基于大數(shù)據(jù)技術的生豬疫病監(jiān)測與預警系統(tǒng)的構建

摘 要：生豬養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)對農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展及鄉(xiāng)村振興具有重大意義。當前，集約化、規(guī)?；B(yǎng)殖已成為必然趨勢，生豬養(yǎng)殖場的疫病監(jiān)測與預警尤為關鍵。借助大數(shù)據(jù)技術構建監(jiān)測預警系統(tǒng)，可動態(tài)監(jiān)測病原種類，及時預警，開展針對性防控措施，降低傳染病的發(fā)病風險。本文結合實際，探討生豬疫病的流行特點，分析基于大數(shù)據(jù)的監(jiān)測預警系統(tǒng)及構建方案，為同行提供參考。

關鍵詞：大數(shù)據(jù)；生豬疫病；監(jiān)測；預警系統(tǒng)；構建

在養(yǎng)殖管理過程中，養(yǎng)殖戶需重點防范疫病，強化科學監(jiān)測與預警，做到早發(fā)現(xiàn)、早處理，避免豬群大批發(fā)病造成死亡從而帶來經(jīng)濟的損失。養(yǎng)殖規(guī)模與密度的增加，使防范動物疫病成為規(guī)?；i場的難題。生豬養(yǎng)殖場常面臨各類傳染病，且疫病呈現(xiàn)新流行特征，易在養(yǎng)殖場快速暴發(fā)。疫病威脅豬的健康，降低其養(yǎng)殖效益，其中人畜共患病還危及到人類的安全。所以，生豬養(yǎng)殖管理要注重疫病識別與防控。在疫病監(jiān)測預警時，依托大數(shù)據(jù)構建智能化體系，監(jiān)測養(yǎng)殖現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)疫病源頭并及時處理，保障生豬健康，減少養(yǎng)殖業(yè)經(jīng)濟損失。

1 生豬養(yǎng)殖場疫病流行特點

1.1 新發(fā)和突發(fā)傳染性疾病增多

非洲豬瘟病毒（ASFV）2018首次在我國被發(fā)現(xiàn)，該病毒通過接觸傳播、蜱蟲媒介等途徑擴散，致死率近100%，尚無有效疫苗，導致全球生豬產(chǎn)能劇烈波動。豬德爾塔冠狀病毒（PDCoV）2014年首次被檢測到，癥狀是豬出現(xiàn)水樣腹瀉，與豬流行性腹瀉病毒（PEDV）混合感染后死亡率高達80%～100%。新發(fā)病毒性水皰病2015年在北美和我國等地暴發(fā)，易與口蹄疫混淆，從而加劇疫病診斷難度。出現(xiàn)這種情況主要是因為跨國引種、凍肉走私等增加了病原跨境的傳播途徑（如ASF通過俄羅斯傳入中國東北），再加上高密度養(yǎng)殖導致豬群免疫力下降，病毒更易突破宿主屏障從而引發(fā)感染。

1.2 跨物種傳播風險增強

當前在生豬養(yǎng)殖環(huán)節(jié)中人畜共患病的威脅逐漸上升，豬作為“混合器”，可重組禽、人流感病毒（如H1N1/2009）為甲型流感病毒（IAV），增加病毒大流行風險，鏈球菌病的感染風險逐漸增加，人接觸病豬后感染致死性腦膜炎在東南亞地區(qū)頻發(fā)[1]。此外，林下散養(yǎng)、豬禽混養(yǎng)增加豬與野鳥、嚙齒類接觸，促進禽流感病毒（如H5N1、H7N9）向豬群傳播， Are豬呼吸道上皮細胞同時表達禽類（α-2，3唾液酸受體）和人類（α-2，6受體）病毒結合位點，成為病毒跨種傳播的“橋梁宿主”。

1.3 病原變異與耐藥性增強

當前生豬養(yǎng)殖領域的病毒變異快，豬繁殖與呼吸綜合征病毒（PRRSV）北美型（NADC30-like）與歐洲型（Lena株）重組，導致現(xiàn)有疫苗保護率下降至50%以下，圓環(huán)病毒（PCV2/3）PCV2d亞型取代傳統(tǒng)PCV2b成為優(yōu)勢毒株，引發(fā)免疫抑制綜合征（PMWS）加劇。細菌性疾病防控過程中預防性用藥（如飼料中添加粘菌素）加速耐藥基因（mcr-1）水平的傳播，豬大腸埃希菌對氟喹諾酮類耐藥率超過60%，沙門氏菌對第三代頭孢菌素耐藥率上升至35%[2]。

