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    基于GRA-ISM-HMM的廣州市肉及肉制品安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    2024-05-16 03:25:06張維蔚陳坤才張玉華陳燕珊黃德演
    現(xiàn)代食品科技 2024年4期
    關(guān)鍵詞:肉制品年份觀測(cè)

    張維蔚,陳坤才*,張玉華,陳燕珊,黃德演

    (1.廣州市疾病預(yù)防控制中心,廣東廣州 510440)(2.廣州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,廣東廣州 510006)(3.廣東毓秀科技有限公司,廣東廣州 510623)

    食品安全問(wèn)題是影響國(guó)家發(fā)展的全球性的重要健康問(wèn)題[1]。隨著生產(chǎn)水平的提高,市場(chǎng)上的食品種類也越來(lái)越多,食品安全監(jiān)管難度也隨之增大。食品安全事件仍時(shí)有發(fā)生,例如2018 年桂林學(xué)術(shù)交流會(huì)上500 余人餐后出現(xiàn)嘔吐、腹瀉、發(fā)燒等癥狀[3]和2021 年中央電視臺(tái)曝光“養(yǎng)羊大縣”青縣“瘦肉精”羊肉事件,該縣每年羊出欄量高達(dá)70 萬(wàn)只[4]等。由此可見(jiàn),食品安全問(wèn)題依舊是國(guó)家治理的一個(gè)重要方向。

    在所有食品種類中,肉及肉制品是國(guó)民日常所需的重要食品種類之一,是食品安全的重要監(jiān)管方向。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)2015 至2020 年間食品日常監(jiān)督管理抽檢數(shù)據(jù)中,肉及肉制品不合格占比高達(dá)8.00%[5]。劉明等[6]還指出肉及肉制品在大型活動(dòng)中,風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別為中度風(fēng)險(xiǎn)。此外,肉及肉制品在我們?nèi)粘o嬍骋约按笮突顒?dòng)中被廣泛食用,出現(xiàn)頻次超高,是需要重點(diǎn)研究的食品種類。

    在食品安全的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方向上,研究者提出了多種研究方法。除了常規(guī)的描述性統(tǒng)計(jì)分析[7]外,比較經(jīng)典的方法有蒙特卡羅法[8]、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[9]和層次分析法[10],其中蒙特卡羅法和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分別為定量和定性評(píng)估,而層次分析法可以綜合定性和定量評(píng)估。除此之外,Lin 等[10]嘗試使用灰色關(guān)聯(lián)分析(GRA)綜合解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)來(lái)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),該方法剖析了檢測(cè)指標(biāo)間的相關(guān)性并繪制了結(jié)構(gòu)圖,使得構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)更具客觀性。上面方法實(shí)際上都是通過(guò)生成指標(biāo)權(quán)重,繼而得到風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),對(duì)食品安全進(jìn)行評(píng)估,但這不能對(duì)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因此結(jié)合數(shù)據(jù)時(shí)間特征及馬爾可夫鏈假設(shè),研究者們[11]嘗試引入隱馬爾可夫模型(HMM)對(duì)食品安全進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè),結(jié)果表明HMM 具有高準(zhǔn)確性和強(qiáng)時(shí)效性。在隱馬爾可夫模型研究中,估計(jì)隱狀態(tài)數(shù)目一直是一個(gè)難點(diǎn)。在這方面,劉鶴飛等[14]利用可逆跳躍蒙特卡羅算法給了HMM 的隱狀態(tài)數(shù)目的估計(jì)。Rousseeuw 等[15]使用譜聚類算法估計(jì)了離散狀態(tài)HMM 的參數(shù)。在此背景下,Zheng等[16]綜合了之前研究者的方法,根據(jù)觀測(cè)狀態(tài)首中時(shí)期望構(gòu)建特征矩陣,再由奇異值分解以及K 均值聚類確定隱狀態(tài)數(shù)目。

