基于智能算法模型的農藥安全性評價軟件架構

黃河清

(福建廣播電視大學 漳州分校，福建 漳州 363000)

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基于智能算法模型的農藥安全性評價軟件架構

黃河清

(福建廣播電視大學 漳州分校，福建 漳州 363000)

[摘要]農藥對生態與環境的副作用使得建立并完善農藥風險性評價的需求已迫在眉睫，以設計農藥安全性評價軟件為目標，研究傳統農藥和新型環保農藥的安全性評價方法，對農藥安全在登記、數據、標準、準則等管理上和在建模、架構、方案、方法等技術上的關鍵問題和解決辦法進行研究。首先將農藥信息化登記制度與農藥基礎智能數據庫的建設接軌，規定增加農藥生態風險評價的標準數據，建立統一的產品標準和評價準則；然后，使用數學建模方法和機器學習算法建立評價模型和評價體系，設計基于計算機智能方法的農藥管理和評價軟件的架構和方案，構建信息化智能化的農藥評價管理平臺。 中華人民共和國農業部農藥登記資料要求對新農藥登記田間試驗、產品資料等等[16]，農藥在使用過程中還很多相關數據需要在農藥登記資料數據庫中做好記錄。應該明確規定所需提交的有關風險評價方面的具體數據和內容，建立嚴格的認證評審制度，對于生產者提供的農藥各方面的科學資料的性質和試驗結果，進行嚴格認證，并入庫建檔，杜絕花錢買資料的行為，建立強有效的責任制和處罰賠償制度。發現問題時，有完整的信息資料可以查閱，可明確地按職責追究相關部門的責任。

[關鍵詞]農藥；靶向農藥；安全評價；評價模型；軟件架構

雖然農藥的出現和使用在農作物增收方面起到了立竿見影的作用,但是大量使用有毒的化學農藥,已經嚴重地破壞著生態與環境。上個世紀早期人們對農藥的盲目樂觀已經被惶惶擔憂所替代, 農藥的安全性問題已經進入公眾關注的熱點。病毒、害蟲、雜草等使農業生產損失最高達七成，正確使用農藥能夠減少四成的損失；我國人口眾多而耕地缺少，利用農藥來保障食糧供應是目前農業生產重要的措施；但是農藥殘留、污染、擴散等難以控制，安全方面事故頻發，安全隱患更是令人擔心[1-2]。因此，為了人們的健康安全以及可持續的產業發展環境, 建立并應用嚴格科學的農藥風險性評價機制已為燃眉之急。

本研究圍繞農藥安全性評估技術及其應用，結合不斷成熟的RNAi技術，輔助害蟲防治和殺蟲劑靶標篩選的研究，以計算機軟件和智能分析管理技術為工具和方法，利用通信技術、網絡技術、數據庫技術、智能分析技術等等，把農藥、RNAi技術、生態技術集成；通過對農藥使用風險危害的評估，制定出能控制危害的應用規定，為綠色農業篩選出最適合使用的農藥類型及用量[1-6]。并將農藥安全使用技術直接指導農業的具體生產過程，自動提示和監控農藥施用時間、藥量等等，從而提高農產品質量安全水平，直接產生社會效益。

1存在問題及分析

我國在農藥及其風險評價、新品開發及其信息化等方面相繼開展了一些工作,也取得了一些研究成果，出臺了一系列的評價標準和管理制度，也開發了一些相關軟件，如：農業部農藥檢定所的“農藥信息系統”、“農藥三證審批管理軟件”，還有各種應用系統，諸如宏達開發的“化肥農藥進銷存管理系統” 等等。但在農藥登記、數據收集、標準準則制定等以及在建模、架構、方案、方法上還存在急待研究的諸如下列的具體問題：

1.1　農藥登記制度中，對于與農藥生態風險評價相關的內容還沒有具體的標準數據和定量描述

農藥登記中對殘留情況的數據信息的記錄要求應該是很必須和準確的，因為農藥不能降解的部分對農產品安全以及環境的影響是非常深遠的，在歐美等一些發達地區,農藥的生態數據、風險評價數據是登記內容中非常重要的信息。但到目前為止, 在我國的農藥登記資料要求中還沒有系統的生態風險評價的要求，相關數據庫中也沒有這方面的信息，因而無法對農藥在生態方面的風險進行有效監控。風險評價的不確定問題的定量性描述是處理的關鍵，當前不確定性分析的研究不多，尤其是定量的分析，因為評價過程中的一些機理尚屬未知或過于復雜。

