南方五省辣椒農藥殘留膳食暴露風險評估

郇志博 羅金輝 謝德芳

摘要 為了促進辣椒產業(yè)的良性發(fā)展和維護消費者生命健康安全，本研究分別使用確定性、概率性和累積暴露評估方法評估了2016年我國南方5省辣椒中農藥殘留的膳食暴露風險。確定性方法的結果表明6種農藥對8組人群的急慢性暴露量僅占安全閾值的0.0%～12.0%;考慮到累積暴露風險的問題，本文還評估了吡蟲啉和啶蟲脒的累積暴露風險并與兩種農藥單一暴露風險（概率性暴露評估）的結果進行了比較，結果表明兩種農藥的急慢性累積暴露量僅占安全閾值的0.90%～33.32%，但要高于各自的單一暴露量;同時三種方法的結果皆表明辣椒中6種農藥殘留對兒童的暴露風險要高于其他人群。綜上，2016年我國南方5省辣椒中6種農藥殘留對8類人群的急慢性膳食暴露風險皆可接受。

關鍵詞 辣椒; 膳食暴露風險; 概率評估; 累積評估

中圖分類號： R 155.5， S 481.8

文獻標識碼： ADOI： 10.16688/j.zwbh.2018297

Abstract To ensure the benign development of pepper industry and the life health safety of consumers， this study assessed the risks of dietary exposure to pesticide residues in pepper in five provinces of southern China in 2016 by using deterministic， probabilistic and cumulative exposure risk assessment method. Deterministic method showed that the acute and chronic exposures to the six pesticides were 0.0%-12.0% of the safety thresholds towards the eight human subgroups. In view of the cumulative exposure， this study assessed the cumulative risk of imidacloprid and acetamiprid， and the values of cumulative risk were compared with those of single risk. The results showed that the cumulative exposures were 0.90%-33.32% of the safety thresholds towards the eight human subgroups， and higher than respective single exposures; the three methods all showed that the risks to the children were higher than to other subgroups. In conclusion， the acute and chronic exposure risks of the six pesticide residues in pepper from five provinces of southern China in 2016 were all acceptable to the eight subgroups.

Key words pepper; dietary exposure risk; probabilistic assessment; cumulative assessment

據聯合國糧農組織（FAO）統計資料顯示，2016年世界鮮食辣椒的種植面積為270萬 hm2，總產量為5 200萬 t，制干辣椒的種植面積為180萬 hm2，總產量為420萬 t，我國鮮食辣椒的種植面積為75萬 hm2，總產量為1 700萬 t，制干辣椒的種植面積為4.6萬 hm2，總產量為31萬 t，我國鮮食辣椒的種植面積和總產量都居世界第一位[1]。我國不僅是世界上最大的辣椒生產國，還是世界上最大的辣椒消費國[2]。近年來屢被曝光的農藥殘留超標事件不僅嚴重影響了產業(yè)的發(fā)展，而且對消費者的生命健康帶來危害。王緒芬和袁素芳[3]、劉風仙等[4]對市售蔬菜進行農藥殘留檢測發(fā)現，辣椒是農藥殘留檢出率最高的蔬菜，因此評估辣椒中農藥殘留的膳食暴露風險對辣椒產業(yè)的良性發(fā)展和維護消費者的生命健康安全具有重要意義。

傳統的農藥殘留監(jiān)測主要基于食品中農藥最大殘留限量標準，如GB 2763系列，但是農產品中某種農藥殘留超過限量標準并不一定會損害消費者健康，因為還與膳食消費量有關;另外即使農產品中農藥殘留不超過限量標準，但如果殘留多種具有相同作用機制的農藥，也可能會損害人類健康，因為多種具有相同作用機制的農藥殘留會產生累積效應[5]。農產品質量安全風險評估才是科學、準確判斷農藥殘留膳食暴露風險的工具，是現如今歐美等發(fā)達國家保障消費者膳食安全和制定農產品標準的基礎[6]，我國從2003年開始引入國外農產品質量安全領域先進的風險分析系統和風險評估方法，并在2006年將農產品質量安全風險評估納入《中華人民共和國農產品質量安全法》中[7]。目前農產品質量安全風險評估技術的一般原理就是估計膳食暴露量然后與風險閾值比較，而膳食暴露量的估計方法目前主要包括確定性和概率性兩種方法[6]，確定性評估方法又稱為點評估方法，該方法使用殘留量和膳食消費量固定數值來計算膳食暴露量，得出的結果也是膳食暴露量點值，常用于初步粗略估計膳食暴露風險，該方法簡單、需要數據資源較少，但是無法反映整個人群的變異性和不確定性;

