基于物联网的“数字化”溯源监测系统在粮食质量安全监测中的应用*
时间：2022-12-07 08:20:03 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
杨 军 刘向昭 李昕阳 李姝彤
(1 四川省粮油中心监测站 610016)(2 广元市粮油质量监测站 628000)
十八大以来，随着我国主要矛盾发生转化，人们对粮食消费的需求也逐步从“吃饱”转向“吃好”“吃健康”，个性化、差异化需求越来越明显；
国家也适时推出了“优质粮食工程”建设，大力实施“中国好粮油”行动计划，打造“产购储加销”一体化经营模式，旨在满足人民对优质粮油产品、个性化、差异化、品质化的消费需求。
2020年底召开的中央经济工作会议明确将数据作为生产要素，提出推进数据要素市场化改革、加快数字化发展，“十四五”期间更是将加快推进数字经济与传统经济的深度融合，作为推动经济转型和高质量发展的战略方向。
质量安全监测作为粮食产业发展的重要技术支撑，监测数据信息是粮食安全的重要组成要素，也是实施“大数据战略”的最基本的元素；
数据信息的客观性、真实性和完整性是最基本的要求。那么在监测工作中如何提高监测数据获取的客观性、便捷性、规范性，提高数据的可溯性和可用性，是我们每一位监测工作者必须思考的问题。当前，数字化与物联网技术的成熟应用，为智能化和数字化在监测领域应用提供了可能。张凯雄[1]等将数字监测系统应用于大气监测，有效改善了监测效率；
张慧[2]等人将基于物联网的数字监测系统应用于水利水电工程领域的灌浆监测，有效解决了施工监管的科学性和有效性；
杨军[3]等人积极探索将卫星定位技术引入收获粮食质量安全监测中，有效解决了监测的可溯性问题，为构建风险防控“一张图”提供了可能。
近年来，我们积极推进“数字化”监测在粮食质量安全领域的落地应用，针对粮食质量安全监测各环节特点进行了一些有益的尝试，并取得了一定的成效，现分述如下：
1.1 物联网
物联网技术是新一代信息技术的重要组成部分。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网，这有两层意思：一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
二是其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
和传统的互联网相比，物联网鲜明的特征在于：传感器获得的数据具有实时性，数据传输必须适应各种异构网络和协议。通过分析、利用有用的海量数据信息，就能适应不同的需求，创新应用领域和模式。
1.2 数字化监测
数字化监测是指监测过程通过计算机、软件和网络技术或数字化设备进行，能够快速适应标准、管理要求的变化，并可及时实现对过程的调整。在实际过程中，数字化监测系统既可以采集监测对象的信息，又可以与一些智能传感器、连续监测装置进行连接，采集影响监测对象的一些外界因素的客观数据，并与相应的监测结果进行关联，根据需要传输到对应的环节，从而实现数字化监测和相关性分析。大数据时代，数字化监测系统不仅具有近距离监测功能，同时也有远程监测功能，远程监测系统有服务器端和客户端，其中服务器端包含有网络和数据等；
客户端具有数据的采集、搜索、传输与接收以及分析等作用。
1.3 粮食质量安全监测
粮食质量安全监测是指为了及时掌握收获、库存及流通粮食质量、品质及安全状况，以及开展粮食质量安全风险评估需要，系统和持续地对粮食食用品质、营养品质、卫生指标、感官品质和储藏品质等进行抽样、检验、分析和评价的活动，包括粮食质量安全风险监测(质量调查、品质测报和卫生监测)和粮食质量安全监督抽查等。
数字化监测的优势与物联网技术融合可以在监测的一些重要环节起到意想不到的效果，大大提高监测的有效性和实用性，同时还能实现快速响应，提升监测的应急反应能力。张慧[2]等人将数字化传感器通过物联网与数字化监测系统连接，有效提高了数据采集的客观、真实和效率。