    上述所闡述的方法已被應(yīng)用到許多種類食品的研究,但鮮有應(yīng)用到對(duì)于肉及肉制品的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究。鑒于此,本文針對(duì)廣州食品安全監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)于肉及肉制品的檢測(cè)數(shù)據(jù),綜合已有方法(即GRAISM-HMM),利用GRA 和ISM 構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),運(yùn)用首中時(shí)期望特征矩陣對(duì)HMM 隱狀態(tài)進(jìn)行估計(jì),從而對(duì)廣州市肉及肉制品安全進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

    1 數(shù)據(jù)與方法

    1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

    本文數(shù)據(jù)來(lái)自廣州食品安全監(jiān)測(cè)2015 年至2021 年抽檢的肉及肉制品數(shù)據(jù),樣品共806 份,檢測(cè)目的是檢測(cè)肉及肉制品中的化學(xué)污染物,檢測(cè)方法按照原國(guó)標(biāo)方法測(cè)定。檢測(cè)項(xiàng)目受每年食品安全政策及民生食品安全關(guān)注焦點(diǎn)影響,每年都有所變動(dòng),每年具體抽檢指標(biāo)見(jiàn)表1 所示。

    表1 2015年至2021年各年份檢測(cè)指標(biāo)表Table 1 Chemical detecting indicators from 2015 to 2021

    在這些數(shù)據(jù)中,一些肉及肉制品種類具有不同的檢測(cè)方案,需要分類處理,去除未超出檢出限的指標(biāo),各年份肉及肉制品分別的檢測(cè)指標(biāo)見(jiàn)表2 所示。

    表2 2015至2021年不同肉及肉制品種類的有效檢測(cè)指標(biāo)Table 2 Effective detection indicators for different meat and meat product types from 2015 to 2021

    1.2 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

    本研究基于Python 3.7.6 環(huán)境構(gòu)建模型,實(shí)驗(yàn)設(shè)備為Windows 11 筆記本電腦,Intel(R) Core? i5-11400H 處理器,NVIDIA GeForce RTX 3050 顯示適配器,16 G(3 200 MHz)內(nèi)存。

    1.3 實(shí)驗(yàn)方法

    1.3.1 灰色關(guān)聯(lián)模型

    灰色關(guān)聯(lián)模型(GRA 模型)是一種多元分析方法,其原理是根據(jù)不同序列的曲線幾何形狀的相似程度來(lái)判斷其聯(lián)系是否緊密,曲線越接近,相應(yīng)序列之間的關(guān)聯(lián)度就越大,反之則越小。

    首先設(shè)定待確定關(guān)聯(lián)度的兩個(gè)序列分別為比較序列X=(x1,x2,…xp)’和參考序列Y=(y1,y2,…yp)’,其中x1,x2,…xp,y1,y2,…yp分別為各因子,其樣本量均為n。由于各因子量綱不同,通常先進(jìn)行初值化處理。

    式中:

    xi(j)′——第i 個(gè)比較序列因子xi的第j 個(gè)樣本初值化結(jié)果;

    xi(j)——第i 個(gè)比較序列因子xi的第j 個(gè)樣本;

    yk(j)′——第k 個(gè)比較序列因子yk的第j 個(gè)樣本初值化結(jié)果;

    yk(j)——第k 個(gè)比較序列因子yk的第j 個(gè)樣本。

    接下來(lái)求解序列差異矩陣δ以及矩陣最大值δikmax和最小值δikmin,具體公式如下:

    最后,對(duì)第j 個(gè)樣本,求解xi與yk的關(guān)聯(lián)系數(shù)Yik以及X 和Y 的關(guān)聯(lián)度矩陣C=(Cik)p×q,公式如下:

    式中:

    Cik——xi與yk的關(guān)聯(lián)度,關(guān)聯(lián)度值越大,則xi對(duì)yk的影響程度越大。

    1.3.2 解釋結(jié)構(gòu)模型

    解釋結(jié)構(gòu)模型(ISM)是一種用于分析復(fù)雜系統(tǒng)層級(jí)結(jié)構(gòu)的模型方法,該方法常用于將影響目標(biāo)變量的各因素進(jìn)行分層處理。方法步驟如下:

    (1)構(gòu)建影響因素的影響矩陣A,即鄰接矩陣。鄰接矩陣元素為“0”或“1”,其中“1”表示兩因素之間有直接連接關(guān)系。如果由相關(guān)性構(gòu)建,“1”通常表示為強(qiáng)相關(guān),否則為“0”。

    (2)構(gòu)建可達(dá)矩陣M。首先將鄰接矩陣A與單位矩陣E相加,然后進(jìn)行n 次布爾運(yùn)算,即當(dāng)滿足(A+E)n-1≠(A+E)n=(A+E)n+1停止運(yùn)算,由此得到可達(dá)矩陣M=(A+E)n。其中可達(dá)矩陣第i 行第j 列元素Mij為“1”表示影響因素i 與影響因素j 之間存在路徑,否則表示不存在路徑。

    (3)構(gòu)建可達(dá)集R、先行集Q 與它們的交集B??蛇_(dá)集表示為M 中某影響因素對(duì)應(yīng)行中,元素為1的因素集合。先行集表示為M 中某影響因素對(duì)應(yīng)列中,元素為1 的因素集合。

    (4)構(gòu)建相關(guān)層次。首先確定第一層因素,即可達(dá)集只有本身的影響因素,然后刪除該列,再次搜索可達(dá)集只有本身的影響因素放入第二層,直至最后一個(gè)因素被剔除。

    ISM 用分層結(jié)構(gòu)顯式地展現(xiàn)了各影響因素的關(guān)系,為對(duì)各因素賦予權(quán)重提供了有效的依據(jù)。

    1.3.3 隱馬爾可夫模型

    隱馬爾可夫模型(HMM)是經(jīng)典的概率統(tǒng)計(jì)模型,包含馬爾可夫鏈和一般隨機(jī)過(guò)程。它描述的是由隱藏的馬爾可夫鏈以一定概率生成狀態(tài)序列,再由狀態(tài)序列以一定概率隨機(jī)生成觀測(cè)序列的過(guò)程,圖像表示如下:

    圖1 隱馬爾可夫模型圖Fig.1 Hidden Markov model

    其中{O1,O2,…,OT}表示不同時(shí)刻的觀測(cè)序列,{q1,q2,…,qT}表示不同時(shí)刻的隱藏狀態(tài)序列。隱狀態(tài)之間能夠相互轉(zhuǎn)換,但其不能被觀測(cè),隱狀態(tài)以一定概率生成觀測(cè)序列使得我們能觀測(cè)到,因此HMM 的一個(gè)重要任務(wù)就是去求解這些轉(zhuǎn)換概率。若觀測(cè)也是離散狀態(tài),先假設(shè)共有N個(gè)隱藏狀態(tài){R1,R2,…,RN},共有M 類離散觀測(cè){u1,u2,…uM},則模型參數(shù)可以由λ=(π,Λ,B)表示,其中π=(π1,π2,…πN)表示初始時(shí)刻的狀態(tài)分布概率矩陣,Λ=(αij)N×N表示隱狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率矩陣,其中aij=P(qt+1=Rj|qt=Ri),1≤i≤N,1≤j≤N,表示任意t時(shí)刻隱藏狀態(tài)為Ri時(shí),下一時(shí)刻轉(zhuǎn)換成Rj的概率。B 表示隱狀態(tài)對(duì)于觀測(cè)的發(fā)射矩陣,bij=P(ot+1=uj|qt=Ri),1≤j≤M,1≤i≤N表示任意t時(shí)刻隱狀態(tài)為Ri時(shí),觀測(cè)狀態(tài)為uj的概率。

