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1、2024/7/271 食品安全风险评估统计模型及软件开发 2024/7/272风险评估及统计模型 CDEEM 构建原理及数据库 CDEEM 软件及评估结果CDEEM 验证与评价主 要 内 容2024/7/273食品安全的2个策略零风险零风险选择，即选择，即“黑与白黑与白”的方法的方法“ “凡是对人和动物有致癌作用的化学物不得加入食品凡是对人和动物有致癌作用的化学物不得加入食品凡是对人和动物有致癌作用的化学物不得加入食品凡是对人和动物有致癌作用的化学物不得加入食品” ” （DelancyDelancy修正案）修正案）修正案）修正案） 100%100%安全与零风险，人的生命与健康最重要、不惜代安全
2、与零风险，人的生命与健康最重要、不惜代安全与零风险，人的生命与健康最重要、不惜代安全与零风险，人的生命与健康最重要、不惜代价价价价风险分析风险分析“ “Every substance is a poison Every substance is a poison it is only a matter it is only a matter of doseof dose” ” （ ParacelsusParacelsus ）没有没有没有没有100%100%安全的食品，仅能将风险渐低到安全的食品，仅能将风险渐低到安全的食品，仅能将风险渐低到安全的食品，仅能将风险渐低到可接受水可接受水平平大多数人
3、支持难以理解！2024/7/274风险评估（Risk AssessmentRisk Assessment）框架4. 风险表征Risk characterisation1.危害鉴定Hazard identification2. 危害表征Hazard characterisation3. 膳食暴露Dietary exposure国际标准的制定依赖暴露评估数据（发达国家主导）不同国家食物消费量与食品污染水平不同成员国有权制定与国际标准不一致的国家标准国际标准不一定适合特定食物消费量与污染水平标准的设立是保护大多数人，而不是平均人暴露评估不是均数简单计算，需进行高暴露水平和特殊人群评估（大数据库）发发
4、展中国家必展中国家必须须开展并重开展并重视视的研究的研究2024/7/275现有技术标准现状膳食暴露评估方法对于获得的膳食暴露评估方法对于获得的膳食暴露评估方法对于获得的膳食暴露评估方法对于获得的膳食污染物数据膳食污染物数据膳食污染物数据膳食污染物数据必须必须必须必须与与与与食物消费量食物消费量食物消费量食物消费量结合，暴露评估有三种方法：结合，暴露评估有三种方法：结合，暴露评估有三种方法：结合，暴露评估有三种方法：n n以食品以食品以食品以食品污污染水平和食物消染水平和食物消染水平和食物消染水平和食物消费费量均量均量均量均为为事前事前事前事前进进行估行估行估行估计计的的的的简单简单点点点点评
5、评估估估估模型；模型；模型；模型；n n以以以以污污染物水平染物水平染物水平染物水平进进行事前估行事前估行事前估行事前估计计乘以食物消乘以食物消乘以食物消乘以食物消费费量分布数据的量分布数据的量分布数据的量分布数据的分分分分布点布点布点布点评评估估估估模型；模型；模型；模型；n n以以以以污污染物和消染物和消染物和消染物和消费费量均量均量均量均为为分布数据的随机分布数据的随机分布数据的随机分布数据的随机概率概率概率概率评评估估估估模型。模型。模型。模型。 2024/7/276传统方法（非概率模型）点评估：点评估： 固定食品消费量固定食品消费量固定食品消费量固定食品消费量 固定污染水平固定污染水
6、平固定污染水平固定污染水平 = = 摄入量摄入量摄入量摄入量 平均暴露量平均暴露量平均暴露量平均暴露量= = 食物消食物消食物消食物消费费均均均均值值 食物食物食物食物污污染中位水平染中位水平染中位水平染中位水平 高端暴露量高端暴露量高端暴露量高端暴露量= = 高端食品消高端食品消高端食品消高端食品消费费量量量量 高高高高污污染水平染水平染水平染水平不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估计，作不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估计，作不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估计，作不能提供暴露量的可能范围，通常是保守的估计，作为筛选目的为筛选目的为筛选目的为筛选目的. .分布模型：分布模型
7、：食品消费量分布数据食品消费量分布数据食品消费量分布数据食品消费量分布数据X X固定污染水平固定污染水平固定污染水平固定污染水平=摄入量摄入量摄入量摄入量范围（特定消费模式）范围（特定消费模式）范围（特定消费模式）范围（特定消费模式）比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保守。比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保守。比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保守。比点估计更加精确，但因取决于假设仍属于保守。点评估和简单分布方法趋向用点评估和简单分布方法趋向用点评估和简单分布方法趋向用点评估和简单分布方法趋向用“ “最坏情况最坏情况最坏情况最坏情况” ”假设，假设，假设，假设，而不考虑化学物在食
8、品中存在的概率，不同食品中而不考虑化学物在食品中存在的概率，不同食品中而不考虑化学物在食品中存在的概率，不同食品中而不考虑化学物在食品中存在的概率，不同食品中化学物的污染水平不同，或者食物消费量不同。化学物的污染水平不同，或者食物消费量不同。化学物的污染水平不同，或者食物消费量不同。化学物的污染水平不同，或者食物消费量不同。2024/7/277污染物数据库消费量和残留数据随机采样暴露量= 消费量i X 污染水平i点评估 概率模型 简单到复杂 解决估计数据的不确定性问题 风险管理从意义不大到十分有意义过度 避免了点评估中的争论和对于实际摄入量过高估计概率模型分析 消费量数据库2024/7/278
9、从点评估到概率分析2024/7/279国外研究进展 欧盟：欧盟：欧盟：欧盟：FP5FP5，“ “随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开随机化模拟人类对化学物和营养素暴露的开 发、验证和应用发、验证和应用发、验证和应用发、验证和应用” ” FP6FP6，“ “发展全新整合的食品风险分析确保食品安全发展全新整合的食品风险分析确保食品安全发展全新整合的食品风险分析确保食品安全发展全新整合的食品风险分析确保食品安全” ” n n概率性暴露概率性暴露概率性暴露概率性暴露评评估估估估Probabilistic Exposure A
