食品安全風(fēng)險評估統(tǒng)計模型及軟件開發(fā)

食品安全風(fēng)險評估統(tǒng)計模型及軟件開發(fā)第一頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二風(fēng)險評估及統(tǒng)計模型CDEEM構(gòu)建原理及數(shù)據(jù)庫

CDEEM軟件及評估結(jié)果CDEEM驗證與評價主要內(nèi)容第二頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二食品安全的2個策略零風(fēng)險選擇，即“黑與白”的方法“凡是對人和動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，人的生命與健康最重要、不惜代價風(fēng)險分析“Everysubstanceisapoison–itisonlyamatterofdose”

（Paracelsus）沒有100%安全的食品，僅能將風(fēng)險漸低到可接受水平大多數(shù)人支持難以理解！第三頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二風(fēng)險評估（RiskAssessment）框架4.風(fēng)險表征Riskcharacterisation危害鑒定

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

平均暴露量=

食物消費均值

×

食物污染中位水平

高端暴露量=高端食品消費量×

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，作為篩選目的.分布模型：食品消費量分布數(shù)據(jù)X固定污染水平=攝入量范圍（特定消費模式）比點估計更加精確，但因取決于假設(shè)仍屬于保守。點評估和簡單分布方法趨向用“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，或者食物消費量不同。第六頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二污染物數(shù)據(jù)庫消費量和殘留數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣暴露量=Σ消費量iX污染水平i點評估概率模型簡單到復(fù)雜解決估計數(shù)據(jù)的不確定性問題風(fēng)險管理從意義不大到十分有意義過度避免了點評估中的爭論和對于實際攝入量過高估計

概率模型分析

消費量數(shù)據(jù)庫第七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二從點評估到概率分析第八頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二國外研究進(jìn)展

歐盟：FP5，“隨機(jī)化模擬人類對化學(xué)物和營養(yǎng)素暴露的開發(fā)、驗證和應(yīng)用”

FP6，“發(fā)展全新整合的食品風(fēng)險分析確保食品安全”

概率性暴露評估ProbabilisticExposureAssessment急性暴露與慢性暴露風(fēng)險AcuteandChronicrisks美國：一些主要概率評價模型ModelnameexpandednamedevelopermoduleSHEDSStochastichumanexposuredosesystemEPA/ORDdietary,nodietary,dermalandinhalationDEEM(Calender)DietaryexposureevaluationmodelExponentdietary,nodietary,dermalandinhalationCARESCumulativeandAggregateRiskEvaluationSystemDowagrosciencedietary,nodietary,dermalandinhalationLIFELINE

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

群體暴露量

群體劑量模型

計算個體暴露/劑量分布

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

暴露分布

污染物數(shù)據(jù)庫食物消費量數(shù)據(jù)庫食品加工系數(shù)

SHEDS模型

StochasticHumanExposureandDoseSimulation(SHEDS)Model

第十頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二中國開展的暴露評估食物消費量數(shù)據(jù)：全國營養(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，如母乳中有機(jī)氯化合物、二噁英的濃度。2002年中國居民營養(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小時回顧法、3天入戶稱重法。第十一頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二國內(nèi)研究現(xiàn)狀我國在衛(wèi)生標(biāo)準(zhǔn)起草過程中，已經(jīng)利用我國膳食營養(yǎng)調(diào)查提出的食物消費量模式和食品污染物現(xiàn)狀調(diào)查，利用點評估技術(shù)進(jìn)行暴露評估，提出我國的限量標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)以及在采用國際標(biāo)準(zhǔn)時通過暴露評估評價限量標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)的適用性，但這一過程屬于篩選性質(zhì)的多，進(jìn)行定量暴露評估的較少，與國際水平存在一定差距。1990年、1992年和2000年成功進(jìn)行的3次“中國總膳食研究”，在研究內(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)國家水平。但在將危險性評估理論和數(shù)理統(tǒng)計、計算機(jī)技術(shù)相結(jié)合，開展膳食暴露定量評估模型研究上卻要落后和遲緩一些。

第十二頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二風(fēng)險評估統(tǒng)計模型點估計–IESTI概率模型：急性：慢性：

