基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统及方法

1.本发明属于水产养殖与食品安全评价技术领域，尤其涉及一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统及方法。


背景技术：

2.河蟹是我国最重要的淡水蟹类，其肉质细嫩，味道鲜美，营养极为丰富，深受消费者喜爱。随着人们生活水平的不断提高，河蟹的年生产量和消费量逐年增加，已成为我国淡水渔业的优质经济品种。然而，养殖环境中的危害物被河蟹吸收，可能在河蟹体内富集，通过膳食摄入人体危害消费者的健康。河蟹膳食安全事件的发生，不仅危害消费者健康，还会干扰河蟹市场的稳定运行，造成河蟹养殖业的经济损失。因此，及时预警河蟹膳食健康风险，保障河蟹养殖安全至关重要。
3.对河蟹危害物进行风险评估，是预警河蟹膳食健康及养殖安全的前提。河蟹危害物的种类、浓度、毒性等均存在差异，通过河蟹膳食导致健康不良作用的可能性及其程度也各不相同。因此，河蟹危害物的膳食健康风险评估需要对大量的风险信息进行综合分析，工作量较大。依赖人工操作的预警往往无法掌握分析预测的全面性、准确性和及时性，具体存在的问题及缺陷可归纳为：
4.(1)人工成本较大，过程繁琐。评估河蟹膳食健康风险涉及膳食暴露、健康毒理等方面的多种参数，如目标危害物种类、危害物浓度、河蟹食用量、危害物的致癌性或非致癌性大小等。这些参数的获取往往耗时、耗力，并且要求风险评估人员具有较高的专业素养。在实际河蟹膳食健康风险评估工作中，工作强度随评估危害物数量的增加而急剧增强。此外，对获取的参数数据，需要经过较为复杂、繁琐的整合分析，才能得出科学的评估结果。这在一定程度上限制了河蟹膳食健康风险评估工作的全面性和及时性；
5.(2)评估过程的可追溯性较差。公众对食品安全的重视程度不断提升，膳食健康风险评估工作的需求也逐年增加。然而，这些工作多数仅提供最终的评估结论，评估过程资料无系统记录和报道。这些问题一方面会降低评估结果的准确性，另一方面不利于信息的公开，会阻碍风险事故补救工作的开展；
6.(3)评估结果对生产养殖的指导性较差。对河蟹消费者而言，河蟹膳食健康风险评估工作可以预防食品安全事故的发生，但对河蟹养殖户而言缺乏指导。对成蟹的膳食健康风险及时进行评估，虽可从膳食源头阻断风险，但难以规避河蟹养殖业的既成损失，仍存在一定的滞后性。
7.综上所述，亟需设计一种河蟹膳食健康风险预警系统，准确、及时地进行风险预测，同时尽可能规避健康或经济风险。
8.解决以上问题及缺陷的难度在于：为保证河蟹膳食健康风险评估结果的准确性，相关暴露参数、毒性参数数据及运算必不可少。因此，需要在不损失数据量和结果可靠性的前提下提高河蟹膳食健康风险评估的全面性和及时性。攻克这一难点，应致力于提高评估效率。此外，传统的膳食健康风险评估较少考虑养殖过程，即未给出养殖过程中风险源的控
制措施。因此，在保障消费端河蟹膳食安全的前提下，进一步保障养殖端的安全，将面临实时风险监测与评估的压力。
9.解决以上问题及缺陷的意义在于：同时考虑河蟹体内多种危害物复合暴露条件下的潜在膳食风险，可进一步保证河蟹膳食安全；同时，实时记录风险评估过程，能够促进风险归因分析，快速识别风险源；对养殖过程的风险管控，尽可能规避养殖业经济损失。


技术实现要素：

10.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统及方法。
11.本发明是这样实现的，一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统，所述基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统包括：
12.模型层次，用于通过分析膳食健康风险数据构建数据模型、风险模型和风险指标；
13.分析层次，基于风险指标数值设置风险等级和分类，并基于风险模型评估河蟹膳食健康风险，形成风险信息；
14.设备层次，用于管理支持系统运行的计算机硬件和软件；
15.预警层次，用于根据风险评估结果，在计算机设备上预警河蟹膳食健康风险或养殖风险。
16.进一步，所述模型层次是预警系统的核心层次；
