农产品的风险因子排序方法及装置与流程

本公开涉及农产品安全领域，尤其涉及一种农产品的风险因子排序方法及装置。
背景技术：
民以食为天，食以安为先。食用农产品的质量安全事关社会发展与稳定，已经引起全社会的广泛关注。通过对食用农产品中农药残留、兽药残留等风险因子进行监测是锁定突出风险因子、掌握质量安全总体情况、保护消费者健康以及促进产业发展的重要手段。然而，由于各方面原因(成本、技术等)的限制，难以对农产品中全部的风险因子进行监测。因此，需要通过风险排序的方法确定优先关注的因子。然而，已有的风险排序方法中能够应用于农产品的较少，且考虑的因素不够全面，更没有结合农产品生产和消费的特点。因此，开发建立有效的农产品中风险因子排序方法，确定优先关注重点，已经成为促进我国农产品质量安全发展的重要内容。技术实现要素：有鉴于此，本公开提出了一种农产品的风险因子排序方法及装置。根据本公开农产品的风险因子排序方法及装置，能够实现不同地区、不同农产品中风险因子的自动排序，锁定问题突出的风险因子，并且将残留值的分值单独作为第一风险值计算公式中的一项，清晰反映因风险因子残留带来的风险级别，使得风险因子的自动排序能够有效地体现残留值的风险。根据本公开的一方面，提供了一种农产品的风险因子排序方法，所述方法包括：获取所述风险因子对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值、地区、农产品；其中，所述风险因子为农药或兽药，高暴露人群的信息为高暴露人群存在的可能性；根据所述风险因子、膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值，获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值；根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，确定第一风险值；根据所述第一风险值，对所述风险因子、地区或农产品进行排序；展示所述排序的结果；其中，所述第一风险值＝(a+b)×(c+d+e)×f；其中，a为所述风险因子毒性的分值，b为风险因子毒效的分值，c为风险因子对应的膳食比例的分值，d为风险因子对应的使用频率的分值，e为风险因子对应的高暴露人群的分值，f为风险因子对应的残留值的分值。在一种可能的实现方式中，根据所述风险因子，获取所述风险因子毒效的分值，包括：根据所述风险因子，结合半数致死量(ld50)和/或每日允许摄入量(adi)，获取风险因子毒效的分值。在一种可能的实现方式中，根据所述第一风险值，对所述风险因子进行排序，包括：针对每一种风险因子，获取风险因子对应的所有第一风险值；计算所述风险因子对应的所有第一风险值的均值作为风险因子的第二风险值；根据每一种风险因子的第二风险值，对所述风险因子进行排序。在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一风险值，对所述地区进行排序，包括：针对每一个地区，获取所述地区对应的所有第一风险值；计算所述地区对应的所有第一风险值的均值作为该地区的第三风险值；根据每一个地区的第三风险值，对所述地区进行排序。在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一风险值，对所述农产品进行排序，包括：针对每一种农产品，获取所述农产品对应的所有第一风险值；计算所述农产品对应的所有第一风险值的均值作为该农产品的第四风险值；根据每一种农产品的第四风险值，对所述农产品进行排序。在一种可能的实现方式中，展示所述排序的结果，包括：通过图表的方式展示所述排序的结果。在一种可能的实现方式中，获取所述风险因子对应的残留值，包括：对所述风险因子对应的残留值的样本数据进行拟合，形成残留值的分布函数；根据所述残留值的分布函数，获取所述风险因子对应的残留值。根据本公开的另一方面，提供了一种农产品的风险因子排序装置，所述装置包括：第一获取模块，用于获取所述风险因子对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值、地区、农产品；其中，所述风险因子为农药或兽药，高暴露人群的信息为高暴露人群存在的可能性；第二获取模块，用于根据所述风险因子、膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值，获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值；确定第一风险值模块，用于根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，确定第一风险值；排序模块，根据所述第一风险值，对所述风险因子、地区或农产品进行排序；展示模块，用于展示所述排序的结果；其中，所述第一风险值＝(a+b)×(c+d+e)×f其中，a为所述风险因子毒性的分值，b为风险因子毒效的分值，c为风险因子对应的膳食比例的分值，d为风险因子对应的使用频率的分值，e为风险因子对应的高暴露人群的分值，f为风险因子对应的残留值的分值。