1.4 疫病傳播途徑的多樣化

從當前生豬疫病的傳播流行途徑來看，其途徑日益多樣化，例如PRRSV可通過空氣傳播至3公里外的豬場，而非洲豬瘟病毒則可以通過胎盤感染胎兒，導致先天帶毒仔豬成為隱性傳染源，野豬群成為ASFV自然宿主，通過遷徙或與家豬接觸傳播病毒。未經(jīng)嚴格消毒的運豬車輛表面ASFV陽性率高達22%（中國2021年監(jiān)測數(shù)據(jù)）[3]。

2 基于大數(shù)據(jù)的生豬疫病監(jiān)測預警系統(tǒng)構建

2.1 系統(tǒng)總體架構

系統(tǒng)總體架構涵蓋感知層、網(wǎng)絡層、平臺層和應用層。感知層通過各類傳感器（如溫度傳感器、濕度傳感器、視頻監(jiān)控、健康監(jiān)測設備等）收集生豬養(yǎng)殖環(huán)境及生豬的健康數(shù)據(jù)；網(wǎng)絡層負責數(shù)據(jù)傳輸，包括無線傳感器網(wǎng)絡（WSN）、互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)等；平臺層包含數(shù)據(jù)處理中心、數(shù)據(jù)存儲中心、分析引擎等，對收集的數(shù)據(jù)進行存儲、處理、分析；應用層提供用戶界面和預警功能，包括監(jiān)測界面、預警界面、管理界面等。

2.2 數(shù)據(jù)架構設計

數(shù)據(jù)架構設計包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析四個部分。數(shù)據(jù)采集主要收集生豬養(yǎng)殖場的環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度、空氣質(zhì)量、光照強度等）、生理數(shù)據(jù)（生豬的心率、呼吸頻率、體溫等）、行為數(shù)據(jù)（通過視頻分析等技術獲取生豬行為數(shù)據(jù)）和養(yǎng)殖信息（豬的品種、年齡、體重、免疫記錄等）。在數(shù)據(jù)儲存方面，主要應用關系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫，這些數(shù)據(jù)庫應用場景各異。其中，關系型數(shù)據(jù)庫用于存儲養(yǎng)殖信息、交易記錄等結構化數(shù)據(jù)，NoSQL 數(shù)據(jù)庫存儲視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)、傳感器原始數(shù)據(jù)等非結構化數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)倉庫存儲經(jīng)過清洗、轉換、加載（ETL）數(shù)據(jù)，以便進行高級分析。在數(shù)據(jù)處理過程中，首先去除錯誤數(shù)據(jù)、重復數(shù)據(jù)，然后將不同來源、不同格式的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一轉換，接著將清洗和轉換后的數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)主要是通過分析豬的健康狀況、生長曲線、行為模式等，通過模式識別豬的異常行為或生理指標變化，進而預測疫病發(fā)生的可能性及疫情發(fā)展的趨勢。

2.3 系統(tǒng)功能模塊

系統(tǒng)功能模塊包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)儲存、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、預警以及用戶界面等模塊。數(shù)據(jù)采集模塊負責從傳感器、視頻監(jiān)控等設備采集數(shù)據(jù)；存儲模塊負責數(shù)據(jù)的存儲和備份；數(shù)據(jù)處理模塊負責數(shù)據(jù)清洗、轉換、加載；數(shù)據(jù)分析模塊負責對數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析、模式識別、預測分析；預警模塊根據(jù)分析結果觸發(fā)預警，并通過多種方式（如短信、郵件、APP 推送等）通知相關人員；用戶界面模塊提供用戶操作界面，包括數(shù)據(jù)展示、報表生成、預警查看等。

2.4 數(shù)據(jù)安全保障

在系統(tǒng)運行過程中，為確保數(shù)據(jù)運行和儲存的安全性，需運用數(shù)據(jù)加密、訪問控制、審計日志等措施加強數(shù)據(jù)安全保障。數(shù)據(jù)加密主要對敏感數(shù)據(jù)進行加密存儲和傳輸，同時限制對數(shù)據(jù)的訪問，確保只有授權用戶才能訪問，記錄對數(shù)據(jù)的所有操作，以便追蹤和審計。

2.5 系統(tǒng)實施

在整個系統(tǒng)實施過程中，需明確系統(tǒng)功能需求、性能指標、數(shù)據(jù)要求，然后根據(jù)需求分析結果并進行系統(tǒng)架構設計、數(shù)據(jù)架構設計，并依據(jù)設計文檔進行系統(tǒng)開發(fā)。系統(tǒng)搭建完成后進行系統(tǒng)測試，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定可靠。將搭建好的系統(tǒng)部署到生豬養(yǎng)殖生產(chǎn)環(huán)境中，并做好系統(tǒng)的日常維護和管理。

