CN110363435A - 一种多源信息的食品安全评估方法 - Google Patents

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CN110363435A CN201910649161.6A CN201910649161A CN110363435A CN 110363435 A CN110363435 A CN 110363435A CN 201910649161 A CN201910649161 A CN 201910649161A CN 110363435 A CN110363435 A CN 110363435A
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Abstract

本发明属于食品安全技术领域，具体涉及一种多因子的食品安全风险全面评估方法。步骤包括：(1)确定食品全链条流程；(2)食品全链条层级化处理；(3)确定食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子种类并测定含量；(5)确定关键控制点风险因子限值；(6)计算相对风险指数，链条的风险指数；(7)确定预警系数；(8)划分风险等级。该发明对食品加工过程中的不同加工主体、不同加工节点、所涉及的不同物料均进行考察，评估更加全面，确定预警系数，可实现提前预警、及时响应风险位置及风险大小。该方法可根据具体需要将不同食品加工链条、不同企业、不同地域做为相同的基准进行考察，方便、快捷、高效。

Description

一种多源信息的食品安全评估方法
技术领域
本发明属于食品安全技术领域，具体涉及一种多源信息的食品安全评估方法。
背景技术
食品安全直接关系到社会稳定和食品行业健康发展，关系到每一个老百姓的身心健康。食品种植、加工、销售、储藏各个环节均可能存在食品安全隐患，只要一个环节出现问题就可能发生食品安全事件。目前关于食品安全风险评估与溯源的研究主要集中在食品加工环节的风险预警和某一种食品的整个加工流通过程中的溯源。
中国专利CN108133380A公开了一种食品安全溯源方法，应用于食品安全溯源系统，包括数据库、采集模块、查询模块、数据处理模块。在数据库中构建从生产源头到成品消费方向的产业链立体溯源数据，将从监督机构、企业内部、社会舆情等获得的食品安全事件进行记录，之后通过查询模块从数据库中获取对应的溯源数据信息，根据溯源数据信息，利用数据处理模块筛选出可能引起对应食品安全事件的关键节点、支节点或支点，最后数据分析处理模块验证源头数据信息，将筛选出的关键节点、支节点或支点进行逐一排查和验证，确定食品安全问题发生的关键节点、支节点或支点；最后，正向溯源，基于产生食品安全问题的关键节点、或支节点、或支点，采取正向溯源，追溯其它风险产品的去向。本发明通过对与食品生产过程中的关键节点、支节点、支点进行多维逐级的识别、分类，其中关键节点沿从生产源头到消费终端的方向连接形成产业链条的主轴线，各支节点与关联的关键节点连接形成关键节点的面，各支点与关联的支节点连接形成支节点的面，产业链条的主轴线与关键节点的面、支节点的面形成多信息聚合的立体网络，各支点的信息可以互相传递，形成企业内部信息双向传递的网络，以便于精确、高效的追溯产生食品安全问题的源头。
中国专利CN108960637A公开了一种食品安全风险在线评估与控制方法。首先待评估食品所在的产业链，之后再确定产业链条上有物料投入的物料投入点和采样点，每个有投入物投入的点同时设置采样点；计算采样密度、投入点风险因子含量、风险指数、风险程度对最终产品进行风险评估；根据评估结果进行预警分析，高风险则进入溯源步骤，低风险进入下一个采样点重复步骤进行风险评估；溯源程序查找产业链上危害节点，危害点需要处理进入纠偏，危害节点不需要处理重复风险评估步骤继续评估。该发明主要针对食品生产链条中具有物料投入的节点进行风险防范与预判，对污染物的控制可以实现提前防范，提前规避风险，可在产品未完成生产之前完成最终产品中污染物的含量的预判，降低食品中污染物存在的风险，并能及时找出危害源头。
目前，针对食品安全风险的评估与溯源方法主要针对食品生产过程的计算及同一食品所处产业链中的纵向溯源，但是并没有针对不同经营主体、同一经营主体不同加工单元及同一加工单元不同加工环节、不同风险因子的全面的风险评估方法。开展不同经营主体之间的风险评估，对提高消费者的监督效果、提高不同食品企业之间的参与度与责任感具有重要意义。