1.2　農藥管理制度中，農藥生態風險評價的準則還沒有統一的標準，也缺乏有效的預測計算模型

為了確保農藥管理在業界的權力及威嚴，制定科學統一的安全標準非常重要。目前我國在農藥登記申請及評價時應用到的專門科學技術是有限的，而且缺乏檢驗產品質量和展示新藥功能的實驗室，還通常缺乏數學、系統學、計算機技術等跨學科的技術環境。模型方法雖然在一般環境生態風險中有很多研究，但針對農藥風險評價的很少，農藥生態風險評價是綜合性的應用，它需要應用計算機前沿技術建立科學的評價模型與技術體系，出臺統一的評價準則，運用有效的模擬模型進行風險評價預測計算。

1.3　農藥產品規范中，還沒有出臺成熟統一的評價藥品的量化準則

目前我國農藥是一個產品一個標準，標準又分為企業標準(Q)、行業標準(HG)和國家標準(GB)三類，企業標準使用HNP準產證，行業標準和國家標準使用 XK許可證。農藥監管中準產規定是: 一種農藥產品申請一個證書,但是農藥許可制度是: 一個生產者一本證書,然后附上農藥品種，由于沒有統一的規定帶來了監督困難及管理效率低下[11-15]。

1.4　在農藥研發的技術與設備上，需要與科學前沿更密切結合，開展新型殺蟲劑的研發

我國農藥在新品研發的方法技術及設備的先進性等方面尚欠缺。因為農藥的生產和管理技術含量高、設備先進，目前我國還缺乏國際認證的良好的實驗室規范，存在實驗室設備條件不配套、基礎信息數據庫和進出口信息數據庫不健全、農產品的農藥殘留數據庫、農藥生態風險數據庫不健全等問題。在進行不污染環境的安全環保農藥的研發方面進展還不夠快，靶標的篩選是新農藥研發的重要環節，RNAi是靶標篩選的有效工具， RNAi能對候選殺蟲劑化合物進行鑒定，并能輔助鑒定農藥的生化模式及有關基因。應該構建生物體的全基因組RNAi文庫，高通量篩選靶標基因，為農藥修飾和新型農藥建立共享兼容的智能數據庫集群。

2計算機前沿技術解決農藥安全性評價的關鍵問題

2.1　在農藥信息化登記管理中，進行具體的農藥殘留、農藥毒性、農藥用量、膳食結構等信息子系統和基礎數據庫的建設

農藥數據庫建設是一項基礎工程，數據是農藥信息管理體系的核心對象；除了一般的數據統計分析方法和報表之外，目前智能數據庫、云計算、移動網絡為數據的采集、存儲、傳輸、共享提供了強大的技術手段,人工生命方法為自動化的復雜預測分析也提供了可行方法[2-6]。

在農藥信息數據庫中增加生態風險評價方面的數據，健全農藥登記數據庫和有關風險評價信息的內容,使用智能數據庫，為農藥的科學使用以及健康風險評估提供數據支持。如圖表1所示是農藥登記智能數據庫的字段實例，應用中可以根據需要動態建立不同需求的字段并登記入庫。

2.2　農藥管理制度中，統一產品標準，建立統一的農藥風險評價準則，采用信息化的管理工具

對于農藥產品的標準，如只規定了統一的檢測方法而含量以標示值為準的先進標準，使用這種方法則一個組分只需要一個標準，從而將標準數量盡量減少，但由于復配制劑國標太少，組分有行標、國標的，其復配制劑也應該制定相應的國標或直接規定引用其對應的國標，才能做到簡化標準和便于許可證管理。對于目前的一個產品一個證的準產制度，以及一個企業一個許可證的制度，實際操作時并不方便管理，如果用一個劑型一個證的方式，同樣的劑型新登記了品種，可直接使用已有的準產(許可)證而無需重復申請辦理。這樣，在農藥信息平臺中通過所保存的各種參數數值，可以很方便快捷地統一查詢，實現標準管理。

