基于全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質(zhì)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(guān)鍵，而質(zhì)量追溯體系則是實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量全程監(jiān)控與風(fēng)險管控的關(guān)鍵路徑。本文分析了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質(zhì)量追溯體系的現(xiàn)狀，提出了構(gòu)建以全過程信息透明、智能分析精準(zhǔn)預(yù)測、可視化溯源設(shè)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(jié)合區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)提升食品質(zhì)量追溯效率與透明度的可行性，為完善農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管體系提供科學(xué)參考。

關(guān)鍵詞：全程監(jiān)控；食品檢測；質(zhì)量追溯；風(fēng)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(guān)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(biāo)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(shù)的快速發(fā)展，構(gòu)建基于全程監(jiān)控的食品檢測質(zhì)量追溯體系成為解決這一難題的關(guān)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(zhǔn)鎖定潛在風(fēng)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。現(xiàn)代監(jiān)測技術(shù)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(yīng)用潛力，可為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的全面保障提供新路徑。

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

構(gòu)建全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品類食品檢測質(zhì)量追溯體系是確保食品安全和質(zhì)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(chǔ)。構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)，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(shù)提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)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(guān)鍵。在大數(shù)據(jù)監(jiān)測中引入云計算和人工智能技術(shù)，可對檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行實時分析和深度學(xué)習(xí)，并能精準(zhǔn)識別異常變化，實現(xiàn)高效的風(fēng)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(shù)和可視化追溯平臺設(shè)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(fēng)險控制的協(xié)同化是實現(xiàn)動態(tài)監(jiān)管的核心。構(gòu)建協(xié)同監(jiān)管平臺，整合檢測數(shù)據(jù)、溯源信息和風(fēng)險評估結(jié)果，推動監(jiān)管主體、生產(chǎn)企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的協(xié)同合作，形成動態(tài)調(diào)整與優(yōu)化的全程風(fēng)險控制模式。

2 全程監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質(zhì)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(guān)鍵參數(shù)的監(jiān)測范圍有限，缺乏高精度監(jiān)測設(shè)備和動態(tài)采集技術(shù)，難以全面掌握初始風(fēng)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(dǎo)致冷鏈斷裂和交叉污染風(fēng)險難以預(yù)警。當(dāng)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(zhǔn)確性，嚴(yán)重制約質(zhì)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(biāo)準(zhǔn)化處理規(guī)范，樣品檢測結(jié)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(dǎo)致數(shù)據(jù)孤立嚴(yán)重[2]。當(dāng)前數(shù)據(jù)分析手段滯后，對農(nóng)產(chǎn)品中復(fù)雜污染物的檢測結(jié)果未能實現(xiàn)實時動態(tài)解析，限制多組分協(xié)同風(fēng)險評估的能力。檢測結(jié)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(zhǔn)風(fēng)險評估模型，對多樣化農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量問題預(yù)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(zhǔn)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(dǎo)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(shù)的應(yīng)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(nèi)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(jié)果與質(zhì)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(fēng)險管理機(jī)制不健全

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

3 全程監(jiān)控農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質(zhì)量追溯體系的框架構(gòu)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(fēng)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(zhǔn)預(yù)測，溯源系統(tǒng)采用可視化設(shè)計連接生產(chǎn)與消費，風(fēng)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(gòu)建高效、透明的質(zhì)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(zhì)量追溯體系的構(gòu)建需要以數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)性和覆蓋的全面性為基礎(chǔ)，確保所有關(guān)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(qiáng)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(jìn)而形成動態(tài)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)。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(nèi)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(yù)測未來殘留超標(biāo)風(fēng)險，并將結(jié)果上傳至云平臺，為溯源和風(fēng)險控制提供科學(xué)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(jìn)入數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化、整合和動態(tài)分析。數(shù)據(jù)處理采用云計算和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立殘留濃度與環(huán)境因子之間的關(guān)聯(lián)模型。使用多變量線性回歸模型預(yù)測殘留趨勢：

式中：Y為農(nóng)藥殘留濃度預(yù)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(shè)計

3.3.1 全流程追溯鏈條設(shè)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(guān)鍵環(huán)境參數(shù)。每個環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)利用唯一標(biāo)識符關(guān)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(biāo)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(jié)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?nèi)肟凇?/p>

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(zhǔn)、高效的溯源服務(wù)。平臺基于溯源二維碼、小程序和網(wǎng)頁入口等多渠道應(yīng)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(biāo)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(wù)企業(yè)及消費者連接，為食品質(zhì)量追溯提供數(shù)據(jù)支持和透明化服務(wù)，提升公眾對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的信任度。

3.4 風(fēng)險控制

基于上述草莓全生命周期的溯源數(shù)據(jù)，風(fēng)險控制體系需構(gòu)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(fēng)險的精準(zhǔn)監(jiān)測與高效處置。動態(tài)優(yōu)化模型以多變量風(fēng)險評估和協(xié)同控制為核心，結(jié)合實時數(shù)據(jù)調(diào)整風(fēng)險策略。模型公式為

式中：F（x）為風(fēng)險控制目標(biāo)值；Ri（t）表示第i個節(jié)點的動態(tài)風(fēng)險值；wi為權(quán)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(quán)動態(tài)風(fēng)險總和最小的方案，以減少過程中的風(fēng)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(yù)警機(jī)制，溯源系統(tǒng)經(jīng)過區(qū)塊鏈共享風(fēng)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(diào)整流程參數(shù)，減少風(fēng)險擴(kuò)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(fēng)險趨勢分析與持續(xù)優(yōu)化。這一協(xié)同機(jī)制經(jīng)過實時調(diào)控和動態(tài)優(yōu)化，實現(xiàn)從種植到消費端的閉環(huán)風(fēng)險管控，為農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯提供科學(xué)依據(jù)和操作模板。

4 結(jié)語

全程監(jiān)控的農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質(zhì)量追溯體系是保障食品安全的關(guān)鍵技術(shù)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(shè)計和動態(tài)優(yōu)化風(fēng)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(gòu)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(fēng)險不可控等問題，為農(nóng)產(chǎn)品食品檢測質(zhì)量追溯體系提供科學(xué)依據(jù)。未來需進(jìn)一步加強(qiáng)多方協(xié)作機(jī)制，結(jié)合區(qū)塊鏈和人工智能技術(shù)，不斷完善追溯鏈條的精準(zhǔn)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(shù)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。