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食品中农药残留风险评估述评

来源：花匠小妙招时间：2024-11-09 17:59

严谨的食品安全标准是建立科学完善的食品安全治理体系的基础。回顾2010年国家农药残留标准审评委员会成立以来的历程，我国食品安全管理人员和科技人员努力践行最严谨标准方针，依据《中华人民共和国食品安全法》，遵循基于风险的食品安全管理原则，在农药残留限量 (MRL) 标准制定和农药残留相关食品安全研究及评价过程中，科学评估食品中农药残留的风险，使之成为食品中农药MRL标准制定和农药残留风险评价的依据。

然而，由于历史和现实的诸多原因，我国目前离实现“最严谨”的目标还有明显差距，需要从理论上及技术上不断改进，以使我国农药残留标准制定和相关食品安全评价更上一个台阶。为此，笔者在前文“食品中农药残留膳食暴露评估若干问题探讨”[1]中，曾就我国在农药残留标准制定和食品安全评价过程中需要特别注意的若干问题与同行进行了交流，在此基础上，本文拟就此类问题提出进一步的思考，对目前我国在农药残留风险评估和管理研究中常见的问题进行评价，并提出改进建议，以期与同行切磋。

1 食品中农药残留风险评估的意义及其科学依据

1.1 食品中农药残留风险评估的意义

权衡植物化学保护的积极作用，农药目前仍然是现代种植业的支柱之一，但农药的使用同时也可能对消费者健康和环境带来负面影响。因此，农药残留问题在21世纪食品安全重大关注中扮演着重要角色。为此，全世界已通过立法和建立规则[2-3]，要求将农药残留问题纳入食品安全风险分析框架，即根据基于科学和证据的食品安全风险评估，推荐农药的安全使用方法 (确定保障食品安全可接受的使用剂量、使用次数及安全间隔期等) 和对应食品中可接受的残留水平 (MRL标准)，并通过全体利益相关方的参与和交流，达成共识 (风险交流)，做出适应目前经济社会条件的决策，对农药的使用及其对食品可能产生的污染进行管控。相关的风险管理措施包括：批准农药产品标签，建立MRL标准 (如GB 2763)，指导农药的安全生产、经营和使用，实施农药残留相关的食品检验、监测、监督和反馈调整等。

进行食品中农药残留风险评估的目的主要有两个：1) 在制定农药MRL标准时，确定符合标准的食品不会对消费者产生不可接受的健康风险；2) 对目前消费的食品进行安全性评价。这是两种不同的情景，评估要求不同，主要体现在数据要求方面，但是两种评估的基本原理和原则实际上并没有本质差别。

1.2 进行食品中农药残留风险评估的原则及方法

食品中农药残留风险评估体现了基于风险的食品安全管理策略，既考虑农药的毒性，同时又考虑食品中农药的残留水平和膳食消费量，即通过膳食摄入的农药残留量，以确定农药使用不会导致食品对消费者造成不可接受的健康风险。

按照国际食品法典委员会 (CAC) 的定义[4]，食品中农药残留风险评估应该包括：危害识别 (hazard identification)、危害特征描述 (hazard characterization)、膳食暴露评估 (dietary exposure assessment) 和风险特征描述 (risk characterization) 4个组成部分。其中，危害识别是指通过系统毒理学研究，明确农药对人和温血动物的作用部位、症状及效应、作用方式和作用机理[5]；危害特征描述则是研究农药毒性与形成危害的定性及定量关系，其结果一般用健康指导值[如每日允许摄入量(ADI)、急性参考剂量(ARfD)]表征[6-8]；而膳食暴露评估则主要研究特定人群在特定膳食消费条件下可能摄入的残留农药量，这是食品中农药残留风险评估最为复杂的部分，也是本文拟重点讨论的内容；风险特征描述则是比较可能的农药残留摄入量与健康指导值之间的定量关系，确定膳食风险的可接受程度[9]。

2 食品中农药残留风险评估各组成部分之间的关系

在食品中农药残留风险评估的4个组成部分中，危害识别和危害特征描述是起点，只有确定了农药对人群健康的潜在危害，才能确立下一步进行膳食暴露评估的必要性，而膳食暴露评估的结果是进行风险特征描述的必要前提。