10、ssessmentProbabilistic Exposure Assessmentn n急性暴露与慢性暴露急性暴露与慢性暴露急性暴露与慢性暴露急性暴露与慢性暴露风险风险Acute and Chronic risksAcute and Chronic risks美国：一些主要概率评价模型美国：一些主要概率评价模型美国：一些主要概率评价模型美国：一些主要概率评价模型Model Model namenameexpanded nameexpanded namedeveloperdevelopermodulemoduleSHEDSSHEDSStochastic human exposure dose
11、Stochastic human exposure dose systemsystemEPA/ORDEPA/ORDdietary,nodietary, dermal and dietary,nodietary, dermal and inhalationinhalationDEEMDEEM(Calender)(Calender)Dietary exposure evaluation modelDietary exposure evaluation modelExponentExponentdietary,nodietary, dermal anddietary,nodietary, derma
12、l and inhalation inhalationCARESCARESCumulative and Aggregate Risk Cumulative and Aggregate Risk Evaluation SystemEvaluation SystemDow Dow agroscienceagrosciencedietary,nodietary, dermal and dietary,nodietary, dermal and inhalationinhalationLIFELINELIFELINELifeline group, Lifeline group, incincdieta
13、ry,nodietary, dermal and dietary,nodietary, dermal and inhalationinhalation2024/7/2710结果 群体暴露量 群体剂量模型 计算个体暴露/剂量分布 tot1TIMEEXP.orDOSEIngestiontot1TIMEEXP.orDOSEDermaltot1TIMEEXP.orDOSEInhalation数据库输入 暴露分布 污染物数据库 食物消费量数据库 食品加工系数 SHEDS 模型 S Stochastic tochastic H Human uman E Exposure and xposure and D
14、 Dose ose S Simulation (SHEDS) Modelimulation (SHEDS) Model 2024/7/2711中国开展的暴露评估n n食物消费量数据：食物消费量数据：食物消费量数据：食物消费量数据：全国全国全国全国营营养养养养调查调查 （1959,1982,1992,20021959,1982,1992,2002）n n食品污染水平数据食品污染水平数据食品污染水平数据食品污染水平数据污污染物染物染物染物监测监测网、网、网、网、总总膳食研究（膳食研究（膳食研究（膳食研究（19901990，19921992，20002000）、）、）、）、双份双份双份双份饭饭研究。
15、研究。研究。研究。人体人体人体人体组织组织/ /体液的直接体液的直接体液的直接体液的直接监测监测，如母乳中有机，如母乳中有机，如母乳中有机，如母乳中有机氯氯化合物、二化合物、二化合物、二化合物、二噁英的噁英的噁英的噁英的浓浓度。度。度。度。n n20022002年中国居民营养与健康状况调查年中国居民营养与健康状况调查年中国居民营养与健康状况调查年中国居民营养与健康状况调查分分分分层层多多多多阶阶段等容整群随机抽段等容整群随机抽段等容整群随机抽段等容整群随机抽样样方法方法方法方法膳食膳食膳食膳食调查调查：食品食品食品食品频频数法、数法、数法、数法、3 3天天天天2424小小小小时时回回回回顾顾法
16、、法、法、法、3 3天入天入天入天入户户称重法。称重法。称重法。称重法。2024/7/2712国内研究现状n n我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食我国在卫生标准起草过程中，已经利用我国膳食营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现营养调查提出的食物消费量模式和食品污染物现状调查，利用状调查，利用状调查，利用状调查，利用点评估点评估点评估点评估技术进行暴露评估，提出我技术进行暴露评估，提出我技术进行暴露评估，提出我技术进行
17、暴露评估，提出我国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴国的限量标准指标以及在采用国际标准时通过暴露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程露评估评价限量标准指标的适用性，但这一过程属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，属于筛选性质的多，进行定量暴露评估的较少，与国际水平存在一定差距。与国际水平存在一定差距。与国际水平存在一定差距。与国际水
18、平存在一定差距。n n19901990年、年、年、年、19921992年和年和年和年和20002000年成功进行的年成功进行的年成功进行的年成功进行的3 3次次次次“ “中中中中国总膳食研究国总膳食研究国总膳食研究国总膳食研究” ”，在研究内容的完整性和研究方，在研究内容的完整性和研究方，在研究内容的完整性和研究方，在研究内容的完整性和研究方法的科学性上已基本接近发达国家水平。法的科学性上已基本接近发达国家水平。法的科学性上已基本接近发达国家水平。法的科学性上已基本接近发达国家水平。但在将但在将但在将但在将危险性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，危险性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，
19、危险性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，危险性评估理论和数理统计、计算机技术相结合，开展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和迟开展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和迟开展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和迟开展膳食暴露定量评估模型研究上却要落后和迟缓一些。缓一些。缓一些。缓一些。 2024/7/2713风险评估统计模型n n点估计 IESTIn n概率模型：n n急性：急性：急性：急性：n n慢性：慢性：慢性：慢性： “理想”条件下的概率模型： 实际应用的概率模型： 2024/7/2714IESTIIESTI (International Estimate of Short Term
