食品质量安全抽检数据分析.docx

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食品质量安全抽检数据分析

摘要

“民以食为天”，食品安全问题越来越引起社会各界的重视，本文根据深圳市给出2010年、2011年、2012年的食品质量安全抽检数据，针对深圳市的食品质量安全做出了分析。

针对问题一，由于调查的食物种类复杂，我们首先将食品分为蔬菜类、鱼类、鸡鸭类等九大类，并将不合格项目分为重金属、微生物、添加剂和其它这四个方面。

然后根据深圳市2010，2011，2012三年抽检样本数据，统计出每类食品总的不合格数目，以及各食品类别中各个不合格项目的个数和其在总不合格数目中所占的比例。

最后根据比例和年份用

做出深圳市这三年各主要食品领域各不合格项情况的变化趋势图及总趋势图，我们发现在不合格项目中：

添加剂在2010—2011年，基本持续在

不变，但在2011--2012年时却突然增加了12个百分点；微生物的影响则是先减少后增加，但总体呈下降趋势；重金属呈现出先增加后减少的趋势，且在2011年达到最大占总不合格数目的

。

针对问题二，为找到食品产地、抽检地点和季节因素与食品质量的关系，我们还考虑了影响食品抽检不合格的其它因素。

我们将深圳三年食品抽检的数据中给出了抽检地点和生产地点分为了八个区域，抽检季度分成四个季度。

然后建立不完全层次分析的算法，运用

的

算法算出不同层次间的相应权重

，通过分析可知在影响食品质量因素的关系中，食品产地的影响最大，其次是季节的影响，而抽查地点对食品质量影响很小。

针对问题三，

关键词：

食品分类

应用层次分析法食品质量安全

一、问题重述

1.1问题的背景

“民以食为天”，食品安全关系到千家万户的生活与健康。

随着人们对生活质量的追求和安全意思的提高，食品安全已成为社会关注的热点，也是政府民生工程的一个主题。

城市食品的来源越来越广泛，人们消费加工好的食品的比例也越来越高，因此除食材的生产收获外，食品的运输、加工、包装、贮存、销售以及餐饮等每一个环节皆可能影响食品的质量与安全。

另一方面，食品质量与安全又是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。

1.2问题的提出

深圳是食品抽检、监督最统一、最规范、最公开的城市之一。

请下载2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据（注意蔬菜、鱼类、鸡鸭等抽检数据的获取），并根据这些资料来讨论：

1、如何评价深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂含量等安全情况的变化趋势；

2、从这些数据中能否找出某些规律性的东西：

如食品产地与食品质量的关系；食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系；季节因素等等；

3、能否改进食品抽检的办法，使之更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的），例如对于抽检结果稳定且抽检频次过高的食品领域该作怎样的调整？