在一种可能的实现方式中，第二获取模块，包括：第一获取单元，用于根据所述风险因子，结合半数致死量(ld50)和/或每日允许摄入量(adi)，获取风险因子毒效的分值。在一种可能的实现方式中，所述排序模块，包括：第二获取单元，用于针对每一种风险因子，获取风险因子对应的所有第一风险值；第二风险值计算单元，用于计算所述风险因子对应的所有第一风险值的均值作为风险因子的第二风险值；排序单元，用于根据每一种风险因子的第二风险值，对所述风险因子进行排序。在一种可能的实现方式中，所述排序模块，包括：第三获取单元，用于针对每一个地区，获取所述地区对应的所有第一风险值；第三风险值计算单元，用于计算所述地区对应的所有第一风险值的均值作为该地区的第三风险值；第二排序单元，用于根据每一个地区的第三风险值，对所述地区进行排序。在一种可能的实现方式中，所述排序模块，包括：第四获取单元，用于针对每一种农产品，获取所述农产品对应的所有第一风险值；第四风险值计算单元，用于计算所述农产品对应的所有第一风险值的均值作为该农产品的第四风险值；第三排序单元，用于根据每一种农产品的第四风险值，对所述农产品进行排序。在一种可能的实现方式中，所述展示模块，包括：展示单元，用于通过图表的方式展示所述排序的结果。在一种可能的实现方式中，第一获取模块包括：分布函数形成单元，用于对所述风险因子对应的残留值的样本数据进行拟合，形成残留值的分布函数；残留值获取单元，用于根据所述残留值的分布函数，获取所述风险因子对应的残留值。根据本公开的另一方面，提供了一种农产品的风险因子排序装置，包括：处理器；用于存储处理器可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为：所述处理器被配置为执行所述指令以实现上述方法。根据本公开的另一方面，提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述方法。根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述风险因子对应的膳食比例分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，计算第一风险值，根据本公开农产品的风险因子排序方法及装置，能够实现不同地区和不同食物(农产品)中风险因子的自动排序，锁定风险水平突出的风险因子。并且，第一风险值的确定，结合了人群信息和膳食信息，使得所述排序考虑的因素更加全面，更能反映实际情况。最为关键的是，将残留值的分值单独作为第一风险值计算公式中的一项，使得排序结果更能客观有效的体现残留值的风险。本公开农产品的风险因子排序方法及装置有利于我国各级主管部门选择优先监测的区域、产品和参数，有利于监测工作组织实施单位对监测结果进行分类分析，有利于利益相关方知道优先选择风险因子的原因。根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。附图说明包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。图1示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序方法的流程图。图2示出根据本公开一实施例的用于设置风险因子对应的膳食比例的示意图。图3示出根据本公开一实施例的用于设置风险因子对应的使用频率的示意图。图4示出根据本公开一实施例的用于设置风险因子对应的高暴露人群的信息的示意图。图5示出根据本公开一实施例的s14的流程图。图6示出根据本公开一实施例的s14的流程图。图7示出根据本公开一实施例的s14的流程图。图8示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序装置的框图。图9示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序装置的框图。图10示出根据本公开一实施例的排序模块64的框图。图11示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序装置的框图。具体实施方式以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。图1示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序方法的流程图。如图1所示，该方法可以包括：步骤s11，获取所述风险因子对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值、地区、农产品。其中，所述风险因子可以为农药或兽药，所述高暴露人群的信息可以为高暴露人群存在的可能性。所述膳食比例可以是指农药或兽药残留的食物占总膳食的比例，该膳食比例可以根据相关的膳食指南获取；所述使用频率可以是指食物在相应周期(例如，动植物生长周期)内农药或兽药使用频率，该使用频率可以根据实际调查中确定；所述高暴露人群可以是指因为膳食结构造成所述风险因子暴露的人群，比如说，膳食中包括大量苹果导致所述甲胺磷暴露的人群，该人群则是甲胺磷对应的高暴露人群，由于甲胺磷存在高暴露人群，则甲胺磷对应的高暴露人群存在的可能性比较高。