20、Intake) (International Estimate of Short Term Intake)n n由世界粮农组织和世界卫生组织农药残留专家联由世界粮农组织和世界卫生组织农药残留专家联席会议席会议 (JMPR)(JMPR)确定的欧盟及国际权威机构在制定确定的欧盟及国际权威机构在制定农残最大限量标准（农残最大限量标准（MRLMRL）时计算农药急性暴露）时计算农药急性暴露量所采用的方法。量所采用的方法。n n它主要是针对一天内摄入可能引起急性反应的农它主要是针对一天内摄入可能引起急性反应的农药，以食品为对象，选取某食品消费人群的药，以食品为对象，选取某食品消费人群的高端高端消费量消费量
21、和食品污染物监测样本中的和食品污染物监测样本中的高残留量高残留量计算计算2424小时内膳食暴露量，与急性参考剂量比较进行小时内膳食暴露量，与急性参考剂量比较进行评估评估 。n n为解决单位食品个体间的残留差异，引入了为解决单位食品个体间的残留差异，引入了单位单位重量重量和和变异因子变异因子两个概念两个概念 。2024/7/2715n nLPLP：高端消费量高端消费量高端消费量高端消费量，摄食者消费量的，摄食者消费量的，摄食者消费量的，摄食者消费量的P97.5P97.5，即能涵盖消费，即能涵盖消费，即能涵盖消费，即能涵盖消费人群中人群中人群中人群中97.5%97.5%的食用者每天的消费量；的食用
22、者每天的消费量；的食用者每天的消费量；的食用者每天的消费量； n nHRHR：高残留量高残留量高残留量高残留量，食品污染物监测的各检测样品的最大残留，食品污染物监测的各检测样品的最大残留，食品污染物监测的各检测样品的最大残留，食品污染物监测的各检测样品的最大残留浓度值；浓度值；浓度值；浓度值；n nU U：食品：食品：食品：食品单位重量单位重量单位重量单位重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量，由污染物监测实验提供的单位食品重量的中位数；的中位数；的中位数；的中位数；n nV V：变异因子变异因子变异因子变异因子，单位食
23、品高端残留量（单位食品高端残留量（单位食品高端残留量（单位食品高端残留量（P97.5P97.5）与检测样品）与检测样品）与检测样品）与检测样品的平均残留量的比值；的平均残留量的比值；的平均残留量的比值；的平均残留量的比值； n nP P：加工因子加工因子加工因子加工因子，加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原加工后食品中的污染物残留浓度与加工前原始农产品中污染物浓度的比值；始农产品中污染物浓度的比值；始农产品中污染物浓度的比值；始农产品中污染物浓度的比值； n nbwbw：消费人群的：消费人群的：消费人群的：消费人群的
24、平均体重平均体重平均体重平均体重。 参数解释2024/7/2716n n情形情形1 1n n食品单位重量小于25，如原始或经加工的农产品（谷物、小麦、油料种子及豆类等小粒农作物）；这种情况也适用于肉类食品、蛋类、肝脏、肾脏等可食动物内脏类食品。 四种情形（情形1、2a、2b 和3）2024/7/2717n n食品单位重量大于食品单位重量大于食品单位重量大于食品单位重量大于25g25g，引入一个变异因子。，引入一个变异因子。，引入一个变异因子。，引入一个变异因子。 n n情形情形情形情形2a2a2a2a 单位食品重量小于消费人群的每日高端消费量单位食品重量小于消费人群的每日高端消费量单位食品重量
25、小于消费人群的每日高端消费量单位食品重量小于消费人群的每日高端消费量LPLP。如：。如：。如：。如：桃、李等水果。假设个体一天内消费多于桃、李等水果。假设个体一天内消费多于桃、李等水果。假设个体一天内消费多于桃、李等水果。假设个体一天内消费多于1 1个单位重量的某食品，个单位重量的某食品，个单位重量的某食品，个单位重量的某食品，且第一个单位重量的该食品残留水平为且第一个单位重量的该食品残留水平为且第一个单位重量的该食品残留水平为且第一个单位重量的该食品残留水平为 HR HR v v ，其余为，其余为，其余为，其余为HRHR。n n情形情形情形情形2b2b2b2b 单位食品重量超过消费人群的每日
26、高端消费量单位食品重量超过消费人群的每日高端消费量单位食品重量超过消费人群的每日高端消费量单位食品重量超过消费人群的每日高端消费量LPLP。如：。如：。如：。如：大西瓜、大白菜等。假设个体一天内仅消费小于等于大西瓜、大白菜等。假设个体一天内仅消费小于等于大西瓜、大白菜等。假设个体一天内仅消费小于等于大西瓜、大白菜等。假设个体一天内仅消费小于等于1 1个单位重量个单位重量个单位重量个单位重量的某食品，且消费部分残留水平为的某食品，且消费部分残留水平为的某食品，且消费部分残留水平为的某食品，且消费部分残留水平为 HR vHR v。情形22024/7/2718n n对于散装或多种成分混合的加工食品，
27、如果汁、对于散装或多种成分混合的加工食品，如果汁、牛奶等，以监测实验获得的各检测样品残留浓度牛奶等，以监测实验获得的各检测样品残留浓度的中位数的中位数STMRSTMR代表可能的最高残留浓度。代表可能的最高残留浓度。情形32024/7/2719n nWHOWHO收集了一些国家部分水果、蔬菜等食品的单位重量收集了一些国家部分水果、蔬菜等食品的单位重量收集了一些国家部分水果、蔬菜等食品的单位重量收集了一些国家部分水果、蔬菜等食品的单位重量信息（表信息（表信息（表信息（表1 1）。）。）。）。n n 食品的单位重量2024/7/2720n n变异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留变异因子的
28、引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留变异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留变异因子的引入是为了解决混合样品中食品个体间的残留差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高差异。单个水果中的最高残留浓度可能要比混合样品高5-5-1010倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。倍。目前，关于变异因子的研究和讨论还在进行。变异因子2024/7/2721概率模型n n概率法对所评价概率法对所评价概率
29、法对所评价概率法对所评价化学物在食品中存在概率化学物在食品中存在概率化学物在食品中存在概率化学物在食品中存在概率与与与与污染水平（浓污染水平（浓污染水平（浓污染水平（浓度）度）度）度）及及及及相关水平的消费量相关水平的消费量相关水平的消费量相关水平的消费量进行模拟。进行模拟。进行模拟。进行模拟。 这种方法需要足够这种方法需要足够这种方法需要足够这种方法需要足够的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。的食品中化学物浓度和食物消费量数据，评价才有意义。 通常情况下，法定的市通常情况下，法定
