農(nóng)藥殘留膳食暴露評(píng)估模型研究進(jìn)展

王 曦，劉子琪，康珊珊，陳 立，程有普，李 薇，趙莉藺，陳增龍,*

（1.中國(guó)科學(xué)院動(dòng)物研究所，農(nóng)業(yè)蟲害鼠害綜合治理研究國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101；2.河北大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院，河北 保定 071002；3.天津農(nóng)學(xué)院園藝園林學(xué)院，天津 300384）

農(nóng)藥是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中有害生物防治的最直接、最經(jīng)濟(jì)和最有效的措施，具有不可替代的作用[1]，它在實(shí)現(xiàn)糧食穩(wěn)產(chǎn)增產(chǎn)、果蔬品質(zhì)提升、衛(wèi)生害蟲防疫的同時(shí)，也會(huì)帶來一定的生態(tài)和健康風(fēng)險(xiǎn)[2]。因此，我國(guó)農(nóng)業(yè)領(lǐng)域“十四五”規(guī)劃要求加強(qiáng)產(chǎn)地環(huán)境保護(hù)和源頭治理，實(shí)行嚴(yán)格的農(nóng)藥投入品食用管理制度。明確基于膳食攝入或膳食結(jié)構(gòu)的農(nóng)藥膳食暴露評(píng)估原則，分別從定性和定量方面評(píng)估農(nóng)藥對(duì)食品安全的影響，同時(shí)關(guān)注結(jié)果的不確定性，為實(shí)際農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥合理使用和健康風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)指導(dǎo)。

農(nóng)藥風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是指系統(tǒng)采用科學(xué)技術(shù)手段，在特定條件下，就農(nóng)藥對(duì)人類健康和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生不良影響的可能性和嚴(yán)重性進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)[3]，主要包括危害識(shí)別、危害描述、暴露評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)表征4 個(gè)部分[4]。農(nóng)藥殘留膳食暴露評(píng)估作為農(nóng)藥風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要組成部分，是指對(duì)經(jīng)由食品或其他相關(guān)來源攝入的生物、化學(xué)和物理性物質(zhì)進(jìn)行的定性和/或定量評(píng)估[5]。具體而言，是指通過整合目標(biāo)人群的食物消費(fèi)量數(shù)據(jù)與食物中化學(xué)物濃度數(shù)據(jù)，計(jì)算膳食暴露量的估計(jì)值，從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)表征[6]。同時(shí)，農(nóng)藥殘留膳食攝入結(jié)果也是制定最大殘留限量（maximum residue limit，MRL）的直接依據(jù)[3]，對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全和人類健康評(píng)價(jià)意義重大。

當(dāng)前主流的農(nóng)藥殘留膳食暴露評(píng)估模型主要分為3 類[7]，即確定性評(píng)估模型、概率性評(píng)估模型和累積性評(píng)估模型。確定型模型最早是由聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織/世界衛(wèi)生組織（Food and Agriculture Organization/World Health Organization，F(xiàn)AO/WHO）農(nóng)藥殘留專家聯(lián)席會(huì)議（joint FAO/WHO meeting on residue，JMPR）提出并建立[8]，隨著現(xiàn)代農(nóng)業(yè)對(duì)評(píng)估需求的不斷細(xì)化，不確定度成為農(nóng)藥殘留膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中的關(guān)鍵因素。在整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中，由于對(duì)相關(guān)情景、暴露模型和輸入?yún)?shù)的了解不足而產(chǎn)生了不確定性結(jié)果[9]。喬雄梧[10]就農(nóng)藥殘留膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中評(píng)估參數(shù)的選擇與不確定性進(jìn)行了探討，提出參數(shù)不確定性主要來源于殘留分析數(shù)據(jù)和膳食消費(fèi)數(shù)據(jù)的選擇，其中殘留數(shù)據(jù)的不確定性會(huì)受到田間實(shí)驗(yàn)、樣品貯運(yùn)和樣品預(yù)處理等環(huán)節(jié)影響。基于上述問題的探討，不確定性分析是貫穿農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要步驟[11]，有助于確定模型參數(shù)輸入過程累積的不確定性造成的評(píng)估結(jié)果的差異，并對(duì)主要來源的不確定性進(jìn)行識(shí)別和表征[12]（關(guān)于模型不確定度探討詳見第3節(jié)）。因此，為了更好地量化評(píng)估結(jié)果的不確定度，概率型模型逐漸發(fā)展成為國(guó)際組織與發(fā)達(dá)國(guó)家農(nóng)藥殘留膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估領(lǐng)域的應(yīng)用熱點(diǎn)[13]。研究進(jìn)一步指出，人體同時(shí)或者先后暴露于多種農(nóng)藥可能引起比單一農(nóng)藥暴露產(chǎn)生較高或較低的聯(lián)合效應(yīng)[14]，針對(duì)該效應(yīng)的評(píng)估發(fā)展了累積性評(píng)估模型。

本文聚焦農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，歸納總結(jié)國(guó)內(nèi)與國(guó)際上典型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，結(jié)合具體實(shí)例對(duì)比分析模型間的優(yōu)缺點(diǎn)，闡明我國(guó)與國(guó)際組織、發(fā)達(dá)國(guó)家等評(píng)估模型的異同；探討風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程中的不確定度，為精準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果的輸出提供科學(xué)思路；并結(jié)合當(dāng)前軟件開發(fā)與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用等關(guān)鍵因素，展望新時(shí)代大規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的發(fā)展需求。

