張領(lǐng)先 顧東岳 陳 誠 鄒春雨 李鑫星
(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院, 北京 100083; 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息化標(biāo)準(zhǔn)化重點實驗室, 北京 100083)
基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估系統(tǒng)
張領(lǐng)先1,2顧東岳1陳 誠1鄒春雨1李鑫星1,2
(1.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院, 北京 100083; 2.農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)信息化標(biāo)準(zhǔn)化重點實驗室, 北京 100083)
針對有機(jī)蔬菜生產(chǎn)環(huán)節(jié)認(rèn)證完整性和有效性的不足,有機(jī)認(rèn)證風(fēng)險缺乏定量評價方法,依據(jù)突變級數(shù)理論和有機(jī)產(chǎn)品國家標(biāo)準(zhǔn),結(jié)合有機(jī)蔬菜生產(chǎn)過程,識別有機(jī)蔬菜生產(chǎn)環(huán)節(jié)認(rèn)證風(fēng)險15個關(guān)鍵因子;提出有機(jī)蔬菜風(fēng)險評估指標(biāo)體系;構(gòu)建基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估三層結(jié)構(gòu)模型,將定性因子定量化,進(jìn)行認(rèn)證風(fēng)險評估;并設(shè)計基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估系統(tǒng)。系統(tǒng)實際應(yīng)用測試可知,構(gòu)建的基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估模型能有效評估有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險,同時能較好地表現(xiàn)出認(rèn)證風(fēng)險關(guān)鍵影響因子。提高了有機(jī)蔬菜認(rèn)證的完整性和有效性,可為企業(yè)有機(jī)蔬菜生產(chǎn)管理提供風(fēng)險管控,為相關(guān)職能部門有機(jī)蔬菜生產(chǎn)認(rèn)證風(fēng)險監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)。
有機(jī)蔬菜; 認(rèn)證風(fēng)險; 突變級數(shù)法; 評估系統(tǒng)
引言
當(dāng)前國內(nèi)有機(jī)食品市場秩序混亂,真假難辨,消費者的購買信心受到打擊,嚴(yán)重影響了企業(yè)的發(fā)展[1-2]。
有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險是指有機(jī)蔬菜在其生產(chǎn)中存在的使用違禁投入品或使用不符合認(rèn)證規(guī)定方法的風(fēng)險。對于蔬菜,尤其是葉類蔬菜,因為其耐機(jī)械性能較差,不宜深加工,因此蔬菜全供應(yīng)鏈過程涉及加工環(huán)節(jié)較少,影響蔬菜質(zhì)量和有機(jī)完整性的關(guān)鍵因素主要是以生產(chǎn)環(huán)節(jié)為主。2011年12月《有機(jī)產(chǎn)品認(rèn)證實施規(guī)則》和GB/T 19630.1—2011《有機(jī)產(chǎn)品第1部分:生產(chǎn)》正式發(fā)布,其中第1部分從生產(chǎn)環(huán)節(jié)詳述了有機(jī)蔬菜認(rèn)證的標(biāo)準(zhǔn),從種植環(huán)境、種子、栽培方法、土肥管理、污染控制等因素綜合界定蔬菜是否是有機(jī)蔬菜。
從文獻(xiàn)檢索的結(jié)果來看[3],目前有機(jī)蔬菜相關(guān)的研究主要集中于管理層和種植方法的研究。在認(rèn)證風(fēng)險評估方面,僅僅局限于定性研究,缺乏定量評價研究[4];在系統(tǒng)方面,也缺乏針對有機(jī)蔬菜的信息系統(tǒng)研究。不難看出,有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險研究領(lǐng)域的成果相當(dāng)少,缺乏規(guī)范的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估指標(biāo)體系、定量的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估方法,以及可操作的評估信息系統(tǒng)。