二、问题分析

2.1问题一的分析

针对问题一，由于调查中食物种类复杂，为方便问题的讨论，我们将食品分为九大类，即肉类、鱼类、蔬菜类、水果类、鸡鸭类、油类、豆制品、米面类和其它，并对数据进行筛选。

在考虑食品安全的影响因素时，根据数据的分析，我们主要分析重金属、微生物、添加剂和其它这四个方面。

从题目所给的链接得到深圳市2010，2011，2012三年抽检样本数据，并用

制表进行统计和整理，统计出每类食品总的不合格数目，以及各食品类别中各个不合格项目的个数和其在总不合格数目中所占的比例。

最后根据比例和年份做出深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂情况的变化趋势图。

2.2问题二的分析

对于问题二，为建立合理的模型，我们需要考虑影响食品抽检不合格的其它因素，并进行相应分析。

深圳三年食品抽检的数据中给出了抽检地点和生产地点，主要可分为八个区域，抽检季度有四个季度。

建立不完全层次分析的算法，运用

的

算法算出不同层次间的相应权重

，从而进行评估。

2.3问题三的分析

针对问题三，本文在对问题一、二数据进行初步整理和分析的过程中，发现了一些抽检的数据存在一些不足。

比如在时间上跳跃性略大，对各个主食领域的抽查次数相差较大等，这样以来对食品的安全情况不能有更为精细的分析。

所以本文在上两问的基础上对深圳市的食品安全监督调查局给出了一些在抽检方面的建议。

三、模型假设

1、假设模型求解过程中所用的数据都是合理的；

2、假设不考虑抽检时抽检人员的人为影响，每次抽检时遵循公平性原则；

3、假设影响食品质量的因素能且仅能分为四大类，其他没有被分类的因素对食品质量所造成的影响忽略不计；

4、食品抽检数据上传时间的季节即为抽检季节；

5、对于食品产地，只有来自于深圳八个区的数据才为有效数据；

假设抽检不受国家相关政策的影响；

6、假设抽检时所有环节、所有因素的成本和工时相同。

四、变量符号说明

符号

符号说明

符号

符号说明

目标层

矩阵一致性指标

准则层

平均随机一致性指标

次准则层

一致性检验系数

特征根

单层权重

层对

层的权重

层对

层的权重

五、模型的建立与求解

5.1问题一的模型建立与求解

5.1.1问题分析

由于调查的食物种类复杂，我们首先将食品分为肉类、鱼类、蔬菜类、水果类、鸡鸭类、油类、豆制品、米面类和其它这九大类，并将不合格项目分为重金属、微生物、添加剂和其它这四个方面。

最后根据比例和年份用

做出深圳市这三年各主要食品领域微生物、重金属、添加剂情况的变化趋势图以及总的趋势图，并加以分析。

5.1.2模型的求解

运用

表格绘制出各主要食品领域微生物、重金属、添加剂情况的变化趋势图以及总的趋势图。

在此只列举蔬菜类、鱼类、鸡鸭类和总的趋势图表。

（其余图表见附录1）其中，不合格项目中其它项忽略不计。

表1三年中蔬菜类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

蔬菜类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

15%

重金属

33%

重金属

微生物

27%

微生物

67%

微生物

14%

添加剂

31%

添加剂

86%

其它

27%

其它

总数

100%

总数

100%

总数

100%

图1三年中蔬菜类不合格项目的变化趋势

表2三年中鱼类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

鱼类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

12%

重金属

微生物

79%

微生物

18%

微生物

33%

添加剂

21%

添加剂

71%

添加剂

60%

其它

总数

100%

总数

100%

总数

100%

表2三年中鱼类不合格项目的变化趋势

表3三年中鸡鸭类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

鸡鸭类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

微生物

90%

微生物

62%

微生物

68%

添加剂

10%

添加剂

36%

添加剂

30%

其它

总数

100%

总数

100%

总数

100%

表3三年中鸡鸭类不合格项目的变化趋势

表4三年中不合格项目总的个数及比例

2010

2011

2012

总的类别

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

147

29%

重金属

微生物

40%

微生物

125

25%

微生物

111

28%

添加剂

38%

添加剂

191

38%

添加剂

196

50%

其它

13%

其它

16%

总数

249

100%

总数

502

100%

总数

392

100%

表4三年中不合格项目的总的变化趋势

5.1.3结果分析

从图4三年中不合格项目的总的变化趋势图，我们首先可以看出不合格项目中：

添加剂对食品安全影响：

在2010—2011年，基本没有发生改变，但在2011--2012年时却增加了12个百分点；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

先增加后减少。

然后，我们再对各主要食品领域微生物、重金属、添加剂情况的变化趋势图表分析（见附录1）

5.2问题二的模型建立与求解

5.2.1问题分析

为找到食品产地、抽检地点和季节因素对食品质量的关系，并找到每个生产地点、抽检地点和每个季度对食品质量的影响，我们参照层次分析法，建立不完全层次分析的算法，算出层与层之间的权重，根据它们的联系找出这些因素和食品质量的关系。