17.所述数据模型用于确定膳食健康风险数据的类型、性质、功能、内容、关联及操作方式等，并且定义sql对多种类型数据源进行约束；
18.所述风险模型用于确定膳食暴露及危害物毒性对膳食健康风险的关联关系；
19.所述风险指标用于确定风险大小与健康危害的直接联系。
20.进一步，所述膳食健康风险数据包括定性、定量两大类，进一步划分为分类数据、顺序数据和数值型数据；
21.所述风险模型包含暴露风险模型m
exp
、毒性外推模型m
eff
以及综合风险模型m
rsk
，将相关定量数据代入所述暴露风险模型m
exp
估计膳食途径的河蟹危害物暴露量，参考公认的毒性安全阈值，或基于所述毒性外推模型m
eff
估计危害物毒性边界值，所述综合风险模型m
rsk
分别计算致癌物的致癌性风险系数和非致癌物的风险商，若多种危害物同时暴露，综合风险模型m
rsk
基于相加作用估算复合风险；
22.所述风险指标根据综合风险模型m
rsk
预测膳食健康风险大小后，整合致癌风险和非致癌风险得到总健康风险，将总健康风险进一步折算为损失的寿命值，表征健康受损程度。
23.进一步，所述分析层次基于所述风险指标的数值设置风险等级和分类，包括低风险、中风险和高风险三个级别；并且基于风险模型评估河蟹膳食健康风险，匹配相应风险等级，显示风险分类信息并调用指定类别风险预警举措。
24.进一步，所述设备层次用于管理支持系统运行的计算机硬件和软件，所述硬件包括：
25.存储器，用于存储程序和风险数据；
26.处理器，用于加载程序并执行功能导向的数据处理方法或操作；
27.输出设备，用于展示风险信息和交互界面。
28.进一步，所述设备层次用于管理支持系统运行的计算机硬件和软件，所述软件与基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统配套，包括风险预警软件和数据管理软件，所述数据管理软件用于聚合、统计、查询和分析来自多个数据源的数据，所述预警软件包括：
29.输入模块，所述输入模块基于数据模型输入河蟹养殖环境暴露、膳食暴露、人体健康效应等多个类型的风险数据；
30.风险分析模块，所述风险分析模块包含交互层、控制层和模型层，根据风险模型对风险数据进行可视化、程序化及信息化分析；
31.输出模块，所述输出模块基于风险评估结果，反馈风险等级及分类，输出风险信息并预警风险。
32.进一步，所述预警层次设置风险预警信息推送规则，根据所述分析层次的风险等级、分类以及评估结果，预警膳食健康风险或养殖风险，并通过预警界面与用户交互，反馈处置结果信息。
33.进一步，所述输入模块输入的风险数据能够通过数据管理软件进行操作，所述输入模块通过设置数据约束条件，并通过调用所述数据模型限制用户输入风险数据的格式和可能值。
34.进一步，所述交互层面向用户，用于登记危害物信息及暴露数据，并将风险评估结果进行反馈；
35.所述控制层联系交互层和模型层，用于提交用户的请求和数据；
36.所述模型层配置所述模型层次的风险模型，是支持风险评估功能的内在逻辑。
37.进一步，作为优化方案，所述输入模块的基础上还能增设扩展环境监测模块，可实现养殖环境的自动监测，及时采集环境数据。
38.进一步，作为优化方案，在风险分析模块的基础上还能增设扩展食品健康风险分析模块、养殖水质风险分析模块和养殖底泥风险分析模块，可进一步细化评估工作任务，分别实现选定食品健康风险、养殖环境中水质风险及底泥风险的快速评估，增强评估工作对食品健康或养殖安全工作的指导力。
39.本发明的另一目的在于提供一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统的使用方法，包括：
40.输入，调用模型层次数据模型的sql限制用户输入风险数据的格式和可能值，采集与河蟹膳食健康风险相关的风险数据存储于存储器；
41.评估，调用模型层次的风险模型，根据风险数据进行河蟹膳食健康风险评估；
42.输出，基于分析层次的风险等级和风险信息，输出河蟹膳食健康风险评估结果；
43.预警，基于预警层次的风险信息处置规则，根据风险评估结果，通过输出设备预警风险。
