农产品质量安全风险评估方法及风险管控对策探析

沈佳蓝 李广 李翥

摘 要：对农产品质量安全监测数据进行分析利用，有助于提升农产品质量安全风险评估和风险管控能力，是农产品质量安全监管工作发展的必然趋势。本文通过探究了利用监测数据识别风险的3种思路以及风险管控对策措施，对提升农产品质量安全监测数据分析水平，识别农产品质量安全风险及提高农产品风险评估和预警能力有重要的意义。

关键词：农产品质量安全;风险评估;监测数据

Abstract：The analysis and utilization of agricultural product quality and safety monitoring data is helpful to improve the ability of agricultural product quality and safety risk assessment and risk control， which is the inevitable trend of the development of agricultural product quality and safety supervision. In this paper， through the exploration of monitoring data analysis and application of three ideas and risk control measures， to improve the quality and safety monitoring data analysis level of agricultural products， identify the quality and safety risks of agricultural products and improve the ability of risk assessment and early warning of agricultural products.

Key words：Agricultural product quality safety; Risk assessment; Monitoring data

中图分类号：F322

农产品和人们日常生活密切相关，危害物残留作为农产品的“隐形杀手”，是影响农产品质量安全的重要因素。检测机构每年开展的农产品质量安全监测工作产生了大量的监测数据。通过数据分析对农产品质量安全作出阶段性风险识别、趋势性预测、风险评估并实施风险管控，是农产品质量安全监管工作发展的必然趋势[1-4]。本文从监测数据在农产品质量安全风险评估中的应用的角度出发，提出3种利用监测数据分析识别风险的方法，以及3种风险管控对策措施，以期对有关部门提升农产品风险评估和预警能力有所借鉴。本文所引用的监测结果数据均为假设、举例。

1 3种风险识别的方法

1.1 运用危害物风险系数法，识别阶段内各危害物残留风险程度

运用危害物风险系数法[1，5-7]，通过统计计算后，将危害物的风险程度以数字量化形式表示，可评估阶段内农产品中危害物的风险程度。农产品中危害物风险系数R计算公式如式（1）。

（1）

式（1）中，P-危害物的超标率，由该种危害物超标次数除以样品总数求得;F-该种危害物的施检频率，由该种危害物检验次数除以样品总数求得;S-危害物的敏感因子;R-该种危害物风险系数。

權重系数a和b分别为相应的权重系数。为了使风险系数R能准确和均衡的反映P、F的影响，在实际应用中，a=100，b=0.1。

敏感因子S可以根据当前该危害物在食品安全上受关注的敏感度和重要性进行适当的调整，对国内外关注高的、新开检的危害物，S=2;对正常施检的危害物，S=1;对那些已经较少使用的农药、关注度日益下降的危害物，S=0.5。

当R<1.5时，称为危害物低度风险。当危害物无超标或阳性检出（P=0），且每次必检（F=1）时，R=1.1，此时风险程度最低。

当1.5

当R>2.5时，称为危害物高度风险。作为特殊情况，当施检频率F小于0.067，即使危害物无超标或阳性检出（P=0）时，仍可以认为危害物处于高度风险;当F=0，即危害物从未进行过监测，此时的R=∞，危害物的风险为无穷大。

假设举例，如表1，一年内，在A市生产基地开展的农产品质量安全例行监测工作中共采集了900个样本，检测了百菌清、丙溴磷、敌敌畏、啶虫脒、毒死蜱、对硫磷、多菌灵、氟虫腈、氟氯氰菊酯、腐霉利、甲胺磷、甲拌磷、甲基对硫磷、甲基异柳磷、甲萘威、甲氰菊酯、克百威（包括3-羟基克百威）、乐果、联苯菊酯、硫丹、氯氟氰菊酯、氯菊酯、氯氰菊酯、马拉硫磷、灭多威、氰戊菊酯、三氯杀螨醇、三唑磷、三唑酮、杀螟硫磷、杀扑磷、水胺硫磷、特丁硫磷、涕灭威（包括涕灭威砜、涕灭威亚砜）、溴氰菊酯、氧化乐果、乙酰甲胺磷、治螟磷，共38种农药残留。其中多菌灵、啶虫脒、克百威均各检验432次，其余参数均各检验900次。检出多菌灵等9种农药危害物超标，乐果等其余29种农药没有超标，超标率P如表1。依据风险系数法公式计算得出阶段内，样品中农药残留相应风险系数，判断其风险程度。

由表1可知，A市生产基地一年中风险系数最高的是多菌灵，为中度风险。其余农药风险系数均小于1.5，为低度风险。同理也可以通过3年、5年的监测数据，计算出对应时间段内不同农药残留的风险系数，识别阶段内农药残留风险程度。

1.2 按季度分析，识别风险季度和各季度风险品种

举例，根据表2统计了2016—2018年A市4个季度农药残留检测情况，2016年第2季度的超标率较高;2017年，第3季度超标率最高;2018年，第3季度超标率最高。从近3年检测情况看，第2、3季度超标率要明显高于其余的第1、4季度。通过数据比较，可以识别出A市超标率较高的风险季度。同时，可以进一步分析近年每季度超标频率较高蔬菜种类。将近年来风险季度和各季度风险品种列入季度重点监管清单。

1.3 按农产品产品种类分析，识别农产品质量风险点

举例，从表3中统计数据分析可知，3年内超标率较高的样品种类分别是鳞茎类、根茎类、芸薹属类蔬菜，可进一步分析，是其中具体何种蔬菜、何种农药超标较多，将其确定为年度风险点，列入年度重点监管清单。

2 风险管控

根据以上3个方法识别出农产品质量安全存在的风险点，主管部门可制定对应的对策措施进行风险管控。①通过风险系数法，掌握阶段内农药残留风险点，将属于中度风险以上的农药列入风险清单。要求种植基地在生产中重点注意风险清单中农药的规范使用，属于禁限用农药的应严格要求不得使用。②通过监测数据统计，掌握近年来风险季度和风险品种，作为季度农产品风险重点关注点。可要求生产基地重点关注对应季度和农产品的生产技术规范;相关部门可重点加强农技指导;可加大风险季度农产品的抽检力度;通过研究农产品质量安全超标发生规律，发挥季度预警作用等。③通过近年各种类产品监测情况分析，对近年超标频率较高的农产品，主管部门和相关机构可进一步开展对风险农产品的病虫害防治研究及推广工作，开展风险专项检查工作等。

3 结语

对农产品质量安全监测数据进行分析利用，建立一套规范化、程序化的方法，對提升农产品质量安全风险评估和风险管控能力非常必要。本文探析了监测数据分析在农产品质量安全评估中应用方法和风险管控措施，通过安全系数法等统计分析方法建立基础数据统计模型和分析程序，分析所得到的数据可作为农产品质量安全趋势性预测和农产品智慧监管依据，对识别风险，开展切实有效的风险管控具有积极作用。

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作者简介：沈佳蓝（1980—），男，本科，助理工程师;研究方向为实验室管理体系和质量管理。