导航：安全管理网>> 安全论文>> 食品安全论文>>正文

灰色关联理论法评估2015年新疆食品安全风险的研究

文档作者：胡斌 1, 2 王子荣1 文档来源： 1. 新疆农业大学食品科学与药学学院 2. 新疆维吾尔自治区食品药品监督管理局		点击数：	更新时间： 2025年06月23日
下载地址：点击这里	文件大小： 2.53 MB 共3页	文档格式： PDF	下载点数： 1 点（VIP免费）

全屏查看

内容预览 [文件共3页]

本文件共3页，如需编辑使用，请下载。

注：预览效果可能会出现部分文字乱码（如口口口）、内容显示不全等问题，下载是正常的。

	文件大小：2.53 MB 共3页文件格式：PDF 下载点数：1 点（VIP会员免费）

上一篇：动物及动物产品质量安全的风险评估与风险…

文本预览

仅提取页面文字内容，供快速阅读使用。

第8 卷第 8 期食 品 安 全 质量检测学报Vol. 8 No. 8
2017 年8 月Journal of Food Safety and Quality Aug. , 2017
*通讯作者: 王子荣, 教授, 博士生导师, 主要研究方向为动物生产与农畜产品质量控制。E-mail: wangzirong212@126.com
*Corresponding author: WANG Zi-Rong, Professor, College of Food Science and Pharmacy, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052,
China. E-mail: wangzirong212@126.com
灰色关联理论法评估 2015 年新疆食品安全
风险的研究
胡 斌 1, 2, 王子荣1*
(1. 新疆农业大学食品科学与药学学院, 乌鲁木齐 830052;
2. 新疆维吾尔自治区食品药品监督管理局, 乌鲁木齐 830002)
摘要: 目的 对食品安全风险评估中主要影响因素进行分析, 有效反映新疆维吾尔自治区食品安全抽样检
查现状。方法结合灰色关联理论对2015 年各个月份新疆15 个地、州、市地区的3910 批次的食品抽样检查
及检测得到相关数据进行分析。结果抽样检查中不合格样品大多属于低风险类, 可以得出2015 年的食品安
全状况属于安全可控状态。结论结合灰色关联理论法分析食品安全可准确描述食品安全风险的等级, 加强
了监管食品安全的有效性, 也为评估食品安全风险等级提供合适的分析方法。
关键词: 灰色关联; 食品安全; 风险评估; 抽样检查
Evaluation of food safety risk in Xinjiang in 2015 by grey correlation theory
HU Bin1,2, WANG Zi-Rong1*
(1. College of Food Science and Pharmacy, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830052, China;
2. Xinjiang Uyghur Autonomous Region Food and Drug Administration, Urumqi 830002, China)
ABSTRACT: Objective To analyze the main influencing factors in food safety risk assessment and effectively
reflect the status of sampling inspection of food safety in Xinjiang Uygur Autonomous Region. Methods A total of
3910 batches were analyzed through gray correlation theory, which came from food sampling inspection and testing
in different states and cities (about 15 areas) of Xinjiang in 2015. Results Most of the unqualified samples in the
sampling inspection belonged to the low risk category. The situation of food safety was safe and controllable in 2015.
Conclusion The analysis of food safety combined with gray correlation theory can accurately describe the level of
food safety risks, strengthen the effectiveness of food safety supervision, and provide appropriate analytical methods
to assess the risk level of food safety.