44.结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供的基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统及方法，是一种能够高效、科学地预警河蟹膳食健康风险的工作系统和基于系统开发的软件，可支持河蟹膳食健康风险信息的收集、运算及展示；基于该系统开发的预警软件，可实现河蟹膳食健康风险的可视化、信息化和程
序化评估，进而达到河蟹膳食健康的及时、准确预警。
45.并且该系统为多层次系统，通过多种功能层次的协作，促进对风险数据的管理，提高风险评估模型运算能力，并实现河蟹膳食健康风险的数字化预警。该预警系统可以高效评估危害物的单一或复合风险，从而更全面、及时地进行风险评估及预警。
46.与本系统配套的软件为集成软件，基于系统结构，设置不同的功能模块，分别承担风险评估工作的数据收集、整合分析及风险信息交流任务。该预警软件的可视化、程序化及信息化流程，能够提供可追溯的评估结果，保证评估结论的一致性及准确性。
47.为了保证河蟹膳食健康风险评估工作的个性化需求，作为优选，基于风险评估的河蟹膳食健康风险预警系统及配套的软件，多个层次或模块可自定义编辑或编码；作为进一步优选，所述河蟹膳食健康风险预警软件可增设功能模块，如养殖环境监测模块及功能风险分析模块，从而实现自动化养殖过程风险评估。
48.本发明提供的河蟹膳食健康风险预警系统及方法，兼顾了消费端河蟹危害物的膳食健康风险评估及养殖端河蟹危害物的环境风险评估，基于膳食健康风险评估模型，可计算并推荐河蟹危害物的食品安全或养殖水体基准/标准，从而指导河蟹养殖-消费全流程的风险管理，能对河蟹膳食相关的食品安全及养殖业经济风险及时预警、及早规避，具有较高的应用价值。此外，该系统也可推广应用于其他水产养殖和水产品膳食健康风险的评估和预警。
附图说明
49.为了更清楚地说明本技术实施例的技术方案，下面将对本技术实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下还可以根据这些附图获得其他的附图。
50.图1是本发明提供的基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统的组织结构示意图。
51.图2是本发明提供的预警系统配套风险预警软件的扩展功能模块架构图；
52.图3是本发明提供的基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统使用方法的流程图；
53.图4是本发明预警系统配套风险预警软件的软件框架；
54.图5是本发明预警系统配套风险预警软件的主界面；
55.图6是本发明风险预警软件输入模块的危害物登记界面；
56.图7是本发明风险预警软件分析模块的暴露参数采集界面；
57.图8是本发明风险预警软件输出模块的的河蟹膳食暴露健康风险评估结果界面；
58.图中：1、模型层次；1-1、数据模型；1-2、风险模型；1-3、风险指标；2、分析层次；2-1、风险等级；2-2、风险信息；3、设备层次；3-1、计算机硬件；3-2、计算机软件；4、预警层次；s、风险预警软件；s-1、输入模块；s-1a、环境监测模块；s-2、风险分析模块；s-2a、食品健康风险分析模块；s-2b、养殖水质风险分析模块；s-2c、养殖底泥风险分析模块；s-3、输出模块；s-3a、警报模块；m、数据管理软件。
具体实施方式
59.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
60.针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统及方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
61.如图1所示，本发明实施例提供的基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统包括模型层次1、分析层次2、设备层次3和预警层次4；
62.模型层次1用于通过分析膳食健康风险数据构建数据模型1-1、风险模型1-2和风险指标1-3，具体为基于对风险数据的分析，建立数据模型1-1，为后续估算健康风险提供有效数据支撑；同时考虑危害物暴露、生物效应水平，建立膳食健康风险模型1-2，为后续估算健康风险提供科学支撑；建立风险评估结果与健康影响的直观联系，提出具体膳食健康风险指标1-3，为后续健康风险预警提供内容支撑。