3 未來研究方向與展望

3.1 數(shù)據(jù)層面

目前，生豬疫病監(jiān)測數(shù)據(jù)可能存在不準確、不完整等問題，未來需要研究更有效的數(shù)據(jù)清洗和預處理方法，去除噪聲數(shù)據(jù)、糾正錯誤數(shù)據(jù)，并填補缺失數(shù)據(jù)，以提高數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。在進行多元數(shù)據(jù)整合過程中，除了現(xiàn)有的養(yǎng)殖環(huán)境數(shù)據(jù)、生豬生理數(shù)據(jù)和疫病診斷數(shù)據(jù)外，還應整合氣象數(shù)據(jù)、市場流通數(shù)據(jù)等多源數(shù)據(jù)，通過研究多源數(shù)據(jù)融合的算法和模型，挖掘不同數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)，更全面地了解生豬疫病的發(fā)生和傳播規(guī)律。此外，要加快建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標準和規(guī)范，確保不同地區(qū)、不同養(yǎng)殖場的數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)互聯(lián)互通和共享。這有助于打破數(shù)據(jù)壁壘，形成大規(guī)模的生豬疫病監(jiān)測數(shù)據(jù)庫，為更精準地預警提供數(shù)據(jù)支持。

3.2 技術融合層面

探索人工智能技術在生豬疫病監(jiān)測與預警中的應用，利用深度學習算法對大量的疫病數(shù)據(jù)進行分析和建模，提高疫病預測的準確性和及時性；結合自然語言處理技術，對疫病相關的新聞、報告等文本信息進行挖掘，及時獲取疫病的流行趨勢和防控動態(tài)；利用物聯(lián)網(wǎng)技術實現(xiàn)對生豬養(yǎng)殖全過程的實時監(jiān)測，同時引入?yún)^(qū)塊鏈技術保障數(shù)據(jù)的安全性；通過區(qū)塊鏈的分布式賬本，確保監(jiān)測數(shù)據(jù)的真實性和可追溯性，提高預警系統(tǒng)的可信度。

3.3 系統(tǒng)應用層面

根據(jù)養(yǎng)殖場的規(guī)模、養(yǎng)殖模式、地理位置等因素，為不同用戶提供個性化的疫病預警服務，深入探究研究個性化預警模型和算法，使預警信息更加精準地滿足用戶的需求，提高養(yǎng)殖場的防控效率。基于智能手機的生豬疫病監(jiān)測與預警移動應用，通過移動應用實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時上傳和交互，提高信息傳遞的及時性和便捷性。在做好上述工作的基礎上嘗試將生豬疫病監(jiān)測與預警系統(tǒng)與養(yǎng)殖場的養(yǎng)殖管理系統(tǒng)進行集成，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享和業(yè)務流程的協(xié)同，當預警系統(tǒng)發(fā)出疫病警報時，養(yǎng)殖管理系統(tǒng)可以自動調(diào)整養(yǎng)殖環(huán)境參數(shù)、安排疫病防控措施，提高養(yǎng)殖場智能化的管理水平。

結語

綜上所述，在生豬養(yǎng)殖管理過程中，加強疫病的有效監(jiān)測與防范，加快構建智能化疫病監(jiān)測預警體系，對降低傳染性疾病的發(fā)生與流行風險、提高疫病監(jiān)測預警質(zhì)量具有重要意義。在生豬規(guī)模化養(yǎng)殖業(yè)不斷發(fā)展的新時期，為提升養(yǎng)殖場的疫病監(jiān)測效率和質(zhì)量，養(yǎng)殖管理人員應注重大數(shù)據(jù)技術在養(yǎng)殖場的應用，以此為構建系統(tǒng)化的疫病監(jiān)測預警系統(tǒng)，加強對疫病的針對性跟蹤與監(jiān)督，規(guī)范養(yǎng)殖場養(yǎng)殖行為，推動規(guī)范化養(yǎng)殖技術的有效應用，從而實現(xiàn)對生豬疫病的有效控制，為生豬養(yǎng)殖業(yè)的現(xiàn)代化發(fā)展奠定堅實基礎。

參考文獻：

[1]張伯成.豬疫病監(jiān)測與養(yǎng)豬場疫病防控對策[J].畜牧獸醫(yī)科學（電子版），2021（12）：156-157.

[2]何關銀.豬疫病監(jiān)測與養(yǎng)豬場疫病防控對策[J].中國動物保健，2022，24（2）：12-13.

[3]朱云芳.豬疫病監(jiān)測與養(yǎng)豬場疫病防控對策[J].吉林畜牧獸醫(yī)，2022，43（4）：27-28.

收稿日期：2025-03-07

作者簡介：徐磊（1983—），男，本科，獸醫(yī)師。研究方向：畜牧獸醫(yī)。