国家性的食删除具有明显的地区性和国家性的食物编码，保存普遍通用的食物编码；物编码，保存普遍通用的食物编码；删除删除CACCAC食物编码中关于饲料的食物分食物编码中关于饲料的食物分类编码；类编码；删除删除CACCAC食物编码中食物编码中4000-50004000-5000同物异同物异名的重复编码；名的重复编码；编码筛选原那么编码筛选原那么7/7/2024361 1当中国的食物在当中国的食物在CACCAC的食物编码中能找到相的食物编码中能找到相应的编码时，全部采用应的编码时，全部采用CACCAC的编码，编码类型为的编码，编码类型为两位字母代码加四位数字；两位字母代码加四位数字；FB0269FB0269葡萄葡萄FB0275FB0275草莓草莓FC0001FC0001柑桔柑桔FC0004FC0004橙子橙子FC0005FC0005柚子柚子FI0327FI0327香蕉香蕉FI0341FI0341猕猴桃猕猴桃FI0342FI0342桂圆桂圆FI0353FI0353菠萝菠萝FP0226FP0226苹果苹果FP0230FP0230梨梨编码方法编码方法7/7/2024372 2当中国的食物是具体加工的食物时，在其原当中国的食物是具体加工的食物时，在其原料食物编码后面加两位数字料食物编码后面加两位数字0101、0202等；等；CF1211CF1211面粉面粉CF121101CF121101面条面条 *CF121102CF121102方便面方便面 *CF121103CF121103三明治三明治 *CF121104CF121104馒头馒头 *CF121105CF121105月饼月饼 *CF121106CF121106饼干饼干 *CF121107CF121107酥酥 *CF121108CF121108蛋糕蛋糕 *CF121109CF121109其他面点其他面点 *编码方法编码方法7/7/2024383 3 当中国的食物是具有中国特色的而当中国的食物是具有中国特色的而CACCAC编码编码中没有的食物以同类食物两位字母代码加中没有的食物以同类食物两位字母代码加60006000开始进行独立编码；开始进行独立编码；IM1000IM1000蛤蛤IM1002IM1002乌贼乌贼IM1003IM1003贻贝类贻贝类IM1005IM1005扇贝类扇贝类IM6000IM6000鲍鱼鲍鱼 *IM6001IM6001蚬蚬 *IM6002IM6002蛏子蛏子 *IM6003IM6003蚶蚶 *IM6004IM6004章鱼章鱼 *IM6005IM6005桃花蛸桃花蛸 *IM6006IM6006海参海参 *IM6007IM6007海蜇海蜇 *编码方法编码方法7/7/2024394 4对于一些食用频率较少又不常见的食物对于一些食用频率较少又不常见的食物以同类食物代码加以同类食物代码加99999999表示。表示。VR0075VR0075根茎蔬菜根茎蔬菜FB0269FB0269葡萄葡萄VR0505VR0505芋头芋头FB0275FB0275草莓草莓VR0506VR0506萝卜萝卜FB9999FB9999其他浆果其他浆果 *VR0508VR0508红薯红薯VC0428VC0428丝瓜丝瓜VR0577VR0577胡萝卜胡萝卜VC0429VC0429南瓜南瓜VR0589VR0589马铃薯马铃薯VC0432VC0432西瓜西瓜VR0600VR0600山药山药VC6000VC6000哈密瓜哈密瓜 *VR6000VR6000水生蔬菜水生蔬菜 *VC6001VC6001甜瓜甜瓜 *VR9999VR9999其他根茎蔬菜其他根茎蔬菜 *VC9999VC9999其他瓜其他瓜 *编码方法编码方法7/7/202440食品来源食品来源 category category食品类别食品类别 type type食品组别食品组别 group group食品序列号食品序列号 number number食品加工方法食品加工方法 methods methods*每个食品赋予二个编码：国内六位编码和CAC食品编码01、02、03、04A、B、C、D001、002、003FC0001、FC000400、01、02五级分类编码参照五级分类编码参照CACCAC7/7/202441CDEEM 食物分类食物分类A级 初初级植物植物产品品B级 初初级动物物产品品G级 其他加其他加工食品工食品*D级 植物来植物来源加工食品源加工食品E级 动物来物来源加工食品源加工食品F级 多多组分分加工食品加工食品*01水果水果02蔬菜蔬菜03禾本禾本04坚果种子坚果种子05香料香料001001柑橘柑橘柑橘柑橘类类002002仁果仁果仁果仁果类类003003核果核果核果核果类类004004浆浆果果果果类类005005热带热带水果水果水果水果FC0001柑桔柑桔FC0002柠檬檬FC0003蜜橘蜜橘FC0004橙子橙子FC0005柚子柚子CategoryTypeGroupCAC code食物谱系图食物谱系图7/7/202442 CAC编编码码植植物物类类加加工工食食品品植植物物来来源源单组分分产品品 谷谷物物碾碾磨磨局局部部杨杨月月欣欣的的六六位位码码加加工工方方法法7/7/202443加工方法编码加工方法编码2121种种加工代码加工代码加工方法加工方法0000原始状态原始状态0101碾压碾压(粉粉,汁汁)0202刨光刨光,削皮削皮0303加工产品加工产品,需再加工才可食用：面需再加工才可食用：面条条,粉丝粉丝,饺子等饺子等0404加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：蒸加工方法：蒸0505加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：烘加工方法：烘 