《Food Control》：Industrial processing reshapes hexaconazole residue distribution in apples: field dissipation, processing factors, and probabilistic dietary risk assessment
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摘要己唑醇在中国苹果园中被广泛使用，但从田间施用到工业加工，以及由此带来的食物摄入风险等方面，其残留情况仍不够明确。本研究通过整合12项符合良好农业规范的田间试验、半工业化苹果汁加工过程、基于实测数据的加工因子，以及确定性/概率性食物风险模型，进行了从田间到餐桌的全流程评估。在收
摘要
己唑醇在中国苹果园中被广泛使用，但从田间施用到工业加工，以及由此带来的食物摄入风险等方面，其残留情况仍不够明确。本研究通过整合12项符合良好农业规范的田间试验、半工业化苹果汁加工过程、基于实测数据的加工因子，以及确定性/概率性食物风险模型，进行了从田间到餐桌的全流程评估。在收获前28天的情况下，田间残留半衰期介于17至22天之间，最终残留量不超过0.055毫克/千克。工业加工显著改变了残留物的分布情况：在澄清果汁和透明果汁中的残留量有所降低（加工因子分别为0.085–0.093和0.024–0.043），在浓缩过程中残留量略有上升（加工因子为0.094–0.11），而苹果渣中的残留量则相对较高（加工因子为1.0–1.6）。确定性评估结果显示，急性摄入量低于急性参考剂量的2%，慢性暴露量低于可接受每日摄入量的0.5%。通过对40个中国人群亚群的蒙特卡洛模拟进一步验证，食物风险较低，其中95%百分位数的慢性暴露量不超过ADI的16.089%，而2–3岁的儿童则是暴露程度最高的群体。这些研究结果为更精确的食物暴露评估提供了必要的加工因子，有助于为苹果产品制定基于风险的最大残留限量和允许摄入水平，同时也强调了在可持续的苹果供应链中，需对含有农药的加工副产品进行妥善管理。
引言
苹果是全球产量和消费量最大的水果之一，2023年全球苹果产量约为9700万吨，其中中国占比接近一半（46.7%）（Liu等人，2024a）。除了鲜食之外，苹果还是中国水果加工业的重要原料，每年有超过680万吨的苹果被加工成果汁及其他高附加值产品。正是由于这种双重作用，苹果在食品安全监管和精确的食物暴露评估中具有重要意义。然而，为了实现高效果园管理，需要在整个生长季节反复施用杀菌剂和杀虫剂，因此苹果也常常成为存在明显农药残留问题的水果之一（Zaller等人，2023；Tian等人，2024）。因此，对苹果中农药残留的评估不应仅限于田间消散情况以及鲜果中的最终残留量，还需考虑工业加工如何影响果汁产品及加工副产品中的残留分布。
己唑醇是一种系统性三唑类杀菌剂，被广泛用于苹果园中防治白粉病及其他真菌性疾病。由于其广谱杀灭效果和较强的持久性，该药剂得到了广泛应用（Deng等人，2022）。不过，越来越多的证据表明，己唑醇可能存在干扰内分泌和生物积累的风险（Jia等人，2019；Abdi等人，2022）。虽然目前关于农药残留的研究主要集中在谷物和土壤上（Maznah等人，2015；Wang等人，2025），但关于其在苹果中的存在、消散及残留行为的系统数据仍然十分匮乏，尤其是在中国——这个世界最大的苹果生产和消费国——的田间条件下（Liu等人，2024b）。
加工过程进一步复杂化了农药残留的分布情况。苹果不仅以鲜果形式被食用，还以果汁、浓缩汁、醋、葡萄酒以及干片等多种加工形式出现（Gao等人，2024）。这些加工步骤可能会降低、浓缩、重新分配或化学改变农药残留（Cui等人，2023）。因此，加工因子——即加工产品中残留量与原始农产品中残留量之比——对于将田间数据转化为真实的消费者暴露估算值，以及使风险评估与实际生产情况相契合，具有不可或缺的作用（Hakme等人，2024；Yamasaki等人，2024）。
