畜禽养殖场复杂数据的应用与发展

文│林渝桥 刘媛媛（山东省荣成市夏庄畜牧兽医站）

畜禽养殖业是农业的重要组成部分，对全球经济和食品供应链具有重要作用。然而，由于养殖环境复杂、动物数量庞大，畜禽养殖场也成为动物疾病流行和病原微生物传播的重要场所，对畜禽健康和人类健康构成威胁。流行病学调查和检疫流调是控制动物疾病的重要手段，然而，当前养殖场数据环境复杂，数据不完整、不准确。随着现代大数据科学的兴起，为解决该问题提供了新的研究途径。笔者介绍了畜禽养殖场复杂数据的来源方式和获取方法，分析了现有检疫流调技术的弊端，并提出了一些基于数据科学思维的检疫流调策略，包括数据挖掘、机器学习、人工智能等技术方法。同时，笔者还探讨了目前畜禽养殖场检疫流调中人工智能技术的应用。从建立大数据平台、进行模型训练到应用场景等方面进行了论述，并对未来畜禽养殖场检疫流调中数据科学技术的发展趋势进行了展望。

一、畜禽养殖场复杂数据的来源方式和获取方法

畜禽养殖场数据的来源方式多种多样，主要用于疫情监测和疫情防控。其中，政府部门主要通过下属兽医机构和防疫站等单位进行数据收集和整理，而企业和农户则通过养殖场的管理软件、传感器设备、动物耳标等方式获取相关数据。此外，一些研究机构还会开展数据采集和调查工作，通过访谈、问卷调查等方式获取相关数据。畜禽养殖场是一个庞大的系统，不同类型的数据来源包括人工记录、自动记录和非结构化记录，如视频监控。其中，人工记录包括员工的日常记录和管理数据，自动记录包括传感器和仪表设备记录的监测数据。这些记录包括了饲料种类、动物品种、饲养密度、疫苗接种和投药记录等，这些数据不仅多而且形式各异，难以进行处理和应用。为了解决这个问题，可以利用物联网或传感器技术自动采集和记录数据。通过自动化记录和提供数据，可以大大减少人为干预，提高记录的准确性。此外，针对非结构化记录，比如视频监控，也可以采用计算机视觉技术进行处理和分析。这些方法都可以大大简化数据的获取和处理过程

二、现有检疫流调技术的弊端

在畜禽养殖场的疫情检疫流调工作中，传统的方法主要依赖于兽医人员的经验和专业知识，通过现场调查和实验室检测等方式进行疫情诊断和判断。但是这种方法存在信息获取成本高、调查时间长、经验依赖性强等弊端，且容易受到不确定性因素影响，导致排查效率低下。现有的检疫流调技术也存在问题和弊端。其中，数据收集可能存在不完整或错误的情况，有些人可能会隐瞒自己的旅行史或接触史，而一些地区的数据收集系统可能存在漏洞。人工管理大量的人员信息也存在困难，容易造成信息处理的瓶颈问题，使得流调无法及时完成或结果不准确。此外，检疫流调的识别难度很大，因为病毒携带者没有特定的标志和症状，可能会存在很多假阴性的情况。病毒也有潜伏期，在这期间可能会传播病毒，但检测不出来。在数字化管理的检测流调技术中，个人隐私泄露和数据安全风险可能会成为一个大问题。为了解决误判和漏报等问题，需要采取一些措施，例如提高数据采集和数据处理的准确性，加强技术人员和公众的培训和教育。

三、基于数据科学思维实现检疫流调的策略

正常情况下，养殖场的动物数量众多而繁杂。如果疫病出现，检测和监测将变得更为复杂。因此，为了实现准确的疫情检测和及时的疾病控制，需要利用各种技术手段来进行现代化的疫情检测和流行病学调查。在养殖场疫情检测和流行病学调查中，数据的复杂性是不可避免的问题。数据的复杂性包括但不限于以下几个方面：养殖场动物数量众多，种类复杂；检测方法烦琐且无法即时处理；采集到的数据中存在噪声和误差等。

另外，由于养殖场所处的环境条件和管理情况不同，会导致不同养殖场的数据存在大量的差异，例如动物品种、饲养密度、粪便清理频率、饲养环境、饲料成分等因素都会对疫情的传播和流行产生影响。因此，对于养殖场的数据进行挖掘和分析更加复杂，需要运用专业知识和技能。针对这些问题，可以通过新技术和工具来协助检测和监测。例如，数据挖掘和机器学习的技术可以用于养殖场历史数据和实时采集的数据进行分析和挖掘，以预测未来的流行趋势，为防控疫情提供可靠的预测和决策依据。同时，可以利用物联网、传感器等技术手段实时监测养殖场的数据，通过快速处理和分析，实现高效的疫情监控和预警。