风险评估的4个组成部分是一个连续的流程。在危害识别和危害特征描述环节，通过农药的毒理学试验，定性、定量地评估农药对人体健康的危害，得出健康指导值[9-10]。膳食暴露评估则是根据代表性食品中农药的残留水平，结合特定人群的膳食结构，估算出该人群的农药残留膳食暴露量 (摄入量) [11]。最后，根据上述膳食暴露量和健康指导值的比较进行风险特征描述，评估农药残留对特定人群健康的影响水平及其可接受程度，并对该农药残留及相关食品安全的管理措施提出建议。

食品中农药残留风险评估是一个多学科交叉的科学问题，可为食品中农药残留风险管理提供科学支撑，因此，在农药残留风险管理过程中，风险评估和风险管理应该有效互动。风险评估机构根据风险管理部门提出的政策和技术要求，采用合理的方法进行科学评估，提出风险评估结论和管理建议，作为管理部门决策的科学依据[2,4]。关于食品中农药残留风险评估和管理机构，国际上有CAC 及其下属的农药残留委员会 (CCPR)，以及相应的科学咨询机构FAO/WHO农药残留专家联席会议 (JMPR)，我国则有食品安全国家标准审评委员会农药残留分委员会 (国家农药残留标准审评委员会)、农业农村部农产品质量安全监管司和农药司，欧盟有欧盟消费者委员会、欧盟食品安全局 (EFSA)，美国有环保局 (USEPA)、食品药品管理局 (USFDA) 及农业部 (USDA) 等。

3 食品中农药残留风险评估三要素及其重要性

进行食品中农药残留风险评估是农药残留标准制定和食品安全保障的重要措施，也是国际、国内农药残留相关食品安全管理法定的任务[2,4]。农药毒理学、残留化学和膳食消费则组成食品中农药残留风险评估的三要素，也就是说，膳食暴露风险 (dietary exposure risk) 是农药毒性(toxicity)、农药残留浓度(residue concentration)和膳食消费(food consumption)综合作用导致的结果，可以简单表述为：膳食暴露风险 = (残留浓度 × 膳食量)/健康指导值。

因此，所有的膳食风险模型，无论简单的或复杂的，都是从这一因果关系导出。目前，我国在进行农药MRL标准制定时通常采用JMPR推荐的长期膳食风险评估模型(式1、式2)[12]：

NEDI =Σ[ STMRi(STMR-Pi)×Fi] (1)

短期膳食风险评估模型 (情景1) (式3、式4)：

NESTI =[LP×(HR or HR−P)]/BW (3) RQST/%=NESTI/ARfD×100 (4)

其中：NEDI是国家估算每日摄入量，mg/kg bw·d；STMRi是在第i种作物上的规范残留试验中值，mg/kg；STMR-Pi 是通过加工因子校正的、在第i种作物上的规范残留试验中值，mg/kg；Fi是一般人群第i种食品的消费量，kg/d；RQLT是长期膳食风险商，%；NESTI是国家估算短期膳食摄入量，mg/kg bw·d；LP是大份额膳食量，kg；HR是最高残留量，mg/kg；HR-P是通过加工因子校正的最高残留量，mg/kg；BW为体重，kg；RQST是短期膳食风险商，%。对于NESTI的计算，因涉及大份额膳食量与食品个体质量、食品均匀程度的关系，另有3种模式——情景2a、情景2b和情景3，不在此赘述[13]。

简单描述，食品中农药残留风险评估有3个基本要素——毒理学、残留化学和膳食消费。

3.1 毒理学

用于膳食风险评估的毒理学数据多数于农药创制初期取得。为了证明新创制农药不存在不可接受的健康和环境危害，需进行一系列毒理学研究 (包括急性、亚慢性、慢性和致突变、致癌、生殖毒性、免疫毒性试验等)，这些研究主要在实验室内模式动物上进行。此外，可替代动物实验的细胞学及分子生物学等新方法 (new approach methodology，NAM) 目前也正受到学术界、技术界、食品安全和农药管理各方的广泛关注。为保证试验结果的可靠性和可重复性，国际上有一整套成熟、规范的政策、管理和技术要求，比如OECD系列指南文件[14]，国内也有类似的相应标准及指南，从术语、定义、程序、过程控制 (如良好实验室规范)、结果及解释等做出了明确规定，直接与化学品相关的如GBZ/T 240系列国家标准，与食品相关的如GB 15193系列国家标准，涉及农药登记和残留的如GB 15670系列国家标准等。

