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加快粮食安全全链条风险识别和监测预警体系建设

杨修博，卫志民　　2026-01-09

摘　要：

当前，全球粮食产业链正面临地缘政治、气候变化等风险的严峻冲击，我国现有粮食安全风险识别和监测预警体系的智能化水平、信息传递效率和协同处置机制亟待提升，难以满足高水平对抗下的战略需求。"十五五"时期，构建一个全链条、智能化、精准化的粮食安全风险识别和监测预警体系，是当前及未来保障国家粮食安全、发展农业新质生产力的关键。本文提出，通过健全以数据要素创新配置为核心的全链条风险防御体系，聚焦资源、生产、流通、市场等环节的精细化监测，并建设以人工智能等前沿技术驱动的智能化预警决策支持系统，最终形成协同高效的风险治理范式，以科技与制度创新共同支撑国家粮食安全体系和能力现代化。

关键词：

粮食安全, 风险识别, 监测预警, 全链条, 智能化, 决策支持

　　《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》明确提出，要"增强粮食等重要农产品供给保障能力"。当前，地区贸易摩擦升级、全球气候变化加剧、国际地缘政治博弈等多重风险交织叠加，深刻冲击着全球粮食产业链与供应链的稳定性，增强粮食安全全链条风险识别和监测预警体系建设是把握国家粮食安全主动权的重要保障。我国现有的粮食安全风险识别和监测预警体系仍存在智能化水平不足、信息传递效率不高、动态响应与协同处置机制效能有待提升等短板，难以完全满足高水平、强对抗下的风险防控战略需求。立足新征程，在"十五五"时期加快构建一个全链条、智能化、精准化的粮食安全风险识别和监测预警体系，不仅是补齐技术短板、提升粮食风险防控能力的迫切需要，更是发展农业新质生产力、推进国家安全体系和能力现代化的应有之义。
　　
　　一、科学应变：构建全链条风险识别监测体系
　　
　　健全粮食安全风险防御体系，核心在于实现数据要素的创新性配置。必须立足我国现实国情，坚持全产业链思维，围绕"资源、生产、流通、市场"四个维度，将生产、收购、仓储、加工到销售的全过程纳入监测视野，织密空天地一体化感知网，搭建起科学严密的监测预警架构。
　　
　　聚焦资源底盘，强化产前基础要素监测。耕地和种子是确保粮食安全的两大关键因素。一方面要积极发展耕地非粮化、非农化自动识别和高精度预警技术，建立耕地非粮化、非农化全天候监测机制和耕地质量动态档案；另一方面要筑牢种业安全屏障，实施全生命周期基因溯源监测，利用分子标记、DNA指纹图谱等技术，建立从育种研发到田间种植的全链条基因追踪机制，确保藏粮于地、藏粮于技战略落到实处。
　　
　　聚焦生产过程，强化产中灾害与情势研判。建立农业部门与气象、水利部门的协同机制，提升对干旱、洪涝、低温冻害等自然灾害的精细化预报能力。充分利用北斗导航、高分辨率卫星、物联网传感器等技术，构建覆盖"良田、良种、良法、良机、良制"的全维度数据采集网络，实现农业大数据驱动的广域监测。密切关注农资价格波动、土地流转租金变化、农民种粮收益预期等经济指标，及时发现并化解影响农民种粮积极性的风险苗头。
　　
　　聚焦流通循环，强化产后供应链韧性监测。建立关键物流节点、主要粮食物流通道的流量监测体系，优化船舶、铁路、港口等物流运输体系，评估极端情况下的运力保障能力。加强对粮食收购进度、库存结构、加工转化率的实时跟踪，依托"数字粮仓"工程，利用智能感知技术实时监控库存粮情变化与绿色储粮效果，将产后损耗率纳入风险监测指标。同时，将覆盖省市县乡四级的粮食应急保障网络纳入实时监测范畴，动态评估应急加工企业与供应网点的实际调度能力，确保在极端情境下粮食能够"拿得出、调得快、用得上"。
　　
　　聚焦外部冲击，强化国际地缘政治风险预警。建立全球粮食市场与地缘政治风险监测系统，重点跟踪主要出口国和进口来源国的生产形势、贸易政策变化、汇率波动及国际海运通道安全状况。构建大宗农产品进口来源地风险评估指数，及时向涉粮企业发布国别风险提示，引导企业多元化布局进口渠道，分散供应链风险，提升统筹利用两个市场、两种资源的能力。
