A termék-megfelelőség laboratóriumi ellenőrzésének szempontjai Prof Dr. Ambrus Árpád
Közreműködők: Farkas Zsuzsa, Suszter Gabriella, Ficzere István, Hámos András, Horváth Zsuzsanna, Szabó István, MSc-s hallgatók
Témakörök • Jogi háttér – Termelői felelősség – Mintavételi előírások
• Szennyező anyagok jellemző eloszlása nyers élelmiszerekben; • Mintavétel bizonytalanságának meghatározási módszerei; • Laboratórium vizsgálati eredmények értelmezése a termék-megfelelősség szempontjából; – Piacra került termékek ellenőrzése – Forgalmazás előtti önellenőrzés
• A megfelelő termékminőség biztosításának lehetőségei • Tapasztalatok kicserélése, kérdések
Az elemzésekhez felhasznált adatok Szermaradékok eloszlása egyedi terményekben • 19600 vizsgálati eredmény kis-, közepes. és nagyméretű egyedi zöldség gyümölcs terményekben Kezelt területek közti szermaradék eloszlás összetett mintákban • 1950 növényvédő-szer - termény kombinációban végzett szerkísérletből származó 25766 szermaradék érték A mintavétel hibájának becslése • 706 növényvédő szer-termény kombinációban végzett kísérletből származó 12087 párhuzamos minta
Jogszabályok a megengedhető szennyezőanyag szintekre •
•
•
•
•
AZ EURÓPAI PARLAMENT ÉS A TANÁCS 396/2005/EK RENDELETE (2005. február 23.) a növényi és állati eredetű élelmiszerekben és takarmányokban, illetve azok felületén található megengedett növényvédőszer-maradékok határértékéről, valamint a 91/414/EGK tanácsi irányelv módosításáról. REGULATION (EC) No 299/2008 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 11 March 2008 amending Regulation (EC) No 396/2005 on maximum residue levels of pesticides in or on food and feed of plant and animal origin, as regards the implementing powers conferred on the Commission, Official Journal of the European Union L97 67-71. A Bizottság 2002/63/EK irányelve (2002. július 11.) a növényi és állati eredetű termékekben és azok felszínén található peszticid-szermaradványok hatósági ellenőrzésére szolgáló közösségi mintavételi módszerek megállapításáról… COMMISSION REGULATION (EU) No 420/2011 of 29 April 2011 amending Regulation (EC) No 1881/2006 setting maximum levels for certain contaminants in foodstuffs Official Journal of the European Union L 111, 3-6. (ólom kadmium , higany, mikotoxins, nitrát stb COMMISSION REGULATION (EC) No 199/2006 of 3 February 2006 amending Regulation (EC) No 466/2001 setting maximum levels for certain contaminants in foodstuffs as regards dioxins and dioxin-like PCBs Official Journal of the European Union L32, 34-38.
Engedélyezett határérték • Engedélyezett maximum növényvédőszer-maradék koncentráció (MRL) • A növényvédőszer-maradék jogszabályokban meghatározott maximális koncentrációja (mg/kg) mely előfordulhat élelmiszerekben és takarmányokban. Az MRL húsban az egy elemi mintavételi helyről származó szükséges mennyiségű termék átlagos szermaradék tartalmára vonatkozik. Míg növényi termékek, tejtermékek és tojás esetén az összetett minta meghatározott részének átlagos szermaradék tartalma a referencia • Elemi minták minimális száma hatósági ellenőrzésnél 1-10 • • Maximum level (ML) • A különböző szennyező anyagok maximálisan megengedhető mennyisége. Az ML szintén a minta átlagos szennyezőanyag koncentrációjára vonatkozik. •
Mintavétel általános elvei • A mintavételi eljárásokat szabályzó rendeletek szerint vett mintákat a mintázott tétel reprezentatív részének kell tekinteni. • Ha a mintavételre kerülő termék szemrevételezés alapján minőségi eltérést mutat, a különböző részeket el kell különíteni és altételként kell kezelni őket. • Amennyiben a terméket nem lehet különálló altételekre osztani, azt egyetlen tételként kell mintavételezni. Ebben az esetben erről a tényről említést kell tenni a mintavételi jegyzőkönyvben. • A közel azonos tömegű elemi mintákat a mintázott tétel egészére kiterjedő véletlenszerűen kiválasztott pozíciókból kell venni. • Valamennyi átlagolt (homogenzált) mintából legalább két végső mintát kell venni: egyet az ellenőrzéshez (hatósági ellenőrzés), egyet pedig a vállalkozó részére (védelem).