    在估計(jì)相關(guān)概率前,需要先確定隱狀態(tài)的數(shù)目N。如果兩個(gè)觀測(cè)狀態(tài)ui和uj是來(lái)自同一個(gè)隱狀態(tài),那么ui到某個(gè)固定點(diǎn)的首中時(shí)(即首次命中時(shí)間)與uj到這個(gè)固定點(diǎn)的首中時(shí)分布相同?;谝陨鲜聦?shí),有這樣一個(gè)定理:假設(shè)HMM 的轉(zhuǎn)移概率矩陣是遍歷的,若首中時(shí)期望矩陣有s個(gè)非零特征值,則該HMM 模型有s個(gè)隱狀態(tài)。這是由于若有兩個(gè)觀測(cè)狀態(tài)屬于同一個(gè)隱狀態(tài),那它們所在的首中時(shí)期望矩陣行之間存在相關(guān)性,因此會(huì)存在0 特征值,所以非零特征值對(duì)應(yīng)隱狀態(tài)個(gè)數(shù)。參照Z(yǔ)heng等[16]所提出的估計(jì)算法,得到隱狀態(tài)數(shù)估計(jì)算法如表3 所示。Zheng 等[16]還對(duì)首中時(shí)期望均值進(jìn)行聚類分析來(lái)獲得隱狀態(tài)數(shù)目,但本文觀測(cè)狀態(tài)并不多,無(wú)需進(jìn)行聚類分析,所以運(yùn)用表3 的算法。

    表3 HMM隱狀態(tài)數(shù)估計(jì)算法Table 3 Estimation algorithm of hidden states’ number of HMM

    估計(jì)隱狀態(tài)數(shù)后,便可以HMM 建模。HMM主要解決三類問(wèn)題:

    (1)評(píng)估問(wèn)題:當(dāng)給定觀測(cè)序列O={O1,O2,…,OT}和已知模型參數(shù)λ時(shí),計(jì)算P(O|λ),即計(jì)算參數(shù)λ下,該觀測(cè)序列O被觀測(cè)到的概率。

    (2)解碼問(wèn)題:當(dāng)觀測(cè)序列和模型參數(shù)已知情況,計(jì)算最大可能出現(xiàn)的隱藏狀態(tài)序列。

    (3)學(xué)習(xí)問(wèn)題:已知觀測(cè)序列,求解模型參數(shù)λ使得P(O|λ)最大。

    1.3.4 GRA-ISM-HMM聯(lián)合模型

    該節(jié)闡述對(duì)以上三種模型的連接操作。首先通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)分析可以得到各影響因素的相互影響程度,在本文指代各檢測(cè)指標(biāo)相互之間的關(guān)聯(lián)度。設(shè)定閾值為0.9[17],當(dāng)關(guān)聯(lián)度超過(guò)閾值,判定這兩個(gè)檢測(cè)指標(biāo)之間有連接關(guān)系,進(jìn)而可以得到ISM 的鄰接矩陣。但在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)大多數(shù)檢測(cè)指標(biāo)關(guān)聯(lián)度都非常大,這導(dǎo)致根據(jù)原ISM 的分層困難,因此在參考經(jīng)典ISM 的同時(shí),增加一個(gè)條件即隨著分層結(jié)構(gòu)箭頭指向,關(guān)聯(lián)度應(yīng)逐級(jí)遞減。增加該條件后,便可以得到分層結(jié)果,由此我們可以逐級(jí)賦予權(quán)重,權(quán)重逐級(jí)遞減,從而得到各年份的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。采用分位數(shù)四分法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行分級(jí),可以得到離散觀測(cè)狀態(tài),接著再使用HMM 便可以得到觀測(cè)下各年份隱藏的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)情況,具體流程圖如圖2 所示。

    圖2 GAR-ISM-HMM 流程圖Fig.2 GAR-ISM-HMM flow chart

    2 結(jié)果與分析

    由于數(shù)據(jù)量綱不同,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析。若某指標(biāo)所有檢測(cè)結(jié)果都低于檢出限,歸一化后便都為0,應(yīng)不進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)分析。以2015 年為例,有效檢測(cè)指標(biāo)為鉛、鎘、鉻、喹乙醇及其代謝物、呋喃唑酮、呋喃妥因六個(gè),得到的灰色關(guān)聯(lián)矩陣結(jié)果如圖3 所示。

    圖3 2015 年灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果圖Fig.3 Results of grey correlation analysis in 2015

    根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度矩陣,可以利用ISM 構(gòu)建分層結(jié)果,得到分層結(jié)構(gòu)圖如圖4 所示,以2015 年為例。

    圖4 2015 年分層結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Hierarchical structurein 2015