1 評(píng)估模型分類

1.1 確定性評(píng)估模型

確定性評(píng)估，又稱為點(diǎn)評(píng)估，是指通過點(diǎn)值的形式對(duì)消費(fèi)者暴露參數(shù)作簡(jiǎn)要描述，核心是進(jìn)行暴露計(jì)算。1995年由農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)研究最權(quán)威的機(jī)構(gòu)JMPR構(gòu)建[8]，在國(guó)際范圍內(nèi)被廣泛采用，也是我國(guó)農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主流模型。該模型假設(shè)所有個(gè)體對(duì)食物的消費(fèi)水平相同，在各種食物中都存在某種成分，利用同一指標(biāo)來度量[4,15]。食物消費(fèi)量和化學(xué)物濃度都被設(shè)為固定值計(jì)算，結(jié)果為單一點(diǎn)值[16]。根據(jù)評(píng)估需求將其細(xì)分為慢性和急性膳食暴露評(píng)估模型兩大類，分別闡釋如下。

1.1.1 慢性膳食暴露評(píng)估

慢性膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)是指基于整個(gè)生命周期的暴露方式[10]，人體終身攝入超過一定水平的某種農(nóng)藥殘留量而不會(huì)造成可觀察到的健康風(fēng)險(xiǎn)[17]。主要的評(píng)估方法有國(guó)際估計(jì)日攝入量（international estimated daily intake，IEDI）、理論最大日攝入量（theoretical maximum daily intakes，TMDI）、國(guó)家估算每日攝入量（national estimated daily intake，NEDI）法。

1.1.1.1 國(guó)際估計(jì)日攝入量

JMPR利用農(nóng)藥的殘留中值（supervised trials median residue，STMRi）和食物消費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)中估算出的平均日人均消費(fèi)量Fi計(jì)算得到IEDI，并將每種食物的攝入量相加，得到長(zhǎng)期膳食攝入量，最終進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如公式（1）所示。

1.1.1.2 理論最大日攝入量

TMDI是最壞情況的可能攝入估計(jì)。假設(shè)所有產(chǎn)品均有農(nóng)藥殘留，都含有MRL水平的殘留量，而且已經(jīng)校正由于運(yùn)輸、貯存、加工和消費(fèi)前制作所帶來的殘留損失。利用農(nóng)藥的MRL和食物平均日消費(fèi)量Fi值計(jì)算產(chǎn)品中97.5位點(diǎn)消費(fèi)者的攝入估計(jì)[18]，如公式（2）所示。

式中：MRLi為第i級(jí)農(nóng)產(chǎn)品的MRL/（g/kg）。

1.1.1.3 國(guó)家估算每日攝入量

NEDI是利用所有產(chǎn)品消費(fèi)量乘以該產(chǎn)品的農(nóng)藥殘留量，殘留水平需考慮去除非食用部分和烹飪過程的變化，如公式（3）所示。

式中：STMRi為第i級(jí)農(nóng)產(chǎn)品的規(guī)范試驗(yàn)殘留中值/（mg/kg）；STMRi－Pi指第i級(jí)加工食用農(nóng)產(chǎn)品的規(guī)范試驗(yàn)殘留中值/（mg/kg）；Fi為不同人群對(duì)第i級(jí)農(nóng)產(chǎn)品的膳食消費(fèi)量/（g/d）；mb為體質(zhì)量/kg。

1.1.2 急性膳食暴露評(píng)估

急性膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)是基于一餐或1 d內(nèi)的膳食暴露量[16]，當(dāng)其超過一定水平的農(nóng)藥殘留量時(shí)可能導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。主要的評(píng)估方法有國(guó)際估計(jì)短期攝入量（international estimate of short term intake，IESTI）法和理論最大短期攝入量法（theoretical maximum short-term intake，TMSTI）。

1.1.2.1 國(guó)際估計(jì)短期攝入量

JMPR是國(guó)際水平最早研究農(nóng)藥急性膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的機(jī)構(gòu)[19]，制定了急性毒性物質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和預(yù)測(cè)急性毒性藥物殘留攝入量的內(nèi)容。JMPR根據(jù)具體情況分為情形1、情形2a、情形2b、情形3來計(jì)算農(nóng)藥急性膳食攝入量。

情形1：混合樣本殘留數(shù)據(jù)反映該產(chǎn)品在一餐中消耗的殘留水平。如原始農(nóng)產(chǎn)品或經(jīng)加工的農(nóng)產(chǎn)品，產(chǎn)品單位質(zhì)量低于25 g。這種情況也適用于肉類食品、蛋類、肝臟、腎臟等可食動(dòng)物源食品。對(duì)于采收后用藥的情況，谷物、油菜籽也應(yīng)該按照情形1計(jì)算。IESTI計(jì)算如公式（4）所示。

式中：LPperson為高端膳食消費(fèi)數(shù)據(jù)，即涵蓋97.5%食用者的食物攝入量的大份餐消費(fèi)量/（mg/kg）；HR為基于規(guī)范田間殘留試驗(yàn)得到的復(fù)雜樣品可食部分最高殘留量/（mg/kg）；HR－P為加工農(nóng)產(chǎn)品的最高殘留量/（mg/kg）。

情形2：混合樣本殘留數(shù)據(jù)不能反映該產(chǎn)品在一餐消耗的殘留水平，例如水果或蔬菜中單個(gè)產(chǎn)品可能含有比混合樣本更高的殘留量（整個(gè)水果或蔬菜的單位質(zhì)量大于25 g），如蘋果、甘藍(lán)等。這種情形包括2a、2b兩種情形。2a指初級(jí)產(chǎn)品的單位可食部分質(zhì)量（Ue）小于大份額消費(fèi)量，如桃、李等水果；2b指初級(jí)產(chǎn)品可食部分單位質(zhì)量（Ue）超過大份額消費(fèi)量，如西瓜、大白菜等。情形2a、2b下IESTI計(jì)算分別如公式（5）、（6）所示。