COEX / EU mintavételi szabvány Néhány példa
Ömlesztett és csomagolt termékek A tétel tömege, kg
n
<50 50-500 >500 Csomagolási egységek száma
3 5 10
1-25
1
26-100
5
>100
10 9
Zöldség, gyümölcs (egész termés vagy csomagolási egység)
Min mass & n of lab. sample
Kisméretű termékek < 25 g
bogyósok borsó Olaj bogyó
1 kg
Közepes méretű termékek 25-250 g Nagy méretű termékek > 250 g
Alma narancs
1 kg (legalább 10 db) 2 kg (legalább 5 db)
Káposzta Szőlőföürt Dinnye
10
Egyéb élelmiszer , takarmány kivétel
Min. mass 1 kg
Bab borsó,
soya beans
Gabonafélék Diófélék
rice, wheat 1 kg kivéve coconuts 1 kg Coconuts 5 units
Olajos magvak
peanuts
500 g
Seeds for beverages and sweets Gyógynövények,
coffee beans
500 g
Friss pterezselyem others, fresh szárított
0.5 kg 0.2 kg
Fűszerek,
0.1 kg 11
Elsődleges takarmányok
Min. size
Zöld takarmány
Teljes növény
1 kg (10 units)
Szalma széna egyéb száraz termék
Elemi egységek a 0.5 kg mintavételi ( 10 units) eszközzel kivéve
12
A szermaradékok, szennyező anyagok eloszlása a vizsgált termékben
Klórtalonil szermaradék koncentrációk a mintavételi körzetben véletlen mintavételi eljárással kiválasztott kelkáposzta növények levelein. 30
20
15
10
5
0 1 5 9 13 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 57 61 65 69 73 77 81 85 89 93 97 101 105 109 113 117 121
Szermaradék( Residue) [mg/kg]
25
A mintavételi körzeten belüli véletlen mintavételi hely Random sampling position within the sampling area
Koncentráció [mg kg-1]
Szermaradékok eloszlása közepes és nagy méretű gyümölcsökben Klorpirifos 320 almában a kezelés napján 1,5 1 0,5 0 0
50
100
150
200
250
300
Koncentráció [mg kg-1]
Véletlen mintavételi pozíció
Iprodione120 szőlőfürtben 5 4 3 2 1 0 0
20
40
60
80
100
120
Véletlen mintavételi pozíció
Koncentráció [mg kg-1]
Paration metil 152 mango gyümölcsben 2 1,5 1 0,5 0 0
20
40
60
80
Véletlen mintavételi pozíció
100
120
140
160
Fozalon szermaradékok eloszlása két független szilva tételben 16
120%
14
100%
12
Egy gyümölcsösből származó mintákban a szermaradék eloszlás
80%
10 8
60%
6
40%
4 20%
0
0% 0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
16
120%
14
Több gyümölcsösből származó kevert termékből vett minták
Relative frequency [%]
0
100%
12 80%
10 8
60%
6
40%
4 20%
2
0
0% 0
0,5
1
1,5
2
2,5
Normalised residues
3
3,5
4
Kumulatív gyakoriság
2
Különböző fejes káposzta termőterületeken függetlenül végzett növényvédő szeres kezelésekből származó növényvédőszer-maradék eloszlása 10 elemű összetett mintákban. 25
120% 100%
Relatív gyakoriság %
20
80% 15 60% 10 40% 5
20%
0
0% 0,5
0,7
0,9
1,1
1,3
1,5
1,7
Normalizált szermaradékok összetett mintákban (n=10) Klórpirifosz_rel
Triaz_rel
Klórp2_rel
Fent_rel
Prof_rel
Fent2_rel
Prof2_rel
Klórp_kum
Triaz
Klórp2
Fent
Prof
Fent2
Prof2