63.分析层次2基于风险指标1-3数值设置风险等级2-1和分类，并基于风险模型1-2评估河蟹膳食健康风险，形成风险信息2-2，首先，根据生产经验或研究结论，对风险指标1-3数值设置风险等级2-1和分类，包括低风险级、中风险级和高风险级(i～iii类)，并为各等级设置相应阈值，低风险级(i类)指风险指标1-3数值处于i类阈值内，风险可忽略或可接受；中风险级(ii类)指风险指标1-3数值处于ii类阈值内，风险不可忽略，应识别并监视风险源，留观后效；高风险级(iii类)指风险指标1-3数值超过可接受阈值，应识别风险源，并采取相应措施调控以降低风险至可忽略或可接受级别(i或ii类)，然后，基于模型层次1建立的风险模型1-2，代入风险数据以评估河蟹膳食健康风险，获取实际场景风险指标1-3数值，最后，基于设置的分类阈值，为实际场景的膳食健康风险事件匹配相应风险等级2-1，从而显示风险分类信息并调用指定类别风险预警举措。
64.设备层次3用于管理支持系统运行的计算机硬件3-1和软件3-2，计算机硬件3-1，用于输入、存储程序和加工数据，计算机硬件3-1包括组成计算机的各种物理设备，主要包括：存储器、处理器和输入/输出设备，存储器用于存储程序和风险数据，处理器用于执行程序，对风险数据进行加工或运算，输入/输出设备，如用于展示风险信息2-2和提供交互界面的显示器；首先，由输入设备接受程序和数据，然后处理器整合分析相关的信息，向各组成部分发出存储、调用和运算等指令任务，存储器不仅可用于保存风险信息2-2，同时也接受预警系统内的程序信息，并对保存的信息进行读取；最后在处理器发出的调用和输出命令下，通过输出设备输出评估结果等信息；计算机软件3-2，主要为根据河蟹膳食健康风险预警系统开发的风险预警软件s，以及涉及所需数据管理和加工的数据管理软件m。
65.预警层次4用于根据风险评估结果，在计算机设备上预警河蟹膳食健康风险或养殖风险，首先，需要在该层次设置风险预警信息推送规则，如高风险级(iii类)风险信息2-2必须推送给风险处置人员，并要求反馈处置信息；然后，根据分析层次2的风险等级2-1、分类以及风险评估结果，形成预警内容，配置风险处置业务人员；最后，通过预警界面与用户交互，输出预警内容，并在计算机设备上反馈处置结果信息。
66.河蟹膳食健康风险预警系统的模型层次1是系统的核心层次，为实现高效、科学风险评估与预警，模型层次1有如下内涵：
67.(1)构建数据模型1-1，用以描述风险评估所需风险数据的结构、操作及约束，所述数据模型1-1首先确定风险数据的类型、性质、功能、内容、联系及操作方式等；膳食风险评估所需的风险数据包括定性、定量两大类，具体可划分为分类数据、顺序数据和数值型数据。定性数据包括河蟹危害物名称、casrn(chemical abstracts service registry number)、致癌性等分类数据，和用于表征风险等级2-1的顺序数据；定量数据包括调查收集的观测数据和实验分析得到的实验数据等数值型数据，用于代入风险模型1-2计算风险。所述观测数据主要为摄入量(ir)、暴露时间(ed)、暴露频率(ef)、消费者体重(bw)、吸收率(af)等；所述实验数据主要为河蟹危害物暴露浓度(c)；
68.分类数据一般为文本信息，用于匹配相应的风险评估模型和结果，河蟹危害物名称包括中文名和英文名，如“恩诺沙星”或“enrofloxacin”；casrn为标准格式的字符串，如“93106-60-6”；致癌性为统一格式的二分判断，如“y/n”、“1/0”或“是/否”等；
69.顺序数据一般为预设的非数值型数据，如设定风险等级2-1为“低、中、高”、“i、ii、iii”或“1、2、3”等有序类别，用于划分信息的相对程度；
70.数值型数据是数字尺度的具体观察或测量值，可以进行风险评估的数值运算，如河蟹危害物的质量浓度c、人日均河蟹摄入量ir、摄食河蟹的持续时间ed、摄食河蟹的频率ef及摄食者的体重bw等；风险评估中所需的数值型数据一般是风险评估模型参数的具体取值，各参数取值共同影响最终风险评估结果。数值型数据一般具有当量，数值运算前应统一取值单位；