焙焙 烤烤0606加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：煎加工方法：煎 炸炸0707加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：炒加工方法：炒0808加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：煮加工方法：煮 卤卤0909加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：粥加工方法：粥 汤汤 羹羹加工代码加工代码加工方法加工方法1010加工产品加工产品,熟食熟食,加工方法：冷加工方法：冷冻冻1111罐装食品：各类罐装食品罐装食品：各类罐装食品1212腌制食品：蜜制和盐制，烟熏腌制食品：蜜制和盐制，烟熏制品制品1313发酵食品发酵食品1414脱水植物产品脱水植物产品1515脱水乳制品：奶粉脱水乳制品：奶粉1616脱水肉制品：肉松，牛肉干脱水肉制品：肉松，牛肉干1717海鲜干燥制品：虾皮，鱼干海鲜干燥制品：虾皮，鱼干1818婴儿配方食品婴儿配方食品1919冷冻食品类：蔬菜等冷冻食品类：蔬菜等9999加工方法不明加工方法不明7/7/202444type_idtype_idtypetypetype_idtype_idtypetype1 1谷物谷物9 9蔬菜类蔬菜类2 2根茎类根茎类1010鱼类及海产食品鱼类及海产食品3 3豆类豆类1111蛋类蛋类4 4蔗糖和蜂蜜蔗糖和蜂蜜1212水果类水果类5 5坚果与油料种子坚果与油料种子1313奶类及其制品奶类及其制品6 6植物油和油脂植物油和油脂1414肉类及其脏器类肉类及其脏器类7 7兴奋中枢神经系统的食品兴奋中枢神经系统的食品1515动物油脂类动物油脂类8 8香料香料1616饮料饮料食品分类食品分类(GEMS/FOOD consumption cluster diets)(GEMS/FOOD consumption cluster diets)食物分类食物分类参照参照20022002年食物成分表分类标准、国际食品法典委员会年食物成分表分类标准、国际食品法典委员会CACCAC通用分类标准和通用分类标准和GEMS/FOOD Consumption Cluster DietsGEMS/FOOD Consumption Cluster Diets要求进要求进行分类：行分类：7/7/202445type_idtype_idtypetypetype_idtype_idtypetype1 1谷类及制品谷类及制品1212鱼虾蟹贝类鱼虾蟹贝类2 2薯类、淀粉及制品薯类、淀粉及制品1313婴幼儿食品婴幼儿食品3 3干豆类及制品干豆类及制品1414小吃、甜饼小吃、甜饼4 4蔬菜类及其制品蔬菜类及其制品1515速食食品速食食品5 5菌藻类菌藻类1616饮料类饮料类6 6水果类及制品水果类及制品1717含酒精饮料含酒精饮料7 7坚果、种子类坚果、种子类1818糖、蜜饯类糖、蜜饯类8 8畜肉类及制品畜肉类及制品1919油脂类油脂类9 9禽肉类及制品禽肉类及制品2020调味品类调味品类1010乳类及制品乳类及制品2121其他其他1111蛋类及制品蛋类及制品中国食物成分表中国食物成分表(杨月欣杨月欣)食物分类食物分类7/7/202446type_idtype_idtypetypetype_idtype_idtypetype0101水果类水果类1212植物来源派生产品植物来源派生产品0202蔬菜类蔬菜类1313植物来源单组分产品植物来源单组分产品0303禾本类禾本类1414植物来源多组分产品植物来源多组分产品0404坚果和种子坚果和种子1515动物来源次级产品动物来源次级产品0505香草和香料类香草和香料类1616动物来源派生可食食品动物来源派生可食食品0606哺乳动物产品哺乳动物产品1717动物来源单组分产品动物来源单组分产品0707禽类产品类禽类产品类1818动物来源多组分产品动物来源多组分产品0808水生动物产品水生动物产品1919糖果小食品糖果小食品*1010无脊椎动物类无脊椎动物类2020饮料类饮料类*1111植物来源次级产品植物来源次级产品*表示本次研究添加的类别表示本次研究添加的类别中国膳食暴露评估食物分类中国膳食暴露评估食物分类7/7/202447 污染物监测数据合并归组污染物监测数据合并归组 构建桥梁数据库构建桥梁数据库膳食数据与污染物数据的整合膳食数据与污染物数据的整合7/7/202448污染物染物监测样品品频数数样本量本量n=50样本量本量n50样本量本量n=50 做舍弃做舍弃处理理筛 选组内内 合并合并类内内 合并合并谱谱系系由由下下而而上上逐逐级级归归并并核核查核核查核核查污染物合并归组流程污染物合并归组流程7/7/202449污染物染物监测数据数据库铅合并合并归组数据数据库膳食膳食调查数据数据库完全匹配完全匹配污染物染物监测食物食物CAC细码及粗及粗码对膳食膳食调查五位五位码赋予予农产品品CAC细码 按食物按食物CAC细码与食物五位与食物五位码进行匹配行匹配不匹配不匹配铅桥梁数据梁数据库适当合并适当合并归组标记后舍弃后舍弃 铅桥梁数据库构建流程铅桥梁数据库构建流程7/7/202450桥梁数据库中具有农产品CAC编码、膳食五位码、六位码、加工方法、加工因子、变异因子、标识变量等。