“理想”條件下的概率模型：實際應(yīng)用的概率模型：第十三頁，共六十三頁，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)藥殘留專家聯(lián)席會議(JMPR)確定的歐盟及國際權(quán)威機(jī)構(gòu)在制定農(nóng)殘最大限量標(biāo)準(zhǔn)（MRL）時計算農(nóng)藥急性暴露量所采用的方法。它主要是針對一天內(nèi)攝入可能引起急性反應(yīng)的農(nóng)藥，以食品為對象，選取某食品消費人群的高端消費量和食品污染物監(jiān)測樣本中的高殘留量計算24小時內(nèi)膳食暴露量，與急性參考劑量比較進(jìn)行評估。為解決單位食品個體間的殘留差異，引入了單位重量和變異因子兩個概念。第十四頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二LP：高端消費量，攝食者消費量的P97.5，即能涵蓋消費人群中97.5%的食用者每天的消費量；HR：高殘留量，食品污染物監(jiān)測的各檢測樣品的最大殘留濃度值；U：食品單位重量，由污染物監(jiān)測實驗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：消費人群的平均體重。參數(shù)解釋第十五頁，共六十三頁，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、油料種子及豆類等小粒農(nóng)作物）；這種情況也適用于肉類食品、蛋類、肝臟、腎臟等可食動物內(nèi)臟類食品。四種情形（情形1、2a、2b和3）第十六頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二食品單位重量大于25g，引入一個變異因子。

情形2a

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

單位食品重量超過消費人群的每日高端消費量LP。如：大西瓜、大白菜等。假設(shè)個體一天內(nèi)僅消費小于等于1個單位重量的某食品，且消費部分殘留水平為[HR×v]。情形2第十七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二對于散裝或多種成分混合的加工食品，如果汁、牛奶等，以監(jiān)測實驗獲得的各檢測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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二WHO收集了一些國家部分水果、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，共六十三頁，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體間的殘留差異。單個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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二概率模型概率法對所評價化學(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)物濃度和食物消費量數(shù)據(jù)，評價才有意義。

通常情況下，法定的市場監(jiān)督檢查并不能提供統(tǒng)計學(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：通過科學(xué)的抽樣，將食物中某化學(xué)物濃度與實際含有該物質(zhì)的食品消費量結(jié)合起來，從而提供了一個真實的暴露評價基礎(chǔ)，來估計某物質(zhì)的暴露量是否超過預(yù)定的安全閾值。是否對食物消費量數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測數(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?shù)據(jù)進(jìn)行擬合

非參數(shù)方法：直接根據(jù)樣本的經(jīng)驗分布（大樣本）

第二十一頁，共六十三頁，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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二以急性暴露評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)驗分布）參數(shù)：二項分布/對數(shù)正態(tài)分布處理效應(yīng)（加工因子）模型非參：無（1）；固定（fk,nom，fk,upp）參數(shù)：對數(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、對數(shù)正態(tài)模型第二十三頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二

cdf1cdf2cdfmUncertaintyaboutexposureordoseforgivenpercentile

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

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

一般而言，對模擬次數(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，共六十三頁，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)計模擬方法,可用于研究一組數(shù)據(jù)某統(tǒng)計量的分布特征,適用于難以用常規(guī)方法解決的參數(shù)區(qū)間估計、假設(shè)檢驗等問題?；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)個觀察單位組成一個樣本，每個觀察單位每次被抽到的概率相等，所得樣本稱為Bootstrap樣本。重復(fù)該過程若干次,記為B，所得B個Bootstrap樣本均可看作是從相應(yīng)經(jīng)驗分布中隨機(jī)抽取而來。對于每個Bootstrap樣本進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計量（如p50、p95、p99）計算，就得到統(tǒng)計量的Bootstrap分布，它表示從總體中抽樣獲得的樣本統(tǒng)計量的不確定性。第二十六頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二模型原理定量模型的變異性（圖1）估計模型的不確定度（圖2）第二十七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二1234膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫及結(jié)構(gòu)

污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)庫及結(jié)構(gòu)

農(nóng)產(chǎn)品的編碼及分類膳食數(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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二膳食量數(shù)據(jù)庫：2002年中國居民營養(yǎng)與健康狀況調(diào)查中通過24小時膳食回顧法收集的有效數(shù)據(jù)，包括22567個家庭66172人連續(xù)3天共計193814人日、1810703條膳食量記錄；人口學(xué)數(shù)據(jù)庫：2002年中國居民營養(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)庫第二十九頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二第三十頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二標(biāo)識變量人·天數(shù)記錄條數(shù)0（正常值）19381418092381（奇異值）119914062（刪除值）5659flag說明:第三十一頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二2000-2006年全國污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)中，有效數(shù)據(jù)包括監(jiān)測了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)測數(shù)據(jù)，有效數(shù)據(jù)包括監(jiān)測了44種食物，104種污染物，88843條記錄。污染物總數(shù)據(jù)庫合計監(jiān)測了510種食物，135種污染物,487875條記錄。污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)庫第三十二頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二第三十三頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二中國食品污染物暴露評估與國際接軌的基礎(chǔ)實現(xiàn)污染物數(shù)據(jù)庫與膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫關(guān)聯(lián)的重要途徑識別同一食品不同表達(dá)的唯一符號，便于后續(xù)計算機(jī)處理。

