基于区块链技术的广东荔枝冷链物流环节优化策略研究

摘 要：本文采用动态贝叶斯网络对广东省荔枝冷链物流环节进行量化分析，深入探究荔枝在采摘、加工、运输、销售环节中存在的风险，基于区块链技术对荔枝冷链物流过程中的关键环节进行优化，旨在构建一个更加高效、透明、安全的冷链物流体系，提升荔枝在整个供应链中的质量控制与追溯能力，促进广东荔枝产业的可持续发展。

关键词：区块链；荔枝冷链物流；优化

广东作为荔枝之乡，一直着力打造世界荔枝产业中心、交易中心、文化中心、研发中心，坚持把“小特产”做成“大产业”。现阶段，广东荔枝全省种植面积突破400万亩，已创建26个省级荔枝高标准“五化”果园、2个万亩生态防控示范区和2个千亩绿色生态循环示范区，形成粤西早中熟荔枝优势区、粤东中迟熟荔枝优势区、珠三角晚熟荔枝优势区三个明显的优势集聚区。随着广东荔枝产业的高质量快速发展，荔枝种植技术不断成熟，但荔枝始终是环境生态要求高、保鲜技术难度大的热带果品，其低产、不稳产、保鲜难的生物学特征并未得到根本改变。冷链物流是利用温控、保鲜等技术工艺和冷库、冷藏车、冷藏箱等设施设备，确保冷链产品在初加工、储存、运输、流通加工、销售、配送等全过程始终处于规定温度环境下的专业物流。冷链物流运输可有效延长荔枝的保鲜期，扩大荔枝销售半径和周期。依据中国物流与采购联合会冷链物流分会的统计，按照过去五年年均复合增长率10%测算，到2025年广东省主要农产品冷链物流需求量可达到3600万吨。然而，当前我国冷链物流设备及体系中商品损耗率偏高，且难以对出现的问题进行有效溯源。区块链技术作为一种典型的去中心化技术，将信息存储空间划分为众多独立的区块，供应链各环节的信息可在特定区块中查询和定位，能够实现供应链全过程的溯源追踪。荔枝从采摘到送至客户手中，整个低温冷链过程包括“采摘—加工—运输—销售”四个主要环节，要始终保持荔枝冷链物流全过程处于规定的温度环境，需要对该四个环节加强温控管理，降低货物损耗率，提高物流追溯能力，确保食品安全与质量。本文采用动态贝叶斯网络（DBN）对广东省荔枝冷链物流在采摘、加工、运输、销售环节中可能出现的风险进行先验与转移模型建立，求解各环节风险出现的概率，进而基于区块链技术对荔枝冷链物流过程中的关键环节提出优化策略。如此不仅可以提升广东省荔枝产业的竞争力，也有助于推动冷链物流行业的技术创新与可持续发展。

一、研究基础

1.动态贝叶斯网络的基本原理

动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network，DBN）呈现为一种有向的树状图结构，其中各变量以节点形式出现。节点分为父节点和子节点，如在水果冷链物流场景中，父节点代表整体物流过程，子节点则对应各个具体的环节。该网络由结构和参数两大部分构成，节点的参数取决于影响该节点的其他节点的数量。贝叶斯网络能够处理既包括分类变量也包括连续变量的复杂数据类型。

2.动态贝叶斯网络的算法原理

贝叶斯网络的构成依赖于其结构和参数，结构部分确定子节点受到的条件影响数量。以图1为例，设有1、2、3、4四个不同节点，根据箭头指向，节点1仅影响其他节点而不受其他节点影响，故节点1的发生概率设为0.5，体现为发生与不发生两种情形的均匀分布。在贝叶斯网络中，此类节点通常作为父节点存在，其概率定义为先验概率。子节点概率的计算方法，如以图1中的子节点2为例，其受父节点影响，故参数设置将产生一个2×2的概率表，表中各数值代表在不同父节点状态下子节点发生的概率。当涉及多个父节点时，首先构建各父节点独立的状态，这构成了贝叶斯网络的先验网络部分。随后，考虑父节点间的相互影响关系，这部分构成的有向网络则形成了贝叶斯网络中的转移网络部分。

