大數據技術在農產品質量安全中的應用與分析

摘要：在科學技術和信息技術的不斷發展下，大數據技術在各行各業中的應用越來越廣泛，農產品質量安全領域也不例外。農業生產發展作為國內經濟的主要組成部分，通過大數據技術，可以實現從生產環節、供應鏈管理、溯源系統以及風險預警等方面的智能應用和分析，為農產品質量安全提供技術保障。同時，大數據技術應用也面臨一定的挑戰，如數據質量問題、技術人才短缺、法律法規不完善等。基于此，本文主要論述了大數據技術在農產品質量安全中的應用，并針對其應用面臨的挑戰，提出了相應的對策和建議，以期為提升農產品質量安全水平提供參考依據。

關鍵詞：大數據技術；農產品；質量安全；應用與分析

農產品質量安全不僅關系到農業的健康可持續發展，更與人們的生活息息相關。近年來，隨著人們生活方式和市場需求的不斷變化，農產品質量安全問題也得到了高度重視，傳統農產品質量安全監管方式無論在信息透明度方面，還是質量監管力度方面，普遍存在著效率低下的問題，難以滿足現代社會對農產品質量安全的要求。而大數據技術的出現，為解決這些問題提供了新的途徑和方法。

1 大數據技術在農產品質量安全中的應用

1.1 生產環節

在傳統的農業生產中，被動性較強，尤其是在生產環節，獲取土壤基本信息和天氣情況基本只能通過氣象信息，然后由農戶安排好最佳的生產時期。在這種背景下，由于處于被動位置，所以很難獲取全面的農業生產信息。而在大數據技術應用背景下，可以將收集到的農田基本信息，包括土壤肥沃度，透氣度，氣象情況等，運用大數據分析模型，為農戶提供精準的種植決策。例如，根據土壤肥沃度可以制定最佳的播種計劃，包括播種時間，播種密度，施肥時間，施肥量等。依據氣象數據預測病蟲害發生概率，從而提前做好防治措施，進一步提高農產品的產量和品質，減少因不合理施肥施藥導致的農產品質量安全問題。在農產品生產過程中，借助衛星遙感、無人機等技術不僅可以獲取全面的農田信息和影像數據，幫助農戶隨時觀察和了解農作物的生長情況，進而結合機器學習算法對農作物的生長狀況進行監測和分析，及時發現異常情況，如缺水、缺肥、病蟲害等，從而制定相應的應對措施，而且借助以上技術還能準確定位問題區域，實現針對性的管理和干預[1]。此外，在農業生產現場安裝傳感器，可以實時獲取到田間的溫度，濕度，光照等環境數據，農作物的生理生態信息，如葉片數量，葉片面積，葉綠素含量等。通過對這些數據的實時監測和分析，確保農產品生長環境適宜，及時發現并糾正不利于農產品質量安全的因素，保證農產品的品質穩定。

1.2 供應鏈管理

農業生產加工后的農產品需要對外運輸并銷售，從而獲取經濟效益，提高市場競爭力。但是在傳統的供應鏈管理方面，由于受到地理位置，交通不便利，銷售途徑單一等方面的影響，導致很多農產品面臨著運輸困難，生產過剩的難題。而利用大數據技術可以提前分析農產品的運輸需求、交通狀況，市場需求，市場變化等信息，合理規劃物流配送路線，選擇最佳的運輸方式和運輸時間，減少農產品在運輸過程中的損耗和變質風險。例如，通過分析歷史運輸數據和實時路況信息，選擇錯峰出行，避開交通擁堵路段，可以縮短運輸時間，確保農產品能夠新鮮、快速地到達目的地。對于一些需要冷藏保鮮的農作物，要對冷鏈物流進行全程監控，實時記錄溫度、濕度等關鍵參數，一旦發現偏離設定范圍的情況，及時采取措施進行調整，保證農產品在運輸和儲存過程中的質量安全。基于大數據技術對市場需求、銷售數據、農產品保質期等信息進行分析，建立精準的庫存管理系統。農產品供應商可以根據系統的預測結果，合理安排生產和采購計劃，避免庫存積壓或缺貨現象的發生，減少因庫存不當導致的農產品質量下降風險。同時，通過實時監控庫存水平，及時處理臨近保質期的農產品，降低損失[2]。

