Рыбные блюда в агрегированных данных плановых школьных меню Российской Федерации: доля записей, заявленные предпочтения и сценарная потребность в готовом блюде для детей 7-11 лет

Цель. Оценить долю записей о рыбных блюдах в школьных меню субъектов Российской Федерации на основании агрегированных данных за 2025-2026 учебный год, переданных в информационный контур Федерального центра мониторинга питания обучающихся.

Задачи. Описать заявленные предпочтения обучающихся 1-4-х классов в отношении рыбных блюд; определить условия перехода от анализа записей меню к мониторингу фактического включения рыбных блюд в рационы питания школьников и их потребления; рассчитать сценарную потребность в готовом рыбном блюде для планирования государственных и муниципальных нужд при организации горячего питания детей 7-11 лет; разработать, на основе анализа данных, возможные к реализации мероприятия для повышения популярности рыбных блюд в общеобразовательных организациях.

Материалы и методы. Выполнен описательный анализ сводных материалов по плановым школьным меню ФЦМПО и региональных данных о предпочитаемых школьниками основных рыбных блюдах. Единица анализа – запись о включении блюда в плановое меню. Информационный контур ФЦМПО охватывал около 39000 зарегистрированных пищеблоков. Проанализированы 1 089 683 записи холодных блюд и закусок, 1 056 013 записей супов и 981070 записей основных горячих блюд. Выполнено региональное сопоставление заявленных предпочтений по рыбным блюдам с ранее опубликованной классификацией темпа биологического развития детей по 78 субъектам Российской Федерации. Сценарная потребность в готовом рыбном блюде рассчитана для 9630674 школьников в возрасте 7-11 лет на 35 учебных недель.

Результаты. Доля корректно идентифицируемых холодных рыбных блюд (закусок, салатов) составила 0,245%. Среди супов доля записей, распознанных по ключевым запросам «рыбный», составила 2,825%, по слову «уха» – 0,835%; их арифметическая сумма составила 38653 записи или 3,66% для категории «суп рыбный». Среди 981070 записей вторых блюд выявлено 119875 записей трёх взаимоисключающих рыбных категорий; их минимальная подтверждённая доля составила 12,22%. В структуре трёх распознанных групп основного сырья доля рыбы составила 30,01%, птицы – 36,45%, мяса – 33,54%. В региональном мониторинге «рыбная котлета» отметили в среднем 16% респондентов, вариант «рыба» – 11%. Поисковое сопоставление не выявило выраженного градиента между заявленными предпочтениями по рыбным блюдам и группами регионов с ускоренным, средним и замедленным темпом биологического развития детей. При еженедельном предоставлении основного рыбного блюда массой 90-120 г сценарная расчётная потребность для обеспечения питания детей в возрасте 7-11 лет составляет 30,3-40,4 тыс. т готового рыбного блюда за учебный год.

Заключение. Агрегированные данные плановых меню позволяют оценивать долю записей о рыбных блюдах в структуре планового предложения, но не фактическое потребление. Для перехода к расчёту потребности в рыбном сырье необходима сквозная связь планового меню с фактическим приготовлением, выдачей, выбором питающихся, съеденной массой, пищевыми остатками, стандартизированной рецептурой и видом рыбного сырья. Сопоставление с темпом биологического развития имеет поисковый характер и не подтверждает влияние рыбных блюд на рост ребёнка. Полученные результаты могут использоваться для совершенствования федерального мониторинга, разработки востребованных детьми рыбных блюд и последующего планирования государственных и муниципальных нужд.

1. СП 2.3/2.4.3590-20. Санитарно-эпидемиологические требования к организации общественного питания населения: утв. постановлением Главного государственного санитарного врача РФ от 27.10.2020 № 32. URL: https://publication.pravo. gov.ru/document/view/0001202011120001 (дата обращения: 06.08.2026).