30、的市通常情况下，法定的市通常情况下，法定的市场监场监督督督督检查检查并不能提供并不能提供并不能提供并不能提供统计统计学上学上学上学上有意有意有意有意义义的分布特征。如果所的分布特征。如果所的分布特征。如果所的分布特征。如果所获资获资料料料料质质量有保量有保量有保量有保证证，概率方法，概率方法，概率方法，概率方法可能是可能是可能是可能是最合适的方法最合适的方法最合适的方法最合适的方法：通：通：通：通过过科学的抽科学的抽科学的抽科学的抽样样，将食物中某化学，将食物中某化学，将食物中某化学，将食物中某化学物物物物浓浓度与度与度与度与实际实际含有含有含有含有该该物物物物质质的食品消的食品消的食品消的食
31、品消费费量量量量结结合起来，从而提合起来，从而提合起来，从而提合起来，从而提供了一个真供了一个真供了一个真供了一个真实实的暴露的暴露的暴露的暴露评评价基价基价基价基础础，来估，来估，来估，来估计计某物某物某物某物质质的暴露量是的暴露量是的暴露量是的暴露量是否超否超否超否超过预过预定的安全定的安全定的安全定的安全阈值阈值。 n n是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：是否对食物消费量数据和污染物监测数据进行分布拟合：n n参数方法：用适当的理参数方法：用适当的理参数方法：用适当的理参数
32、方法：用适当的理论论分布分布分布分布对对数据数据数据数据进进行行行行拟拟合合合合 n n非参数方法：直接根据非参数方法：直接根据非参数方法：直接根据非参数方法：直接根据样样本的本的本的本的经验经验分布（大分布（大分布（大分布（大样样本）本）本）本） 2024/7/2722参数法与非参数法的选择2024/7/2723以急性暴露评估为例建模n n污染物浓度模型污染物浓度模型污染物浓度模型污染物浓度模型n n非参：非参：非参：非参：从现有数据随机抽样（经验分布）从现有数据随机抽样（经验分布）n n参数：参数：参数：参数：二项分布二项分布/ /对数正态分布对数正态分布n n处理效应（加工因子）模型处理
33、效应（加工因子）模型处理效应（加工因子）模型处理效应（加工因子）模型n n非参：非参：非参：非参：无（无（1 1）；固定（）；固定（fk,nomfk,nom，fk,uppfk,upp）n n参数：参数：参数：参数：对数或对数或logitlogit转换后正态分布转换后正态分布 n n变异性建模变异性建模变异性建模变异性建模n n非参：非参：非参：非参：默认（按单位重量：，）默认（按单位重量：，）n n参数：参数：参数：参数：贝塔模型、贝努力模型、对数正态模型贝塔模型、贝努力模型、对数正态模型2024/7/2724 cdf1cdf2cdfmUncertainty about exposure or
34、 dose for given percentile Uncertainty about percentilefor given exposure or doseExposure or DosePercentileExposure or DosePercentilen n变异变异Variability =Variability =在人群间真正存在的在人群间真正存在的差异，是真实性的部分。差异，是真实性的部分。n n不确定度不确定度Uncertainty =Uncertainty =缺乏知识或缺乏知识或数据信息造成的测量值与真实值差数据信息造成的测量值与真实值差别，原则上可能降低别，原则上可能降
35、低解决变异与不确定性难点：Monte Carlo方法量化变异性，Bootstrap方法量化不确定性 2024/7/2725Monte Carlo方法n n基本思想：以一个概率模型为基础，按照这个模型所以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验结果，得出问题的近似解，即描绘的过程，通过模拟实验结果，得出问题的近似解，即进行一种数字模拟实验。进行一种数字模拟实验。 n n三个主要步骤：构造或描述概率过程；实现从已知构造或描述概率过程；实现从已知概率分布抽样；建立各种估计量。概率分布抽样；建立各种估计量。 一般而言，一般而言，一般而言，一般而言，对对模模模模拟拟次数次数次数次数MM
36、有一定要求，模有一定要求，模有一定要求，模有一定要求，模拟拟次数次数次数次数较较少，少，少，少，结结果可能不果可能不果可能不果可能不稳稳定。定。定。定。 2024/7/2726 Bootstrap方法n n以原始数据为基础进行以原始数据为基础进行有放回抽样有放回抽样的统计模拟方法的统计模拟方法, , 可用可用于研究一组数据某统计量的分布特征于研究一组数据某统计量的分布特征, , 适用于难以用常规适用于难以用常规方法解决的参数区间估计、假设检验等问题。方法解决的参数区间估计、假设检验等问题。n n基本思想是基本思想是: :从样本含量为从样本含量为n n的原始数据范围内有放回地随的原始数据范围内有
37、放回地随机抽取机抽取i i ( (通常选取通常选取i i n n) )个观察单位组成一个样本，每个个观察单位组成一个样本，每个观察单位每次被抽到的概率相等，所得样本称为观察单位每次被抽到的概率相等，所得样本称为BootstrapBootstrap样本。重复该过程若干次样本。重复该过程若干次, , 记为记为B B，所得，所得B B个个BootstrapBootstrap样本样本均可看作是从相应经验分布中随机抽取而来。对于每个均可看作是从相应经验分布中随机抽取而来。对于每个BootstrapBootstrap样本进行相关统计量（如样本进行相关统计量（如p50p50、p95p95、p99p99）计算
38、，）计算，就得到统计量的就得到统计量的BootstrapBootstrap分布，它表示从总体中抽样获得分布，它表示从总体中抽样获得的样本统计量的不确定性。的样本统计量的不确定性。 2024/7/2727模型原理定量模型的变异性（图1）估计模型的不确定度（图2）2024/7/27281234膳食调查数据库及结构 污染物监测数据库及结构 农产品的编码及分类 膳食数据与污染物数据整合 模型数据基础2024/7/2729n n膳食量数据库：膳食量数据库：20022002年中国居民营养与健康状况年中国居民营养与健康状况调查中通过调查中通过2424小时膳食回顾法收集的有效数据，小时膳食回顾法收集的有效数据
39、，包括包括2256722567个家庭个家庭6617266172人连续人连续3 3天共计天共计193814193814人人日日、18107031810703条膳食量记录；条膳食量记录；n n人口学数据库：人口学数据库：20022002年中国居民营养与健康状况年中国居民营养与健康状况调查家庭成员基本情况登记表收集的数据，主要调查家庭成员基本情况登记表收集的数据，主要提供年龄、性别、体重等信息。提供年龄、性别、体重等信息。膳食调查数据库2024/7/27302024/7/2731标识变量人天数记录条数0（正常值）19381418092381（奇异值）119914062（删除值）5659flag 说明