Növényvédőszer-maradékok eloszlása különböző tételekből vett összetett mintákban 12
Földieper 10
Relative frequency f%]
Alfacipermetrin Diazinon
8
Endoszulfán
6
Procimidon Tolilfluanid
4
Vinklozolin 2
0
0
0,5
1 1,5 2 Normalised residues
2,5
3
Az összetett minta elemszámának hatása a szermaradék értékek eloszlására Normalizált szermaradék értékek relatív gyakorisága 0,18
Relatív gyakoriság (%)
0,16 0,14
primary samples
0,12 n=5
0,1 0,08
n=10 0,06 0,04
n=25
0,02 0 0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Sárgarépa normalizált értékek [µg/kg]
55
60
65
MRL – szermaradék eloszlás 0.7 Primary samples
Relative frequency
0.6
Composite samples
0.5 0.4 95%
0.3
97.5%
0.2 0.1 0 0.0
0.5
0.9
1.4
1.8
2.3
2.7
3.2
3.6
4.1
4.5
Midpoint [mg/kg] 20
Vizsgálati eredmények bizonytalansága (variabilitása) 2 2 S Re s S S S L
CV Res CV CV 2 S
CV Lc
2 L
CV SS CV Sp CV A 2
2
2
Körvizsgálatok, alkalmassági vizsgálatok (proficiency tests) és a laboratóriumi minőségbiztosítási ellenőrző visszanyerési vizsgálatok csak a CVA –ra adnak információt! 21
A szermaradék analitikai eredmények kombinált bizonytalanságának (CVR=0.38) összetevői Sample processing 10%
Extraction 4%
Cleanup 4%
GC WLR 2%
Sample size reduction 6% Sampling 74%
The CVA is only 11%
Mintavétel hibájának meghatározása
Mintavételi eloszlás meghatározása elemi mintákból Parent population of residues in apple
5 apples n=5
10 apples n=10
25 apples n=25
10000 random minta mindegyik csoportból
24
Range statisztika a mintavétel bizonytalanságának meghatározására • Ismétléses mintavétel és range statisztika- EURACHEM/Codex Alimentarius standard • A random mintavétel és a range statisztika által kapott átlagos CV értékek megegyeznek • ELŐNYE: CV értékek konfidencia intervalluma is meghatározható! (P0.025 és 0.975 ill. P0.95)
n
2 4 6 8 10
d2 1.128 2.059 2.534 2.847 3.078
Párhuzamos minták Egy területről 2 párhuzamos, minta (equ. 1): Egy termékből N területről (equ 2): Egy termékcsoportra (sf) (equ. 3):
Különböző elemszámú minták figyelembe vétele :
Konfidencia intervallum számítása L tételből: 1. CVS(L) számítása L tételből (equ 5.): 2. Ismételjük meg a véletlen (2 vagy több párhuzamos minta) mintavételt 1000-szer L tételből 3. Számítsuk a P0.025 and P0.975 percentiliseket az 1000 CVS(L) értékből
Relatív konfidencia intervallum:
CV értékek 95%-os tartományának relatív különbsége
Párhuzamos mintaszám hatása a CV értékek 95%-os tartományának relatív különbségeire különböző relatív szórású alapsokaságoknál
CV értékek 95%-os tartományának relatív különbsége 'p' ismétlésszám esetén
Average 1,6 1,4
1,6 1,4 1,2 1
0.36
1.44
0.55
1.06
0.25
0,8 0,6
1,2 1 0,8 0,6
0,4 0,4
0,2 0 0
10
20
30
Ismétlésszám (p)
40
y = 2,8277x-0,504 R² = 0,9999
0,2 0 0
5
10
15
20
25
30
35
Hány tételből vegyünk mintát?
