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  • 简介:[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题.消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策.通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响,零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略,提高自己的竞争力,优化农产品供应链.[方法]基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论,建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型,研究分析农产品零售商之间的竞争决策,利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约,保障合作博弈有效进行,将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为.[结果和讨论]消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润.此外,通过对两家农产品零售商均衡策略..

  • 标签: 区块链供应链农产品零售商消费者隐私博弈论
  • 简介:<正>为加强农药管理,逐步削减高毒农药的使用,保护人民生命安全和健康,增强我国农产品的市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定撤销甲胺磷等5种高毒农药混配制剂登记,撤销丁酰肼在花生上的登记,强化杀鼠剂管理。现将有关事项公告如下:一、撤销甲胺磷等5种高毒有机磷农药混配制剂登记。自2003年12月31日起,撤销所有含甲胺磷、对硫磷、甲基对硫磷、久效磷和磷胺5种高毒有机磷农药的混配制剂的登记(具体名单由农业部农药检定所公布)。自公告之日起,不再批准含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂和临时登记有效期超过4年的单剂的续展登记。自2004年6月30日起,不得在市场上销售含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂。二、撤销丁酰肼在花生上的登记。自公告之日起,撤销丁酰肼(比久)在花生上的登记,不得在花生上使用含丁酰肼(比久)的农药产品。相关农药生产企业在2003年6月1日前到农业部农药检定所换取农药临时登记证。三、自2003年6月1日起,停止批准杀鼠剂分装登记,已批准的杀鼠剂分装登记不再批准续展登记。

  • 标签: 产品登记 高毒有机磷 分装登记 续展登记 农药检定所 农药生产企业
  • 简介:摘要 : 纳米材料具有特殊的尺寸效应和优异的光电性质,已在传感分析中得到高度重视和广泛应用,大幅提高了传感分析技术的性能。近年来,智慧农业发展迅速,农产品质量安全作为农业生产的重要组成部分,对农业传感技术的灵敏度、稳定性和检测通量等指标要求越来越高。本综述简要阐述了几种常用的纳米材料的性质和特点,包括碳基纳米材料、金属纳米材料和金属 -有机框架材料等。重点论述了基于纳米材料的化学传感、生物传感、电化学传感和光谱传感等常用传感分析技术和器件,以及纳米传感分析技术在农产品质量安全,尤其在克伦特罗和三聚氰胺等危害物 ,甲硝唑、二噁英类化合物 ,违禁添加物 ,真菌毒素,锌、镉、铅等目标物,丙烯酰胺、呋喃类、硝基呋喃类抗生素监测等方面的应用。纳米材料的制备和修饰技术扔需要进一步提升,多目标、高通量纳米传感器件在实际应用中的价值广受关注,在线传感分析在农产品质量安全智慧监控方面有迫切需求需要快速、实时、在线监测。

  • 标签: 纳米材料 智慧农业 农产品质量安全 纳米传感器
  • 作者: 刘守阳 1 2 3* 金时超 5 6 郭庆华 5 6 朱艳 4 Fred Baret1 2 3*
  • 学科: 农业科学 > 农业基础科学
  • 创建时间:2020-06-02
  • 出处:《智慧农业(中英文)》 2020年第1期
  • 机构:1.南京农业大学作物表型组学交叉研究中心,江苏南京 210095; 2.法国农业和环境科学研究院 CAPTE实验室,阿维尼翁 210095,法国; 3.南京农业大学江苏省现代作物生产协同创新中心,江苏南京 210095; 4.南京农业大学国家信息农业工程技术中心 /教育部智慧农业工程研究中心,江苏南京 210095; 5.中国科学院植物研究所植被与环境变化国家重点实验室,北京 100093; 6.中国科学院大学,北京 100049
  • 简介:摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状,高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标,利用数字化植物表型平台( D3P)模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景,记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数( GAI)、平均倾角( AIA)和散射光截获率( FIPARdif)信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达( LiDAR)模拟实验,生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征( H)和绿色分数特征( GF)。最后,利用人工神经网络( ANN)算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征( H、 GF和 H+GF)输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明,对于 GAI、 AIA和 FIPARdif,预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见, H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征,在中等测量噪音( 10%)情况下, FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度, R2分别为 0.95和 0.98,而 AIA的估算精度( R2=0.20)还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展,算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此,本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力,展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。

  • 标签: 冠层光截获 高通量表型 LiDAR 数字化植物表型平台( D3P) 小麦冠层