星球健康膳食（Planetary Health Diet, PHD）

PHD 契合度指标衡量一个食品采购组合与 EAT-Lancet 委员会所定义的参考膳食的接近程度——按类别逐项衡量，而非以单一平均值表示。

本指标描述的是什么

PHD 契合度描述的是采购或记录在案的食品组合，而不是单个用餐者实际吃下的食物。餐盘搭配、超量生产和餐盘剩余无法从采购或销售数据中推导出来。请将其视为衡量某一场所采购与供餐结构特征的指标。

参考框架

星球健康膳食源自 EAT-Lancet 委员会报告（Willett et al. 2019，Food in the Anthropocene）。该报告描述了一种膳食模式：到 2050 年，它能够在不超出地球边界（planetary boundaries）的前提下，健康地养活约 100 亿人。

委员会定义了 13 个食物组，每组都有一个每日参考摄入量和一个以“克/人/天”表示的健康区间。

Eaternity 依据区间而非中值进行评估。这些区间正是委员会自身给出的弹性空间，允许存在不同但同样有效的膳食风格。

13 个类别

食物组	参考值（克/天）	健康区间（克/天）
谷物（全谷物）	193	0–193
淀粉类蔬菜	50	0–100
蔬菜	300	200–600
水果	200	100–300
乳制品	250	0–500
红肉	14	0–28
禽肉	29	0–58
蛋类	13	0–25
鱼类	28	0–100
豆类	75	0–100
坚果与种子	50	0–75
添加油脂	50	0–80
添加糖	31	0–31

这些数值以代码常量的形式存储，在不同次评估之间不会变动。

计算方式

第 1 步 — 类别映射

每个产品都会被映射到 13 个类别中的一个。复合型（方便食品）产品会先拆解为其配料。

没有 PHD 对应类别的产品——饮料、香草、香辛料、非食品——不分配到任何类别。这与 EAT-Lancet 模型一致，该模型并未涵盖这些组别。它们仍然计入总能量（见第 3 步）。

第 2 步 — 牛奶当量

250 克/天的乳制品参考值指的是液态奶，因此乳制品会被换算为牛奶当量（milk equivalents）——即该产品所需要的生鲜牛奶量：

牛奶	酸奶	稀奶油	奶酪	黄油	奶粉
×1.1	×1.8	×3.8	×5.0	×10.1	×8.1

因此，100 克黄油计入乳制品总量时相当于 1,010 克。若不作此换算，黄油用量大的场所将被系统性地评价得过好。

第 3 步 — 归一化为人日

采购量和销售量是绝对数量，而 PHD 参考值是人均每日数值。能量含量在两者之间起到桥梁作用：

person_days       = total portfolio energy (kcal) / 2,808.8 kcal
grams_per_day[c]  = category_grams[c] / person_days

2,808.8 kcal/人/天这一参考值是德国假定的实际摄入能量。它由 FAO 给出的德国每日热量供应量（3,647.81 kcal/人/天）减去 23% 的消费端食物浪费（Beretta et al. 2013）推导得出：

3,647.81 kcal − 23% = 2,808.8 kcal / person / day

第 4 步 — 各类别状态

每个归一化后的数值都会与其区间比较，并归类为区间内、高于或低于健康区间。

第 5 步 — PHD 评分

deviation[c] = 0                                                    if within range
             = min(100, |actual − nearest_boundary| / nearest_boundary × 100)   otherwise

PHD score    = 100 − mean(deviation over all 13 categories)

100% 表示每个类别都落在其健康区间之内。

在求平均之前，每个类别的偏差都会被限制在 100% 以内。若没有这一上限，单个异常值就可能主导结果——在一个真实测试案例中，417% 的乳制品偏差把评分从 75% 拉低到 38%——而且评分可能变为负数。有了上限，评分被限定在 0–100% 之间，且任何单一类别对评分的影响都不会超过 100/13 分。

如何读图

每个类别显示实际摄入量、一条表示健康区间的带状区域，以及一个标示 EAT-Lancet 参考值的标记。

能量耦合——最关键的解读要点

由于所有类别都是针对同一个总能量进行归一化的，各类别之间是相互耦合的：某一类别中缺少的能量必然会在另一类别中表现为超出。蔬菜数值偏低与肉类数值偏高，通常是同一个发现，而不是两个。

另请注意，13 个区间中有 11 个的下限为 0 克/天。因此，某个类别可能在形式上“处于区间内”，实际上却根本没有采购——所以在看状态的同时，务必一并关注它与参考值标记之间的距离。

数据要求

组合完整性。 该指标以总能量作归一化。如果整个品类板块缺失——通常是饮料和零食，因为它们不属于菜单规划的一部分——分母就会变化，随之改变的是每一个类别的数值，而不仅仅是缺失的那些。因此，基于完整进货数据的评估比基于计划或已售菜品行的评估更为稳健。
非食品的排除。 非食品类物品不属于任何 PHD 类别，不得计入质量或能量总量。它们通过产品分类被排除。
描述精细度。 一个物品被描述得越精确（名称、数量、单位，最好还有 GTIN），映射就越准确。

局限性

能量参考值是一个全国平均值。 2,808.8 kcal/人/天是德国的平均值。对于用餐人群特征明显不同的场所（重体力劳动、诊所、日托机构），人日换算相应地不够精确。而组合的相对构成——也就是真正可据以采取行动的信号——基本不受影响。
下限为 0 克/天。 13 个区间中有 11 个没有下限，因此“处于区间内”并不总是等同于“在营养上值得追求”。
类别映射是一个模型。 EAT-Lancet 将“淀粉类蔬菜”仅定义为真正的块茎类（马铃薯、木薯、山药）。胡萝卜或甜菜根等其他根类蔬菜算作普通蔬菜。
PHD 是健康指标，不是气候指标。 它不能取代 CO₂ 评估。两者常常相关，但并非必然相关。

来源

Willett W., Rockström J., Loken B., et al. (2019). Food in the Anthropocene: the EAT–Lancet Commission on healthy diets from sustainable food systems. The Lancet 393(10170), 447–492. doi:10.1016/S0140-6736(18)31788-4
FAO — 每日热量供应量（德国）：3,647.81 kcal/人/天。
Beretta C., Stoessel F., Baier U., Hellweg S. (2013). Quantifying food losses and the potential for reduction in Switzerland. Waste Management 33(3), 764–773.
Deutsche Gesellschaft für Ernährung（DGE，德国营养学会）— Referenzwerte Energiezufuhr（能量摄入参考值）。

参考框架​

13 个类别​

计算方式​

第 1 步 — 类别映射​

第 2 步 — 牛奶当量​

第 3 步 — 归一化为人日​

第 4 步 — 各类别状态​

第 5 步 — PHD 评分​

如何读图​

数据要求​

局限性​

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