KEY WORDS: grey correlation; food safety; risk assessment; sampling inspection
1 引 言
“民以食为天, 食以安为先”。食品是人类赖以生存的
最基本的物质条件之一, 食品消费水平是衡量一个国家文
明程度和人民生活质量的重要标志, 食品安全事关国民健
康、社会稳定和国家安全[1]。近据新疆维吾尔自治区(以下
简称新疆)统计局公布, 新疆有注册的食品生产加工企业
3600 家, 餐饮企业约为5.7 万家。新疆食品加工企业及餐
饮业的发展及现状是影响新疆食品安全问题的主要因素,
所以对新疆食品安全问题的监督与检测更为重要, 只有有
万方数据
3272 食品安全质量检测学报第 8 卷
力保证食品质量安全才能使新疆的食品加工及餐饮行业良
好快速发展, 为维持人民安全饮食提供有力保障[2,3]。
食品安全风险评估指对食品、食品添加剂中生物性、
化学性和物理性危害对人体健康可能造成的不良影响所进
行的科学评估[4,5], 包括危害识别、危害特征描述、暴露评
估、风险特征描述等[6]。食品质量安全可以通过定期进行
风险监测, 有效反映出食品的质量安全情况。通过检测机
构对监测样品进行理化指标和微生物指标中相关项目检测,
对监测样品做出定性分析, 并结合国家规定的标准限量值
来判断受检样品是否合格。但是对由不同的样品超标程度
对消费者健康状况的威胁程度信息并不明确。所以结合相
关分析方法可有效反映出不合格样品的风险。灰色理论是
由邓聚龙于1982 年首次提出, 可用于研究小样本、贫信
息不确定性的新方法, 目前已广泛应用于经济建设[7]、无
线通讯[8]、环境评价[9]、风险预测[10,11]等领域。灰色关联
理论是灰色理论的一个重要组成部分, 是对一个系统发展
变化态势的定量描述和比较的方法, 是灰色聚类分析和灰
色决策的基础[12-14]。目前已有相关研究使用灰色理论在熟
肉制品[15]、山西陈醋[16]、冷冻鱼糜[17]、凉拌菜[18]等进行
食品安全风险评估。
本文通过结合灰色关联理论对新疆部分地州进行食
品质量安全抽样检测结果进行分析, 对食品的生产环节、
流通环节、餐饮环节进行风险评估, 旨在建立简单实用、
快速有效的对新疆不同地区不同食品类型各季节食品质量
安全风险评估的方法。为食品质量安全风险评估方法提供
理论参考。
2 材料与方法
2.1 抽样检查取样情况
2.1.1 抽样检查样本类别及批次情况
抽样检查样本范围参考国家食品药品监督管理总局
公布的食品生产许可分类目录32 类中25 类主要食品[19],
包括: 粮食及粮食制品、食用油、油脂及其制品、调味品、
肉制品、乳制品、饮料、方便食品、罐头、冷冻饮品、速
冻食品、薯类和膨化食品、糖果制品、酒类、蔬菜制品、
水果制品、炒货食品及坚果制品、蛋制品、食糖、水产制
品、淀粉及淀粉制品、糕点、豆制品、蜂产品、婴幼儿配
方食品等共计3910 批次。
2.1.2 抽样检查区域分布情况
食品安全抽样检查区域分布包括: 乌鲁木齐市、昌吉
回族自治州、伊犁哈萨克自治州、阿勒泰地区、塔城地区、
博尔塔拉蒙古自治州、克拉玛依市、石河子市、吐鲁番地
区、哈密市、巴音郭楞蒙古自治州、阿克苏地区、克尔克
孜勒苏自治州、喀什地区、和田地区等15 个地州市。
2.1.3 抽样检查时间段及抽样检查样本情况
抽样检查时间段及样本数量如表1 所示。
表 1 2015 年各月份食品质量安全随机抽样检测数量情况
Table 1 Number of random sampling of food quality and safety inspection in each month of 2015
抽样检查时间/月1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 计共计
抽样检查样本数量/个224 375 449 543 327 217 336 384 128 113 327 487 3910
2.1.4 食品供应链中各环节食品安全抽样检查样本情况
将抽检食品样品分为食品供应链中3 大环节: 生产环
节、流通环节、餐饮环节, 抽检样本数量如表2 所示。
表 2 影响食品质量安全的各环节随机抽样数量
Table 2 Number of random sampling in each link of affecting
food quality and safety
抽样情况 生产环节 流通环节 餐饮环节
样本数量/批3869 3864 1427
不合格数/批132 163 12
不合格率/% 0.41 0.48 0.11
2.2 检测条件及参考标准
2.2.1 依托监测机构
通过公开招标依托检测机构包括: 自治区食品药品
检验所、自治区产品质量监督检验研究院、伊犁州质检所、
农业部农产品质量监督检验测试中心(乌鲁木齐)、新疆分
