稻米质量安全风险评估和预警技术研究进展（网络首发、推荐阅读）

稻米质量安全是国家粮食安全和社会稳定的重要基础。近年来,稻米重金属、农药残留和真菌毒素污染等问题发生,影响了我国稻米产业健康发展,也引发消费者对稻米质量安全状况的关注和担忧。开展稻米质量安全风险评估和预警技术研究,不仅可为政府制定稻米质量安全标准、技术法规提供重要依据,而且能及时发现和预防稻米质量安全风险,是目前稻米质量安全控制的重要发展方向。本文分析了影响我国稻米质量安全的主要危害因素和可能来源,包括重金属、农药残留和真菌毒素等,并针对国内外农产品质量安全风险评估和安全预警体系,梳理了我国稻米质量安全风险评估技术,包括危害识别、危害特征描述、暴露评估、风险特征描述等,总结了收获前、收获后和全程预警方法,以期为稻米质量安全科学监管和污染控制提供参考。     

粮食新陈鉴别研究综述（网络首发、推荐阅读）

粮食在储藏过程中受到环境中各类因素的影响,其品质会随着储存年限的增加而改变,因此无论在收购粮食还是在储存过程中,进行新陈鉴定是不可缺少的一个重要环节。然而,在粮食行业,目前还没有统一的国家标准方法用于粮食新陈度的鉴别。总结用于粮食新陈度鉴别的常见检测方法,并展望今后研究探索的方向,以便为粮食行业工作者提供一些参考。     

政策性粮食质量与价格预测分析方法研究（网络首发、推荐阅读）

推动粮食优质优价是构建现代流通体系的重要内容。基于政策性粮食的管理需求和产业发展需求,以政策性粮食出入库为时间周期,以政策性粮食质量和价格变化规律为主要分析对象,研究政策性粮食出库拍卖价格的主要因素,将质量因素分解为粮食质量、粮食品质、粮食卫生、粮情等四类变量。同时,提出一种可以量化质量指标与价格的方法,构建了基于用途导向的政策性粮食质价分析框架和预测模型,以促进政策性粮食质量和价格形成紧密联系,并推动建立更加科学有效的粮食价格形成机制。     

东北地区粮食产后质量问题及保质运输技术探讨（网络首发、推荐阅读）

东北地区是我国粮食的主产区和最重要的流出区域。东北地区粮食外运中,受原粮产后储藏条件、设施装备、运输方式、品质监测、储粮生态区域变化等因素限制,存在原粮损失偏高、颗粒破损、虫害发展、表面结露、局部发热、储藏品质和食味品质下降甚至霉变等质量问题,建议推进粮食分类分级、品质检测、绿色储粮工艺、运粮通道物流设施完善、提高“四散化”运输率和集装箱运输率、粮食物流信息服务、粮食食用及加工需求产销对接、粮食品质监测追溯等技术应用,加强保质流通标准体系建设,为我国粮食保质运输提供技术参考。     

新时期我国粮食物流高质量发展路径（网络首发、推荐阅读）

新时期推动粮食物流发展对于保障国家粮食安全、加快粮食产业高质量发展具有重要的引领和支撑作用。粮食物流连接粮食生产、流通和消费,是维护粮食产业链供应链安全稳定、服务双循环新发展格局的重要保障。力求在“十三五”时期通道、线路布局和物流水平提升的基础上,在新形势新要求下,突破总体规模大,集约化程度偏低、产销区之间运距长,粮食供需匹配难度大、粮食物流专业化程度不高,区域发展不平衡三大瓶颈,从提升系统化水平、促进区域平衡发展、提高专业化服务能力等方面,着力解决粮食物流的布局优化、互联互通、设施完善等关键问题,应用新技术,采用新模式,补短板,降成本,建设布局合理、功能完备、智慧高效、开放共享、绿色生态的粮食现代物流体系,为新时期我国粮食物流高质量发展提供参考。     