71.根据以上数据类型、性质、功能、内容、联系及操作方式，设置风险数据收录的sql((structured query language))约束条件，以避免不必要的系统运行错误和不准确的评估/预警结果。
72.(2)构建风险模型1-2，用于确定膳食暴露及危害物毒性对膳食健康风险的关联关系,进行回顾性或前瞻性风险评估；回顾性风险评估，即已发生的膳食安全事件的健康风险评估，进一步通过归因分析提出补救/调控措施。前瞻性风险评估，即根据实时测定的风险数据，预测河蟹膳食可能导致的健康风险，提出预警/预防措施。所述风险模型1-2包含暴露风险模型m
exp
、毒性外推模型m
eff
以及综合风险模型m
rsk
：
73.将相关定量数据代入所述暴露风险模型m
exp
，估计膳食途径的河蟹危害物暴露量，以edi(estimated daily intake)计，单位为mg/(kg body weight
·
d)，即每人每天的估计摄入量。根据暴露时间的有关膳食风险数据，edi具体分为长期暴露估计摄入量和短期暴露估计摄入量，分别以edic和edia计，单位为mg/(kg body weight
·
d)；
74.更进一步，评估一餐或一天摄食河蟹所造成的短期膳食风险时，根据下式(1)估算单一危害物的短期暴露估计摄入量edia；评估长期摄食河蟹所造成的长期膳食风险时，根据下式(2)估算单一危害物的长期暴露估计摄入量edic。
[0075][0076][0077]
在本实施例中，考虑到在日常生活中，相比人群膳食健康风险的平均值，人们更关注个人河蟹膳食条件下的具体风险，因此，也可对暴露风险模型m
exp
进行适当调整，即对于
河蟹膳食对消费者的短期暴露，个人暴露估计量考虑一餐或一天摄食的单只河蟹平均质量(w)和河蟹数量(n)，edia根据式(1-1)估算；对于河蟹膳食对消费者的长期暴露，个人暴露估计量考虑年/季度摄食的单只河蟹平均质量(w)和河蟹数量(n)，edic根据式(2-1)估算，其中，摄食的单只河蟹的平均质量(w)和河蟹数量(n)数据及消费者体重(bw)可通过问卷调查、资料调研等形式获得并记录；危害物浓度ci主要源自实验分析；危害物的吸收率(af)保守起见，可取100％；
[0078][0079][0080]
通过参考公认的毒性安全阈值，或基于所述毒性外推模型m
eff
计算得到危害物毒性边界值，表征危害物的生物毒性。根据危害物致癌与否，危害物毒性边界值分别以致癌斜率因子csf(cancer slope factor)和参考剂量rfd(reference dose)表示。定义csf为实验动物或人终身暴露于剂量为1mg/kg b.w./d致癌物时的终身超额患癌危险度，以(mg/kg b.w./d)-1
表示，若无推荐取值，基于动物剂量的csf推导人体等效剂量csf(下式3)。定义rfd为预期人群出现负面效应的概率极低，或实际上不可检出时，个体或人群的暴露水平，以mg/kg b.w./d表示，若无推荐值，基于无可观测负面效应浓度noael或最低可可观测负面效应浓度loael外推得到(下式4)。其中，uf为不确定系数，用以校正毒性数据外推时所固有的不确定性；
[0081][0082][0083]
更进一步，定义急性参考剂量arfd(acute reference dose)为在24小时以内，人体摄入的食品中某物质对消费者不产生可观测负面健康效应的量，以mg/kg b.w.表示，若无推荐值，基于该危害物的rfd推导arfd(下式5)；
[0084]
arfd＝3xrfd...式(5)
[0085]
根据膳食途径河蟹危害物的暴露量及毒性边界值，可根据风险评估模型估算膳食风险。所述综合风险模型m
rsk
如下式(6-7)所示，分别计算致癌物的致癌性风险系数cri(carcinogenic risk index)和非致癌物的风险商thq(target hazard quotient)。若多种危害物同时暴露，如下式(8-9)所示，综合风险模型m
rsk
基于相加作用ca(concentration addition)估算复合风险；
[0086]
cri＝edixcsf...式(6)
[0087][0088]
[0089][0090]