式中：Ue為單個(gè)食品質(zhì)量（可食部分計(jì)）/g；v為變異因子，在混合的復(fù)雜樣品中，用于評(píng)估平均殘留量與殘留量高位點(diǎn)值之間的差距，定義為97.5百分位點(diǎn)殘留量除以該批次產(chǎn)品的平均殘留量。對(duì)于變異系數(shù)v，WHO規(guī)定：確立了默認(rèn)變異因子為3；對(duì)于整個(gè)水果蔬菜單位質(zhì)量＞250 g，v＝5（除卷心菜外）；整個(gè)水果蔬菜單位質(zhì)量25～250 g，v＝7；整個(gè)水果蔬菜單位質(zhì)量25～250 g，若使用土壤顆粒劑農(nóng)藥，v＝10。

情形3：散裝或混合的食品，該情形包括兩種類型：一種類型是經(jīng)過工業(yè)加工的散裝或混合農(nóng)產(chǎn)品，例如啤酒、番茄醬、菜籽油、胡椒粉、蘋果汁；另一種類型是未經(jīng)加工的散裝或混合農(nóng)產(chǎn)品，例如谷物、茶葉、牛奶等。公式中用（STMR－P）替代了公式（4）中的（HR—P），對(duì)于采收前用藥也可以按照情形3計(jì)算。IESTI計(jì)算如公式（7）所示。

1.1.2.2 理論最大短期攝入量

TMSTI基于風(fēng)險(xiǎn)最大化的方法，適用于指定農(nóng)藥MRL標(biāo)準(zhǔn)時(shí)進(jìn)行的急性暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。通過攝入估計(jì)量TMSTI與急性毒性參考劑量（acute reference dose，ARfD）進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。TMSTI計(jì)算如公式（8）所示。

利用上述各計(jì)算公式得到的慢性（或急性）攝入量，結(jié)合相應(yīng)的毒性劑量計(jì)算膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)值（risk quotient，RQ），其中慢性參考劑量為每日允許劑量（acceptable daily intake，ADI）/（μg/（kgmb·d）），急性參考劑量為ARfD/（μg/（kgmb·d））。RQ計(jì)算如公式（9）所示。

以聚氨酯丙烯酸酯(B-286c)作為齊聚體、三丙二醇二丙烯酸酯(TPGDA)作為稀釋劑、2-甲基-1-(4-甲硫基苯基)-2-嗎啉-1-丙酮(907)作為光引發(fā)劑制備了紫外光固化材料。最佳配方為：B-286c質(zhì)量分?jǐn)?shù)為76.5%,TPGDA質(zhì)量分?jǐn)?shù)為19%，907質(zhì)量分?jǐn)?shù)為4.5%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該紫外光固化材料的固化膜具有較好的拉伸性能、柔韌性、耐沖擊性和阻尼硬度，該紫外光固化材料在工業(yè)上將具有一定的推廣和應(yīng)用價(jià)值。

當(dāng)RQ＜1，則存在可接受的慢性（急性）膳食風(fēng)險(xiǎn)，RQ值越小，風(fēng)險(xiǎn)越小；當(dāng)RQ＞1，則存在不可接受的膳食風(fēng)險(xiǎn)，RQ值越大，風(fēng)險(xiǎn)越大。

確定性評(píng)估模型作為國(guó)內(nèi)的主流膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，針對(duì)不同情形采用了不同的評(píng)估方法。此外，歐盟提出兩種特殊情形的評(píng)估方法，即基于化學(xué)物質(zhì)在食品中的使用量按人群平均分配的人均法和基于非乳飲料和固體食品的最大消費(fèi)量的預(yù)算法[15]，結(jié)合新的評(píng)估方法實(shí)現(xiàn)對(duì)確定性評(píng)估模型的補(bǔ)充。確定性評(píng)估具有簡(jiǎn)單、易操作、易于理解和接受、經(jīng)濟(jì)實(shí)用且能保障多數(shù)人安全的特點(diǎn)，作為膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的初步篩選模型能夠提供“估計(jì)邊界”。確定性評(píng)估模型因其引用的數(shù)據(jù)具有假設(shè)性，最終得到的評(píng)估結(jié)果可能存在一定保守性，但并不是固有的，在數(shù)據(jù)豐富的情況下，也可以得到相對(duì)精確的評(píng)估結(jié)果。目前，我國(guó)進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估所采用的膳食數(shù)據(jù)庫(kù)仍是2002年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查結(jié)果，無法對(duì)現(xiàn)階段人群進(jìn)行精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，這也要求更新并建立更為全面的數(shù)據(jù)庫(kù)。

1.2 概率性評(píng)估模型

隨著評(píng)估需求的不斷細(xì)化，農(nóng)藥殘留膳食暴露評(píng)估由定性逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槎浚蓪?duì)人群的確定性評(píng)估發(fā)展到個(gè)體分布的評(píng)估，并且對(duì)評(píng)估結(jié)果的變異性和不確定性描述提出了要求[20]。基于此背景，1999年美國(guó)環(huán)境保護(hù)局（Environmental Protection Agency，EPA）最早提出了概率性評(píng)估并將其作為農(nóng)藥殘留膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的主流模型（如式（10）所示）。

式中：yij為觀察個(gè)體i在第j天中某種化學(xué)物的攝入量/（μg/kgmb）；xijk為觀察個(gè)體i在第j天中食物k的消費(fèi)量/g；cijk為觀察個(gè)體i在第j天中食物k的化學(xué)污染物殘留量/（mg/kg）；p為消費(fèi)食物的種類數(shù)目；mbi為個(gè)體i的體質(zhì)量/kg；實(shí)際中的概率評(píng)估模型還需考慮加工因子fk的存在。