40、: 2024/7/2732n n2000-20062000-2006年全国污染物监测数据中，有效数据年全国污染物监测数据中，有效数据包括监测了包括监测了497497种食物，种食物，7575种污染物，种污染物，399032399032条条记录。记录。n n2005-20062005-2006年海关农产品进出口监测数据，有效年海关农产品进出口监测数据，有效数据包括监测了数据包括监测了4444种食物，种食物，104104种污染物，种污染物，8884388843条记录。条记录。n n污染物总数据库合计监测了污染物总数据库合计监测了510510种食物，种食物，135135种污种污染物染物, 487875
41、, 487875条记录。条记录。污染物监测数据库2024/7/27332024/7/2734n n中国食品污染物暴露评估与国际接轨中国食品污染物暴露评估与国际接轨的基础的基础n n实现污染物数据库与膳食调查数据库实现污染物数据库与膳食调查数据库关联的重要途径关联的重要途径n n识别同一食品不同表达的唯一符号，识别同一食品不同表达的唯一符号，便于后续计算机处理。便于后续计算机处理。 农产品编码及分类2024/7/2735食物编码主要参考四个国内外文件：食物编码主要参考四个国内外文件：食物编码主要参考四个国内外文件：食物编码主要参考四个国内外文件： n nPesticides Residues i
42、n Food,Second Edition, Pesticides Residues in Food,Second Edition, Section 2 , Codex Section 2 , Codex Alimentarius Alimentarius Volume 2, 1993. Volume 2, 1993. n nGEMS/FOOD Consumption Cluster Diets.GEMS/FOOD Consumption Cluster Diets.n n杨杨月欣月欣月欣月欣 王光王光王光王光亚亚 潘潘潘潘兴兴昌昌昌昌. .中国食物成份表中国食物成份表中国食物成份表中国食物成
43、份表2002 2002 北京大学医北京大学医北京大学医北京大学医学院出版社学院出版社学院出版社学院出版社n n杨杨月欣月欣月欣月欣 王光王光王光王光亚亚 潘潘潘潘兴兴昌昌昌昌. .中国食物成份表中国食物成份表中国食物成份表中国食物成份表2004 2004 北京大学医北京大学医北京大学医北京大学医学院出版社学院出版社学院出版社学院出版社编码总则2024/7/2736n n删除具有明显的地区性和国家性的食删除具有明显的地区性和国家性的食物编码，保留普遍通用的食物编码；物编码，保留普遍通用的食物编码；n n删除删除CAC食物编码中关于饲料的食物食物编码中关于饲料的食物分类编码；分类编码；n n删除删
44、除CAC食物编码中食物编码中4000-5000同物同物异名的重复编码；异名的重复编码；编码筛选原则2024/7/2737（1 1）当中国的食物在）当中国的食物在）当中国的食物在）当中国的食物在CACCAC的食物编码中能找到相的食物编码中能找到相的食物编码中能找到相的食物编码中能找到相应的编码时，全部采用应的编码时，全部采用应的编码时，全部采用应的编码时，全部采用CACCAC的编码，编码类型的编码，编码类型的编码，编码类型的编码，编码类型为两位字母代码加四位数字；为两位字母代码加四位数字；为两位字母代码加四位数字；为两位字母代码加四位数字；FB0269FB0269葡萄葡萄FB0275FB0275
45、草莓草莓FC0001FC0001柑桔柑桔FC0004FC0004橙子橙子FC0005FC0005柚子柚子FI0327FI0327香蕉香蕉FI0341FI0341猕猴桃猕猴桃FI0342FI0342桂圆桂圆FI0353FI0353菠萝菠萝FP0226FP0226苹果苹果FP0230FP0230梨梨编码方法2024/7/2738（2 2）当中国的食物是具体加工的食物时，在其原）当中国的食物是具体加工的食物时，在其原）当中国的食物是具体加工的食物时，在其原）当中国的食物是具体加工的食物时，在其原料食物编码后面加两位数字料食物编码后面加两位数字料食物编码后面加两位数字料食物编码后面加两位数字0101、
46、0202等；等；等；等；CF1211CF1211面粉面粉CF121101CF121101面条面条 * *CF121102CF121102方便面方便面 * *CF121103CF121103三明治三明治 * *CF121104CF121104馒头馒头 * *CF121105CF121105月饼月饼 * *CF121106CF121106饼干饼干 * *CF121107CF121107酥酥 * *CF121108CF121108蛋糕蛋糕 * *CF121109CF121109其他面点其他面点 * *编码方法2024/7/2739（3 3） 当中国的食物是具有中国特色的而当中国的食物是具有中国特色的
47、而当中国的食物是具有中国特色的而当中国的食物是具有中国特色的而CACCAC编编编编码中没有的食物以同类食物两位字母代码加码中没有的食物以同类食物两位字母代码加码中没有的食物以同类食物两位字母代码加码中没有的食物以同类食物两位字母代码加60006000开始进行独立编码；开始进行独立编码；开始进行独立编码；开始进行独立编码；IM1000IM1000蛤蛤IM1002IM1002乌贼乌贼IM1003IM1003贻贝类贻贝类IM1005IM1005扇贝类扇贝类IM6000IM6000鲍鱼鲍鱼 * *IM6001IM6001蚬蚬 * *IM6002IM6002蛏子蛏子 * *IM6003IM6003蚶蚶
48、* *IM6004IM6004章鱼章鱼 * *IM6005IM6005桃花蛸桃花蛸 * *IM6006IM6006海参海参 * *IM6007IM6007海蜇海蜇 * *编码方法2024/7/2740（4 4）对于一些食用频率较少又不常见的食物）对于一些食用频率较少又不常见的食物）对于一些食用频率较少又不常见的食物）对于一些食用频率较少又不常见的食物以同类食物代码加以同类食物代码加以同类食物代码加以同类食物代码加99999999表示。表示。表示。表示。VR0075VR0075根茎蔬菜根茎蔬菜FB0269FB0269葡萄葡萄VR0505VR0505芋头芋头FB0275FB0275草莓草莓VR05
49、06VR0506萝卜萝卜FB9999FB9999其他浆果其他浆果 * *VR0508VR0508红薯红薯VC0428VC0428丝瓜丝瓜VR0577VR0577胡萝卜胡萝卜VC0429VC0429南瓜南瓜VR0589VR0589马铃薯马铃薯VC0432VC0432西瓜西瓜VR0600VR0600山药山药VC6000VC6000哈密瓜哈密瓜 * *VR6000VR6000水生蔬菜水生蔬菜 * *VC6001VC6001甜瓜甜瓜 * *VR9999VR9999其他根茎蔬菜其他根茎蔬菜 * *VC9999VC9999其他瓜其他瓜 * *编码方法2024/7/2741食品来源食品来源 category
50、食品类别食品类别 type食品组别食品组别 group食品序列号食品序列号 number食品加工方法食品加工方法 methods*每个食品赋予二个编码：国内六位编码和CAC食品编码（01、02、03、04）（A、B、C、D）（001、002、003）（FC0001、FC0004）（00、01、02）五级分类编码（参照CAC）2024/7/2742CDEEM 食物分类A级 初级植物产品B级 初级动物产品G级 其他加工食品*D级 植物来源加工食品E级 动物来源加工食品F级 多组分加工食品*01水果02蔬菜03禾本04坚果种子05香料001001柑橘柑橘类类002002仁果仁果类类003003核果核
