畜牧業管理平臺的搭建和數據挖掘

張 護，李志雄，龍彥蓉，陳永軍，趙天永，張 俊，曹 林，孔凡勇，王 黎

（1.紅河州畜牧技術推廣站，云南 蒙自 661199；2.蒙自市動物衛生監督所，云南 蒙自 661199）

傳統畜牧業數據的收集過程比較復雜，數據分散，無法長期保存和難以深入挖掘利用，信息孤島嚴重。以物聯網、云計算、大數據以及人工智能為代表的新一輪信息技術革命推動粗放式傳統畜牧養殖向知識型、技術型、現代化的智慧畜牧養殖轉變，利用技術優勢已成為驅動畜牧業快速發展的重要因素[1]。搭建一個有效的數據收集管理平臺，做到日常數據實時更新、填報數據實時審核、臨時數據快速增加模塊的數據采集管理平臺就很有必要。平臺搭建完成后的數據保存、管理和挖掘利用非常方便，能夠快速形成畜牧業大數據中心。紅河哈尼族彝族自治州初步建設完成的“紅河州高原特色畜牧業發展信息化管理平臺”（以下簡稱平臺），在利用先進的信息化手段提高管理效率，縱向整合畜牧業州、縣市、鄉鎮、村（企）四級數據，橫向整合豬、雞、牛、羊等各畜種養殖信息的基礎上，基本形成了全州畜牧業大數據服務中心。

1 畜牧業數據采集管理的基礎

1.1 數據采集的體制基礎

紅河州按管理體制分為州、縣市和鄉鎮三級業務管理部門，這三級管理部門組成了一套完整的、運轉正常的畜牧業管理體系，基于正常的體制配備，平臺按三級劃分初步建立了數據收集管理平臺的體制。州畜牧技術推廣部門負責州級管理并向下可查詢所有數據，13個縣市畜牧技術推廣部門各安排一個管理人員和若干個業務人員（賬號級別不同）管理本級和鄉鎮數據，每個鄉鎮設置一個管理人員和若干個業務人員管理鄉鎮數據，從而形成三級聯動，每一級根據不同權限實時負責和掌握不同數據報表進度。

1.2 數據采集的平臺基礎

平臺設計全面采用了B/S結構，主要邏輯功能在服務器端完成[2]。州、縣市和鄉鎮三級畜牧管理部門用戶操作完全通過www瀏覽器實現，形成3-tier結構[3]。全州一套平臺，程序維護開發全部由州級完成。在設計上，為了保證平臺運行的穩定性和可擴充性，采用了模塊化結構設計，使用了友好的圖形圖像界面，最終實現所有管理操作網絡化，節約了大量后期開發和維護成本。同時采用了地理信息技術展示轄區內養殖場的分布，此設計基于主流WebGIS開源框架OpenLayers[4]開發，能夠展示所有養殖場地理位置分布、查看養殖場衛星圖、瀏覽養殖場基本信息等。

1.3 數據采集的制度基礎

為了有效地收集和管理數據，數據收集實行“周五數據日”制度。每個周五為數據集中上報日，當天各級管理人員均在線上報、審核數據和管理維護日常養殖場的基本信息。同時，平臺實行進度跟蹤制度，每一級數據的填報進度自動計算更新率，各級按更新百分率進行跟蹤，有利于實時查看數據的更新進度。例如，州級規定所有養殖場基本數據最少一個季度更新一輪，那么在本季度的3個月中，每個月的更新率應該達到33.33%以上，否則會提醒相關管理員加強維護數據。

2 畜牧業數據的挖掘與利用

2.1 規模養殖數據的挖掘與利用

規模養殖場數據主要包括了養殖場基本信息數據、存出欄數據、地理信息數據以及日常新增、注銷等。利用規模養殖場數據，管理員可以隨時在平臺上分縣市分鄉鎮查詢養殖場詳細信息[5]（包括數量、存出欄量、坐標位置、衛星圖、畜禽標識代碼、養殖種類、建場信息、法人信息和糞污處理信息等）。同時，根據存出欄變化，利用模型可以很方便地分析管轄區域各月畜產品產量或糞污產生量等。例如根據模型，可以計算出某個地區蛋雞場產蛋量的數據或豬場的糞污產生量數據，從而提前預估整體情況。如圖1所示，系統按照模型逐月自動計算出糞污產生量。