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

PesticidesResiduesinFood,SecondEdition,Section2,CodexAlimentariusVolume2,1993.GEMS/FOODConsumptionClusterDiets.楊月欣王光亞潘興昌.中國食物成份表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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二刪除具有明顯的地區(qū)性和國家性的食物編碼，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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二（1）當(dāng)中國的食物在CAC的食物編碼中能找到相應(yīng)的編碼時，全部采用CAC的編碼，編碼類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蘋果FP0230梨編碼方法第三十七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二（2）當(dāng)中國的食物是具體加工的食物時，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*編碼方法第三十八頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二（3）當(dāng)中國的食物是具有中國特色的而CAC編碼中沒有的食物以同類食物兩位字母代碼加6000開始進(jìn)行獨立編碼；IM1000蛤IM1002烏賊IM1003貽貝類IM1005扇貝類IM6000鮑魚*IM6001蜆*IM6002蟶子*IM6003蚶*IM6004章魚*IM6005桃花蛸*IM6006海參*IM6007海蜇*編碼方法第三十九頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二（4）對于一些食用頻率較少又不常見的食物以同類食物代碼加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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二食品來源category食品類別type食品組別group食品序列號number食品加工方法methods*每個食品賦予二個編碼：國內(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…）五級分類編碼（參照CAC）第四十一頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二CDEEM食物分類A級初級植物產(chǎn)品B級初級動物產(chǎn)品G級其他加工食品*D級植物來源加工食品E級動物來源加工食品F級多組分加工食品*01水果02蔬菜03禾本04堅果種子05香料001柑橘類002仁果類003核果類004漿果類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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二

CAC編碼植物類加工食品植物來源單組分產(chǎn)品

谷物碾磨部分楊月欣的六位碼加工方法第四十三頁，共六十三頁，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，魚干18嬰兒配方食品19冷凍食品類：蔬菜等99加工方法不明第四十四頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二type_idtypetype_idtype1谷物9蔬菜類2根莖類10魚類及海產(chǎn)食品3豆類11蛋類4蔗糖和蜂蜜12水果類5堅果與油料種子13奶類及其制品6植物油和油脂14肉類及其臟器類7興奮中樞神經(jīng)系統(tǒng)的食品15動物油脂類8香料16飲料食品分類(GEMS/FOODconsumptionclusterdiets)食物分類參照2002年食物成分表分類標(biāo)準(zhǔn)、國際食品法典委員會（CAC）通用分類標(biāo)準(zhǔn)和GEMS/FOODConsumptionClusterDiets要求進(jìn)行分類：第四十五頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二type_idtypetype_idtype1谷類及制品12魚蝦蟹貝類2薯類、淀粉及制品13嬰幼兒食品3干豆類及制品14小吃、甜餅4蔬菜類及其制品15速食食品5菌藻類16飲料類6水果類及制品17含酒精飲料7堅果、種子類18糖、蜜餞類8畜肉類及制品19油脂類9禽肉類及制品20調(diào)味品類10乳類及制品21其他11蛋類及制品

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

*表示本次研究添加的類別中國膳食暴露評估食物分類第四十七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二

污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)合并歸組

構(gòu)建橋梁數(shù)據(jù)庫

要實現(xiàn)從污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽樣，與膳食消費量數(shù)據(jù)隨機(jī)匹配，計算污染物暴露量，要求每種農(nóng)產(chǎn)品監(jiān)測的某污染物要有一定的檢測樣本量。若樣本量過少，需要對檢測的農(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)測的是初級農(nóng)產(chǎn)品，因此需要建立橋梁數(shù)據(jù)庫，將膳食調(diào)查數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)連接起來。橋梁數(shù)據(jù)庫包含了連接膳食調(diào)查數(shù)據(jù)和污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)的主要信息，是構(gòu)建膳食暴露評估模型的重要基礎(chǔ)。第四十八頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二污染物監(jiān)測樣品頻數(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)合并類內(nèi)合并輸出校正不合理歸類譜系由下而上逐級歸并核查核查核查污染物合并歸組流程第四十九頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)庫鉛合并歸組數(shù)據(jù)庫膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫完全匹配污染物監(jiān)測食物CAC細(xì)碼及粗碼對膳食調(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)庫適當(dāng)合并歸組標(biāo)記后舍棄鉛橋梁數(shù)據(jù)庫構(gòu)建流程第五十頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二橋梁數(shù)據(jù)庫中具有農(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)識變量等。污染物數(shù)據(jù)監(jiān)測數(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)庫橋梁數(shù)據(jù)庫膳食調(diào)查數(shù)據(jù)庫污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)中所監(jiān)測的農(nóng)產(chǎn)品采用CAC編碼。橋梁數(shù)據(jù)庫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，共六十三頁，編輯于2023年，星期二

