大数据赋能下的畜禽疫病智能监测与防控系统设计及其应用

近年来，新发、突发以及跨境动物疫情频繁出现，对养殖产业安全、食品供应稳定甚至公共卫生体系都带来了严峻挑战。基于行业观察发现，在技术应用层面，构建具备全面覆盖能力、快速响应特性和智能决策优势的动物防疫信息化体系，正逐渐成为各方的共同诉求。值得关注的是，大数据、人工智能等新一代信息技术与农业领域的深度融合，正在为动物健康管理开辟全新路径。特别是针对我国西部多民族聚居区域，其独特的语言多样性特征与广阔地理分布现状，对疫病信息采集传输机制提出了特殊要求——如何有效突破语言障碍，构建符合地方实际的信息流通渠道，已然成为提升区域生物安全防护能力的重要突破口。在此过程中，探索以互联网 + 大数据为基础框架，开发适应本土需求的畜禽疫病智能监测防控系统，既是保障养殖行业可持续发展的必然选择，更是助力乡村振兴战略落地的关键抓手。

1 大数据赋能下的畜禽疫病智能监测与防控系统设计

1 系统设计理念与总体架构

本监测防控体系围绕全场景感知、协同联动、预警前置三大核心思路，通过整合多元异构数据，构建覆盖动物养殖全流程的数字化管理方案。系统框架具体包含四个功能模块：前端数据采集模块、中台数据处理模块、业务管理模块以及可视化操作模块。技术实现上主要依托物联网感知设备采集动态数据，结合大数据挖掘算法进行风险建模，同时引入区块链技术保障数据溯源可靠性。

2 多语言版本无纸化动物防疫管理子系统

针对新疆少数民族聚居区的地域特性，考虑到不少基层防疫人员存在汉语沟通障碍，传统单一语种系统在实际操作中经常出现信息遗漏。系统重点开发了汉语、维语、哈萨克语等多语言兼容的无纸化管理模块。具体来说，通过界面语言智能适配和防疫文档自动转换两大核心功能，确保不同文化程度的操作者都能准确完成信息录入。这一改进成功破解了不同地区因语言差异形成的信息壁垒问题，使偏远牧区防疫站的疫情上报效率明显提高。实际运行数据显示，通过多语言协同机制，系统现可支撑自治区内 83% 乡镇的实时数据互通，有效助力推进疫情可视化防控体系的构建[1]。

3 动物检疫电子出证与全流程追溯功能

当前活畜产品市场流通量持续加大，检验检疫工作面临更大压力。系统通过动物检疫电子出证功能模块的深度融合，形成线上线下协同运作机制：养殖户或企业使用移动端提交检疫申请时，可同步上传畜禽身份信息、疫苗接种记录等基础材料；自动关联数据库中的备案信息，避免重复填写操作，提升申报准确度；官方兽医在审批环节可随时调阅电子档案资料，通过规范流程完成核验工作；审批通过后即时生成带有数字签名和时间标记的电子检疫证明，直接发送至申请人移动终端；各环节核查单位通过扫码方式快速验证证明真实性，完整记录查验过程，强化跨区域监管联动。

该模块在屠宰场入场核验、运输节点监控及疫情溯源等场景中，可实时调取历史数据轨迹，有效缩短异常事件处置周期。当系统检测到可疑情况时，自动生成风险预警信息并定向推送给主管部门负责人，显著提升响应效率。这种全链条管控方式对重大动物疫病的传播扩散形成了有效阻隔。

4 畜牧兽医生产经营主体备案统一编码体系

行业规范统一是保障监管有效运作的基础支撑。系统严格按照畜牧兽医生产经营主体代码编码规范要求，为备案主体配置专属身份代码，同步开发二维码批量生成与识别功能：

备案注册阶段引入第三方服务机构，协助主体完善法人 / 负责人基础信息填报，系统审核通过后自动生成18 位数字字母组合代码；二维码生成采用通用QR 编码规范，既确保图形识别清晰度，又具备较强抗损能力（标签表面轻微破损或污损时仍可正常识别），适配各类常见扫码终端；标签输出支持单张打印与批量导出，纸张规格可灵活选择（例如 A4 纸或专用标签贴纸），充分适配业务场景需求。该编码机制贯通人员 - 场所 - 物品的全要素关联，为后续监管追溯、防疫措施执行等环节构建基础数据支撑。通过扩展社会服务机构备案范畴及隔离场所登记范围，逐步实现产业链全环节覆盖，有效压缩违规经营的操作空间。

