食品檢驗檢測數據不準確問題及其對策探討

Discussion on the Problem of Inaccurate Food Inspection and Testing Data and Its Countermeasures

ZHULeilei

（Anhui Public InspectionResearch Institute Co.，Ltd.，Hefei23oo51， China）

Abstract： The accuracy of food inspection and testing data is the core link to ensure food safety， but there are still poblemssuch as data deviation，dispersion，and missing in thecurrent actual testing processThis paper systematically analyzes the causes of inaccurate data from three aspects： technical， management， and operational levels.It proposes targeted solutions，including strengthening personnel training， optimizing equipment management， standardizing sample processing procedures，and scientifically selecting testing methods. The aim is to provide theoretical support for improving the reliabilityoffood testing dataand perfecting thefood safety supervision system.

Keywords： food inspection and testing; testing data; accuracy; quality management; food safety

食品安全問題一直是社會關注的焦點，各類因食品質量引發的健康事件頻繁見諸媒體，嚴重威脅公眾的生命健康。食品檢驗檢測作為保障食品安全的關鍵防線，發揮著不可或缺的作用。準確的檢測數據能夠精準判斷食品是否符合安全標準，從而守護消費者的飲食安全。然而，在實際操作中，食品檢驗檢測數據不準確的情況時有發生，這不僅誤導了消費者的選擇，還干擾了監管部門的決策制訂，對整個食品行業的健康發展造成了阻礙。因此，深入剖析食品檢驗檢測數據不準確問題并探尋有效對策，具有重要現實意義和實踐價值。

1食品檢驗檢測數據準確性的重要性

保障食品檢驗檢測數據的準確性至關重要，其影響廣泛且深遠。從消費者健康角度出發，準確的檢驗檢測數據是保障消費者生命安全的重要防線。食品中可能存在多種有害物質，如微生物、重金屬、農藥殘留等，只有憑借精準的檢測數據，才能及時識別出這些潛在危害，避免不合格食品流入市場，有效預防食源性疾病的發生，從而增強消費者對食品的信任，并切實守護消費者的健康權益。從消費市場角度出發，優質食品可以通過精準的檢測數據證明自身品質，贏得消費者的信任與青睞；而質量欠佳的食品則會被市場所淘汰。這不僅有助于營造公平公正的市場競爭環境，促進食品行業的良性發展，還推動了整個市場的規范化與有序化。在監管決策方面，準確的食品檢驗檢測數據為監管部門提供了科學可靠的依據。監管部門能夠依據這些數據，全面了解食品行業的質量狀況，針對存在問題的領域和環節制定更具針對性、有效性的監管政策與措施，合理調配監管資源，提升監管效能，從而更好地維護食品市場的穩定與安全。

2食品檢驗檢測中的數據不準確問題的原因

2.1 數據偏差

食品檢驗檢測中的數據偏差主要表現為檢測結果與真實值之間的系統性偏離，其根源可追溯至檢測流程的多環節失控。 ① 檢測儀器校準失準是導致偏差的常見原因。儀器長期運行后因元件老化，可能造成靈敏度下降或基線漂移，如分光光度計波長偏移可能導致吸光度測量值與實際濃度偏離[]。 ② 操作人員的主觀誤判也加劇了偏差風險。部分檢測人員對標準方法理解不足，在樣品前處理、試劑添加量控制或反應終點判定等環節存在操作隨意性，如滴定終點顏色判斷不一致可能導致結果偏離標準范圍。 ③ 環境干擾因素的影響不容忽視。溫濕度波動、電磁干擾或交叉污染等外部條件變化，可能影響儀器穩定性或化學反應進程，如恒溫箱溫度失控導致微生物培養結果異常。此類偏差具有隱蔽性，易掩蓋潛在的真實風險，如農殘檢測中因儀器靈敏度下降而低估污染物含量，或微生物檢測中因操作誤差而誤判菌落總數，最終導致風險評估失真[2]