(3)确定风险指标1-3，建立风险评估大小与潜在健康危害的直接关联，目前的知识水平尚不能给出所有物质的致癌或非致癌分类信息，实际上，致癌危害物同时具有非致癌效应。因此，根据综合风险模型m
rsk
预测膳食风险大小后，首先如下式(10)所示整合致癌风险cri和非致癌风险thq得到总健康风险r
t
；然后，如下式(11)将健康风险进一步折算为损失的寿命值lle(loss of life expectancy)，单位为min，表征健康受损程度。
[0091]rt
＝cri
t
+thq
t
×
10-6
...式(10)
[0092][0093]
河蟹膳食健康风险预警系统的分析层次2直接形成河蟹膳食健康风险预警的风险信息2-2，具体过程如下：
[0094]
首先，基于风险指标1-3数值的分布情况设置风险等级2-1和分类，对于致癌危害物，设置可接受风险水平的下限为10-6
，上限为10-4
，即当cri《10-6
时，为低风险；当10-6
≤cri《10-4
时，为中风险；当cri≥10-4
时，为高风险。对于非致癌危害物，当thq《0.1时，为低风险；当0.1≤thq《1时，为中风险；当thq≥1时，为高风险；此外，可根据工作经验或相关研究结论，自定义风险等级2-1和分类，如低风险、中低风险、中风险、中高风险和高风险(i～v类)，
[0095]
其次，基于风险模型1-2估算的河蟹膳食健康风险，匹配河蟹危害物cri或thq的相应风险等级2-1，显示河蟹危害物导致的致癌风险或非致癌风险等级等风险分类信息，并根据风险等级2-1，调用响应类别风险预警举措；
[0096]
再次，通过分析界面与用户交互，配置并展示目标危害物的现有安全指标，如食品安全标准和养殖水质标准等，与实际场景中的河蟹危害物暴露水平进行比较，作为风险信息2-2的补充，同时，给定风险等级2-1及阈值的条件下，基于综合风险模型m
rsk
可计算目标危害物的食品安全基准和养殖水质基准，为风险管理提供支持，例如，对于致癌物重金属cd，《无公害食品水产品中有毒有害物质限量》ny 5073-2006限值为0.5mg/kg，某次抽检的河蟹体内cd浓度超标(平均浓度为0.504mg/kg)，该次评估的长期暴露cri为7.64
×
10-6
，属于ii类风险，长期食用可能导致47.61min预计寿命损失。
[0097]
最后所述分析层次2向预警层次4提供风险分类信息，指导膳食健康风险防控及养殖水质管理。
[0098]
所述河蟹膳食健康风险预警系统的预警层次4，向用户输出实际场景中的风险评估结果，完成最终预警工作；首先，设置风险预警信息推送规则，不同风险等级2-1的预警推送规则不同。对于低风险级(i类)风险信息2-2，无需推送给风险处置人员，仅需在工作报告中如实记录；对于中风险级(ii类)风险信息2-2，需推送给风险管理人员，并在工作报告中重点记录和显示；对于高风险(iii类)风险信息2-2，必须推送给风险处置人员，并要求反馈处置信息，在工作报告中突出显示风险信息2-2和处置情况，根据风险等级2-1、分类以及风险评估结果，形成最终预警内容和配置风险处置业务人员，最后，通过预警界面与用户交互，在显示器上展示预警内容及处置结果反馈信息，从而达到基于食品安全或养殖水质基准/标准，对养殖过程的环境暴露监测数据进行实时分析判断，预警养殖风险。
[0099]
如图1-2所示，所述设备层次3用于管理支持系统运行的计算机硬件3-1和软件3-2，所述软件3-2与基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统配套，包括风险预警软件s和数据管理软件m，所述数据管理软件m用于聚合、统计、查询和分析来自多个数据源的数据，所述风险预警软件s包括按顺序集成的输入模块s-1、风险分析模块s-2和输出模块s-3，即数据传递方向为输入模块s-1
→
风险分析模块s-2
→
输出模块s-3；
[0100]
输入模块s-1，输入模块s-1基于数据模型1-1输入河蟹养殖环境暴露、膳食暴露、人体健康效应等多个类型的风险数据，通过输入界面与用户交互，获取与河蟹膳食健康风险相关的风险数据，风险数据包括暴露数据和毒性数据，前者主要包括模型m
exp
