玄冠華，屈雪麗，林洪，王靜雪

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，青島 266003)

中國食品質(zhì)量安全風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)研究進(jìn)展

玄冠華，屈雪麗，林洪*，王靜雪

(中國海洋大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院，青島 266003)

建立食品質(zhì)量安全風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，對于預(yù)防質(zhì)量安全事件尤為重要。文章介紹了中國主要的食品質(zhì)量安全風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)，包括食物中毒天氣預(yù)警系統(tǒng)、預(yù)警公式分析技術(shù)、微生物預(yù)報預(yù)警技術(shù)，基于語義挖掘的食源性疾病安全預(yù)警系統(tǒng)和基于大數(shù)據(jù)挖掘的風(fēng)險預(yù)警技術(shù)等。針對如何提高中國食品安全風(fēng)險預(yù)警體系的有效性提出以下建議：加強(qiáng)風(fēng)險信息的交流與共享，發(fā)展先進(jìn)的風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)，完善專業(yè)技術(shù)與專家評估相結(jié)合的評價體系。結(jié)合中國食品風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)的研究現(xiàn)狀，建立完善適合中國國情的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，對于提高應(yīng)對各種食品安全風(fēng)險的預(yù)警能力具有重要的理論意義。[中國漁業(yè)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)，2016,6(3):1-5]

食品污染；風(fēng)險預(yù)警；風(fēng)險預(yù)報；質(zhì)量安全

近年來食品安全事件時有發(fā)生。食品生產(chǎn)加工過程中有毒有害物質(zhì)的自然產(chǎn)生和非法添加，農(nóng)、獸藥使用引起的殘留以及衛(wèi)生條件控制不當(dāng)造成的微生物污染，嚴(yán)重威脅著群眾的身體健康和生命安全。如何控制每一個環(huán)節(jié)的潛在污染源，生產(chǎn)安全食品，讓老百姓真正能吃上放心食品，并解決食品出口貿(mào)易遇到的難點，是各級政府、生產(chǎn)者和廣大消費者十分關(guān)注的熱點。

預(yù)警是一種提供有關(guān)有害事件信息的分析過程。預(yù)警信息的基本判斷主要有兩個方面[1]：1)預(yù)警的數(shù)據(jù)來源是信息的收集過程，全面收集、匯總多因素的風(fēng)險信息，即預(yù)警指標(biāo)數(shù)據(jù)的采集；2)預(yù)警決策管理是信息處理、反饋過程，通過對相關(guān)信息收集、匯總、分析、歸納等處理，去偽存真，判斷事物發(fā)展的走勢，進(jìn)行合理預(yù)測，提出不同警情的對策建議。構(gòu)建行之有效的食品安全風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警體系，在最大范圍內(nèi)有效防控風(fēng)險，減少由危害導(dǎo)致的各項損失, 已成為當(dāng)前亟待解決的問題。農(nóng)業(yè)部通過無公害農(nóng)業(yè)與食物安全預(yù)警系統(tǒng)，對動物及動物源性食品進(jìn)行農(nóng)、獸藥殘留監(jiān)測，向全國發(fā)布農(nóng)產(chǎn)品警情。2006年國家質(zhì)檢總局食品生產(chǎn)監(jiān)管司為有效應(yīng)對食品安全問題建立了包括信息處理系統(tǒng)、預(yù)警分析系統(tǒng)和快速反應(yīng)系統(tǒng)在內(nèi)的預(yù)警體系。雖然目前中國已建立諸多食品安全風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警防范體系，但仍存在較多問題，如風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警脫節(jié)，未形成一個有機(jī)的整體；預(yù)警方法不先進(jìn)，難以做到與食品監(jiān)測信息系統(tǒng)的連接，無法真正地做到對出現(xiàn)的食品安全風(fēng)險提前預(yù)報；目前的預(yù)警預(yù)報技術(shù)不規(guī)范，還未形成一套公認(rèn)的行之有效的評價體系等。