概率性評(píng)估是在對(duì)污染物進(jìn)行確定性評(píng)估后得到的暴露量大于參考?xì)埩魟┝恳约懊咳諘憾ㄗ畲竽褪軘z入量等指導(dǎo)值時(shí)進(jìn)行的評(píng)估方法，主要特征是通過食品消費(fèi)量分布和農(nóng)藥殘留量分布，計(jì)算農(nóng)藥殘留膳食暴露量分布情況與概率，通過與毒理學(xué)數(shù)據(jù)（ARfD和ADI）比較，確定風(fēng)險(xiǎn)量級(jí)。開展精確的概率性評(píng)估關(guān)鍵是構(gòu)建食品消費(fèi)量和農(nóng)藥殘留量的分布，Paulo[21]和李太順[22]等按照分布構(gòu)建的原理將概率性評(píng)估模型分為3 類，即傳統(tǒng)的基于經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的概率評(píng)估模型和基于參數(shù)估計(jì)的概率評(píng)估模型，以及基于Bayesian統(tǒng)計(jì)的概率評(píng)估模型。

1.2.1 基于經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的概率評(píng)估模型

基于經(jīng)驗(yàn)估計(jì)的概率評(píng)估模型又稱為非參數(shù)模型，是由具體且有代表性的樣本的可用性來定義[21]，將大容量樣本的原始數(shù)據(jù)集作為經(jīng)驗(yàn)分布（離散均勻分布），直接從中進(jìn)行隨機(jī)抽樣。宋雯等[23]通過非參數(shù)模型對(duì)南方6 省的水稻進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體將評(píng)估過程分為U步和V步：U步是指利用Bootstrap法進(jìn)行隨機(jī)抽樣，得到一個(gè)Bootstrap分布；V步是對(duì)Bootstrap分布進(jìn)行n次Monte Carlo抽樣，并計(jì)算均值、百分位數(shù)等相關(guān)統(tǒng)計(jì)量，實(shí)現(xiàn)對(duì)變異性的度量；對(duì)U步和V步進(jìn)行m次重復(fù)，收集每一輪V步所得的統(tǒng)計(jì)量，再計(jì)算m輪后各個(gè)統(tǒng)計(jì)量的置信區(qū)間，對(duì)抽樣的不確定性進(jìn)行描述。

1.2.2 基于參數(shù)估計(jì)的概率評(píng)估模型

基于參數(shù)估計(jì)的模型完全由某些參數(shù)值的規(guī)范來定義，其構(gòu)建首先要將大容量樣本的原始觀察數(shù)據(jù)擬合，然后對(duì)擬合的分布隨機(jī)抽樣，得到暴露量值分布，組成一個(gè)Bootstrap分布，同時(shí)量化評(píng)估過程中的變異性。郇志博等[25]利用參數(shù)概率模型對(duì)南方辣椒進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究中，通過結(jié)合膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件Crystal Ball來完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并經(jīng)相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)分布。參數(shù)型概率性評(píng)估的具體步驟簡(jiǎn)單分為首先對(duì)原始數(shù)據(jù)擬合，利用3 種統(tǒng)計(jì)方法檢驗(yàn)分布；對(duì)擬合分布進(jìn)行n次Monte Carlo模擬，得到一個(gè)Bootstrap樣本，并參考EPA計(jì)算95百分位值和99.9百分位值，實(shí)現(xiàn)對(duì)變異性的量化[26]。重復(fù)過程m次，得到第95百分位值和第99.9百分位值暴露量的置信區(qū)間，實(shí)現(xiàn)對(duì)不確定度的量化。

此外，參數(shù)估計(jì)模型所需的樣本量較非參數(shù)估計(jì)模型要少，原始樣本的觀察值個(gè)數(shù)少到只有幾個(gè)[24]。并且此模型是采用目標(biāo)參數(shù)的觀察值進(jìn)行分布擬合，可對(duì)目標(biāo)參數(shù)進(jìn)行插值、判斷處理，在進(jìn)行評(píng)估時(shí)采用目標(biāo)參數(shù)分布，結(jié)果更加準(zhǔn)確、真實(shí)，適用于小樣本分布的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

1.2.3 基于Bayesian統(tǒng)計(jì)的概率評(píng)估模型

基于Bayesian統(tǒng)計(jì)的方法是區(qū)別于傳統(tǒng)估計(jì)的新方法，該模型的構(gòu)建是綜合未知參數(shù)的先驗(yàn)信息（不可觀測(cè)量）和樣本數(shù)據(jù)（可觀測(cè)量）獲得參數(shù)的后驗(yàn)分布[22]，不過分依賴樣本信息。Bayesian評(píng)估的主要步驟[27]是根據(jù)已有的數(shù)據(jù)或?qū)＜医?jīng)驗(yàn)生成模型變量的輸入分布，經(jīng)概率風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的先驗(yàn)概率分布，結(jié)合新數(shù)據(jù)生成似然函數(shù)，用以表達(dá)基于先驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)值已觀察到的數(shù)據(jù)的概率，最后產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的后驗(yàn)概率分布，但復(fù)雜的數(shù)學(xué)運(yùn)算對(duì)Bayesian造成限制。隨后，在此基礎(chǔ)上結(jié)合Monte Carlo方法提出了Bayesian-Monte Carlo分析法[28-29]。

基于Bayesian統(tǒng)計(jì)的概率模型可以更好地利用現(xiàn)有專家信息，為匯總數(shù)據(jù)和其他研究結(jié)果的利用提供了可能性，以改進(jìn)對(duì)農(nóng)藥接觸的事后估計(jì)，適用于完成較復(fù)雜的任務(wù)。瓦赫寧根大學(xué)Paulo最早通過Bayesian模型研究關(guān)于殺蟲劑的膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[21]，在近幾年，Bayesian模型發(fā)展迅速，Kennedy等[29]提出以蘋果中的多菌靈為例進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并對(duì)評(píng)估過程中的不確定性等因素進(jìn)行分析。此外，Bayesian模型也可以進(jìn)行同一類殺蟲劑混合物的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[30]，操作方便，結(jié)果準(zhǔn)確。但是該模型對(duì)于存在大量變量的情況，運(yùn)行會(huì)更復(fù)雜，運(yùn)算時(shí)間也會(huì)更長(zhǎng)，因此，基于Bayesian統(tǒng)計(jì)的概率模型運(yùn)行是有一定局限性的。