对于膳食风险评估，毒理学研究的目的是建立健康指导值，即ADI和ARfD。由于导出健康指导值的数据、程序和要求基本相同，所以，世界各国采用的健康指导值基本一致，大部分是从农药首次登记时提供的数据导出，但因为健康指导值又具有权威属性，即它是由农药和健康行政管理相关部门审定颁布的官方数据[7-8]，因此各国的健康指导值又可能不完全一致。例如，欧盟特别关注苯胺类代谢产物的毒性及其对健康的影响，因此，欧盟针对个别代谢产物为苯胺的农药所制定的健康指导值与其他国家或国际组织 (如国际食品法典) 的标准相比可能更严格。

此外，并不是每种农药都需要制定ARfD，只有当农药的毒性、理化性质、作用方式和残留暴露水平达到一定的条件时才需要考虑制定其ARfD[9-10]。

3.2 残留化学

膳食暴露评估涉及的残留化学问题 (作物对农药的吸收、迁移、转化、降解等) 与农药及其剂型的理化性质、使用方式、使用频率等相关，根本上则是要解决一个基本问题，即农药使用后有多少会残留在食品中。要解决这个问题，不是单靠预期性的一次田间试验 (如登记残留试验) 或回溯性地对市场上某一种食品中农药残留的监测所能达到的。用于暴露评估的残留数据需要满足代表性的要求，要考虑时间 (季节)、地域、用药方式、作物种类、有效样品数量等变化 (变异)。为此，我国对登记农药的残留试验做了详尽的规定[15-16]，国际组织和其他国家也有类似规定[11]，以保证所取得的数据能够支持基于科学和证据的膳食暴露评估和风险管理决策要求。

对于农药残留膳食暴露评估，残留化学的最后一步是得到有代表性的残留统计数据，经过登记残留试验，得出农药的最高残留值 (HR) 和规范残留试验中值 (STMR)，或从监测数据中得到平均值 (或中值) 以及不同百分位点的残留估计值。这些数据的多少和规律性决定了膳食暴露评估的科学性、合理性和参考价值。

对于有相同作用方式或作用机制的多种农药残留，还要考虑其加合作用 (dose addition)，此类膳食暴露评估称为累积膳食暴露评估(cumulative dietary exposure assessment)。尽管诸多国家目前均规定累积膳食暴露评估为法定的风险评估项目，但是，由于受农药毒理学认知水平、数据的可获得程度、实际的经济意义等方面的限制，关于具有相同作用机理化合物的分组方式及评价标准一直还在讨论之中[17]。鉴于此，累积膳食暴露评估的内容也不在本文讨论范围。

3.3 膳食消费

对于膳食风险评估而言，膳食消费数据与毒理学数据和残留化学数据处于同一优先级，具有同等重要性。这也体现了毒理学“剂量决定毒性”的哲学观点。

膳食消费数据属于宏观数据，大多通过实证调研得出，如各国国民的膳食调查数据或统计数据，如JMPR的各国分组膳食消费数据就是通过计算某地区或某国食品 (食用农产品) 产出 (或消费) 总量除以该地人口数得出的平均值[18-19]。为了满足风险评估的代表性这一要求，相关数据多是对一国或一个区域的统计膳食消费数据整合计算得来，它应该涵盖消费习惯、食品生产、季节变化、不同年龄和性别人群差异、亚区域间膳食差异以及长期/短期评估要求等诸多因素。

根据国际及我国的实践经验，目前进行农药残留膳食暴露评估主要关注一般人群 (一般是1岁以上人群)、儿童 (多为1~6岁) 和特殊人群 (比如育龄妇女) 等。

4 农药残留膳食暴露评估的情景、尺度和数据要求

食品中农药残留风险评估过程具有统计学特征，即通过评估模型对代表性数据进行计算处理，推导出膳食暴露风险水平，根据可承受的风险水平，提出相应的管理建议。为此，膳食暴露评估最基本的步骤是事先规定其情景(scenarios)和尺度(scales)，并明确拟采用的相应支持数据。

