家禽传染病日常监测与预警机制构建研究

1 引言

近些年来，伴随着我国家禽养殖业规模化、集约化程度逐步提高，传染病传播的风险不断增大，禽流感，新城疫等重大传染病周期性爆发，这显示出创建起完备的监测及预警机制变得十分紧迫，当下，我国已大致形成起涵盖养殖，流通，屠宰等环节的监测网络，不过，在数据整合，风险预判等方面依然存在着不足之处，笔者依照目前体系运行的状况，从要素塑造，途径改进以及保障办法这三个方面着手，去探寻创建起全链条，智能化的监测预警机制，从而给家禽传染病防控能力的提升给予解决办法。

1.1 国际研究现状

国际上，动物疫病监测预警体系已具备多源数据融合的成型模式。如世界动物卫生组织（OIE）主导的EIOS（EarlyW arningSys tem）多源数据预警系统（2021），其集成全球疫情报告、贸易数据以及气候信息，通过机器学习模型开展跨境疫病风险预判，它有着跨地区数据互通的主优点，不过却较少用到基层养殖端的实时感知技木。

1.2 国内研究进展

国内相关研究主要集中在技术落地与区域实践上，高翔（2017）所开发的基于WebGIS的家禽监测预警系统能够做到疫情时空分布可视化，不过数据采集还得依靠人工上报，时效性欠缺，崔京腾等人（2017）提出的禽病防治办法，看重养殖端的生物安全保障，但是缺少和监测系统的联动设计。

1.3 关键技术对比

二、家禽传染病日常监测的现状与突出问题

（一）现行监测体系的结构与运作模式

我国现有的家禽传染病监测体系是以政府为主导，形成“国家-省-市-县”的四极结构，国家层面由农业农村部牵头，统一制订监测计划，组织全国范围内的流行病学调查；省级动物疫病预防控制中心主要负责本地区监测任务的安排及督促落实情况；市县两级兽医单位则承担起采样、检测的实际操作工作；养殖场（户）须要按照规定上报疫情，该体系运作方式为“定期监测+应急排查”，其中定期监测的重点对象是高致病性禽流感之类的重大疫病，每季度执行一次抽样检查；而应急排查则是在疫情出现之后开始运转，其目的包括追查传染原和指定疫区范围等。

（二）监测技术应用现状

实验室检测技术：以病原学检测为主，包含RT-PCR（反转录聚合酶链式反应）、ELISA（酶联免疫吸附试验）等，可以做到对病毒、细菌的精准鉴定，检测灵敏度达到103copies/mL，部分省级实验室引进了基因测序技术，用于病毒变异分析。

现场排查技术：仍然以传统的临床观察为主 辅以快速检测试纸条，基层兽医通过对家禽的精神状态、呼吸道症状、粪便性状等进行初步的判断是否存在感染的风险，但因为人员的专业水平限制，容易出现漏判。信息化技术应用：部分地区试用物联网设备（温湿度传感器、视频监控），覆盖率不到 20%，数据主要局限在养殖场内部管理，没有做到跨区域共享。

（三）实践中存在的核心问题

数据碎片化严重：养殖主体、兽医机构、屠宰企业等数据分属不同的系统，格式不一、接口不通。如养殖场的养殖量数据和兽医机构的检测数据不能关联，形成“信息孤岛”。

时效性不足：传统人工上报流程需要 2-3 天，疫情信息从发现到汇总存在明显滞后，2023 年某省禽流感疫情中，基层首次报告到省级确认间隔长达72 小时，错失了早期控制的时机。

风险预警能力薄弱：现有体系以“被动响应”为主，没有基于数据分析的主动预警。监测数据仅用于疫情确认，未建立与养殖密度、气候条件等的关联风险模型。

二、家禽传染病监测与预警机制的核心构建要素

（一）科学监测指标体系设计

构建“临床-病原- （如图1 所示）；

临床症状指标：包括发病 过移动端上报死亡率、呼吸道症状出现率等动态指标；

病原学指标：涵盖病毒载量、实验室检测结果如血清抗体阳性率按周更新至数据库；

环境因子指标：整合养殖密度、 物联网设备实时采集温湿度与降雨量等数据。

图1 家禽传染病监测指标体系框架图

（二）智能监测技术体系

物联网感知层：在养殖场部署智能耳标（记录个体活动数据）、环境传感器（监测温湿度、氨气浓度），数据通过 5G网络实时上传至云端平台，采样频率达15 分钟/次。

移动端应用层：开发“家禽防疫APP”，支持养殖户上传临床症状、养殖量等信息，并内置AI识别功能（上传照片即可初步判断症状类型降低操作门槛。

数据中台层：采用分布式存储技术，统一数据格式（如将实验室检测结果标准化为JSON格式），实现养殖、检测、环境数据的融合存储吞吐量达 10 万条/小时。

基于大数据分析构建多因素风险评估模型（如图2 所示），步骤如下：

数据预处理：通过清洗剔除异常值（如明显错误的死亡率数据），采用插值法填补缺失值。

特征提取：筛选关键影响因子，如病毒阳性率（权重30%）、周死亡率增幅（权重 25%）、湿度＞80%持续天数（权重15%）等。同时，引入聚类算法动态调整各因子权重，例如在禽流感高发季节（如冬春季）自动提升气候因子（温湿度、降雨量）的权重占比，在养殖密度过高区域增加养殖密度因子的权重，以适应不同时空条件下的风险特征变化，区别于传统静态模型，进一步提升预测适应性。