发明内容
为解决上述现有技术中的不足，本发明旨在提供一种可针对不同经营主体，不同加工单元中的多种风险因子的食品安全风险评估与预警方法。为实现该目的，本发明通过以下技术方案实现：
一种多源信息的食品安全评估方法，包括以下步骤：(1)确定食品全链条流程；(2)食品全链条层级化处理；(3)确定食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子，识别食品质量安全关键控制点的风险因子种类并测定风险因子含量；(5)确定关键控制点风险因子标准限量值；(6)风险评估与计算，计算物料中风险因子实测值与标准限量值的比例即为物料中该节点物料中的该风险因子的相对风险指数；通过最大值法或平均值法计算出各个生产节点的风险指数、生产链条的风险指数、生产主体产业链的风险指数；(7)确定预警系数，(8)划分风险等级。
作为具体技术方案，具体操作步骤如下：(1)确定食品全链条流程：将食品从种养源头到餐桌全流程所涉及的不同主体、同一主体不同生产加工节点按流程顺序列出形成从种养源头到餐桌的流程图；(2)食品全链条层级化处理：步骤(1)确定的全链条流程中按顺序将从源头到餐桌所涉及的不同的生产加工主体之间形成第一层级；同一主体之间不同的生产加工节点按顺序形成第二层级；同一加工节点之间所涉及的物料之间形成第三层级；(3)确定食品质量安全关键控制点：根据步骤(1)、步骤(2)确定的属于第三层级的物料中可能存在的风险因子种类及食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子：测定关键控制点上相关物料中的风险因子含量b；(5)确定物料中的各个风险因子的标准限量值：根据第三层级物料产品标准确定相关物料中的风险因子标准限量值a；(6)风险评估与计算：根据步骤(4)与步骤(5)计算物料中各个风险因子的相对风险值Pjik、物料所在节点的节点风险指数Fji、节点所在主体的主体风险指数Fj、主体所在全链条的全链条综合风险指数F；
相对风险值
式中：Pjik——某一主体j第i个节点上第k个风险因子的相对风险；
a——第k个风险因子标准限量值，b为实测值；
j——第j个主体；j＝1,2,3,…,n；j为主体；
i——第j个主体中的第i节点；i＝1,2,3,……,m。i为节点个数；
当Pjik﹤1时，该风险因子检测合格；
当Pjik≥1时，该风险因子检测超标；
主体中节点的风险指数Fji＝[Pjik]max；或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Pjik——第j个主体中第i个节点中第k个风险因子的相对风险；
主体的风险指数Fj＝[Fji]max；或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Fj——主体j的综合风险指数；
全链条综合风险指数F＝[Fj]max，或
(7)确定预警系数K：第一层级主体j中第i个节点所检测的第k个风险因子的实测值b的多次测量的平均值b’，第k个危害因子标准限量值a，a与b’的标准差c，利用b’与c值，根据正态分布函数随机生成符合条件的随机实测值，之后按照步骤(6)的风险评估模型计算出各个风险因子的相对风险值Pjik，绘制出值Pjik落在特定区间的概率图，选取概率最稳定的区间平均值或端点值为K值；
(8)确定风险等级：根据步骤(7)确定的预警系数划分风险等级，相对风险值Pjik，节点的风险指数Fji，主体的风险指数Fj，全链条综合风险指数F处于0～k为正常区间，k～1为预警期间，≥1为超标区间，在k～1之间需采取措施。
其中，所述步骤(4)中的食品标准包括国家标准、行业标准、企业标准、轻工标准、粮食标准、卫生标准、质量标准、安全标准。所述主体包括不同的企业、种养基地、产品贮藏单位、加工单位、货物运输单位、销售单位。所述步骤(1)中所述物料包括食品种养、加工、消费各个节点上涉及的添加物、反应物、原料。
作为具体技术方案，所述步骤(2)中每一个主体各个生产加工节点可以按顺序串联形成节点链，也可以按顺序并联形成加工节点链。
作为具体技术方案，所述风险因子包括直接风险因子、间接风险因子。
作为具体技术方案，所述直接风险因子包括黄曲霉毒素、重金属、微生物、农药残留；所述间接风险因子包括水分、杂质含量。
