大數(shù)據(jù)時代下的食品安全監(jiān)測新方法

摘 要：本文分析了食品安全監(jiān)測的現(xiàn)狀和面臨的主要挑戰(zhàn)，探討了大數(shù)據(jù)技術在食品安全監(jiān)測中的應用，并從數(shù)據(jù)收集和管理的創(chuàng)新方式、基于大數(shù)據(jù)的風險評估和預測模型兩個方面探討新型食品安全監(jiān)測方法的開發(fā)和應用，同時對大數(shù)據(jù)技術在食品安全監(jiān)測中的作用進行展望，為保障食品安全提供更強大的長效機制。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；食品安全；監(jiān)測技術；風險評估

A New Approach to Food Safety Monitoring in the Era of Big Data

ZHANG Liang

（Shenzhen Academy of Metrology amp; Quality Inspection， Shenzhen 518100， China）

Abstract： The article analyzes the current situation of food safety monitoring and the main challenges it faces; it discusses the application of big data technology in food safety monitoring; and it explores the development and application of new food safety monitoring methods in terms of innovative ways of data collection and management， and risk assessment and prediction modeling based on big data in light of work experience. At the same time， we look forward to the role of big data technology in food safety monitoring，， providing a stronger long-term mechanism to ensure food safety.

Keywords： big data; food safety; monitoring technology; risk assessment

隨著人口增長和食品供應鏈的全球一體化，食品安全變得越來越具有挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的食品安全監(jiān)測方法受限于技術和資源，難以應對日益復雜的食品安全問題。在這種背景下，大數(shù)據(jù)技術的興起為食品安全監(jiān)測帶來了新的方式。大數(shù)據(jù)不僅能夠處理海量信息，還能提高數(shù)據(jù)分析的速度和精度，從而在預防和控制食品安全風險方面發(fā)揮重要作用。

1 食品安全監(jiān)測的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)

1.1 食品安全監(jiān)測的現(xiàn)狀

食品安全監(jiān)測，作為維護公共健康的一項關鍵任務，其實踐方式和技術手段經(jīng)歷了不斷的演變。傳統(tǒng)上，食品安全監(jiān)測主要依賴于標準化的實驗室檢測和實地抽查。這些方法涵蓋了微生物測試、化學殘留分析和物理性質(zhì)檢測等多個方面，目的是識別和量化食品中的潛在危害因素。例如，微生物測試關注食品中的細菌或病毒含量，而化學殘留分析則側(cè)重于檢測農(nóng)藥、獸藥和其他有害化學物質(zhì)的殘留情況。在監(jiān)測流程中，樣品通常從食品的生產(chǎn)、流通、餐飲等任一環(huán)節(jié)抽樣。監(jiān)管機構(gòu)通過集中的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)來記錄這些檢測結(jié)果，以此來評估整體的食品安全狀況，并對可能的食品安全問題作出及時反應。這種方法在很大程度上依賴于嚴格的法律法規(guī)和標準操作程序來確保食品在整個供應鏈中的安全性[1]。然而，這種傳統(tǒng)的監(jiān)測方式在操作上往往是滯后的，即在問題出現(xiàn)后才能進行處理，而非預防性或預測性的。此外，在面對日益增長的食品供應鏈的復雜性和全球化挑戰(zhàn)時，這些方法由于受資源和技術的限制不能很好地應用。在這種背景下，隨著信息技術的快速發(fā)展，特別是大數(shù)據(jù)技術的興起，為傳統(tǒng)的食品安全監(jiān)測帶來了新的挑戰(zhàn)和機遇。大數(shù)據(jù)技術的應用，尤其是在數(shù)據(jù)收集、處理和分析方面的創(chuàng)新，為更加高效、準確地監(jiān)測食品安全提供了可能。