51、果类类004004浆浆果果类类005005热带热带水果水果FC0001柑桔FC0002柠檬FC0003蜜橘FC0004橙子FC0005柚子CategoryTypeGroupCAC code食物谱系图2024/7/2743 CAC编码植物类加工食品植物来源单组分产品 谷物碾磨部分杨月欣的六位码加工方法2024/7/2744加工方法编码（21种）加工代码加工代码加工方法加工方法0000原始状态原始状态0101碾压碾压( (粉粉, ,汁汁) )0202刨光刨光, ,削皮削皮0303加工产品加工产品, ,需再加工才可食用：面需再加工才可食用：面条条, ,粉丝粉丝, ,饺子等饺子等0404加工产品加工产
52、品, ,熟食熟食, , 加工方法：蒸加工方法：蒸0505加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：烘加工方法：烘 焙焙 烤烤0606加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：煎加工方法：煎 炸炸0707加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：炒加工方法：炒0808加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：煮加工方法：煮 卤卤0909加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：粥加工方法：粥 汤汤 羹羹加工代码加工代码加工方法加工方法1010加工产品加工产品, ,熟食熟食, , 加工方法：冷加工方法：冷冻冻1111罐装食品：各类罐装食品罐装食品：各类罐装食品1212
53、腌制食品：蜜制和盐制，烟熏腌制食品：蜜制和盐制，烟熏制品制品1313发酵食品发酵食品1414脱水植物产品脱水植物产品1515脱水乳制品：奶粉脱水乳制品：奶粉1616脱水肉制品：肉松，牛肉干脱水肉制品：肉松，牛肉干1717海鲜干燥制品：虾皮，鱼干海鲜干燥制品：虾皮，鱼干1818婴儿配方食品婴儿配方食品1919冷冻食品类：蔬菜等冷冻食品类：蔬菜等9999加工方法不明加工方法不明2024/7/2745type_idtype_idtypetypetype_idtype_idtypetype1 1谷物谷物9 9蔬菜类蔬菜类2 2根茎类根茎类1010鱼类及海产食品鱼类及海产食品3 3豆类豆类1111蛋类蛋
54、类4 4蔗糖和蜂蜜蔗糖和蜂蜜1212水果类水果类5 5坚果与油料种子坚果与油料种子1313奶类及其制品奶类及其制品6 6植物油和油脂植物油和油脂1414肉类及其脏器类肉类及其脏器类7 7兴奋中枢神经系统的食品兴奋中枢神经系统的食品1515动物油脂类动物油脂类8 8香料香料1616饮料饮料食品分类(GEMS/FOOD consumption cluster diets)食物分类参照2002年食物成分表分类标准、国际食品法典委员会（CAC）通用分类标准和GEMS/FOOD Consumption Cluster Diets要求进行分类：2024/7/2746type_idtype_idtypety
55、petype_idtype_idtypetype1 1谷类及制品谷类及制品1212鱼虾蟹贝类鱼虾蟹贝类2 2薯类、淀粉及制品薯类、淀粉及制品1313婴幼儿食品婴幼儿食品3 3干豆类及制品干豆类及制品1414小吃、甜饼小吃、甜饼4 4蔬菜类及其制品蔬菜类及其制品1515速食食品速食食品5 5菌藻类菌藻类1616饮料类饮料类6 6水果类及制品水果类及制品1717含酒精饮料含酒精饮料7 7坚果、种子类坚果、种子类1818糖、蜜饯类糖、蜜饯类8 8畜肉类及制品畜肉类及制品1919油脂类油脂类9 9禽肉类及制品禽肉类及制品2020调味品类调味品类1010乳类及制品乳类及制品2121其他其他1111蛋类及
56、制品蛋类及制品中国食物成分表(杨月欣)食物分类2024/7/2747type_idtype_idtypetypetype_idtype_idtypetype0101水果类水果类1212植物来源派生产品植物来源派生产品0202蔬菜类蔬菜类1313植物来源单组分产品植物来源单组分产品0303禾本类禾本类1414植物来源多组分产品植物来源多组分产品0404坚果和种子坚果和种子1515动物来源次级产品动物来源次级产品0505香草和香料类香草和香料类1616动物来源派生可食食品动物来源派生可食食品0606哺乳动物产品哺乳动物产品1717动物来源单组分产品动物来源单组分产品0707禽类产品类禽类产品类18
57、18动物来源多组分产品动物来源多组分产品0808水生动物产品水生动物产品1919糖果小食品糖果小食品* *1010无脊椎动物类无脊椎动物类2020饮料类饮料类* *1111植物来源次级产品植物来源次级产品*表示本次研究添加的类别中国膳食暴露评估食物分类2024/7/2748 污染物监测数据合并归组 构建桥梁数据库膳食数据与污染物数据的整合2024/7/2749污染物监测样品频数样本量n=50样本量n50样本量n=50 做舍弃处理筛 选组内 合并类内 合并谱系由下而上逐级归并核查核查核查污染物合并归组流程2024/7/2750污染物监测数据库铅合并归组数据库膳食调查数据库完全匹配污染物监测食物C
58、AC细码及粗码对膳食调查五位码赋予农产品CAC细码 按食物CAC细码与食物五位码进行匹配不匹配铅桥梁数据库适当合并归组标记后舍弃 铅桥梁数据库构建流程2024/7/2751桥梁数据库中具有农产品CAC编码、膳食五位码、六位码、加工方法、加工因子、变异因子、标识变量等。污染物数据监测数据中农产品具有CAC编码膳食调查数据中所调查的食物均采用膳食五位码。污染物数据库桥梁数据库膳食调查数据库污染物监测数据中所监测的农产品采用CAC编码。桥梁数据库CAC编码、膳食五位码、六位码、加工方法、加工因子、变异因子、标识变量等。膳食调查数据中所调查的食物均采用膳食五位码。2024/7/2752n n污染物监测
59、农产品的编码是桥梁数据库构污染物监测农产品的编码是桥梁数据库构建的基础；建的基础；n n合理的污染物监测农产品合并归组是桥梁合理的污染物监测农产品合并归组是桥梁数据库的建立的关键；数据库的建立的关键；n n以铅为例构建桥梁数据库的思路和方法可以铅为例构建桥梁数据库的思路和方法可以推广到其它污染物的研究；以推广到其它污染物的研究； 2024/7/2753CDEEM 简 介CDEEMCDEEM全称全称全称全称： C China hina D Dietary ietary E Exposure xposure E Evaluation valuation MModel odel n n可用于食物中化