　　
　　二、数智驱动：建设智能化预警决策支持系统
　　
　　建设智能化预警决策支持系统，关键在于以算力换人力、以模型增智能。重塑粮食安全决策中枢，就是要深度融合人工智能等前沿技术，推动粮食治理模式从经验驱动向数据驱动转型，为粮食安全全链条风险防控注入科技动能。
　　
　　研发面向复杂情景的风险动态预警模型。针对粮食安全风险隐蔽性强、传导链条长的特点，利用多模态深度学习技术，构建数据驱动的风险评估模型、全样本的粮食产业链知识图谱，实现对粮食生产全过程、市场全链条的"数字孪生"。构建风险传导的因果推断网络，模拟极端气候、地缘冲突、贸易禁运等情境下的压力测试，制定分级预警标准，实现对粮食安全全链条风险的精准画像与态势感知，让风险预警从事后补救转向事前预防。
　　
　　构建智能响应算法集群与全景模拟推演系统。一是引入复杂适应系统仿真与多智能体建模技术，在虚拟空间中模拟不同政策工具的实施效果，预判市场主体行为，实现政策制定的未雨绸缪。二是利用强化学习与启发式算法，解决多目标优化难题。在常态下，通过算法迭代寻找最优的进口结构与种植布局，引导产业结构调整；在紧急状态下，利用生成式人工智能迅速生成多套应急调度备选方案，对储备粮投放时机、进出口调节规模、跨区域物流路径进行毫秒级优化指挥。通过构建预警、推演、决策、反馈一体的闭环系统，不断训练模型参数，显著提升决策的科学性、精准度与时效性，确保紧急状况下粮食供应稳定有序。
　　
　　创新粮食数据要素的安全流通与智能融通机制。针对涉粮数据跨部门、跨层级流通难的技术瓶颈，运用隐私计算和区块链等前沿技术，构建数据可用不可见、用途可控可计量的安全共享架构。在不改变数据所有权的前提下，利用机器学习打通生产、储备、加工、贸易等环节的"数据孤岛"，实现多源异构数据的逻辑汇聚。通过建立粮食数据要素的数字指纹与智能合约，确保数据在流通过程中的可信溯源与价值量化，为上层的人工智能模型提供高质量、全维度的"数据燃料"，从技术底层支撑风险预警的精准度。
　　
　　三、强化保障：建立协同高效风险治理范式
　　
　　建立协同高效的风险治理范式，就是强调将技术创新与制度创新有机结合，形成具有中国特色的粮食安全风险治理体系，为监测预警体系的高效运行提供坚实支撑。
　　
　　搭建国家级粮食安全风险评估预警平台。通过科技平台联动机制，充分整合国家农业科技战略力量，集成国内相关业务部门、科研院所、高校、专业机构的优势资源，组建国家级粮食安全风险评估预警中心，承担风险早期识别、常态监测、应急预警、分级控制等核心职能，为国家宏观调控提供决策支持，解决数据分散、研判不一难题。统筹构建全国统一的粮食市场监测网络，实时追踪粮食供需与价格动态，探索运用期货、期权等金融工具引导市场预期，对冲粮食市场价格波动风险。
　　
　　构建预警响应协同治理的实践范式。集成风险识别、智能预警、数据治理、多方协同等核心功能，构建事前精准预警、事中快速响应、事后协同处置的粮食安全风险全周期治理模式。建立跨部门、跨区域的联防联控机制，实现数据互通、信息共享、研判共商。统筹产区与销区、中央储备与地方储备、政府调控与市场调节，形成上下联动、横向协同的风险防控合力。
　　
　　推进粮食安全风险治理的法治化与规范化。全面落实《中华人民共和国粮食安全保障法》，将监测预警纳入法治化轨道，明确各级政府、相关部门在数据报送、信息发布、应急处置等方面的法定职责。积极参与全球粮食安全治理，加强与国际组织和世界主要产粮国的信息共享，提升我国在全球粮食安全领域的话语权和影响力。
　　

作　　者：杨修博卫志民

出　　处：《光明日报》

单　　位：黑龙江大学数字政府研究院北京师范大学政府管理学院

经济类别：公共管理

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