基于云架構的農產品產地安全管理決策平臺

潘守慧，王開義，王志彬

(北京農業信息技術研究中心/國家農業信息化工程技術研究中心，北京 100097)

近年來，以農業面源污染[1-2]和土壤重金屬污染[3-4]為代表的農產品產地環境安全問題，對我國農業生態環境安全和農產品質量安全造成了嚴重威脅，并引起了社會的廣泛關注。農產品產地環境安全作為農業生產的基礎，其直接關系到農產品的質量安全和食品安全[5-6]，且與人們的健康安全密切相關。近年來，以“湖南鎘大米”事件為代表的因產地環境污染而導致的農產品質量安全問題日益凸顯，已引起政府部門的高度重視。2013年以來，國務院先后出臺了《大氣污染防治行動計劃》(簡稱“大氣十條”)《水污染防治行動計劃》(簡稱“水十條”)《土壤污染治理行動計劃》(簡稱“土十條”)等政策措施，各級地方政府針對上述政策出臺了相關的實施細則或配套政策，并著手開展了相關的污染防治普查或監測工作，農產品產地安全數據急劇增長，但與之相配套的管理信息系統建設卻相對滯后，導致農產品產地安全數據缺乏有效的統一管理，各種普查或監測數據分布零散、共享程度較低，因此，迫切須要利用信息技術對海量農產品產地安全數據進行有效整合和管理。近年來，許多學者開展了這方面的研究工作。如宋金茜等以南京市八卦洲農業土壤為例，運用地理信息系統(geographic information system，簡稱GIS)和地統計學方法研究As、Cd、Cr、Hg、Pb等5種重金屬風險等級的分布特征[7]。李文峰等構建了基于網絡地理信息系統(web geographic information system，簡稱WebGIS)的食用農產品產地環境質量評價系統，可實現產地環境的綜合評價和數據查詢[8]。羅娜等構建了基于Flex和表述性狀態轉移(representational state transfer，簡稱REST)的產地重金屬安全等級WebGIS系統[9]。季輝等針對農產品產地安全管理決策需求，設計并實現一種基于WebGIS的農產品產地安全信息管理系統[10]。鄧旭仁等提出一種面向服務架構的國家級產地環境管理評價系統[11]。黃秀梅等研發了基于ASP.NET 2.0、WebGIS、SQL Server的農產品產地環境安全預警數據庫[12]。詠梅等構建了一種農產品產地環境質量污染預測系統，可實現農產品產地環境的信息查詢與污染預測以及環境污染物的空間分析[13]。侯彥林通過分析農田重金屬污染的“物質-驅動力-環境因素”的相互關系，初步構建了我國農田重金屬污染預警系統[14]。上述研究對于構建大型農產品產地安全管理平臺奠定了良好基礎，但它們大多是針對農產品產地安全管理中某個細分專門領域進行的信息系統構建，如產地環境評價系統、污染預警系統等，系統的數據量相對較小、系統功能較為單一，而缺乏面向大規模數據、高并發環境下農產品產地安全信息系統構建的研究。若不能對海量的、多源異構的農產品產地安全數據進行有效融合、統一管理、信息共享，將難以滿足全國范圍內省(市、區)、地市、縣(市、區)不同級別監管部門的管理決策需求。

針對上述問題，本研究基于云計算中軟件即服務的理念，設計并實現基于云架構的農產品產地安全管理決策平臺，以期實現農產品產地安全數據的統一管理、現場查詢、可視化展示、決策支持，并為農產品產地安全管理決策提供支撐。

