农产品检测数据分析与风险监测

蔡婷

摘 要：本文通过对农产品检测数据分析的目的、数据有效性、验证指标及方法等进行概述，引用农业农村部风险监测实例，阐述农产品检测数据分析对检测结果的有效性的重要意义，指明风险监测对于农产品质量安全控制的重要性。

关键词：农产品;数据分析;风险监测

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

中图分类号：F322

1 农产品检测数据分析

1.1 数据分析的目的

农产品检测数据分析的目的在于对检测产品的总体质量情况进行比较分析，发现不同品类的农产品的质量安全风险、不合格产品出现的概率、高风险指标分类、溯源情况等方面的实际情况[1]。一般检测结果数据统计至少应包含检测样品的来源场所与环节、产品种类、样品数量、检测的具体指标参数等。通过数据分析，对原因进行分析，提出改进农产质量或品质的对策、措施和相应的建议等。

1.2 对检测数据有效性进行验证

1.2.1 精密度计算

一般用精密度来表征选取的检测方法的稳定性和重复性情况。精密度的计算需要对测试指标进行多平行试验，统计出测试结果，分析结果间的接近程度，进而比较检测结果的差异，对数据的有效性进行验证。一般用相对偏差或绝对偏差衡量精密度[2]。偏差是指个别测定结果与几次测定结果的平均值之间的差别，有绝对偏差和相对偏差之分。测定结果与测定平均值之差为绝对偏差，绝对偏差占平均值的百分比为相对偏差。

1.2.2 准确度的表征

对于农产品质量检测而言，准确度是指检测结果与该指标的真实结果的接近程度。检测结果与真实值越接近，说明该检测指标越准确。具体结果分析时，通过绝对误差和相对误差来衡量准确度。这里的绝对误差是指检测结果与真实值之差，而相对误差则是指误差占真实值的百分率。

1.2.3 灵敏度的计算

检测方法的灵敏度是指运用该方法进行检测时，所能检测到的该样品中的最低量。当待测成分的量低于该值时，该检测方法无效，应选择灵敏度更高的测试方法。一般来说，不同的分析测试方法灵敏度不相同。仪器分析方法比常规理化分析方法的灵敏度更高。另外，要根据待测成分的含量范围来选择具有不同灵敏度的检测方法。通常情况下，待测成分含量比较低时，优选选择灵敏度高的测试方法。而含量较高时，选择灵敏度相对较低的方法更优惠实用，也可有效避免由于测试过程中稀释环节导致的实验误差。有时候，传统的重量分析、容量分析等方法，虽然灵敏度不高，但是对于样品中含量较高的组分的测试却能获得更理想的结果。低含量的成分需要选择灵敏度高的仪器分析方法。通常，灵敏度高的检测方法相对误差较大，可以允许低含量成分检测有较大的相对误差[3]。

1.3 可疑数据的取舍

对检测数据进行汇总分类后，需要剔除离群数据。离群数据因与有效数据不在同一分布总体，它的存在会歪曲实验结果。所以，在处理数据时需要先对可疑数据进行判定，确定为离群数据时，将其剔除，以保证测试结果更符合客观现实。否则，予以保留。在进行此环节时不能一味的追求测试结果的高精密度，而忽视正确数据天然的分散性。若人为的删除非离群的測量数据，反而会使结果偏离真实值。当然，如果在分析数据时发现明显的误差，应随时剔除。离群数据的统计检验一般用狄克松（Dixon）检验法和格鲁布斯（Grubbs）检验法这2种。

2 风险监测实例

以我国农业农村部领导完成的2019年上半年第一季度的全国农产品风险监测任务为例。这次风险监测主要完善了抽检计划，扩大了监测范围，随机抽样程序执行得更完善、彻底。抽样包含农产品种植和养殖环节、农产品批发市场、农产品零售市场以及食品加工企业的农产品原料。抽样比例和抽检的参数指标也更具科学性和针对性。本次风险监测包含31个省（区、市）和5个计划单列市共150多个大中城市的多家种植类蔬菜生产基地、蔬菜运输车、畜禽养殖场和屠宰场与水产品养殖和批发场所等多个场所。结果显示风险监测抽检的总体合格率较2018年同时期高。其中，蔬菜、水果、畜禽产品和水产品抽检合格率分别为97.4%、98.5%、98.5%及95.7%（按照2018年同口径统计，畜禽产品和水产品抽检合格率分别为98.8%和97.4%）。特别是畜产品“克伦特罗”的抽检合格率高达99.9%。农产品质量安全水平有所提高[4]。

对数据进行进一步分析，发现在蔬菜类抽检样品中，合格率由高到底依次为瓜类蔬菜、食用菌、甘蓝类蔬菜、根茎类蔬菜（非薯芋类）、白菜类蔬菜及薯芋类蔬菜。畜禽肉产品的合格率由高到底依次为猪肝和羊肉（合格率100%）、猪肉、牛肉、禽肉及禽蛋。对于水产品而言，依次为鳙鱼、鲫鱼、草鱼、鲤鱼、鲢鱼、鳊鱼、鲆和对虾等。

3 农产品风险监测意义

农产品风险监测意义重大。通过监测对发现的各类农产品质量安全问题进行通报和集中督办，有针对性的对生产中的风险进行有效管控。依法查处不合格产品及其生产单位。继续深入开展畜禽类禁用药物、水产品兽药残留、农产品农药残留与重金属污染等的整治，加大行政执法和刑事司法衔接力度，始终保持高压态势，严厉打击违法违规行为，确保农产品质量安全[5]。

农产品风险监测旨在认真贯彻落实全国质量兴农、乡村振兴等工作任务和政策精神。对我国农产品安全生产现状进行管控，及时获取我国农产品质量安全的实际情况，为实现广大消费者舌尖上的安全保驾护航。

参考文献：

[1]钟 攀，葛 荣，杨 文，等.农产品质量安全风险监测大数据分析策略与应用研究-以四川省质量安全风险监测为例[J].农产品质量与安全，2015（4）：8-12.

[2]曲 宁，李 敏，王树诚，等.2009年辽宁省初级农产品食品安全风险监测及结果分析[J].中国卫生检验杂志，2011（5）：1240-1241.

[3]王宏博.农产品质量安全风险监测和评估[J].农家科技旬刊，2017（6）：16.

[4]刘 鹏.基于农产品质量安全监管的大数据分析与实现[D].兰州：兰州大学，2017.

[5]丁 宁，王陈园.浅析农产品质量安全监测抽样[J].农业开发与装备，2018（3）：128.