做为具体技术方案，所述区间宽度为0.05-0.1；所述K值需满足以下条件：K值小于1，K值所在区间的概率不为0，K值所在的区间概率小于10％。
做为具体技术方案，该方法可用于大米、水产品的食品安全风险评估和预警分析。
本技术将食品不同主体、同一主体不同加工单元、同一单元不同物料之间分成三级层级结构，将食品从源头到餐桌分成三级层级结构，考察每一层级的风险指数，根据每一个层级的风险指数判定风险出现的范围和风险点，考察范围大而准确。本发明除对不同主体、不同生产加工节点、不同物料进行风险评估之外还可以对相关数据进行预警分析，当所检测结果超过预警线时，可及时采取措施，降低食品安全风险，同时也给食品安全事件隐患处理带来了时间，而不用等出现安全隐患事件后再亡羊补牢。
本发明具有以下有益效果：
分级风险评估，评估更全面
本发明先将食品从种养源头到餐桌根据实际形成食品产业链条，再将产业链条中相关的主体、加工节点、物料等分成三级，划分出不同的生产经营主体，又将不同的生产经营主体所涉及的各个加工环节划分成不同的加工节点，根据加工节点的实际情况，将每个节点所包含的物料、原料、产品等作为考察对象，测定每个关键控制点上的相关物料中可能存在的风险因子及该风险因子存在的相对风险指数，进一步确定整个生产链条的风险指数与所有生产经营主体的风险指数。该过程可将不同的生产主体、加工链条、风险因子、物料放于同一等级进行风险评估处理。所有的指标进行一致化处理，考察更全面，从而形成所有的食品安全风险考察网络，将整个考察网络简化，既能全面评估风险又能确定风险等级，将各个考察对象进行等级划分，找到可能存在危险源头。该发明风险评估更加简单、全面，高效。
提前预警，及时响应
本发明通过正态分布函数随机生成符合条件的实测值，通过生成的实测值测定出所有的风险指数落在指定区间的概率分布图，根据概率图中指示在特定区间上的稳定性及风险响应概率最终确定K值大小。根据K值可提前预测各个节点、主体、产品等的食品安全风险等级，及时响应，规避风险，避免出现漏检或滞后情况。
覆盖面广、可对不同食品企业进行统一预警
通过本发明的计算方法可将任何风险因子的相对风险指数按照统一的标准进行计算。该方法可以将不同经营主体、不同加工单元、不同产品、不同地域内的待考察对象设置到同一标准进行考察，也可以将不同的食品按照相同的相对风险指数进行预警分析，方法更加简单有效，可对不同地域、不同企业进行统一的预警分析。
多指标同时进行、方便、高效、简捷
传统的食品风险评估与溯源过程中只能针对某一种风险因子进行评估和溯源分析，对于成分较为复杂的食品原料不能有效的对每一种风险因子进行评估和预警。实际生产过程中一旦出现多项指标就会导致计算量大，内容繁杂，数据处理困难。本发明的方法将所有的指标进行归一化处理，对于多指标的风险因子可将各个风险因子同时融合在一起确定最终的预警系数，根据具体需要可以找到预警稳定，响应及时的预警系数指导具体的生产环节，预警过程方便、简捷、高效。
附图说明
图1层级结构划分示意图；
图2包含风险因子的层级结构示意图；
图3大米层级结构示意图；
图4大米层级结构中风险因子；
图5实施例3中风险概率图；
图6实施例4大米层级结构示意图；
图7实施例4中灌溉节点多指标风险概率图；
图8模型风险等级多级预警图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明做进一步说明，需要指出的是以下实施方式仅是以例举的形式对本发明所做的解释性说明，所有本领域技术人员以本发明的精神对本发明所做的等效的替换均落入本发明的保护范围。
实施例1
一种多源信息的食品安全评估方法，包括以下步骤：(1)确定食品全链条流程：将食品从种植或养殖源头到生产加工、销售流通过程中所涉及的不同主体、同一主体不同的生产加工节点列出，按照食品加工流通顺序形成食品全链条流程；(2)食品全链条层级化处理：根据步骤(1)确定的食品全链条流程，将链条中的不同主体划分成第一层级，如小龙虾养殖企业与加工企业；将同一主体所涉及的不同食品加工节点之间形成第二层级；如鱼丸加工过程中的配料、搅拌、擂溃等节点之间；每个加工节点所涉及的不同物料之间形成第三层级；如鱼丸加工过程中的鱼肉、淀粉、食品添加剂、水等；(3)确定食品质量安全关键控制点：由第二步形成的分层后的食品链条，确定每一个链条上的食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子：测定出关