析测试研究院等国家认证检测机构。
2.2.2 抽检样品检测合格参照标准
抽样检查要求参照: 国家食品药品监督管理局颁发
《食药总局关于印发食品安全风险监测管理规范(试行)等
四个文件的通知》[20]及附件中关于食品加工、流通、餐饮
等环节的相关国家卫生标准、食品添加剂计量、食品相关
物质含量界限等明确规定[21], 确定抽检样品合格情况。
2.3 分析方法
2.3.1 新疆不同地区食品安全抽样检查结果分析
依据我国季节特征将食品抽检数据分为4 个季度[22]:
春季3~5 月、夏季6~8 月、秋季9~11 月、冬季12~2 月。
分析新疆15 个地区食品抽样检查的结果。
2.3.2 新疆不同类型食品安全抽样检查结果分析
将食品抽样检查过程中出现不合格率较高的食品进
行数据统计如下表: 分析不同类型食品在4 个季度中抽样
检查结果如表3。
万方数据
第8 期胡 斌, 等: 灰色关联理论法评估2015 年新疆食品安全风险的研究 3273
表 3 不同类型随机抽样数量
Table 3 Number of random sampling of different types of food
抽检食品类型
粮食及粮食
制品
食用油、油脂
及其制品
蔬菜及
其制品
水果及其
制品
饮料类 调味品酒类焙烤食品
薯类和膨
化食品
蜂产品 餐饮食品
样本数量/个391 537 89 236 558 115 203 131 62 107 284
2.3.3 新疆食品供应链中各环节食品安全抽样检查结果
分析
将食品质量安全风险的影响3 大因素: 物理因素, 化
学因素和生物因素, 选取这些因素中有代表性的具体影响
类别: 温度、异物混入、化学添加剂, 残留物超标、生物
滋生5 个因素为指标, 根据抽检样本中超标案例为样本,
来评价这些因素对整个食品供应链中的食品质量安全风险
的影响程度。
2.4 数据分析
所有测得数据采用Excel 和SPSS 19.0 软件进行均值
方差分析, 相关性分析利用Pearson 相关性分析, 图示均使
用Origin 8.5 Pro 进行绘图分析。
3 结果与分析
3.1 新疆不同地区食品安全抽样检查结果分析
根据每个月对新疆部分地区食品进行抽样进行安全
检测, 参照相关规定判定该地区的食品安全不合格率, 并
以 4 个季度进行分组, 得到结果如图1 所示。
由图 1 可以看出, 不同地区食品不合格情况差异明显,
相同地区在春季、夏季、秋季、冬季的食品不合格情况不
相同, 通过各个季度食品安全不合格率对比可以得知, 春
季为食品不合格率多发的季节, 冬季食品安全不合格率较
低。其中吐鲁番、巴州、和田地区在春季食品不合格率均
超过20%。而乌鲁木齐、昌吉、石河子、克拉玛依、博州、
伊犁、塔城等地处天山北麓的城市食品不合格率低于吐鲁
番、哈密、巴州、阿克苏、克州、和田等地。和田地区的
春季为所抽样检查中食品不合格率最高。克拉玛依市各季
度相比其他各地、州、市食品安全不合格率始终维持最低
水平。
各季节食品不合格率的相关性分析见表4, 通过对各
地、州、市的4 季抽检食品不合格率进行Pearson 相关性
检验结可以看出春季与夏季、夏季与冬季、秋季与冬季食
品不合格情况的发生具有极显著正相关性, 相关系数(r)分
别为0.8、0.667、0.835。
3.2 不同类型食品安全抽样检查结果分析
通过对新疆部分地、州、市11 大类食品进行抽样检查,
以不同季节对全年该类食品不合格率进行分析得到图2。
图1 各季节不同地区食品抽样检查不合格情况
Fig. 1 Unqualified status of food sampling inspection in different seasons of different regions
万方数据
3274 食品安全质量检测学报第 8 卷
表 4 各季节食品不合格率的相关性分析
Table 4 Correlation analysis of the food unqualified rate in
different seasons
季节 Pearson 检验
相关性
夏季 秋季 冬季
春季
相关系数 0.800** 0.602* 0.631*
显著性 0 0.017 0.012
夏季
相关系数 1 0.586* 0.667**
显著性 0.022 0.007
秋季
相关系数 1 0.835**
显著性 0
注: 同一行, **表示具有极显著性相关, P＜0.01; *表示具有显著
性相关, P＜0.05。
由图 2 可以看出, 在全年的抽样检查中粮食及粮食制
品在11 类食品中不合格率最低, 而蜂产品的不合格率为最
高, 并且夏季的不合格率最高。粮食及粮食制品、蔬菜及
其制品、水果及其制品、饮料类、酒类薯类及膨化食品类
在春季的不合格率均高于夏季、秋季、冬季该类食品不合