所述风险因子对应的残留值可以是所述风险因子在动植物上的残留量。以下以农药为例，用户在想要对农产品的风险因子进行排序时，可以将多个地区、多种农产品的多种风险因子的检测数据上传到终端设备的网页或app中，所述终端设备可以是手机、pda、电脑等。在一个示例中，所述检测数据可以包括所述风险因子、不同地区、不同农产品、以及膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值的对应关系，如下表1所示：表1终端设备可以根据所述检测数据(表1)直接获取步骤s11中的各个参数。在另一个示例中，所述检测数据可以包括不同地区、不同农产品、不同风险因子以及残留值，可以如下表2所示：表2如表2所示，检测数据的每一行可以包括样品编号、农产品、地区和风险因子的残留值的对应关系，每一行的风险因子的残留值可以为一个或多个。终端设备可以从表2中的检测数据中获取不同风险因子、不同地区、不同农产品的对应关系，并设置相应id，生成一个处理后的检测数据，所述处理后的检测数据的每一行可以包括id、农产品、地区、一种风险因子、残留值，以表2的检测数据为例，处理后的检测数据可以为表3所示：表3id农产品地区风险因子残留值0龙眼北京甲胺磷11龙眼北京二甲戊乐灵12龙眼北京氯氟氰菊酯13苹果北京甲胺磷24苹果北京二甲戊乐灵15苹果北京氯氟氰菊酯16西瓜河北省二甲戊乐灵17西瓜河北省氯氟氰菊酯18西瓜河北省甲胺磷0终端设备可以对处理后的检测数据中的每一行设置所述风险因子对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息，例如，针对表3的处理后的检测数据中的每一行，可以根据膳食指南、农产品(龙眼、苹果和西瓜)的生长周期统计和高暴露人群的统计，设置每一行对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群存在的可能性。终端设备可以根据所述设置与处理后的检测数据生成所述表4，所述表4可以被存储和显示。表4可选地，终端设备也可以针对表3的处理后的检测数据中的每一行，提供用于用户选择的每一行所述风险因子对应的膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息，如图2-4所示。在用户对表3中每一行均选择所述膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息后，终端设备可以根据用户的选择和表3，生成所述表4。终端设备可以根据所述表4获取步骤s11中的各个参数。可选地，在一种可能的实现方式中，可以对所述残留值的样本数据进行拟合，形成残留值的分布函数，所述分布函数可以为对数正态分布概率密度函数等，可以根据所述残留值的分布函数，获取步骤s11中的所述残留值。其中，所述残留值的样本数据可以是指某一农产品和某一风险因子的残留值的样本数据。在一个示例中，以农产品b和风险因子c的残留值的样本数据进行拟合为例，所述农产品b和风险因子c的残留值的对数正太分布概率密度函数可以为：其中，x为残留值；μ为农产品b和风险因子c的残留值样本数据的均值；σ2为农产品b和风险因子c的残留值样本数据的方差；var(x)为该对数正太分布的概率密度函数的方差；e(x)为该对数正太分布的概率密度函数的期望值。终端设备如果需要获取农产品b和风险因子c的残留值，可以根据农产品b和风险因子c的残留值正太分布的概率密度函数f(x)，选择任意f(x)作为该农产品b和风险因子c的残留值，例如，可以将残留值正太分布的概率密度函数的两个尾部之间的x均分为100份，可以选择任意百分位p对应的f(x)作为该农产品b和风险因子c的残留值，比如选择p90对应的f(x)作为该农产品b和风险因子c的残留值。可以利用matlab软件等，根据某一农产品和某一风险因子的残留值样本数据，计算残留值样本数据的μ和σ2，从而获得某一农产品和某一风险因子的残留值的正太分布的概率密度函数。通过对残留值样本数据拟合形成残留值的分布函数，根据残留值的分布函数获取残留值，更符合概率风险评估的要求。步骤s12，根据所述风险因子、膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值，获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值。在一种可能的实现方式中，可以预先在数据库(例如oracle数据库)中保存风险因子潜在毒性程度与所述风险因子毒性的分值的对应关系、风险因子引起副作用的剂量与所述风险因子毒效的分值的对应关系、残留值与所述残留值的分值的对应关系、膳食比例与所述膳食比例的分值的对应关系、使用频率与使用频率的分值的对应关系、高暴露人群的信息与高暴露人群的分值的对应关系。