    表4 2015年各指標(biāo)權(quán)重表Table 4 Weights of each indicator in 2015

    根據(jù)賦予的權(quán)重便可得到各年份加權(quán)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。各年份風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)結(jié)果如圖5 所示。

    圖5 2015-2020 年份綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)圖Fig.5 Composite risk index from 2015 to 2020

    圖5 中“all”是所有年份風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)的匯總,用來(lái)觀察所有樣本的數(shù)據(jù)分布情況。由于使用歸一化處理,且每年各指標(biāo)權(quán)重和為1,因此如果一個(gè)樣本各指標(biāo)數(shù)值都很大的情況下,加權(quán)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)會(huì)越接近1。也就是說(shuō),數(shù)值“1”可作為風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)結(jié)果參考頂點(diǎn)。首先從圖5 可以看出,所有樣本的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)都未超過(guò)0.5,且大多數(shù)樣本風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)不超過(guò)0.2,由此可得廣州每年的肉及肉制品安全處于較低的風(fēng)險(xiǎn)水平,但依舊有極少樣本風(fēng)險(xiǎn)較高,關(guān)乎健康安全,這些樣本也需要重點(diǎn)關(guān)注。其次,從圖5 可以明顯看出,2019 年加權(quán)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)相對(duì)明顯較高。但由于廣州肉及肉制品生化檢測(cè)還在逐步完善的過(guò)程,每年檢測(cè)指標(biāo)變動(dòng)較大,且檢測(cè)樣本種類也有改變。所以,2019 年風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)高的原因需要進(jìn)一步探討。探討前我們可以先根據(jù)HMM模型探索該觀測(cè)下各年份的隱藏狀態(tài),觀察隱藏風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)與觀測(cè)是否一致。

    在進(jìn)行離散HMM 建模前,需要先將得到的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),根據(jù)樣本特點(diǎn),在這里采用分位數(shù)劃分法。因?yàn)榇嬖谙鄬?duì)異常高的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)樣本,所以傳統(tǒng)的5-標(biāo)度法(5 等分)并不能很好的劃分風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),而且分位數(shù)劃分法能夠使得各樣本落入各等級(jí)的概率相對(duì)均等。對(duì)5-分位數(shù)劃分、4-分位數(shù)劃分和3-分位數(shù)劃分結(jié)果進(jìn)行比較,最終選擇4-分位數(shù)劃分,即劃分為四個(gè)等級(jí)。最終劃分結(jié)果如表5 所示。

    表5 風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分表Table 5 Risk classification

    由于HMM 的離散觀測(cè)從“0”開(kāi)始,表5 將第1 個(gè)等級(jí)劃分為“0”。根據(jù)表5 的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以及各年份平均風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),2015 年至2020 年六年的觀測(cè)狀態(tài)序列為 [122231]。

    得到觀測(cè)序列后,開(kāi)始估計(jì)HMM 隱狀態(tài)數(shù)目。計(jì)算各個(gè)觀測(cè)狀態(tài)的之間的首中時(shí),得到矩陣如下:

    矩陣(8)中“∞”表示兩種狀態(tài)相互轉(zhuǎn)換概率為0。顯然矩陣(8)含非0 特征值3 個(gè),因此隱狀態(tài)個(gè)數(shù)應(yīng)取3 個(gè)為宜。

    對(duì)HMM 模型進(jìn)行多次訓(xùn)練,取得分最高的參數(shù)估計(jì)結(jié)果,結(jié)果如下所示:

    π、Λ、B的概率都為四舍五入后的概率,如矩陣中的“0”實(shí)際結(jié)果均<0.000 1,“1”實(shí)際結(jié)果均>0.999 9,為了方便記錄,矩陣?yán)镉洖椤?”和“1”,從矩陣B 可以得到觀測(cè)狀態(tài)與隱狀態(tài)的明顯對(duì)應(yīng)關(guān)系,即隱狀態(tài)“0”對(duì)應(yīng)觀測(cè)狀態(tài)“2”,隱狀態(tài)“1”對(duì)應(yīng)觀測(cè)狀態(tài)“1”,隱狀態(tài)“2”對(duì)應(yīng)觀測(cè)狀態(tài)“3”。對(duì)得到的最高概率隱狀態(tài)序列 [1 0 0 0 2 1]進(jìn)行重新排級(jí),可以得到隱藏的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為 [0 1 1 1 2 0]。從中可以看出2019 年的風(fēng)險(xiǎn)確實(shí)相對(duì)較高,但2020 隱藏風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“0”,且結(jié)果顯示2021 的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)較大的概率往風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)“1”轉(zhuǎn)換,風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)“1”為中等風(fēng)險(xiǎn),對(duì)應(yīng)觀測(cè)狀態(tài)“2”,即預(yù)測(cè)2021 年的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)均值大概率落在 [0.047 8,0.118 3]之間。因此可以認(rèn)為廣州肉及肉制品風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)趨勢(shì)良好。

    利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)采集外籍人才的網(wǎng)絡(luò)招聘信息,進(jìn)行探索性調(diào)查。對(duì)大量招聘信息進(jìn)行文本挖掘,整理出有用的信息,為企業(yè)問(wèn)卷設(shè)計(jì)和抽樣提供依據(jù)。

    為了驗(yàn)證這一結(jié)果,我們同樣利用GRA-ISM 模型求解2021 年的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),得到2021 年綜合肉及肉制品綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的箱線圖結(jié)果如圖6 所示。

    圖6 2021 年綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)圖Fig.6 Composite risk index in 2021

    從圖6 中可以2021 年肉及肉制品的所有樣本的綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)大多分布在 [0,0.1]之間,總體風(fēng)險(xiǎn)較低。另一方面,對(duì)于各年份觀測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),我們以平均風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)劃分,因此求解2021 年平均風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),得到結(jié)果約為0.090 0,在 [0.047 8,0.118 3)內(nèi)。根據(jù)表5 可得,2021 年風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為“2”即觀測(cè)狀態(tài)“2”,與HMM 預(yù)測(cè)結(jié)果一致。

    上文也說(shuō)到各年份檢測(cè)指標(biāo)變動(dòng)較大,檢測(cè)種類也有所變化,所以我們也應(yīng)該重點(diǎn)探討2019 年為何風(fēng)險(xiǎn)提升,是否當(dāng)前檢測(cè)策略需要提升。下面對(duì)2019 年風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高進(jìn)行逐一分析。首先,2019 檢測(cè)指標(biāo)較多,較多的危害指標(biāo)可能導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)增加,因此考慮采取相同檢測(cè)指標(biāo)對(duì)各年份進(jìn)行分析。根據(jù)分析數(shù)據(jù)可得,各年份都檢測(cè)的指標(biāo)有金屬污染物指標(biāo),即鉛、鎘、鉻三個(gè)指標(biāo)。根據(jù)前面分析的ISM 結(jié)構(gòu)模型,設(shè)定三個(gè)指標(biāo)權(quán)重分別為 [0.36,0.31,0.33]。最終各年份的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)圖如圖7 所示。

    圖7 2015~2020 年份重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)圖Fig.7 Heavy metal pollution risk index from 2015 to 2020

    從圖7 中可以看出,2019 年金屬污染物風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)依舊較高,但相對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù),各年份風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)有所變化,2019 年與各年份風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)差異變小,即可以認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)變動(dòng)與檢測(cè)指標(biāo)變動(dòng)有一定因果關(guān)系,但還有其他因素影響。然而,從另一方面講,這也說(shuō)明這幾年對(duì)風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)指標(biāo)的探索是正確的,適當(dāng)增加檢測(cè)指標(biāo)能更好挖掘安全風(fēng)險(xiǎn)。此外,2018 年重金屬化學(xué)污染風(fēng)險(xiǎn)較小,但綜合風(fēng)險(xiǎn)較大。

    前文也說(shuō)到各年份的檢測(cè)種類也有所變化?,F(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)中的包裝形式、采樣地點(diǎn)、產(chǎn)地、肉及肉制品分類等進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)2019 年肉及肉制品檢測(cè)分類與其他年份相比有較明顯的差異,2019 年檢測(cè)的肉及肉制品分類增加了臘肉、臘腸兩個(gè)分類。因此,我們有理由懷疑肉及肉制品種類是影響肉制品風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)的原因之一,對(duì)各分類的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行均值和方差計(jì)算,得到結(jié)果如表6 所示。

