基于大數據思維的長三角區域農產品追溯管理研究

王海山

（上海農易信息技術有限公司，上海 200335）

1 背景與問題

2017年國務院發布了《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》、農業部《農業部關于推進農業農村大數據發展的實施意見》指出發展農業農村大數據是破解農業發展難題的迫切需要。我國農產品、食品生產企業數量多、規模小、分散，法治和自律意識比較弱，人口眾多，消費人群和渠道也多，因而構成了食品安全問題多發。在迅猛發展的農業生產中，因生產經營不當而導致的生態災難，以及大量化學物質的使用和能源投入對環境的嚴重傷害等問題嚴重阻礙了農產品質量安全目標的實現。

從國外的經驗可以看出，面對全國逐步開放的農產品大市場大流通格局，需要有科學準確的信息作為指導，以市場為導向，做好農產品質量和市場信息采集和監管工作，從而可以獲得提前警示，是規避其風險的重要手段。

目前國內的農業信息網絡還不健全，也使得農產品的品種和質量不能滿足需要；農戶居住分散，溝通渠道不暢，許多農產品信息難以收集、傳遞；農產品種養殖、生產、加工、物流配送、銷售等企業間未形成物流信息的共享機制，不重視農產品供應鏈管理中極為關鍵的信息化平臺的搭建，造成信息不對稱，缺乏資源的整合，導致區域間信息壁壘嚴重等。由于缺乏統一規劃，追溯體系建設既“遍地開花”又“相互獨立”。

2 大數據思維

2018年習近平總書記在《關于推動長三角一體化發展有關情況的報告》上作出重要指示，不斷推動長三角地區實現更高質量一體化發展，更好引領長江經濟帶發展，更好服務國家發展大局。大數據時代，第一個被打破的其實并不是技術壁壘，而是思維結界。自大數據上升為國家戰略成為被廣泛接受的共識后，跨部門、跨區域、跨系統數據分享成為主流訴求，主觀阻力相較于過去已小了很多。

長三角地區的信息發展水平發達，各省市信息基礎比較成熟。數據湖+人工智能技術，為在原有系統或平臺的基礎上開展“縱向整合，同業兼容”數據治理提供了技術解決方案。

大數據追求全量數據，不僅能使管理者在視角上更為宏觀與高遠。站在更高的層級全貌看待問題，可以挖掘散落在各省市管轄區域、各職能部門系統中的細節，發現藏匿在各個系統角落里的數據價值。大數據+模型算法用更細致更全面更科學的方法研究數據，為傳統的分段式管理盲區提供全新的“一體化”思路。大數據分析、可視化等應用服務技術，擺脫了對傳統的思維模式和隱含的假定，呈現新的深刻洞見和釋放出巨大的價值。

3 主要做法

以利用現有系統或平臺的資源為優先，以“縱向整合，同業兼容”為宗旨，以建立長三角區域農產品追溯監管一體化平臺中為目標，建設一個開放的、包容并序的、服務長三角區域的農產品安全追溯平臺，建立農產品安全信息資源中心，形成區域間農產品安全數據資源共享機制。長三角農產品安全監管“互聯網+”公共服務平臺的研發內容包含農產品安全監管政府管理系統、農產品安全追溯企業管理系統、農產品安全追溯終端查詢系統、農產品安全數據中心四大組成部分，以及相關接口的開發和設計，最終實現與上海食品安全信息追溯平臺的業務數據對接。

圖1 平臺業務架構設計圖

3.1 農產品安全數據中心

應用數據交互服務；數據統計、分析；ETL數據交換平臺等技術構建農產品安全數據中心，形成農產品安全數據湖。農產品安全數據湖可與外部三個業務系統（終端查詢系統、企業管理系統、政府監管系統）交換數據。農產品安全數據湖整合了數據中心資源層，糧食、畜產品、禽產品、蔬菜、水果和水產品的應用系統及數據管理、分析、展現系統。

3.2 農產品安全追溯企業管理系統

針對不同農產品生產、種植、養殖及加工的過程差異，進行個性化管理，研發糧食、畜、禽、蔬菜、水果以及水產品等農產品安全追溯企業管理系統，由農產品生產加工企業使用。

企業負責在客戶端將關鍵控制點數據和日常農事操作數據的錄入，這部分數據構成追溯平臺的主要數據來源，上傳至追溯平臺系統的中心數據庫中。農產品安全追溯企業管理系統包含農產品生產企業基礎數據、生產日常記錄、信息統計查詢、追溯碼生成與打印以及系統管理五大建設內容。

3.3 農產品安全追溯終端查詢系統

通過手機APP、網頁和短信進行查詢，對企業錄入的追溯內容進行監管和查詢。

圖2 追溯查詢流程設計圖

3.4 數據公共服務

平臺提供標準的數據接口，允許與其他應用系統或網站的數據和應用共享。（1）大數據分析應用平臺架構研究。開展農業大數據分析應用平臺架構、數據分析模型、服務管理體系、數據匯聚、分析、挖掘等技術的研究，研發和建設農業大數據分析應用平臺門戶，在大數據和知識管理框架的支撐下，實現面向應用的數據匯聚和管理、面向服務的數據分析工具和后臺的研究。（2）基于大數據分析的上海農產品質量安全趨勢預測模型。以服務長三角農產品安全監管應用實際為目標，通過大數據分析、云計算和云服務的核心技術，深入研究上海農產品質量安全趨勢，深入研究了農產品質量影響因子和科學預測方法，建立了趨勢預測模型。

圖3 上海農產品安全復合預測模型流程圖

圖4 預測模型殘差圖

4 意義

長三角農產品安全監管“互聯網+”公共服務平臺采用了大數據技術為支撐，通過云服務的方式，架設符合法規管理要求的追溯平臺，通過多種手段收集農產品從生產到物流供應鏈過程數據，對農產品全供應鏈過程中所用到的各種資源進行監控管理，提供跨區域協作的農產品質量安全監管公共服務。

平臺采集農業大數據，并進行建模分析，對農產品質量安全事件進行批量監測預警。平臺納入農產品質量安全監測數據及風險預警，在本平臺上按照統一的標準和規范進行農業投入品監管、農殘檢測等；建立農產品安全信息的共享與發布機制和農業企業信用管理機制，保障農產品質量安全。

平臺以各業務基礎模塊為核心，支持自定義擴展，方便農業企業自助注冊，自助開發應用，自助對接數據，從而免費建立農產品品牌信息和產地信息的發布機制。