终端设备可以根据风险因子的毒性和毒效、所述膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值，通过查找数据库，获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储风险因子的潜在毒性程度与毒性的分值的对应关系，例如，可以通过表格的形式存储，可以如表5所示。其中，该对应关系中，毒性的分值可以根据风险因子毒性的潜在毒性程度设置，例如，风险因子的潜在毒性程度越高，对应毒性的分值越高。表5针对每一种风险因子，终端设备可以根据现有风险因子毒性分级标准，获取该风险因子的潜在毒性程度，根据风险因子的潜在毒性程度，查找表5，获取所述风险因子毒性的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储所述风险因子引起副作用的剂量与毒效的分值的对应关系，例如，可以通过表格的形式存储在数据库中，可以如表6所示。其中，该对应关系中，毒效的分值可以基于每日允许摄入量(adiμg/kgbw/day)设置，例如，风险因子引起副作用的剂量越低，对应毒效的分值越高。表6表6基于adi(μg/kgbw/day)毒效的分值>100>0.10–101>0.001–0.102<0.0013针对每一种风险因子，终端设备可以根据该风险因子的每日允许摄入量(adi)，获取该风险因子引起副作用的剂量，根据风险因子引起副作用的剂量，查找表6，获取所述风险因子毒性的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储膳食比例阈值范围与膳食比例分值的对应关系，例如以表格的形式存储在数据库中，可以如表7所示。其中，在该对应关系中，可以设置膳食比例越高，分值越高。表7膳食比例阈值范围膳食比例的分值<2.5％02.5–<20％120％–<50％250％–100％3终端设备可以根据获取的膳食比例，查找表7，获取所述风险因子对应的膳食比例的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储风险因子对应的使用频率阈值范围与使用频率的分值的对应关系，例如以表格的形式存储在数据库中，可以如表8所示。其中，在该对应关系中，使用频率越高，使用频率的分值越高。对于动物来说，使用频率可以是动物一年内使用风险因子的次数，例如，一年内使用风险因子的次数/365；对于植物来说，使用频率可以是植物生长周期内使用风险因子的频率，例如，生长周期内使用风险因子的次数/生长周期。表8使用频率阈值范围使用频率的分值<2.5％02.5–<20％120％–<50％250％–100％3终端设备可以根据获取的使用频率，查找表8，获取使用频率的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储高暴露人群的信息(高暴露人群存在的可能性)与高暴露人群的分值的对应关系，例如以表格的形式存储在数据库中，可以如表9所示。其中，在该对应关系中，高暴露人群存在的可能性越高，高暴露人群的分值越高。表9高暴露人群的信息(高暴露人群存在的可能性)高暴露人群的分值证据表明没有高暴露人群0不太可能存在高暴露人群1可能存在高暴露人群2没有足够的信息和数据判断是否存在高暴露人群3终端设备可以根据获取的高暴露人群的信息，查找表9，获取高暴露人群的分值。在一个示例中，终端设备可以预先在数据库中存储残留值阈值范围与残留值的分值的对应关系，例如以表格的形式存储在数据库中，可以如表10所示。其中，在该对应关系中，可以根据残留值与最大残留限量mrl比较，设置残留值的分值。表10终端设备可以根据获取的风险因子对应的残留值以及风险因子的最大残留限量mrl，查找表10，获取风险因子对应的残留值的分值。其中，不同风险因子的最大残留限量mrl可以不同，例如，风险因子的mrl可以根据食品安全国家标准中的mrl获取。以表4为例，终端设备获取的所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述风险因子对应的膳食比例分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值可以如表11所示。表11以上仅仅是获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述风险因子对应的膳食比例分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值的示例，本公开对此不作限定。步骤s13，根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述风险因子对应的膳食比例分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，确定第一风险值。所述第一风险值＝(a+b)×(c+d+e)×f；其中，a为所述风险因子毒性的分值，b为风险因子毒效的分值，c为风险因子对应的膳食比例的分值，d为风险因子对应的使用频率的分值，e为风险因子对应的高暴露人群的分值，f为风险因子对应的残留值的分值。以表11为例，终端设备可以确定表11中每一行对应的第一风险值，以表11第二行(id＝1)为例，计算第一风险值为(0+2)×(0+1+2)×1＝6。