目前,突變級數(shù)模型的應(yīng)用研究主要集中于生態(tài)風(fēng)險評估[5]、工程穩(wěn)定性評估[6]、貸款信用評估[7]等方面,在有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估中很少運用。為了滿足有機(jī)蔬菜生產(chǎn)環(huán)節(jié)認(rèn)證風(fēng)險管控與監(jiān)測的需求,本文結(jié)合有機(jī)蔬菜認(rèn)證全過程的特點,提出有機(jī)蔬菜風(fēng)險評估指標(biāo)體系,構(gòu)建一個基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估模型,設(shè)計有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估信息系統(tǒng)。同時,通過對有機(jī)蔬菜生產(chǎn)環(huán)節(jié)認(rèn)證風(fēng)險實證分析,有效地驗證評估模型及信息系統(tǒng)。
1.1 突變級數(shù)法評估的基本思想
突變級數(shù)法的主要特點是它首先對系統(tǒng)的評估總目標(biāo)進(jìn)行多層次矛盾分解,利用突變理論和模糊數(shù)學(xué)相結(jié)合產(chǎn)生的突變模糊隸屬度函數(shù),由歸一化公式進(jìn)行綜合量化運算,最后歸一為一個參數(shù),即求出總的隸屬函數(shù),從而進(jìn)行評價[8]。
突變級數(shù)法不需對評估指標(biāo)賦以權(quán)重,它只考慮指標(biāo)的相對重要性,避免了直接使用難以確定且主觀性較大的“權(quán)重”概念。同時,突變級數(shù)是一種多維模糊隸屬函數(shù),用它來計算模糊數(shù)學(xué)的多目標(biāo)評估決策問題,就更適宜和準(zhǔn)確,而且突變級數(shù)法使用歸一化公式,其計算量小,更易于編程。
1.2 突變級數(shù)法評估的步驟
1.2.1 構(gòu)建突變級數(shù)層次結(jié)構(gòu)模型
根據(jù)評估目的,對評估總指標(biāo)進(jìn)行多層次矛盾分組,排列成樹狀目標(biāo)層次結(jié)構(gòu),構(gòu)建突變級數(shù)多層次結(jié)構(gòu)模型。將一個指標(biāo)進(jìn)行分解是為了能獲得更具體的指標(biāo)從而便于量化,當(dāng)分解到對某個子指標(biāo)可以量化時,分解就可停止。由于一般突變系統(tǒng)的控制變量不超過4個,所以相應(yīng)的各層指標(biāo)(相當(dāng)于控制變量)不能超過4個[9-10]。
評估指標(biāo)確定后,可根據(jù)經(jīng)驗(定性)確定各指標(biāo)的重要性;在同一屬性、同一層次的指標(biāo)中,重要程度相對大的指標(biāo)放在前面,相對次要的指標(biāo)放在后面,以解決控制變量的優(yōu)先序列號確定的問題[11]。
突變理論證明,當(dāng)控制變量不超過4個時,只有7種基本突變形式。而多目標(biāo)決策所涉及的初等突變模型主要有:折疊突變模型、尖點突變模型、燕尾突變模型和蝴蝶突變模型4種(表1)[12-13]。根據(jù)上一級指標(biāo)所包含下一級指標(biāo)的個數(shù)確定各層次的突變系統(tǒng)類型。
1.2.2 由突變模型推出歸一化公式[14-15]
(1)控制變量歸一化公式
設(shè)突變系統(tǒng)的勢函數(shù)為f(x),根據(jù)突變理論,它的所有臨界點集合成平衡曲面M,其方程通過求f(x)的一階導(dǎo)數(shù)而得到,即f(x)′=0。它的奇點集通過對f(x)求二階導(dǎo)數(shù)而得到,即f(x)″=0。由f(x)′=0和f(x)″=0消去x,則得到突變系統(tǒng)的分歧點集方程。通過分解形式的分歧點集導(dǎo)出歸一化公式,由歸一化公式將系統(tǒng)內(nèi)諸控制變量(u、v、w、t)不同的質(zhì)態(tài)化為同一質(zhì)態(tài),即化為狀態(tài)變量表示的質(zhì)態(tài)。常用的4個突變模型及其歸一化公式如表1所示。
表1 常用突變模型及歸一化公式
(2)“互補(bǔ)”與“非互補(bǔ)”原則
利用突變理論進(jìn)行模糊綜合評估時,若同一對象各控制變量(如u、v、w、t等)之間不存在明顯的相互關(guān)聯(lián)作用,則稱該對象各控制變量為“非互補(bǔ)”型;否則稱該對象各控制變量為“互補(bǔ)”型。
對于非互補(bǔ)型的指標(biāo),按“大中取小”原則取值:min{xu,xv,xw,xt}。
而對于互補(bǔ)型的指標(biāo),按“平均值法”原則取值:(xu+xv+xw+xt)/4。
1.2.3 利用歸一化公式進(jìn)行綜合評估
(1)逐層綜合計算
根據(jù)控制變量標(biāo)準(zhǔn)化處理值,也稱初始相對隸屬度,按歸一化公式可計算出上一層的相對隸屬度。利用系統(tǒng)中各突變模型的歸一化公式逐層向上綜合,直至得到最高層的總相對隸屬度,即評估值。
(2)評估結(jié)果級別劃分
各評估單元總相對隸屬度均轉(zhuǎn)換為取值范圍為[0,1]的越大越優(yōu)型值。數(shù)值越大,表明風(fēng)險越低。根據(jù)評估分級標(biāo)準(zhǔn)劃分風(fēng)險等級。評估分級標(biāo)準(zhǔn)有平均分隔法、自然間隔法、標(biāo)準(zhǔn)差分類法和人工分類等方法。
2 基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估模型構(gòu)建
2.1 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估突變級數(shù)模型