涉及的全部参数，后者主要为致癌危害物的致癌斜率因子和非致癌危害物的参考剂量等，这些风险数据包含分类数据、顺序数据以及数值型数据，不同数据类型的数据格式、可能取值也不相同，基于数据模型1-1的数据结构对输入数据进行约束；即，分类数据可输入文本信息，数值型数据只允许输入数字信息，并且不同类型数据取值应符合设定要求和基本常识，如风险等级2-1分类取值i/ii/iii或低/中/高，危害物的吸收率af不超过100％。输入的风险数据存储于计算机可读存储介质中；
[0101]
具体地，输入模块s-1面向用户，采集与河蟹膳食健康风险相关的风险数据，包括河蟹危害物种类(i)、河蟹可食用部位危害物i的质量浓度(ci，mg/kg)、人日均河蟹摄入量(ir，kg/d)、人年均食用河蟹频率(ef，d/a)、人终身食用河蟹年数(ed，a)、危害物的吸收率(af，％)、人平均体质量(bw，kg)、人终身平均食用河蟹天数(at，d)、致癌斜率因子(csf，kg
·
d/mg)及参考剂量(rfd，mg/kg)等，这些风险信息2-2包含多种数据类型，存储时需约束数据格式，定义sql(structured query language)限制各类型数据的输入格式和可能值。作为优化方案，在输入模块s-1的基础上增设扩展环境监测模块s-1a，可实现养殖环境的自动监测，及时采集环境数据。
[0102]
风险分析模块s-2，包含交互层、控制层和模型层，根据风险模型1-2对风险数据进行可视化、程序化及信息化分析，交互层面向用户，登记并展示输入模块s-1获得的河蟹膳食健康风险数据，同时可视化呈现最终风险评估结果，风险评估结果以危害物的总健康风险r
t
表示，若复合危害物共同暴露，强调最高风险贡献的危害物；控制层用于传递指令，提交用户的请求和数据，运行程序化的风险评估流程，并将程序响应结果返回给用户，控制层有配置和管理数据源的作用，从而实现预警工作记录和河蟹膳食健康风险数据库的实时更新功能；模型层对河蟹危害物风险评估模型进行编码，实现风险评估的具体功能，编码的风险评估模型，包含预警系统模型层次1的所有模型，并根据数据的可得性进行合理的简化，具体来说，针对长期暴露，根据年均河蟹暴露量评估终身河蟹膳食健康风险，针对短期暴露，根据日均河蟹膳食暴露量和急性参考剂量评估短期河蟹膳食健康风险。作为优化方案，自定义风险模型1-2，在风险分析模块s-2的基础上增设扩展功能模块，包括食品健康风险分析模块s-2a、养殖水质风险分析模块s-2b和养殖底泥风险分析模块s-2c，可进一步细化评估工作任务，分别实现选定食品健康风险、养殖环境中水质风险及底泥风险的快速评估，增强评估工作对食品健康或养殖安全工作的指导力。
[0103]
输出模块s-3，基于风险评估结果，反馈风险等级2-1及分类，输出风险信息2-2并预警风险，根据风险分析层次2的风险评估结果，反馈实际场景中的河蟹膳食健康风险等级2-1及分类，向用户推送报告风险信息2-2并进行风险预警，并且输出模块s-3除了通过显示
器展示预警信息，如有必要，作为优选方案，在输出模块s-3的基础上可拓展应用警报铃声、灯光等多种形式发出警报s-3a。
[0104]
如图3所示，本发明的另一目的在于提供一种基于风险评估模型的河蟹膳食健康风险预警系统的使用方法，包括：
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step 1：输入，调用模型层次数据模型的sql限制用户输入风险数据的格式和可能值，采集与河蟹膳食健康风险相关的风险数据存储于存储器；
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step 2：评估，调用模型层次的风险模型，根据风险数据进行河蟹膳食健康风险评估；
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step 3：输出，基于分析层次的风险等级和风险信息，输出河蟹膳食健康风险评估结果；
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step 4：预警，基于预警层次的风险信息处置规则，根据风险评估结果，通过输出设备预警风险。