其中，所述每一行的第一风险值计算可以是并行进行的。可选地，第一风险值的计算也可以是云计算，提高计算速度。终端设备可以接收云计算的结果，确定所述第一风险值。步骤s14，根据所述第一风险值，对所述风险因子、地区或农产品进行排序。以表11为例，终端设备可以针对每一种风险因子，在表11中获取该风险因子对应的第一风险值中最大的第一风险值，然后可以根据该最大的第一风险值的大小、按照从大到小(或者从小到大)的顺序，对检测数据的风险因子进行自动排序。或者，终端设备可以针对每一种农产品，在表11中获取该农产品对应的第一风险值中最大的第一风险值，然后可以根据该最大的第一风险值的大小、按照从大到小(或者从小到大)的顺序，对检测数据的农产品进行自动排序。可选地，终端设备可以根据所述第一风险值，对相同地区或相同农产品的不同风险因子进行风险因子自动排序，或者，可以对相同风险因子或相同地区的不同农产品进行农产品自动排序，或者，也可以对地区进行自动排序，以及对相同风险因子或相同农产品的不同地区进行排序。本公开对此不作限定。步骤s15，展示所述排序的结果；按照s14中的排序结果，展示每一种风险因子和对应的风险值。根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，计算第一风险值，根据本公开农产品的风险因子排序方法，能够实现不同地区、不同农产品的风险因子等的多种自动排序，锁定问题突出的风险因子。并且，第一风险值的确定，结合了人群信息和膳食信息，使得所述排序考虑的因素更加全面，更能反映农产品生产和消费中的实际情况。更为关键的是，将残留值的分值单独作为第一风险值计算公式中的一项，使得排序结果更能客观有效的体现残留值的风险。本公开农产品的风险因子排序方法有利于我国各级主管部门选择优先监测的区域、产品和参数，有利于监测工作组织实施单位对监测结果进行分类分析，有利于利益相关方知道优先选择风险因子的原因。在一种可能的实现方式中，步骤s12中的获取所述风险因子毒效的分值可以包括：根据所述风险因子，结合半数致死量(ld50)和/或每日允许摄入量(adi)，获取风险因子毒效的分值。终端设备可以根据半数致死量ld50(lethaldose，50％)，对风险因子的毒效划分等级，并可以为不同等级设置不同分值，例如，表12所示。表12基于ld50(μg/kg)毒效的分值低毒>5000中毒50--5001高毒5--502剧毒<53终端设备可以根据风险因子的毒效和所述毒效等级，获取风险因子毒效的分值。需要说明的是，在根据半数致死量(ld50)获取风险因子毒效的分值时，如果风险因子的毒效在所述半数致死量中不存在，可以根据每日允许摄入量(adi)获取风险因子毒效的分值，具体可以参见上述表6的内容。图5示出根据本公开一实施例的步骤s14的流程图。如图5所示，在一种可能的实现方式中，步骤s14，根据所述第一风险值，对所述风险因子进行排序，可以包括：步骤s141，针对每一种风险因子，获取风险因子对应的所有第一风险值。每一种风险因子可以对应多个第一风险值，针对每一种风险因子，可以获取该种风险因子对应的多个第一风险值。例如，二甲戊乐灵对应3个第一风险值，针对二甲戊乐灵，终端设备可以获取二甲戊乐灵对应的3个第一风险值。以表11为例，二甲戊乐灵对应3个第一风险值：6、8、8；甲胺磷对应3个第一风险值：32、48、0；氯氟氰菊酯对应3个第一风险值：15、15、20。步骤s142，计算所述第一风险值的均值作为风险因子的第二风险值。终端设备可以针对每一种风险因子，可以计算该风险因子对应的所有第一风险值的和的均值作为该风险因子的第二风险值。以表11为例，二甲戊乐灵对应的第二风险值：(6+8+8)/3＝7.33；甲胺磷对应的第二风险值：(32+48+0)/3≈26.67；氯氟氰菊酯对应的第二风险值：(15+15+20)/3≈16.67。步骤s143，根据每一种风险因子的第二风险值，对所述风险因子进行排序。终端设备可以根据所述第二风险值，对风险因子进行排序，例如，根据第二风险值由高到低的顺序，对风险因子进行排序。以表11为例，根据第二风险值由高到低的顺序，对风险因子进行排序的结果为：甲胺磷、氯氟氰菊酯、二甲戊乐灵。可选地，终端设备还可以对相同地区的不同风险因子进行排序，例如，以表11为例，对北京市的不同风险因子进行排序，北京市对应的不同风险因子包括二甲戊乐灵、甲胺磷、氯氟氰菊酯。其中，二甲戊乐灵对应2个第一风险值：6、8；甲胺磷对应2个第一风险值：32、48；氯氟氰菊酯对应2个第一风险值：15、15。终端设备可以对二甲戊乐灵、甲胺磷、氯氟氰菊酯的两个第一风险值进行均值计算，得到二甲戊乐灵对应的第一风险值的均值：(6+8)/2＝7；甲胺磷对应的第一风险值的均值：(32+48)/2＝40；氯氟氰菊酯对应的第一风险值的均值：(15+15)/2＝15。终端设备可以根据二甲戊乐灵、甲胺磷、氯氟氰菊酯的第一风险值的均值由高到低的顺序，对北京市的不同风险因子进行排序为：甲胺磷、氯氟氰菊酯、二甲戊乐灵。或者，终端设备也可以对相同农产品的不同风险因子进行排序，具体排序可以参照上述方式，在此不再赘述。