为了更好地解决畜禽养殖场的检疫流调问题，提高检疫效率和准确性，可以采用数据科学思维实现检疫流调。具体策略包括以下几个方面。

1.数据预处理。由于养殖场数据环境复杂，数据的不完整性和不准确性是数据挖掘和机器学习分析中的主要问题。因此，在数据挖掘和分析前，需要对原始数据进行清洗和预处理，包括数据清洗、数据去重、数据变换、缺失值处理等操作，以提高数据的准确性和可信度。

2.数据挖掘。数据挖掘是从大量数据中发现隐藏在其中的规律和趋势的过程。在养殖场中，可以利用数据挖掘技术对养殖场的历史数据和现场采集的数据进行分析和挖掘，以预测未来的疫情风险和流行趋势，在疫情管理和预防控制中起到重要作用。

3.机器学习。机器学习是通过让机器自动学习和适应各种数据模式和规律的技术。在养殖场检疫流调中，可以利用机器学习技术对疫情进行诊断和预测，包括分类、回归、聚类等模型的构建和分析，以提高疫情检测和判断的效率和准确性。

4.人工智能。人工智能是一种模拟人类智能行为的技术。在养殖场检疫流调中的主要应用包括自然语言处理、图像识别、深度学习等技术。其中，自然语言处理可以对人类语言进行解析和处理，从而提高对疫情数据的理解和分析。图像识别则可以识别出图片中的动物、环境等信息，为后续的数据分析和检疫流调提供支持。而深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法，在养殖场中可以利用深度学习技术对数据进行处理和分析，以实现更加准确的疫情预测和判断。

四、目前畜禽养殖场检疫流调中人工智能技术的应用

目前，人工智能技术在养殖场检疫流调中已经得到广泛应用。为了更好地解决畜禽养殖场的检疫流调问题，提高检疫效率和准确性，采用数据科学思维实现检疫流调是非常重要的。具体策略包括数据预处理、数据挖掘、机器学习和人工智能等方面。其中，大数据平台的构建是基础，可以支持流行病学调查和疫情防控的全过程管理。模型训练是至关重要的一步，可以通过数据挖掘和机器学习技术对历史数据进行训练，建立相应的预测模型，提高疫情检测和预测的准确性和效率。人工智能技术在养殖场检疫流调中的应用涉及诸多场景，如疫情预测、疫情监控、疾病诊断和检测等，可对疫情的发生、传播和治疗进行全方位的管理和分析。在未来，随着技术的不断发展和进步，人工智能技术在养殖场检疫流调中的应用前景将会更加广阔。

五、未来畜禽养殖场检疫流调中数据科学技术的发展趋势

随着科技的不断进步和应用场景的不断拓展，未来畜禽养殖场检疫流调中数据科学技术将会呈现出以下几个方面的发展趋势。

1.产业升级。随着信息化技术和数据科学技术的不断发展，畜禽养殖业将向数字化、精细化和智能化方向发展。传统的养殖模式将会被更加高效、环保、低能耗的新养殖模式所取代，数据科学技术将会成为畜禽养殖进一步升级的核心驱动力量。

2.数据共享。数据共享是促进数据科学技术发展和应用的重要方式。随着畜禽养殖业的数字化、信息化、智能化，数据的共享和开放将会得到广泛的推广和应用，加速疫情诊断和预测的速度和准确性。

3.技术创新。数据科学技术的不断创新和拓展，将会为畜禽养殖场检疫流调提供更多、更广、更深入的技术支撑，包括量子计算、区块链、人机交互等新技术的应用，将进一步拓展数据科学技术的应用范围和应用领域。

4.智能化应用。未来，畜禽养殖场的智能化应用将会成为数据科学技术应用的重要方向。借助人工智能技术的不断创新和发展，畜禽养殖场的检疫流调将会实现更加高效、精准、可持续的管理，实现养殖业的快速、稳定和可持续发展。

六、结语

畜禽养殖场的检疫流调是保障动物健康和保障人类食品安全的重要工作。数据科学技术的发展为解决养殖场的数据管理和疫情预测方面提供了新的思路和手段。在未来，畜禽养殖场检疫流调中数据科学技术的应用将更加广泛、深入和高效，将为畜禽养殖业的发展和人类食品安全做出更大的贡献。