格情况。调味品、焙烤食品、蜂产品、餐饮食品在夏季的
不合格率均高于其他3 个季节食品不合格情况, 其中蜂产
品类在夏季时不合格情况达到35.1%。此外, 11 类食品中
仅食用油及其制品在秋季时不合格率高于春季、夏季、秋
季时的不合格情况。
3.3 基于灰色关联度分析食品供应链的食品质量安
全风险
3.3.1 评价数列和评价标准
食品供应链中各环节食品安全抽样检查结果统计及
参考数列设置。标准数列(又称参考数据列)的取值为每一
影响因素所引发的食品质量安全事件不合格的总次数。结
果如表5 所示。
表 5 统计结果及标准数列
Table 5 Statistical results and standard series
环节 温度 异物混入 化学添加剂残留物超标生物滋生
生产环节38 21 42 23 8
流通环节51 18 27 33 34
餐饮环节3 1 1 2 5
标准数列51 21 42 33 34
累计次数92 40 70 58 47
注: 对于抽检样品不合格由多个因素影响的采用多次计算的方法
统计。
由于对抽检不合格次数的评判指标间通常有不同的
量纲和数量级, 所以不能将表中数据直接进行比较。为保
证结果的真实可靠, 需要对原始指标值进行无纲量化处
理。本节为研究各影响食品质量安全因素在各环节中的重
要性程度, 所以选取表5 中标准数列中的最大值51 作为无
纲量化处理的标准数值, 用表中所有环节不合格次数除标
准数值51, 以百分比表示影响因素对供应链各环节的影响
程度, 影响因素对供应链各环节的影响程度结果如表6。
图2 各季节不同种类食品抽样检查不合格情况
Fig. 2 Unqualified status of food sampling inspection in different seasons of different kinds of food
万方数据
第8 期胡 斌, 等: 灰色关联理论法评估2015 年新疆食品安全风险的研究 3275
表 6 影响因素对供应链各环节的影响程度
Table 6 Impact of influencing factors on various links in the
supply chain
环节 温度 异物混入 化学添加剂残留物超标生物滋生
生产环节74.5 41.2 82.4 45.1 15.7
流通环节100.0 35.3 52.9 64.7 66.7
餐饮环节5.8 2.0 1.9 3.9 9.8
标准数列100 41.2 82.4 64.7 66.7
3.3.2 权重的确定
对于各因素需要判定其在食品安全中的重要性, 所
以通过定量统计法来确定各因素的权重。根据表5 可知,
各因素致使发生食品不安全累计次数最多为92 次, 最少
40 次, 所以可将各指标的重要性评价设定为4 个标准, 分
别为: “有点重要”发生次数为0~49 次; “重要”发生次数为
50~65; “很重要”发生次数为66~80; “极为重要”发生次数
为81~95。即每一个因素根据不合格次数可划分为有点重
要、重要、非常重要和极为重要4 个标准。根据表5 中温
度、异物混入、化学添加剂、残留物超标、生物滋生等5
个影响因素累计发生次数可以确定其重要性评价标准, 具
体分析结果如表7。
表 7 各因素权重分析结果
Table 7 Results of the weight analysis of each factor
因素发生次数
重要性评价
有点重要 重要 很重要 极为重要
温度92 1
异物混入40 1
化学添加剂70 1
残留物超标58 1
生物滋生47 1
将各重要性评价等级进行赋分: 有点重要的赋值为1
分, 重要的赋值为2 分, 很重要的赋值为3 分, 极为重要的
赋值为4 分。则可以计算得到4 种重要性选项的权重分别
为:
有点重要: 1/(1+2+3+4)=0.1;
重要: 2/(1+2+3+4)=0.2;
非常重要: 3/(1+2+3+4)=0.3;
极为重要: 4/(1+2+3+4)=0.4。
计算每个指标的权重如下:
温度权重=(92×0.4)/(92×0.4+40×0.1+70×0.3+58×0.2+
47×0.1)=36.8/(36.8+4+21+11.6+4.7)=0.471;
同理可得:
异物混入权重=(40×0.1)/78.1=0.051;
化学添加剂权重=(70×0.3)/78.1=0.269;
残留物超标权重=(58×0.2)/78.1=0.149;
生物滋生权重=(47×0.1)/78.1=0.060。
所以按照温度、异物混入、化学添加剂、残留物超标、
生物滋生5 个因素确定权重集如下, 且根据归一化原则各
权重之和为1。
R={0.471, 0.051, 0.269, 0.149, 0.060};
各因素的权重大小依次为: 温度＞化学添加＞残留
超标＞生物滋生＞异物混入。
3.3.3 灰色关联系数的计算