圖1 逐月自動計算糞污產生量

2.2 散養數據的挖掘與利用

平臺將散養戶數據來源的基礎定為村委會一級，由各鄉鎮管理人員統管錄入維護。采用先錄入底數，再根據日常春秋防疫、臨時普查等數據進行不斷校正，從而使散養數據不斷趨于準確。根據散養戶數據，可以掌握各鄉鎮不同畜種飼養量的大小、進行全州排行和查看分布狀況。結合規模養殖場數據，還可以計算出全域存出欄數量、規模養殖比重等。例如，根據紅河州散養戶數據和規模養殖場數據，以單個畜禽品種規模養殖量/（規模養殖量+散養量）×100%，我們可以分畜種按存欄量和出欄量分別計算規模養殖比重。如圖2所示，系統按區域自動計算的規模養殖比重數據[6]。

2.3 價格數據的挖掘與利用

平臺報價信息嚴格采用“周五數據日”制度。每一個價格數據均由鄉鎮業務人員在周五前采集上報，可以逐年累積并隨時調用。能夠分周、月、季和年進行價格分析和曲線繪制，可自動進行同比和環比計算，可自動生成豬糧比曲線，甚至可以進行價格預警等。如圖3所示，系統根據報價信息自動生成每周的豬糧比曲線。

2.4 臨時增加數據的采集及挖掘

平臺模塊的增加非常方便，可以快速增加不同模塊應對不同需求。例如，當前是青貯飼料收貯的時期，可以增加青貯收貯模塊，分鄉鎮進行青貯數據的收集匯總。在后一步的數據分析中，可以追蹤收貯進度，計算青貯量，分析青貯量與牛羊飼養量的關系等。如圖4所示，系統臨時增加青貯收集數據模塊。

圖2 按區域自動計算的規模養殖比重數據

圖3 系統自動生成的豬糧比曲線

圖4 系統臨時增加青貯收集數據模塊

3 畜牧業展示平臺數據的提取

利用強大的后臺數據，可以整合形成多樣的運轉良好的畜牧業信息數據展示界面。例如本平臺附帶的展示大屏，采用了中間欄實時展示各規模養殖場的地理位置和衛星圖像，方便分畜種或分行政區劃進行個別查看；左邊欄展示規模養殖場數量統計圖、區域分布圖和全州當月規模場存出欄實時數據；右邊欄展示畜禽行情、原料行情和產品行情。展示大屏的所有數據均來源于后臺端的數據采集和不斷更新，具有很強的時效性，如圖5所示。

圖5 數據整合挖掘形成的綜合展示界面

4 結束語

畜牧數據具有多源、異構、跨平臺、跨系統的典型大數據特征，采用傳統技術手段處理這類數據非常困難，獨立分散的養殖戶更無法提供相應算力[7]。數據的獲取是對畜牧業中飼養管理、原料生產加工、疾病防疫、屠宰加工、運輸銷售等環節中各個過程特征數據的提取分析利用[8]。畜牧業大數據的挖掘包括了軟件平臺的不斷開發完善、人員素質的不斷提高、養殖前后端各環節硬件設施的不斷完善等，不可能一蹴而就，基礎的數據管理平臺必須先行。

物聯網技術在畜牧行業的廣泛應用，已成為一個必然的選擇和畜牧產業發展的客觀規律[9]。隨著養殖場各種傳感器布設、圖像采集、音視頻設備的安裝，規模化養殖場中以圖形、圖像、音頻、視頻等非結構化數據為主的信息急劇增加，非結構化數據蘊藏的巨大價值將進一步被挖掘，從而步入精準飼喂、智能養殖、健康養殖階段，大大推動畜牧業發展。畜牧業數據管理平臺搭建完善后，就可以結合目前比較成熟的豬場管理軟件對接養殖過程中的各種監測設備（如溫濕度傳感器、光照傳感器、氨氣傳感器等），進一步為我州畜牧產業向物聯網技術方向發展奠定相關基礎。

隨著平臺開發的不斷完善，數據的不斷下放，上報數據的工作不斷向鄉鎮一級下沉，無形中會增加鄉鎮工作量。下一步可以將養殖場管理數據的采集上報推向企業，通過一定管理制度或激勵手段，推行養殖場數據自主上報，各級管理人員的主要工作轉向監督管理，從而減輕各鄉鎮數據收集填報等工作負擔和帶動企業積極性。

目前，我州13個縣市138個鄉鎮畜牧業數據做到了共用共享共展示，極大地提高了全州畜牧養殖業的管理水平、管理效率，降低了管理成本，為我州畜牧業管理信息化邁向更高臺階提供了堅強的支撐。但目前數據完全整合還存在一定困難[10]。隨著體制的不斷完善，將相關業務部門的數據進一步整合，例如將動物檢疫證區塊鏈相關技術引入等[11]，從而形成良好、完整的畜牧業綜合管理平臺是有較大可能的。