農產品檢測數據分析與風險監測

蔡婷

摘 要：本文通過對農產品檢測數據分析的目的、數據有效性、驗證指標及方法等進行概述，引用農業農村部風險監測實例，闡述農產品檢測數據分析對檢測結果的有效性的重要意義，指明風險監測對于農產品質量安全控制的重要性。

關鍵詞：農產品;數據分析;風險監測

Abstract：This paper summarizedthe purpose， validation index and method of agricultural product testing data analysis， citedthe example of risk monitoring of Ministry of Agriculture， expoundedthe importance of agricultural product testing data analysis to the validity of testing results， and pointed out the importance of risk monitoring to the quality and safety control of agricultural products.

Key words：Agricultural products; Data analysis; Risk monitoring

中圖分類號：F322

1 農產品檢測數據分析

1.1 數據分析的目的

農產品檢測數據分析的目的在于對檢測產品的總體質量情況進行比較分析，發現不同品類的農產品的質量安全風險、不合格產品出現的概率、高風險指標分類、溯源情況等方面的實際情況[1]。一般檢測結果數據統計至少應包含檢測樣品的來源場所與環節、產品種類、樣品數量、檢測的具體指標參數等。通過數據分析，對原因進行分析，提出改進農產質量或品質的對策、措施和相應的建議等。

1.2 對檢測數據有效性進行驗證

1.2.1 精密度計算

一般用精密度來表征選取的檢測方法的穩定性和重復性情況。精密度的計算需要對測試指標進行多平行試驗，統計出測試結果，分析結果間的接近程度，進而比較檢測結果的差異，對數據的有效性進行驗證。一般用相對偏差或絕對偏差衡量精密度[2]。偏差是指個別測定結果與幾次測定結果的平均值之間的差別，有絕對偏差和相對偏差之分。測定結果與測定平均值之差為絕對偏差，絕對偏差占平均值的百分比為相對偏差。

1.2.2 準確度的表征

對于農產品質量檢測而言，準確度是指檢測結果與該指標的真實結果的接近程度。檢測結果與真實值越接近，說明該檢測指標越準確。具體結果分析時，通過絕對誤差和相對誤差來衡量準確度。這里的絕對誤差是指檢測結果與真實值之差，而相對誤差則是指誤差占真實值的百分率。

1.2.3 靈敏度的計算

檢測方法的靈敏度是指運用該方法進行檢測時，所能檢測到的該樣品中的最低量。當待測成分的量低于該值時，該檢測方法無效，應選擇靈敏度更高的測試方法。一般來說，不同的分析測試方法靈敏度不相同。儀器分析方法比常規理化分析方法的靈敏度更高。另外，要根據待測成分的含量范圍來選擇具有不同靈敏度的檢測方法。通常情況下，待測成分含量比較低時，優選選擇靈敏度高的測試方法。而含量較高時，選擇靈敏度相對較低的方法更優惠實用，也可有效避免由于測試過程中稀釋環節導致的實驗誤差。有時候，傳統的重量分析、容量分析等方法，雖然靈敏度不高，但是對于樣品中含量較高的組分的測試卻能獲得更理想的結果。低含量的成分需要選擇靈敏度高的儀器分析方法。通常，靈敏度高的檢測方法相對誤差較大，可以允許低含量成分檢測有較大的相對誤差[3]。

1.3 可疑數據的取舍

對檢測數據進行匯總分類后，需要剔除離群數據。離群數據因與有效數據不在同一分布總體，它的存在會歪曲實驗結果。所以，在處理數據時需要先對可疑數據進行判定，確定為離群數據時，將其剔除，以保證測試結果更符合客觀現實。否則，予以保留。在進行此環節時不能一味的追求測試結果的高精密度，而忽視正確數據天然的分散性。若人為的刪除非離群的測量數據，反而會使結果偏離真實值。當然，如果在分析數據時發現明顯的誤差，應隨時剔除。離群數據的統計檢驗一般用狄克松（Dixon）檢驗法和格魯布斯（Grubbs）檢驗法這2種。

2 風險監測實例

以我國農業農村部領導完成的2019年上半年第一季度的全國農產品風險監測任務為例。這次風險監測主要完善了抽檢計劃，擴大了監測范圍，隨機抽樣程序執行得更完善、徹底。抽樣包含農產品種植和養殖環節、農產品批發市場、農產品零售市場以及食品加工企業的農產品原料。抽樣比例和抽檢的參數指標也更具科學性和針對性。本次風險監測包含31個省（區、市）和5個計劃單列市共150多個大中城市的多家種植類蔬菜生產基地、蔬菜運輸車、畜禽養殖場和屠宰場與水產品養殖和批發場所等多個場所。結果顯示風險監測抽檢的總體合格率較2018年同時期高。其中，蔬菜、水果、畜禽產品和水產品抽檢合格率分別為97.4%、98.5%、98.5%及95.7%（按照2018年同口徑統計，畜禽產品和水產品抽檢合格率分別為98.8%和97.4%）。特別是畜產品“克倫特羅”的抽檢合格率高達99.9%。農產品質量安全水平有所提高[4]。

對數據進行進一步分析，發現在蔬菜類抽檢樣品中，合格率由高到底依次為瓜類蔬菜、食用菌、甘藍類蔬菜、根莖類蔬菜（非薯芋類）、白菜類蔬菜及薯芋類蔬菜。畜禽肉產品的合格率由高到底依次為豬肝和羊肉（合格率100%）、豬肉、牛肉、禽肉及禽蛋。對于水產品而言，依次為鳙魚、鯽魚、草魚、鯉魚、鰱魚、鳊魚、鲆和對蝦等。

3 農產品風險監測意義

農產品風險監測意義重大。通過監測對發現的各類農產品質量安全問題進行通報和集中督辦，有針對性的對生產中的風險進行有效管控。依法查處不合格產品及其生產單位。繼續深入開展畜禽類禁用藥物、水產品獸藥殘留、農產品農藥殘留與重金屬污染等的整治，加大行政執法和刑事司法銜接力度，始終保持高壓態勢，嚴厲打擊違法違規行為，確保農產品質量安全[5]。

農產品風險監測旨在認真貫徹落實全國質量興農、鄉村振興等工作任務和政策精神。對我國農產品安全生產現狀進行管控，及時獲取我國農產品質量安全的實際情況，為實現廣大消費者舌尖上的安全保駕護航。

參考文獻：

[1]鐘 攀，葛 榮，楊 文，等.農產品質量安全風險監測大數據分析策略與應用研究-以四川省質量安全風險監測為例[J].農產品質量與安全，2015（4）：8-12.

[2]曲 寧，李 敏，王樹誠，等.2009年遼寧省初級農產品食品安全風險監測及結果分析[J].中國衛生檢驗雜志，2011（5）：1240-1241.

[3]王宏博.農產品質量安全風險監測和評估[J].農家科技旬刊，2017（6）：16.

[4]劉 鵬.基于農產品質量安全監管的大數據分析與實現[D].蘭州：蘭州大學，2017.

[5]丁 寧，王陳園.淺析農產品質量安全監測抽樣[J].農業開發與裝備，2018（3）：128.