2.1.1 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估指標(biāo)體系
根據(jù)GB/T 19630.1—2011《有機(jī)產(chǎn)品第1部分:生產(chǎn)》和實踐經(jīng)驗,選取在有機(jī)蔬菜生產(chǎn)過程中,對有機(jī)蔬菜質(zhì)量具有重大影響的基地環(huán)境(土壤重金屬含量、灌溉水污染物含量、空氣污染物含量、與污染源距離、緩沖帶寬度)和農(nóng)業(yè)投入品(種子來源、轉(zhuǎn)基因污染風(fēng)險、化學(xué)處理風(fēng)險、常發(fā)病蟲害數(shù)量、病蟲害化學(xué)防治風(fēng)險、防治病蟲害措施、除草措施、養(yǎng)分需求等級、培肥手段、有機(jī)肥)作為評估指標(biāo)。
有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估指標(biāo)體系的一級指標(biāo)、二級指標(biāo)和三級指標(biāo)具體見圖1。各個三級指標(biāo)性質(zhì)、量化方法等具體說明如表2所示。其中,負(fù)向指標(biāo)(越小越優(yōu)指標(biāo))有:常發(fā)病蟲害數(shù)量C1、土壤重金屬含量C13、灌溉水污染物含量C14、空氣污染物含量C15;除此外,其它所有指標(biāo)為正向指標(biāo)(越大越優(yōu)指標(biāo))(C4、C9、C10指標(biāo)通過量化方法轉(zhuǎn)換為正向指標(biāo))。
2.1.2 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估突變級數(shù)層次結(jié)構(gòu)模型構(gòu)建
根據(jù)認(rèn)證風(fēng)險評估目標(biāo),對評估總指標(biāo)進(jìn)行多層次矛盾分組,排列成樹狀目標(biāo)層次結(jié)構(gòu),分解到原始數(shù)據(jù)可獲取的子指標(biāo)即可。同時保證各層指標(biāo)(相當(dāng)于控制變量)不超過4個,可得有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估突變級數(shù)層次結(jié)構(gòu)模型(圖1)。
圖1 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估突變級數(shù)模型Fig.1 Catastrophe progression model for organic vegetables certification risk evaluation
按照圖1每一層評價指標(biāo)構(gòu)成可以確認(rèn)突變級數(shù)類型。主要有3種類型:尖點型突變、燕尾型突變和蝴蝶型突變。例如,控制變量A1和A2來自于一個尖點型突變模型;從A1到B1、B2、B3為燕尾型突變模型;從B1到C1、C2、C3、C4為蝴蝶型突變模型。
2.2 基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險計算及分級
2.2.1 原始數(shù)據(jù)采集與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理
原始數(shù)據(jù)采集:本文采集了一些企業(yè)的有機(jī)蔬菜種植情況。所涉及的數(shù)據(jù)主要來源于實地調(diào)研、問卷調(diào)查,共涉及5家有機(jī)生產(chǎn)企業(yè)的多個有機(jī)蔬菜生產(chǎn)農(nóng)場,有機(jī)品種12個,共采集16個樣本。各個樣本三級評估指標(biāo)原始值如表3所示。
標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)處理:為了使評估指標(biāo)數(shù)據(jù)無量綱化,通常采用標(biāo)準(zhǔn)化處理方法來解決不同指標(biāo)的均衡化問題。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)一般處于0~1之間。如果控制變量的值在[0, 1]范圍,則數(shù)據(jù)不需要規(guī)范化處理,可以直接用于突變級數(shù)運算。
對于越大越優(yōu)指標(biāo),則
(1)
表2 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險三級評估指標(biāo)說明
表3 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險三級評估指標(biāo)原始值
對于越小越優(yōu)指標(biāo),則
(2)
式中j——突變子系統(tǒng)的順序號i——突變子系統(tǒng)控制變量的優(yōu)先序列號xij——對應(yīng)于i和j層控制變量值yij——xij標(biāo)準(zhǔn)化處理數(shù)值xmin(j)、xmax(j)——突變子系統(tǒng)控制變量的最小值和最大值
2.2.2 基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險計算
