DIEM评分系统：膳食评估在公共健康与星球健康交汇点的创新应用

《Frontiers in Nutrition》：Dietary assessment at the confluence of public and planetary health: introduction of the DIEM (Dietary Impacts on Environmental Measures) scoring system

本文创新性地开发了DIEM（膳食环境影响测量）评分系统，通过将四种环境指标（温室气体排放、耕地利用、活性氮使用和水资源稀缺足迹）整合为统一评分，首次实现了膳食模式环境影响的实时评估。该系统与Diet ID平台结合，可在个性化饮食目标设定中同步提供HEI-2020饮食质量评分和环境影响评分，为促进健康与可持续膳食选择提供了突破性工具。

　　

引言

在影响星球健康的诸多因素中，人类膳食模式因其多重特性而备受关注。首先，饮食质量不仅是人类健康的关键决定因素，更是早逝和慢性疾病发病的首要预测指标。其次，最有益人类健康的膳食模式往往能同步降低环境负担。食物生产消费模式直接关联星球健康的核心指标：耗水性用水、土地利用、温室气体排放、水体富营养化及土壤退化等。值得注意的是，许多食物的环境成本属于经济学中的"外部性"，导致价格机制无法反映真实环境代价。当前全球生物质正经历从自然多样性向畜牧养殖主导的转变，而膳食调整恰是个人可直接实施的气候行动重要抓手。

方法

环境数据库构建

研究整合哈佛FFQED数据库（含286种食物的GHGE、耕地使用、活性氮数据）与Heller水资源稀缺足迹数据库，形成涵盖kgCO_2eq、m²-yr、g Nr和升当量/克食物四大指标的综合数据集。采用Clark等开发的标准化方法，将各指标最大值设为基准进行无量纲化处理，通过等权重加权生成0-100分的复合环境影响评分。

膳食图谱整合

通过敏感性分析将初始162种食物精炼为29个父类别（如将红肉细分为牛肉/其他红肉/猪肉），确保类间差异大于类内差异。这些类别与Diet ID平台的膳食图谱（包含50种膳食模式）进行映射，每个模式均通过NDSR系统进行HEI-2020饮食质量评分。

评分计算体系

DIEM评分以热量为权重系数，通过三步法计算：(1)计算各父类别食物热量占膳食总热量百分比；(2)将百分比与父类别环境评分相乘；(3)求和得到总分。统计分析采用Pandas/NumPy/SciPy工具链，通过Kruskal-Wallis检验和回归分析验证评分有效性。

结果

测试显示DIEM评分与理论预期高度吻合：古饮食模式（肉食为主）评分最高，标准美式饮食居中，纯素饮食最低。在同一饮食类型中，低质量层级（HEI-2020低分位）的DIEM评分显著高于高质量层级。敏感性分析证实四类环境指标等权重设置的合理性，饮食类型解释了99%的评分变异，而饮食质量单独解释28%变异，二者共同解释度达83%。回归分析显示饮食类型（β=0.56）对评分的影响强度远超饮食质量（β=0.28）。

讨论

DIEM系统的创新性在于首次实现膳食环境影响的"横向整合"（多指标融合）与"纵向贯通"（食物→膳食模式），并与实时饮食评估、个性化目标设定形成闭环。虽然食物包装、加工运输等"农场后"环节未纳入评分，但这些因素对评分排序影响有限。系统局限性包括：对加工食品的环境成本捕获不完整，可能弱化饮食质量与DIEM评分的关联强度；等权重假设虽具普适性但缺乏区域适应性。未来通过移动端应用，用户能在1分钟内获取当前饮食与推荐方案的"健康-环境"双评分，为推动可持续膳食选择提供量化支撑。

结论

DIEM系统通过将环境评分叠加于个性化饮食推荐，创造了"可测量即可管理"的干预契机。在气候变化紧迫性日益凸显的当下，该系统为个体参与气候行动提供了直观抓手，使"每餐选择"成为连接个人健康与星球健康的实践节点。后续研究将验证环境评分显示对饮食行为改变的催化作用。