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农产品品质安全与溯源技术研究 作者： 王晓东，李明，张伟 出版社： 农业科技出版社 出版日期： 2023年10月 ISBN： 978-7-5675-XXXX-X --- 内容简介 本书深入探讨了现代农业中至关重要的两大核心议题：农产品品质的精细化控制与全程可追溯体系的构建。在全球对食品安全日益关注的背景下，本书旨在为科研人员、农业管理者、食品加工企业以及政策制定者提供一套系统、前沿且实用的技术指南和理论框架。 本书共分十二章，内容涵盖了从田间地头到餐桌终端的全产业链环节，聚焦于利用先进信息技术、生物传感技术和质量控制模型来保障和提升农产品的内在品质与外在安全。 第一部分：农产品品质的界定与表征（第1章至第3章） 第一章：现代农业对品质的全新要求与挑战 本章首先界定了“品质”在当代农产品价值链中的多维含义，不再局限于传统感官评价，而是囊括了营养成分、风味物质、有害物残留、加工适性乃至环境友好性等多个维度。详细分析了当前农业生产中面临的品质挑战，例如，全球气候变化对作物代谢途径的影响，消费者对“清洁标签”和“功能性食品”的需求激增，以及国际贸易标准对品质指标的严格化要求。本章特别引入了“品质形成模型”的概念，强调品质是遗传、环境和管理措施共同作用的结果。 第二章：理化与营养品质的精准检测技术 本章集中介绍了当前用于农产品品质评估的主流和新兴技术。内容包括：近红外光谱（NIR）、高光谱成像（HSI）在非破坏性快速检测中的应用，特别是如何利用这些技术对糖度、酸度、硬度和水分含量进行实时评估。详细阐述了液相色谱-质谱联用（LC-MS/MS）和气相色谱-质谱联用（GC-MS）在痕量农残、兽药残留及真菌毒素分析中的高灵敏度要求和标准化操作流程。此外，对新型生物传感器在现场快速筛查中的潜力进行了展望。 第三章：风味品质的组学解析与调控 风味是区分高附加值农产品的关键要素。本章深入剖析了影响农产品风味的复杂化学机制。重点介绍了挥发性有机化合物（VOCs）的提取、分离与鉴定技术，如顶空气相色谱-电嗅联用（HS-GC-O）。通过案例研究，阐释了次生代谢产物（如萜烯类、酯类、醛类）如何共同构建出特定作物的独特风味特征。并探讨了通过基因编辑和精准营养策略，在不损害安全性的前提下，调控目标风味物质的积累路径。 第二部分：全程可追溯体系的构建与集成（第4章至第7章） 第四章：信息采集与数据标准化基础 可追溯性的基石在于高质量、标准化的数据采集。本章详细阐述了农产品从种子、育苗、种植、收获、初加工到物流、仓储等各个节点所需采集的关键数据要素。引入了本体论（Ontology）和数据建模方法，确保跨区域、跨平台的数据能够实现语义互操作。重点讨论了物联网（IoT）传感器在田间环境因子（光照、温湿度、土壤养分）的连续、实时监测中的部署规范。 第五章：区块链技术在食品溯源中的应用架构 本章系统介绍了区块链技术（如Hyperledger Fabric、以太坊等）如何克服传统中心化溯源系统的信任瓶颈和数据篡改风险。内容包括：区块链在农产品溯源中的数据上链机制、共识算法的选择、智能合约在自动化管理（如质量不合格自动报警）中的应用。通过一个供应链模拟案例，演示了如何确保从源头到消费者的信息不可逆转和透明化。 第六章：地理信息系统（GIS）与遥感技术赋能溯源 利用空间信息技术增强溯源的地理锚定性。本章探讨了地理信息系统（GIS）如何与溯源数据关联，实现对农产品产地的精准定位和环境背景的追溯。详细介绍了卫星遥感和无人机遥感在作物长势监测、病虫害早期预警中的应用，这些数据作为环境参数，可以丰富品质溯源记录，为品质异常提供空间证据。 第七章：移动互联与消费者互动界面设计 溯源的最终目的是建立消费者信任。本章关注用户端体验。介绍了基于二维码、NFC标签等载体的移动应用开发规范，确保消费者能够便捷、高效地获取产品的完整追溯链条。讨论了如何设计直观的用户界面（UI/UX），平衡信息披露的深度与消费者的阅读习惯，增强品牌的透明度叙事。 第三部分：质量风险管理与供应链优化（第8章至第12章） 第八章：农产品供应链中的质量风险识别与评估 本章聚焦于风险管理的全景图。系统梳理了农产品供应链中潜在的质量风险点，包括生物性风险（微生物污染、病虫害传播）、化学性风险（农药超标、重金属富集）和物理性风险（异物混入、包装破损）。引入故障树分析（FTA）和危害与可操作性分析（HACCP）原理，结合大数据分析，建立面向未来的风险预警模型。 第九章：智能仓储与冷链物流中的品质维持 农产品品质的下降在物流环节尤为显著。本章专门针对冷链物流中的温度、湿度和气体组分控制进行了深入研究。介绍了动态环境控制系统（如气调贮藏技术、区块链辅助的温漂监测系统）如何确保易腐货物的品质稳定。探讨了基于预测性维护的物流设备管理策略。 第十、十一章：数据驱动的供应链协同与优化模型 这两章将前述技术集成，构建决策支持系统。第十章侧重于需求预测与库存优化，利用时间序列分析和机器学习模型，减少因供需不匹配造成的损耗和品质老化。第十一章则探讨了供应商绩效评估（SPM）模型，如何利用多源追溯数据对种植者、初加工商进行客观的质量评价和分级，从而实现供应链的良性循环和激励机制。 第十二章：政策法规、标准体系与未来展望 本书最后总结了全球主要经济体在农产品品质控制和溯源方面的法律框架和标准差异。探讨了未来在人工智能（AI）辅助决策、生物技术增强品质以及全球标准互认等前沿领域的发展方向，为我国构建世界一流的农产品质量安全体系提供战略参考。 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 既有对品质形成机理的科学解析，也有对区块链、AI等前沿技术的工程化应用指导。 2. 全产业链视角： 首次将品质控制和溯源技术系统性地贯穿于“生产-加工-流通-消费”的每一个关键节点。 3. 数据驱动思维： 强调利用大数据和物联网技术，从经验管理转向精准的量化管理。 适用读者： 农业工程、食品科学、信息管理等相关专业的研究生及教师；农业科技企业、食品安全监管部门、大型连锁超市的质量控制与采购管理人员。
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