1.3 溯源系統

隨著消費理念的轉變和市場需求的變化，消費者更加認可綠色、健康、無污染的食物，但是由于市場管理不規范，很多假冒偽劣的有機蔬菜流入市場，使得消費者無法準確辨別農產品的質量，打擊了廣大消費者對農產品質量安全的信心。但是在大數據技術的應用下，利用區塊鏈、物聯網等技術，可以為農產品建立從種植、加工、運輸到銷售的全過程溯源體系。這樣，農產品從生產到銷售的各個環節的詳細信息都能完整記錄在區塊鏈上，消費者可以通過掃描產品二維碼等方式獲取農產品的詳細信息，包括產地、種植過程、施肥用藥情況、采摘時間、加工企業、檢驗報告等，實現農產品來源可查、去向可追、責任可究，增強消費者對農產品質量安全的信心。當出現農產品質量安全問題時，通過溯源系統可以快速準確地定位問題產品的批次、流向和涉及范圍，及時采取召回措施，將危害控制在最小范圍內。同時，利用大數據分析問題產生的原因和影響程度，為改進生產工藝、加強質量監管提供依據，防止類似問題的再次發生。

1.4 風險預警

農產品質量安全問題的重要性不言而喻，要想從根本上保障消費者的食品安全，還需要建立完善的風險預警體系，收集和整合來自政府部門、科研機構、企業等多渠道的農產品質量安全相關數據，例如，農藥殘留檢測數據、重金屬污染數據、微生物超標數據等。運用大數據分析技術和機器學習算法，對這些數據進行深入挖掘和分析，對于不合格的產品統一處理，嚴禁超標產品流入市場。建立質量安全風險評估模型，預測農產品質量安全風險的發生概率和趨勢，提前發出預警信號，這樣一來，監管部門和企業可以根據農產品質量安全動態變化制定針對性的應對措施，避免處于被動狀態，無法及時應對農產品質量安全風險。若能實時監測互聯網上的農產品質量安全輿情信息，通過自然語言處理技術對輿情數據進行分析和情感傾向判斷，及時發現潛在的質量安全問題和社會關注熱點，就可以避免出現輿論一邊倒的傾向。同時，對于出現的負面信息，及時分析原因，開展核實調查，對于存在的不實信息及時發布權威信息進行澄清，形成正確引導。對于故意散播不實信息的人員給予嚴重警告，已經造成嚴重危害的，給予相應處理。實時回應社會關切的問題，正確引導輿論走向，避免因輿情失控引發的市場恐慌和社會不穩定。

2 大數據技術應用面臨的挑戰

2.1 數據質量問題

農產品質量安全問題涉及諸多內容，數據來源也相對廣泛，包括傳感器采集的數據、人工錄入的數據、實驗室檢測數據等。而這些數據在采集和整合的過程中，很容易受到外部因素的影響從而產生誤差，進而影響大數據分析的結果和決策的準確性。因此，在數據質量問題方面，需要反復檢查并核對，包括檢查傳感器設備是否正常運行，人為數據操作是否存在錯誤，檢測方法是否一致等，為數據質量安全提供多重保障。其次，在農產品的生產、流通等環節中，可能存在部分數據缺失或記錄不完整的情況。例如，一些小型農戶可能沒有完善的生產記錄檔案，部分流通企業的數據管理系統不夠健全，導致無法獲取全面的農產品質量安全信息，影響溯源體系的建立和風險評估的全面性。不同部門、不同企業之間用的并不是同系列的數據軟件，在數據格式、標準和編碼規則可能存在差異，可能會導致數據難以有效整合和共享。例如，農業生產數據可能采用不同的計量單位和記錄方式，供應鏈企業之間的信息系統可能互不兼容，這給大數據分析帶來了困難。對此，為了保障數據質量安全，無論是在生產流程環節，還是有關企業部門，均需要認識到數據質量安全的重要性，形成統一的數據質量監管體系，積極應對大數據技術應用帶來的挑戰[3]。

2.2 技術人才短缺

在傳統的農產品質量安全管理方面，大都是通過人為參與方式進行質量檢測，隨著大數據技術的發展和應用，在現代化的農產品質量安全方面，大數據技術開始逐漸取代傳統勞動力，成為農產品質量安全方面的主要力量。但是大數據技術對專業技術的要求較高，需要既懂農業又懂信息技術的復合型專業人才，但農村地區由于條件有限，這類人才相對匱乏。現有的農業生產者和質量監管人員可能對大數據技術的應用原理和方法了解不足，而信息技術專業人員又缺乏農產品質量安全的相關知識和實踐經驗，會在一定程度上影響大數據技術的應用效果。再加上培養復合型人才需要較長的時間和較高的成本，涉及跨學科的知識體系和實踐技能培訓，很多農村地區的地理位置和工作環境較差，對優秀人才的吸引力度較低，使得人才培養的難度進一步加大。