风险等级划分：将风险划分为低（＜30 分）、中（30-60 分）、高（＞60 分）三级，模型准确率经回测验证达85%。

（三）创新技术对比本研究技术方案与现有文献的核心差异在于：

（1）数据采集：相比高翔（2017）WebGIS平台只能人工上传，本研究利用5G+物联网设备实现每15 分钟/次的实时采集，数据时效提高 80%；

（2）模型构建：区别于刘潇（2020）提出的单一症状判断法，采用环境因子权重，如湿度>80%持续天数占 15%，回测准确率 85%，比传统模型高23 个百分点；

（3）技术整合：第一次做到"临场-病原-环境"三维数据分散存放，邢培远（2022）提到的数据不统一问题也得以解决，数据的吞吐量达 10 万条每小时。

三、监测与预警机制的运行路径及协同模

（一）多层级监测网络优化

构建“养殖场-乡镇站-区域中心”三级联动网络（如表1 所示），明确各层级职能：

养殖场级：每日通过APP上报临床数据，物联网设备自动传输环境数据，发现异常时启动场内排查。

乡镇站级：每周抽样检测，核对养殖场数据真实性，对中风险预警区域开展现场复核。

区域中心级：每月汇总分析数据，更新风险模型参数，协调跨乡镇应急资源。

表1 多层级监测网络职能分工表

（二）跨主体数据共享与协同机制

数据共享平台：由农业农村部牵头建立国家级数据中心，打通养殖企业、兽医机构、科研单位的数据接口。为解决跨主体数据共享中的信任问题，平台采用Hyperledger Fabric构建养殖数据存证链，对养殖量、检测结果、环境数据等关键信息进行实时上链存证，确保数据不可篡改、可追溯，保障企业数据的真实性与安全性，为‘一场一策’的精准监测提供可信数据基础。

例如，将某集团企业的养殖数据与属地兽医站的检测数据实时关联，实现“一场一策”的精准监测。

协同决策机制：成立由兽医专家、养殖代表、科研人员组成的联席委员会，每月召开风险研判会。2024 年某试点地区通过该机制，将禽流感预警响应时间缩短至48 小时。

（三）分级预警响应流程设计

一般预警（低风险）：系统自动向养殖场发送风险提示，建议加强消毒频次（例如每天1 次），乡镇站加强巡查。

紧急预警（高风险）：启动应急响应，区域中心协调关闭活禽交易市场，对疫点周围 3 公里内家禽实行扑杀并开展全员核酸检测，2024 年某高风险事件中，此流程使疫情扩散控制在5 公里以内，相比传统处置少60%。

四、机制落地的保障体系与实践

（一）政策与制度保障

责任划分：明确养殖场（户）是数据上报的第一责任人，逾期未报纳入信用黑名单，兽医机构对检测数据的真实性承担连带责任。机制设计严格遵循《动物防疫法》第 23 条关于疫情报告的规定，与现有基层防疫网格化管理体系兼容。针对养殖户配合度问题，通过“数据上报奖励机制”（年度无漏报养殖场可获防疫补贴 10%上浮）提升参与积极性，2024 年试点地区养殖户主动上报率达92%。

经费保障：建立“中央财政+地方配套+企业分担”的经费机制，中央财政负责国家级平台建设经费（5000 万元左右），地方配套基层设备购置经费，企业根据养殖规模缴纳监测服务费（每万只家禽每年5000 元）。该标准参考了2023 年行业监测成本调研数据（平均每万只家禽年监测成本4800-5200 元），经 10 家龙头企业试点验证，可覆盖基础设备维护与数据传输成本。

（二）技术与人才支撑

技术推广：在养殖主产区建设 100 个“智能监测示范基地”，免费赠送物联网设备、培训操作技术，2024 年示范基地覆盖率30%。

人才培训：实施“基层兽医能力提升计划”，每年培训1 万名技术人员，重点学习PCR检测、风险模型应用等内容，考核通过率达到 85

（三）典型区域实践效果

案例1：以山东省某养殖密集区为例：2023 年新机制实施后：

预警准确率由62%提升到89%，疫情处置时间由72 小时缩短到36 小时，年均经济损失减少4200 万元，下降 58%，实践证明，该机制能够提高传染病防控的主动性、精准度。

案例 2：河南省某肉鸡养殖带（2024 年 1 月-2024 年 12 月

样本量：涉及80 个养殖场（肉鸡存栏量共 30 万只）。

技术配置：物联网设备覆盖率 40%，配套“家禽防疫APP”使用率100%。

实施效果：见4.2 节对比表。

（四）效果对比分析

表 4.1 效果对比分析

五、结论

本文构建的家禽传染病监测与预警机制，通过科学指标设计、智能数据传输和多层级协同，解决了现行体系中数据碎片化、响应滞后等问题。从山东、河南两地的实证效果来看，该机制在降低经济损失（平均减少47.5%）和提升响应效率（平均缩短50%）方面成效显著，可为全国性推广提供实践依据。”未来需进一步扩大物联网设备覆盖率（目标 2026 年达 80%），优化风险模型的机器学习算法，实现“实时监测-自动预警-智能决策”的全流程智能化。同时，需加强国际合作，借鉴欧盟“动物健康监测网络”经验，提升跨境传染病联防联控能力。

参考文献

[1]崔京腾，刘建涛，赵远.禽病发生的新特点及防治措施[J].当代畜禽养殖业，2017.423（12）：42.

[2]刘潇.禽病发生的常见原因主要特点和分析[J].养禽与禽病防治 2020，381（5）：40-45

[3]邢培远.家禽传染病的流行特点与防治对策[J].畜牧兽医科技信息，2022，550（10）：219-221

[4]高翔.家禽传染病时空特征与风险评估及基于webGIs的监测预警系统的研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2017.

[5]张继先.家禽传染病发生流行特点与防治对策[J].中国牧业通讯2004（9）：65-66.