指標(biāo)與指標(biāo)之間的互補(bǔ)與非互補(bǔ)關(guān)系由專家經(jīng)驗確定,結(jié)合《有機(jī)產(chǎn)品》國家標(biāo)準(zhǔn),農(nóng)業(yè)投入品A1與基地環(huán)境A2為非互補(bǔ),其余均采用互補(bǔ)關(guān)系。其中,三級評估指標(biāo)優(yōu)先序如表2所示。對評價指標(biāo)原始指標(biāo)值標(biāo)準(zhǔn)化處理并利用歸一化公式對16個樣本進(jìn)行逐層計算。綜合計算可得有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估值,結(jié)果如表4所示。
表4 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估值
2.2.3 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估結(jié)果分級
16個有機(jī)蔬菜樣品評估結(jié)果處于0.724~0.937,可以看出評價結(jié)果較為集中在0.7~1.0之間。為了便于分級分析,將評價結(jié)果處理為
(3)
式中Imax——有機(jī)蔬菜樣品評估最大值,取1.0Imin——有機(jī)蔬菜樣品評估最小值,取0.7In——原始計算的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險值Rn——處理后的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險值n——樣品編號
處理結(jié)果如表4所示。
用平均分隔法對處理后的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險值進(jìn)行分級。評價結(jié)果分為5級,即以0.2、0.4、0.6、0.8為分界點(表5)。采集樣品認(rèn)證風(fēng)險值分級結(jié)果如表4所示。
表5 有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險劃分標(biāo)準(zhǔn)
2.3 評估結(jié)果分析
通過分析各層子系統(tǒng)指標(biāo)認(rèn)證風(fēng)險值,可以發(fā)現(xiàn)有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險關(guān)鍵影響因子。在突變級數(shù)法評估中,風(fēng)險值越高則越優(yōu)。由圖2可知,北京慧田韭菜(15號樣品)基地環(huán)境認(rèn)證風(fēng)險高于農(nóng)業(yè)投入品認(rèn)證風(fēng)險,其余樣品均為農(nóng)業(yè)投入品認(rèn)證風(fēng)險高于基地環(huán)境認(rèn)證風(fēng)險。
圖2 樣品A指標(biāo)認(rèn)證風(fēng)險值Fig.2 Certification risk value of A indexes of samples
本文重點以15號樣品和1號樣品為例,分析影響有機(jī)蔬菜指標(biāo)B認(rèn)證風(fēng)險的關(guān)鍵點(圖3)。1號樣品土壤培肥指標(biāo)B2風(fēng)險最高,15號樣品污染控制指標(biāo)B4風(fēng)險最高。
圖3 樣品指標(biāo)B認(rèn)證風(fēng)險值Fig.3 Certification risk value of index B of samples
2.3.1 1號樣品認(rèn)證風(fēng)險分析
1號樣品土壤培肥指標(biāo)B2下有養(yǎng)分需求等級C5、培肥手段C6、有機(jī)肥C7 3項指標(biāo)。有機(jī)肥指標(biāo)C7認(rèn)證風(fēng)險值為0,認(rèn)證風(fēng)險最高(圖4)。泰安泰山亞細(xì)亞食品有限公司DPF13D農(nóng)場綠蘆筍生產(chǎn)使用自制有機(jī)肥,且蘆筍養(yǎng)分需求量較大,而農(nóng)場培肥手段欠缺,結(jié)果土壤培肥指標(biāo)認(rèn)證風(fēng)險較其他指標(biāo)高。有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險也因此較高,與實際情況相符。
圖4 1號樣品關(guān)鍵認(rèn)證風(fēng)險因子分析Fig.4 Analysis of key certification risk factors of No.1 samples
根據(jù)認(rèn)證風(fēng)險分析,企業(yè)應(yīng)當(dāng)增加培肥手段,采用商品化有機(jī)肥或不施用有機(jī)肥;有機(jī)認(rèn)證機(jī)構(gòu)應(yīng)著重監(jiān)管該企業(yè)使用的土壤培肥投入品是否符合國家標(biāo)準(zhǔn)。
2.3.2 15號樣品認(rèn)證風(fēng)險分析
15號樣品污染控制指標(biāo)B4下有與污染源距離C11和緩沖帶寬度C12 2項指標(biāo)。緩沖帶寬度C12認(rèn)證風(fēng)險值為0.37,較與污染源距離C11風(fēng)險大。北京慧田合作社生產(chǎn)基地設(shè)置緩沖帶寬10 m,與污染源距離(公路)僅1 km,雖采用大棚種植技術(shù),但污染生產(chǎn)地塊使有機(jī)蔬菜有機(jī)完整性風(fēng)險較高??梢娫u估認(rèn)證風(fēng)險關(guān)鍵點與實際情況相符(圖5)。