键控制点上相关物料中的风险因子种类并检测其含量；(5)确定关键控制点风险因子限值：根据食品相关的国家标准、企业标准、卫生标准、行业标准、轻工标准、粮食标准、质量标准、安全标准等相关标准确定关键控制点的风险因子限值，例如稻谷加工过程中相关标准如表1所示；(6)风险评估与计算：计算物料中风险因子实测值与标准限量值的比例即为物料中该风险因子的相对风险指数；通过最大值法或平均值法计算出物料所在的生产节点的风险指数、生产链条的风险指数、生产主体产业链的风险指数；(7)确定预警系数K：采用正态分布函数随机生成1000～2000组符合条件的随机实测值，计算出各个节点、各个加工链条、各个经营主体的相对风险值，绘制相对风险值落入指定区间的风险概率图，找到风险概率最稳定的区间，采用区间平均值做为预警系数K；(8)划分风险等级，根据预警系数K划分风险等级，其中0～K为安全区间，K～1为预警期间，大于1为超标区间。
表1稻米生产相关标准
实施例2
一种多源信息的食品安全评估方法，具体操作步骤如下：(1)确定食品全链条生产流程：将食品从种养源头到餐桌全流程所涉及的不同主体、同一主体不同生产加工节点按顺序列出，形成从食品种养源头到餐桌的流程图，如图1所示；根据具体食品的实际情况，将每一个涉及到的主体和加工节点全部列出；(2)食品全链条层级化处理：步骤(1)确定的全链条流程中按顺序将从源头到餐桌所涉及的不同生产加工主体列出，不同的生产加工主体之间形成第一层级，如图1所示；确定的同一主体所包含的产品各个生产加工节点之间形成第二层级；如图1所示；同一加工节点所涉及的各个物料之间形成第三层级，如图3所示；(3)确定食品质量安全关键控制点：根据步骤(1)、步骤(2)确定的食品加工生产链及全链条层级结构，确定第三层级的物料中可能存在的风险因子的种类及针对相关风险因子的食品质量安全关键控制点；食品质量安全关键控制点采用HACCP进行确认；(4)识别风险因子：测定关键控制点中所包含的物料中的风险因子含量b；(5)确定关键控制点风险因子限值：根据第三层级物料的产品标准确定每个关键控制点上的风险因子标准限量值a；(6)风险评估与计算：根据步骤(4)与步骤(5)计算各个危害因子相对风险值Pjik、节点风险指数Fji、主体风险指数Fj、全链条综合风险指数F；
相对风险值
式中：Pjik——某一主体j第i个节点第k个风险因子的相对风险；
a——第k个风险因子标准限量值，b为实测值；
j——第j个主体；j＝1,2,3,…,n；j为主体；
i——第j个主体中的第i节点；i＝1,2,3,……,m。i为节点个数；
当Pjik﹤1时，该风险因子检测合格；
当Pjik≥1时，该风险因子检测超标；
主体中节点的风险指数Fji＝[Pjik]max或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Pjik——第j个主体中第i个节点中第k个风险因子的相对风险；
主体的风险指数Fj＝[Fji]max或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Fj——主体j的综合风险指数；
全链条综合风险指数F＝[Fj]max或
(7)确定预警系数K：第一层级主体j中第i个节点所检测的第k个风险因子的实测值b的多次测量的平均值为b’，第k个危害因子标准限量值为a，a与b’的标准差为c，根据b’与c值，利用正态分布函数随机生成1000～2000组符合条件的随机实测值，之后按照步骤(6)的风险评估模型计算出各个风险因子的相对风险值Pjik，节点的风险指数Fji，主体的风险指数Fj，全链条综合风险指数F；绘制出相对风险值Pjik落在特定区间的概率图；所述区间宽度为0.05-0.1；选取区间概率最稳定的区间平均值做为K值，K值需同时满足以下条件：K值小于1，K值所在区间的区间概率不为零，K值所在的区间概率小于10％；
(8)确定风险等级：根据步骤(7)确定的预警系数划分风险等级，相对风险指数Pjik处于0～k为正常区间，k～1为预警期间，>1为超标区间，在k～1之间需采取措施。
实施例3
一种多源信息的食品安全评估方法，可用于大米加工过程中的全链条的安全风险评估。