以上3 種概率型模型，參數(shù)和非參數(shù)模型為經(jīng)典的概率評(píng)估模型，對(duì)樣本量具有一定的依賴性，即大容量樣本的評(píng)估采用基于原樣本的非參數(shù)型評(píng)估模型；當(dāng)檢測(cè)數(shù)小或陽性檢出數(shù)小時(shí)，宜采用參數(shù)型模型。但是經(jīng)典模型可能會(huì)存在沒有原始數(shù)據(jù)、樣本數(shù)據(jù)量小、食品數(shù)量大、數(shù)據(jù)集存在層次結(jié)構(gòu)以及在低濃度殘留時(shí)存在分析局限性等問題[22]。基于Bayesian的概率模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)依賴性小，但是可能會(huì)因?yàn)闄z測(cè)數(shù)量少和缺乏先驗(yàn)知識(shí)，從而導(dǎo)致后驗(yàn)分布有很大的不確定性。因此，對(duì)概率模型的選擇取決于目標(biāo)參數(shù)觀察值的樣本量、評(píng)估的目的和情形，并要考慮對(duì)變異性和不確定性的分析。王向未[8]和余健[31]等還根據(jù)評(píng)估情形將概率性評(píng)估方法分為簡(jiǎn)單分布評(píng)估、分層抽樣法、隨機(jī)抽樣法和拉丁抽樣法。概率性模型通過構(gòu)建農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)和化學(xué)物消費(fèi)數(shù)據(jù)的分布，定量評(píng)估了農(nóng)藥殘留的膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估結(jié)果更接近真實(shí)暴露值。并且概率性模型在數(shù)據(jù)分布構(gòu)建和模型構(gòu)建過程中考慮了膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中存在的不確定性和變異性，使得評(píng)估結(jié)果更加有效，暴露評(píng)估更為合理[32]。但是概率性評(píng)估模型需要大量數(shù)據(jù)作為支撐，對(duì)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度要求較高，因此，需要對(duì)該模型進(jìn)一步優(yōu)化并發(fā)展成適合農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)的更加經(jīng)濟(jì)的評(píng)估模型。

1.3 累積性評(píng)估模型

人體同時(shí)或者先后暴露于多種農(nóng)藥可能引起比暴露于單一農(nóng)藥產(chǎn)生較高或較低的聯(lián)合效應(yīng)[33]，應(yīng)用上述評(píng)估方法不能實(shí)現(xiàn)對(duì)多農(nóng)藥殘留的聯(lián)合暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。因此，EPA于1986年就開始了關(guān)于混合化學(xué)物對(duì)人體健康的研究[15]，成為化學(xué)物聯(lián)合暴露研究的先驅(qū)。歐盟食品安全局（European Food Safety Authority，EFSA）一直將混合化學(xué)物復(fù)合污染作為重點(diǎn)工作內(nèi)容，并于2006年制定了累積性評(píng)估的基本方法和框架[34]。EPA和EFSA均采用“累積性暴露評(píng)估”（cumulative risk assessment，CRA）的概念，即食品中多種化學(xué)物的聯(lián)合暴露。EFSA僅考慮了膳食攝入暴露風(fēng)險(xiǎn)[14]，更適用于本文內(nèi)容的闡述。累積暴露評(píng)估模型根據(jù)農(nóng)藥間不同作用形式分為3大類，即濃度相加（concentration additivity，CA）、獨(dú)立作用和相互作用（independent additivity，IA）[35]。不同作用形式采用的累積評(píng)估模型不同（表1）。下文將對(duì)不同累積作用形式及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型分別展開介紹。

表1 農(nóng)藥殘留的累積性膳食風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法Table 1 Cumulative dieary risk assessment methods for pesticide residues

1.3.1 基于CA的累積模型

CA又稱為劑量相加，是指當(dāng)多種農(nóng)藥的結(jié)構(gòu)上為同系物或毒性作用靶器官相同，毒性作用機(jī)制相同時(shí)，可以通過各種農(nóng)藥獨(dú)立效應(yīng)相加得到多種農(nóng)藥的累積效應(yīng)，即農(nóng)藥毒性呈相加效應(yīng)。各化學(xué)物可能單獨(dú)暴露量很低，不會(huì)引起健康效應(yīng)，但總暴露量卻可以引起健康效應(yīng)。對(duì)于CA可采用相對(duì)效能因子（relative potency factor，RPF）、危害指數(shù)（hazard index，HI）、分離點(diǎn)指數(shù)（point of departure index，PODI）、毒性當(dāng)量（toxic equivalency factor，TEF）以及暴露閾值（combined margin of exposure，MOET）和累積風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)（cumulation risk index，CRI）[36-37]進(jìn)行累積性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體見表1基于CA的內(nèi)容。

