风险分析实例

第三节　风险分析实例

风险分析的类型有两种，一种是对特定的有害生物做定量的分析，另一种是定性的风险分析。目前，国际上尚无两者的定义，一般而言，结果用风险高、中、低等类似等级指标来表述的称为定性风险分析，而用概率值等具体数字来衡量风险大小的称为定量风险分析。在目前阶段，还有界于两者间的半定量风险分析。如美国人为把小麦出口到中国而做的“输华小麦携带小麦矮腥黑穗病菌的风险分析”就属于定量风险分析，澳大利亚为防止进口亚洲大米而传染水稻病害的风险分析则属于半定量的风险分析，中国国家质量监督检验检疫总局在2001年颁布的2号公告所依据的《关于中国从国外进口原木截获有害生物的风险评估报告》则属于定性风险分析。

定性风险分析一般采用非概率等数学模型来研究个别或局部的特征及规律，一般将事件分解为多个风险要素并将这些因素按某种多维向量运算后得到整体的风险评估。定量风险分析则是利用数学模型来描述根据时间和空间上的各个风险事件，并根据事件间的关系建立数学函数，通过模拟来定量描述风险的大小。还有一种风险分析介于这两种之间，通常将风险评估的各项指标进行权重分析并赋值，按照一定的运算关系，算出特定有害生物的风险值，然后根据划分的标准判断该有害生物的风险性。这种风险分析通常被称作半定量的风险分析。

1.定性PRA的案例——美国对大豆锈菌的风险评估

大豆锈病对美国农业影响的评估从1976年开始，经20多年研究，得出在流行学、产量损失、病害抗性和病害模型等方面大豆锈病对美国农业系统影响的风险评估结果。

第一阶段，USDA-ARS在马里兰州的隔离温室中，将来自不同国家（主要为东南亚国家）的大豆锈菌接种美国大豆品种上，在模拟东南亚国家气候条件下，观察锈病的发生、流行和产量损失情况，并分析美国气候是否适合大豆锈病的发生和流行。与此同时，将美国大豆品种种植在中国的台湾省和泰国进行实地试验，分析大豆锈病的发生、流行和产量损失情况。Kingsolver等（1983）通过比较美国气候和中国台湾省、东南亚国家气候条件，得出如果大豆锈菌传入美国，将会造成流行的结论。此阶段所得出的这一结论，为定性PRA。

第二阶段，将试验数据结合历史资料和流行的气候条件，建立了3个大豆锈病流行预测模型和大豆生长模型。Yang（1991）比较3个大豆锈病流行预测模型在评估大豆锈病流行中的作用，其中病害模拟模型（SOY-RUST）能解释81％的病害流行情况。Royer（1991）利用美国气候资料和病菌与植物生理天数模型，通过地理信息系统，预测了大豆锈病在美国宾夕法尼亚州和马里兰州的潜在流行图。Yang等利用大豆生长模拟模型（SOYGRO），根据对佛罗里达1976-1987年间大豆产量模拟计算，结果表明大豆锈病引起的产量损失为5％～48％，估计对美国经济的潜在损失每年超过7.2亿美元。综上得出严禁大豆锈菌的入侵结论。此阶段所得出的这一结论，虽以数字形式给出了风险程度，但从严格意义上仍为定性PRA。

2.定量PRA的案例——TCK对中国小麦生产的风险评估

小麦矮腥黑穗病（Tilletia contraversa kuhn，简称TCK）是麦类黑穗病中危害最大、最难防治的一种。该病菌的冬孢子和菌瘿可随种子、粮食的调运进行远距离传播，我国尚未发现其危害。中美两国专家针对美国小麦矮腥黑穗病菌疫区小麦输往中国，开展了“中华人民共和国进口美国磨粉小麦携带小麦矮腥黑穗病菌冬孢子风险评估”研究。该PRA报告成为中美最终达成《中美农业合作协议》小麦条款的重要基础。

TCK对中国小麦生产的风险评估，PRA课题组详细分析了输华小麦中矮腥黑穗病菌冬孢子可能传入中国的各种途径，在充分搜集中国相关资料的基础上，根据植物病理学“病害三角”原理设计了TCK定量分析框架。利用场景分析和蒙特卡罗方法对TCK进入麦田的可能性进行了计算，并建立地理植病模型模拟其田间发病及定植情况。

（1）场景分析对于TCK导致的风险，其场景可按顺序分解为进入麦田、侵染发病、产量损失几个部分。

①TCK进入麦田随输华小麦进入我国的TCK冬孢子有多条途径到达麦田，按过程可将事件分解为运输、制粉、饲料运输及禽畜粪便处理。上述过程中，每个事件都会有不同比例的TCK冬孢子进入麦田。

