Samenwerken om voedselveiligheidsrisico’s door circulaire productie te monitoren
De overheid streeft naar een circulaire voedselproductie, waarbij nauwelijks nutriënten verloren gaan. Deze manier van produceren levert mogelijk nieuwe voedselveiligheidsrisico’s op. Wageningen University & Research (WUR) werkt daarom binnen een samenwerkingsverband van meerdere kennisinstellingen aan een integraal analyse- en interventieplatform om deze risico’s te monitoren. Dit platform voorspelt waar en wanneer in de keten een verhoogd risico is op overdracht van pathogenen. Partijen in de gehele keten kunnen via dit platform voorspellingen en meetdata met elkaar te delen en daarmee inzicht krijgen in de veiligheid van de ingekochte producten of grondstoffen.
Circulaire voedselproductiesystemen zoals de kringlooplandbouw staan de laatste jaren volop in de aandacht. In een circulair systeem gaan geen nutriënten verloren: onder meer gewasresten, voedselresten en op termijn zelfs afvalwater en rioolslib moeten terug het productiesysteem in. Dit maakt het waarborgen van de voedselveiligheid wel een stuk complexer. Het gebruik van rioolslib als meststof op akkers levert bijvoorbeeld een aantal voedselveiligheidsrisico’s op. Het slib kan bacteriën zoals Salmonella en Campylobacter bevatten en virussen zoals norovirus en Hepatitis A en E.
Risicoanalyses voor alle betrokken partijen
“Circulaire voedselproductie levert dus mogelijk nieuwe risico’s op, en daar moet je heel goed naar kijken”, zegt business developer Andries Koops van Wageningen Food Safety Research. Daarom werd een samenwerkingsverband opgericht met daarin onderzoekers van WUR, adviesbureau H2Oké, onderzoeksinstituut voor water en ondergrond Deltares en KWR, dat kennis genereert voor de watersector. Samen streven deze kennisinstituten naar het ontwikkelen van een platform dat alle betrokken partijen in de voedselketen (zoals waterschappen, veevoederproducenten, boeren en retailers) van dezelfde data voorziet.
Het risicomodel dat de onderzoekers voor ogen hebben gaat uit van een holistische benadering. “Alle parameters voor voedselveiligheid in een circulaire context worden meegewogen in een risicoanalyse die voorspelt waar, wanneer en op welke locatie in de voedselketen er risico is op overdracht van pathogenen naar voedsel”, aldus Koops. De uitkomsten van deze analyses moeten voor alle partijen in de keten zichtbaar worden in een dashboard. Daarnaast moet het model via machine learning zelflerend worden en behalve real time data ook historische of expert data in de risico-inschatting kunnen meewegen.