1.2 食品安全監(jiān)測面臨的主要挑戰(zhàn)和局限性

傳統(tǒng)的食品安全監(jiān)測方法雖然形式多樣，但在工作開展的過程中面臨著諸多挑戰(zhàn)，也存在一定的局限性。①在全球化的食品供應鏈中，食品來源的多樣性和供應鏈的復雜性顯著增加了監(jiān)測的難度。這不僅使食品監(jiān)測變得更加困難，而且增加了監(jiān)測的成本和時間，導致監(jiān)測發(fā)現(xiàn)的問題滯后于食品流通的消極現(xiàn)象發(fā)生。②許多傳統(tǒng)的監(jiān)測方法在靈敏度和適用性方面存在不足，這可能導致問題的誤報或漏報[2]。例如，某些微生物檢測方法需要較長的時間，這可能導致對食品安全風險的反饋遲緩?；瘜W殘留的檢測也面臨著類似的挑戰(zhàn)，由于技術和設備的局限性，某些低濃度的有害物質(zhì)可能無法被有效檢測出來。③傳統(tǒng)的監(jiān)測方法數(shù)據(jù)管理和信息共享也存在問題，盡管有集中的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，但數(shù)據(jù)的共享和交流往往受限于不同機構(gòu)和國家之間的政策差異。這種信息孤島現(xiàn)象不僅阻礙了食品安全風險的及時識別和應對，也限制了食品安全監(jiān)測方法的持續(xù)改進和創(chuàng)新。

2 大數(shù)據(jù)技術及其在食品安全監(jiān)測中的應用

2.1 大數(shù)據(jù)技術的基本概念和作用

大數(shù)據(jù)技術是指處理大規(guī)模、多樣化數(shù)據(jù)集的技術，其是信息時代的產(chǎn)物，數(shù)據(jù)集通常超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件處理能力的范圍。數(shù)據(jù)量大（Volume）、數(shù)據(jù)種類多（Variety）、處理速度快（Velocity）和價值密度高（Value）是大數(shù)據(jù)的核心特征。在食品安全監(jiān)測領域，大數(shù)據(jù)技術的引入不僅擴大了數(shù)據(jù)處理的規(guī)模和范圍，也提高了數(shù)據(jù)分析的深度和廣度。例如，通過分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，如氣象信息、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)、物流記錄等，可以全面監(jiān)測和評估食品安全風險[3]。大數(shù)據(jù)技術還能提高數(shù)據(jù)的處理和分析的效率。利用機器學習和人工智能等先進的數(shù)據(jù)分析工具和算法，可以快速識別數(shù)據(jù)的模式和變化趨勢，從而在短時間內(nèi)得出準確的食品安全評估報告。此外，大數(shù)據(jù)還支持實時監(jiān)測和預警系統(tǒng)的建立，使監(jiān)管機構(gòu)能及時發(fā)現(xiàn)食品安全事件，防止或減輕潛在的公共健康風險。

2.2 利用大數(shù)據(jù)技術改進食品安全監(jiān)測

在食品安全監(jiān)測方面，大數(shù)據(jù)技術的應用顯著改善了監(jiān)測結(jié)果。通過整合來自供應鏈各環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)、加工、分銷和零售等環(huán)節(jié)的信息，大數(shù)據(jù)技術能提供一個更全面的食品監(jiān)測視角。例如，通過分析這些數(shù)據(jù)，可以追蹤食品從田間到餐桌的整個過程，及時發(fā)現(xiàn)潛在的食品安全問題，并迅速采取措施。這種從“反應式”到“主動式”監(jiān)測的轉(zhuǎn)變，極大提高了食品安全監(jiān)測的效率和效果[4]。此外，大數(shù)據(jù)技術還有助于提升食品安全預測和風險評估的準確性。利用大量歷史和實時數(shù)據(jù)，結(jié)合機器學習算法、深度學習網(wǎng)絡和預測分析模型等先進的分析模型，可以預測特定食品可能出現(xiàn)的安全問題。①機器學習算法。例如隨機森林、支持向量機等，這些算法能從歷史數(shù)據(jù)中學習模式，并預測未來的食品安全事件。②深度學習網(wǎng)絡。如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，這些網(wǎng)絡適用于處理大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如圖像和文本）來識別食品安全隱患。③預測分析模型。利用統(tǒng)計方法和機器學習技術來分析歷史數(shù)據(jù)，預測未來趨勢。例如，時間序列分析可以預測特定季節(jié)或條件下食品污染的概率[5]。

這些模型通過分析天氣變化、病蟲害發(fā)生情況和農(nóng)藥使用記錄等數(shù)據(jù)，可以預測某些食品可能出現(xiàn)的微生物污染或化學殘留問題。此外，大數(shù)據(jù)還能夠促進監(jiān)管機構(gòu)之間以及跨國界的信息共享和協(xié)作。通過共享食品安全相關的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果，不同國家和地區(qū)的監(jiān)管機構(gòu)可以更有效地協(xié)同應對全球化食品供應鏈中的安全挑戰(zhàn)，共同提高全球食品安全水平。