國內(nèi)外相關(guān)研究一般把食品安全預(yù)警系統(tǒng)分成信息源系統(tǒng)、預(yù)警分析系統(tǒng)、反應(yīng)系統(tǒng)等3個部分。其中預(yù)警分析系統(tǒng)是整個食品安全風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的關(guān)鍵和核心。為構(gòu)建有效的食品安全風(fēng)險監(jiān)測與預(yù)警體系，有效防控風(fēng)險,本研究對當(dāng)前中國食品風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行總結(jié)和評價，旨在促進(jìn)適合中國國情的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的完善，提高應(yīng)對食品質(zhì)量安全風(fēng)險的預(yù)警能力。

1 中國主要的食品風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)

1.1 基于氣象變化的細(xì)菌性食物中毒預(yù)警系統(tǒng)

2008年上海市食藥監(jiān)管局、上海市氣象局共同承擔(dān)的《細(xì)菌性食物中毒預(yù)警(預(yù)報)系統(tǒng)研究》課題通過驗收[2]。該系統(tǒng)是依據(jù)細(xì)菌性食物中毒與同期氣象條件之間存在的關(guān)聯(lián)而構(gòu)建的可向社會公布的分級食物中毒預(yù)警(預(yù)報)系統(tǒng)。該系統(tǒng)提供的信息能夠指導(dǎo)市民安排自己的餐飲計劃，且可精確到未來3 d[3]。細(xì)菌性食物中毒的發(fā)生與供餐數(shù)量、氣溫和濕度等氣象條件呈正相關(guān)[4]。并稱一年中有3種溫度和相對濕度的組合最容易發(fā)生細(xì)菌性食物中毒，分別是氣溫24～25.9 ℃，濕度為93%～96%；氣溫26～29.9 ℃，濕度為61%～64%；氣溫28～33.9 ℃，濕度為65%～68%；且主要發(fā)生在每年6月底到7月初的梅雨時節(jié)和7月、8月及10月間[2]。目前該預(yù)警系統(tǒng)從2009年4月已在上海起試運行，可根據(jù)天氣變化有針對性地預(yù)防食物中毒，并于2010年世博會食品安全保障工作中發(fā)揮了重要作用。

1.2 預(yù)警公式分析技術(shù)

預(yù)警公式分析技術(shù)作為數(shù)據(jù)分析技術(shù)的一種，能夠?qū)⑺@得的即時數(shù)據(jù)代入預(yù)警公式中，通過分析歷史數(shù)據(jù)和近期數(shù)據(jù)，來確定某一地區(qū)食品不合格率的發(fā)展趨勢和預(yù)警范圍等級，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合專家評估分析，綜合分析預(yù)測，發(fā)布警級。例如該技術(shù)可選取危害與風(fēng)險概率作為指標(biāo)，其中危害指標(biāo)(H)反映食品中潛在危害因素的根源及其危害嚴(yán)重程度，根據(jù)危害因素的類別分別用H1、H2、……Hι表示，對應(yīng)危害程度等級賦予不同的分值。另一項(預(yù)測)風(fēng)險概率指標(biāo)(P)是反映風(fēng)險在孕育和發(fā)生過程中征兆指標(biāo)以及該危害發(fā)生可能性的概率指標(biāo)，依據(jù)危害物的暴露機(jī)率、陽性檢出率以及由于食品危害物引起的食源性疾病可能發(fā)生的機(jī)率等不用類別分別用P1、P2、……Pj表示；風(fēng)險概率的賦值可由專家進(jìn)行評定。預(yù)警公式如式(1)所示。

R=α×Σ(γi×Hi) + β×Σ(εj×Pj)

式(1)

其中，R：預(yù)警指標(biāo)；H：危害指標(biāo)；P：風(fēng)險概率指標(biāo)；α，β：權(quán)重系數(shù)，采用專家評估法，對指標(biāo)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行賦值；γi：各種危害物質(zhì)的危害指標(biāo)Hi在總的危害指標(biāo)H中的權(quán)重；εj：各風(fēng)險指標(biāo)Pj在總的風(fēng)險概率指標(biāo)P中的權(quán)重。