1 關鍵技術

1.1 云計算

云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷訪問共享資源池的計算模式[15]，由美國Google公司提出。通過云計算可實現計算資源的按需分配和彈性調度，用戶可以省去數據中心建設與管理、大規模數據處理、應用部署等操作，在降低運維成本的同時，可獲得高質量的服務。云計算具有超大規模、虛擬化、彈性服務、按需服務、泛在接入等特點。根據云計算提供服務類別的不同，從體系結構上，將云計算提供的服務分為3個層次，分別為基礎設施即服務(infrastructure as a service，簡稱IaaS)、平臺即服務(platform as a service，簡稱PaaS)和軟件即服務(software as a service，簡稱SaaS)。其中，IaaS層提供基礎設施部署服務，為用戶按需提供實體或虛擬的計算、存儲和網絡等資源，是云計算的基礎，服務對象是需要硬件資源的用戶；PaaS層提供應用程序部署與管理服務，服務對象是程序開發者；SaaS層提供基于互聯網的應用程序服務，面向的是云計算終端用戶[15]。

1.2 GIS技術

地理信息系統，別稱地學信息系統，是一種存儲、操作和顯示地理空間數據的信息系統，可對空間信息進行分析和處理[16]。WebGIS是GIS技術與互聯網技術相結合的產物，與傳統GIS技術相比，WebGIS具有跨平臺運行、易于集成、易軟件重用、擴展性好等優點。目前，許多地圖服務商提供應用程序接口(application programming interface，簡稱API)，如谷歌地圖、百度地圖、高德地圖等。本研究基于百度地圖API進行系統的可視化展示，該API支持HTML 5特性和異步加載機制。目前，百度地圖API包括JavaScript、Web服務、Android、iOS等多個版本，具有地理檢索、自動導航、基于位置的服務(location based services，簡稱LBS)、周邊搜索、地理編碼及逆地理編碼等功能。

1.3 Web Service技術

Web Service是一種能夠被描述并通過網絡發布、發現、協調和配置的自包含、自描述、松散耦合的應用程序，具有跨語言、跨平臺、配置靈活、可擴展性強等優點[17]。該技術可使用開放的可擴展置標語言(extensible markup language，簡稱XML)標準來描述、發布、發現、協調和配置Web Service應用程序，與其他主流接口標準相比，具有耦合度低、擴展性高、易于開發與部署、適用場景多等諸多優勢。在Web Service中，所有業務調用都被抽象成服務。從體系結構上看，Web Service包含服務提供者、服務請求者、服務注冊中心3種角色，這3種角色之間主要有發布、查找、綁定3種Web服務操作。

2 系統總體設計

2.1 總體結構

采用瀏覽器/服務器模式(browser/server，簡稱B/S模式)設計系統，該系統可被分為瀏覽器端和服務器端，其中應用程序部署在服務器端，由Web服務器提供相關的應用服務，用戶使用瀏覽器訪問系統提供的服務。該架構可以快速進行應用部署，后續也可以方便地進行版本升級和系統維護。

系統在體系結構上進行分層設計，共分為基礎設施層、數據支撐層、應用支撐層、業務應用層等4個層次，系統總體框架體系如圖1所示。

其中，最底層為基礎設施層，它是系統運行的基礎，包括Web服務器、數據庫服務器、文件服務器以及內容分發、負載均衡等；數據支撐層主要用于為系統提供各種數據資源支撐以及相關的數據管理技術，包括數據的導入、清洗、整合以及索引創建等；應用支撐層的主要目標是為相關業務應用提供技術支撐，包括Web Service、數據加密、安全認證、全文檢索等；業務應用層處于最頂層，主要目標是為各種用戶終端提供應用服務，包括采樣管理、污染源管理、統計分析、決策支持等。

2.2 技術框架

采用JAVA語言編寫系統，該系統支持JDK 1.7以上版本。通過整合集成SpringMVC、Hibernate 4.0、Spring 4.0、Struts2、SiteMesh等技術框架，搭建基于模型-視圖-控制器(model-view-controller，簡稱MVC)設計模式的系統開發框架。從圖2可以看出，該框架被分為顯示層、控制層、業務邏輯層、資源訪問層等4層。其中，顯示層用于前臺頁面的顯示；控制層主要負責前臺頁面的請求轉發；業務邏輯層的功能是處理業務邏輯，是整個框架體系的核心，起到承上啟下的作用；資源訪問層的功能是做數據持久化工作，主要負責與數據庫的交互(包括增、刪、改、查等操作)。該技術框架可實現業務與視圖的分離，具有低耦合性、高內聚性、高重用性、高可維護性以及便于工程化管理等特點。

