基于全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質量追溯體系研究

摘 要：農(nóng)產(chǎn)品食品安全是公眾健康與社會發(fā)展的關鍵，而質量追溯體系則是實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品質量全程監(jiān)控與風險管控的關鍵路徑。本文分析了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質量追溯體系的現(xiàn)狀，提出了構建以全過程信息透明、智能分析精準預測、可視化溯源設計和多方協(xié)同動態(tài)優(yōu)化為核心的全程監(jiān)控框架，并探索結合區(qū)塊鏈和人工智能技術提升食品質量追溯效率與透明度的可行性，為完善農(nóng)產(chǎn)品質量監(jiān)管體系提供科學參考。

關鍵詞：全程監(jiān)控；食品檢測；質量追溯；風險控制

Research on the Quality Traceability System of Agricultural Products and Food Testing Based on Whole-Process Monitoring

LIU Zeya

（Shandong Tianheng Testing Co.， Ltd.， Heze 274000， China）

Abstract： The food safety of agricultural products is the key to public health and social development， and the quality traceability system is the key path to realize the whole process of monitoring and risk control of agricultural product quality. This paper analyzes the current situation of the traditional agricultural product food inspection quality traceability system， proposes to build a whole-process monitoring framework with whole-process information transparency， intelligent analysis and accurate prediction， visual traceability design and multi-party collaborative dynamic optimization as the core， and explores the feasibility of combining blockchain and artificial intelligence technology to improve the efficiency and transparency of food quality traceability， so as to provide a scientific reference for improving the quality supervision system of agricultural products.

Keywords： whole-process monitoring; food testing; quality traceability; risk control

農(nóng)產(chǎn)品食品安全問題直接關系到公眾健康和社會穩(wěn)定。近年來，農(nóng)藥殘留、重金屬污染和微生物超標等食品安全事件頻發(fā)，暴露出了農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、流通全生命周期監(jiān)管中的薄弱環(huán)節(jié)。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和區(qū)塊鏈等技術的快速發(fā)展，構建基于全程監(jiān)控的食品檢測質量追溯體系成為解決這一難題的關鍵。全程監(jiān)控采用全過程數(shù)據(jù)采集與動態(tài)分析，能精準鎖定潛在風險，實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)的實時監(jiān)測和溯源?，F(xiàn)代監(jiān)測技術在提升食品檢測效率與監(jiān)管透明度方面展現(xiàn)巨大的應用潛力，可為農(nóng)產(chǎn)品質量安全的全面保障提供新路徑。

1 構建全程監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質量追溯體系的必要性

構建全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質量追溯體系是確保食品安全和質量管控的核心手段，主要體現(xiàn)在以下4個方面[1]。①數(shù)據(jù)采集的系統(tǒng)化是實現(xiàn)全程監(jiān)控的基礎。構建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡，覆蓋農(nóng)產(chǎn)品從種植、加工到運輸?shù)母鱾€環(huán)節(jié)，并利用高精度傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術提升數(shù)據(jù)的準確性，是實現(xiàn)全程監(jiān)控的核心。②數(shù)據(jù)處理的智能化是提高檢測效率的關鍵。在大數(shù)據(jù)監(jiān)測中引入云計算和人工智能技術，可對檢測數(shù)據(jù)進行實時分析和深度學習，并能精準識別異常變化，實現(xiàn)高效的風險評估。③溯源系統(tǒng)的可視化是提高透明度的保障。采用區(qū)塊鏈技術和可視化追溯平臺設計，可確保溯源鏈條的完整性和數(shù)據(jù)的真實性，提升消費者對食品安全的信任度。④風險控制的協(xié)同化是實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)管的核心。構建協(xié)同監(jiān)管平臺，整合檢測數(shù)據(jù)、溯源信息和風險評估結果，推動監(jiān)管主體、生產(chǎn)企業(yè)和科研機構的協(xié)同合作，形成動態(tài)調整與優(yōu)化的全程風險控制模式。

2 全程監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質量追溯體系的現(xiàn)狀

2.1 數(shù)據(jù)采集覆蓋不足

現(xiàn)有農(nóng)產(chǎn)品食品檢測體系在數(shù)據(jù)采集環(huán)節(jié)存在顯著不足。①種植環(huán)節(jié)對土壤環(huán)境、農(nóng)藥使用和氣候條件等關鍵參數(shù)的監(jiān)測范圍有限，缺乏高精度監(jiān)測設備和動態(tài)采集技術，難以全面掌握初始風險信息。②加工環(huán)節(jié)中，對溫濕度控制、添加劑使用記錄等數(shù)據(jù)采集不全面，存在信息斷層和記錄缺失現(xiàn)象。③運輸環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)采集問題尤為突出，對儲運條件的實時監(jiān)測覆蓋率不足，導致冷鏈斷裂和交叉污染風險難以預警。當前采集系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一規(guī)范，無法形成有效聯(lián)動，阻礙追溯鏈條的完整性與準確性，嚴重制約質量追溯體系的全程監(jiān)控能力。