5 智能监测与风险预警机制

传统监测手段在疫情初期往往存在滞后性，难以捕捉细微变化。本系统依托海量数据统计优势，构建智能化监测体系：基于历史疫情数据库建立预测模型，通过实时监测数据动态评估区域风险等级，指导现场人员灵活调整巡查频率和防控重点。例如当某养殖场温度、湿度连续 3 日偏离正常阈值时，系统将自动触发三级预警；整合气象变化、牲畜体征、人员流动轨迹等多维度参数，构建交叉分析机制。特别是在应对新型疫病时，系统能通过特征比对快速筛选出高危区域，为应急处置争取48 小时黄金窗口期；建立具有自我进化功能的知识库，每次疫情处置后自动归纳诊疗方案、防控措施等实战经验，持续提升算法判断准确率。

基层防疫员通过移动终端接收分级预警信息，配合标准化操作流程，既能有效避免经验不足导致的误判，又能将有限精力集中在高风险环节。系统提供的可视化数据看板，让复杂统计工作变得直观易操作。

6 数据安全与隐私保护策略

随着畜禽产业信息化进程加快，敏感数据云端存储日益普遍，隐私保护已成为系统设计的核心问题。本系统在架构设计时，从管理规范到技术实现层面都制定了配套方案：建立基于岗位职责的权限管理体系，操作人员只能访问必需数据，避免信息越权获取；数据传输环节采用 SSL/TLS 加密协议，对核心字段进行非对称加密处理。所有外部接口调用均留存完整操作日志，系统实时监测异常行为，发现风险即刻锁定相关账户；通过定期漏洞扫描与实战攻防演练，针对勒索软件、SQL 注入等常见攻击方式，形成标准化应急响应流程，显著提高系统安全防护水平；在遵守《中华人民共和国网络安全法》等相关法规的前提下，对地理位置信息进行脱敏处理，既保障了养殖户隐私权益，又为行业技术研发提供了高质量数据支撑，形成良性循环的科研生态[2]。

2 大数据赋能下的畜禽疫病智能监测与防控系统的应用

2.1 数据驱动的多源信息采集与融合

在现代畜禽疫病防控体系中，多元数据整合发挥着关键支撑作用。相较于传统手工记录存在的效率瓶颈与误差风险，智能化采集方式通过三类渠道构建动态监测网络：其一，基层防疫人员借助移动端应用进行实时数据录入，养殖场所则配置专用设备自动获取环境参数（如温湿度波动、有害气体浓度变化）与动物体征数据（包括体温监测、活动量统计等）；其二，系统深度整合农业农村部门既有数据库资源，涵盖免疫记录、检疫凭证等核心档案；其三，融合卫星遥感影像分析、物流运输轨迹追踪等扩展信息，构建多维度的疫情预警模型。

2.2 实时动态监测及风险预警机制

基于大数据技术框架，该监测系统能够持续跟踪养殖场内的动物疫情发展情况。通过分布在养殖区域的无线传感设备，定时采集动物的健康数据并上传至云端处理中心。在数据处理环节，系统采用实时计算平台对异常数据进行快速筛查，比如某个区域内如果连续出现动物死亡数量突然增加，或者体温监测值整体高于正常范围，就会立即启动预警程序，通过短信和应用消息向管理人员发送提醒。结合电子地图服务功能，系统还能将风险区域进行可视化标记，同步显示具体发生位置、负责该区域的防疫人员信息以及近期的疫情记录。

针对重大动物疫病的应急处置，系统特别开发了智能预测模块。通过分析过往的疫情传播规律，机器学习算法能构建出时空关联的预测模型。当捕捉到早期疑似病例的聚集性特征时，提前划定重点防控区域，帮助基层防疫队伍优化资源配置，这样既缩短了应急响应的时间差，又提升了疫情扑灭工作的效率[3]。相较于传统的疫情上报机制，这种主动发现、提前干预的工作模式展现出了明显优势。

2.3 多维度统计分析助力科学决策

基于持续积累的海量数据资源，该监测系统形成了多层次的数据解析能力。具体来说，省市级行政单位的畜禽存栏量统计、不同养殖品种的区域分布特征，以及免疫覆盖率的热力分布图都能实时生成，帮助管理人员快速定位防控工作中的薄弱区域。针对个体养殖单元，系统可深入追踪单户饲养记录，具体到每只动物的疫苗接种时间、防疫操作记录以及生长指标的异常变化，为制定个性化管理方案提供支撑。