②TCK侵染小麦TCK冬孢子萌发后，从尚未拔节的小麦茎基部（分蘖节）进入植株体内并到达生长锥。由于小麦分蘖节位于土表以下2cm处，因此，土表以下2cm处的环境条件（温度、湿度和光照）是TCK萌发、侵染的主要因素。

③TCK导致的产量损失TCK是系统性病害，导致小麦全穗发病，其田间发病率一般即为损失率。因此，可用田间发病率来直接估算其产量损失。

（2）实施评估

①TCK进入麦田因实际情况相当复杂，仅对其中主要环节进行了试验，部分试验使用了专家估计值及一些调查数据。例如，小麦制粉后TCK冬孢子的存活和流向是个关键环节，美国科学家对此进行了试验。结论认为面粉中不含TCK冬孢子，绝大部分冬孢子存在于下脚料及饲料中。鉴于此，估计10％～30％的孢子可以被发现并用β（4，2）分布来拟合制粉后下脚料及饲料中检测到的TCK冬孢子概率，其范围为0.1～0.3，均值为0.233 33。其他事件也以类似的方法来建立统计模型。完成所有事件的建模后，将其按时空关系组织起来，再用蒙特卡洛方法模拟，即可得出输华小麦中所带TCK每年流入中国麦田总量的概率分布。

②TCK侵染导致小麦发病

a.环境因素分析及建模：影响TCK发病的因素主要是麦田土表2cm的环境，结合TCK的萌发侵染生理试验，利用历史气象观测资料，可建立其地理植病模型。以下简述各因素在模型中的作用。

温度：TCK冬孢子的萌发需要低温环境，最适温度在3～8℃之间，当温度在-2～12℃之外时，冬孢子不能正常萌发。在最适温度下，TCK冬孢子萌发需要21～35 d。据此引入Schr6dter真菌生长公式建立温度与TCK冬孢子萌发时间的关系模型。

湿度：适宜TCK萌发的土壤相对持水量范围大致在60％～80％之间，这一条件与温度条件相结合可评估不同地区麦田中TCK萌发所需的时间。

光照：TCK冬孢子萌发需要弱光照，这一因素与小麦分蘖节的位置决定了影响TCK孢子萌发和侵染的环境位于土表层2cm处，因此，上述的温、湿度参数获取均以此为依据。

小麦生育期：TCK侵入部位为小麦茎基部，菌丝在侵入小麦植株后必须到达生长点才能随生长点一起上移并导致系统发病。从田间条件来看，只有小麦出苗后到拔节前是小麦被TCK侵染的生育期。因此，上述TCK萌发模型与小麦生长模型配合才能判定在当地条件下TCK是否能成功侵染。

b.计算机实现：建立上述理论模型后，将我国各气象站点多年的逐日观测数据应用到模型中，用计算机语言实现后，即可结合气象数据库逐站、逐年评估TCK在当地的侵染发病情况。对计算结果进行统计分析，评估出不同地点的风险。

c.风险区划：上述的评估结果是离散点的风险值，如果要进行风险管理，还需要将其进行区域化。运用地理信息系统（GIS）可将离散点数据转为区域数据，并得到最终的风险区划图。

（3）评估结果

①TCK孢子量输华小麦中TCK冬孢子量是问题的本质。美方在PRA报告中提出的出口小麦50g样品中冬孢子允许量为43 000个（根据试验中发病的最低接种水平来确定允许量的方法）。美方依据最低发病接种量为每平方厘米8.8个冬孢子，进而美国农业部（USDA）假定，如果每公顷播种小麦100kg，则50g小麦中含有43 000个孢子是安全的。2001年，中美两国科学家在美国Logan联合试验结果表明，最低发病接种量为每平方厘米0.88个冬孢子，允许量降至每50g小麦样品4300个孢子。签订《中美农业合作协议》时，经中美两国协商，其允许量确定为每50g小麦样品30 000个冬孢子。

②TCK接种阈值美方PRA报告中提出接种量为每平方厘米8.8个冬孢子，经3年阈值研究，认为小区面积过小是导致这一结论主要原因之一。2000-2001年中美双方进一步试验证明了这一推断。试验结果表明，最高接种量每平方厘米88 448个冬孢子的发病率高于95％，最低接种量每平方厘米0.88个冬孢子的发病率为0.21％，比美国前3年研究中发病的最低接种量降低了10倍。

③定植风险美方PRA报告中认为TCK只能在中国积雪地区才能发生，其适生面积占中国冬小麦面积的3.8％。陈克等（2002）根据TCK的萌发、侵染条件，结合气象数据，利用地理信息系统分析了TCK在中国定植的可能性。根据18年内出现适合TCK发生的年份，结果表明，TCK不仅在中国积雪地区能发生，而且在中国非积雪的冬小麦地区也能发生，TCK高、中风险区面积占中国冬麦面积的19.3％。