CV értékek 95%-os relatív különbsége
Sárgarépa, petrezselyem normalizált értékekből generált 10 000 elemű (n=10 ) alapsokaságok (22 tétel) 2, 4, 6, 8 ismétlés 2,5
2
p2 1,5
p4 p6
1
p8 0,5
0 0
5
10
15
Tételek száma (L)
20
25
A konfidencia intervallum függése a CVS számítására rendelkezésre álló minták számától Kis méretű zöldségek CIna 0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
Brussels sprout /22/ Bean /72/ Beans (Lima) /15/ Bean (foliage) /6/
LCL UCL
Bean (Green) Plant /40/ Pea (succulent seeds) /36/ Pea (edible podded) /18/ Soya bean /13/
A szerkísérleti adatokból számított CVS módosítása termőhelyi körülményekre A termőhelyi és a szerkísérleti minták különbsége:
Átlagos szorzó faktor : F1: CVStermőhly =1.2×CVSszerkísérlet A kimutatási határ alatti szermaradékok figyelembe vétele az elemi mintákban:
Factor 2: 1.1 Kombinált faktor: F1×F2= 1.3
Tételek keverésének hatása a CVM/CV0 arányára 4,0 3,5
CVM/Cvo
3,0
2,5 2,0 Olnx/Lnx:CVM/CVo
1,5
P/Lnx:CVM/CVo
1,0 0,5 0,0 0
10
20
30
40
50
Nem szennyezett elemi minták (%) hányada a kevert tételben
CVM/CVo=0.05527x%+0.9803; R2= 0.995; x= nem szennyezett tétel %-os aránya
60
A mintavétel becsült bizonytalansága Termék csoportok
Noa
Kis méretű gyümölcs Közepes m. gyümölcs Nagy méretű gyümölcs Közepes zöldség Bogyósok Hüvelyesek Káposztafélék Tökfélék Leveles zöldségek
768 2139 560 1211 171 211 698 337 1872
UCL of Gyakorlati CVStcs CVSprim 0.35 1.44 0.28 1.14 0.32 1.32 0.38 1.57 0.20 0.83 0.38 1.55 0.35 1.43 0.40 1.66 0.31 1.27
Eredmények értékelése • A határérték a szabályszerűen vett minta átlagos szennyezőanyag tartalmára vonatkozik. • Ha a vonatkozó rendelet előírásai alapján mintázott termékről megállapítják, hogy nem felel meg az uniós követelményeknek, továbbá az egy azonos osztályú vagy megnevezésű tétel részét képezi, abból kell kiindulni, hogy a tétel többi része sem biztonságos, kivéve, ha a részletes átvizsgálás során nem bizonyítható, hogy a tétel többi része nem felel meg az uniós követelményeknek. • Két laboratóriumi mintából kapott eredmény egyezésének megállapítása: • Azonos labor: • Két labor:
A szermaradékok, szennyező anyagok eloszlása a vizsgált termékben Ha a vizsgálati eredményt a határértékhez viszonyítjuk, annak esélye, hogy hibás döntést hozunk attól függ, hogy milyen a szermaradék/szennyező anyag eloszlása a mintázott tételben
– Ha a termék homogénnek tekinthető a vizsgált komponens vonatkozásában, akkor csak az analitikai mérési eredmény bizonytalanságát CVA, kell figyelembe vennünk (aflatoxin M1 tejben), (e.g. 15% ELISA-alapú gyorsmódszer aflatoxin M1 vizsgálat) ; – A szermaradékok eloszlása zöldségben gyümölcsben, ochratoxin pisztácában, fumonitin kukoricában közelítőleg lognormal; növényvédőszer-maradékoknál a CVR várhatóan 35-45%. – Aflatoxin gabonafélékben, diófélékben stb. gócokban van jelen, eloszlása nagyon egyenetlen. Legjobban negatív binominális eloszlással írható le. CVR 60-70%
Fozalon szermaradékok eloszlása két független szilva tételben 16
120%
14
100%
12
Egy gyümölcsösből származó mintákban a szermaradék eloszlás
80%
10 8
60%
6
40%
4 20%
0
0% 0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
4
16
120%
14
Több gyümölcsösből származó kevert termékből vett minták
Relative frequency [%]
0
100%
12 80%
10 8
60%
6
40%
4 20%
2
0
0% 0
0,5
1
1,5
2
2,5
Normalised residues
3
3,5
4
Kumulatív gyakoriság
2
Növényi termékek, tej, tojás vizsgálata A határérték a szabályosan vett minta meghatározott részének az átlagos szermaradék tartalmára vonatkozik Két elvileg különböző szituáció Forgalmazás előtti önellenőrzés • Igazolni kell, hogy a tétel minden összetett mintának megfelelő hányada megfelel a határértéknek. Az eredménynek a mintavételt is tartalmazó (CVR) kombinált bizonytalanságát kell figyelembe venni.