从监管角度来看，加工因子也为评估加工食品提供了量化依据，有助于制定符合残留标准的决策，同时便于管理可能重新进入食品、饲料或循环经济链条的加工副产品。在中国，苹果加工主要以工业化方式为主，半工业化果汁生产线（处理能力约为250千克/小时）能够模拟商业生产流程，同时便于在各个加工阶段进行取样检测。然而，目前针对这类条件下三唑类杀菌剂如己唑醇的加工行为的研究还比较少。填补这一研究空白对于准确评估加工苹果产品中的农药暴露及其相关健康风险至关重要。
食物风险评估为将农药残留与消费者健康风险联系起来提供了框架（Yang等人，2024）。传统上，人们多采用确定性模型，这类模型依赖于诸如受控试验中残留量中位数或最大残留限量等点估计值，再结合固定的食物摄入量（Quan等人，2020；McNamara和Pigat，2023）。尽管这种方法较为保守，但却往往无法反映现实世界中食物暴露的多样性（Lambe，2002）。相比之下，概率性模型则综合考虑了残留量分布和食物摄入量，能够更准确地估算急性和慢性风险（Tong等人，2025；Zhao等人，2021）。例如，一项基于蒙特卡洛模拟的研究就发现，马拉硫磷对儿童具有较高的致癌风险，而敌敌畏则主要带来非致癌风险（Wang等人，2022）。尽管概率性食物风险评估具有诸多优势，但在中国应用仍然较少，尤其是在针对苹果及其加工产品中的杀菌剂残留方面。
本研究旨在弥补上述不足，具体包括：（1）研究中国主要苹果产区苹果中己唑醇的存在、消散情况以及最终残留量；（2）通过特定阶段的加工因子，量化苹果在工业化加工过程中的残留重新分布情况；（3）通过结合确定性模型和概率性模型来评估食物风险。据我们所知，这是首项追踪己唑醇从田间施用到工业加工再到消费者摄入全流程的研究。本研究获得的数据集可为优化允许摄入水平、更精准地开展暴露评估、管理加工产品中的残留问题，以及为苹果及相关产品制定基于风险的政策提供依据。
章节节选
化学品与试剂
纯度为99.8%的己唑醇分析标准品由德国奥格斯堡的Ehrenstorfer博士提供。田间残留和加工实验中使用的5%己唑醇悬浮剂则购自中国西安的陕西森格生物科技有限公司。色谱级乙腈、甲醇、丙酮和甲酸则从中国北京的赛默飞世尔科技有限责任公司购买。分析级乙腈、甲醇、氯化钠
方法验证性能
可靠的校准是开展定量分析的基础。对于所有基于溶剂的标准品以及经过基质匹配的标准品，校准函数都表现出了良好的性能。在对两个重叠浓度范围进行1/x2加权线性回归后，偏差值介于-9.0%到12.5%之间，所有数值均处于±20%的接受标准范围内（见表S5和S6）。在所有苹果基质中，相关系数r的范围都在0.9993到0.9999之间，表明数据具有很强的线性关系
结论
己唑醇在苹果中的消散速度相对较慢，但在遵循相应的良好农业规范和允许摄入水平的前提下，其残留量仍低于中国的最大残留限量。苹果汁加工进一步降低了液体产品中的残留量，尤其是在澄清和超滤环节。相反，己唑醇则保留在苹果渣中，这说明虽然加工减少了消费者通过果汁摄入该农药的风险，但部分残留却转移到了固体副产品中。无论是确定性评估还是概率性评估
利益冲突声明
作者们声明不存在任何可能影响本研究结果的利益冲突或个人关系。
CRediT作者贡献说明
刘兴刚：撰写——审阅与编辑、指导、项目管理、资金获取、概念构思。吴驰：撰写——审阅与编辑、指导、项目管理、资金获取、概念构思。毛良刚：撰写——审阅与编辑、资源协调、方法设计。朱丽珍：撰写——审阅与编辑、方法验证、指导。崔绍青：资源协调、方法设计、实验实施。谭贤勇：资源协调、实验实施。陈峰：撰写——初稿撰写，
未引用参考文献
Craig等人，2020年；中华人民共和国卫生健康部与农业农村部；世界卫生组织2025年全球环境监测系统，。
利益冲突声明
作者们声明不存在任何已知的、可能影响本文研究结果的财务利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了中国农业部农业科学院植物保护研究所植物病虫害生物学国家重点实验室的资助广西重点研发计划（编号GUIKE AB25069250）的支持。
Feng Chen|Pingzhong Yu|Shaoqing Cui|Xianyong Tan|Mingyuan He|Guofeng Xu|Lan Zhang|Liangang Mao|Lizhen Zhu|Xingang Liu|Chi Wu
中国北京市100193，中国农业科学院植物保护研究所，植物病虫害生物学国家重点实验室