4.1 两种情景

农药残留膳食暴露通常分为以下两种最基本的情景。

第1种情景是预期性的膳食暴露评估，是根据农药登记提供的规范残留试验数据，对消费者可能发生的膳食摄入量进行暴露评估，这是一种最差情景(worst case) 的评估，如长期膳食风险评估中假定所有消费者终生都将食用含有相应农药残留的食品。这种情景下的评估主要依靠规范残留试验中值 (STMR)，具有很强的规定性，属于最保守估计 (即高估暴露风险从而制定较为严格的限量标准) [12]。由于此类评估方法所推荐的是基于STMR的点评估，不能估算数据的变异性和结论的不确定性，因而也是一种最低水平的膳食暴露评估。按照国际食品法典和各国实践，对于需要考虑其急性毒性的农药[9]，还应采用最高残留值 (HR) 进行短期膳食暴露评估[10,19]，而目前我国在标准制定过程中尚未考虑短期膳食暴露评估的问题，因此也是一种不完全的膳食暴露评估[20]。

第2种情景是回溯性的膳食暴露评估，是根据市场和产地的残留监测数据对消费者的膳食摄入量进行估计。我国目前还没有规范的通过监测结果评估膳食暴露的方法，大多是根据MRL标准，对残留检测结果与相应MRL标准的符合情况进行评价，并给出处置建议。也有少量应用监测结果进行膳食暴露评估的研究报道 (可以用关键词“农药残留风险评估”检索参考)，但往往存在概念不清、数据不全、结论不准等问题。

4.2 不同尺度

可以针对不同的人群和用药情况分别进行膳食暴露评估。在风险评估所涉及的诸多因素中，与评估质量密切相关的是评估人群的分组及农药使用覆盖范围的划定，简单说来，就是评估数据要能够代表消费人群和用药尺度 (覆盖范围)。

国际层面的膳食暴露评估。比如，JMPR是推荐CAC制定的农药MRL，采用最差情景原则，在进行长期膳食暴露评估时，将全世界的国家分成膳食相近的17个组，计算每组的平均膳食暴露量，用其中最大膳食暴露量所在组的数据作为膳食量代表[18]，同时选择全球各种登记用药 (GAP) 情况中最大用药模式 (critical GAP，cGAP) 下可能产生的最高残留量作为残留代表数据；在进行短期膳食暴露评估时，则采用大份额 (LP) 数值最高国家的数据[主要包括单位食品质量(U)、大份额(LP)、相应人群体重(BW)][21]。

国家或区域 (如欧盟) 层面的膳食暴露评估，则要采用该国家或区域的相应代表性数据 (主要是分组人群的膳食及体重数据和适合该国家或区域的登记残留试验数据，在监测消费者的残留暴露风险场合，也可能是代表性的残留监测数据)。

由于我国的食品安全国家标准是统一制定、适用于全境的强制性标准，因此针对省 (直辖市、自治区) 或特定区域层面一般不会进行以制定MRL标准为目的的膳食暴露评估，但是，监测这些区域消费者的膳食残留摄入水平和评估其暴露风险仍然具有意义。在此情景下，合适的残留监测数据和能代表当地人群的膳食消费数据则成为必须选项。

4.3 数据要求

农药残留膳食暴露评估是一个数据链支撑的过程，尽管从原理和方法上并不是很复杂，但是，其科学性主要依赖于数据的数量和质量，因此在进行评估之前必须明确对数据的要求。高质量的膳食暴露评估，不但能定性揭示暴露风险水平，还能定量给出结论的变异因素和不确定性及其对评估结果的影响。因此，欧盟和美国等都依法提出要求，在进行风险评估时要提供结果的不确定性分析，以帮助风险管理者在决策过程中有更科学的依据。为此，数据的可靠性和代表性十分重要，通过规范数据采集，保证数据的正确度(trueness) 和精密度 (precision) 在可控范围，对数据的变异性(variability，指残留量或膳食量等参数在时间、空间和群体中不同个体间的异质性)及不确定性(uncertainty，指限制证据和数据有效性的各种因素对评估概率和分布的影响程度以及对评估结论的影响程度)进行分析，以使评估结果具有足够的科学依据、说服力和参考价值[22-25]。

对数据的要求可以追溯到食品安全适度保护水平 (aLOP，appropriate level of protection) 的设立，这也是WTO对贸易保护的基本要求[3]。基于小概率事件 (< 5%) 不会发生的理念，一般通行的做法是假定在95%概率水平上满足消费者保护要求。在基于分布的概率计算中，通常采用的97.5百分位值即是来源于此。农药残留多遵从对数正态分布，其中值的百分位偏分布曲线左侧，通常低于50%。不同层级的膳食暴露评估根据保护水平、评估政策和数据种类，也可以选择其他百分位数值，如中值或平均值、90、95或99百分位等，在进行膳食暴露评估研究时尤其可以在假设情景下选择多种百分位数据[19]，比较数据选取对评估结论的影响。