2.2 數據離散

數據離散問題集中體現為同一批次或同一樣本的多次檢測結果呈現顯著波動，其根本原因在于檢測過程中的不可控變量積累。 ① 樣本自身的不均勻性是導致數據離散的基礎性原因。食品基質復雜多樣，如液態乳制品中脂肪分布不均或固態食品顆粒細度差異，可能導致取樣時目標物分布不均，進而引發檢測值離散。 ② 重復檢測條件波動進一步加劇了離散程度。檢測過程中試劑批次更換、儀器預熱時間不足或環境條件發生改變，均可能引入額外變量。例如，在酶聯免疫吸附實驗中，酶標板孔間溫育時間差異可能導致吸光值波動[3]。 ③ 記錄方式不規范也會加劇數據離散。部分實驗室未統一數據修約規則或未明確異常值剔除標準，如同一檢測人員在不同時間段對同一數據采用不同處理方法（如四舍五入或進位法），導致最終報告數值不一致。

2.3數據缺失

數據缺失問題是指檢測流程中關鍵信息的非正常遺漏，其直接后果是導致檢測報告完整性受損，從而影響后續溯源與風險評估。 ① 樣本保存失效是數據缺失的主要表現形式之一。部分檢測機構未嚴格執行冷鏈運輸或避光儲存要求，易導致樣本中的揮發性成分損失或發生光敏物質降解。例如，在水產品中組胺檢測中，因樣本常溫存放而導致組胺含量下降，致使檢測結果無法反映初始污染狀態[4]。 ② 檢測流程中斷同樣會引發數據缺失。儀器突發故障、試劑供應中斷或人員操作失誤可能導致檢測步驟停滯，如氣相色譜儀載氣壓力異常導致運行中止，且后續未能完整記錄中斷前后的檢測條件參數，致使相關數據無法有效銜接與驗證[5]。 ③ 信息傳輸疏漏會加劇數據缺失風險。紙質記錄與電子系統未同步更新、跨部門數據移交未履行復核程序等現象，可能導致關鍵信息丟失。例如，在感官評價中，若未能及時錄入異味描述信息，僅保留數值化指標，則會削弱綜合評價效力。

3應對食品檢驗檢測數據不準確問題的策略

3.1 加強檢測人員培訓管理

食品檢測機構需通過系統性培訓體系構建，從根本上提升技術人員的專業能力與職業素養，從而降低人為因素導致的數據偏差。 ① 應建立分階段、多維度的培訓框架。針對新入職人員，設計涵蓋基礎理論、標準方法實操、儀器規范操作的核心課程，并設置不少于3個月的導師帶教期，通過模擬檢測任務逐步掌握樣品前處理、數據分析及異常值識別等關鍵技能；針對在崗技術人員，則需每季度開展專題技術培訓，重點解析國際標準更新條款、新型污染物檢測技術及誤差溯源方法。通過案例研討，幫助其掌握質譜圖解析中碎片離子峰的誤判規避技巧[σ]。 ② 需構建動態考核評價機制。將盲樣考核嵌入日常檢測流程，每月隨機發放未標識目標物濃度的考核樣本，要求檢測人員在規定時間內完成檢測并提交原始記錄，技術負責人依據結果偏差率與操作規范性進行評分，考核結果與職稱晉升、績效獎勵直接掛鉤。 ③ 應強化職業道德與質量意識培育，定期組織學習《檢驗檢測機構監督管理辦法》等法規文件，結合篡改數據、虛假報告等典型案例開展警示教育，明確數據真實性的法律底線。 ④ 應建立跨區域技術交流平臺，邀請行業權威專家開展前沿技術講座，組織檢測人員參與國家級能力驗證項目，通過橫向對比提升技術敏感度。通過夯實人員技術基礎、規范操作行為、強化責任意識，能夠確保檢測過程的可控性與數據輸出的準確性。

