基于大数据思维的长三角区域农产品追溯管理研究

王海山

（上海农易信息技术有限公司，上海 200335）

1 背景与问题

2017年国务院发布了《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、农业部《农业部关于推进农业农村大数据发展的实施意见》指出发展农业农村大数据是破解农业发展难题的迫切需要。我国农产品、食品生产企业数量多、规模小、分散，法治和自律意识比较弱，人口众多，消费人群和渠道也多，因而构成了食品安全问题多发。在迅猛发展的农业生产中，因生产经营不当而导致的生态灾难，以及大量化学物质的使用和能源投入对环境的严重伤害等问题严重阻碍了农产品质量安全目标的实现。

从国外的经验可以看出，面对全国逐步开放的农产品大市场大流通格局，需要有科学准确的信息作为指导，以市场为导向，做好农产品质量和市场信息采集和监管工作，从而可以获得提前警示，是规避其风险的重要手段。

目前国内的农业信息网络还不健全，也使得农产品的品种和质量不能满足需要；农户居住分散，沟通渠道不畅，许多农产品信息难以收集、传递；农产品种养殖、生产、加工、物流配送、销售等企业间未形成物流信息的共享机制，不重视农产品供应链管理中极为关键的信息化平台的搭建，造成信息不对称，缺乏资源的整合，导致区域间信息壁垒严重等。由于缺乏统一规划，追溯体系建设既“遍地开花”又“相互独立”。

2 大数据思维

2018年习近平总书记在《关于推动长三角一体化发展有关情况的报告》上作出重要指示，不断推动长三角地区实现更高质量一体化发展，更好引领长江经济带发展，更好服务国家发展大局。大数据时代，第一个被打破的其实并不是技术壁垒，而是思维结界。自大数据上升为国家战略成为被广泛接受的共识后，跨部门、跨区域、跨系统数据分享成为主流诉求，主观阻力相较于过去已小了很多。

长三角地区的信息发展水平发达，各省市信息基础比较成熟。数据湖+人工智能技术，为在原有系统或平台的基础上开展“纵向整合，同业兼容”数据治理提供了技术解决方案。

大数据追求全量数据，不仅能使管理者在视角上更为宏观与高远。站在更高的层级全貌看待问题，可以挖掘散落在各省市管辖区域、各职能部门系统中的细节，发现藏匿在各个系统角落里的数据价值。大数据+模型算法用更细致更全面更科学的方法研究数据，为传统的分段式管理盲区提供全新的“一体化”思路。大数据分析、可视化等应用服务技术，摆脱了对传统的思维模式和隐含的假定，呈现新的深刻洞见和释放出巨大的价值。

3 主要做法

以利用现有系统或平台的资源为优先，以“纵向整合，同业兼容”为宗旨，以建立长三角区域农产品追溯监管一体化平台中为目标，建设一个开放的、包容并序的、服务长三角区域的农产品安全追溯平台，建立农产品安全信息资源中心，形成区域间农产品安全数据资源共享机制。长三角农产品安全监管“互联网+”公共服务平台的研发内容包含农产品安全监管政府管理系统、农产品安全追溯企业管理系统、农产品安全追溯终端查询系统、农产品安全数据中心四大组成部分，以及相关接口的开发和设计，最终实现与上海食品安全信息追溯平台的业务数据对接。

图1 平台业务架构设计图

3.1 农产品安全数据中心

应用数据交互服务；数据统计、分析；ETL数据交换平台等技术构建农产品安全数据中心，形成农产品安全数据湖。农产品安全数据湖可与外部三个业务系统（终端查询系统、企业管理系统、政府监管系统）交换数据。农产品安全数据湖整合了数据中心资源层，粮食、畜产品、禽产品、蔬菜、水果和水产品的应用系统及数据管理、分析、展现系统。

3.2 农产品安全追溯企业管理系统

针对不同农产品生产、种植、养殖及加工的过程差异，进行个性化管理，研发粮食、畜、禽、蔬菜、水果以及水产品等农产品安全追溯企业管理系统，由农产品生产加工企业使用。

企业负责在客户端将关键控制点数据和日常农事操作数据的录入，这部分数据构成追溯平台的主要数据来源，上传至追溯平台系统的中心数据库中。农产品安全追溯企业管理系统包含农产品生产企业基础数据、生产日常记录、信息统计查询、追溯码生成与打印以及系统管理五大建设内容。

3.3 农产品安全追溯终端查询系统

通过手机APP、网页和短信进行查询，对企业录入的追溯内容进行监管和查询。

图2 追溯查询流程设计图

3.4 数据公共服务

平台提供标准的数据接口，允许与其他应用系统或网站的数据和应用共享。（1）大数据分析应用平台架构研究。开展农业大数据分析应用平台架构、数据分析模型、服务管理体系、数据汇聚、分析、挖掘等技术的研究，研发和建设农业大数据分析应用平台门户，在大数据和知识管理框架的支撑下，实现面向应用的数据汇聚和管理、面向服务的数据分析工具和后台的研究。（2）基于大数据分析的上海农产品质量安全趋势预测模型。以服务长三角农产品安全监管应用实际为目标，通过大数据分析、云计算和云服务的核心技术，深入研究上海农产品质量安全趋势，深入研究了农产品质量影响因子和科学预测方法，建立了趋势预测模型。

图3 上海农产品安全复合预测模型流程图

图4 预测模型残差图

4 意义

长三角农产品安全监管“互联网+”公共服务平台采用了大数据技术为支撑，通过云服务的方式，架设符合法规管理要求的追溯平台，通过多种手段收集农产品从生产到物流供应链过程数据，对农产品全供应链过程中所用到的各种资源进行监控管理，提供跨区域协作的农产品质量安全监管公共服务。

平台采集农业大数据，并进行建模分析，对农产品质量安全事件进行批量监测预警。平台纳入农产品质量安全监测数据及风险预警，在本平台上按照统一的标准和规范进行农业投入品监管、农残检测等；建立农产品安全信息的共享与发布机制和农业企业信用管理机制，保障农产品质量安全。

平台以各业务基础模块为核心，支持自定义扩展，方便农业企业自助注册，自助开发应用，自助对接数据，从而免费建立农产品品牌信息和产地信息的发布机制。