4.3.1 毒理学数据

如前所述，毒理学数据在农药残留膳食风险评估中主要是指ADI和ARfD这2个健康指导值，用于风险特征描述环节，是健康风险可否接受的分界值。由于数据来源和方法的通用性，目前国际组织和各国的这些数据差异一般很小，因此可以按所在国、国际组织、其他国家、文献推荐数据这一顺序优先采用，同时要说明为什么没有采用更高优先级的数据或是否有较高优先级推荐数据。此外还要特别关注以下两点：1) 是否设置了相应的ARfD，这决定了是否有必要关注该农药残留的短期膳食暴露风险；2) 如果有不同来源、不同数值的ADI或ARfD，应该说明它们之间的区别和原因。

4.3.2 残留化学数据

残留化学数据应该能代表所研究区域食品中农药残留的真实情况，因此，在标准制定和残留监测两种不同情景下，对残留化学数据的要求也不相同。

4.3.2.1 标准制定时的残留化学数据

在与我国农药登记及MRL标准制定过程相关的食品中农药残留风险评估中，应采用在我国进行的规范残留试验 (登记残留试验) 数据。近年来，国家农药管理部门对登记残留试验的种类、数量及区域分布等均做了详尽的规定[15-16]，目的就是为了使所提交的残留化学数据能够代表我国农药使用的实际情况，因为生态环境、作物分布、栽培方式和病虫害防治的特殊性，使得这些数据相互之间是不可替代的。目前，我国制定MRL标准过程中的风险评估采用点评估的方法，一般根据STMR进行长期膳食暴露评估，若今后需补充考虑农药的急性毒性风险，则可采用HR进行短期膳食暴露评估。我国之前只要求“两年两地”登记残留试验，在残留化学数据较少的情况下，不得已采用点评估的方法，但目前新的试验要求中已根据作物的栽培面积和膳食重要性对试验点数做了调整和增补[26]，因此进行基于分布的概率评估已经成为可能，可以考虑用残留试验数据计算的50百分位值代替STMR，用97.5百分位值代替HR，从而提高评估结果的可靠性，并明确其不确定性。

在原有评估方法体系中，我国在进行MRL标准制定的长期膳食暴露评估时，因缺乏相关农药在其他农产品中的STMR数据而允许采用相应的MRL值代替STMR进行评估[12]，这种权宜之计的处理实际上把保守评估推到了极端，大大高估了农药的膳食暴露风险，已经超出了风险最大化的范围。STMR是已得到学界公认的、适用于长期膳食暴露评估的代表性残留数据，它基于假设的终生食用含有相应残留量的食品，已经是一个足够保守的估计，而多数残留监测结果显示，农产品中农药残留的实际检出率和超标率一般很低。根据残留量和检出率均相对较高的叶菜类蔬菜中农药的残留规律，STMR值可能低于HR值的一半，而制定的MRL却始终高于HR (不然就会出现较高的超标率)；在采用OECD MRL计算器推荐MRL[27]时，为保证实际的残留量大概率下低于MRL，其基本设定是以平均值加4倍的标准差作为MRL，因此该MRL推荐值经常高达HR值的2倍 (根据数据的质量和数量也可能有所差异)，这种情况下，所得MRL值往往高达STMR值的4倍左右，也就是说如果采用MRL替代STMR，就可能把估计的保守水平提高了400% (相当于采用残留量正态分布的99.99百分位值)，相当于设定了一个不存在的、完全没必要的最差情景，远远超出了97.5百分位值的假定和食品安全控制水平，从而失去了风险评估应有的科学意义。

