基于大數據技術的生豬疫病監測與預警系統的構建

摘 要：生豬養殖產業對農村經濟發展及鄉村振興具有重大意義。當前，集約化、規模化養殖已成為必然趨勢，生豬養殖場的疫病監測與預警尤為關鍵。借助大數據技術構建監測預警系統，可動態監測病原種類，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，分析基于大數據的監測預警系統及構建方案，為同行提供參考。

關鍵詞：大數據；生豬疫病；監測；預警系統；構建

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

1 生豬養殖場疫病流行特點

1.1 新發和突發傳染性疾病增多

非洲豬瘟病毒（ASFV）2018首次在我國被發現，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%。新發病毒性水皰病2015年在北美和我國等地暴發，易與口蹄疫混淆，從而加劇疫病診斷難度。出現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），再加上高密度養殖導致豬群免疫力下降，病毒更易突破宿主屏障從而引發感染。

1.2 跨物種傳播風險增強

當前在生豬養殖環節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頻發[1]。此外，林下散養、豬禽混養增加豬與野鳥、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，導致現有疫苗保護率下降至50%以下，圓環病毒（PCV2/3）PCV2d亞型取代傳統PCV2b成為優勢毒株，引發免疫抑制綜合征（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。未經嚴格消毒的運豬車輛表面ASFV陽性率高達22%（中國2021年監測數據）[3]。

2 基于大數據的生豬疫病監測預警系統構建

2.1 系統總體架構

系統總體架構涵蓋感知層、網絡層、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、視頻監控、健康監測設備等）收集生豬養殖環境及生豬的健康數據；網絡層負責數據傳輸，包括無線傳感器網絡（WSN）、互聯網、移動互聯網等；平臺層包含數據處理中心、數據存儲中心、分析引擎等，對收集的數據進行存儲、處理、分析；應用層提供用戶界面和預警功能，包括監測界面、預警界面、管理界面等。

2.2 數據架構設計

數據架構設計包含數據采集、數據儲存、數據處理和數據分析四個部分。數據采集主要收集生豬養殖場的環境數據（溫度、濕度、空氣質量、光照強度等）、生理數據（生豬的心率、呼吸頻率、體溫等）、行為數據（通過視頻分析等技術獲取生豬行為數據）和養殖信息（豬的品種、年齡、體重、免疫記錄等）。在數據儲存方面，主要應用關系型數據庫、NoSQL 數據庫、數據倉庫，這些數據庫應用場景各異。其中，關系型數據庫用于存儲養殖信息、交易記錄等結構化數據，NoSQL 數據庫存儲視頻監控數據、傳感器原始數據等非結構化數據，數據倉庫存儲經過清洗、轉換、加載（ETL）數據，以便進行高級分析。在數據處理過程中，首先去除錯誤數據、重復數據，然后將不同來源、不同格式的數據進行統一轉換，接著將清洗和轉換后的數據加載到數據倉庫中。數據分析環節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，進而預測疫病發生的可能性及疫情發展的趨勢。

2.3 系統功能模塊

系統功能模塊包括數據采集、數據儲存、數據處理、數據分析、預警以及用戶界面等模塊。數據采集模塊負責從傳感器、視頻監控等設備采集數據；存儲模塊負責數據的存儲和備份；數據處理模塊負責數據清洗、轉換、加載；數據分析模塊負責對數據進行統計分析、模式識別、預測分析；預警模塊根據分析結果觸發預警，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，包括數據展示、報表生成、預警查看等。

2.4 數據安全保障

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

2.5 系統實施

在整個系統實施過程中，需明確系統功能需求、性能指標、數據要求，然后根據需求分析結果并進行系統架構設計、數據架構設計，并依據設計文檔進行系統開發。系統搭建完成后進行系統測試，確保系統的穩定可靠。將搭建好的系統部署到生豬養殖生產環境中，并做好系統的日常維護和管理。

3 未來研究方向與展望

3.1 數據層面

目前，生豬疫病監測數據可能存在不準確、不完整等問題，未來需要研究更有效的數據清洗和預處理方法，去除噪聲數據、糾正錯誤數據，并填補缺失數據，以提高數據的準確性和可靠性。在進行多元數據整合過程中，除了現有的養殖環境數據、生豬生理數據和疫病診斷數據外，還應整合氣象數據、市場流通數據等多源數據，通過研究多源數據融合的算法和模型，挖掘不同數據之間的關聯，更全面地了解生豬疫病的發生和傳播規律。此外，要加快建立統一的數據標準和規范，確保不同地區、不同養殖場的數據能夠實現互聯互通和共享。這有助于打破數據壁壘，形成大規模的生豬疫病監測數據庫，為更精準地預警提供數據支持。

3.2 技術融合層面

探索人工智能技術在生豬疫病監測與預警中的應用，利用深度學習算法對大量的疫病數據進行分析和建模，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；利用物聯網技術實現對生豬養殖全過程的實時監測，同時引入區塊鏈技術保障數據的安全性；通過區塊鏈的分布式賬本，確保監測數據的真實性和可追溯性，提高預警系統的可信度。

3.3 系統應用層面

根據養殖場的規模、養殖模式、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，提高養殖場的防控效率。基于智能手機的生豬疫病監測與預警移動應用，通過移動應用實現數據的實時上傳和交互，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測與預警系統與養殖場的養殖管理系統進行集成，實現數據的共享和業務流程的協同，當預警系統發出疫病警報時，養殖管理系統可以自動調整養殖環境參數、安排疫病防控措施，提高養殖場智能化的管理水平。

結語

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

參考文獻：

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

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

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

收稿日期：2025-03-07

作者簡介：徐磊（1983—），男，本科，獸醫師。研究方向：畜牧獸醫。