风险源识别的问题特征优化方案

为了研究供应链网络的风险源的识别问题，必须对可用于源识别的网络和观测数据以及导致观察结果的传输过程做出假设。基于食品供应网络和食源性疾病污染过程的基本情况，我们对风险源识别问题及其六个特征进行了描述，接着对现有研究方法进行了初步分类。

食品供应链网络可以用有向网络结构来表示，该结构由生产、分配、仓储和消费的多个阶段组成。食品在网络中的流动过程通常被构造为产品向前传递时、连接发起节点和销售终点的路径（有向边）的集合。当受污染的食品在网络的早期阶段离开某些来源并到达地理位置分散的下游节点，就可能发生大规模污染。污染最终到达消费者，并使他们在食用受污染的食品后一段时间患病。疾病的病例报告与购买违规产品的供应网络节点相关联，例如零售商或餐馆，这些节点可以被视为受感染节点。

风险源定位是指识别导致食源性疾病暴发的食品生产和分销链中污染的源头节点。在本文中，我们使用以下定义：

（1）节点：代表食品供应链中发送或接收食品的一个场所，例如生产、加工、批发或分销食品的单元。

（2）路径：指食品在供应链中各节点所经过的轨迹；在某些节点它可能包括混合和分裂事件。

（3）疾病报告：是出现疾病的节点或批次。它可以定义为在特定时间段内具有特定疾病症状一定数量的人或确认的可致病的病原体。例如，疾病报告可以是某个区域内的学校，其中有几名生病的学生在某个时间范围内表现出相同的症状。

图5.1　有3个病例报告的食品供应网络示意图

图5.1　表示食品生产商的污染已经通过供应网络传播并导致3家不同零售商发现疾病报告。通过映射此结构，可以直接利用所有案例数据（即证据）鉴定该组可能的风险源，即连接到所有已知污染节点的节点集。因此网络结构信息提供了识别风险源的初步信息。为了进一步确定来源，需要利用更多信息。每条边都包含有关供应网络参与者之间交易次数或数量的信息，可以被认为是给定连边的相对传播潜力，表示污染食品经过该路径传播的可能性。

（1）食品供应链风险传播与流行病学中的疾病传播的不完全等同性

许多基于网络的源检测方法旨在识别传染病传染源。这些方法通常是传染病传播的流行病学模型的一些变体，包括广泛使用的易感染（SI）或易感染-恢复（SIR）模型。3.2.1节曾讨论过供应链风险传播与复杂网络流行病传播的动力学相似性，然而，通过食品供应产生的污染传播并不完全等同于疾病传染过程。受污染食品通过供应网络传播时，致病量通常会保持不变，这意味着它不一定会扩散到其他食物中，也不会在感染性方面显著衰减［114，115］。不广泛扩散是由许多因素造成的，如包装物品之间缺乏接触，未包装物品之间缺乏相互作用或混合，以及污染物扩散的生物不敏感性。不显著衰减是由于易腐物品的保质期不同于病源体衰变期。食源性疾病背景下的污染过程主要通过受污染的食品扩散而不是通过供应网络传播。因此，基于传染和免疫的流行病学过程的传播模型将增加食品供应链风险传播研究的复杂程度。(www.xing528.com)

（2）观察样本的稀疏性

虽然污染物在其穿过供应网络的过程中通过多个网络节点传播，但通常仅在购买受污染食物的最末节点并有疾病报告时才会被检测到。除非进行进一步的调查，否则参与食品生产、加工或储存的节点的污染状态，虽然更接近风险源，但仍不会被观测到。

在调查的后期阶段，假设网络中所有节点的污染状态都已知是不现实的，即允许部分节点的污染状态不确定。

（3）观测将始终远离源

仅在吸收节点处放置观测值也意味着在源节点和每个观测节点之间将存在大的网络距离，增加了可能传播路径的数量，并且反过来增加了扩散轨迹的结构的不确定性。仅考虑网络结构的源检测方法将不如考虑供应数量加权信息的方法。

（4）类似的路径长度

由于食物供应网络的分级结构，从网络连边的数量来看，从源头到观测节点的网络路径将接近相同的长度。许多现有的源检测方法假设污染物通过从源头到每个观察的最短路径行进，或者通过利用图的最短路径特性来简化推理过程。这些近似值在食品供应网络环境中应用不佳，其中大多数路径的长度难以区分。

（5）多个候选路径

在食物供应网络中的任何可能的来源和观察之间，存在具有相似权重或可能性的多个行进路径。这是由于食品生产、贸易和零售市场缺乏垄断：任何特定的食品类型将通过多个大型零售商或批发商分销，每个零售商或批发商处理类似的大量产品。某些源检测方法简化了假设，即污染物在源头和观测节点之间的单个最高概率路径上传播。这些方法在食品供应网络设置中将是不准确的，其中传输状态不一定由少量连接支配。

（6）风险通过食品网络传播的时间不确定性

理论上，应该从疾病的定时报告中结合传播污染所需时间的模型来检测风险源。食品在供应网络路径上的传播存在时间上的延误，污染传播过程存在明显的时间不确定性。污染物在存储环节包括供应网络（例如仓库）的各个节点存储以及购买后消费者的存储时间上变化很大。因此，虽然时间可能是某些食源性疾病源检测应用中的一个重要方面，但基于时间的食品风险源识别方法目前由于数据的缺乏尚不可行。