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大数据背景下农产品质量安全监管系统的建设研究

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  摘 要:近年来,农产品质量安全事件频发,农产品质量安全监管体系的建立成为了热门话题。依托2019年江苏省大学生创新创业训练计划,对大数据背景下的农产品质量安全监管系统的建设进行了研究,提出了一套具有通用性的体系架构,对农产品的质量安全监管具有一定的理论价值和实践意义。
  关键词:大数据;质量安全;监管;Hadoop
  文章编号:1004-7026(2020)07-0091-02         中国图书分类号:F322;TP311.13          文献标志码:A
   十八大以来,党和国家把食品安全工作放在“五位一体”总体布局和“四个全面”战略布局中统筹谋划部署,政府在食品安全工作的体制机制、法律法规、产业规划、监督管理等方面出台了一系列政策,发布了关于深化改革,加强食品安全工作的意见。研究了大数据背景下如何建设农产品质量安全监管系统。
  1  食品质量安全监管现状
  1.1  国外食品质量安全监管现状
   在美国,食品药物监管局(U.S. Food and Drug Administration)负责对美国国内生产及进口的食品、药品、疫苗、生物医药制剂等进行监督管理,主要采用“经认可的第三方认证”“对生产规范以及可能出现危害的分析,并采取风险管理预防”“国外供应商验证程序”“保护食品免受故意掺假”等措施确保食品质量安全。在欧盟,食品安全采用涵盖了“从农田到餐桌”的整个食物链的管理方法,每个环节都有立法,法律体系健全[1]。
  1.2  国内食品质量安全监管现状
   近几年来,政府高度重视食品质量安全,先后推出了无公害食品行动计划、建立健全CAC标准、蔬菜农药残留检测、食品安全溯源等措施,建立了由政府统一领导、各相关部门分工负责的食品质量安全管理体制。
   但是,由于我国食品生产经营相对分散,不同地域的基础条件差异大,监管工作起步较晚,因此监管体系有待进一步完善[2]。
  2  农产品质量安全监管系统建设研究的意义
  2.1  提升监管效率,降低监管成本
   监管部门可以足不出戶地监管辖区内所有企业和商品的生产、销售、经营,同时追溯其源头,一方面提高了监管的效率,另一方面也降低了监管的成本。
  2.2  统一农业生产经营标准
   建立了农产品质量安全监管系统后,所有在系统中运行的企业及商品都会遵循同一个生产经营标准,有利于推动我国农业生产经营的标准化建设,从而稳定和提高农产品质量,促进企业走质量效益型发展道路,提高企业的实力和竞争力。
  2.3  强化品牌效应
   推行农产品质量安全监管系统为高质量的农产品提供了展示平台,特别是一些名优农产品,系统可以根据采集的各类信息,分析出具有较高可靠性的农产品品牌,供消费者查询。在市场主导的情况下,只有得到消费者认可,才能不断增加产品销量,提高农产品品牌的知名度和市场竞争力,充分展现农产品的品牌效益。
  3  大数据背景下建立农产品质量安全监管系统的方法
  3.1  构建体系架构
   结合项目成果,采用云计算的体系架构构建了大数据背景下农产品质量安全监管系统体系架构,主要有3层。
   IaaS层(Infrastructure-as-a-Service)。该层包括了虚拟资源和基础数据,虚拟资源包括计算机资源池、存储资源池、网络资源以及感知资源池。
   PaaS层(Platform-as-a-Service)。该层包括了一个数据平台,是针对整个农产品上下游产业链,对其所产生的各类动态、多源、异构的数据信息进行统一处理、整合并转换形成各业务模块可用的数据,经过ETL处理之后,根据数据应用类型的不同,分别处理并放入不同的数据仓库中。平台提供了各种业务服务,对上一层的业务请求进行分析,将对应的服务和资源进行匹配处理,为不同的请求提供与之对应的服务,具体包括节点控制、销售预测、冷链监测、线上追溯、精准召回等。
   SaaS层(Software-as-a-Service)。该层为不同的受众提供访问系统的接口,向监管部门提供农产品生产、销售、物流等供应链追溯信息以及相关的统计分析类决策支持数据,向消费者提供农产品质量安全可追溯信息的查询功能,向农产品供应链上的企业(生产、销售、物流企业等)提供信息查询和分析的交互界面。
  3.2  关键技术
  3.2.1  Zigbee技术
   Zigbee技术是一种应用于短距离和低速率下的无线通信技术,主要用于传输距离短、功耗低且传输速率不高的各种电子设备数据以及典型的有周期性数据、间歇性数据和低反应时间数据,非常适合本系统的无线传感网络。
  3.2.2  Hadoop
   Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构,它能够对大量数据以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行分布式数据处理。Hadoop框架最核心的设计就是HDFS和MapReduce。HDFS是Hadoop实现的一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),存储了海量的数据,而MapReduce则为海量的数据提供了计算支持。
  3.2.3  物联网技术
   物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任意物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
   物联网典型体系架构分为3层,自下而上分别是感知层、网络层和应用层,其体系主要由运营支撑系统、传感网络系统、业务应用系统、无线通信网系统等组成。
  3.3  系统设计思路
   项目研究基于上述农产品质量安全监管系统的总体架构,对系统关键部分进行了原型实现,验证了该体系架构的可行性和可靠性,具体思路如下。
   (1)利用Zigbee网络采集农产品质量安全监管系统中各环节的业务数据,并通过无线网络将数据传输到远程数据中心进行相应的处理。
   (2)搭建分布式数据库,用来存储和管理实时数据。数据库系统需要对数据进行统计分析,并计算复杂的模型。
   (3)基于Hadoop搭建分布式系统,用以提供HDFS和MapReduce计算服务。
  4  结束语
   提出了大数据背景下农产品质量安全监管系统的体系架构,并对其实现技术和手段进行了探讨。大数据技术作为一项新兴技术应用于农业项目,要想实现“助农惠农”,仍然需要深入研究。文章提出的技术方案具有一定的通用性和可行性,可以为相关部门开展农产品质量安全监管提供一定思路,具有一定的理论价值和实践意义。
  参考文献:
  [1]齐林.面向可追溯的物联网数据采集与建模方法研究[D].北京:中国农业大学,2014.
  [2]陈联诚,胡月明,张飞扬,等.农产品安全追溯系统的云计算技术性能提升设计[J].农业工程学报,2013,29(24):268-273.
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