3.2 完善檢測儀器設備管理

檢測設備的精準度與穩定性是數據可靠性的物質基礎，需通過全流程精細化管理消除儀器系統性誤差。 ① 需制訂差異化的校準維護方案。依據設備使用頻率與檢測項目風險等級，將儀器分為關鍵設備、輔助設備兩類進行管理。對于液相色譜－質譜聯用儀等核心設備，實行每周基線校準、每月性能驗證，并采用標準物質核查保留時間重現性與峰面積精密度；對于離心機、天平等輔助設備，每季度進行計量檢定，重點核查轉速穩定性與稱量重復性。 ② 引入智能化設備監控系統，在關鍵儀器上加裝溫濕度傳感器、振動監測模塊，實時采集運行環境參數與工作狀態數據。當檢測到溫度漂移超過 ±1?^°C 或電壓波動超過額定值 5% 時，系統自動觸發報警機制并暫停檢測流程，從而防止異常環境導致的檢測值失真[7]。③ 應建立設備全生命周期電子檔案，詳細記錄采購驗收數據、維修更換記錄、校準證書及故障處理報告，通過大數據分析預測設備性能衰減曲線，如通過質譜離子源使用時長與信號強度下降的相關性模型，提前3個月啟動部件更換程序。 ④ 配置關鍵設備的冗余備份系統，在微生物檢測室、重金屬分析室分別設立備用儀器區，確保主設備故障時可在 ^2h 內切換至備用設備繼續檢測，避免樣本失效導致的數據缺失。通過動態監控、預防性維護與應急保障，能夠最大限度地降低設備因素對檢測數據的干擾。

3.3 規范檢測樣本抽樣保存

樣本的代表性與完整性是數據準確的前提，需通過標準化流程設計實現全鏈條的質量管控。 ① 應依據食品類別特性制訂差異化抽樣方案，如液態樣品需規定攪拌均質時間與取樣深度；粉末狀樣品應明確四分法縮分次數，并在抽樣記錄中完整標注采樣點位分布圖與環境參數。 ② 需開發樣本冷鏈追溯系統，為每份樣本配置唯一電子標識碼，實時監控運輸儲存環節的溫濕度變化，當監測值超出預設閾值時自動觸發預警，以確保易揮發、光敏性成分的穩定性。 ③ 應建立樣本保存時效數據庫，基于不同檢測項目需求明確保存期限與失效條件，如微生物檢測樣本需在 ^4h 內完成預處理，而農藥殘留檢測樣本避光冷凍保存不得超過 72h^[8] 。 ④ 需規范樣本交接流程，采用雙人核對、電子簽名與影像留存相結合的方式，確保從采樣到檢測的全程可追溯性，杜絕樣本混淆或信息丟失風險。

3.4合理選擇檢測檢驗方法

檢測方法的選擇需兼顧科學性與適用性，構建動態優化機制。 ① 應建立方法適用性評價體系，從靈敏度、抗干擾能力、成本效率等維度對現有方法進行分級評分，如針對高脂類食品中痕量污染物的檢測，可優先選擇具備基質凈化功能的前處理技術耦合高分辨質譜法。 ② 需完善快速檢測方法驗證流程，對新引入的免疫層析、生物傳感器等技術開展不少于3個批次的平行比對實驗，確認其與國標方法的檢測結果一致性后，方可納入標準方法庫。 ③ 應建立多方法交叉驗證機制，對爭議性檢測結果啟用不同原理的備選方法進行復測，如重金屬檢測中原子吸收法與電感耦合等離子體質譜法的聯合應用，可有效識別單一方法的系統誤差。 ④ 需定期跟蹤國際權威機構的方法更新動態，組織專家團隊評估技術替代可行性，從而確保檢測方法始終處于技術前沿，從方法學層面保障數據準確性與可靠性。

4結語

綜上所述，確保食品檢驗檢測數據的準確性需構建多維度協同優化的技術管理體系。通過分級培訓與動態考核提升檢測人員專業素養，降低人為操作誤差；依托智能化監控與預防性維護確保儀器設備精準穩定，消除系統性偏差；實施標準化抽樣與全流程追溯控制樣本質量，保證檢測對象代表性;結合方法驗證與交叉復核優化技術路徑，規避檢測方法缺陷。各環節管控措施相互銜接形成閉環，既強化了實驗室內部質量控制能力，又提升了外部干擾因素的抵御效能。

參考文獻

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