二、基于动态贝叶斯网络（DBN）的广东荔枝冷链物流风险评估

1.基于动态贝叶斯网络的广东荔枝冷链物流风险评估模型构建

根据销售市场距离的远近程度，广东荔枝的物流供应模式主要有三种，分别是无特殊处理物流供应模式、传统冷链物流供应模式和全程冷链物流供应模式。无特殊处理物流供应模式即常温处理，虽然该模式单位产品物流成本低，但因荔枝的易腐蚀性导致该模式损耗大，仅适用于短距离的运输，应用比例较低。随着外地市场销量的不断攀升，冷链物流供应模式成为荔枝物流供应的主要模式，应用比例高达70%。全程冷链物流模式是现阶段最先进的荔枝供应模式，保证了荔枝“采摘—加工—运输—销售”整个过程中长期处于低温状态。相关研究表明，荔枝冷链物流中采摘、加工、运输、销售四个环节均可能出现风险，其中加工环节更是问题频发的环节。张签名（2021）的研究指出，冷链物流商品的包装问题尤为常见，且大部分问题均与包装相关联。因此，本文的节点设计逻辑主要聚焦于加工环节，着重分析该环节问题出现的概率。以下是基于动态贝叶斯网络对四个环节构建荔枝冷链物流的风险评估模型。

2.设定先验概率

在确定荔枝冷链物流风险的动态贝叶斯网络评估模型之后，需设定先验概率。梁乃锋等（2024）在其关于荔枝物流保鲜的研究中指出，荔枝的储存适宜温度范围为3～5度，温度低于3度或高于5度均会影响荔枝的品质。据此，本研究将与温度相关的节点设定为3～5度，温度超出此区间则纳入问题发生的概率计算。依据姜明珠（2022）对冷链物流优化的研究，当前国内冷链物流面临的主要问题包括采摘环节、加工环节、运输环节和销售环节四个方面，其中运输环节和销售环节两个方面尤其受到研究者关注，为本研究设定概率数据提供了理论依据。综合当前我国冷链物流设施设备水平、物流行业标准化和专业化程度以及冷链物流技术现状，设置荔枝冷链物流风险评估模型的先验概率（见表1）。

3.仿真训练结果

通过将表1各节点先验概率输入GeNle软件进行计算，得出结果为：采摘环节问题发生概率为16%，加工环节为80%，运输环节为58%，销售环节为39%（见表2）。

从模型求解结果可知，加工环节存在问题的概率高达80%，运输环节的问题概率也超过半数，达到 58%。动态贝叶斯网络风险模型中加工环节包含三个关键子节点：保鲜技术、湿度要求与包装问题。这三个子节点进一步细化为五个具体因素，其中湿度要求受环境影响较大，预测具有一定难度，故未进一步细分。保鲜技术方面，存在的两个主要问题是温度控制：低于3度与高于5度的温度条件下，问题发生的概率分别达到 11%和 22%。这一现象表明，温度控制失效往往源于信息传输障碍，导致无法有效维持温度稳定。包装问题则是加工环节中尤为突出的问题，尤其是泡沫箱受潮和包装破损，其中泡沫箱受潮的风险最高，主要因素包括不当的存放方法和天气条件的影响，反映了冷链物流行业包装标准不足、专业培训缺乏等问题。运输环节仅包含三个衍生子节点，分别为运输时温度低于 3 度或超过 5 度、装卸作业环境及运输途中包装破损，这些节点问题出现的概率分别为26%、22%及25%。与加工环节不同，这些节点未有进一步的衍生节点。运输环节温度和包装问题产生的主要原因是物流运输设备陈旧、运输过程中可能发生温度变化、通信延误或接收失败导致冷链物流运输设备控温失效。鉴于荔枝对温度极为敏感，温差适应性低，不尽如人意的物流设备易致荔枝品质受损。装卸作业问题主要原因是行业规范不足，不良的装卸作业环境使不同冷链物流企业的装载仓库标准各异，劣质环境进一步影响荔枝品质。