馬志英[5]采用上述預(yù)警公式分析等關(guān)鍵技術(shù)，對上海地區(qū)的低溫流通鏈的加工食品質(zhì)量進(jìn)行了預(yù)警預(yù)報，并根據(jù)預(yù)警模式的評估，發(fā)布了預(yù)警等級。其反饋預(yù)警報告內(nèi)容基本正確，相關(guān)內(nèi)容被采用于政府內(nèi)部或公開信息中，為中國低溫冷藏鏈的加工食品標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范提出了寶貴建議。

預(yù)警公式分析技術(shù)簡單、有效，但不適用于多維度數(shù)據(jù)模型的分析，由于食品安全風(fēng)險評價指標(biāo)的復(fù)雜性和差異性，僅僅通過預(yù)警公式分析技術(shù)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

1.3 基于溫度等環(huán)境變量的腐敗微生物預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)

微生物預(yù)報預(yù)警技術(shù)是一種有效防止微生物對食品污染的預(yù)警工具，它能夠依據(jù)各種食品微生物在不同處理條件下的特征信息庫，快速真實地判斷出食品中微生物生長的動態(tài)變化，從而確保食品生產(chǎn)、運輸、儲存等過程中的安全。數(shù)學(xué)模型的建立是預(yù)報微生物學(xué)的核心，其目的是用數(shù)學(xué)的語言描述食源性微生物在特定環(huán)境條件下的生長與死亡，有效地預(yù)測風(fēng)險并以高效性替代傳統(tǒng)的確證性檢測[6]。在微生物預(yù)測過程中，微生物與各環(huán)境因素之間關(guān)系的數(shù)據(jù)收集是建立數(shù)學(xué)模型的關(guān)鍵，絕大多數(shù)微生物的生長受溫度、pH、水分活度、鹽濃度等環(huán)境因子的影響。1993年Whiting和Buchanan提出了將預(yù)測微生物模型分為3個級別，即初級模型、二級模型和三級模型[7]。其中三級模型，也稱為專家系統(tǒng)，由于功能強(qiáng)大、操作簡便而被應(yīng)用于食品工業(yè)和研究領(lǐng)域。

微生物預(yù)警預(yù)報技術(shù)的主要特點是在不進(jìn)行微生物檢測的前提下，可以預(yù)測產(chǎn)品生產(chǎn)后的各個環(huán)節(jié)的質(zhì)量與安全性，快速地對產(chǎn)品貨架壽命進(jìn)行預(yù)測。該技術(shù)的發(fā)展能夠指導(dǎo)新產(chǎn)品安全性和貨架期的設(shè)計，保證水產(chǎn)品的質(zhì)量及安全。目前，假單胞菌(Pseudomonasspp.)[8]、腐敗希瓦氏(Shewanellaputrefaciens)[9]、磷發(fā)光桿菌(Photobacteriumphosphoreum)[6]的動態(tài)模型和預(yù)報相應(yīng)水產(chǎn)品剩余貨架期的模型已經(jīng)開發(fā)，可用于預(yù)測溫度對特定腐敗微生物的生長動態(tài)和水產(chǎn)品剩余貨架期的影響[10]。許鐘等[11]以羅非魚為研究對象，建立和驗證了假單胞菌的動力學(xué)模型應(yīng)用于冷藏羅非魚微生物學(xué)質(zhì)量和剩余貨架期的預(yù)測，并建立了預(yù)測系統(tǒng)軟件FSLP(fish shelf life predictor)。姚晗等[12]具體闡述了預(yù)報微生物技術(shù)在禽肉制品中的研究現(xiàn)狀，提出預(yù)報微生物學(xué)的發(fā)展能夠應(yīng)用于禽肉制品的安全風(fēng)險評估、貨架期預(yù)測、腐敗變質(zhì)狀況檢測等方面，實現(xiàn)對禽肉制品質(zhì)量與安全的評估與預(yù)警。莫意平等[13]將微生物預(yù)測數(shù)字模型運用到水產(chǎn)品中，有助于指導(dǎo)管理者實施危害分析與關(guān)鍵控制點(hazards analysis critical control point，HACCP)計劃于水產(chǎn)品生產(chǎn)中，確保水產(chǎn)品質(zhì)量安全。基于溫度等環(huán)境變量的微生物預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)的發(fā)展對于食品安全風(fēng)險的預(yù)防有相當(dāng)?shù)陌l(fā)展?jié)摿?，但目前所建立的微生物預(yù)報模型主要是針對生長速率的，而對于微生物遲滯期的預(yù)測還是存在一定的困難。因此，進(jìn)一步加強(qiáng)和完善理論與實踐的研究，更好地理解微生物生長的遲滯期，確保食品安全將是微生物預(yù)警預(yù)報技術(shù)下一步發(fā)展的重點和難點。