2.2 數(shù)據(jù)處理能力滯后

多環(huán)節(jié)采集的檢測數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一的標準化處理規(guī)范，樣品檢測結果、農(nóng)藥殘留數(shù)據(jù)、重金屬含量等核心信息在不同系統(tǒng)間無法高效整合，導致數(shù)據(jù)孤立嚴重[2]。當前數(shù)據(jù)分析手段滯后，對農(nóng)產(chǎn)品中復雜污染物的檢測結果未能實現(xiàn)實時動態(tài)解析，限制多組分協(xié)同風險評估的能力。檢測結果的時效性不足，檢測完成后的數(shù)據(jù)上傳、匯總、處理周期長，致使污染源頭的快速定位和溯源效率低下。另外，由于缺乏基于大數(shù)據(jù)的精準風險評估模型，對多樣化農(nóng)產(chǎn)品的質量問題預測和異常信號識別能力不足，難以滿足食品安全監(jiān)管對數(shù)據(jù)處理高效性和準確性的要求。

2.3 溯源體系不完善

溯源鏈條斷裂問題突出，各環(huán)節(jié)間信息傳遞不連貫，導致檢測數(shù)據(jù)與產(chǎn)品流通信息無法有效銜接。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工和流通環(huán)節(jié)的追溯信息分散在不同主體管理系統(tǒng)中，缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)共享平臺，信息孤立阻礙了溯源系統(tǒng)的整合與高效運行。區(qū)塊鏈等防篡改技術的應用不足，數(shù)據(jù)真實性和可信度難以保障。消費者端溯源信息展示形式單一，溯源內容缺乏全面性和透明度，無法直觀反映農(nóng)產(chǎn)品從產(chǎn)地到銷售的全流程檢測結果與質量信息。此外，整體溯源體系存在覆蓋不全、信息不對稱和運行效率低下的問題。

2.4 風險管理機制不健全

檢測環(huán)節(jié)未能建立覆蓋全流程的實時風險監(jiān)測網(wǎng)絡，對農(nóng)藥殘留累積效應、微生物污染擴散等復雜動態(tài)風險缺乏精確識別能力。質量異常數(shù)據(jù)未能及時上傳至統(tǒng)一管理平臺，導致關鍵風險節(jié)點難以形成有效預警。缺乏閉環(huán)式風險管理流程，問題發(fā)現(xiàn)后責任追溯和整改措施脫節(jié)，影響質量追溯的有效性和及時性，無法形成對食品安全風險的全面管控。

3 全程監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質量追溯體系的框架構建

全程監(jiān)控體系由數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、溯源系統(tǒng)和風險控制四大模塊組成。數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)全過程信息透明，數(shù)據(jù)處理利用智能分析完成精準預測，溯源系統(tǒng)采用可視化設計連接生產(chǎn)與消費，風險控制利用動態(tài)優(yōu)化形成閉環(huán)管理[3]。各模塊相互協(xié)作，貫穿農(nóng)產(chǎn)品全生命周期，有助于構建高效、透明的質量追溯體系。

3.1 數(shù)據(jù)采集

全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質量追溯體系的構建需要以數(shù)據(jù)采集的精準性和覆蓋的全面性為基礎，確保所有關鍵環(huán)節(jié)信息實時記錄并上傳。例如，在智能溫室環(huán)境中，針對草莓生產(chǎn)的全生命周期監(jiān)控，重點采集土壤農(nóng)藥殘留量、水肥比例、光照強度和溫濕度等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集可使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器，進而形成動態(tài)監(jiān)控網(wǎng)絡。以土壤農(nóng)藥殘留濃度Ct的監(jiān)控為例，采用智能傳感器在田塊內均勻分布，監(jiān)測公式為

式中：ci表示第i個采樣點的殘留濃度，mg·kg-1；n為采樣點總數(shù)。

3.2 數(shù)據(jù)處理

智能分析系統(tǒng)可對傳感器上傳的數(shù)據(jù)實時建模，預測未來殘留超標風險，并將結果上傳至云平臺，為溯源和風險控制提供科學依據(jù)[4]。以草莓土壤農(nóng)藥殘留濃度為例，采集草莓的土壤農(nóng)藥殘留濃度等數(shù)據(jù)后，進入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進行標準化、整合和動態(tài)分析。數(shù)據(jù)處理采用云計算和機器學習算法，建立殘留濃度與環(huán)境因子之間的關聯(lián)模型。使用多變量線性回歸模型預測殘留趨勢：