Forgalmazott tétel ellenőrzése • A mintázott tétel akkor tekinthető megfelelőnek, ha mért szermaradék koncentráció mínusz a laboratóriumi mérés reprodukálhatóságának a kétszerese (R-2×CVL×R ) ≥ MRL
A mérési bizonytalanság figyelembevétele a tétel megfelelőségének az eldöntésekor 1. A mintázott tétel nem megfelelő
Piac ellenőrzés 2. A mintázott tétel megfelelő Legal limit
3. A termék esetleg nem felel meg.
Forgalmazás előtti önkontrol
1
2
3
4
4.A termék megfelel az MRL-nek.
Mérési eredmények szóródása homogén termék vizsgálatakor. 14
120%
MRL=50 g/kg
AL=40 ng/kg
Relative frequency [%]
12
100%
10
80%
8
60% 6 40%
4 2
20%
0
0% 10
20
30
40
50
60
70
Szermaradék [g/kg]
Amikor a mintázott termék homogénnek tekinthető (pl. tej, bor) akkor a mintavétel hibája gyakorlatilag zéró. Ilyen esetekben csak a laboratóriumi mérés reprodukálhatóságát kell figyelembe venni.
Kémiai anyagok nem egyenletes eloszlásának hatása a mintákban lévő átlagos koncentrációra 16
100%
14
Relatív gyakoriság
Relative frequency
10
Cumulative frequency
60%
8 40%
6 4
Kumulativ gyakoriság
80%
12
20%
2 0
0% 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9
1
1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9
2
2,1 2,2
Koncentráció
Ha egy 1 mg/kg átlagos szennyezőanyag koncentrációjú tételből ismételten előírásszerűen nagyon sok mintát vennénk és analizálnánk, a minták szennyezőanyag tartalmának relatív és kumulatív gyakoriságát az ábra mutatja. Ha a mintában mért értéket az 1 mg/kg-os határértékhez viszonyítjuk, akkor az esetek közel 60%-ban hibásan tartjuk a tételt megfelelőnek. Figyelem: a határérték a szabályszerűen vett minta átlagos szennyezőanyag tartalmára vonatkozik.
A cselekvési szint (AL) és a döntési szint (DL) viszonya alma minták vizsgálatakor, ha a határérték 1 mg/kg. 18
AL=0.4 mg/kg
16
MRL=1 mg/kg
14
DL=2 mg/kg
12 CVL ave=1.69; CV=0.25 10
CVR ave=0.43; CV=0.30
8 6 4 2 0 0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
3,5
Forgalmazás (export előtti megfelelőség vizsgálat: cselekvési szint AL Hatósági ellenőrzés: döntési szint (DL) (Kiterjesztett bizonytalanság =2x SD, CVL = 0.25 ) Tipikusan: AL ≤ 0.3 MRL
A mintázott tétel elfogadásának a valószínűsége 100 90
Probability of Accepting Lot (%)
80 70 60 50 40
30 20 10 0 0
1
2
3
Lot Pesticide Concentration (mg/kg) (1) 1x10 primary samples, AL < 0.3 mg/kg
(2) 2x10 primary samples, AL < 0.65 mg/kg
(3) 4x10 primary samples, AL < 0.95 mg/kg
Legal Limit (MRL)
Következtetés A biztonságos sikeres termelés/értékesítés/export alapja: Hatékony szaktanácsadás, előírások betartása Növényvédelmi technológia alakítása a piaci elvárásokhoz; • Egyenletesen jó minőségű agrokemikáliák • Nyomon követés • Anyagi érdekeltség • Rendszeres önellenőrzés
Az érintett felek szoros együttműködése szükséges a hibás tételek minimalizálására
Köszönöm a figyelmüket!