農藥的風險評價涉及農藥的基礎研究與產品開發，還有藥品的生產及使用，一直包括農藥擴散殘留的長期生態效應和環境作用，并且涉及到原藥、制劑及其使用方式等方方面面。對于復雜的流程管理，可以用計算機的工作流管理技術來實現。風險評估內容包括衛生毒理學和環境毒理學風險評估兩種類型,前者有藥物對動物的毒性,如過敏性、三致性和遲發性神經毒性等，后者包括農藥對環境的作用以及殺蟲劑對益蟲的毒害等副作用等等[8]。對于多參數的復雜的風險評價，可以用前沿的計算機智能分析與處理技術工具，綜合利用毒理學、化學、數學、系統學等等, 建立科學的評價模型與技術體系，為出臺統一的風險評價指南與準則以及相配套的分析與處理軟件平臺，做好前期需求準備。

2.3　構建較為完善的農藥安全性評價模型和體系，研究相關智能處理的關鍵算法，為安全性評價與管理體系的開發奠定理論和技術的基礎

應在研究單位和企業重點開展農藥風險評價的方法模型、實現算法和流程程序的研究。例如運用遷移轉化模型進行變化分析，應用統計軟件工具來統計基礎數據，采用如層次分析評價、模糊數學、灰色評價等數學方法，智能學習算法、神經網絡預測方法、機器學習算法等，建立各個不同層次的風險評價預測模型，并建立信息化平臺實現自動化智能化的風險評價。

下面應用灰色評價模型[8]，對指標進行無量綱化，并確定權重，可計算得出農藥風險綜合指數，步驟如下：

Step 1：對待評估藥品，定下風險測評指標序列；

據實驗與測得的記錄數值資料集，定義存貯矩陣的數組：A’[i,j]。其中，i=1,2, …,n 為不同生命周期，j=1,2, …,m 為評估指標個數；該數組用來表示和存儲評估各指標；

Step 2：對待評估藥品，選取最優指標集，并對變量序列進行無量綱化；

設 A0’(m)對應第 m 個指標，并存貯其最優取值，在對農藥進行風險預測時選取的最優值為：對應此類指標下，風險指數的數值最高；

然后無量綱化該變量序列：各變量序列形成如下數組：A[i,j]，其中：i=0,2, …,n，j=1,2, …,m ；

采用均值化法：

Step 3：求出被測評農藥系列指標與最優系列指標之間對應位置的元素的絕對差值：

|A0(j)- Ai(j) |

Step 5：分別求解第 i 個被測評對象的對應最優指標的關聯系數，公式為：

ξi(k)

式中ρ∈(0,1),一般取ρ=0.5。

Step 6：求關聯度：

Step 7：確定權重，由于各指標的重要程度不同，通過對關聯度歸一化處理，賦予各指標以不同的權重，計算權重因子：

Step 8：最后得到了：第 i階段農藥風險綜合評價的數值結果：

3根據農藥安全性評測的各項要求，搭建安全農藥評測計算機軟件系統及架構

搭建農藥安全評價MIS平臺，軟件以農藥安全性評價需求、模型和方法為支撐，把每次養殖和種植作為一個項目進行統一管理，并對項目的整個生命周期中農藥的安全使用進行控制。在項目開始前，軟件會根據已知數據分析得出生產的預期產量和產值；項目實施過程中，系統會根據項目的正常程序或用戶臨時輸入的異常情況，在需要使用農藥時給出預告和提醒(如：藥品類型、用藥量、間隔時間)，同時也會對農藥的使用情況進行監控和安全性評價，動態提醒用戶訂貨的時間、藥量，并給出注意事項；項目結束后，系統會收集此次項目的實際效果、收益情況和風險評價，讓用戶填寫反饋資料，并通過項目建立新的評價知識庫。總之，系統能克服傳統農藥使用盲目的缺點，讓農藥使用在嚴格控制的情況下進行，科學高效安全使用各種農藥資源。系統關系如圖 1所示。農戶或農場開展養殖或種植等，相關的數據資料可從數據庫獲取，農藥資料的原始數據也存于數據庫中。