60、学污染物暴露评价可用于食物中化学污染物暴露评价可用于食物中化学污染物暴露评价可用于食物中化学污染物暴露评价n n最主要的功能及特征：最主要的功能及特征：最主要的功能及特征：最主要的功能及特征：n n数据管理：数据管理：数据管理：数据管理：分类、筛选等；分类、筛选等；n n核心模块：核心模块：核心模块：核心模块： bootstrap & Monte Carlobootstrap & Monte Carlo、暴露分布、暴露分布、模型验证；模型验证；n n分析结果报告：分析结果报告：分析结果报告：分析结果报告：选择性结果报告、统计图表等；选择性结果报告、统计图表等；n n用户友好式界面操作：用户友好
61、式界面操作：用户友好式界面操作：用户友好式界面操作：菜单、对话框、功能键等。菜单、对话框、功能键等。2024/7/2754开始界面v 默认语言是中文，如用鼠标点击英文，将进入英文界面的CDEEMv 点击进入按键可进入CDEEM2024/7/2755CDEEM CDEEM 主界面主界面2024/7/2756膳食调查数据的描述性分析膳食调查数据的描述性分析食品消费量数据描述性分析结果 按六位码分食品大类 （g）typetypen nmeanmeanP5P5P25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P97_5P97_5P99P99P99_9P99_9蛋蛋类及制品及制品5139513
62、977.9377.9325.025.050.050.060.060.0100.0100.0135.0135.0170.0170.0200.0200.0250.0250.0480.0480.0调味品味品类3533353359.2559.2510.010.025.025.050.050.075.0075.00125.0125.0200.0200.0240.0240.0300.0300.0500.0500.0干豆干豆类及制品及制品60696069112.12112.1225.025.050.050.0100.100.150.0150.0200.0200.0250.0250.0300.0300.040
63、0.0400.0700.0700.0谷谷类及制品及制品3458834588211.68211.6850.050.0100.100.175.175.300.0300.0400.0400.0500.0500.0565.0565.0650.0650.0975.0975.0坚果、种子果、种子类82182179.5379.5310.010.050.050.050.050.0100.0100.0150.0150.0200.0200.0250.0250.0300.0300.0700.0700.0菌藻菌藻类89389363.6263.625.005.0025.025.050.050.0100.0100.015
64、0.0150.0150.0150.0200.0200.0260.0260.0400.0400.0禽肉禽肉类及制品及制品17641764133.62133.6230.030.075.075.0100.100.150.0150.0250.0250.0300.0300.0400.0400.0450.0450.0800.0800.0蔬菜蔬菜类及制品及制品3681436814126.37126.3720.00020.00050.0050.00100.0100.0150.0150.0250.0250.0300.0300.0400.0400.0500.0500.0800.0800.02024/7/2757食
65、物中污染物检测数据描述性分析结果（mg/kg）污染物名称：铅污染物监测数据的描述性分析污染物监测数据的描述性分析typetypen nmeanmeanP25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P99P99P99_9P99_9det_ratedet_rate哺乳哺乳动物物产品品类635863580.100.100.00000.00000.0340.0340.1000.1000.2300.2300.3700.3701.1301.1302.1762.1760.700.70动物来源物来源单组分分产品品类153815381.581.580.01460.01460.0860.0860.4
66、900.4902.8002.8006.8106.81021.15021.150125.00125.000.780.78禽禽类产品品类9609600.100.100.00500.00500.0450.0450.0980.0980.1970.1970.3120.3121.3101.3103.9103.9100.760.76蔬菜蔬菜类884088400.100.100.00300.00300.0360.0360.1000.1000.2300.2300.3970.3971.0911.0913.6003.6000.730.73水果水果类201020100.050.050.00000.00000.0200
67、.0200.0560.0560.1250.1250.1900.1900.4670.4671.2001.2000.670.67水生水生动物物产品品类432343230.100.100.00150.00150.0400.0400.09520.09520.2100.2100.3400.3401.0001.0002.4002.4000.720.72无脊椎无脊椎动物物类121112110.230.230.04400.04400.1200.1200.25800.25800.4620.4620.7630.7631.9001.9005.2105.2100.880.88植物来源次植物来源次级产品品类246024
68、600.100.100.00030.00030.0480.0480.11000.11000.2100.2100.3260.3260.8060.8062.8042.8040.730.73植物来源派生植物来源派生产品品类332033200.660.660.00570.00570.0780.0780.63000.63001.6601.6602.46002.46005.4005.40010.7010.700.750.752024/7/2758namenamecom_coecom_coecodecodeWeight Weight ConsumptConsumptionion(P97_5)(P97_5)H
69、RHRu uv vCountryCountrynestinestiARfDARfDPerofPerofARfD ARfD (%)(%)苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44.5944.59500.00500.000.110.11100.10100.107 7FRAFRA2.712.711001002.712.71苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44.5944.59500.00500.000.110.11126.96126.967 7USAUSA3.113.111001003.113.11苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44.