3 新型食品安全監(jiān)測方法的開發(fā)和應用

3.1 數(shù)據(jù)收集和管理的創(chuàng)新方式

在新型食品安全監(jiān)測方法的開發(fā)和應用中，數(shù)據(jù)收集和管理的創(chuàng)新是關鍵的環(huán)節(jié)。隨著信息技術的發(fā)展，特別是物聯(lián)網(wǎng)技術的普及，食品安全監(jiān)測已經(jīng)可以利用各種傳感器和在線系統(tǒng)進行實時數(shù)據(jù)收集。例如，溫度和濕度傳感器可以用于監(jiān)測食品儲存和運輸過程中的環(huán)境條件，確保食品在運輸過程中始終處于適宜的溫度、濕度范圍內(nèi)。同樣，在農(nóng)場使用傳感器監(jiān)測土壤和氣候條件，可以及時發(fā)現(xiàn)對農(nóng)作物安全有潛在威脅的因素。此外，區(qū)塊鏈技術的應用也在食品安全監(jiān)測領域引起了廣泛關注。通過建立去中心化的數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊鏈技術可以提供一個透明、不可篡改的食品追蹤系統(tǒng)。這使得從生產(chǎn)者到消費者的整個食品鏈條都可以被有效追蹤和監(jiān)控，大大提高了食品來源的透明度和可追溯性。在數(shù)據(jù)管理方面，采用先進的數(shù)據(jù)存儲和分析平臺是至關重要的。這些平臺能夠處理監(jiān)測數(shù)據(jù)、實驗室測試結(jié)果、供應鏈信息等來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，并通過數(shù)據(jù)存儲和融合為食品安全監(jiān)測提供數(shù)據(jù)支持。此外，通過利用云計算和大數(shù)據(jù)分析工具，可以實現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)處理和分析，同時提供更深入、更廣闊的視角，有助于及時發(fā)現(xiàn)食品存在的安全隱患[6]。

3.2 基于大數(shù)據(jù)的風險評估和預測模型

基于大數(shù)據(jù)的風險評估和預測模型在新型食品安全監(jiān)測方法中扮演著至關重要的角色。通過大數(shù)據(jù)分析，可以從大量歷史數(shù)據(jù)中學習和識別食品安全風險的模式，進而預測未來可能出現(xiàn)的食品安全風險。在基于大數(shù)據(jù)的風險評估和預測模型中，機器學習和人工智能技術的應用尤為關鍵，機器學習技術，特別是建立在復雜數(shù)學模型和算法基礎上的自動化技術，能夠從大規(guī)模數(shù)據(jù)中識別出模式和規(guī)律，并據(jù)此進行準確的預測。這些技術在食品安全監(jiān)測中的應用涵蓋了數(shù)據(jù)預處理、特征提取、模型選擇等多個方面。具體來說，機器學習和人工智能技術可以精確識別食品中潛在的微生物污染或化學殘留問題。例如，通過構(gòu)建機器學習模型分析食品樣本的化學成分，可以提前識別出可能導致食品污染的因素。這不僅有助于早期預測和防止食品受到污染，還能針對性地解決特定的食品安全問題。此外，這些技術能夠幫助監(jiān)管機構(gòu)聚焦高風險區(qū)域和產(chǎn)品，加強食品監(jiān)測的靶向性，以問題為導向進行有效監(jiān)管。這意味著可以更加精準地分配監(jiān)管資源，減少不必要的人力、物力和財力投入，從而提高整體的監(jiān)測效率。此外，這些先進的分析模型還有助于跟蹤和預測食品供應鏈中的潛在風險，如通過分析物流數(shù)據(jù)和生產(chǎn)過程中的環(huán)境因素，可以及時預測并應對可能影響食品安全的變化。通過這種方式，大數(shù)據(jù)技術不僅提高了食品安全監(jiān)測的準確性，還增強了對食品安全風險的預測能力，為提前采取預防措施提供了可能，從而更好地保護了公眾健康[7]。

