畜禽養殖場復雜數據的應用與發展

文│林渝橋 劉媛媛（山東省榮成市夏莊畜牧獸醫站）

畜禽養殖業是農業的重要組成部分，對全球經濟和食品供應鏈具有重要作用。然而，由于養殖環境復雜、動物數量龐大，畜禽養殖場也成為動物疾病流行和病原微生物傳播的重要場所，對畜禽健康和人類健康構成威脅。流行病學調查和檢疫流調是控制動物疾病的重要手段，然而，當前養殖場數據環境復雜，數據不完整、不準確。隨著現代大數據科學的興起，為解決該問題提供了新的研究途徑。筆者介紹了畜禽養殖場復雜數據的來源方式和獲取方法，分析了現有檢疫流調技術的弊端，并提出了一些基于數據科學思維的檢疫流調策略，包括數據挖掘、機器學習、人工智能等技術方法。同時，筆者還探討了目前畜禽養殖場檢疫流調中人工智能技術的應用。從建立大數據平臺、進行模型訓練到應用場景等方面進行了論述，并對未來畜禽養殖場檢疫流調中數據科學技術的發展趨勢進行了展望。

一、畜禽養殖場復雜數據的來源方式和獲取方法

畜禽養殖場數據的來源方式多種多樣，主要用于疫情監測和疫情防控。其中，政府部門主要通過下屬獸醫機構和防疫站等單位進行數據收集和整理，而企業和農戶則通過養殖場的管理軟件、傳感器設備、動物耳標等方式獲取相關數據。此外，一些研究機構還會開展數據采集和調查工作，通過訪談、問卷調查等方式獲取相關數據。畜禽養殖場是一個龐大的系統，不同類型的數據來源包括人工記錄、自動記錄和非結構化記錄，如視頻監控。其中，人工記錄包括員工的日常記錄和管理數據，自動記錄包括傳感器和儀表設備記錄的監測數據。這些記錄包括了飼料種類、動物品種、飼養密度、疫苗接種和投藥記錄等，這些數據不僅多而且形式各異，難以進行處理和應用。為了解決這個問題，可以利用物聯網或傳感器技術自動采集和記錄數據。通過自動化記錄和提供數據，可以大大減少人為干預，提高記錄的準確性。此外，針對非結構化記錄，比如視頻監控，也可以采用計算機視覺技術進行處理和分析。這些方法都可以大大簡化數據的獲取和處理過程

二、現有檢疫流調技術的弊端

在畜禽養殖場的疫情檢疫流調工作中，傳統的方法主要依賴于獸醫人員的經驗和專業知識，通過現場調查和實驗室檢測等方式進行疫情診斷和判斷。但是這種方法存在信息獲取成本高、調查時間長、經驗依賴性強等弊端，且容易受到不確定性因素影響，導致排查效率低下。現有的檢疫流調技術也存在問題和弊端。其中，數據收集可能存在不完整或錯誤的情況，有些人可能會隱瞞自己的旅行史或接觸史，而一些地區的數據收集系統可能存在漏洞。人工管理大量的人員信息也存在困難，容易造成信息處理的瓶頸問題，使得流調無法及時完成或結果不準確。此外，檢疫流調的識別難度很大，因為病毒攜帶者沒有特定的標志和癥狀，可能會存在很多假陰性的情況。病毒也有潛伏期，在這期間可能會傳播病毒，但檢測不出來。在數字化管理的檢測流調技術中，個人隱私泄露和數據安全風險可能會成為一個大問題。為了解決誤判和漏報等問題，需要采取一些措施，例如提高數據采集和數據處理的準確性，加強技術人員和公眾的培訓和教育。

三、基于數據科學思維實現檢疫流調的策略

正常情況下，養殖場的動物數量眾多而繁雜。如果疫病出現，檢測和監測將變得更為復雜。因此，為了實現準確的疫情檢測和及時的疾病控制，需要利用各種技術手段來進行現代化的疫情檢測和流行病學調查。在養殖場疫情檢測和流行病學調查中，數據的復雜性是不可避免的問題。數據的復雜性包括但不限于以下幾個方面：養殖場動物數量眾多，種類復雜；檢測方法煩瑣且無法即時處理；采集到的數據中存在噪聲和誤差等。

另外，由于養殖場所處的環境條件和管理情況不同，會導致不同養殖場的數據存在大量的差異，例如動物品種、飼養密度、糞便清理頻率、飼養環境、飼料成分等因素都會對疫情的傳播和流行產生影響。因此，對于養殖場的數據進行挖掘和分析更加復雜，需要運用專業知識和技能。針對這些問題，可以通過新技術和工具來協助檢測和監測。例如，數據挖掘和機器學習的技術可以用于養殖場歷史數據和實時采集的數據進行分析和挖掘，以預測未來的流行趨勢，為防控疫情提供可靠的預測和決策依據。同時，可以利用物聯網、傳感器等技術手段實時監測養殖場的數據，通過快速處理和分析，實現高效的疫情監控和預警。