2. МР 2.4.0179-20. Рекомендации по организации питания обучающихся общеобразовательных организаций: утв. Главным государственным санитарным врачом РФ 18.05.2020. URL: https://zpp.rospotrebnadzor.ru/info/analysis/214798 (дата обращения: 06.08.2026).

3. МР 2.3.1.0253-21. Нормы физиологических потребностей в энергии и пищевых веществах для различных групп населения Российской Федерации: утв. 22.07.2021. URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/documents/details.php?ELEMENT_ID=18979 (дата обращения: 06.08.2026).

4. МР 2.4.0425-26. Методические подходы к потреблению рыбы и морепродуктов в организованном питании детей и молодёжи: методические рекомендации: утв. Руководителем Роспотребнадзора А. Ю. Поповой 24.07.2026. Москва, 2026. URL: https://www.rospotrebnadzor.ru/documents/details.php?ELEMENT_ID=32778 (дата обращения: 06.08.2026).

5. Численность населения Российской Федерации по полу и возрасту на 1 января 2024 года: статистический бюллетень // Федеральная служба государственной статистики. Москва, 2024. URL: https://rosstat.gov.ru/compendium/document/13284 (дата обращения: 06.08.2026).

6. Попов В.И., Скоблина Н.А., Милушкина О.Ю., Федотов Д.М., Иванов М.С. Разработка нормативов биологического развития детей для различных субъектов Российской Федерации // Гигиена и санитария. 2025. Т. 104. № 8. С. 1043-1048. DOI: 10.47470/0016-9900-2025-104-8-1043-1048.

7. Васюкова А.Т., Кривошонок К.В., Веденяпина М.Д., Кузнецов В.В. Моделирование системы оценки «индекса несъедаемости» в школьной столовой на примере рыбных блюд // Рыбное хозяйство. 2022. № 2. С. 88-100. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-2-88-100.

8. Васюкова А.Т., Валентинова Н.И., Ливинская С.А. Организация школьного питания: учебное пособие. Москва: РУСАЙНС. 2022. 288 с. ISBN 978-5-4365-9003-5.

9. Попова А.Ю., Шевкун И.Г., Яновская Г.В., Новикова И.И. Гигиеническая оценка организации школьного питания в Российской Федерации // Здоровье населения и среда обитания – ЗНиСО. 2022. Т. 30. № 2. С. 7-12. DOI: 10.35627/2219-5238/2022-30-2-7-12.

10. World Health Organization. Policies and interventions to create healthy school food environments: WHO guideline. Geneva: WHO, 2026. 106 p. ISBN 978-92-4-011832-4. URL: https://www.who.int/publications/i/item/9789240118324 (дата обращения: 06.08.2026).

11. Boschini M., Falasconi L., Giordano C., Alboni F. Food waste in school canteens: a reference methodology for large-scale studies //journal of Cleaner Production. 2018. Vol. 182. P. 1024–1032. DOI: 10.1016/j.jclepro.2018.02.040.

12. García-Herrero L., Costello C., De Menna F., Schreiber L., Vittuari M. Eating away at sustainability: food consumption and waste patterns in a US school canteen //journal of Cleaner Production. 2021. Vol. 279. Article 123571. DOI: 10.1016/j.jclepro.2020.123571.

13. Mahmudiono T., Nindya T. S., Rachmah Q., Segalita C., Wiradnyani L. A. A. Nutrition education intervention increases fish consumption among school children in Indonesia// International Journalof Environmental Research and Public Health. 2020. Vol. 17, № 19. Article 6970. DOI: 10.3390/ijerph17196970.

14. Donadini G., Spigno G., Fumi M. D., Porretta S. School lunch acceptance in pre-schoolers: liking of meals, individual meal components and quantification of leftovers for vegetable and fish dishes in a real eating situation in Italy // International Journal of Gastronomy and Food Science. 2022. Vol. 28. Article 100520. DOI: 10.1016/j.ijgfs.2022.100520.

15. Васюкова А.Т., Кривошонок К.В., Сидоренко Ю.И. Биогенные амины в рыбных полуфабрикатах и кулинарных изделиях // Рыбное хозяйство. 2022. № 1. С. 95-102. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-1-95-102.