1.4 基于語義挖掘的食源性疾病安全預(yù)警系統(tǒng)

基于語義挖掘的食源性疾病安全預(yù)警系統(tǒng)是通過構(gòu)建已知食源性病菌樣本數(shù)據(jù)庫，綜合應(yīng)用領(lǐng)域本體、知識挖掘等智能信息處理技術(shù)，實現(xiàn)對未知食源性疾病的智能化分析過程。它主要包括3個方面[14]：1)面向消費者，用于瀏覽、查詢、咨詢相關(guān)的食源性疾病；2)面向食品領(lǐng)域供應(yīng)鏈參與者，用于瀏覽、查詢、咨詢相關(guān)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)運營指標(biāo)的變化；3)構(gòu)建語義挖掘方法，如層次聚類挖掘算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、分類挖掘等，智能化地實現(xiàn)對所輸入數(shù)據(jù)的語義分析與挖掘。

蔡皎潔等[14]基于食品供應(yīng)鏈體系，利用知識挖掘、領(lǐng)域本體等智能信息處理技術(shù)構(gòu)建了一個具備“事前預(yù)警”的食源性預(yù)警信息平臺；能夠?qū)崿F(xiàn)基于語義的已知數(shù)據(jù)挖掘過程，并在循環(huán)挖掘過程中不斷豐富樣本知識庫案例，完成對“未知”食源性疾病的智能化分析。并通過實驗驗證了基于食源性疾病領(lǐng)域本體的層次聚類挖掘、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和決策樹分類挖掘等一系列語義挖掘算法的有效性。基于語義挖掘的食源性疾病安全預(yù)警系統(tǒng)實現(xiàn)有效的預(yù)警功能，需要構(gòu)建豐富的樣本數(shù)據(jù)庫和收集、處理有效的風(fēng)險信息。目前構(gòu)建的基于語義的“未知”食源性疾病挖掘系統(tǒng)及方法體系研究深度還不夠，真正實現(xiàn)“事前預(yù)警”的能力還有待提高，仍需不斷深入探究。

1.5 基于大數(shù)據(jù)挖掘的風(fēng)險預(yù)警技術(shù)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，即“從大數(shù)據(jù)中挖掘知識”，是通過開發(fā)計算機(jī)程序進(jìn)行自動挖掘數(shù)據(jù)中潛在信息，以發(fā)現(xiàn)規(guī)律、尋找有用信息和知識的一種有效手段，能夠自動分析海量數(shù)據(jù)并做出推理預(yù)測。朱佳等[15]利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對海量的進(jìn)出口食品農(nóng)產(chǎn)品檢測結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，提出了一種多維、多層次、多值關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘方法，有助于輔助政府對進(jìn)出口食品農(nóng)產(chǎn)品安全的管理與決策。數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險預(yù)警技術(shù)相比傳統(tǒng)的典型案例分析和數(shù)理統(tǒng)計方法，更適于對食品安全檢測數(shù)據(jù)中多因素的分析，是一種高效的大容量數(shù)據(jù)分析的有效手段。通過開發(fā)計算機(jī)程序軟件，能夠依據(jù)食品檢測數(shù)據(jù)和信息的特點進(jìn)行數(shù)據(jù)篩選，將描述性數(shù)據(jù)量化，保證數(shù)據(jù)的規(guī)范性。且通過建立數(shù)據(jù)庫并利用數(shù)據(jù)分析模型對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行自動分析挖掘，直觀地顯示挖掘結(jié)果，為決策提供依據(jù)。