70、5944.59500.00500.000.110.11149.04149.047 7SWESWE3.443.441001003.443.44苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44.5944.59500.00500.000.110.1199.6899.687 7UNKUNK2.712.711001002.712.71苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44.5944.59500.00500.000.110.11139.50139.507 7BELBEL3.303.301001003.303.30苹果苹果FP0226FP02260611*0611* *44
71、.5944.59500.00500.000.110.11200.00200.007 7JPNJPN4.194.191001004.194.19中国短期摄入量估计值-NESTI（ug/kg体重/天）化学物名称：毒死蜱perofARFD: 急性参考剂量的百分数（%）点估计分析结果点估计分析结果2024/7/2759概率模型结果概率模型结果LabelLabelmeanmeanP5P5P25P25P50P50P75P75P90P90P95P95P97_5P97_5P99P99P99_9P99_911 to 14 years(F)11 to 14 years(F)1.8251.8250.2680.268
72、0.6950.6951.2191.2192.1752.1753.6073.6075.0995.0998.0188.01810.02710.02726.13026.13011 to 14 years(M)11 to 14 years(M)1.9701.9700.2410.2410.7500.7501.4241.4242.3142.3143.7953.7955.6875.6878.5038.50311.10211.10227.20027.20015 to 17 years(F)15 to 17 years(F)1.7131.7130.1760.1760.5690.5691.1071.1071.96
73、01.9603.3043.3044.5964.5967.7407.74014.91014.91022.36822.36815 to 17 years(M)15 to 17 years(M)1.6751.6750.2130.2130.5670.5671.1121.1122.0462.0463.3143.3144.4974.4977.6667.66610.64710.64723.52723.527急性概率评估模型分析结果污染物名称：铅单位：ug/kg体重/天2024/7/2760急性概率评估模型分析结果各年龄组暴露量分布（ug/kg体重/天）概率模型结果概率模型结果PDWI=3.572024/7/
74、2761高暴露人群（P95）摄入各食物贡献度（ug/kg体重/天）贡献度分析贡献度分析 2024/7/2762贡献度分析贡献度分析高暴露人群（P95）摄入各食物贡献度分析结果污染物名称：铅；单位：ug/kg体重/天type_idtype_idtypetypeRelCon(%)RelCon(%)meanmeanmedianmedianP2.5P2.5P97.5P97.5zeros(%)zeros(%)Cum_Con(%)Cum_Con(%)0101谷谷类及制品及制品49.891849.891857.78257.78212.80012.8000.0000.000338.000338.00012.6
75、4412.64449.8949.890404蔬菜蔬菜类及制品及制品22.273622.273630.02430.0243.5003.5000.0000.000339.000339.00017.05717.05772.1772.170303干豆干豆类及制品及制品11.154411.154468.11668.1168.8758.8750.0000.000394.000394.00019.69719.69783.3283.320808畜肉畜肉类及制品及制品6.65136.651322.71822.7183.0003.0000.0000.000199.000199.00023.72923.72989.
76、9789.971212鱼虾蟹蟹贝类3.90703.907049.20849.2084.5754.5750.0000.000740.000740.00015.62515.62593.8893.880606水果水果类及制品及制品2.26332.263323.39023.3905.2505.2500.0000.000304.000304.00017.94917.94996.1496.140202薯薯类、淀粉及制品、淀粉及制品1.16351.163516.74716.7475.0125.0120.0000.000241.600241.60010.71410.71497.3097.301414小吃、甜小
77、吃、甜饼0.89960.899651.79451.7941.5001.5000.0000.000351.000351.00028.57128.57198.2098.200505菌藻菌藻类0.85650.856557.53357.5336.1256.1250.0000.000300.000300.00016.66716.66799.0699.061111蛋蛋类及制品及制品0.39340.39346.3426.3424.5754.5750.0000.00017.44617.44628.00028.00099.4599.451010乳乳类及制品及制品0.16860.16866.7956.7954.0
78、004.0000.0000.00038.25038.25030.00030.00099.6299.620909禽肉禽肉类及制品及制品0.14960.14965.4835.4835.1495.1490.0000.00011.00011.00018.18218.18299.7799.772020调味品味品类0.13670.13672.9012.9012.6002.6000.0000.0009.5009.50015.78915.78999.9199.911515速食食品速食食品0.09070.09075.2215.2215.0005.0000.0000.00010.50010.50014.28614
79、.286100.0100.02024/7/2763模型评价模型评价 模拟消费量数据概况CodeCodeFoodFoodMeanConsumMeanConsum%deltac%deltacMeanConsMeanConsDaysDaysNConsDaysNConsDaysNDaysNDays%Cons%ConsDaysDaysCM1205CM1205大米大米4.124154.124150.30400.30405.4075.40776270576270599999599999576.270976.2709MM0818MM0818猪肉猪肉0.965050.965050.07680.07682.374
80、2.37440657440657499999599999540.657640.6576CF1211CF1211面粉面粉1.491281.49128-0.4168-0.41684.5234.52332968132968199999599999532.968332.9683PE0840PE0840鸡蛋蛋0.421530.42153-0.1044-0.10441.5961.59626416726416799999599999526.416826.4168VL0467VL0467大白菜大白菜0.929430.929430.11400.11403.6103.61025742325742399999599
81、999525.742425.7424VR0589VR0589马铃薯薯0.693260.693260.20440.20442.9932.99323162423162499999599999523.162523.1625CF121104CF121104馒头 * *0.807950.80795-0.3922-0.39223.8473.84721000921000999999599999521.001021.0010CF121101CF121101面条面条 * *0.552410.55241-0.2144-0.21442.8672.86719269019269099999599999519.26911
82、9.2691VL0466VL0466青菜青菜0.644950.644950.00330.00333.3643.36419172019172099999599999519.172119.1721CAC146CAC146酱腌咸菜腌咸菜0.239130.239130.01230.01231.3801.38017325817325899999599999517.325917.3259VD007001VD007001豆腐豆腐 * *0.424370.424370.21910.21912.6372.63716091316091399999599999516.091416.0914VR0506VR0506萝卜卜0.402920.402920.67260.67262.7432.74314687514687599999599999514.687614.68762024/7/2764模型评价模型评价概率模型与点估计模型估计结果比较（小麦粉，ug/kg/day）2024/7/2765模型评价模型评价双份饭法摄入量分布与概率估计分别各百分位数的比较 暴露量(ug/kg/day)百分位数双份饭P5P25P50P75P95Back2024/7/2766