5.2.2模型的建立

层次分析法，是把复杂问题中的各因素划分成相关联的有序层次，使之条理化的多目标、多准则的决策方法,而且将定量分析与定性分析有效结合。

建立各因素的递阶层次结构，并通过AHP软件计算每个因素的相应权重，得到了影响因素的一个相对重要性的排序得出结论。

根据这个结论，对问题进行分析。

步骤一建立递阶的不完全层次结构模型

（不合格食品—A层；抽检地点、生产地点、季节因素—B层；其它—C层）

步骤二构造两两比较的判断矩阵并赋值

构造判断矩阵

元素之间两两对比，对比采用美国运筹学家A.L.Saaty教授提出的1~9比率标度法（表5）对不同指标进行两两比较，构造判断矩阵。

表51~9比率标度法

标度值含义

1两因素相比，具有同等重要性

3两因素相比，前者比后者稍重要

5两因素相比，前者比后者明显重要

7两因素相比，前者比后者强烈重要

9两因素相比，前者比后者极端重要

2、4、6、8表示上述相邻判断的中间值

以上各数值的倒数若指标

与指标

比较相对重要性用上述之一数值标度，则指标

与指标

的相对重要性用上述数值的倒数标度

步骤三计算权向量及一致性检验

计算权向量:

记第2层对第1层的权向量为

，同样求第3层对第2层每一元素的权向量

，构造矩阵

，则第3层对第1层的组合权向量

。

以此类推，第s层对第1层的组合权向量

，其中是由第

层对第

层权向量按列组成的矩阵。

一致性检验：

已知

阶一致性的唯一非零特征根为

，可证：

阶正互反阵最大特征根

，当且仅当

时为一致阵。

定义一致性指标：

有完全的一致性；

接近于0，有满意的一致性；

越大，不一致性越严重。

定义平均随机一致性指标：

随机产生多个矩阵，将每个矩阵的一致性指标相加然后取平均值得到

。

考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将

和平均随机一致性指标

进行比较，得出检验系数

，即：

表6平均随机一致性指标

数维n

0.00

0.52

0.89

1.12

1.26

1.36

1.41

1.46

1.49

一般认为，当

时，判断矩阵基本符合完全一致性条件；当

时，认为所给出的判矩阵是不符合完全一致性条件的，需要进行调整和修正。

步骤四层次总排序及一致性检验

5.2.3模型的求解

我们通过

的

算法得到以下数据：

1、C层对B层的权重

表7各抽检地点因素

表8各生产地点因素

表9各季度因素

2、B层对A层的权重

表10

以上图表计算出两相邻层之间的关系，并且都通过了一致性检验。

5.2.4结果分析

从上面的表10，我们首先发现在影响食品质量因素的关系中，食品产地的影响最大，其次是季节的影响，而抽查地点对食品质量基本没有影响，或者说是影响很小。

由表7和表8可以看出，在我们分析的深圳市的八个区域中，不管是食品抽检地还是食品产地对食品质量的影响，宝安区和龙岗区的不合格权重明显大于其它地区，所以不合格的食品数量也就最多。

其次是罗湖区和福田区，而其它四个地区相对来说权重较小，不合格产品也就最少。

由表9我们发现季度对食品质量的影响相对较散，但总的来说第一季度和第四季度权重较大，第三季度是对不合格食品影响最小的。

5.3问题三的模型建立与求解

5.3.1问题分析

通过对问题一和问题二搜查整理的数据，我们发现深圳市市场监督管理局网站中队各个食品领域的抽查时间没有规律性。

而且对各个主食领域的抽查次数也相差较大，这样对我们分析的结果会产生一定的影响。

为更科学更有效地反映食品质量状况且不过分增加监管成本（食品抽检是需要费用的），我们根据对问题一和问题二的分析，提出系统调查方法，对不同的食品进行不同程度的等距抽查。