新时期粮食高效收储与管理模式研究（网络首发、推荐阅读）

高效粮食收储体系的建设是提高我国粮食收储调控能力、确保粮食安全的基础,是端牢“中国饭碗”的客观需要。通过对我国粮食收储现状和存在问题的分析,指出新时期粮食收储的发展趋势,结合我国粮食储备新要求,以“环境要美好、资源要节约、管理要科学、技术要先进、库容库貌要美丽、效益要提升”为目标,提出粮食高效收储与管理模式,即“1+5”标准化收储模式,包括建立优质粮源基地、提供“五代”服务、提供信息服务“三位一体”的产后服务体系1个,打造功能合理的收储布局、全程散粮物流、环保高效出入库系统、绿色现代化储粮、标准化管理收储关键点5个,切实推进收储现代化,为新时期我国粮食收储环节的高质量发展提供参考。     

便携式粮食库存数量检测设备研发及应用（网络首发、推荐阅读）

为提升粮食库存数量大清查的信息化与智能化技术水平,综合应用光电检测、集成电路、软件开发、数学建模等技术进行了便携式粮食库存数量检测设备的研发。在功能需求分析的基础上制定了设备研发的总体技术路线,重点阐述了高精度测量设备及集成控制程序、自适应粮堆体积测量方案及算法、粮堆平均密度算法、管理软件等关键问题及其解决方案,简要介绍了设备的应用情况。该设备为粮食库存数量检查提供了全新的技术手段 。     

我国粮食产后管理模式比较分析研究（网络首发、推荐阅读）

加强粮食产后管理,对提升我国粮食消费品质、降低粮食数量损耗有重要的意义。按照运营目标、运营手段、运营主体、运营流程等标准,将我国粮食产后管理模式总结为收入风险最小化、土地产出最大化、品质优化提升和“三链协同”发展四种模式。通过对这四种模式优缺点、适用范围以及运行机制的对比分析,为各地粮食产后管理模式的选择提供参考,助力当地粮食产业经济发展。     

大中型粮食烘干设备研究进展 （网络首发、推荐阅读）

随着农业科技的进步,粮食烘干设备在粮食加工过程中得到广泛应用。而关于粮食烘干的研究大多集中在工艺优化上,对于粮食烘干设备的研究较少,导致新型工艺技术难以应用,粮食烘干设备的进步受到制约。目前应用于粮食烘干的有热风、热泵、远红外、太阳能、真空、微波以及联合干燥设备,本文从工作原理、干燥效率、干后品质、能源消耗、发展趋势等方面对以上粮食干燥技术及其设备进行综述,介绍了节能环保、智能调控的新型干燥设备的研究现状,分析了各种大中型粮食烘干设备及技术存在的问题,并对粮食烘干设备的发展趋势提出建议,以期为粮食烘干产业健康发展提供参考。     

基于消费偏好的粮食营养安全研究（网络首发、推荐阅读）

粮食营养安全是国家粮食安全的重要内容。基于2015—2021年全国消费者粮食（米面）消费行为调查数据,实证分析我国居民粮食消费偏好,提出提升我国粮食营养安全水平的政策建议。研究表明,消费者对粮食营养需求意识上升,但认知深度不够,消费观念有待升级;当前居民消费偏好可能会导致居民自身主粮营养摄入减少而影响身体健康,进而造成国民身体素质落后于世界其他国家;同时,市场导向下的粮食供给主体尤其是粮食加工企业会基于消费者偏好进行粮食过度加工,造成粮食数量浪费和营养损失,影响国家粮食产业,不利于保障国家粮食安全。基于此,从粮食科普、技术创新和宏观调控引导等方面提出了实现我国粮食营养安全、促进粮食产业高质量发展的政策建议。     

深度学习在食品安全检测与风险预警中的应用

深度学习技术在食品安全检测与风险预警中的应用日益广泛;为提升食品安全、质量控制和真实性鉴别提供了新的机遇。本文首先介绍深度学习的基本概念及其在食品安全领域的发展现状;探讨卷积神经网络、递归神经网络、Transformer架构与图神经网络等技术在食品安全检测与风险预测中的应用。尽管深度学习在提升食品安全检测效率和准确性方面表现出色;但其实际应用仍面临数据质量差、隐私保护能力弱和模型缺乏可解释性等挑战。针对这些问题;本文分析其可能带来的风险;并提出解决思路;如推动数据标准化、加强隐私保护、推动人工智能相关政策的制定等。未来;深度学习与物联网和区块链技术的结合、生成式人工智能的进一步发展;这些都将推动食品行业的数字化转型;实现全程可追溯的食品安全监控。     