具体操作步骤如下：(1)确定大米全链条流程：将大米从种植源头到餐桌全流程所涉及的不同主体、不同生产加工节点按加工流程顺序列出，如图3所示；(2)大米加工全链条层级化处理：根据步骤(1)确定的全链条流程按先后顺序从列出从源头到餐桌所涉及的所有生产加工主体，各个主体之间形成第一层级；第一层级包括种植主体、采购主体、仓储主体、加工主体、销售主体，如图3所示；同一生产加工主体中的不同的生产加工节点按顺序列出形成第二层级；种植主体相关的加工节点链条为种子采购、育秧、插秧、施肥、灌溉、收获、晾晒，其中施肥与灌溉为两个并列的加工节点；采购主体相关的加工节点链条为：运输、检测、入库；仓储主体相关的加工节点链条为熏蒸；加工主体相关的加工节点链条为筛选、去石、磁选、脱壳、谷糙分离、碾米、分级、色选、抛光、包装；如果实际生产中增加配米工序，则配米过程中不同的大米之间的加工节点之间相互并联形成加工节点链，本例中未设置配米程序，若设置配米程序，配米程序中的大米生产加工过程中的风险评估与本例相同；各个生产加工节点上涉及的物料之间形成第三层级；逐级分层形成大米从源头到餐桌的层级结构，如图3所示；；(3)确定食品质量安全关键控制点：根据步骤(1)、步骤(2)确定的层级结构及食品安全控制链与加工节点链条上属于第三层级的物料中可能存在的风险因子的种类，如图4所示，风险因子关键控制点，如表2所示；
表2根据HAPPC确定的食品风险因子关键控制点
(4)识别风险因子：测定关键控制点或待评估节点的风险因子含量b；(5)确定关键控制点风险因子限值：根据第三层级物料产品标准确定每个关键控制点上的风险因子标准限量值a；(6)风险评估与计算：根据步骤(4)与步骤(5)计算各个危害因子相对风险值Pjik、节点风险指数Fji、主体风险指数Fj、全链条综合风险指数F；
相对风险指数
式中：Pjik——某一主体j第i个节点上第k个风险因子的相对风险；
a——第k个风险因子关键限值，b为实测值；
j——第j个主体；j＝1,2,3,…,n；j为主体；
i——第j个主体中的第i节点；i＝1,2,3,……,m。i为节点个数；
当Pjik﹤1时，该风险因子检测合格；
当Pjik≥1时，该风险因子检测超标；
主体中节点的风险指数Fji＝[Pjik]max，
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Pjik——第j个主体中第i个节点上第k个风险因子的相对风险；
主体的风险指数Fj＝[Fji]max或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Fj——主体j的综合风险指数；
全链条综合风险指数F＝[Fj]max或
以各种重金属风险因子为例，种植环节，共包括种子采购、育秧、插秧、施肥、灌溉、收获、晾晒七个加工节点，其中插秧、灌溉为关键控制点，该两个节点涉及到第三层级的物料包括土壤、灌溉用水，检测这两种物料中的重金属含量，和国家标准规定的限值，如表3所示；
表3种植主体相关风险指数
(7)确定预警系数k：第一层级种植主体中，插秧节点中土壤检测的风险因子镉的多次测量的实测值的平均值为0.22(b’)，风险因子镉标准限量值0.3(a)的标准差c为0.015，利用b’与c值，根据正态分布函数随机生成1000组符合条件的随机实测值，之后按照步骤(6)的风险评估模型中的方法计算出各个风险因子的相对风险值P，按照区间宽度为0.05绘制出风险指数概率图，如图5所示；根据K值确定条件，K值小于1，K值所在区间的区间概率不为零，K值所在的区间概率小于10％，选取区间概率最稳定的区间平均值做为K值；最终确定0.85——0.9的区间平均值0.875为预警系数K；
(8)确定风险等级：根据步骤(7)确定的预警系数划分风险等级，相对风险值Pjik，节点的风险指数Fji，主体的风险指数Fj，全链条综合风险指数F处于0～k为正常区间，k～1为预警期间，>1为超标区间，在k～1之间需采取措施。
实施例4
一种多源信息的食品安全评估方法，用于大米生产全链条的安全风险评估，包括以下步骤：
(1)确定大米全链条流程：将大米从种养源头到餐桌全流程所涉及的不同主体、同一主体不同生产加工节点按顺序一一列出；在该步骤中可根据实际情况将所涉及的所有的生产加工主体、生产加工节点，生产加工过程中所涉及的所有的物料全部列出，如图3所示；
(2)大米加工全链条层级化处理：根据步骤(1)确定的全链条流程按先后顺序从列出从源头到餐桌所涉及的所有生产加工主体，各个主体之间形成第一层级；第一层级包括种植主体、采购主体、仓储主体、加工主体、销售主体，如图3所示；同一生产加工主体中的不同的生产加工节点按顺序列出形成第二层级；种植主体相关的加工节点链条为种子采购、育秧、插秧、施肥、灌溉、收获、晾晒，其中施肥与灌溉为两个并列的加工节点；以此类推将所有的主体具体所涉及的加工节点全部列出；每个加工节点所包含的所有的添加物、原料等物料全部列出，形成第三层级；