作为CAC制定MRL的科学支撑机构，JMPR采用点评估方法进行膳食风险评估，并推荐最大残留水平(maximum residue level)，与其他国家或国际组织 (如美国和欧盟) 相比实际上是一种非常保守的方法。单就残留化学数据而言，其片面性值得转化CAC标准的国家给予关注。JMPR所采用的残留数据大多是农药产品在美国、欧洲等现代化工业国家及地区首次登记时获得的残留试验数据，其数据量少的问题常被诟病，并且其未考虑该农药在多数其他国家的登记使用情况 (多数因为没有符合GLP要求的登记试验残留数据或制定CAC标准时尚未在该国登记)，特别是我国的登记残留试验数据一直没有或极少被JMPR评估采用，也就是说，其残留数据的变异性未得到充分、合理的考虑，因此，CAC的MRL标准对于我国的适用性尚有待检验。JMPR采用的膳食数据与我国的膳食数据相比差异也很大，这是导致我国自己制定的有些MRL标准与CAC标准不一致、风险评估结果也不同的主要原因。

关于残留化学数据的代表性，另一个值得关注的问题是试验时的用药方法，应该是采用所有拟批准标签推荐的最大用药量、最多用药次数和最短采收间隔期 (即相当于JMPR评估时采用的cGAP)。

登记残留试验数据的质量是建立在其代表性基础之上，足够多的试验点数和合适的试验区域分布是保证残留数据质量的关键，也是风险评估时必须关注的问题。试验点数越少、试验点分布越集中，将导致所得数据的代表性就越差，其变异性和不确定性就越大，评估结果的质量也就越差。

4.3.2.2 残留监测时的残留化学数据

农药残留监测数据应该服务于以下3个目标：一是食品 (食用农产品) 中的农药残留符合MRL标准规定的情形；二是就监测所关注食品中农药残留对消费者的膳食风险进行评估；三是对现有MRL标准的可行性进行验证。通过监测结果的问题反馈，提供标准修订 (再评估) 的依据及线索。

此外，根据《食品安全法》，我国通过组织实施食品安全风险监测计划，以作为膳食风险评估的依据之一。因为我国幅员辽阔，不同地区间差异显著，消费者的膳食多样而复杂，因此，为了获得代表性的残留监测数据，包括专项监测 (如在特定地区针对特定食品 (农产品) 的农药残留监测)，也要遵循残留化学数据代表性的原则布置采样点。

一般而言，一地的代表性市场残留监测结果，可以用作该地膳食暴露评估的残留化学数据，而产地的残留监测结果却不一定能代表该地消费者的膳食暴露水平，因为该地区的产品可能销往其他地方，而当地所消费的食品也可能产自其他地区。

由于残留监测数据通常较多，往往达数十至几百个，因此在对数据进行统计处理时可有较多选择。对于膳食暴露评估而言，采用概率评估方法远比简单的计算平均数、选用中值 (或平均值)、HR值的点评估方法更优越，因为概率评估方法不仅可以就不同百分位的残留水平进行估算，还能给出数据的置信范围，可以综合考虑样本的变异性和不确定性[23]，从而使评估结果更具说服力和决策参考价值。

根据JMPR的习惯做法，残留监测数据还可用于POPs农药或再残留限量 (EMRL) 的制定及其膳食风险评估。

此外，如何应用残留监测数据进行农药MRL标准的再评估及修订，也应该成为今后研究的关注重点，我国韭菜中腐霉利MRL标准的调整即是一个很好的例证[28-29]。

4.3.3 膳食消费数据

膳食消费数据具有与毒理学数据和残留化学数据同等重要的意义，在目前我国膳食数据调查统计欠缺的情况下，因膳食消费数据造成的误差问题尤为突出。

我国目前在进行MRL标准制定的膳食风险评估过程中，主要采用《中国居民营养与健康状况调查》所提供的分组膳食数据[30]。由于该膳食数据并未细分到具体单一食品的水平，因此在针对单一食品制定限量时只能采用相应组的膳食数据进行代替，由于组膳食数据与单一食品膳食数据间的差别可达到12% (玉米) 至310% (大麦) (见表1)，而这些差别最终都会影响到评估结果，使得结论的变异性和不确定性甚至有可能远超判断风险是否可接受的水平。

表 1 我国分组膳食消费数据(2002)与WHO单一食品消费数据(2018)比较 (部分食品)

Table 1. Comparison of Chinese group (2002) and WHO 2018 individual food consumption data (selected foods)