概率性評估方法充分考慮了變異性和不確定性，它采用統計學的手段，將整個人群的膳食消費量、體重和膳食中的殘留量視為不同的總體分布，然后通過Monte Carlo抽樣得到各個總體的分布特征，再將膳食消費量、體重和膳食中的殘留量視為變量，根據暴露量計算公式，得到暴露量的聯合概率分布，并用不同的膳食暴露量統計量來量化變異性，用統計量的置信區(qū)間來量化不確定性。概率性評估方法由于需要的數據資源較多、花費較大、耗時較長，常被用于確定性方法評估確認存在風險后的精細評估，以確認風險發(fā)生的概率以及最需要保護的年齡段人群。由于農藥多殘留問題的普遍性，農藥的累積效應越來越突出，美國和歐盟紛紛立法規(guī)定評估農藥殘留的膳食暴露風險時必須考慮農藥的累積效應，尤其是多種具有相同作用機制的農藥同時暴露時[89]。聶繼云等[10]和葉孟亮等[11]分別采用確定性和概率性膳食暴露評估方法評估了我國蘋果中農藥殘留的膳食暴露風險;宋雯等[12]采用概率性膳食暴露評估方法評估了我國南方6省稻米中汞殘留的膳食暴露風險;丁小霞等[13]采用概率性膳食暴露評估方法評估了我國花生中黃曲霉毒素的膳食暴露風險;Li等[14]采用相對效能因子法評估了29種乙酰膽堿酯酶抑制劑農藥（26種有機磷農藥和3種氨基甲酸酯類農藥）對上海居民的累積暴露風險;而目前并無關于我國辣椒中農藥殘留膳食暴露風險的報道，因此筆者將分別采用確定性和概率性膳食暴露評估方法，評估我國南方五省辣椒農藥殘留的膳食暴露風險，并采用相對效能因子法對辣椒中兩種新煙堿類農藥（吡蟲啉和啶蟲脒）的累積風險進行評估，評估結果將為目前我國辣椒農藥使用監(jiān)管和辣椒農藥殘留標準的制修訂提供參考。

1 材料與方法

1.1 農藥殘留數據和膳食消費數據

農藥殘留數據為2016年按照國家標準《GB/T 8855-2008 新鮮水果和蔬菜 取樣方法》從廣東、廣西、海南、云南和福建5省采集的150份市售辣椒樣品中啶蟲脒等6種檢出農藥的殘留數據。檢測方法為國家標準《GB/T 20769-2008 水果和蔬菜中450種農藥及其相關化學品殘留量的測定 液相色譜串聯質譜法》，6種農藥的定量限（LOQ）皆為0.001 mg/kg。6種農藥的風險閾值（ADI和ARfD）和殘留情況見表1。

辣椒消費數據來源于2002年我國衛(wèi)生部主持的第四次全國居民營養(yǎng)與健康狀況調查（CNNHS）數據集[15]。CNNHS采用多階段分層整群隨機抽樣和24 h回憶法采集了各類人群連續(xù)3天（2個工作日和1個周末，節(jié)假日除外）的膳食消費數據，共涉及68 962個研究對象（33 551個男性和35 411個女性），其中3 041名研究對象的年齡為2～5歲，12 527名為6～17歲，26 476名為18～44歲，16 922名為45～59歲，9 996名為>60歲。本研究按照年齡和性別將這些研究對象分作8組，分別為兒童組（≤11歲，男性和女性），青少年組（12歲≤年齡<18歲，男性和女性），成年組（18歲≤年齡<60歲，男性和女性），老年組（≥60歲，男性和女性）。由于CNNHS僅包含各大類食物的消費數據，并未具體到某一類蔬菜，因此本文用CNNHS深色蔬菜的膳食消費數據來代替辣椒消費數據進行后續(xù)的膳食暴露評估。8組人群的體重和深色蔬菜的膳食消費數據參照Huan等[16]。