農藥安全評價管理系統的設計基于典型的三層架構，如圖2：第一層，數據存儲層也稱數據庫層，用于存儲相關農藥信息的各種數據。數據用云計算實現提交和管理，云存儲具有非常強大的數據功能[4]。第二層，業務邏輯層(Business Logic Layer)，該層進行所需的訪問、實體、規則及業務接口的定義，數據訪問用于鏈接、插入、讀取、更新相關農藥登記和管理的數據資料庫，系統框架為Hibernate，將對數據庫的訪問抽象封裝成數據訪問對象DAO；第三層，表示層(Presentation Layer)，包括頁面外觀和規劃，例如，該層可以采用JSP+Struts技術，由Struts的Action調用商業邏輯，并將結果反饋給JSP頁面[9-11]。

目前已有的農藥相關的計算機管理系統數量上不少，并且,在實際應用中發揮了很大作用，但普遍存在規模還不夠、兼容性較差。因此，已經推廣和應用中的系統應該繼續使用，新系統最好采用系統集成、模塊組裝技術，重用已有的軟件模塊，并開發新的組件和更強大的功能。操作界面應該采用新舊兩種操作模式以滿足老用戶的需要和新技術的推廣，完成所謂的無縫聯結。應用平臺應該增加基于3G、4G手機的操作環境，構建移動網絡組件。

4展望

農藥的風險評估、安全性評價是當前農藥研究的熱點問題之一，各類生態學評價概念和指標體系本質是雷同的，但由于農藥的風險評價具有人類主觀性和期望值，這種主觀預期決定了評價標準的相對性，同一農藥，處于不同的區域，面對不同的人類期望，評價結果會有所不同。

以計算機為核心的科學技術前沿成果為農藥安全評價目標的實現提供了智能數據庫、智能算法分析模型、信息管理軟件等多種技術方法，數字基因表達譜、RNA干擾還有各類生態學評價的進展也為我國農藥安全評價在藥品管理、新品開發、環境安全等方面提供了研究方法和思路借鑒，構建適應社會發展需要的先進的農藥安全評價模型，建設統一的農藥信息化平臺是我國農業信息化的重要系統工程。

總之，只有當農藥的安全性在生產和使用過程能得到有效控制時，它才有可持續推廣和應用的價值和前景。對農藥的評價問題，在不同國度、不同地區、不同人群都有不一樣的評價閾值及標準。所以我國應結合本土實際情況，決定重點研發和使用哪些類型的農藥，并構建信息化平臺實現對農藥進行有效的安全性評價與管理。

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[責任編輯：D]

Intelligent Algorithm Model of Pesticide Safety Evaluation Software Architecture

HUANG He-qing

(ZhangZhou RTV University，Zhangzhou 363000,China)

Abstract:Establishing and perfecting pesticide risk assessment is an urgent demand. This paper aims at designing of pesticide safety evaluation software，studying safety evaluation method on pesticide and green pesticide, And the subjects about the pesticide safety in registration, data, standard on the management and the modeling, architecture, scheme, method and the other key technology and solutions are also studied. First combine pesticide information registration system with the construction of basic intelligent pesticide database, increase the ecological risk assessment of pesticide standards dataset, establish a unified product standards and evaluation criteria. Then, using mathematical modeling methods, and machine learning algorithms to establish evaluation model and evaluation system, design the architecture and plan of pesticide management and evaluation software based on computer intelligent method, to build intelligent evaluation of pesticide management information platform.

Key words:Pesticide; Targeted pesticide； Safety evaluation; Evaluation model; Risk prediction; Computer intelligent; Machine learning; Software architecture; management information system

[中圖分類號]TP319：TQ450.2+1

[文獻標識碼]A

[文章編號]1671-5330(2015)02-0023-05

[作者簡介]黃河清(1965-)，女，副教授，博士，主要從事生物信息學、有害生物控制、智能算法、人工生命、軟件工程研究。

[基金項目]漳州市科技計劃項目(Z2010002)

[收稿日期]2015-03-03