应用层次分析法对出口水产品中呋喃残留进行风险评价

魏建华 张林田 陆奕娜

（汕头出入境检验检疫局 广东汕头 515031）

应用层次分析法对出口水产品中呋喃残留进行风险评价

魏建华 张林田 陆奕娜

（汕头出入境检验检疫局 广东汕头 515031）

［目的］分析存在呋喃药物残留风险的出口水产品，确定其中呋喃残留状况及相对严重程度。［方法］应用层次分析法食品安全预警理论，建立数学模型对汕头出口水产品中呋喃残留进行风险评价。［结果］综合考虑检出率和检出构成比，存在呋喃药物残留风险的四种出口水产品中，罗非鱼风险程度最大，其权值将近0.5；其次南美白对虾，权值在0.254；然后是金鲳鱼，权值是0.165；牛蛙腿最小，权值在0.083。［结论］该数学模型可以综合多个评判指标，对出口风险相对严重程度做出比较全面的评价，有利于实施合适的风险监管措施。

呋喃；水产品；数学模型；风险评价

1 前言

硝基呋喃类药物是人工合成的具有5-硝基基本结构的光谱抗菌药物，是一类具有潜在致癌和诱导有机体产生突变的物质，主要包括呋喃唑酮、呋喃它酮、呋喃西林、呋喃妥因4种[1]。常用于治疗和预防沙门菌、大肠埃希菌感染引起的猪、鱼、禽类消化系统疾病。该类药物半衰期很短，在动物体内能迅速代谢，与蛋白结合的代谢物能产生稳定的残留，常用的食品烹饪方法如蒸煮、烘烤和微波加热等均无法使代谢物降解[2]。欧盟2377/90/EEC已全面禁止呋喃类抗菌药物作为生长剂和杀菌剂用于动物饲料中[3]，中国、日本、美国也相继禁止在食用动物中使用呋喃类药物作为生长剂和杀菌剂[4]。

层次分析法（The Analytic Hierarchy Precess,简称AHP），是美国匹兹堡大学教授A L Saaty于20世纪70年代提出的一种系统分析方法，是定量与定性方法相结合的优秀的决策方法，最早应于在食品领域是对食品质量的综合评价[5]，营养膳食评价[6]等，也有人应用在食物中毒的原因分析中[7]，现在已经发展成为食品安全预警的基础分析方法之一，被用于学校食品安全风险分析与预警[8]，食品安全事件危害程度评估等[9]。

中国开展出口水产品的监督检验，虽然积累了大量数据，但是未系统地进行分析和深层次开发[10]。通过建立数学模型进行食品安全预警，是国际通行的制定食品法规、标准和政策措施的基础[11]。本文根据AHP的原理建立数学模型，采集汕头口岸近3年出口水产品中呋喃及其代谢物隐性呋喃药物残留检测数据为样本，进行药物残留风险评价，以期对水产品出口发挥安全预警作用。

2 数据采集

2.1 数据来源

数据来自汕头出入境检验检疫局2010年1月至2013年1月间，汕头口岸出口水产品中呋喃药物残留检测结果记录。

2.2 检测方法

采用国家标准GB/T 21311-2007《动物源性食品中硝基呋喃类药物代谢物残留量检测方法 》[12]，液相色谱-串联质谱法，检出低限为0.5μg/kg。

2.3 评价标准

呋喃唑酮、呋喃它酮、呋喃西林、呋喃妥因四种药物残留，检测含量≥0.5μg/kg，认为检出。

2.4 检测情况

3年共进行9522批次的检测，其中虾类7238批次、牛蛙腿1290批次、鱼类994批次。检出74批次呋喃，分别是 53批次呋喃西林和21批次呋喃唑酮，具体见表1。

表1 2010年1月至2013年1月出口水产品中呋喃药物残留检出情况

3 运用AHP对汕头出口水产品中呋喃药物残留进行风险评价

本文所采用风险分析的方法是AHP，其原理是将复杂问题表示成多层递阶层次结构，分析结构中各因素间的关系，对同一层次各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较的判断矩阵；由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行判断矩阵的一致性检验； 计算各层次对于系统的总排序权重，并进行排序[13]。

3.1 选定评价因素建立多层递阶结构

2010年1月至2013年1月间汕头出口水产品呋喃西林药物残留的风险评价为评价指标A作为目标层；检出率B1和检出构成比B2作为准则层。存在呋喃药物残留风险的出口水产品是南美白对虾、罗非鱼、牛蛙腿、金鲳鱼，共4种水产为评价因素作为方案层。构成一个药物残留风险评价的三层结构，如图1。

3.2 拟定两因素比较相对重要性程度和判断标度

按照两因素相对重要性大小程度，重要性分5级，判断标度为1、3、5、7、9，其中1表示两因素具有同等重要性。不重要性分4级，其判断标度为1/3、1/5、1/7、1/9。若相对重要性（不重要性）介于两等级之间，可用偶数表示：2、4、6、8。对于每个评价因素的检出率、检出构成比两两比较，因为

μi-μj=-（μj-μi）,互为相反数，所以对μiμj≥0，μij表示μi相对μj的重要性，μji则表示μj相对μi的不重要性，且μij=1/μji。

检出率Maxμi-μj=0.01276，0.012＜Maxμi-μj＜0.015，故按重要性分级，以 μi-μj≥0.12，对应判断标度为6,则以0.012/4=0.003为步长，设定判断标度1、2、3、4、5。检出构成比Maxμi-μj=0.77027，0.76＜Maxμi-μj＜0.8，故按重要性分级，以μi-μj≥0.77，对应判断标度6，以0.05≥μiμj＞0，对应判断标度2；以（0.77-0.5）/3=0.09为步长，设定判断标度3、4、5。判断度见表2。