1.2 膳食暴露評估

根據世界衛(wèi)生組織文件（WHO）[1718]，使用估計每日攝入量（EDI）占每日允許攝入量（ADI）的百分數（%ADI）來表示慢性風險的大小，若%ADI>100%表示存在不可接受的慢性風險;使用估計短期攝入量（ESTI）占急性參考劑量（ARfD）的百分數（%ARfD）來表示急性風險的大小，若%ARfD>100%表示存在不可接受的急性風險。

1.2.1 確定性暴露評估

根據WHO文件[19]，確定性方法中EDI的計算公式為：

其中，STMR為監(jiān)測數據的殘留中值;F為各組人群的消費量平均值;bw為各組人群的平均體重。

根據WHO文件[18]，在計算ESTI時，分作4種情況，當單個農產品的重量（Ue）大于0.025 kg（辣椒單個重量Ue參考WHO數據[20]，為43.2 g），但是小于大份餐的重量（LP）時，此時攝入量被分成兩部分，一部分來自單個農產品，重量為Ue，即單個農產品的平均重量;剩余部分來自混合樣品的其他個體，重量為（LP-Ue），（LP-Ue）部分的農藥殘留水平設為監(jiān)測結果的最大值（HR），Ue部分的農藥殘留水平要求要考慮個體殘留水平的差異，為了充分保護消費者，通常需要將HR乘以變異因子（v，通常v=3），此時ESTI的計算公式為：

1.2.2 概率性暴露評估

由確定性方法的計算公式可知，WHO推薦的確定性方法分別取殘留量和消費量的平均值或者高百分位值來估算農藥殘留的膳食攝入量，該方法簡單易懂而且需要的數據資源較少，但是它忽略了數據的變異性和不確定性，無法反映個體的差異，也不能為監(jiān)管者提供更多的信息[21]，而概率性方法則彌補了確定性方法的不足，不僅充分量化了變異性和不確定性，而且為監(jiān)管者提供了更多的信息，是歐美國家開展精細膳食暴露評估的主要工具[22]。

概率性方法的通用計算公式為[23]：y=x×c/bw，y代表膳食暴露量，x代表食物的消費量，c代表食物中的農藥殘留量，bw代表體重。概率性評估需要評估人群所有個體的體重數據、評估時間段內的膳食消費量數據以及食物中的農藥殘留數據，因此要開展精確的概率性評估必須要有龐大的數據資源。經典的概率評估方法又分為參數型和非參數型兩種，非參數型是將大容量樣本的原始觀察數據集作為經驗分布（離散的均勻分布），直接從中進行隨機抽樣，參數型首先是將大容量樣本的原始觀察數據擬合，然后從擬合后的分布中抽樣[23]。De Boer等[23]認為樣本量至少要達到1/（1P/100）才能保證對第P百分位的粗略估計，由于非參數型方法直接從原始樣本的經驗分布中抽樣，因此非參數型方法要求原始樣本至少要達到20個觀察值才能粗略估計第95百分位數值，而要估計第99.9百分位數值則至少需要1 000個觀察值，如果樣本量太小，使用非參數型方法進行估計，得到的結果是不穩(wěn)定的;而參數型概率評估方法是從原始樣本擬合成的理論分布中抽樣，McNamara等[24]認為參數型概率評估方法原始樣本的觀察值個數可以少到只有10個。因此本文將使用參數型概率評估方法。未檢出數據參照Huan等[16]設定為0.001 mg/kg（LOQ）。急慢性暴露評估終點參照美國環(huán)保署EPA[25]和Chambolle[26]分別選擇暴露量的第99.9百分位數值和第95百分位數值。采用Bootstrap方法來量化不確定性，用95%的置信區(qū)間來表示不確定度[27]，參照Caldas等[28]，將B樣本數定為200個。

概率性評估的具體步驟如下：

①對通用公式中等號右側的各變量的原始數據進行擬合，然后根據Chisquare，AndersonDarling和KolmogorovSmirnov檢驗結果確定各個變量最符合的分布;