污染物数据监测数据中农产品具有CAC编码膳食调查数据中所调查的食物均采用膳食五位码。污染物数据库桥梁数据库膳食调查数据库污染物监测数据中所监测的农产品采用CAC编码。桥梁数据库CAC编码、膳食五位码、六位码、加工方法、加工因子、变异因子、标识变量等。膳食调查数据中所调查的食物均采用膳食五位码。7/7/202451污染物监测农产品的编码是桥梁数据库构污染物监测农产品的编码是桥梁数据库构建的根底；建的根底；合理的污染物监测农产品合并归组是桥梁合理的污染物监测农产品合并归组是桥梁数据库的建立的关键；数据库的建立的关键；以铅为例构建桥梁数据库的思路和方法可以铅为例构建桥梁数据库的思路和方法可以推广到其它污染物的研究；以推广到其它污染物的研究；7/7/202452CDEEM CDEEM 简简 介介CDEEMCDEEM全称全称：C China hina D Dietary ietary E Exposure xposure E Evaluation valuation M Model odel 可用于食物中化学污染物暴露评价可用于食物中化学污染物暴露评价最主要的功能及特征：最主要的功能及特征：数据管理：数据管理：分类、筛选等；核心模块：核心模块：bootstrap&Monte Carlo、暴露分布、模型验证；分析结果报告：分析结果报告：选择性结果报告、统计图表等；用户友好式界面操作：用户友好式界面操作：菜单、对话框、功能键等。7/7/202453开始界面开始界面v 默认语言是中默认语言是中文，如用鼠标点文，如用鼠标点击英文，将进入击英文，将进入英文界面的英文界面的CDEEMv 点击进入按键点击进入按键可进入可进入CDEEM7/7/202454CDEEM CDEEM CDEEM CDEEM 主界面主界面主界面主界面7/7/202455膳食调查数据的描述性分析膳食调查数据的描述性分析膳食调查数据的描述性分析膳食调查数据的描述性分析食品消费量数据描述性分析结果食品消费量数据描述性分析结果 按六位码分食品大类按六位码分食品大类 gtypetypen nmeanmeanP5P5P25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P97_5P97_5P99P99P99_9P99_9蛋类及制品蛋类及制品5139513977.9377.9325.025.050.050.060.060.0100.0100.0135.0135.0170.0170.0200.0200.0250.0250.0480.0480.0调味品类调味品类3533353359.2559.2510.010.025.025.050.050.075.0075.00125.0125.0200.0200.0240.0240.0300.0300.0500.0500.0干豆类及制品干豆类及制品60696069112.12112.1225.025.050.050.0100.100.150.0150.0200.0200.0250.0250.0300.0300.0400.0400.0700.0700.0谷类及制品谷类及制品3458834588211.68211.6850.050.0100.100.175.175.300.0300.0400.0400.0500.0500.0565.0565.0650.0650.0975.0975.0坚果、种子类坚果、种子类82182179.5379.5310.010.050.050.050.050.0100.0100.0150.0150.0200.0200.0250.0250.0300.0300.0700.0700.0菌藻类菌藻类89389363.6263.625.005.0025.025.050.050.0100.0100.0150.0150.0150.0150.0200.0200.0260.0260.0400.0400.0禽肉类及制品禽肉类及制品17641764133.62133.6230.030.075.075.0100.100.150.0150.0250.0250.0300.0300.0400.0400.0450.0450.0800.0800.0蔬菜类及制品蔬菜类及制品3681436814126.37126.3720.00020.00050.0050.00100.0100.0150.0150.0250.0250.0300.0300.0400.0400.0500.0500.0800.0800.07/7/202456食物中污染物检测数据描述性分析结果食物中污染物检测数据描述性分析结果mg/kg污染物名称：铅污染物名称：铅污染物监测数据的描述性分析污染物监测数据的描述性分析污染物监测数据的描述性分析污染物监测数据的描述性分析typetypen