图1 出口水产呋喃风险分析多层递阶结构

表2 检出率和检出构成比的判断标度

3.2.3 不同检出率的水产对呋喃引起的出口风险的影响

3.2.3.1 构造判断矩阵T1

根据表2所示判断标度对评价因素集μ= ｛μ1，μ2，μ3，μ4｝相对于检出率B1打分，结果如表3所示。根据检出率评分得到判断矩阵T1。

表3 不同检出率的水产对呋喃引起的出口风险的影响评价

3.2.3.2 相对于检出率B1单层权值排序和一致性检验

对于矩阵 T1，求Mi、Mi、wi以及λmax4个参数；查得10阶判断矩阵的RI值为1.51[13]，进行一致性检验，结果如表4所示。

表4 不同检出率的水产对呋喃引起的出口风险的影响权值排序及一致性检验

3.2.4 不同检出构成比的水产对呋喃引起的出口风险的影响

3.2.4.1 用同法构造判断矩阵T2

根据表2所示的判断标度对评价因素集μ= ｛μ1，μ2，μ3，μ4｝相对于检出构成比B2打分，并得到判断矩阵T2。

3.2.4.2 同法求得相对于检出率B2单层权值排序和一致性检验

结果如表5。

表5 不同检出构成比的水产对呋喃引起的出口风险的影响权值排序及一致性检验

3.2.5 同法求得B1和B2相对于A的影响评价

相对于目标层出口水产呋喃风险A，检出率B1和检出构成比B2构造判断矩阵，并进行权值排序及一致性检验，如表6所示，其中查得对于2阶矩阵RI为0.58[13]。

表6 B1和B2相对于A的权值排序及一致性检验

3.2.6 三级层次总排序和一致性检验 如表7所示。

表7 层次总排序及一致性检验

3.3 风险评价结果

根据总排序可见，综合考虑检出率和检出构成比，存在呋喃药物残留风险的四种出口水产品中，罗非鱼风险程度最大，其权值将近0.5；其次南美白对虾，权值在0.254；然后是金鲳鱼，权值是0.165；风险程度最轻的是牛蛙腿，权值在0.083。具体风险严重程度由大到小排列顺序为：罗非鱼＞南美白对虾＞金鲳鱼＞牛蛙腿。

4 讨论

收集监测数据，可以确定存在呋喃药物残留风险的水产品，但不能说明具体水产残留程度相对严重程度。单独对比检出率或者检出构成比，能够在单一指标评定下说明相对严重程度，但不能全面反映，得到的是模糊风险状况。比如单看检出构成比，南美白对虾的检出构成比79.73％，远远大于罗非鱼9.459％，通过建立数学模型进行风险分析，可以将复杂问题化解为具体简单问题，综合分析检出率和检出构成比两个指标，发现罗非鱼占权值几乎是南美白对虾的两倍，并通过对模型的一致性检验，最大程度的避免定性判断带来的人为偏差，确定罗非鱼风险更大。本研究是对食品安全风险预警理论应运在解决实际问题上的一次尝试，对食品安全涉及到的其他风险分析有一定的参考价值[13]。

相关政府部门制定出口水产品风险管理措施时，可以参考以上风险评价结果根据不同出口水产品间的风险差异，合理配制检测资源，设定检测频度和批次，使监管成本和监管效果相适应。比如常见的出口水产品鳗鱼，因为收集了三年的检测数据分别是187批次，都没有检出，可以逐步减少检测批次，甚至不检；对于这四类检出氯霉素的产品就要继续加强监管，监管强化程度又可以根据以上结论，对罗非鱼进行最严格的监管，体现在抽检力度，抽检频次加强，对于南美白对虾相对监管力度弱一些，对于金鲳鱼再弱一些，而相对风险较小的牛蛙腿维持现在的监管力度即可。既避免出口过程中被扣留或者销毁[14-16]，又能最大限度减少检验成本。外贸企业也可以根据风险程度安排经营品种，有效控制由于呋喃药物残留导致的扣留、退货造成的损失。

5 结论

本研究得出的数学模型可以综合多个评判指标，对出口风险相对严重程度做出比较全面的评价，有利于实施合适的风险监管措施。

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Risk Evaluation of Nitrofuran Metabolites in Export Aquatic Products

Wei Jianhua, Zhang Lintian, Lu Yina
(Shantou Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Shantou, Guangdong, 515031)

The existing risk of nitrofuran metabolite residue in aquatic products for export was analyzed, and the residual status of nitrofuran metabolite and its relative risk were evaluated. With the Analytic Hierarchy Process theory of early warning on food security, a mathematical model was established to evaluate the risk of nitrofuran metabolite residue in aquatic products for export in shantou. Taking the detection rate and the detection constituent percentage into full consideration, among the ten types of aquatic products for export with the risk of nitrofuran metabolites residues, the tilapia fish had the greatest risk with their weight values being about 0.5; Penaeus vannamei was with a weight value of 0.254; golden pompano, 0.165; while Bullfrog leg had the relatively least risk with a weight value of 0.083. This mathematic model can integrate a number of evaluation indices, and evaluate the relative seriousness of risks in export comprehensively, which contributes to the implementation of appropriate risk surveillance measures.

Nitrofuran Metabolites; Aquatic Products; Mathematical Model; Risk Evaluation

R155.5；F326.4

汕头市科技计划项目（D201000109）