在灰色关联理论分析数据列时首先需要计算得到极
差, 即将一组数据中的最大数据与最小数据的差称之为极
差。两级最小差、两级最大差, 就是先求极差的极差, 然
后再从中找出最小、最大值。
根据灰色关联理论, 设定X0 为参考数据列, Xj 为比较
数据列, 对于生产环节两级最小差与两级最大差分别为:
min（i）min（k）| X0(k) - Xi(k) |= 0;
max（i）max（k）| X0(k) - Xi(k) |= 51。
同理对于流通环节两级最小差与两级最大差分别为:
min（i）min（k）| X0(k) - Xi(k) |= 0;
max（i） max（k ） |X 0(k)-Xi(k)| = 29.5。
对于餐饮环节两级最小差与两级最大差分别为:
min（i） min（k） | X0(k) - Xi(k) |= 39.2;
max（i）max（k）| X0(k) - Xi(k) |= 94.2。
计算出序列差如表8 所示。
表 8 不同因素在各环节的序列差
Table 8 Sequence difference of different factors in each link
环节 温度 异物混入化学添加剂残留物超标生物滋生
生产环节25.5 0 0 19.6 51
流通环节0 5.9 29.5 0 0
餐饮环节94.2 39.2 80.5 60.8 56.9
根据灰色关联理论, 各个数据列与标准数据列的关
联系数ξi(k):
| X - X | ξmax max | X - X |
min min | X - X | ξmax max | X - X |
ξ
0(k) i(k) i k 0(k) i(k)
i k 0(k) i(k) i k 0(k) i(k)
i k
（ ） （ ）
（ ） （ ） （ ） （ ）
+
+
（ ） = ;
设定ξ 为最大值分辨率, 取ξ=0.5;
0 50
100 74 5 0 5 51
0 0 5 51
= .
| - . |+ . ×
+ . ×
ξ（1 1）=
同理可得各因素在生产环节的关联系数为:
ξ1(2)=1.00、ξ1(3)=1.00、ξ1(4)=0.57、ξ1(5)=0.33,
即ξ（1 k）={ 0.50,1.00,1.00,0.57,0.33};
同理得到各因素在流通环节的关联系数为:
ξ 2（k）= {1.00,0.71,0.33,1.00,1.00} ;
万方数据
3276 食品安全质量检测学报第 8 卷
ξ（3 k）= {0.61,1.00,0.68,0.80,0.83};
综上所述, 各个环节各因素的关联系数如下:
ξ（1 k）= {0.50,1.00,1.00,0.57,0.33};
ξ 2（k）= {1.00,0.71,0.33,1.00,1.00} ;
ξ（3 k）= {0.61,1.00,0.68,0.80,0.83}。
3.3.4 计算结果分析
由温度、异物混入、化学添加剂、残留物超标、生物
滋生等因素在各环节的数据列计算得到的关联系数可知,
在生产环节中最容易引发食品质量安全不合格情况发生的
因素是异物混入和化学添加剂其关联系数为1.00; 关联系
数最小的因素为生物滋生, 温度和残留物超标与食品不合
格现象发生的关联系数分别为0.50、0.57。在食品生产环
节异物混入和化学添加剂会对食品质量不合格的影响最严
重, 因为生产加工过程时间较短所以生物滋生致使食品不
合格的影响现象较小。
在食品流通环节中, 关联系数同为1.00 的温度、残留
物超标、生物滋生属于第一类容易引发食品质量不合格的
影响因素。异物混入与食品质量安全不合格现象发生的关
联系数为0.71。化学添加剂相比于其他因素对于食品在流
通环节不合格现象发生的影响较小, 其相关系数为0.33。
同理可得, 餐饮环节中异物混入对于食品质量安全
不合格现象发生的影响最大, 其关联系数为1.00。温度、
化学添加剂、残留物超标、生物滋生等因素引发食品质量
安全不合格现象的关联系数均大于0.6, 所以这4 个因素对
于食品质量安全不合格影响均较为重要, 根据各因素在餐
饮环节关联系数计算结果可知致使食品质量安全不合格影
响因素的重要性程度排序如下: 异物混入＞生物滋生＞残
留物超标＞化学添加剂＞温度。
综上所述, 生产环节最需要关注异物混入和化学添
加剂的使用。流通环节中除异物混入、化学添加剂外, 其
余3 个因素的关联系数均为1.00, 说明均是食品质量安全
不合格的影响因素。餐饮环节应在严格控制各个因素对食
品质量安全的影响的同时重点关注食品异物混入的影响。
3.4 灰色关联度的确定
3.4.1 各环节各因素灰色关联度的计算
根据灰色关联理论定义各因素灰色关联度W 等于权
重R 与关联系数ξi(k)的积的数量之和, 公式如下:
生产环节各因素的食品质量安全风险影响因素灰色
关联度W1 计算如下:
生产环节: W1=0.471×0.50+0.051×1.00+0.269×1.00+
0.149×0.57+0.060×0.33=0.66;
ik ( ( ) )
i
i k
k
W（ ）=Σ R ×ξ
同理可以分别计算得到食品流通环节、餐饮环节中食
品质量安全风险影响因素灰色关联度W2、W3 计算结果分
别为:
流通环节: W2=0.471×1.00+0.051×0.71+0.269×0.33+
0.149×1.00+0.060×1.00=0.80;
餐饮环节: W3=0.471×0.61+0.051×1.00+0.269×0.68+
0.149×0.80+0.060×0.83=0.69。
所以各环节所受到的食品质量安全风险影响因素灰
色关联度排序为: W2＞W3＞W1。
3.4.2 灰色关联度结果分析
通过灰色关联理论计算各环节各因素与食品质量安
全不合格情况的关联度结果可知, 各环节所受到的食品质
量安全风险影响因素灰色关联度排序为: 流通环节>餐饮
环节>生产环节。由此结果可知在发生食品质量安全风险
的各个环节中, 流通环节各因素对食品不合格现象的影响
最大, 是引发食品质量安全风险的主要环节。因此对食品
各环节质量安全风险采取控制措施时, 应该重点关注该环
节的各种影响因素对食品质量安全风险的影响。此外由于
在食品质量安全风险在各个环节上具有一定的相互影响的
传导效应, 因此同时需要根据各个环节的主要影响因素分
别实施管理, 以达到实现高效快速控制食品质量安全风险
的目的。
4 结 论
根据对新疆15 个地、州、市的粮食及粮食制品、食
用油、肉及肉制品、乳制品、餐饮食品等25 大类73 个食
品细类的食品每月进行抽样质量安全检测, 并依据春季、
夏季、秋季、冬季不同季节进行区分不合格情况。对抽样
检查结果进行数据分析, 得出新疆的各地、州、市均有食
品质量安全不合格情况, 且在不同地、州、市的食品质量
安全现状明显不同, 各地、州、市不同季节的食品质量安
全特点各有不同。所以在食品质量安全风险监督检查过程
中应该采取不同的措施。通过灰色关联理论分析法可有效
评估2015 年新疆部分地、州、市在食品生产、流通、餐饮
环节中温度、异物混入、化学添加剂、残留物超标、生物
滋生等因素对食品安全风险。对于食品的生产加工环节中
各个因素在日常工作中有针对性地对各自环节的影响因素
实施重点关注, 可以及时发现问题并采取措施。
5 讨 论
在对于新疆不同地区食品安全抽样检查结果分析中
通过对比春季、夏季、秋季、冬季4 个季度的抽样中, 各
个地区春季的不合格率均高于其他3 个季节, 这可能与春
季温度与其他季节相比食品在生产加工过程中的环境温度,
水分含量更加适合微生物生长繁殖, 这与雷少华等[23]的研
究结果相似。也与食品加工生产、流通过程中对食品安全
的规范化密切相关。在对不同季节的各大类食品进行分析
时, 夏季蜂蜜的不合格现象最高, 这与蜂蜜的生产、加工
以及贮藏过程中温度会直接影响蜂蜜的品质与食用安全特
万方数据
第8 期胡 斌, 等: 灰色关联理论法评估2015 年新疆食品安全风险的研究 3277
性, 本结果与朱丹实等[24]的研究结论一致。在蜂蜜不合格
的监测中出现蜂蜜掺假现象, 这可能与抽样检测样品蜂蜜
的不同碳原子结构的单糖结构变化较大相关[25]。
本文对基于灰色关联理论对食品质量安全风险因素
进行分析, 发现在生产环节、流通环节、餐饮环节3 大环
节中, 对温度、异物混入、化学添加剂、残留物超标、生
物滋生5 个因素对食品质量安全风险的影响关联度分析,
得到流通环节各因素对食品不合格现象的影响最大, 是引
发食品质量安全风险的主要环节。所以对于各个环节的影
响因素应该有重点、有针对性的采取相应控制措施。
对于食品3 大环节中各因素的关联系数计算可知, 在
生产加工环节中各影响因素对食品质量安全风险的影响程
度排序为: 异物混入=化学添加剂＞残留物超标＞温度＞
生物滋生。由此可见在该环节食品风险监管过程中需要对
异物混入以及化学添加剂严格进行控制, 由于食品生产加
工过程中特定的加工条件所以不利于微生物的滋生。对于
食品流通环节,在食品流通环节排序结果是: 温度=生物滋
生=残留物超标＞异物混入＞化学添加剂, 在该环节中除
温度、生物滋生、残留物超标3 个因素外, 各种影响因素
对食品质量安全风险的影响程度最大且影响程度相同, 所
以在食品流通环节要着重对着3 个因素进行控制。此外,
在餐饮环节各个影响因素的影响程度排序为: 异物混入＞
生物滋生＞残留物超标＞化学添加剂＞温度, 在该环节过
程中应该加强对餐饮单位对食品中添加其他物质的监管力
度。由于微生物的滋生与餐饮环节的卫生状况密切相关,
所以要加强对餐饮单位的卫生监管控制。
参考文献
[1] 徐万清. 浅谈食品安全监管的重要性[J]. 科技创业家, 2011, (5):
280-282.