nmeanmeanP25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P99P99P99_9P99_9det_ratedet_rate哺乳动物产品类哺乳动物产品类635863580.100.100.00000.00000.0340.0340.1000.1000.2300.2300.3700.3701.1301.1302.1762.1760.700.70动物来源单组分产品类动物来源单组分产品类153815381.581.580.01460.01460.0860.0860.4900.4902.8002.8006.8106.81021.15021.150125.00125.000.780.78禽类产品类禽类产品类9609600.100.100.00500.00500.0450.0450.0980.0980.1970.1970.3120.3121.3101.3103.9103.9100.760.76蔬菜类蔬菜类884088400.100.100.00300.00300.0360.0360.1000.1000.2300.2300.3970.3971.0911.0913.6003.6000.730.73水果类水果类201020100.050.050.00000.00000.0200.0200.0560.0560.1250.1250.1900.1900.4670.4671.2001.2000.670.67水生动物产品类水生动物产品类432343230.100.100.00150.00150.0400.0400.09520.09520.2100.2100.3400.3401.0001.0002.4002.4000.720.72无脊椎动物类无脊椎动物类121112110.230.230.04400.04400.1200.1200.25800.25800.4620.4620.7630.7631.9001.9005.2105.2100.880.88植物来源次级产品类植物来源次级产品类246024600.100.100.00030.00030.0480.0480.11000.11000.2100.2100.3260.3260.8060.8062.8042.8040.730.73植物来源派生产品类植物来源派生产品类332033200.660.660.00570.00570.0780.0780.63000.63001.6601.6602.46002.46005.4005.40010.7010.700.750.757/7/202457namenamecom_coecom_coecodecodeWeight Weight ConsumptConsumptionion(P97_5)(P97_5)HRHRu uv vCountryCountrynestinestiARfDARfDPerofPerofARfD ARfD(%)(%)苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.11100.10100.107 7FRAFRA2.712.711001002.712.71苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.11126.96126.967 7USAUSA3.113.111001003.113.11苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.11149.04149.047 7SWESWE3.443.441001003.443.44苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.1199.6899.687 7UNKUNK2.712.711001002.712.71苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.11139.50139.507 7BELBEL3.303.301001003.303.30苹果苹果FP0226FP02260611*0611*44.5944.59500.00500.000.110.11200.00200.007 7JPNJPN4.194.191001004.194.19中国短期摄入量估计值中国短期摄入量估计值-NESTIug/kg体重体重/天化学物名称：毒死蜱天化学物名称：毒死蜱perofARFD:急性参考剂量的百分数急性参考剂量的百分数%点估计分析结果点估计分析结果点估计分析结果点估计分析结果7/7/202458概率模型结果概率模型结果概率模型结果概率模型结果LabelLabelmeanmeanP5P5P25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P97_5P97_5P99P99P99_9P99_911 to 14 years(F)11 to 14 years(F)1.8251.8250.2680.2680.6950.6951.2191.2192.1752.1753.6073.6075.0995.0998.0188.01810.02710.02726.13026.13011 to 14 years(M)11 to 14 years(M)1.9701.9700.2410.2410.7500.7501.4241.4242.3142.3143.7953.7955.6875.6878.5038.50311.10211.10227.20027.20015 to 17 years(F)15 to 17 years(F)1.7131.7130.1760.1760.5690.5691.1071.1071.9601.9603.3043.3044.5964.5967.7407.74014.91014.91022.36822.36815 to 17 years(M)15 to 17 