在數據存儲方面，系統支持Oracle、MySQL、SQL Server等主流數據庫軟件，其中默認采用Oracle數據庫軟件進行數據存儲。在系統開發環境方面，本系統采用Eclipse進行系統開發，并采用Maven插件進行項目管理，采用SVN插件進行系統版本管理。

系統運行環境：操作系統為Windows Server 2008；虛擬機環境為J2EE 1.7以上版本；Web應用服務器為Apache+Tomcat 7.0；客戶端為Chrome瀏覽器或Internet Explorer瀏覽器10.0以上版本。

2.3 接口設計

為與外部系統進行數據交換，系統提供一系列的Web Service接口。外部終端設備(智能手機、平板電腦等)通過調用Web Service接口可以與本系統進行數據交換和信息共享，實現內外部系統集成。在本研究中，共有3個外部系統與本系統集成，分別是基于Android手機的數據采集系統、基于Android平板的數據查詢系統、農產品產地安全評估與禁產區劃分系統(圖3)。

3 系統功能與實現

系統平臺主要包括采樣管理、污染源管理、問卷調查、統計分析、決策支持、基礎數據、權限管理等功能模塊，主界面如圖4所示。

系統采用基于角色的訪問控制(role based access control，簡稱RBAC)模型進行系統訪問控制，可根據業務需要進行系統功能權限和數據權限的靈活配置，能適應省(市、區)、地市、縣(市、區)3級部門的數據管理和決策需求。

3.1 采樣管理

采樣管理模塊具有監測點管理、采樣任務管理、采樣數據管理、檢測數據管理等功能。

在監測點管理中，該模塊可以直接在地圖上可視化標注監測點，系統會基于標注位置自動計算出該監測點的經緯度和所屬行政區劃信息，并基于系統自定義的編碼規則為監測點進行編號，標注完成后提交后臺審核。用戶可以根據“行政區域”和“狀態”進行監測點的查詢，查詢結果可在地圖上進行可視化展示，不同顏色的圖標表示不同的狀態。

在采樣任務管理中，系統以項目為單位進行采樣任務管理，一般將經費來源或研究目的相同的采樣任務作為一個項目。系統設置靈活的采樣任務分配方式，支持1個項目分階段進行多次信息采集，且支持直接指派、外部招標、整體委派等多種類型的任務分配。此外，為保證采集樣品的統一性、唯一性、規范性，本系統設計統一的樣品編碼方法，樣品編碼由項目信息、地域信息、流水碼等3類信息、共20位數字構成，具體細分為采樣年份(2位)、項目編號(2位)、項目階段(2位)、省(市、區)級代碼(2位)、地市代碼(2位)、縣(市、區)代碼(2位)、鄉(鎮)代碼(3位)、流水碼(5位)等8個部分。在分配采樣任務時，系統會自動生成包含二維碼的樣品標簽(圖5)。在采樣現場，采集人員可通過終端設備掃描二維碼標簽，快速錄入樣品編碼，并自動與監測點、項目等信息進行關聯和綁定。

在采樣數據管理中，可對采集終端提交的數據進行審核，也可按項目、年度、監測點、所屬區域等條件進行采樣數據的組合查詢。

在檢測數據管理中，可對實驗室檢測的樣品數據進行錄入，系統支持通過Excel文件快速導入，通過樣品編碼可自動實現與監測點、采樣項目等數據的關聯。

3.2 污染源管理

污染源管理模塊主要用于對工礦企業和污水灌區等2類污染源的管理。用戶可以在地圖上可視化地標注工礦企業污染源和繪制污水灌區的區域范圍，同時可對相關污染源進行審核認證和詳細信息查看，其界面如圖6所示。