大數(shù)據(jù)挖掘風(fēng)險預(yù)警技術(shù)是眾多學(xué)科領(lǐng)域技術(shù)的集合，常見的包括機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、模式識別等。其中機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中應(yīng)用最為廣泛的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neuron network)技術(shù)[16]。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種類似于人腦神經(jīng)元互相連接結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)模型，通過對外部輸入信息做出動態(tài)響應(yīng)來處理信息；對大量的歷史信息進(jìn)行訓(xùn)練，通過自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)調(diào)整模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)，找出預(yù)警規(guī)則。它無需知道預(yù)警對象的機(jī)理原理，只要選擇合適的輸入輸出變量，劃分合理的預(yù)警條件，建立相應(yīng)的預(yù)警模型。常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法有BP網(wǎng)絡(luò)模型、RBF網(wǎng)絡(luò)模型和Elman網(wǎng)絡(luò)模型，其特點針對不同生產(chǎn)過程，可選擇不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型。吳清華等[17]運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析1990—2007年的樣本,以油菜籽收購價格的波動率作為風(fēng)險預(yù)警的警情指標(biāo)，驗證了利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的預(yù)警模型對油菜產(chǎn)業(yè)的風(fēng)險預(yù)警具有實用性和可行性。章德賓等[18]證明了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的食品安全預(yù)警方法可以有效識別、記憶食品危險特征，并能夠?qū)χ袊鴮嶋H食品安全檢測數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行有效的預(yù)測。李軍[19]分析研究了徑向基函數(shù)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在供應(yīng)鏈風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用，結(jié)果顯示其分類速度快、精度高，能夠有效地應(yīng)用于食品供應(yīng)鏈的風(fēng)險預(yù)警中。王雅潔等[16]提出了將一種大數(shù)據(jù)挖掘方式BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運用于食品安全風(fēng)險預(yù)警的構(gòu)想。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有較好的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力和強(qiáng)容錯性，是一種有效的建模方法，可用于預(yù)警指標(biāo)的歷史數(shù)據(jù)比較少、非線性變化情況下的對預(yù)警指標(biāo)自學(xué)習(xí)的評價。但基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)警分析算法也存在著自身的限制與不足，對于一些復(fù)雜的問題需要較長的學(xué)習(xí)時間，有時使網(wǎng)絡(luò)權(quán)值收斂到一個局部極小解，需要運用其他的改進(jìn)方法。

2 對策與建議

目前，中國所建立的不同的風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)在諸多領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但實際應(yīng)用起來仍存在一定的局限性，未形成一套公認(rèn)的科學(xué)有效的食品安全風(fēng)險評價與預(yù)警預(yù)報體系。在現(xiàn)有監(jiān)管體制下，做好風(fēng)險預(yù)警預(yù)報工作不僅需要政府部門和技術(shù)機(jī)構(gòu)的緊密結(jié)合，還需要進(jìn)一步摸索經(jīng)驗和借鑒國內(nèi)外先進(jìn)的技術(shù)和措施。為提高中國食品安全風(fēng)險預(yù)警體系的有效性，應(yīng)著重從以下3個方面入手。

1) 實現(xiàn)風(fēng)險信息的交流與共享。中國食品安全監(jiān)管由多部門分段管理，有一套貫穿全國質(zhì)檢系統(tǒng)的風(fēng)險監(jiān)測體系，每一個風(fēng)險信息交流平臺系統(tǒng)都有可能發(fā)現(xiàn)存在安全隱患的信息源。例如嬰幼兒配方奶粉中檢出三聚氰胺是地方醫(yī)院的大夫在患者結(jié)石中率先發(fā)現(xiàn)的；廣州豆制品中堿性橙的檢出是質(zhì)檢系統(tǒng)在執(zhí)法過程中發(fā)現(xiàn)的。因此，只有建立跨部門的風(fēng)險信息共享平臺，實現(xiàn)風(fēng)險信息的無縫隙傳遞與交流，才能在最大范圍內(nèi)有效防控風(fēng)險，實現(xiàn)實時預(yù)警，減少由危害導(dǎo)致的各項損失。