地市级政府食品安全预警系统构建

当今社会食品安全问题事件屡次发生,食品安全形势不容乐观。近年来政府开始着手建立食品安全预警系统,以期为食品安全构建一道安全的防线。地市级地区的食品安全是国家食品安全体系中的关键管理区域。针对地市级政府构建食品安全预警系统目前尚无完整的模式,文章根据地市级食品安全状况及人员配备等具体情况,将地市级政府食品安全预警系统结构分为预警信息采集、预警分析和预警反应3个模块,同时对模块的信息系统进行设计。     

农产品质量安全网络舆情预警机制探讨

介绍了农产品质量安全网络舆情顸警的内涵,分析了农产品质量安全舆情预警的体系框架及影响顸警等级划分的指标因素,研究提出了舆情预警等级设定及判断标准,以及农产品质量安全网络舆情预警工作的基本环节及工作重点。     

农产品质量安全信息预警机制构建研究

以信息预警的一般理论为基础,结合我国农产品质量安全风险预警工作的实际情况,探讨了农产品质量安全信息预警体系的内涵、构建途径、预警流程和其它相关问题,以期为我国农产品质量安全监管工作及相关研究提供参考。     

对我国食品安全风险监测和预警工作的分析建议

介绍国外食品安全风险监测和预警工作概况,分析了我国当前食品安全风险监测和预警工作开展的情况和存在的问题,并结合我国实际情况,提出了建立风险监测信息共享平台、多层次共同参与食品安全风险监测、全方位推进农村地区风险监测、扩大监测数据和信息的公布力度等建议。     

人工智能辅助食品安全主动防控研究进展

食品安全事关全球公共健康。面对新业态、新资源食品中的新发、突然危害物,食源性致病菌和真菌毒素污染以及化学残留等传统危害物的多重挑战,人工智能(AI)技术的飞速发展提供了新的解决思路。本文系统总结AI技术在食品安全主动防控领域的应用,包括风险预警、毒性预测、快速检测和高效防控。阐述AI技术综合气象统计方法、机理模型和机器学习算法,实现对食品中致病菌、真菌毒素、农残和重金属等风险因子的早期预警。针对新发、突发危害物,将AI与传统毒理学模型相融合,结合迁移学习,实现对危害物的毒性预测和风险评估。AI除了广泛应用于食品安全和食品品质的快速检测外,还能够辅助抗体和适配体等传统和新型识别元件的高效设计与筛选。在主动防控领域,AI与生物信息学、分子生物学和合成生物学相结合,可对抗菌肽、降解酶和噬菌体等进行高效预测与筛选并揭示其防控机制。AI技术在食品安全领域的应用仍面临数据共享不足,标准化、多模态数据处理等挑战。随着技术的不断完善和数据共享机制的改进,AI将在保障全球食品安全,应对复杂多变的食品安全问题上发挥更为重要的作用。     

信息化时代食品安全预警体系的结构与构建技术研究进展

在信息化时代,食品安全信息呈现出复杂化、传播快、数据量大、有效信息密度低等显著特征,这给现代化食品安全预警体系的构建带来了困难和挑战。基于此背景,本文首先从构建适应当前信息化发展趋势的食品安全预警体系出发,结合国内外研究进展,总结归纳了食品安全预警体系的定义和该体系中的3个主要构成系统,即食品安全信息收集系统、预警信息分析系统和预警反应系统。其次阐述了结合数据库的食品安全预警体系的模块化设计路径。最后探讨了爬虫、云计算、物联网、关联分析、情感分析、深度学习等智能化信息技术在构建高效、智能的食品安全预警系统方面的最新实践。本文以期为构建适应现代化信息时代食品安全风险管理需求的预警体系提供重要的理论和技术参考。     

北京“十三五”时期食品安全风险评估与预警应急科技支撑工程

北京的食品主要由外埠供应,其食品安全环境日趋复杂,未知风险、人为风险和衍生风险较大。风险产生的主要原因包括全国不同地区产业基础参差不齐、大宗农副产品供应链存在问题、未全面采用与国际接轨的风险评估和控制技术,以及新技术、新工艺、新资源带来的食品安全新问题。\"十三五\"时期,建议北京市不断完善首都居民营养物质摄入和危害物质膳食暴露数据库,构建食品安全高风险物质毒理学评估技术平台、食源性致病菌和病因性食品溯源平台和食品安全预警应急体系。