years(M)1.6751.6750.2130.2130.5670.5671.1121.1122.0462.0463.3143.3144.4974.4977.6667.66610.64710.64723.52723.527急性概率评估模型分析结果污染物名称：铅急性概率评估模型分析结果污染物名称：铅单位：单位：ug/kg体重体重/天天7/7/202459急性概率评估模型分析结果急性概率评估模型分析结果各年龄组暴露量分布各年龄组暴露量分布ug/kg体重体重/天天概率模型结果概率模型结果概率模型结果概率模型结果PDWI=3.577/7/202460高暴露人群高暴露人群P95摄入各食物奉献度摄入各食物奉献度ug/kg体重体重/天天奉献度分析奉献度分析奉献度分析奉献度分析 7/7/202461奉献度分析奉献度分析奉献度分析奉献度分析高暴露人群高暴露人群P95摄入各食物奉献度分析结果摄入各食物奉献度分析结果污染物名称：铅；单位：污染物名称：铅；单位：ug/kg体重体重/天天type_idtype_idtypetypeRelCon(%)RelCon(%)meanmeanmedianmedianP2.5P2.5P97.5P97.5zeros(%)zeros(%)Cum_Con(%)Cum_Con(%)0101谷类及制品谷类及制品49.891849.891857.78257.78212.80012.8000.0000.000338.000338.00012.64412.64449.8949.890404蔬菜类及制品蔬菜类及制品22.273622.273630.02430.0243.5003.5000.0000.000339.000339.00017.05717.05772.1772.170303干豆类及制品干豆类及制品11.154411.154468.11668.1168.8758.8750.0000.000394.000394.00019.69719.69783.3283.320808畜肉类及制品畜肉类及制品6.65136.651322.71822.7183.0003.0000.0000.000199.000199.00023.72923.72989.9789.971212鱼虾蟹贝类鱼虾蟹贝类3.90703.907049.20849.2084.5754.5750.0000.000740.000740.00015.62515.62593.8893.880606水果类及制品水果类及制品2.26332.263323.39023.3905.2505.2500.0000.000304.000304.00017.94917.94996.1496.140202薯类、淀粉及制品薯类、淀粉及制品1.16351.163516.74716.7475.0125.0120.0000.000241.600241.60010.71410.71497.3097.301414小吃、甜饼小吃、甜饼0.89960.899651.79451.7941.5001.5000.0000.000351.000351.00028.57128.57198.2098.200505菌藻类菌藻类0.85650.856557.53357.5336.1256.1250.0000.000300.000300.00016.66716.66799.0699.061111蛋类及制品蛋类及制品0.39340.39346.3426.3424.5754.5750.0000.00017.44617.44628.00028.00099.4599.451010乳类及制品乳类及制品0.16860.16866.7956.7954.0004.0000.0000.00038.25038.25030.00030.00099.6299.620909禽肉类及制品禽肉类及制品0.14960.14965.4835.4835.1495.1490.0000.00011.00011.00018.18218.18299.7799.772020调味品类调味品类0.13670.13672.9012.9012.6002.6000.0000.0009.5009.50015.78915.78999.9199.911515速食食品速食食品0.09070.09075.2215.2215.0005.0000.0000.00010.50010.50014.28614.286100.0100.07/7/202462模型评价模型评价模型评价模型评价 模拟消费量数据概况模拟消费量数据概况CodeCodeFoodFoodMeanConsumMeanConsum%deltac%deltacMeanConsMeanConsDaysDaysNConsDaysNConsDaysNDaysNDays%Cons%ConsDaysDaysCM1205CM1205大米大米4.124154.124150.30400.30405.4075.40776270576270599999599999576.270976.2709MM0818MM0818猪肉猪肉0.965050.965050.07680.07682.3742.37440657440657499999599999540.657640.6576CF1211CF1211面粉面粉1.491281.49128-0.4168-0.41684.5234.52332968132968199999599999532.968332.9683PE0840PE0840鸡蛋鸡蛋0.421530.42153-0.1044-0.