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广东省佛山市顺德区地产常见蔬菜重金属污染调查与评价
1
作者 马合勤 张家烙 +1 位作者 黄嘉敏 赵杰斌 《农产品质量与安全》 2024年第3期86-90,共5页
为了确保食品安全、保护公众健康,本研究调查并分析了广东省佛山市顺德区本地种植蔬菜中的重金属污染情况。采集了顺德区本地自产蔬菜样本422份,经微波消解法处理后,利用电感耦合等离子体质谱法测定了蔬菜中铬、总砷、镉、铅的含量,并... 为了确保食品安全、保护公众健康,本研究调查并分析了广东省佛山市顺德区本地种植蔬菜中的重金属污染情况。采集了顺德区本地自产蔬菜样本422份,经微波消解法处理后,利用电感耦合等离子体质谱法测定了蔬菜中铬、总砷、镉、铅的含量,并利用单项污染指数法和人体健康风险评价方法对重金属残留风险进行了评估。结果显示,在422份蔬菜样本中,豆类和瓜类蔬菜中4种重金属检出率较低,处于安全洁净的状态;所有蔬菜中重金属含量总体合格率为95.7%。通过对单项污染指数和人体健康风险评价结果的分析,发现顺德区地产常见蔬菜的重金属安全状况整体较好,仅菜薹和茄子的镉单项污染指数达到预警值,韭菜、菜薹、芹菜等蔬菜中镉、总砷的风险值接近临界值,需予以进一步调查关注。 展开更多
关键词 蔬菜 重金属 污染调查 风险评价 顺德区
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基于食品安全指数法的台山市蔬菜和水果农药残留风险评估 被引量：12
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作者 赵杰斌 邓浩 徐振林 《现代食品科技》 CAS 北大核心 2023年第6期277-283,共7页
该研究监测了2019~2021年台山市10个类蔬果中16种农药的残留量,采用食品安全指数法(Index of Food Safety,IFS)和危害物风险系数法(Hazard Risk Coefficient,R)对其进行安全水平评估。结果表明,1928份蔬果样品中,34份不合格,总体合格率... 该研究监测了2019~2021年台山市10个类蔬果中16种农药的残留量,采用食品安全指数法(Index of Food Safety,IFS)和危害物风险系数法(Hazard Risk Coefficient,R)对其进行安全水平评估。结果表明,1928份蔬果样品中,34份不合格,总体合格率为98.24%,芽菜类等3类蔬菜合格率低于总体水平,毒死蜱和克百威超标占比达35.90%。食品安全指数法显示,叶菜类蔬菜IFS为2.59,安全状态不可接受,豆类蔬菜等5类IFS为0.066~0.38,安全状态可以接受,其余4类安全状态良好;氟虫腈等3种农药IFS为0.68~14.05,对安全性影响不可接受,其余13种农药IFS为0.0058~0.76,对安全性影响可以接受。危害物风险系数法显示,毒死蜱等5种农药风险系数R为2.67~6.10,处于高风险,丙溴磷等4种风险系数R为1.91~2.22,处于中风险,其余7种均为低风险。建议监管部门应采取多种评价方法综合评估农药残留风险,加大风险品种蔬果、中高风险以及对安全影响较高的农药残留监测,同时提高快检技术在监管工作的覆盖面,加大植物生长调节剂和新型农药快检技术研发。 展开更多
关键词 蔬菜 水果 农药残留 安全指数 风险系数
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基于数据挖掘的江门市蔬菜食品安全风险分析与预测 被引量：2
3
作者 赵杰斌 黄穗东 +1 位作者 孙远明 徐振林 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2023年第20期281-288,共8页
目的:对江门市2016~2020年蔬菜食品安全抽检数据进行分析,建立基于数据挖掘的食品风险预测模型。方法:以江门市辖区内农贸市场、批发市场、商场超市、餐饮服务单位等单位10个种类的蔬菜样本共1928份,分析其不合格样本和不合格项目的分... 目的:对江门市2016~2020年蔬菜食品安全抽检数据进行分析,建立基于数据挖掘的食品风险预测模型。方法:以江门市辖区内农贸市场、批发市场、商场超市、餐饮服务单位等单位10个种类的蔬菜样本共1928份,分析其不合格样本和不合格项目的分布情况,并基于监测指标和样本信息,选取蔬菜种类、蔬菜品种、监测场所等7个属性为输入,结论属性为输出,利用反向传播(back-propagation,BP)神经网络构建蔬菜食品安全风险分析与预测模型。结果:风险分析显示,江门市芽菜类蔬菜、叶菜类蔬菜、根茎类和薯类蔬菜合格率分别为81.7%、95.9%、96.3%,均低于总体合格率96.6%;4-氯苯氧乙酸钠、毒死蜱和铅元素超标问题突出,不合格批次占比达71.2%。经数据处理、最优参数筛选、数据训练和验证、模型优化等步骤构建出3层的BP神经网络模型,该模型总体精度为96.3%,灵敏度为96.8%,特异性为83.9%。结论:该模型具有良好的预测准确度和性能,可为食品安全监管工作提供技术参考。建议可利用快检技术的大数据量优势与BP神经网络相结合,构建多算法组合模型,并加强样品信息登记的规范性,以构建出准确度更高,应用更广的风险分析与预测模型。 展开更多
关键词 反向传播(BP)神经网络 数据挖掘 蔬菜 食品安全 预测模型
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