4 結(jié)語與展望

4.1 大數(shù)據(jù)技術在食品安全監(jiān)測中的作用

大數(shù)據(jù)技術在改善和增強食品安全監(jiān)測領域中發(fā)揮著重要作用。通過集成和分析來自不同來源的大量數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)技術不僅提高了食品安全風險評估的準確性和效率，還促進了對食品供應鏈的全面了解和掌握。實時數(shù)據(jù)收集和處理能力使得監(jiān)測過程變得更加迅速和及時，從而在食品安全事件發(fā)生前，贏得了寶貴的時間，可以及時采取措施以預防食品安全事件的發(fā)生，或者是減少其帶來的影響。此外，大數(shù)據(jù)分析提供了更深入的觀察視角，有助于識別和理解導致食品安全風險出現(xiàn)的根本原因，從而針對性制定有效的風險管理和控制措施。通過應用大數(shù)據(jù)技術，食品安全監(jiān)測從傳統(tǒng)的反應式模式轉(zhuǎn)變?yōu)楦鲃?、預測性的新模式。例如，利用歷史數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測結(jié)果，可以預測特定區(qū)域或食品類別可能面臨的風險，從而在問題發(fā)生前采取有針對性的措施。同時，大數(shù)據(jù)技術還促進了監(jiān)測流程的自動化和智能化，減輕了工作人員的負擔，并提高了監(jiān)測過程的整體效率[8]。此外，大數(shù)據(jù)技術的應用還有助于提高監(jiān)管的透明度和公眾的參與度。通過共享監(jiān)測數(shù)據(jù)和結(jié)果，可以提升公眾的食品安全意識，并增強公眾對食品安全相關基礎知識的掌握，同時促進多方利益相關者之間的溝通和合作。

4.2 面臨的挑戰(zhàn)和未來研究方向

在食品安全監(jiān)測中，大數(shù)據(jù)技術的應用帶來了諸多優(yōu)勢，但也面臨著一系列挑戰(zhàn)。其中數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性是一個重要挑戰(zhàn)，不準確或不完整的數(shù)據(jù)可能導致錯誤的分析結(jié)果，進而導致決策出現(xiàn)偏差，因此確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，是大數(shù)據(jù)應用的一個核心節(jié)點。此外，數(shù)據(jù)安全和隱私保護也是關鍵挑戰(zhàn)之一，在收集和分析涉及個人和企業(yè)敏感信息的數(shù)據(jù)時，必須確保遵守相關的數(shù)據(jù)保護法規(guī)和行業(yè)標準。未來的研究方向可能會集中于①研究人員需要開發(fā)更先進的數(shù)據(jù)分析算法和模型，以提高食品安全監(jiān)測的準確性和效率。②跨學科研究和合作，將變得越來越重要，如將食品科學、信息技術和數(shù)據(jù)科學等學科結(jié)合起來，以實現(xiàn)更全面的食品安全監(jiān)測和管理。此外，隨著技術的進步，如何更好地整合和利用新興技術，如人工智能和物聯(lián)網(wǎng)也將成為未來的研究重點。③隨著全球食品供應鏈的日益復雜化，國際合作在食品安全監(jiān)測中的重要性日益顯著，未來的研究需要關注如何在全球范圍內(nèi)實現(xiàn)有效的數(shù)據(jù)共享和協(xié)作。

參考文獻

[1]佚名.扎實推進食品安全風險監(jiān)測工作[J].健康中國觀察，2023（10）：61-62.

[2]公玲玲.食品質(zhì)量安全監(jiān)測及監(jiān)督工作高效策略研究[J].現(xiàn)代食品，2023，29（14）：134-136.

[3]謝茂南.物聯(lián)網(wǎng)技術在農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)測與溯源中的應用研究[J].農(nóng)機使用與維修，2023（12）：55-57.

[4]趙紅磊，楊麗蓉，趙紅艷，等.食品安全抽檢數(shù)據(jù)常見問題分析及對策研究[J].食品與機械，2024，40（1）：68-72.

[5]徐杰，陳棕棕，駱水娟，等.富陽區(qū)市售食品食源性致病菌監(jiān)測結(jié)果[J].預防醫(yī)學，2023，35（7）：624-627.

[6]李海洲，敖龍怡，唐衍軍.區(qū)塊鏈技術賦能冷鏈食品質(zhì)量安全監(jiān)測研究[J].糧食與油脂，2021，34（10）：156-158.

[7]劉怡琳.計算機信息技術在食品質(zhì)量安全與檢測中的實踐[J].大眾標準化，2023（15）：181-183.

[8]向俊成.成都市運用大數(shù)據(jù)監(jiān)測預警食品安全案例研究[D].成都：電子科技大學，2023.

作者簡介：張亮（1982—），男，黑龍江齊齊哈爾人，本科，工程師。研究方向：食品安全監(jiān)管實操及政策。