Xu WQ. Discussion on the importance of food safety supervision [J].
Technol Entrepreneur, 2011, (5): 280-282.
[2] 奚瑞芳, 赵玉梅, 李婷, 等. 多维灰聚类分析在熟肉制品安全风险评估
中的应用[J]. 食品工业, 2012, (7): 87-89.
Xi RF, Zhao YM, Li T, et al. The application of multidimensional grey
clustering evaluation in the food safety risk assessment of the cooked meat
products [J]. Food Ind, 2012, (7): 87-89.
[3] 中华人民共和国国务院新闻办公室. 中国的食品质量安全状况[J]. 江
西食品工业, 2007, (3): 10-18.
The information office of the state council of the People's Republic of
China. The food quality and safety situation of China [J]. Jiangxi Food Ind,
2007, (3): 10-18.
[4] Bosman A, Brent P, Cocconcelli PS, et al. Expertise for the future:
learning and training in the area of food safety risk assessment [J]. EFSA J,
2016, 14: 3-5.
[5] Ross T, Sumner J. A simple, spreadsheet-based, food safety risk
assessment tool [J]. Int J Food Microbiol, 2002, 77(1/2): 39-53.
[6] 谭彦君, 陈子慧, 蒋琦. 食品安全风险评估-危害识别[J]. 华南预防医
学, 2013, (2): 91-94.
Tan YJ, Chen ZH, Jiang Q. Food safety risk assessment-hazard
identification [J]. South China J Prev Med, 2013, (2): 91-94.
[7] Camelia D. Grey systems theory in economics-bibliometric analysis and
applications overview [J]. Grey Syst Theor Appl, 2015, 5(2): 244-262.
[8] Amanna A, Price MJ, Thamvichai R. Grey systems theory applications to
wireless communications [J]. Analog Integr Circ S, 2011, 69(2): 259-269.
[9] Tseng ML. Using linguistic preferences and grey relational analysis to
evaluate the environmental knowledge management capacity [J]. Expert
Syst Appl, 2010, 37(1): 70-81.
[10] Wang YH. Grey prediction model-based food security early warning
prediction [C]. International Conference on Grey Systems and Intelligent
Services, 2011.
[11] Ip WC, Hu BQ, Wong H, et al. Applications of grey relational method to
river environment quality evaluation in China [J]. J Hydrol, 2009, 379(3):
284-290.
[12] 郭慧芳, 莫连光. 灰色关联理论运用于农民收入分析的研究[J]. 财贸
研究, 2007, (1): 31-37.
Guo HF, Mo LL, The application of grey relevancy theory in the analysis
of farmers’ income [J]. Financ Trad Res, 2007, (1): 31-37.
[13] 刘思峰, 杨英杰, 吴利丰. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京: 科学出
版社, 2014.
Liu SF, Yang YJ, Wu LF. The grey system theory and application [M].
Beijing: Science Press, 2014.
[14] Mashreghi E, Moghadasian M, Rahimnia F. Application of grey theory
approach to evaluation of organizational vision [J]. Grey Syst Theor Appl,
2011, 1(1): 33-46.
[15] 王丽. 多维灰聚类法与定性分析在熟肉制品安全风险评估中的应用[J].