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

第五十二頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二CDEEM簡介CDEEM全稱：ChinaDietaryExposureEvaluationModel可用于食物中化學(xué)污染物暴露評價最主要的功能及特征：數(shù)據(jù)管理：分類、篩選等；核心模塊：bootstrap&MonteCarlo、暴露分布、模型驗證；分析結(jié)果報告：選擇性結(jié)果報告、統(tǒng)計圖表等；用戶友好式界面操作：菜單、對話框、功能鍵等。第五十三頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二開始界面

默認(rèn)語言是中文，如用鼠標(biāo)點擊英文，將進(jìn)入英文界面的CDEEM

點擊進(jìn)入按鍵可進(jìn)入CDEEM第五十四頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二CDEEM主界面第五十五頁，共六十三頁，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量數(shù)據(jù)描述性分析結(jié)果按六位碼分食品大類（g）typenmeanP5P25P50P75P90P95P97_5P99P99_9蛋類及制品513977.9325.050.060.0100.0135.0170.0200.0250.0480.0調(diào)味品類353359.2510.025.050.075.00125.0200.0240.0300.0500.0干豆類及制品6069112.1225.050.0100.150.0200.0250.0300.0400.0700.0谷類及制品34588211.6850.0100.175.300.0400.0500.0565.0650.0975.0堅果、種子類82179.5310.050.050.0100.0150.0200.0250.0300.0700.0菌藻類89363.625.0025.050.0100.0150.0150.0200.0260.0400.0禽肉類及制品1764133.6230.075.0100.150.0250.0300.0400.0450.0800.0蔬菜類及制品36814126.3720.00050.00100.0150.0250.0300.0400.0500.0800.0第五十六頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二食物中污染物檢測數(shù)據(jù)描述性分析結(jié)果（mg/kg）污染物名稱：鉛污染物監(jiān)測數(shù)據(jù)的描述性分析typenmeanP25P50P75P90P95P99P99_9det_rate哺乳動物產(chǎn)品類63580.100.00000.0340.1000.2300.3701.1302.1760.70動物來源單組分產(chǎn)品類15381.580.01460.0860.4902.8006.81021.150125.000.78禽類產(chǎn)品類9600.100.00500.0450.0980.1970.3121.3103.9100.76蔬菜類88400.100.00300.0360.1000.2300.3971.0913.6000.73水果類20100.050.00000.0200.0560.1250.1900.4671.2000.67水生動物產(chǎn)品類43230.100.00150.0400.09520.2100.3401.0002.4000.72無脊椎動物類12110.230.04400.1200.25800.4620.7631.9005.2100.88植物來源次級產(chǎn)品類24600.100.00030.0480.11000.2100.3260.8062.8040.73植物來源派生產(chǎn)品類33200.660.00570.0780.63001.6602.46005.40010.700.75第五十七頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二namecom_coecodeWeightConsumption(P97_5)HRuvCountrynestiARfDPerofARfD(%)蘋果FP02260611**44.59500.000.11100.107FRA2.711002.71蘋果FP02260611**44.59500.000.11126.967USA3.111003.11蘋果FP02260611**44.59500.000.11149.047SWE3.441003.44蘋果FP02260611**44.59500.000.1199.687UNK2.711002.71蘋果FP02260611**44.59500.000.11139.507BEL3.301003.30蘋果FP02260611**44.59500.000.11200.007JPN4.191004.19中國短期攝入量估計值-NESTI（ug/kg體重/天）化學(xué)物名稱：毒死蜱perofARFD:急性參考劑量的百分?jǐn)?shù)（%）點估計分析結(jié)果第五十八頁，共六十三頁，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急性概率評估模型分析結(jié)果污染物名稱：鉛單位：ug/kg體重/天第五十九頁，共六十三頁，編輯于2023年，星期二急性概率評估模型分析結(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，共六十三頁，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，共六十三頁，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：鉛；單位：ug/kg體重/天type_idtypeRelCon(%)meanmedianP2.5P97.5zeros(%)Cum_Con(%)01谷類及制品49.891857.78212.8000.000338