    表6 各肉制品分類風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)均值與方差表Table 6 Sample mean and sample variance of risk index for each meat product classification

    從表6 可以看出各肉及肉制品分類的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)之間確實(shí)存在差異,其中臘肉、臘腸確實(shí)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)較高,這說(shuō)明了2019 年增加臘肉、臘腸兩個(gè)分類確實(shí)是風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)增加的原因之一。而除了臘肉、臘腸,其中雞肉的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)也較高,但雞肉每年都是重點(diǎn)檢測(cè)項(xiàng)目,不是年度差異的原因。

    在現(xiàn)有對(duì)肉及肉制品的風(fēng)險(xiǎn)研究當(dāng)中,國(guó)內(nèi)外大多數(shù)研究都主要集中在對(duì)菌落類的研究[18],對(duì)肉及肉制品中的化學(xué)風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)研究較少,且多具體為對(duì)某一種類(例如雞肉[20])或某一類化學(xué)物質(zhì)(例如亞硝胺[21])的研究,并沒(méi)有與本文類似的研究包括重金屬、農(nóng)藥殘留等綜合化學(xué)風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)的報(bào)道,但依舊有一些對(duì)比價(jià)值,具體對(duì)比研究如下。以2011 至2014 年全國(guó)肉及肉制品數(shù)據(jù)為例,Xin等[22]使用矩陣風(fēng)險(xiǎn)模型對(duì)全國(guó)肉及肉制品進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,最終得出:燉肉和肉干是風(fēng)險(xiǎn)較高的肉制品種類,而細(xì)菌數(shù)目(菌落總數(shù)、大腸桿菌組)和防腐劑(包括山梨酸、苯甲酸等)是主要風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。對(duì)比發(fā)現(xiàn),本文研究得到臘肉、臘腸是主要風(fēng)險(xiǎn)較高的種類,與該文結(jié)果相對(duì)一致;而在風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)項(xiàng)目上,從表1 可以看出,廣州肉及肉制品監(jiān)測(cè)在2018 到2019 年增加了防腐劑(包括山梨酸、苯甲酸等)的檢測(cè),但在2020 剔除了這類指標(biāo),這是由于我們的數(shù)據(jù)中,2018 年有鹵肉、叉燒等種類,2019 年有臘肉、臘腸等種類,對(duì)這些腌制品種類,山梨酸、苯甲酸等為主要風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目,而2020 年所收集數(shù)據(jù)為在雞鴨肉生肉種類,因此剔除這類指標(biāo)。這也說(shuō)明了我們的數(shù)據(jù)盡管包含多種種類,但對(duì)這些種類的檢測(cè)指標(biāo)是具有針對(duì)性的。對(duì)于雞肉類,劉峰等[23]通過(guò)高效液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法和食品安全指數(shù)法,分析了2016~2020 年寧夏市售雞肉和雞蛋中獸藥殘留狀況,結(jié)果發(fā)現(xiàn)寧夏雞肉中獸藥殘留主要風(fēng)險(xiǎn)物質(zhì)為強(qiáng)力霉素,總體來(lái)說(shuō),寧夏雞肉和雞蛋的風(fēng)險(xiǎn)較低,但存在一定的風(fēng)險(xiǎn)隱患,但該文未考慮雞肉中獸藥殘留狀況在不同年份的變動(dòng)情況。而在本文中,我們主要研究不同年份肉及肉制品的綜合風(fēng)險(xiǎn)情況。此外,廣州每年檢測(cè)指標(biāo)有所變動(dòng),以強(qiáng)力霉素為例,見(jiàn)表1 可知廣州監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)只在2019 年雞肉種類對(duì)其檢測(cè),樣本少且只在一個(gè)時(shí)間段,難以分析,且2020 年剔除了強(qiáng)力霉素這個(gè)指標(biāo)。究其原因,細(xì)化到具體數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)2019 年只有一個(gè)樣本的強(qiáng)力霉素檢測(cè)結(jié)果異常,其數(shù)值為9.28,其他都為1,即廣州從2019 年抽檢樣本分析認(rèn)為強(qiáng)力霉素該指標(biāo)不是影響風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo),這與寧夏數(shù)據(jù)分析結(jié)果有所差異,可能是地域差異導(dǎo)致。在臘肉分類上,通過(guò)收集我國(guó)某縣城集貿(mào)市場(chǎng)和其周邊5 個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)集市的臘肉樣本數(shù)據(jù),朱聯(lián)旭等[24]分析了臘肉中鉻(Cr)、鉛(Pb)、汞(Hg)、砷(As)和鎘(Cd)5 種重金屬和苯并 [a]芘的含量在不同臘肉斷面的分布規(guī)律,并對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,得出結(jié)論:食用臘肉不會(huì)因?yàn)橹亟饘俸捅讲?[a]芘導(dǎo)致嚴(yán)重健康風(fēng)險(xiǎn)。本文對(duì)各年份肉及肉制品數(shù)據(jù)進(jìn)行重金屬風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,發(fā)現(xiàn)2019 年較其他年份的重金屬風(fēng)險(xiǎn)差異小于綜合風(fēng)險(xiǎn)差異,而2019 年增加了臘肉、臘腸種類,這也側(cè)面驗(yàn)證了臘肉、臘腸的重金屬風(fēng)險(xiǎn)較小,與朱聯(lián)旭等[7]的結(jié)果不沖突。綜上,本文研究結(jié)果與現(xiàn)有研究沒(méi)有沖突。