3.3 問卷調查

問卷調查模塊主要用于農產品產地安全管理決策中的各種問卷管理，包括問卷的發布、修改、刪除、預覽等操作，系統支持多選、單選、填空、打分等常見的問卷題目類型，并支持題目之間的邏輯跳轉。系統可根據問卷題目、有效期、狀態等進行組合查詢。此外，系統還具有自動篩選和匯總數據、報表自動生成等功能，通過問卷篩選功能可以快速篩選出符合條件的有效問卷；通過匯總功能可以對各題目的每個選項進行頻數和頻率統計，統計分析結果可以快速導出到Excel文件中。與傳統紙質問卷調查方式相比，具有靈活方便、工作效率高等優點。

3.4 統計分析

統計分析模塊主要用于對采樣數據進行多維度的統計分析、數據挖掘，并生成相應的統計圖和報表。支持按監測點、采集項目、行政區劃、重金屬種類、農作物種類、歷年變化趨勢等維度進行數據統計分析，結果以數據報表、餅圖、柱狀圖、箱線圖等形式呈現。(1)按監測點統計。對所選監測點的歷史監測數據進行統計分析，包括土壤或農產品的鎘、汞、砷、鉛、鉻、銅等重金屬含量與評估結果。(2)按采集項目統計。統計所選項目涉及行政縣(市、區)、監測點數、采集樣品數、土壤超標點位數與超標率、土壤和農產品雙超的點位數與超標率以及每種重金屬元素含量的最大值、最小值和中位數。(3)按行政區域統計。統計所選行政區域涉及的監測點數、采集樣品數、土壤樣品超標點位數與超標率、土壤和農產品樣品雙超的點位數與超標率以及每種重金屬元素含量的最大值、最小值和中位數。(4)按重金屬種類統計。統計某種重金屬在每個監測點的含量、超標點位率、地理空間上的分布等。(5)按農作物種類進行統計。列出所選農作物涉及的監測點數、超標點位數以及超標率。(6)按歷年變化趨勢統計。列出某區域在各年度的監測點數，土壤的超標點位數以及超標率、土壤與農產品雙超的超標點位數以及超標率。

3.5 決策支持

通過對監測數據進行挖掘分析，并結合問卷調查結果等數據構建智能決策模型，并基于百度地圖進行可視化展示。

3.5.1 基于地圖的監測數據可視化展示 根據不同的地圖縮放比例，分別顯示不同的信息。當地圖處于省(市、區)、地市級縮放比例時，顯示該省(市、區)、地市的相關統計信息，如該區域的監測點數、土壤超標點位數與超標率、土壤和農產品雙超的點位數與超標率、污染源數量以及該區域的背景信息(經濟社會狀況、耕作制度等)、污染源分布、農民種植意愿等。當地圖處于縣(市、區)、鄉(鎮)及以下縮放比例時，系統會在地圖上標識出工礦污染源、污水灌區、監測點等，點擊可以查看對應的詳細信息。如圖7所示，圖標的形狀用于區分不同類型(工礦污染源、監測點、污水灌區等)的監測對象，圖標的顏色用于區分監測對象的狀態。

3.5.2 農產品禁產區可視化展示 基于各監測點的歷史監測數據和農產品產地安全禁產區劃分模型，在地圖上展示農產品產地安全等級邊界和禁產區結果。

3.5.3 種植結構調整智能決策 基于歷史監測數據、周邊污染源、農民種植意愿等調查數據構建種植結構調整智能決策模型，并給出對應的決策建議，如該區域內哪些片區須要調整種植結構，調整后適宜種植的作物等。

4 結論

針對農產品產地安全管理決策過程中的現實需求，設計并實現一種基于云架構的農產品產地安全管理決策平臺。該平臺是基于云架構理念設計的，不僅功能強大，而且可擴展性強、通用性好，可適用于省(市、區)、地市、縣(市、區)等不同級別監管部門的農產品產地安全數據管理和決策支持，有助于提高我國農產品產地安全的管理決策水平。