中国膳食暴露评估非参数概率模型构建

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1、万方数据生堡亟随医堂盘查垫!璺生!旦筮竺鲞筮!期g堕!!堕丛鲤：丛型!垫!Q：丛竺：№三中国膳食暴露评估非参数概率模型构建孙金芳刘沛陈炳为陈启光余小金王灿楠李靖欣【摘要】目的为提高评估精度并与国际食品安全风险评估技术接轨，构建中国膳食暴露评估非参数概率模型。方法利用我国膳食调查、污染物监测数据及相应的人口学资料建立膳食消费量和化学污染物浓度经验分布。通过蒙特卡洛(MonteCarlo)模拟和自助法(Bootstrap)抽样获得人群膳食暴露变异度和不确定度。其中，膳食量数据和人口学数据来源于2002年中国居民营养与健康状况调查24h膳食回顾法收集的22567个家庭

2、66172人连续3d调查共计193814个人目、1810703条数据。污染物监测数据为2000--2006年全国14个省或地区食品污染物监测网以及2005--2006年海关出口农产品监测数据，包括重金属、农药，以及霉菌毒素(如黄曲霉毒素)等135种污染物，涉及499种食物，共计487819条数据。结果构建了包括重金属、农药及部分毒素的我国人群膳食暴露非参数概率评估模型，得到不同污染物膳食暴露量分布的指标统计量和95％可信区间。对7一10岁儿童乙酰甲胺磷膳食暴露评估显示，城乡儿童膳食暴露量的中位数分别为1．77ttg·kg～·d“和2．48峙-l‘g～·d～，其9

3、5％可信区间分别为(1．59—2．06)懈·kg～·d。1和(2．33—2．80)ttg·kg～·d～。结论构建的非参数概率模型可量化暴露评估中的变异度和不确定度，提高了膳食暴露评估精度。【关键词】模型，统计学；统计学，非参数；膳食调查；危险性评估Establishmentofnon-parametricprobabilisticmodelforevaluationofChinesemetaryexposureSUNJin扣昭，UUPei，CHEN历昭一wei，CHENQZ-gunng，YUXiao-jin，WANGCan-nan，LI．1ing·xin．Dep

4、artmentof眦miotograndBiostatistics，SchoolofPublicHealth，SoutheastUniversity，Nanjing210009，ChinaCorrespondingaut．110r：删＆i。Email：liupeiseu@126．com．【Abstract】ObjectiveToestablishanon—parametrieprababilistiemodelforevaluationofChinesedietaryexposureandtoimprovetheassessmentaccuracywhilein

5、tegratingintotheglobalriskassessmentonfoodsafety．MethodsContaminationdataWaSfromthenationalfoodcontaminationmonitoringprogramduring2000一2006，includingheavymetals，pesticidesandmycotoxins，amountingto135contaminantswith499commoditiesand487819samples．FoodconsumptiondataWasobtainedfromthe

6、nationaldietandnutritionsurveyconductedin2002withthreeconsecutivedaysby24一hourrecallmethod，and66172consumerswereincluded．MonteCarlosimulationWasappliedtoderivetheintakedistribution．andtheuncertaintyofeachpercentileWasestimatedusingtheBootstrapsampling,ResultsDifferentnon—parametricpr

7、obabilisticmodelsfordietaryexposureevaluationonheavymetals，pesticidesand$ouleofthetoxinswereestablishedforChinesepeople，andintakedistributionswith95％confidenceintervalsofthesecontaminantswereestimsted．TBkingacephateagallexample．theresultsofitsmodelshowstllat．forthe7—10year-oldchildre

8、n，tllemedian