16. Васюкова А.Т., Кривошонок К.В., Веденяпина М.Д., Кузнецов В.В., Твердохлеб Б.С. Формирование вкуса комбинированных рыбных фаршей в процессе кулинарной обработки // Рыбное хозяйство. 2022. № 3. С. 99-103. DOI: 10.37663/0131-6184-2022-3-99-103.

17. Скоблина Н.А., Милушкина О.Ю., Гаврюшин М.Ю., Гудинова Ж.В., Сазонова О.В., Бокарева Н.А., Татаринчик А.А. Оценка физического развития детского населения: современные проблемы и пути решения // Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2019. № 2. С. 34-51. DOI: 10.24411/2312-2935-2019-10026.

18. Васюкова А.Т., Москаленко А.С., Эдварс А.Р., Хлебникова О.А. Кулинарные изделия функционального назначения на основе рыбного сырья // Известия Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В.М. Кокова. 2024. № 2(44). С. 110-117. DOI: 10.55196/2411-3492-2024-2-44-110-117.

19. В 2025 году российские рыбаки обновили рекорд по добыче минтая // Федеральное агентство по рыболовству. 07.01.2026. URL: https://fish.gov.ru/main-news/2026/01/07/v-2025-godu-rossijskierybaki-obnovili-rekord-po-dobyche-mintaya/ (дата обращения: 06.08.2026).

20. Министерство сельского хозяйства утвердило общий допустимый улов водных биоресурсов в морских районах России на 2025 год // Федеральное агентство по рыболовству. 14.10.2024. URL: https://fish.gov.ru/news/2024/10/14/ministerstvoselskogo-hozyajstva-utverdilo-obshhij-dopustimyjulov-vodnyh-bioresursov-v-morskih-rajonah-rossii-na2025-god/ (дата обращения: 06.08.2026).

21. Итоги деятельности Федерального агентства по рыболовству в 2024 году: сборник. Москва: Росрыболовство, 2025. URL: https://fish.gov.ru/wp-content/uploads/2025/04/sbornik_25.03.25. pdf (дата обращения: 06.08.2026).

22. Улов минтая в России по итогам 2024 года оказался почти наполовину больше, чем в США // Ассоциация добытчиков минтая. 16.01.2025. URL: https://pollock.ru/news/ulov-mintaya-v-rossii-po-itogam2024-goda-okazalsya-pochti-napolovinu-bolshechem-v-ssha/ (дата обращения: 06.08.2026).

23. Стратегия развития агропромышленного и рыбохозяйственного комплексов Российской Федерации на период до 2030 года: распоряжение Правительства РФ от 08.09.2022 № 2567-р. URL: https://government.ru/docs/all/143037/ (дата обращения: 06.08.2026).

24. Поставки минтая на российский рынок достигли исторического максимума // Ассоциация добытчиков минтая. 04.02.2026. URL: https://pollock.ru/news/postavki-mintaya-na-rossijskij-rynokdostigli-istoricheskogo-maksimuma/ (дата обращения: 06.08.2026).

25. Côté M., Lamarche B. Artificial intelligence in nutrition research: perspectives on current and future applications // Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism. 2022. Vol. 47, № 1. P. 1–8. DOI: 10.1139/apnm-2021-0448.

26. Shonkoff E., Cara K.C., Pei X.A., Chung M., Kamath S., Panetta K., Hennessy E. AI-based digital image dietary assessment methods compared to humans and ground truth: a systematic review // Annals of Medicine. 2023. Vol. 55. № 2. Article 2273497. DOI: 10.1080/07853890.2023.2273497.

27. Collins G.S., Moons K.G. M., Dhiman P. et al. TRIPOD+AI statement: updated guidance for reporting clinical prediction models that use regression or machine learning methods // BMJ. 2024. Vol. 385. Article e078378. DOI: 10.1136/bmj-2023-078378.