在我國(guó)，有機(jī)磷農(nóng)藥使用范圍最廣、用量最大，人群不可避免地會(huì)同時(shí)或先后暴露于多種有機(jī)磷農(nóng)藥，因此對(duì)其防治迫在眉睫。孫金芳等[38]對(duì)我國(guó)有機(jī)磷農(nóng)藥膳食暴露累積性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型構(gòu)建進(jìn)行了探討，構(gòu)建了基于Monte Carlo和RPF法的累積暴露概率模型，分析了我國(guó)居民膳食有機(jī)磷累積暴露分布人群和作物情況，為后續(xù)開展有機(jī)磷農(nóng)藥對(duì)環(huán)境污染的防治工作和食品安全風(fēng)險(xiǎn)管理工作提供科學(xué)依據(jù)。陳晨[39]也采用RPF法對(duì)中國(guó)大米中的有機(jī)磷類農(nóng)藥殘留風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)估，因甲胺磷在口服、皮膚和吸入暴露途徑中抑制乙酰膽堿酯酶的共同機(jī)制終點(diǎn)方面具有極好的數(shù)據(jù)庫(kù)，因此選擇甲胺磷為指標(biāo)化合物對(duì)7 類有機(jī)磷類農(nóng)藥的累積暴露風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

1.3.2 基于相互作用的累積模型

相互作用形式分為拮抗和協(xié)同作用，是指暴露于機(jī)體的多種農(nóng)藥之間具有拮抗或協(xié)同作用，其聯(lián)合毒性效應(yīng)不同于劑量相加或效應(yīng)相加，農(nóng)藥之間存在相似作用或復(fù)雜的不同作用[40]。協(xié)同效應(yīng)中至少有一種化學(xué)物能達(dá)到有效劑量水平，而拮抗效應(yīng)中每種化學(xué)物必須都要達(dá)到有效劑量水平。其作用程度與化學(xué)物的劑量水平、暴露途徑、暴露時(shí)間和持續(xù)時(shí)間以及作用靶點(diǎn)有關(guān)，毒性相應(yīng)會(huì)較劑量相加或效應(yīng)相加偏高或偏低。可利用EFSA和挪威食品安全科學(xué)委員會(huì)推薦的生理毒物代謝動(dòng)力學(xué)模型（physiologically based pharmacokinetic modeling，PBPK）以及相互反應(yīng)指數(shù)法進(jìn)行累積性膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體見表1中基于相互作用的描述。

Moretto等[41]利用PBPK模型對(duì)致畸康唑進(jìn)行體外累積風(fēng)險(xiǎn)研究，發(fā)現(xiàn)此法較體內(nèi)研究更加快捷經(jīng)濟(jì)，并且PBPK模型可以估計(jì)和確定致畸風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的人體劑量；因此，提出在條件和方法可行的情況下，進(jìn)行累積性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，建議結(jié)合體外實(shí)驗(yàn)和PBPK建模。

1.3.3 基于IA的累積模型

IA又稱為效應(yīng)相加，是指暴露于機(jī)體的多種農(nóng)藥毒性作用的部位、受體、靶器官不同，所引起的生物學(xué)效應(yīng)互不干擾，同時(shí)或先后暴露于兩種或兩種以上農(nóng)藥時(shí)，集體的影響表現(xiàn)為農(nóng)藥各自的毒性，并且各種化學(xué)物都應(yīng)達(dá)到引起健康效應(yīng)的暴露水平，農(nóng)藥之間的作用機(jī)制不同，也不存在農(nóng)藥間的相互作用。通過反應(yīng)相加法對(duì)此效應(yīng)類型的累積風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估詳見表1中基于IA的描述。

此外，EFSA、WHO和美國(guó)等提出采用分層法進(jìn)行多農(nóng)藥殘留的累積性暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。分層法是結(jié)合上述的確定性評(píng)估模型和概率性評(píng)估模型，將評(píng)估或分析過程分為幾層，完成多農(nóng)藥的累積性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。隨著評(píng)估層數(shù)的提高，變異性和不確定性表征更加完整，復(fù)雜性和資源需求也相應(yīng)增加[42]。EFSA于2006年提出采用分層法進(jìn)行累積性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估并建立了較為完整的評(píng)估流程，其具體基本流程如表2。分層法的應(yīng)用使風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程由簡(jiǎn)單到復(fù)雜，由粗略到精確，整體思路更加清晰，評(píng)估結(jié)果更加科學(xué)合理，為膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估甚至整個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程提供了新的思路。

表2 EFSA的分層評(píng)估方法Table 2 Hierarchical assessment method for European Food Safety Authority (EFSA)

總的來說，一般在不考慮IA的情況下[43]，累積效應(yīng)以CA為主[44]，主要是因?yàn)镃A對(duì)數(shù)據(jù)要求不高，得到的結(jié)構(gòu)較為保守，但能起到風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防的作用；并且實(shí)際上食品中單個(gè)農(nóng)藥的殘留水平不會(huì)超過其毒性閾值，基本不會(huì)發(fā)生獨(dú)立形式的累積效應(yīng)。對(duì)于累積暴露評(píng)估模型選擇，需要結(jié)合累積性評(píng)估模型的適用范圍等特點(diǎn)，對(duì)化學(xué)物毒性作用的相似性、適宜的化學(xué)物組合以及分級(jí)別的整合評(píng)估等因素綜合考慮。其中，RPF方法被認(rèn)為是在各項(xiàng)假設(shè)均得到滿足的前提下的一種理論上較為完備的方法[45]。此外，進(jìn)行膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估還可參考分層分析方法將評(píng)估過程分成循序漸進(jìn)的幾層。

2 模型間比對(duì)分析

根據(jù)3 種膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的優(yōu)缺點(diǎn)、適用范圍和膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的發(fā)展趨勢(shì)（表3），由最早的確定性模型，逐步發(fā)展到概率性模型和累積性模型，實(shí)現(xiàn)了從風(fēng)險(xiǎn)初篩到精準(zhǔn)評(píng)估，暴露評(píng)估方法更加多元化，但對(duì)相關(guān)參數(shù)的需求也更大。

表3 農(nóng)藥殘留膳食暴露評(píng)估模型比較Table 3 Comparison of risk assessment models for dietary exposure to pesticide residues