圖5 15號樣品關(guān)鍵認(rèn)證風(fēng)險因子分析Fig.5 Analysis of key certification risk factors of No.15 sample
根據(jù)認(rèn)證風(fēng)險分析,企業(yè)與污染源之間的距離不符合認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)要求,故企業(yè)應(yīng)當(dāng)增加緩沖帶寬度,增加污染控制強(qiáng)度。有機(jī)認(rèn)證機(jī)構(gòu)應(yīng)著重檢查有機(jī)蔬菜生產(chǎn)基地與污染控制措施是否符合有機(jī)蔬菜認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)。
基于PHP語言開發(fā),采用B/S的架構(gòu)模式,使用MySQL數(shù)據(jù)庫,設(shè)計了有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估系統(tǒng)(圖6)。
圖6 登陸界面Fig.6 Register interface
系統(tǒng)功能主要分為7個模塊:用戶管理、企業(yè)管理、評估指標(biāo)設(shè)置、評估指標(biāo)查詢、蔬菜樣品錄入、風(fēng)險評估、評估結(jié)果查詢。
(1)用戶管理:管理員能夠?qū)λ杏脩艉陀脩魴?quán)限進(jìn)行增、刪、改操作。
(2)企業(yè)管理:用戶能夠根據(jù)權(quán)限對企業(yè)進(jìn)行增、刪、改操作。
(3)評估指標(biāo)設(shè)置:管理員能夠設(shè)置基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估的各層評估指標(biāo),并能修改保存各項指標(biāo)(圖7)。
圖7 指標(biāo)管理界面Fig.7 Indexes management interface
(4)評估指標(biāo)查詢:用戶能夠查詢有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估需要采集的數(shù)據(jù)項目和具體信息。
(5)蔬菜樣品錄入:用戶能夠?qū)⒉杉降氖卟藰悠犯黜椩u估指標(biāo)數(shù)據(jù)輸入評估系統(tǒng)(圖8)。
圖8 樣本錄入界面Fig.8 Recording samples interface
(6)風(fēng)險評估:根據(jù)用戶錄入的有機(jī)蔬菜案例數(shù)據(jù),按照有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估模型的要求,計算風(fēng)險值,并劃分風(fēng)險等級,保存有機(jī)蔬菜樣品評估結(jié)果。
(7)評估結(jié)果查詢:用戶能夠按照輸入的有機(jī)蔬菜案例查詢到風(fēng)險評估的結(jié)果(圖9)。
本文依據(jù)GB/T 19630.1—2011《有機(jī)產(chǎn)品第1部分:生產(chǎn)》,結(jié)合有機(jī)蔬菜生產(chǎn)過程,分析識別了有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險因子;提出了有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估指標(biāo)體系;在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于突變級數(shù)法的有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估三層結(jié)構(gòu)模型,該模型能夠有效評估有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險,同時能較好地發(fā)現(xiàn)認(rèn)證風(fēng)險關(guān)鍵影響因子。同時,設(shè)計了有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估系統(tǒng),為有機(jī)蔬菜認(rèn)證風(fēng)險評估提供科學(xué)依據(jù)和可操作的定量方法。
圖9 評估結(jié)果界面Fig.9 Evaluation result interface
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Assessment System for Organic Vegetables Certification Risk Based on Catastrophe Progression Method
ZHANG Lingxian1,2GU Dongyue1CHEN Cheng1ZOU Chunyu1LI Xinxing1,2
(1.CollegeofInformationandElectricalEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China2.KeyLaboratoryofAgriculturalInformationStandardization(Beijing),MinistryofAgriculture,Beijing100083,China)