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具体使用过程如下：输入模块s-1通过交互窗口，按照所述数据模型1-1要求的数据格式(图中关系d)，收集所述风险模型1-2涉及的风险数据；所述风险分析模块s-2基于所述风险模型1-2进行河蟹膳食健康风险评估(图中关系e)；所述输出模块s-3基于所述风险等级2-1及风险信息2-2(图中关系f)，输出河蟹膳食健康风险评估结果；预警层次4在所述计算机硬件3-1上(图中关系c)，根据所述软件输出模块s-3的输出结果(图中关系g)预警风险(图中关系b)。
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风险模型1-2往往涉及多种参数和较复杂的计算，导致河蟹膳食健康风险评估工作较为繁琐，针对该问题，在计算机设备上编码基于风险评估的河蟹膳食健康风险预警系统，从而搭建信息化、程序化的风险评估窗口，可极大提高河蟹膳食健康风险评估及预警的工作效率，下面结合具体实施例对预警软件s的应用场景作进一步说明：
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本实施例将调整过的暴露模型m
exp
编码入本发明预警系统的模型层次1，构建针对消费者的预警软件s，如图4所示，实施例基于vba语言架构软件，在office excel中加载宏实现信息处理、数据库连接、前端页面呈现，其中，交互层面向用户，负责登记危害物信息及暴露参数，并将风险评估结果可视化呈现；控制层联系交互层和模型层，提交用户的请求和数据，并将程序化的响应结果返回给用户；模型层负责风险评估功能的内在逻辑，为风险评估模型的底层代码。
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如图5所示为预警软件s主界面，当前版本为crab@risk_v1.3。主界面上有两个控件：“开始评估”和“使用说明”，单击“开始评估”即进入危害物信息登录界面(图6)，请求输入的数据主要为：河蟹危害物的化学登录号(casrn)及质量浓度。质量浓度以单位质量河蟹的危害物浓度计，mg/kg b.w.。危害物信息登录界面有两个控件：“新增行”和“下一步”，当需评估多种危害物的复合风险时，单击“新增行”即可添加危害物，并为各危害物按添加顺序编号。当所有危害物的casrn及质量浓度正确填写完毕，单击“下一步”进入后续环节(图7)，若casrn列或质量浓度列未填写或不符合数据类型，系统将提醒用户更正(图6)。如图7所示，系统分步采集暴露人群特点和暴露参数。体重根据用户填报数字取值。为保护用户隐私，用户体重允许不填写，软件程序可基于性别、年龄判断用户体重。
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根据用户在“我更关心”框中的选择结果，分别进行短期膳食健康风险评价和长期膳食健康风险评价，需要用户根据实际情景输入参数w和n(见式1-1、式2-1)，除以上需要直
接人工输入的数据之外，其他模型参数取值从所述计算机设备3-1存储器内置的危害物风险评估参数数据库(database for risk-assessment parameters of hazards，draph数据库)中读取。随着系统的广泛使用和流通，通过记录用户风险评估的过程数据，draph数据库数据将不断得到丰富和更新。
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如图8所示为某次测验中的河蟹膳食健康风险评估结果，系统工作数据库中记录了评估过程调用或输入的数据，并对评估结果作了简单的可视化表达，系统的长期膳食健康风险评估结果以预期寿命损失范围表示，范围下限对应当季食蟹，而其他季节少食甚至不食情况下的风险；范围上限对应全年按当季食蟹水平食蟹，两者河蟹危害物暴露量存在差别，研究中将范围上限的暴露量按下限的4倍计，此外，对于多种危害物的复合风险评估，系统还给出了对危险贡献最大的物质信息，提示用户或管理者重点关注。
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以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。