综上所述，荔枝冷链物流加工环节和运输环节的问题主要原因来自行业标准不统一和信息传输效率低下，需要通过统一行业标准和加强通信技术的应用来提升荔枝冷链物流全过程的效率和安全性。区块链技术的可追溯性特征，使供应链各环节的信息可在特定区块中查询和定位，可实现荔枝冷链物流全过程的溯源追踪，大大提高了冷链物流的效率和准确度。经调查可知，目前区块链追溯应用已在农产品领域落地，其中规模最大最具有代表性的是北大荒集团的区块链大农场，使农业的自然资源向数字资产转移成为可能。虽然当下区块链技术并未形成大规模应用，但是其在农业的成功应用，为其在农产品的应用提供了可行性。基于此，本研究基于区块链技术针对广东荔枝冷链物流易出现问题的环节提出科学可行的优化策略，能够进一步促进广东荔枝产业的可持续发展。

三、基于区块链技术的广东荔枝冷链物流环节优化策略

1.区块链助力冷链物流行业规范化

当前，我国冷链物流行业面临不规范和专业水平不均的问题，导致从业人员专业知识不足、企业运作效率低下，货物损耗率高等问题频发。区块链技术可从两个方面促进冷链物流行业规范化。一是基于区块链技术的可追溯性，通过记录冷链物流过程中产生的数据，将数据按区块分隔并串联成链。这意味着一旦出现物流中断等问题，企业能够逆向追踪至问题发生的具体环节，可有效提升行业内的信息对称性，促进制定和执行统一的行业标准，从而提高整个行业的规范化和专业化水平。二是基于区块链技术的不可篡改性，能保障问题数据的安全性，企业可直接利用这些数据迅速定位问题原因，节约调查成本。冷链物流项目的复杂性要求对人才进行针对性的培养，耗费时间成本。应用区块链技术，企业可根据需要进行定向人才培养。总之，通过应用区块链技术的可追溯性与不可篡改性，可有效降低企业在人才培养、问题调查与维护等方面的成本，进而提升冷链物流行业的专业水平。

2.区块链促进信息收集与传递效率提升

根据相关研究，信息收集传递的延迟是导致冷链中断或控温失败的关键因素之一。区块链技术的应用，特别是在实时数据记录和共享方面的优势，能显著提高信息的实时性和准确性。通过构建一个去中心化的信息共享平台，所有参与方如农户、加工企业、物流企业等，均可实时接入并共享关键信息，如温湿度数据、运输状态等，从而有效预防信息延误带来的风险。综上所述，区块链技术在提升冷链物流行业的规范化和专业化以及提升信息收集与传递效率方面，具有显著的潜力和优势。通过对其进行应用，不仅可以解决现有的问题，还能为荔枝等农产品的冷链物流带来更加安全、高效的管理模式。

四、结语

本文基于动态贝叶斯网络（DBN）构建了广东省荔枝冷链物流风险评估模型，依托于荔枝冷链物流领域的研究理论基础及严密的概率推理算法设置各节点的先验概率，并运用GeNle 软件对模型进行仿真求解。结果表明，加工与运输环节是冷链物流中最易出现问题的环节，通过对仿真结果数据进行详细分析，归纳出荔枝冷链物流加工和运输环节问题产生的原因是信息收集传递不及时以及冷链物流行业专业性与规范性不足。据此，本文基于区块链技术对广东荔枝冷链物流提出了的优化策略，旨在提升荔枝冷链物流行业规范化和效率，助力广东荔枝产业的发展更上一个台阶。

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作者简介：李春惠（1991— ），女，海南万宁人，广州商学院管理学院，讲师，研究方向：冷链物流、供应链管理。