式中：Y為農(nóng)藥殘留濃度預測值；X1，X2，…，Xn分別為水肥比、溫濕度等環(huán)境因子；β為回歸系數(shù)；ε為誤差項。

3.3 溯源系統(tǒng)的可視化設計

3.3.1 全流程追溯鏈條設計

基于上述草莓智能溫室的監(jiān)控數(shù)據(jù)，溯源系統(tǒng)需在種植、采摘、加工、運輸和銷售全鏈條中動態(tài)記錄和更新農(nóng)藥殘留及關鍵環(huán)境參數(shù)。每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)利用唯一標識符關聯(lián)，形成完整的追溯鏈條，確保從田間到餐桌的每個節(jié)點均可追溯（圖1）。哈希編碼模型為

式中：IDi為草莓批次溯源標識；Pi為生產(chǎn)階段農(nóng)藥殘留濃度；Di為加工階段溫濕度數(shù)據(jù)；Ti為時間戳；Li為地理信息。

例如，草莓種植環(huán)節(jié)記錄土壤農(nóng)藥殘留濃度Ct=0.11 mg·kg-1，結合地塊位置和時間戳生成首個哈希值。采摘環(huán)節(jié)更新批次信息和重量參數(shù)，生成第2個節(jié)點哈希值。加工環(huán)節(jié)記錄清洗次數(shù)和分揀溫度[5]。運輸階段則添加冷鏈溫濕度監(jiān)控數(shù)據(jù)。銷售端，系統(tǒng)整合所有環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)，為消費者提供可視化查詢入口。

3.3.2 消費者查詢平臺

消費者查詢平臺作為溯源系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)，利用整合食品流通監(jiān)管平臺的數(shù)據(jù)，為消費者提供精準、高效的溯源服務。平臺基于溯源二維碼、小程序和網(wǎng)頁入口等多渠道應用，為消費者呈現(xiàn)從生產(chǎn)到銷售的全生命周期信息（圖2）。平臺還支持可視化展示，將數(shù)據(jù)以時間軸、地圖或指標對比的形式呈現(xiàn)，直觀反映草莓的溯源鏈條。該平臺與市場監(jiān)管、服務企業(yè)及消費者連接，為食品質量追溯提供數(shù)據(jù)支持和透明化服務，提升公眾對農(nóng)產(chǎn)品質量安全的信任度。

3.4 風險控制

基于上述草莓全生命周期的溯源數(shù)據(jù)，風險控制體系需構建動態(tài)優(yōu)化模型，整合生產(chǎn)、檢測、監(jiān)管與流通多方數(shù)據(jù)，實現(xiàn)風險的精準監(jiān)測與高效處置。動態(tài)優(yōu)化模型以多變量風險評估和協(xié)同控制為核心，結合實時數(shù)據(jù)調整風險策略。模型公式為

式中：F（x）為風險控制目標值；Ri（t）表示第i個節(jié)點的動態(tài)風險值；wi為權重因子，依據(jù)數(shù)據(jù)重要性分配。求和后要找出使得加權動態(tài)風險總和最小的方案，以減少過程中的風險暴露，從而提高安全性、效益與可持續(xù)性。

種植環(huán)節(jié)的異常農(nóng)藥殘留觸發(fā)預警機制，溯源系統(tǒng)經(jīng)過區(qū)塊鏈共享風險數(shù)據(jù)至監(jiān)管平臺。加工與運輸環(huán)節(jié)利用動態(tài)調整流程參數(shù)，減少風險擴散。同時，消費者端反饋的溯源信息將實時回流至模型，用于風險趨勢分析與持續(xù)優(yōu)化。這一協(xié)同機制經(jīng)過實時調控和動態(tài)優(yōu)化，實現(xiàn)從種植到消費端的閉環(huán)風險管控，為農(nóng)產(chǎn)品質量追溯提供科學依據(jù)和操作模板。

4 結語

全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質量追溯體系是保障食品安全的關鍵技術支撐，利用全過程信息采集、智能化數(shù)據(jù)分析、可視化溯源設計和動態(tài)優(yōu)化風險控制的協(xié)同運行，實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)、加工、流通和消費的全生命周期監(jiān)管。本研究構建了覆蓋多環(huán)節(jié)的溯源鏈條與動態(tài)優(yōu)化模型，解決了數(shù)據(jù)斷層、信息不透明和風險不可控等問題，為農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質量追溯體系提供科學依據(jù)。未來需進一步加強多方協(xié)作機制，結合區(qū)塊鏈和人工智能技術，不斷完善追溯鏈條的精準性和高效性，為提升食品安全監(jiān)管水平和消費者信任提供技術支撐。

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作者簡介：劉澤亞（1990—），男，山東菏澤人，大專。研究方向：檢驗檢測、環(huán)境監(jiān)測、環(huán)境工程。