图6示出根据本公开一实施例的步骤s14的流程图。如图6所示，在一种可能的实现方式中，步骤s14，根据所述第一风险值，对所述地区进行排序，可以包括：步骤s144，针对每一个地区，获取地区对应的所有第一风险值。每一个地区可以对应多个第一风险值，以表11为例，地区包括北京市和河北省，北京市对应的第一风险值包括：32、6、15、48、8、15；河北省对应的第一风险值包括：8、20、0。终端设备可以针对北京市和河北省，获取北京市和河北省对应的所述第一风险值。步骤s145，计算所述地区对应的所有第一风险值的均值作为该地区的第三风险值。以表11为例，终端设备可以计算北京市对应的第三风险值为(32+6+15+48+8+15)/6≈20.7；河北省对应的第三风险值为(8+20+0)/3≈9.3。步骤s146，根据每一个地区的第三风险值，对所述地区进行排序。终端设备可以根据每一个地区的第三风险值由高到低的顺序，对所述地区进行排序，以表11为例，根据每一个地区的第三风险值，对所述地区进行排序为：北京市、河北省。可选地，终端设备可以根据第一风险值，对相同风险因子的不同地区进行排序，或者，对相同农产品的不同地区进行排序。通过对不同风险因子、不同农产品的地区进行自动排序，以及对相同风险因子的不同地区和对相同农产品的不同地区的自动排序，能够容易锁定风险突出的地区。图7示出根据本公开一实施例的步骤s14的流程图。如图7所示，在一种可能的实现方式中，步骤s14，根据所述第一风险值，对所述农产品进行排序，可以包括：步骤s147，针对每一种农产品，获取农产品对应的所有第一风险值。每一种农产品可以对应一个或多个第一风险值，终端设备可以获取每一种农产品对应的所有第一风险值。以表11为例，终端设备可以获取龙眼、苹果和西瓜对应的第一风险值均为3个，具体为：龙眼对应的所有第一风险值为32、6、18；苹果对应的所有第一风险值为48、8、15；西瓜对应的所有第一风险值为8、20、0。步骤s148，计算所述农产品对应的所有第一风险值的均值作为该农产品的第四风险值。以表11为例，终端设备可以计算龙眼对应的第四风险值为(32+6+18)/3≈18.7；苹果对应的第四风险值为(48+8+15)/3≈23.7；西瓜对应的第四风险值为(8+20+0)/3≈9.3。步骤s149，根据每一种农产品的第四风险值，对所述农产品进行排序。终端设备可以根据每一种农产品的第四风险值由高到低的顺序，对所述农产品进行排序。以表11为例，所述龙眼、苹果和西瓜的排序为：苹果、龙眼、西瓜。可选地，终端设备可以根据第一风险值，对相同地区或相同风险因子的不同农产品进行排序。通过对不同地区和不同风险因子的农产品的自动排序，以及对相同地区或相同风险因子的不同农产品的自动排序，能够容易锁定风险突出的农产品。在一种可能的实现方式中，步骤s15，展示所述排序的结果，可以包括：通过图表的方式展示所述排序的结果。通过图表的方式展示所述排序的结果，可以使用户更加直观的获知风险因子排序的结果。图8示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序装置的框图。所述装置可以包括：第一获取模块61，用于获取所述风险因子、膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值、地区、农产品的对应关系；其中，所述风险因子为农药或兽药，高暴露人群的信息为高暴露人群存在的可能性；第二获取模块62，用于根据所述风险因子、膳食比例、使用频率、高暴露人群的信息、残留值，获取所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值；确定第一风险值模块63，用于根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述膳食比例的分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，确定第一风险值；排序模块64，根据所述第一风险值，对所述风险因子、地区或农产品进行排序；展示模块65，用于展示所述排序的结果；其中，所述第一风险值＝(a+b)×(c+d+e)×f其中，a为所述风险因子毒性的分值，b为风险因子毒效的分值，c为风险因子对应的膳食比例的分值，d为风险因子对应的使用频率的分值，e为风险因子对应的高暴露人群的分值，f为风险因子对应的残留值的分值。根据所述风险因子毒性的分值和毒效的分值、所述风险因子对应的膳食比例分值、使用频率的分值、高暴露人群的分值、残留值的分值，计算第一风险值，根据本公开农产品的风险因子排序装置，能够实现不同地区和不同产品中风险因子的自动排序，锁定风险水平突出的风险因子。并且，第一风险值的确定，结合了人群信息和膳食信息，使得所述排序考虑的因素更加全面，更能反映农产品生产和消费的实际情况。此外，将残留值的分值单独作为第一风险值计算公式中的一项，使得排序结果更能客观有效的体现残留值的风险。本公开农产品的风险因子排序装置有利于我国各级主管部门选择优先监测的区域、产品和参数，有利于监测工作组织实施单位对监测结果进行分类分析，有利于利益相关方知道优先选择风险因子的原因。