(3)确定食品质量安全关键控制点：根据步骤(1)、步骤(2)确定的大米安全控制链与加工节点链条上属于第三层级的物料中可能存在的风险因子种类及风险因子关键控制点；以种植主体为例，如表2所示，第二层级的灌溉单元为关键控制点；如图6所示，灌溉单元上属于第三层级的物料为灌溉用水，根据相关标准，灌溉用水被检测的风险因子包括生化需氧量、悬浮物、凯氏氮、水温、氯化物、总汞、总砷、总铅、总锌、苯、丙烯醛、化学需氧量、阴离子表面活性剂、总磷、pH值、硫化物、总镉、铬(六价)、总铜、总硒、三氯乙醚、硼等；
(4)识别风险因子：根据步骤(3)确定的关键控制点的风险因子的种类，测定关键控制点的风险因子其含量b，见表4所示；
(5)确定关键控制点风险因子限值：根据灌溉用水国家标准确定每个关键控制点上的风险因子标准限量值a，见表4所示；
(6)风险评估与计算：根据步骤(4)与步骤(5)计算各个危害因子相对风险指数Pjik，见表4、节点风险指数Fji见表4；
相对风险指数
式中：Pjik——某一主体j第i个节点第k个风险因子的相对风险；
a——第k个风险因子标准限量值，b为实测值；
j——第j个主体；j＝1,2,3,…,n；j为主体；
i——第j个主体中的第i节点；i＝1,2,3,……,m。i为节点个数；
当Pjik﹤1时，该风险因子检测合格；
当Pjik≥1时，该风险因子检测超标；
主体中节点的风险指数Fji＝[Pjik]max；或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Pjik——第j个主体中第i个节点中第k个风险因子的相对风险；
表4灌溉节点中物料灌溉用水中的风险因子含量及其关键限值
根据上述同样的方法计算出每个主体、每个关键控制节点上的相关物料中所有风险因子的相对风险指数；再根据公式Fji＝[Pjik]max或计算出节点的风险指数，最后将所有节点列出，再次根据公式Fj＝[Fji]max或计算出相关主体的风险指数，最后根据所有相关主体的风险指数计算出全链条的风险指数；
(7)确定灌溉过程预警系数K：种植主体中灌溉节点所检测的第k个风险因子的实测值b的多次测量的平均值为b’，由于该节点存在多个风险因子，因此每个风险因子单独生成随机实测值，第k个危害因子标准限量值a，a与b’的标准差为c，利用b’与c值，根据正态分布函数随机生成1000组符合条件的随机实测值，之后按照步骤(6)的风险评估模型计算出各个风险因子的相对风险指数Pjik，与灌溉节点的风险指数Fji；将所有风险因子的相对风险指数与节点风险指数汇总后计算其落在特定区间的概率图如图7所示，选取概率最稳定的端点值为K值，如图8所示，采用多次计算，选取最稳定区间为0.95≤K＜1区间稳定性最高且预警次数不过于频繁，选取区间端点0.95做为预警系数K；
(8)确定风险等级：根据步骤(7)确定的预警系数划分风险等级如图8所示，相对风险值Pjik处于0～k为正常区间，k～1为预警期间，>1为超标区间，在k～1之间需采取措施。

Claims (10)

1.一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)确定食品全链条流程；(2)食品全链条层级化处理；(3)确定食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子，识别食品质量安全关键控制点上物料中的风险因子种类，测定风险因子含量；(5)确定关键控制点上物料中的风险因子标准限量值；(6)风险评估与计算：计算物料中风险因子实测值与标准限量值的比例即为物料中该风险因子的相对风险指数；通过最大值法或平均值法计算出各个生产节点的风险指数、生产链条的风险指数、生产主体产业链的风险指数；(7)确定预警系数；(8)划分风险等级。