在重大公共卫生事件期间，系统通过分析积累的流行病学数据，能够帮助识别出影响疫情传播的关键要素，比如交通枢纽的分布密度、人畜共居区域的比例等社会因素。运用数据关联分析技术，可量化评估不同养殖方式中疫情发生概率与日常用药规范、防疫流程完整度之间的关联性，这种量化评估结果为地方政府制定差异化的养殖补贴政策、优化防疫资源配置提供了重要参考。此外，系统生成的动态库存监测报表可以实时反映各类疫苗的供需变化，为及时调整供应策略提供依据，有助于缓解局部地区疫苗供应失衡的问题。

2.4 溯源管理提升产品安全可追溯水平

本系统通过将防疫电子化流程与检疫认证平台深度融合，形成防疫 - 检疫联动的数据闭环。具体实施层面，从养殖场开始，每一批次的动物出生信息、疫苗接种情况都会生成专属识别码并加密存档；在物流运输过程中，通过车载定位设备实时采集运输路线，确保从养殖场到屠宰企业的全程可追踪；在屠宰加工环节，企业需按规定上传检疫证明及兽医检测结果；面向消费终端，则开发了扫码溯源功能，让消费者能直接查看产品的养殖信息、检疫记录等关键数据。引入区块链技术后，溯源数据的真实性和可信度得到进一步强化。实践证明，当出现质量问题时，系统可快速锁定问题批次的所有流通节点，显著提升召回处理效率 [4]。

2.5 协同联动推动治理现代化转型

现代动物疫情防控平台采用分级授权机制，将村级防疫员、市县兽医站、省级管理部门及第三方检测机构整合至统一工作界面，不同层级人员可在各自权限范围内操作系统功能。具体来说，基层人员在现场发现异常情况时，能够即时拍摄并上传病例影像资料，上级管理人员则负责审核这些资料并给出处置建议。通过任务追踪 - 进度反馈的管理模式，确保防控工作的每个环节都能得到有效跟进。

当发生重大跨区域疫情时，平台可快速启动应急响应机制：组建临时指挥中心后，多部门通过视频会议系统进行远程协商，依据实时疫情分布图动态调整物资调拨方案。在设备条件允许的区域，还可配合使用无人机巡检系统及智能消杀设备，显著提升复杂地形条件下的疫情处置效率。值得注意的是，通过与畜牧业协会、重点养殖企业的深度合作，共享数据库持续更新优化，使得新型检测技术、智能消杀装置等创新成果能够快速匹配基层防疫需求，有效促进技术成果的实践应用转化。

结语

总之，随着大数据、人工智能等技术在农业领域的深度结合，动物健康管理正逐步形成创新模式。以我国西部多民族聚居区为例，当地特有的多语言环境和广阔地理分布，对疫情信息采集传输提出了特殊需求——如何有效解决语言沟通障碍，建立符合现实条件的信息传递网络，已成为提升区域生物安全防控水平的重要突破口。在此背景下，基于互联网和大数据技术基础，开发适配本土特征的畜禽疫病智能监测防控系统，不仅是保障养殖业持续发展的重要支撑，更是推动乡村振兴战略实施的关键推动力。

参考文献：

[1] 胡添天. 关于安徽省畜禽疫病防疫体系建设对策研究[J]. 农家参谋，2022，（18）：72-74.

[2] 赵 文 志 . 畜 禽 养 殖 场 畜 禽 疫 病 问 题 及 防 控 [J]. 畜 牧 兽 医 科 学 （ 电 子版 ），2022，（14）：113-115.

[3] 肖梓凡 ， 王英春 ， 于桂芳 ， 等 . 畜禽疫病风险防控分析报告 [J]. 中国畜牧业 ，2022，（07）：91-92.

[4] 冷勇. 畜禽疫病监测预警系统的设计与开发[D]. 安徽工业大学，2020.

作者简介：马艳荣，女，1981 年出生，汉族，籍贯新疆，硕士研究生学历，预防兽医专业，正高级兽医师，新疆维吾尔自治区动物卫生监督所（动物疾病预防控制中心），研究方向动物防疫、检疫监督，从事专业技术工作 19 年，长期奋斗在畜牧兽医工作一线，在动物检疫、畜禽疫病防控技术、科研成果推广、质量安全追溯和专业培训等方面均取得一定成绩，在行业内得到广泛认可。