食品安全质量检测学报, 2016, 7(1): 389-394.
Wang L, Application of multidimensional grey clustering method and
qualitative analysis in the safety risk assessment of cooked meat products
[J]. J Food Saf Qual, 2016, 7(1): 389-394.
[16] 王瑞, 李婷, 赵玉梅, 等. 多维灰聚类评估在山西老陈醋质量评价中的
应用[J]. 食品工业, 2014, (7): 166-168.
Wang R, Li T, Zhao YM, et al. The application of multidimensional grey
clustering assessment on the quality evaluation of Shanxi extra aged
vinegar [J]. Food Ind, 2014, (7): 166-168.
[17] 黄潇. 灰色聚类评估法对冷冻鱼糜品质分析[J]. 食品工业科技, 2016,
(10): 106-110.
Huang X. Research of gray clustering evaluation on frozen surimi quality
[J]. Sci Technol Food Ind, 2016, (10): 106-110.
[18] 赵玉梅, 宋翔, 张威, 等. 对中部某省凉拌菜安全风险的灰聚类评估
[J]. 食品工业, 2013, (3): 176-178.
Zhao YM, Song X, Zhang W, et al. The grey clustering evaluation of the
safety risk of cold dish in the middle of China [J]. Food Ind, 2013, (3):
176-178.
[19] 国家食品药品监督管理局. 国家食品药品监督管理总局关于公布食品
生产许可分类目录的公告[EB/OL]. [2016-01-27].
http://www.sda.gov.cn/WS01/CL1600/143140.html
China Food and Drug Administration. China Food and Drug
Administration on the announcement of the classified catalogue of food
production licenses [EB/OL]. [2016-01-27].
http://www.sda.gov.cn/WS01/CL1600/143140.html
[20] 国家食品质量监督检验中心. 食药总局关于印发食品安全风险监测管
万方数据
3278 食品安全质量检测学报第 8 卷
理 规 范 ( 试行) 等四个文件的通知[EB/OL]. [2013-10-17].
http://www.cfda.com.cn/newsdetail.aspx?id=65958
State Food Quality Supervision and Inspection Center. Notice of the
General Administration of food and drug on the issuance of four
documents concerning the supervision and management of food safety risk
(for Trial Implementation) and other documents [EB/OL]. [2013-10-17].
http://www.cfda.com.cn/newsdetail.aspx?id=65958
[21] 中华人民共和国卫生部. 食品卫生标准及相关法规汇编[M]. 北京: 中
国标准出版社, 2005.
Ministry of Health of the People's Republic of China. Compilation of food
hygiene standards and related regulations [M]. Beijing: China Standard
Press, 2005.
[22] 王耀庭, 苗世光, 张小玲. 基于激光雷达的北京市气溶胶光学参数季
节特征[J]. 中国环境科学, 2016, 36(4): 970-978.
Wang YT, Miao SG, Zhang XL. Seasonal characteristics of the aerosol
optical parameters based on lidar over the Beijing area [J]. China Environ
Sci, 2016, 36(4): 970-978.
[23] 雷少华. 关于即食凉拌食品中微生物污染情况的调查分析[J]. 中国卫
生产业, 2015, (24): 20-22.
Lei SH. About microbial contamination in ready-to-eat cold food situation
investigation and analysis [J]. China Health Ind, 2015, (24): 20-22.
[24] 朱丹实, 张慜. 不同温度、湿度条件对蜂王浆及蜂蜜贮藏的影响[J]. 食
品与生物技术学报, 2005, 24(2): 78-84.
Zhu DS, Zhang M. Effect of different temperature and humidity conditions
on preservations of honey and royal jelly [J]. J Food Sci Biotechnol, 2005,
24(2): 78-84.
[25] Elflein L, Raezke KP. Improved detection of honey adulteration by
measuring differences between 13C/12C stable carbon isotope ratios of
protein and sugar compounds with a combination of elemental
analyzer-isotope ratio mass spectrometry and liquid
chromatography-isotope ratio mass spectrometry (δ13C-EA/LC-IRMS) [J].
Apidologie, 2008, 39(5): 574-587.
(责任编辑: 姜 姗)
作者简介
胡 斌 , 硕士研究生, 主要研究方
向为农畜产品质量安全控制。
E-mail: 1375659326@qq.com
王子荣, 教授, 主要研究方向为动物
生产与农畜产品质量控制。
E-mail: wangzirong212@126.com

网友评论 more

食品安全论文最新内容

06-23