In recent years, with the improvement of people’s living standards, organic products with health, ecology, safety advantages, have become a hot in consumer market. However, in the current market environment, the organic product was mixed, causing a crisis of confidence of consumers. Production processes are the ultimately problem. The organic certification is just beginning in China. Thus there is a greater risk when the certification bodies certificating the production process, affecting certification result. Aiming at the problems of lack of integrity and effectiveness of the organic vegetables production certification, and less of quantitative assessment method for the organic vegetables certification risk, according to the basic principle of catastrophe progression method and the national standard of organic product, combining with the production of organic vegetables, the organic vegetables certification risk evaluation index system was built, the three-tie architecture model of organic vegetables certification risk assessment was put forward based on catastrophe progression method, the qualitative factors were quantified, certification risk was assessed and the organic vegetables certification risk assessment system was designed based on catastrophe progression method. By testing the practical application of the system, the model can assess organic vegetables certification risk efficiently and show the key certification risk impact point at the same time. The research improved the integrity and effectiveness of organic vegetables certification, provided risk management recommendations for the management of organic vegetable production, and provided scientific basis for the relevant functional departments to supervise the production of organic vegetables.
organic vegetables; certification risk; catastrophe progression method; assessment system
10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.020
2016-09-24
2016-10-23
葉類蔬菜產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系北京市創(chuàng)新團(tuán)隊建設(shè)專項資金項目(BAIC07-2016)
張領(lǐng)先(1970—),男,副教授,博士,主要從事農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)研究,E-mail: zhanglx@cau.edu.cn
李鑫星(1983—),男,副教授,主要從事農(nóng)業(yè)信息化技術(shù)研究,E-mail: lxxcau@cau.edu.cn
S2; X820.4
A
1000-1298(2017)06-0152-07