在我省粮食监测工作中，我们将可溯源的一些性能可靠的快检设备(如近红外快检仪、重金属及真菌毒素快检仪等)有效接入数字化监测系统[4]，可以实现收获粮食的卫生安全指标的快速筛查以及部分质量品质指标的快速检测，对于管理部门第一时间掌握区域内收获粮食质量品质及安全情况，及时制定相关收储政策意义重大。同时，通过快速获取基于位置的收获粮食质量安全数据的分析，数字化监测系统可以主动调配现场快检设备前往一些超标区域，实现加密监测，快速摸清源头污染状况，便于管理部门对污染粮食实施控制。
3.1 在收获粮食质量安全监测中的应用
收获粮食的质量调查、品质测报和卫生监测是粮食质量安全监测的例行工作，对于掌握新收获粮食质量、品质状况，为政府制定粮食收购质价政策、调整粮食种植结构和保护农民种粮积极性至关重要；
传统的监测模式(见图1)或多或少存在样品真实性、代表性缺失，采集过程可控性差、监测周期长、效率不高、结果可回溯性低等问题[5]。而采用数字化溯源监测模式(见图2)，不仅能够有效监控样品采集过程，提高样品的真实性和代表性、利用物联网建立溯源关系实现快速回溯，而且可以采用“物联网+快检”的方式，接入一些成熟的可溯源快检设备(如近红外、胶体金等)，实现收获现场快速监测和数据上传，大大缩短了监测周期、提高监测效率；
对于发现的异常粮情，还可以及时调配周边设备和人员支援，实现粮食安全问题的应急响应，及时摸清粮情；
同时，在结果分析与处理方面，通过利用大数据分析工具，可以形成具有地理信息或其他唯一身份特征的粮食“质量分布图”，对于指导政府制定粮食收购质价政策提供及时、准确的信息，引导种植户由“种好‘粮食’”向“种‘好粮食’”进行转变具有积极的意义。例如：在近几年的收获油菜籽质量监测工作中，我们采用手机移动端安装APP程序方式，将样品采集任务分账户下达到各市，由其实施现场采集，既通过APP保障了采集数据的规范性，实现信息的“数字化”，又利用信息技术与监测对象建立溯源机制，为后期问题的快速回溯和数据可视化分析夯实了基础[6][7]。2021年，又将可溯源便携式NIR快检仪接入“数字化”监测系统，对油菜籽中水分、含油量、蛋白质等多个指标实现现场快检和数据上传，不仅大大提高了监测效率、减少后期监测工作量；
还能将相关数据直接反馈给种植大户，便于其了解内在质量状况。数字化监测数据信息还为指导下一年度监测计划制定、实施“横向”“纵向”数据分析比对提供了便利。
图1 传统监测模式流程图
图2 数字化监测模式流程图
3.2 在好粮油基地建设中的应用
好粮油(如：天府菜油)基地建设是实施优质粮食工程、培育“产购储加销”一体化经营模式、打造粮油品牌的重要一环。在收获粮食质量安全监测工作中加强对主要粮食规模化种植区的优势(质)品种开展调查测评工作，突出品质、营养、安全指标，经检测后综合采集的品种以及地域位置、气候、温湿度、土壤质量等信息，进行算法优化，可以从海量数据中归纳差异和规律，经过多维度综合分析，获得基于地域的“优质品种适宜种植区分布图”(见图3)，为贯彻落实“三品一标”提升行动，对于培优品种、提升品质、打造品牌所需的优质原料基地建设，以及“两区划定”工作提供直观、详实的技术支撑。同时，数字化监测系统积累的历年“特征”海量数据，与“智慧农业”上一些影响粮食质量的数据信息进行关联分析，可以实现对于好粮油基地的过程管控，指导粮食生产更加科学、高效，实现“优粮优产”，大大提高优质粮食原料供给率[8]。例如：在“天府菜油”优质原料基地建设过程中，我们通过数字化监测系统省内主要推广种植优质品种川油36(24个样本、覆盖6个市州)进行对比的可视化分析，可以推测出其适宜种植区应在内江、达州、广安一带。
图3 优质品种适宜种植区直观图
3.3 在污染粮食源头治理方面的应用
环保部门估算，我国每年因重金属污染的粮食高达1200万吨，造成的直接经济损失超过200亿元。近年来，粮食污染势头有加剧的趋势，在当前国内外复杂多变的百年未有之大变局下，污染粮食的源头治理就显得尤为复杂和重要，一方面要“以人为本”，保障人民饮食安全；
另一方面又要保障粮食的数量供给，确保十三亿人的口粮安全。
利用基于物联网的数字化监测系统可以为粮食污染源头治理提供一些帮助。一是，通过建立的溯源机制可以对监测过程中发现的污染问题快速回溯，实现问题的精准定位；
在实际使用过程中利用确定的监测点位信息，通过APP调用导航软件，可以很方便地指引技术人员快速、准确到达问题点位进行复核、加密监测等；
