沙特阿拉伯国家食品优先矩阵(PMIXF)的构建及其在食品安全战略中的应用研究

本研究针对沙特阿拉伯缺乏国家食品成分表及食品安全评估工具的现状，开发了基于FAOSTAT食品商品清单(FCL)和家庭调查数据的食品优先矩阵(PMIXF)。研究人员通过整合FAO供给利用账户(SUA)数据和34户家庭消费频率调查，将144种食品按11类分组并划分为高/中/低优先级，其中7种（如禽肉、椰枣）被列为高优先级。该矩阵为国家食品生产战略制定、营养政策优化及公共卫生研究提供了关键工具，助力实现沙特"2030愿景"中的经济多元化目标。

　　

在全球食品系统面临气候变化和供应链中断的背景下，沙特阿拉伯作为严重依赖食品进口的国家，其食品安全问题尤为突出。尽管食品安全的定义早已明确——即人们持续获得充足、安全且营养的食物——但沙特长期缺乏国家食品成分表和系统的膳食评估工具。这种数据缺失导致政策制定者难以精准识别关键食品品类，进而影响国内农业生产布局和危机应对能力。更严峻的是，该国非传染性疾病(NCDs)负担日益加重，与不均衡的膳食结构密切相关。

为解决这些问题，沙特食品与药品管理局(SFDA)联合多所大学的研究团队开展了开创性研究。他们创新性地开发了食品优先矩阵(PMIXF)，通过量化国家食品供给与家庭消费的关联性，建立了科学的食品优先级评估体系。这项发表于《Agriculture》的研究，为资源有限地区开展膳食评估提供了可推广的方法学范式。

研究团队采用多源数据整合策略：首先基于FAO食品商品清单(FCL)筛选188种本土消费食品，排除44种非常规食品后，通过供给利用账户(SUA)获取2017-2023年国家供给数据(g/人/天)；同时采用雪球抽样法在5个地理文化特征区（如利雅得、吉赞）收集34户家庭的九级消费频率数据。关键技术包括：(1)构建5×9半定量矩阵，X轴为消费频率（1-5分），Y轴为食品组内供给占比（1-5分）；(2)通过矩阵乘法计算优先级得分（1-25分），划分高(≥10)、中(3.5-9)、低(≤3)三档；(3)采用专家评议法解决数据冲突，如合并SUA单独统计但问卷合并的食品（橙子/柑橘）。

食品分组供给分布
数据显示谷物组(767.42 g/人/天)和蔬菜组(182.64 g)供给量最高，而糖料作物(1.05 g)和油料作物(1.48 g)最低。具体品类中，小麦占谷物组34.8%，番茄占蔬菜组36.3%，椰枣占水果组58.7%，这些高供给食品在家庭调查中同样呈现高消费频率。

优先级矩阵应用
开发的PMIXF将7种食品列为高优先级：禽肉(17.5分)、土豆(17.5)、鸡蛋(17.5)、坚果(12.5)、牛奶(10.5)、椰枣(10.5)和原糖(10.5)。中优先级食品37种如黄瓜(3.5)、苹果(3.5)，低优先级达100种如芝麻油(1)、山羊奶(1)。值得注意的是，具有文化象征意义的咖啡虽供给仅3.73 g(20.6%刺激物组)，但因每日消费习惯仍获中优先级。

结论与意义
该研究首次实现了沙特国家食品数据与家庭消费行为的联动分析，其创新性体现在：(1)突破性地将FAO供给数据转化为可操作的优先级指标；(2)为缺乏营养调查的国家提供FFQ(食物频率问卷)开发框架；(3)揭示供给与消费的高度相关性（r=0.82）。实践层面，矩阵直接支持国家农业战略(NSA2030)，如验证了番茄(67%自给率)和牛奶(118%)的生产合理性，同时提示需提升鳄梨、西兰花等低优先级营养食品的消费。

研究也存在样本量局限(34户)和宗教文化因素未量化等不足。未来需在代表性样本中验证，并探索将PMIXF与营养素摄入标准对接。这项成果不仅为沙特实现"2030愿景"中的食品自给目标提供科学依据，其方法论更可为类似新兴经济体所借鉴，通过数据驱动的食品政策平衡营养健康与经济发展。