目的:慢性膳食暴露评估理论上需要收集人群长期膳食消费数据,但实施这样的调查是很困难的,如何对现有的短期膳食调查数据运用统计方法与计算机模拟技术获得长期膳食数据值得探讨,也是目前该领域研究热点。本研究基于混合效应模型原理提出新的纵向数据模拟方法,即将短期数据“拉伸”为长期结果,为慢性膳食暴露评估中日常摄入量的计算提供新的思路。方法:通过整合消费量数据和污染物浓度数据进行膳食暴露量的计算,其中消费量数据来源于“中国健康与营养调查”中江苏省数据,选取2004,2006,2009,2011非连续四年每年连续3天成人消费量调查数据,而污染物浓度数据则来源于2004-2009年江苏省污染物监测网中镉的数据。构建桥梁数据库,计算镉的每天暴露量利用混合效应模型算出固定效应参数和随机效应参数,计算暴露量的一阶自相关系数。根据这些模型参数,设置模拟人数、模拟天数,利用Monte Carlo模拟,获得个体长期每天暴露量数据,并对模拟数据的数据结构进行验证,分析暴露量的变异性和均数、P95的不确定性,计算日常摄入量分布,并与OIM、BBN结果比较,分析本次研究方法的可行性。结果:本次研究4个年份连续3天均参加调查的成人共535人,其中男性247人,女性288人,城市成人178人,农村成人357人,分析结果如下:1、每天暴露量的分布:江苏省成人及其亚组镉的每天暴露量(μg kg-1 bw day-1)分布如下:总人群(535人)均值为0.36,P2.5～P99.9为(0.04-7.51);男性均值为 0.36,P2.5～P999 为(0.04～7.59);女性均值为 0.36,P2.5～P99.9 为(0.04～7.51);城市成人均值为 0.34,P2.5～P99.9为(0.04～5.54);农村成人均值为 0.37,P2.5～P99.9为(0.04～10.60)。2、相关模型参数:将性别、城乡、年份及各一级交互纳入混合效应模型进行分析,最终年份、城乡及其一级交互作用有意义,随机效应项中个体间方差为σ真<=0.054,个体内方差为4=0.732,一阶自相关系数p=-0.059。3、模拟方法验证:本次研究共模拟3组数据,其模拟人数、模拟天数设置分别为(300人,365天),(500人,365天),(1000人,365天)。将对数转换后的原始数据和模拟数据从均值、标准差、方差成分比例及一阶自相关系数进行比较,结果,模拟数据以上几个指标均与原始数据十分接近。4、不确定性分析:重复200次Bootstrap抽样,分别计算3组模拟数据的总人群(所有成人)、城市成人、农村成人暴露量的统计量(均数和P95)及其置信区间,各统计量的95%置信区间均包含单次Monte Carlo模拟结果。5、日常摄入量分布:基于混合效应模型计算的日常摄入量均数为0.34μkg-1bw day-1,标准差为 0.09μg kg-1 bw day-1,P2.5～P99.9 为(0.20～0.72)μg kg-1bw day-1,相应的BBN模型计算结果为0.34μg kg-1 bw day-1,标准差为0.09μg kg-1 bw day-1,P2.5～P99.9 为(0.20～-0.73)μg kg-1 bw day-1,各人群 P99.9 均小于 ADI 值。结论:1、镉膳食每天暴露量的差异主要体现在高端百分位数上,农村成人高于城市成人。2、基于混合效应模型原理的模拟方法可以利用短期数据模拟获得与原始数据数据结构特征一致的长期纵向数据。3、利用本次模拟方法模拟获得的长期纵向暴露量数据用于日常摄入量的计算,其结果与BBN方法的结果相近。4、根据该样本获得的长期暴露评估还看不出含镉食物对江苏省成人的健康造成危害。