2.3 法律法規不完善

在大數據應用過程中，涉及大量的農產品生產經營主體和消費者的個人信息和商業機密數據。但是由于現階段我國關于數據安全和隱私保護的法律法規還不夠完善，在使用過程中可能會有數據泄露、數據盜用等風險，而數據信息安全風險勢必會影響到相關主體的根本利益，這在一定程度阻礙了大數據技術的推廣應用。不僅如此，當利用大數據技術進行農產品質量安全監管和服務時，可能會出現因數據錯誤、系統故障等原因導致的問題。然而，目前對于各方在大數據應用中的責任界定還不夠明確，出現問題后難以確定責任主體和追究責任，這在一定程度上制約了大數據技術的應用和發展。

3 大數據技術在農產品質量安全中的優化策略

3.1 提高數據質量

面對龐大的農產品質量安全數據信息，必須建立統一的數據采集標準和規范，形成上下一致的數據處理系統。同時，選用精度高、可靠性強的傳感器設備和技術手段，從根本上保障農產品質量安全所涉及的數據準確性。加強對數據的審核和校驗工作，建立數據質量管理體系，定期對數據進行檢查和評估，以便能及時發現并糾正錯誤數據。因為農產品質量安全方面數據龐雜，牽扯到多個部門和企業，因此，制定統一的數據格式、標準和編碼規則，建立數據共享平臺和交換機制，可以最大限度地促進資源共享，提高數據的實時性，完整性和可用性。最后，進一步明確各環節的數據質量控制要求和責任主體，加強對數據質量的監督和管理，加大對出現問題環節的監督和管理，并落實到部門和個人，才能從根本上提高數據質量的準確性和可靠性[4]。

3.2 加強人才培養

由于大數據技術對專業性的要求較高，需要具備多種能力的復合型人才，因此，職業高等學校和專業技術學校應該根據市場需求，不斷調整相關專業設置和課程體系，增加大數據技術與農產品質量安全方面的理論課程和實踐課程，培養兼具專業知識和大數據應用技術的復合型專業人才，這樣不僅可以降低學生的就業壓力，還能為社會培養一批又一批專業的優秀人才。對于現有的農業生產工作者，質量安全監督管理工作者等，要全面開展大數據技術方面的內容培訓，通過在職培訓和繼續教育活動等，提高他們的大數據素養和應用能力，緊跟時代步伐，加快自身技術能力提升，從而繼續為農產品質量安全工作貢獻自己的力量。同時，為了吸引更多優秀人才投身農業領域，政府應出臺相關政策，提高農產品質量安全領域的職業吸引力和待遇水平，改善工作環境和發展空間。讓更多的高校畢業生，農業科技人才有更多的選擇機會，積極投身于農業生產中，為農業生產注入源源不斷的活力，形成良好的發展前景。

3.3 完善法律法規

農產品質量安全問題離不開相關法律法規的支持和支撐，因此，加快制定和完善數據安全和隱私保護方面的法律法規，可以進一步提高農產品質量數據安全，降低數據泄漏，盜用的風險。明確數據采集、存儲、使用、共享等各環節的安全要求和法律責任，可以確保整個數據安全管理流程有序進行，增強對數據主體權益的保護力度，保障他們的最終權益。只有建立健全數據安全監管機制，加大對數據泄露、濫用等違法行為的打擊力度，才能從根本上保障大數據技術應用的合法性和安全性。面對龐大且復雜的數據信息，只有責任明確，各方才會在農產品質量安全大數據應用中積極履行相應的責任和義務，確保各司其職，各盡其責。對于因故意或重大過失導致數據質量問題、安全事故等的單位和個人，依法依規追究責任[5]。

4 結語

綜上所述，大數據技術在農產品質量安全中的應用越來越廣泛，相關部門和工作者應該積極抓住大數據技術所帶來的機遇，不斷提高農產品質量安全監管的效率和精準度，增強消費者對農產品質量安全的信心，促進農業產業的可持續發展。同時，主動應對大數據技術應用過程中產生的挑戰，通過提高數據質量，加強人才培養，完善法律法規等具體策略，推動大數據技術與農產品質量安全深度融合，保障食品安全和農業生產的健康發展。

參考文獻

[1] 李敏，王娟，宋文敏，等.大數據技術在農產品質量安全中的應用與分析[J].現代商貿工業，2025（3）：34-36.

[2] 萬才榮.依托大數據技術，保障農產品質量安全[J].農業工程技術，2024，44（32）：76-77.

[3] 劉哲.大數據技術在食用農產品質量安全監管中的應

用[J].現代食品，2023，29（9）：100-102.

[4] 王冕.大數據在農產品質量安全治理應用中的機遇、挑戰及對策[J].廣東蠶業，2020，54（12）：30-31.

[5] 于萬清.大數據與計算機技術在鄉村產業振興與智慧農業中的應用[J].中國農業資源與區劃，2023，44（10）：66+86.