因此，建議在開展農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究時(shí)，首先根據(jù)評(píng)估場(chǎng)景選擇相適應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，進(jìn)一步綜合考慮目標(biāo)化學(xué)物（即農(nóng)藥）是誰，以及目標(biāo)化合物在食品中的含量水平、對(duì)身體產(chǎn)生不良作用或有益作用所需的暴露時(shí)間以及對(duì)不同亞人群或個(gè)人的潛在暴露水平等因素，最終基于選擇的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型計(jì)算在居民膳食中目標(biāo)化合物的暴露量，得到精準(zhǔn)的膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果。

3 模型不確定度探討

不確定性分析是整個(gè)農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的重要步驟，也是制定ADI和TDI等值的關(guān)鍵因素[11]。對(duì)不確定性分析的第一步是要識(shí)別與研究相關(guān)不確定性來源，其主要來自于情景、模型不確定性和參數(shù)不確定性[9,46]。情景不確定性是由評(píng)估目的設(shè)定的暴露情景產(chǎn)生的；模型不確定性是基于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的近似化過程，缺乏相關(guān)的科學(xué)知識(shí)所導(dǎo)致的不能充分獲得暴露與時(shí)間之間的因果關(guān)系所產(chǎn)生；參數(shù)不確定性與進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中決定暴露大小因素的數(shù)值設(shè)定有關(guān)，分為測(cè)量誤差、采樣誤差、數(shù)據(jù)誤差和外推誤差等。本文基于農(nóng)藥殘留的膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，主要對(duì)模型不確定性和參數(shù)不確定性進(jìn)行討論。

不確定性的分析方法主要包括定性分析和定量分析，以及結(jié)合分層的方式逐層進(jìn)行分析。定性評(píng)估的目的是確定對(duì)暴露評(píng)估結(jié)果影響最大的不確定性來源，包括對(duì)不確定性水平、知識(shí)庫(kù)評(píng)價(jià)和選擇主觀性3 個(gè)方面進(jìn)行評(píng)估[47]。定量分析方法通常是基于數(shù)據(jù)模擬的，還有些是非概率性的。具體的定量表征方法有區(qū)間法、模糊法和概率法[9]。目前最常用的定量方法為概率法，是指用于對(duì)暴露人群不同百分位數(shù)的暴露估計(jì)和對(duì)任何給定百分位數(shù)暴露水平估計(jì)的精確評(píng)估，可用于量化變異性和不確定性，或者用于兩者混雜或兩者可明確區(qū)分的情形。最常用的概率性分析方法為Bootstrap法和Monte Carlo模擬法。

1）Bootstrap是基于原始數(shù)據(jù)的模擬重抽樣方法，屬于基于經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法頻率論方法[8]，適用于選擇相關(guān)參數(shù)時(shí)產(chǎn)生的不確定性。其主要思路是從樣本含量為n的原始數(shù)據(jù)內(nèi)有放回地隨機(jī)抽取i（i≤n）個(gè)觀察單位組成一個(gè)Bootstrap樣本，這個(gè)過程為一次迭代，并且重復(fù)B次得到B個(gè)Bootstrap樣本。但此法進(jìn)行有一定的前提：樣本的代表性強(qiáng)，能較好地反映總體；抽樣結(jié)果的穩(wěn)定性與迭代次數(shù)B有關(guān)，通常取2 000 個(gè)Bootstrap樣本計(jì)算95%可信區(qū)間結(jié)果較為穩(wěn)定。

2）Monte Carlo模擬又稱隨機(jī)抽樣[47]，是通過模型傳遞變異或分布的方法中最常用的數(shù)值方法，在考慮樣本變異性和樣本量的情況下，采用頻率統(tǒng)計(jì)方法來估計(jì)模型輸出的模擬平均值的置信區(qū)間，適用于模型不確定性引起的系統(tǒng)誤差，但是模型本身的錯(cuò)誤還應(yīng)針對(duì)性地構(gòu)建模型。其主要思路為分別對(duì)污染物濃度和食品消費(fèi)量構(gòu)建分布，并分別以觀察個(gè)體為單位從分布中隨機(jī)抽樣，實(shí)現(xiàn)了數(shù)值模擬的高精度，但是忽視了輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

分層法是在定性和定量分析的基礎(chǔ)上，由相對(duì)簡(jiǎn)單到復(fù)雜的分析方法，其重要特征是將暴露或風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與不確定性分析相結(jié)合，在不斷迭代中細(xì)化，每提高一層對(duì)不確定性的表征就會(huì)更加完整，復(fù)雜性和資源需求也會(huì)相應(yīng)增加，詳細(xì)思路同表2。此外，敏感性分析也是不確定分析的一部分，有助于確定變異性和不確定性的重要來源，判斷是否需要收集其他的數(shù)據(jù)或補(bǔ)充研究，對(duì)于減少評(píng)估中的不確定性、優(yōu)化暴露評(píng)估模型有重要作用[12]。

4 評(píng)估軟件與數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用

4.1 評(píng)估軟件

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，計(jì)算膳食暴露量，膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估需要根據(jù)評(píng)估目的、目標(biāo)化學(xué)物特征、人群特點(diǎn)、評(píng)估精度要求構(gòu)建模型，在此過程需要大規(guī)模的計(jì)算機(jī)模擬，因而必須有相應(yīng)的膳食暴露評(píng)估軟件支持[8]。美國(guó)和歐盟在膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估軟件的開發(fā)與應(yīng)用中處于前列，已經(jīng)應(yīng)用的軟件有MCRA、@Risk、DEEM、SHEDS和LifeLineTM等，我國(guó)參考DEEM也建立了符合自身實(shí)際的中國(guó)膳食暴露評(píng)估模型軟件（China dietary exposure evaluation model，cDEEMs）。