5.3.2模型的求解

六、模型的评价与推广

第一问中主要是通过图表的曲线图阐明其中的关系，方法简单易懂。

第二问重点采用层次分析法，该模型可以推广到其它类似的多变量的环境问题，以及其它问题中，如水质检测安全问题，河流污染扩散问题，旅游与决定要素问题等。

但本文忽略了除了所给因素之外的因素对食品安全的影响，与实际问题存在偏差。

同时是在假设各因素相互独立的情况下对食品质量的影响进行分析，可能会导致误差。

七、参考文献

1．马新民王逸迅，《概率与数理统计》，北京：

机械工业出版社，2010。

2．王莲芬许树柏，《层次分析法引论》，北京：

中国人民大学出版社，1990。

3．姜启源，《数学模型》，北京：

高等教育出纳版社，2006。

4．曹茂林，《层次分析法确定评价指标权重及Excel计算》，扬州：

扬州市环境监测中心站，2012.

附录

附录1其余主要食品领域微生物、重金属、添加剂情况的变化趋势图表。

表1三年中豆制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

豆制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

微生物

42%

微生物

29%

微生物

33%

添加剂

47%

添加剂

68%

添加剂

58%

其它

总数

100%

总数

100%

总数

100%

图1三年中豆制品不合格项目的变化趋势

表2三年中米面类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

米面类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

28%

重金属

135

71%

重金属

11%

微生物

25%

微生物

15%

微生物

25%

添加剂

38%

添加剂

13%

添加剂

53%

其它

10%

其它

11%

总数

100%

总数

190

100%

总数

147

100%

图2三年中米面类不合格项目的变化趋势

表3三年中肉类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

肉类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

0.00%

重金属

8.00%

重金属

2.04%

微生物

70.00%

微生物

44.00%

微生物

26.53%

添加剂

25.00%

添加剂

48.00%

添加剂

65.31%

其它

5.00%

其它

0.00%

其它

6.12%

总数

100.00%

总数

100.00%

总数

100.00%

图3三年中肉类不合格项目的变化趋势

表4三年中油类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

油类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

微生物

11%

微生物

29%

微生物

添加剂

58%

添加剂

90%

其它

32%

其它

71%

其它

10%

总数

100%

总数

100%

总数

100%

图3三年中油类不合格项目的变化趋势

表4三年中水果类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

水果类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

微生物

100%

微生物

100%

添加剂

其它

总数

100%

总数

100%

图4三年中水果类不合格项目的变化趋势

表5三年中其它类制品不合格项目的个数及比例

2010

2011

2012

其它类制品

类别

个数

比例

类别

个数

比例

类别

个数

比例

重金属

12%

重金属

微生物

32%

微生物

12%

微生物

20%

添加剂

39%

添加剂

71%

添加剂

35%

其它

17%

其它

13%

其它

40%

总数

100%

总数

134

100%

总数

100%

图5三年中其它类不合格项目的变化趋势

图表分析

1、蔬菜类——添加剂对食品安全影响：

先减少后增加；微生物对食品安全的影响：

先增加后减少；重金属对食品安全的影响：

先增加后减少。

2、鱼类——添加剂对食品安全影响：

先增加后减少；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

先增加后减少。

3、鸡鸭类——添加剂对食品安全影响：

先增加后减少；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

基本不变，且几乎为0。

4、豆制品——添加剂对食品安全影响：

先增加后减少；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

基本不变，且为0。

5、米面类——添加剂对食品安全影响：

先减少后增加；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

先增加后减少，且在2011年所占比例达到

。

6、肉类——添加剂对食品安全影响：

持续增加；微生物对食品安全的影响：

持续减少；重金属对食品安全的影响：

先增加后减少。

7、油类——添加剂对食品安全影响：

先减少后增加；微生物对食品安全的影响：

先增加后减少；重金属对食品安全的影响：

基本不变，且为0。

8、水果类——添加剂对食品安全影响：

基本不含有添加剂；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

基本为0。

9、其它——添加剂对食品安全影响：

先增加后减少；微生物对食品安全的影响：

先减少后增加；重金属对食品安全的影响：

持续降低。

（注：

可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!

）

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