2) 發(fā)展先進(jìn)的風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)。風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)發(fā)展的重點是“超前預(yù)測”。建議建立全國性有效實時監(jiān)控監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)體系，加強(qiáng)風(fēng)險預(yù)警預(yù)報及處理應(yīng)急反應(yīng)系統(tǒng)體系建設(shè)[20]。針對食品安全風(fēng)險的危害，選擇合適的風(fēng)險預(yù)測方法，建立合理的風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系，是做好食品安全風(fēng)險有效預(yù)警預(yù)報的關(guān)鍵。

3)完善專業(yè)技術(shù)與專家評估相結(jié)合的評價體系。對風(fēng)險做出正確的預(yù)警預(yù)報不僅需要專業(yè)的預(yù)警預(yù)報技術(shù)，還需要形成專門的食品安全專家對安全問題的評價體系。目前現(xiàn)有的許多評價也是通過專家評價實現(xiàn)的，但還未形成評價體系。專家評估涉及到多領(lǐng)域、多專業(yè)的專家隊伍，利用專家們在其各自工作領(lǐng)域內(nèi)的經(jīng)驗、專業(yè)知識和科學(xué)研究成果，參與預(yù)警分析、判斷和評估。因此，應(yīng)加強(qiáng)多專業(yè)專家隊伍的建設(shè)，做到對專家的資格要審核、對專業(yè)評價的方向要規(guī)范，對評價結(jié)果應(yīng)擔(dān)負(fù)相應(yīng)的責(zé)任；只有做到客觀地評價風(fēng)險信息，準(zhǔn)確地做出相應(yīng)判斷，才能確保食品安全的輿論監(jiān)督，樹立政府監(jiān)管的良好形象。

3 結(jié)語

雖然中國在風(fēng)險預(yù)報預(yù)警系統(tǒng)的建立方面已做了大量的研究，但是仍存在很多的不足，沒有一套公認(rèn)的科學(xué)有效的食品安全風(fēng)險評價與預(yù)警預(yù)報體系。食品質(zhì)量涉及到采購、生產(chǎn)、加工、流通等各個環(huán)節(jié)，在構(gòu)建食品安全預(yù)警系統(tǒng)中加強(qiáng)供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的協(xié)同運作十分必要，且還應(yīng)充分借鑒國內(nèi)外風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的經(jīng)驗，發(fā)展先進(jìn)的風(fēng)險預(yù)警預(yù)報技術(shù)，通過開展風(fēng)險排序、風(fēng)險監(jiān)測，探索風(fēng)險發(fā)展規(guī)律，對發(fā)展趨勢做出準(zhǔn)確預(yù)判，建立起適合中國國情的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，提高應(yīng)對食品安全風(fēng)險危機(jī)的預(yù)警能力。

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Research progress on food risk early-warning for quality and safety in China

XUAN Guanhua, QU Xueli, LIN Hong*, WANG Jingxue

(College of Food Science and Technology, Ocean University of China, Qingdao 266003，China)

The establishment of risk early warning system is very important for reducing the occurrence of food safety incidents. In this paper, we summarized the main technologies on food risk early-warning, including weather warning system about food poisoning, warning formula analysis, microbial forecasting and early warning technology, foodborne disease early warning system based on semantic mining, and risk early warning technology based on big data mining. The strategies and recommendations for improving the effectiveness of China's food safety risk warning system were as follows: strengthening risk information exchange and sharing, developing the advanced risk early warning and forecasting technology, and perfecting the combination of assessment system between professional technology and expert evaluation. Based on the research status of food risk early warning and forecasting technologies in our country, the development of risk early warning system being suitable for Chinese conditions will have important theoretical significance for improving the ability of coping with all kinds risk early warnings of food safety [Chinese Fishery Quality and Standards, 2016, 6(3):1-5]

food contamination, risk forecast, risk early-warning, quality and safety

LIN Hong, linhong@ouc.edu.cn

2015-09-15；接收日期：2015-11-25

現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究專項基金體系(CARS-50-G09);國家科學(xué)技術(shù)支撐項目(2012BAD28B05)

玄冠華(1992-)，女，碩士，研究方向為水產(chǎn)品安全，987062502@qq.com 通信作者：林洪，教授，研究方向為食品質(zhì)量與安全控制，linhong@ouc.edu.cn

S9/TS201.6

A

2095-1833(2016)03-0001-05