A：分组食品消费量[30]
(按体重 63 kg 折算)
Group food consumption[30]
(based on average body weight 63 kg)B：单一食品消费量[31]
(15~49 岁人群平均值)
Individual food consumption[31]
(mean of age group 15-49) A/B，% 食品组　　　　　　
Group of foods　　　　　　消费量
Consumption data/(g/kg bw) 食品　　　
Food　　　消费量
Consumption data/(g/kg bw) 米及其制品 Rice & related 3.8079 大米 Rice 5.6913 67 面及其制品 Wheat & related 2.1984 小麦 Wheat 5.2857 42 大麦 Barley 0.7093 310 燕麦 Oat 1.1250 195 其他谷类 Other cereals 0.3698 玉米 Maize 3.2074 12 小米 Millet 1.2901 29 高梁 Sorghum 1.6764 22 薯类 Tubers 0.7857 马铃薯 Potato 1.6770 47 红薯 Sweet potato 1.6178 49 干豆及其制品 Legumes & related 0.2540 大豆 Soya bean 0.8848 29 菜豆 Broad Bean 0.8566 30 浅色蔬菜 Light colored vegetables 2.9159 茄子 Eggplant 1.3494 216 莴苣 Lettuce 1.1474 254 大白菜 Chinese cabbage 2.2386 130 黄瓜 Cucumber 0.9728 300 深色蔬菜 Dark colored vegetables 1.4556 菠菜 Spinach 0.8499 171 番茄 Tomato 0.9450 154 胡萝卜 Carrot 0.8491 171 普通白菜 Leafy greens 1.5847 92 青椒 Green pepper 0.7532 193 水果 Fruits 0.7254 苹果 Apple 1.6936 43 桃 Peach 1.4423 50 葡萄 Grape 1.3249 55 橘子 Mandarin 1.5464 47 橙子 Orange 1.2228 59

表1中数据分别来自《中国居民营养与健康状况调查》 (分组食品数据) [30]和WHO食品安全合作平台提供的中国消费者膳食数据 (单一食品消费量) [31]。WHO食品安全合作平台所提供的膳食数据不但细分到了每一种单一食品，同时还分性别和年龄组提供了该食品在多个百分位的膳食量 (平均值，中位值，5、90、95、97.5百分位值)，可以作为研究不同人群膳食相关问题的参考，但其不足之处是有些数据的调查人数偏少，另外，该数据库并未包括所有食品 (食用农产品) 的膳食数据，还有待进一步补充。更详细的信息读者可以参考FAO-GIFT (global individual food consumption data tool) 平台[32]。值得注意的是，《中国居民营养与健康状况调查》所提供的分组膳食数据和WHO食品安全合作平台膳食数据的差别，甚至出现了单一食品消费数据大于组食品消费数据的情况，其原因可能是由于数据采集年份、统计方法和数据来源不同所造成。

我国在转化运用CAC的MRL标准时，同样存在因膳食消费数据不一致而导致暴露评估误差和不确定性增大的问题。表2是目前两个系统所使用数据的比较，其中，除蔬菜、禽类及蛋制品外，我国采用的其他数据普遍显著低于JMPR应用的GEMS/Food分组膳食数据[18]，其中坚果、水果、其他谷物、豆制品、薯类等几类食品我国的数据仅为GEMS/Food数据的一半甚至更少 (9.2%~41.4%)。当然，GEMS/Food分组膳食数据本身也存在很大的不合理性，仅就我国所在的G09组而言，包括部分东南亚国家、个别东亚国家和个别非洲国家，不难想象，一组数据很难代表分布这么广泛所有国家的膳食。

表 2 我国居民膳食消费数据与GEMS/Food数据比较

Table 2. Comparison of data of Chinese group food consumption & GEMS/Food consumption cluster diets

食物　　　　　
Food　　　　　A：中国居民营养与
健康调查2002[30]
Data from nutrition and health survey for
Chinese residents[30]/gB：GEMS/Food consumption cluster diets[18]，
group G09，2007/g A/B，% 米及其制品 Rice & related 239.9 376.9 63.7 面及其制品 Wheat flour & related 138.5 172.9 80.1 其他谷类 Other cereal 23.3 67.2 34.7 薯类 Tuber 49.5 119.7 41.4 干豆及其制品 Legumes & related 16 41.9 38.2 蔬菜 Vegetable 285.5 270.9 105 水果 Fruit 45.7 148.4 30.8 坚果 Nut 3.9 42.6 9.2 畜禽类 Poultry 79.5 77.6 102 蛋及制品 Egg & related 23.6 22.1 107 鱼虾类 Aqua product 30.1 47.4 63.5 总量 Sum 1028.6 1519.9 67.7