    3 結(jié)論

    從2015 至2020 年,廣州肉及肉制品化學(xué)污染物綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)總體較低,得到的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)都在 [0,0.45]之間。其中,2019 年風(fēng)險(xiǎn)最高,但這與2019 年檢測(cè)指標(biāo)變化以及增加臘肉、臘腸兩類肉制品有關(guān)。

    HMM 結(jié)果顯示廣州2015~2020 年觀測(cè)到的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為與隱藏風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)一致,同時(shí)也顯示2019年風(fēng)險(xiǎn)異常。此外,HMM 預(yù)測(cè)顯示廣州肉及肉制品化學(xué)污染風(fēng)險(xiǎn)在往良好的態(tài)勢(shì)發(fā)展。

    從2015 至2020 年,與綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)相比,肉及肉制品重金屬化學(xué)污染物風(fēng)險(xiǎn)各年份間差異較小,且較綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有一定變化,特別是2018 年,重金屬化學(xué)污染風(fēng)險(xiǎn)較小,但綜合風(fēng)險(xiǎn)較大。這說(shuō)明在2018 年,除重金屬外其他檢測(cè)指標(biāo)對(duì)綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有較高影響。

    不同肉及肉制品種類綜合風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)有一定差異,其中雞肉、臘肉、臘腸風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高,是需要重點(diǎn)關(guān)注的品類。

    數(shù)據(jù)上,檢測(cè)數(shù)據(jù)中含有較多未超過(guò)檢出限的數(shù)據(jù),這也顯示了廣州市場(chǎng)上肉及肉制品某些檢測(cè)指標(biāo)控制得不錯(cuò)。

    廣州肉及肉制品化學(xué)污染檢測(cè)依舊有需要改進(jìn),例如,每年檢測(cè)指標(biāo)變動(dòng)給風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估帶來(lái)難度,因而需要盡快從數(shù)據(jù)中獲取信息,確立好良好的檢測(cè)方案。再如每年檢測(cè)種類也有所變動(dòng),則需要確定重點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)種類,利用有限的資源有策略地開(kāi)展檢測(cè)。另外,有些文獻(xiàn)顯示一些食品在不同季度有不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的情況[25],因此在有能力的情況下可以對(duì)肉及肉制品也采集不同季度的樣本進(jìn)行比較。

    文章結(jié)論雖然基于廣州市的檢測(cè)數(shù)據(jù),但同樣可以給其他省市肉及肉制品監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供借鑒。人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要對(duì)食品安全也提出了更高的要求,需要更有力地監(jiān)管和更精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。

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