②然后從每個變量的擬合分布中進行10 000次Monte Carlo抽樣并按照通用公式計算暴露量，得到10 000個暴露量值，這些值就組成了一個Bootstrap樣本，由該樣本求得第95百分位值和99.9百分位值，在此量化了變異性。

③如此重復200次，就得到200個第95百分位值和99.9百分位值暴露量，進而得到第95百分位值和99.9百分位值暴露量的2.5%～97.5%分位數，以此作為第95百分位值和99.9百分位值暴露量的95%置信區(qū)間，在此量化了不確定性。

1.2.3 累積暴露評估

對具有相同作用機制的農藥開展累積暴露評估的方法包括危害指數方法（hazard index， HI）、相對效能因子法（relative potency factor， RPF）、分離點指數法（the point of departure index， PODI）、暴露閾值法（the margin of exposure， MOET）和累積風險指數法（cumulative risk index， CRI）[8]，其中RPF方法是目前應用最廣泛的方法，使用RPF方法評估混合物的累積暴露風險時，需要首先選擇一種數據最豐富的化合物作為指標化合物（index compound， IC），每種化合物的相對效能因子RPF為指標化合物IC的分離點POD（the point of departure， BMD10或NOAEL等毒理學數據）與該化合物的POD的比值，然后將每一種化合物的暴露量乘以各自的相對效能因子RPF就得到每種化合物相對于指標化合物IC的等價暴露量，再將所有化合物的等價暴露量求和就得到混合物相對于指標化合物IC的總暴露量，再將該總暴露量與指標化合物IC的風險閾值（ADI或ARfD）比較，就得到混合物的累積暴露風險[8]。本文在此基礎上做少許改動，即通過各個化合物的RPF，將各個化合物的殘留濃度統一為相對于IC的等價殘留量，然后求和得出混合物相對于IC的總等價殘留量，這就將混合物的累積風險評估問題轉化為單一化合物的風險評估問題。本文的6種檢出農藥中啶蟲脒和吡蟲啉具有相同的作用機制，因此本文將采用RPF方法評估這兩種農藥的累積暴露風險。根據JMPR報告[9，29]，本文選擇啶蟲脒作為IC，慢性風險評估選擇的POD是大鼠2代生殖毒性研究母體毒性的NOAEL值（啶蟲脒為6.67 mg/kg bw，吡蟲啉為6.6 mg/kg bw），急性風險評估選擇的POD是對大鼠的急性神經毒性NOAEL值（啶蟲脒為10 mg/kg bw，吡蟲啉為42 mg/kg bw），以此計算出吡蟲啉的慢性RPF為1.01，急性RPF為0.24。

2 結果與分析

2.1 確定性暴露評估

表2和表3顯示了使用確定性方法估計的6種檢出農藥對8組人群的慢性和急性膳食暴露風險，風險的大小表示為估計暴露量占安全閾值的百分數，當該百分數超過100%表明具有不可接受的暴露風險。從表2和表3可以看出6種農藥對8組人群的慢性和急性風險都極低，啶蟲脒、吡蟲啉、多菌靈、嘧霉胺的慢性暴露風險皆為0.0%，滅多威和阿維菌素的慢性風險皆為0.1%;啶蟲脒對8類人群的急性風險為4.8%～12.0%，吡蟲啉為1.9%～4.7%，多菌靈為4.1%～10.3%，滅多威為4.2%～10.4%，阿維菌素為3.2%～8.0%，嘧霉胺因未設定ARfD而未估計急性暴露風險;從數據可看出，啶蟲脒、吡蟲啉、多菌靈、滅多威和阿維菌素對8類人群的急性風險都要高于慢性風險，而且對兒童的急性風險要普遍高于其他類人群。另外，還可以看出使用確定性方法估計的6種農藥對8組人群的急慢性暴露風險都是可接受的。

2.2 概率性暴露評估和累積暴露評估

由于確定性方法的結果顯示6種農藥的急慢性暴露風險都極低，都在可接受的范圍內，通常按照EPA的四層風險評估框架[22]，不需要進一步開展精細的概率性膳食暴露評估，但是考慮到啶蟲脒和吡蟲啉存在累積暴露的問題，本文使用相對效能因子法（RPF）評估了啶蟲脒和吡蟲啉的累積暴露風險，為了比較兩種農藥單一暴露與累積暴露風險大小，本文還采用參數型概率性評估方法評估了兩種農藥單一暴露的急慢性暴露風險。