与残留化学数据一样，在进行MRL标准制定和残留监测结果的膳食暴露评估时，要采用与代表人群相对应的膳食消费数据，特别是对某一特定区域的膳食暴露情况进行评估时，要考虑该地区膳食结构与全国平均数据的差别。通常情况下，评估所涉及的范围越大，则数据的代表性越差。假设我们用代表全国的膳食消费数据去评估我国西南区 (裸大麦主食区) 人群和东北地区人群的大麦中农药残留膳食暴露，其符合程度将会产生很大差别。多国建立的膳食数据库所反映出的这种地域、人群、年龄、性别的膳食差异[33-34]，我们在建立膳食数据时可加以借鉴。

此外，制定农药残留限量涉及的食品应该是初级食用农产品，其定义和检测部位在GB 2763—2021附录A“食品类别及测定部位”[35]中有明确的规定，但是，实际的膳食消费部分可能不全是该初级农产品，因此，为了能更准确地计算膳食暴露量，通常需进行过程优化，比如采用引入加工因子的方法，以排除食品加工过程中因可食部位的改变而对膳食暴露计算结果的影响。

5 把握对评估结论的准确评价

食品中农药残留风险评估是一个多因素综合考虑的过程，同时也是农药残留污染管理的重要环节，作为农药残留风险管理 (MRL标准制定、市场监测及其他管理措施等) 的重要参考，评估结论的质量需要引起足够重视。依据来源数据质量，不同水平的膳食风险评估具有不同的可信度和采信价值。

1) 如果该农药制定了相应的ADI和ARfD健康指导值，则完整的评估结论应该包括长期和短期膳食暴露评估两部分。

在进行长期膳食暴露评估时，应该包括所有食品中可能存在的该农药残留，即全面计算“风险杯(risk cup)” (100% ADI) 的负荷。在制定MRL标准时也应该考虑到该农药在所有已登记作物相关食品中的残留数据(ΣSTMR)，如果仅有一种作物上的残留试验数据，则只有一个STMR，在此情况下就只能计算该食品中可能的农药残留暴露量占允许摄入量的份额 (或叫贡献率，ADI%)，而不能仅仅根据该一种食品中的残留得出长期膳食暴露风险可接受与否的结论。目前已有一些文献报道采用了相关方式进行处理[36-37]，可供读者参考。

由于我国目前尚未制定农药的急性参考剂量，因此目前的研究只能运用JMPR推荐的IESTI模型及数据进行短期膳食暴露评估[21]，有结果证明，急性膳食暴露风险对我国特定农药、特定食品及特定人群是一个不可忽视的问题[20]，因此，我国需要制定农药的ARfD，对相应农药的膳食暴露做短期暴露评估。

2) 简单的点评估方法只能给出暴露风险的极端值，是一种针对最差情况的估计，也是制定限量标准时采用的最低要求的估计，目前我国制定农药MRL标准和JMPR推荐最大残留水平时均采用这种方法[11-12]。而概率评估方法不但能得出特定农药使用和膳食情况下的暴露程度，同时能给出结果的置信区间和不确定性水平，是目前欧美现代工业国家普遍采用的方法[38-39]。更为理想的评估结论则还应经过不确定性分析，明确评估各环节对不确定性的贡献[23-25]。

3) 农药残留化学数据、膳食数据以及毒理学数据的代表性和详细程度，决定了评估结论对变异性的考虑程度和结论的参考价值。比如，如果评估过程中采用了儿童和育龄妇女的膳食消费数据，就比仅有一般人群膳食消费数据情况下所得结论更有参考价值，因为不同人群之间不但暴露量可能存在差异，而且上述两个特殊人群对某些农药残留的敏感程度也与一般人群不同，需引起特别关注。鉴于对妊娠过程和胎儿的毒性，目前针对一些农药已专门制定了适用于育龄妇女的ADI和ARfD等健康指导值。例如，JMPR推荐prothioconazole-desthio对育龄妇女的ARfD值仅为0.01 mg/kg bw，而对其他人群的ARfD值为1 mg/kg bw[40]，相差了100 倍；推荐afidopyropen对育龄妇女的ARfD值为0.2 mg/kg bw，而对其他人群的ARfD值则为0.3 mg/kg bw[41]。