荷蘭瓦赫寧根大學(xué)和荷蘭國(guó)家公共衛(wèi)生及環(huán)境研究院研發(fā)的MCRA（Monte Carlo Risk Assessment）軟件[4,48]，基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用并采用Monte Carlo的方法，通過攝入分布的百分位數(shù)與健康指導(dǎo)值的比較，作出風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。在分析時(shí)，將加工因子和變異性因素考慮在內(nèi)，暴露分析針對(duì)整個(gè)人群，也可針對(duì)亞群展開。@Risk軟件是基于Monte Carlo的模擬軟件，通過對(duì)食物樣品的農(nóng)藥殘留量進(jìn)行分布擬合（通過不同檢驗(yàn)方法確定最佳擬合分布）。從不同擬合分布中隨機(jī)抽取計(jì)算農(nóng)藥的攝入風(fēng)險(xiǎn)分布，每次模擬進(jìn)行n次迭代[49-50]，最終通過可自定義的圖形和報(bào)告的形式將風(fēng)險(xiǎn)傳達(dá)出來。LifeLineTM[51]主要是用來評(píng)估居住環(huán)境、膳食和自來水的農(nóng)藥暴露，通過模擬人群每個(gè)個(gè)體一生中各個(gè)暴露情景，對(duì)環(huán)境污染物質(zhì)的積蓄性暴露風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。我國(guó)的cDEEMs軟件用于食物中化學(xué)污染物暴露評(píng)價(jià)[4]，為我國(guó)農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作提供了重要工具，但目前還處于完善之中并未普及。

4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用

膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估過程需要大量數(shù)據(jù)作為支撐，獲得合理、適用、精準(zhǔn)和足夠的數(shù)據(jù)是實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估真正意義的重要步驟[10]，構(gòu)建和正確使用數(shù)據(jù)庫(kù)是評(píng)估結(jié)果準(zhǔn)確的保證。農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估所需的基本數(shù)據(jù)庫(kù)分為人口學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)、消費(fèi)量數(shù)據(jù)庫(kù)、污染物數(shù)據(jù)庫(kù)、參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)和橋梁數(shù)據(jù)庫(kù)[33]。下面將結(jié)合國(guó)內(nèi)外實(shí)際對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用情況進(jìn)行簡(jiǎn)要介紹。

歐盟EFSA主要使用GEMS/Food消費(fèi)數(shù)據(jù)庫(kù)和污染物數(shù)據(jù)庫(kù)[8,52]；美國(guó)EPA采用美國(guó)國(guó)家健康和營(yíng)養(yǎng)檢查調(diào)查數(shù)據(jù)[53]；中國(guó)膳食量數(shù)據(jù)主要來源于2002年中國(guó)居民營(yíng)養(yǎng)與健康狀況調(diào)查數(shù)據(jù)庫(kù)[54]，污染物數(shù)據(jù)參考2000—2006年全國(guó)14 個(gè)省或地區(qū)食品污染物監(jiān)測(cè)網(wǎng)以及2005—2006年海關(guān)出口農(nóng)產(chǎn)品監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)[21]和總膳食研究基本書籍，目前已出版《第五次中國(guó)總膳食研究》[55]。相比之下，我國(guó)采用的數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)量大，但在質(zhì)量和項(xiàng)目上還需不斷改進(jìn)和補(bǔ)充，降低數(shù)據(jù)的不確定性從而提高膳食暴露評(píng)估結(jié)果的質(zhì)量，提高制定的農(nóng)藥殘留限值標(biāo)準(zhǔn)的質(zhì)量和食品安全的保障水平[10]。

5 結(jié)語

本文基于農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展，歸納總結(jié)了當(dāng)前主流的評(píng)估模型，并探討了不確定度、評(píng)估軟件、數(shù)據(jù)庫(kù)等關(guān)鍵因子。我國(guó)目前采用的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型為確定性模型，具有操作簡(jiǎn)單、經(jīng)濟(jì)實(shí)用等優(yōu)點(diǎn)，可作為風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的初步篩選；要進(jìn)行更為精確的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及多農(nóng)藥殘留風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，就需要發(fā)展概率性評(píng)估模型和累積性評(píng)估模型。農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果是否準(zhǔn)確可靠取決于不確定性的量級(jí)，對(duì)其定性和定量分析是必要環(huán)節(jié)，最常用的為Bootstrap和Monte Carlo概率性方法。膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的關(guān)鍵是構(gòu)建評(píng)估模型，評(píng)估軟件通過大規(guī)模的計(jì)算機(jī)模擬給予相應(yīng)支持，但目前我國(guó)評(píng)估軟件的開發(fā)利用相對(duì)較慢，需要結(jié)合我國(guó)實(shí)際選擇性吸收國(guó)外成功的經(jīng)驗(yàn)，建立中國(guó)特色的評(píng)估軟件，并逐步與世界接軌。此外，農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的質(zhì)量基礎(chǔ)是規(guī)范準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支撐，這就需要我國(guó)完善人群普查數(shù)據(jù)，建立與完善評(píng)估參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)，保障我國(guó)膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的數(shù)據(jù)質(zhì)量，使膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果更切合實(shí)際。農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估工作的開展，也是我國(guó)農(nóng)業(yè)“十四五”規(guī)劃的重要內(nèi)容，在保證農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量的前提下，預(yù)防農(nóng)藥殘留造成人類健康風(fēng)險(xiǎn)。此外，膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的結(jié)果為我國(guó)農(nóng)藥殘留限量標(biāo)準(zhǔn)的制定提供了理論依據(jù)，并且有助于我國(guó)膳食結(jié)構(gòu)的完善。因此，我國(guó)需要深入構(gòu)建和完善農(nóng)藥殘留膳食暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，使其在農(nóng)業(yè)發(fā)展和人類健康征程中的實(shí)際價(jià)值不斷提高。