图9示出根据本公开一实施例的农产品的风险因子排序装置的框图。如图9所示，在一种可能的实现方式中，第二获取模块62，包括：第一获取单元621，用于根据所述风险因子，结合半数致死量(ld50)和/或每日允许摄入量(adi)，获取风险因子毒效的分值。如图9所示，在一种可能的实现方式中，所述排序模块64，包括：第二获取单元641，用于针对每一种风险因子，获取风险因子对应的所有第一风险值；第二风险值计算单元642，用于计算所述风险因子对应的所有第一风险值的均值作为风险因子的第二风险值；排序单元643，用于根据每一种风险因子的第二风险值，对所述风险因子进行排序。如图9所示，在一种可能的实现方式中，所述展示模块65，包括：展示单元651，用于通过图表的方式展示所述排序的结果。图10示出根据本公开一实施例的排序模块64的框图。如图10所示，在一种可能的实现方式中，所述排序模块64可以包括：第三获取单元644，用于针对每一个地区，获取所述地区对应的所有第一风险值；第三风险值计算单元645，用于计算所述地区对应的所有第一风险值的均值作为该地区的第三风险值；第二排序单元646，用于根据每一个地区的第三风险值，对所述地区进行排序。如图10所示，在一种可能的实现方式中，所述排序模块64可以包括：第四获取单元647，用于针对每一种农产品，获取所述农产品对应的所有第一风险值；第四风险值计算单元648，用于计算所述农产品对应的所有第一风险值的均值作为该农产品的第四风险值；第三排序单元649，用于根据每一种农产品的第四风险值，对所述农产品进行排序。如图10所示，在一种可能的实现方式中，第一获取模块61可以包括：分布函数形成单元611，用于对残留值的样本数据进行拟合，形成残留值的分布函数；残留值获取单元612，用于根据所述残留值的分布函数，获取所述残留值。关于上述实施例中的装置，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。图11是根据一示例性实施例示出的一种农产品的风险因子排序装置800的框图。例如，装置800可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，平板设备，个人数字助理等。参照图11，装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)的接口812，传感器组件814，以及通信组件816。处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。多媒体组件808包括在所述装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。在示例性实施例中，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，例如包括计算机程序指令的存储器804，上述计算机程序指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。本公开可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本公开的各个方面的计算机可读程序指令。计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、静态随机存取存储器(sram)、便携式压缩盘只读存储器(cd-rom)、数字多功能盘(dvd)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。用于执行本公开操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(isa)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如smalltalk、c++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“c”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(fpga)或可编程逻辑阵列(pla)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本公开的各个方面。这里参照根据本公开实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本公开的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。附图中的流程图和框图显示了根据本公开的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本
技术领域：
的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本
技术领域：
的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。当前第1页12