二是，通过接入一些具备可溯源功能的胶体金快检设备(如：重金属、真菌毒素等)，在发现异常点位后，直接调集多台设备快速进行排查或确认，让管理部门及时掌握污染情况和范围；
三是，基于快速的响应能及时对污染粮食实施管控，防止因集并等原因造成二次污染；
因响应不及时造成不安全粮食流入口粮市场；
四是，基于摸清的污染边界，能对单品种粮食的污染情况实施有效的风险等级防控，针对不同情况采取换种、调种、治理等措施，以切实可行的方案，从源头上控制污染粮食数量。
基于可溯源的质量安全大数据库，对于政府掌握粮食污染源头状况，实施粮食质量安全风险管控、质量追溯、有效遏制污染粮食增长势头，防止流入口粮市场也具有积极的指导作用。
3.4 在库存粮食质量监管中的应用
以监测为支撑，指导粮食承储企业综合应用储粮技术，保障储存粮食质量安全是库存粮食质量安全监管的重要环节。与传统的质量监测工作不同，为提高监测效率和监管的有效性，“数字化”可以在粮食监管平台上为货位赋予唯一性的身份码[9](如：二维码)并固定在每个货位明显位置，在实施“数字化”监测时，一方面方便监测人员通过扫描二维码可快速获取货位及储粮信息，既简化信息采集操作，又方便对监管对象进行核实；
另一方面在储存周期内的多次监测数据可以在该“身份码”下进行可视化统计分析，可以在某些指标(如：水分、脂肪酸值等)的变化曲线中发现问题，既可以预测质量变化趋势，也可以为监管提供线索。利用数字化监测系统集成，还可以在监测采样环节对粮仓中对温湿度、虫害传感器数据信息一并采集，通过对各监测点数据的综合分析，可以形成特征指标质量变化曲线，对于系统性分析质量变化规律、优化仓储设施条件、指导科技储粮意义重大。近期，我们又在积极探索将便携式近红外等快检设备应用于库存粮食质量监测领域，利用其快速、无损的特性建立库存粮食质量安全立体分布图，在优化算法的基础上，创新库存粮食质量监测监管模式，提升对库存粮食监管的有效性。
3.5 在粮食质量追溯中的应用
物联网在食品、农产品质量追溯领域应用研究逐渐广泛，商婷婷[10]研究了物联网环境下的农产品流通。粮食质量追溯贯穿于粮食流通全过程，包括生产、收购、储藏、加工、运输、销售等环节。要实现“来源可追溯、去向可查证、责任可追究”的追溯目标，各环节的质量监测数据是最基础的支撑，基于物联网的“数字化”监测系统不仅让监测数据与追溯对象实现了一一对应的可追溯关系，还能让各环节的数据围绕特征识别码(追溯码)形成数据链，进而集成为粮食全产业链质量数据。在粮食流通过程中，如发现质量问题，就可以通过质量数据链进行对比分析，及时查找问题环节和责任对象，为企业实施整改找准方向，也为监管部门厘清责任提供依据。在消费领域，有了第三方监测机构的数字化检验报告做支撑，粮食追溯码如一张粮食身份证，消费者可以通过扫描查询，除了了解到商品有关的加工信息，还可以通过第三方机构出具的报告信息了解产品的内在质量，有效解决市场信息不对称等问题，既实现了以第三方机构的公信力提振粮油产品的消费信心，又能引导社会各界积极参与粮食安全社会治理，形成粮食安全社会共治。
综上所述，基于物联网的数字化监测系统是科学技术发展的现代化产物，系统应用到粮油质量安全监测中，为保障粮食质量安全、确保国家粮食战略物资储备安全起到了保驾护航的作用。经过上文分析可得，系统在粮食质量安全监测中落地应用能够实现收获粮食质量安全监测的数字化、可溯化；
有利于实施粮食质量安全源头污染的分级防控，使粮食污染从源头上得到控制；
还可以通过可视化分析获得优质粮食品种的适宜种植区，有利于建设好粮油产品的优质原料核心种植区；
应用于粮食库存环节可以有效对库存粮食质量安全实施监测，并形成基于数字身份货位的特征指标质量变化曲线，对于结合储粮技术条件，研究分析储存粮食质量变化规律、优化仓储设施条件、科学指导粮食储存具有实际显著效益；
应用于质量追溯环节，可以借第三方监测机构的公信力来提振粮食消费的信心，提高粮食质量安全社会共治的效能。因此，基于物联网的数字化粮食质量安全监测系统应用于粮食质量安全监测应该得到推广。
对于粮食质量安全监测领域，应用基于物联网的数字化监测系统，不仅能够更好实现监测意图、方便实施质量控制，也更有利于数据的收集和分析利用，为制定粮食质量安全控制方案提供了强有力的保障。
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