当我们拧开水龙头，一杯看似纯净的水背后，隐藏着复杂的微生物风险网络。近年来，定量微生物风险评估（QMRA）技术正成为守护饮用水安全的核心工具，通过数学模型将 “看不见的威胁” 转化为可计算的风险数据。发表于《Journal of Water and Health》的研究系统梳理了 QMRA 在饮用水管理中的应用，揭示了其从科学模型到公共健康实践的关键价值。

QMRA 的核心逻辑是对饮用水 “从源头到龙头” 全链条的风险量化。其框架包含四个关键步骤：首先通过采样测定水源中病原体（如隐孢子虫、诺如病毒、贾第虫等）的浓度；其次分析人群暴露途径（如直接饮用、吸入水中挥发的气溶胶）；再通过剂量 - 反应模型计算单次暴露的感染概率；最终结合每日饮水量、暴露频率等参数，评估年度感染风险。

这种方法突破了传统 “指标菌监测” 的局限性。传统水质监测依赖大肠杆菌等指示菌，但研究表明，这些指标与诺如病毒等高危病原体的相关性较弱，可能导致 “假阴性” 安全判断。而 QMRA 直接聚焦目标病原体，例如通过监测源水中贾第虫浓度（10⁴-10⁵个/ 升）和处理工艺的去除效率（如过滤可实现3-4个对数级去除），精准计算其经饮用水传播的感染风险，为针对性防控提供依据。

在实践中，QMRA 已成为多国法规制定的核心依据。荷兰通过立法要求所有供水系统需通过 QMRA 证明年感染风险低于1/10000；澳大利亚则用其确定再生水利用标准，确保健康风险控制在 1 微伤残调整生命年（DALY）以内。这些应用的背后，是模型对复杂场景的精准拆解 —— 从暴雨导致的源水病原体激增，到滤池浊度与病毒穿透的关联，再到管网老化引发的二次污染，QMRA 都能量化各环节的风险贡献。

研究揭示了当前饮用水安全管理的三大短板：

标准 “一刀切”：小型水厂与大型系统的风险特征差异显著，但部分地区仍采用统一标准。例如，服务 2 万人口的小型水厂因处理工艺简单，其细菌浓度可能是大型水厂的 15 倍，需针对性调整防控措施。

监测频率不足：传统每月 1-2 次的采样难以捕捉短期污染事件（如管道破裂导致的病原体入侵）。QMRA 模拟显示，单次暴雨可能使源水病原体浓度骤增 10 倍，若未及时监测，可能导致风险低估。

公众认知偏差：多数人认为 “达标水即绝对安全”，但 QMRA 表明，安全是概率意义上的管理目标（如年感染风险 < 1/10000），极端天气等突发情况可能短暂推高风险。

专家呼吁，需推动 QMRA 工具的普及：供水企业应建立动态风险评估系统，实时计算不同场景下的感染概率；监管部门需将 QMRA 纳入法规，要求水厂公开风险数据；公众则应关注 “boil water advisory” 等应急通知，理解安全防控的动态性。QMRA 不仅是一套模型，更是一种思维 —— 在微生物威胁与公共健康之间，它提供了可量化的平衡支点。

原文链接：

http://iwaponline.com/jwh/article-pdf/14/4/571/394243/jwh0140571.pdf