由概率性暴露評估方法的特點可知，它需要龐大的數據運算過程，簡單的辦公軟件無法滿足要求，得益于計算機技術的迅猛發(fā)展，本文使用一款成熟的商業(yè)軟件Crystal Ball來進行概率性暴露評估[30]，經Chisquare、AndersonDarling和KolmogorovSmirnov檢驗，啶蟲脒的殘留數據最符合Lognormal分布（位置：0.00;平均值：0.02;標準差：0.08），吡蟲啉的殘留數據同樣最符合Lognormal分布（位置：0.00;平均值：0.01;標準差：0.05），使用慢性RPF擬合后混合物等價殘留濃度數據最符合Lognormal分布（位置：0.00;平均值：0.04;標準差：0.2），使用急性RPF擬合后混合物等價殘留濃度數據也是最符合Lognormal分布（位置：0.00;平均值：0.02;標準差：0.12）。8組人群的體重和膳食消費數據默認為符合正態(tài)分布，其平均值和標準差參見Huan等[16]。經Bootstrap分析，Crystal Ball軟件得出啶蟲脒和吡蟲啉對8組人群單一暴露和累積暴露的第95百分位慢性暴露風險和第99.9百分位急性暴露風險數值以及其95%的置信區(qū)間見表4，從結果可以看出使用參數型概率性暴露評估方法，得出啶蟲脒單一暴露對8類人群的慢性風險為0.46%～0.93%，急性風險為4.60%～13.66%，吡蟲啉單一暴露對8類人群的慢性風險為0.09%～0.19%，急性風險為0.82%～2.56%;累積暴露的慢性風險為0.90%～1.84%，急性風險為10.71%～33.32%。從表4可看出，兩種農藥對8類人群的急性風險都要高于慢性風險，且啶蟲脒的數值都分別高于吡蟲啉的相關數值;累積暴露風險都要高于單一暴露風險，且從數值來看，累積暴露風險的數值甚至要高于兩種農藥的單一暴露風險的數值之和。另外無論是單一暴露還是累積暴露，對兒童組的急慢性風險都高于其他組。

3 結論

本文使用確定性、概率性和累積暴露評估方法評估了2016年我國南方5省辣椒中殘留農藥的膳食暴露風險，結果表明6種殘留農藥對8類人群的急慢性暴露風險都在可接受范圍之內，對兒童的暴露風險都要普遍高于其他人群，另外啶蟲脒和吡蟲啉的累積暴露風險要高于單一暴露風險。

參考文獻

[1] FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS. FAOSTAT [EB/OL].[20180607].http：∥www.fao.org/faostat/en/#data/QC.

[2] 王永平，張紹剛，何嘉，等.國內外辣椒產業(yè)發(fā)展現狀及趨勢[J].現代農業(yè)科學，2009，16（6）：267270.

[3] 王緒芬，袁素芳.茄果類蔬菜農藥殘留分布的特點及防治對策[J].北方園藝，2014（13）：217218.

[4] 劉風仙，聶勇光，陳琳琳.2015-2016年濱州市387份蔬菜農藥殘留監(jiān)測結果分析[J].現代預防醫(yī)學，2018，45（1）：3134.

[5] KROES R， MULLER D， LAMBE J， et al. Assessment of intake from the diet [J]. Food and Chemical Toxicology， 2002， 40： 327328.

[6] 宋雯.農產品膳食暴露評估模型構建及其應用[D].揚州：揚州大學，2012.

[7] 金發(fā)忠.我國農產品質量安全風險評估的體系構建及運行管理[J].農產品質量與安全，2014（3）：311.

[8] BOOBIS A R， OSSENDORP B C， BANASIAK U， et al. Cumulative risk assessment of pesticide residues in food [J]. Toxicology Letters， 2008， 180： 137150.

[9] EC. Regulation （EC） No 396/2005 of the European Parliament and of the Council of 23 February 2005 on maximum residue levels of pesticides in or on food and feed of plant and animal origin and amending Council Directive 91/414/EEC[R]. EC Regulation， 2005.