2.如权利要求1所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，具体操作步骤如下：(1)确定食品全链条流程:将食品从种养源头到餐桌全流程所涉及的不同主体、同一主体不同生产加工节点按流程顺序列出，形成从食品种养源头到餐桌的流程图；(2)食品全链条层级化处理：步骤(1)确定全链条流程中按顺序将从源头到餐桌所涉及的不同的生产加工主体列出，不同的生产加工主体之间形成第一层级；同一主体之间不同的生产加工节点按顺序形成第二层级；同一加工节点之间所涉及的物料之间形成第三层级；(3)确定食品质量安全关键控制点：根据步骤(1)、步骤(2)确定的属于第三层级的物料中可能存在的风险因子种类及食品质量安全关键控制点；(4)识别风险因子：测定关键控制点上相关物料中各个风险因子的含量b；(5)确定物料中的各个风险因子的标准限量值：根据第三层级物料的产品标准确定相关物料中的各个风险因子标准限量值a；(6)风险评估与计算：根据步骤(4)与步骤(5)计算物料中各个风险因子的相对风险指数Pjik、物料所在节点的节点风险指数Fji、节点所在主体的主体风险指数Fj、主体所在的全链条综合风险指数F；
相对风险指数
式中：Pjik——某一主体j第i个节点上第k个风险因子的相对风险；
a——第k个风险因子的标准限量值，b为实测值；
j——第j个主体；j＝1,2,3,…,n；j为主体；
i——第j个主体中的第i节点；i＝1,2,3,……,m。i为节点个数；
当Pjik﹤1时，该风险因子检测合格；
当Pjik≥1时，该风险因子检测超标；
主体中节点的风险指数Fji＝[Pjik]max；或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Pjik——第j个主体中第i个节点上第k个风险因子的相对风险；
主体的风险指数Fj＝[Fji]max；或
Fji——第j个主体中第i个节点的风险指数；
Fj——主体j的综合风险指数；
全链条综合风险指数F＝[Fj]max，或
(7)确定预警系数K：第一层级主体j中第i个节点上各个物料中所检测的第k个风险因子的实测值b的多次测量的平均值为b’，第k个危害因子标准限量值a，a与b’的标准差为c，利用b’与c值，根据正态分布函数随机生成符合条件的随机实测值，之后按照步骤(6)的风险评估模型计算出各个风险因子的相对风险指数Pjik；绘制出相对风险指数Pjik落在特定区间的概率图，选取概率最稳定的区间平均值或端点值为K值；
(8)确定风险等级：根据步骤(7)确定的预警系数划分风险等级，相对风险值Pjik，节点的风险指数Fji，主体的风险指数Fj，全链条综合风险指数F处于0～k为正常区间，k～1为预警期间，≥1为超标区间，在k～1之间需采取措施。
3.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述步骤(4)中的产品标准包括国家标准、行业标准、企业标准、轻工标准、粮食标准、卫生标准、质量标准、安全标准。
4.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述主体包括不同的企业、种养基地、产品贮藏单位、加工单位、货物运输单位、销售单位。
5.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述步骤(2)中所述物料包括食品种养、加工、消费各个节点上涉及的添加物、反应物、原料。
6.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述步骤(2)中每一个主体各个生产加工节点可以按顺序串联形成节点链，也可以按顺序并联形成加工节点链。
7.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述风险因子包括直接风险因子、间接风险因子。
8.如权利要求7所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述直接风险因子包括黄曲霉毒素、重金属、微生物、农药残留；所述间接风险因子包括水分、杂质含量。
9.如权利要求2所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，所述区间宽度为0.05-0.1；所述K值需满足以下条件：K值小于1，K值所在区间的区间概率不为零，K值所在的区间概率小于10％。
10.如权利要求1-9任一所述的一种多源信息的食品安全评估方法，其特征在于，该方法可用于大米、水产品的食品安全风险评估和预警分析。
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