[10]聶繼云，李志霞，劉傳德，等.蘋果農藥殘留風險評估[J].中國農業(yè)科學，2014，47（18）：36553667.

[11]葉孟亮，聶繼云，徐國鋒，等.蘋果中乙撐硫脲膳食攝入風險的非參數概率評估[J].農業(yè)工程學報，2016，32（1）：286297.

[12]宋雯，陳志軍，朱智偉，等.南方6省稻米中總汞含量調查及其膳食暴露評估[J].農業(yè)環(huán)境科學學報，2011，30（5）：817823.

[13]丁小霞，李培武，白易珍，等.中國花生黃曲霉毒素風險評估中膳食暴露非參數概率評估方法[J].中國油料作物學報，2011，33（4）：402408.

[14]LI F， YUAN Y， MENG P， et al. Probabilistic acute risk assessment of cumulative exposure to organophosphorus and carbamate pesticides from dietary vegetables and fruits in Shanghai populations[J/OL]. Food Additives and Contaminants： Part A， 2017， DOI： 10.1080/19440049.2017.1279350.

[15]金水高. 中國居民營養(yǎng)與健康狀況調查報告之十 2002營養(yǎng)與健康狀況數據集[M]. 北京： 人民衛(wèi)生出版社， 2008.

[16]HUAN Zhibo， XU Zhi， LUO Jinhui， et al. Monitoring and exposure assessment of pesticide residues in cowpea （Vigna unguiculata L. Walp） from five provinces of southern China [J].Regulatory Toxicology and Pharmacology，2016，81：260267.

[17]WHO. Food consumption and exposure assessment of chemicals [R].Switzerland， Geneva， 1997.

[18]WHO. Principles and methods for the risk assessment of chemicals in food [R]. Switzerland， Geneva， 2009.

[19]WHO. Guidelines for predicting dietary intake of pesticide residues （revised） [EB/OL].[20180612]. http：∥www.who.int/foodsafety/publications/chem/en/pesticide_en.pdf.

[20]WHO. Template for the evaluation of acute exposure （IESTI） and chronic exposure （IEDI） [EB/OL].[20180510]. http：∥www.who.int/foodsafety/areas_work/chemicalrisks/gemsfood/en/.

[21]BOON P E， VAN DER VOET H， VAN KLAVEREN J D. Validation of a probabilistic model of dietary exposure to selected pesticides in Dutch infants [J]. Food Additives and Contaminants， 2003， 20（S1）： 3649.

[22]EPA. Guidance for refining anticipated residue estimates for use in acute dietary probabilistic risk assessment[R]. USA， Washington， 2000.

[23]DE BOER W J， VAN DER VOET H. MCRA， Release 5， a webbased program for Monte Carlo Risk Assessment[CP]. Wageningen： Biometris， RIKILT and RIVM， 2006.

[24]MCNAMARA C， NADDY B. Design， development and validation of software for modeling dietary exposure to food chemicals and nutrients[J]. Food Additives and Contaminants， 2003， 20： 826.

[25]EPA. Choosing a percentile of acute dietary exposure as a threshold of regulatory concern [R].USA， Washington， 2000.

[26]CHAMBOLLE M. Assessment of extreme levels of chronic food intakes [J].Regulatory and Toxicology and Pharmacology， 1999， 30： S13S18.

[27]EFRON B. Bootstrap methods： another look at the jackknife [J]. Annals of Statistics， 1979， 7（1）： 126.

[28]CALDAS E D， BOON P E， TRESSOU J. Probabilistic assessment of the cumulative acute exposure to organophosphorus and carbamate insecticides in the Brazilian diet [J]. Toxicology， 2006， 222： 132142.

[29]GEMS/Food. EURO Second workshop on “reliable evaluation of lowlevel contamination of food” [R].Germany， Kulmbach， 1995.

[30]JMPR. Pesticide residues in food2001： toxicological evaluations. Report of the joint meeting of the FAO panel of experts on pesticide residues in food and the environment and the WHO core assessment group on pesticide residues [R]. Switzerland， Geneva， 2009.

（責任編輯：田 喆）