為了更好地解決畜禽養殖場的檢疫流調問題，提高檢疫效率和準確性，可以采用數據科學思維實現檢疫流調。具體策略包括以下幾個方面。

1.數據預處理。由于養殖場數據環境復雜，數據的不完整性和不準確性是數據挖掘和機器學習分析中的主要問題。因此，在數據挖掘和分析前，需要對原始數據進行清洗和預處理，包括數據清洗、數據去重、數據變換、缺失值處理等操作，以提高數據的準確性和可信度。

2.數據挖掘。數據挖掘是從大量數據中發現隱藏在其中的規律和趨勢的過程。在養殖場中，可以利用數據挖掘技術對養殖場的歷史數據和現場采集的數據進行分析和挖掘，以預測未來的疫情風險和流行趨勢，在疫情管理和預防控制中起到重要作用。

3.機器學習。機器學習是通過讓機器自動學習和適應各種數據模式和規律的技術。在養殖場檢疫流調中，可以利用機器學習技術對疫情進行診斷和預測，包括分類、回歸、聚類等模型的構建和分析，以提高疫情檢測和判斷的效率和準確性。

4.人工智能。人工智能是一種模擬人類智能行為的技術。在養殖場檢疫流調中的主要應用包括自然語言處理、圖像識別、深度學習等技術。其中，自然語言處理可以對人類語言進行解析和處理，從而提高對疫情數據的理解和分析。圖像識別則可以識別出圖片中的動物、環境等信息，為后續的數據分析和檢疫流調提供支持。而深度學習則是一種基于神經網絡的機器學習方法，在養殖場中可以利用深度學習技術對數據進行處理和分析，以實現更加準確的疫情預測和判斷。

四、目前畜禽養殖場檢疫流調中人工智能技術的應用

目前，人工智能技術在養殖場檢疫流調中已經得到廣泛應用。為了更好地解決畜禽養殖場的檢疫流調問題，提高檢疫效率和準確性，采用數據科學思維實現檢疫流調是非常重要的。具體策略包括數據預處理、數據挖掘、機器學習和人工智能等方面。其中，大數據平臺的構建是基礎，可以支持流行病學調查和疫情防控的全過程管理。模型訓練是至關重要的一步，可以通過數據挖掘和機器學習技術對歷史數據進行訓練，建立相應的預測模型，提高疫情檢測和預測的準確性和效率。人工智能技術在養殖場檢疫流調中的應用涉及諸多場景，如疫情預測、疫情監控、疾病診斷和檢測等，可對疫情的發生、傳播和治療進行全方位的管理和分析。在未來，隨著技術的不斷發展和進步，人工智能技術在養殖場檢疫流調中的應用前景將會更加廣闊。

五、未來畜禽養殖場檢疫流調中數據科學技術的發展趨勢

隨著科技的不斷進步和應用場景的不斷拓展，未來畜禽養殖場檢疫流調中數據科學技術將會呈現出以下幾個方面的發展趨勢。

1.產業升級。隨著信息化技術和數據科學技術的不斷發展，畜禽養殖業將向數字化、精細化和智能化方向發展。傳統的養殖模式將會被更加高效、環保、低能耗的新養殖模式所取代，數據科學技術將會成為畜禽養殖進一步升級的核心驅動力量。

2.數據共享。數據共享是促進數據科學技術發展和應用的重要方式。隨著畜禽養殖業的數字化、信息化、智能化，數據的共享和開放將會得到廣泛的推廣和應用，加速疫情診斷和預測的速度和準確性。

3.技術創新。數據科學技術的不斷創新和拓展，將會為畜禽養殖場檢疫流調提供更多、更廣、更深入的技術支撐，包括量子計算、區塊鏈、人機交互等新技術的應用，將進一步拓展數據科學技術的應用范圍和應用領域。

4.智能化應用。未來，畜禽養殖場的智能化應用將會成為數據科學技術應用的重要方向。借助人工智能技術的不斷創新和發展，畜禽養殖場的檢疫流調將會實現更加高效、精準、可持續的管理，實現養殖業的快速、穩定和可持續發展。

六、結語

畜禽養殖場的檢疫流調是保障動物健康和保障人類食品安全的重要工作。數據科學技術的發展為解決養殖場的數據管理和疫情預測方面提供了新的思路和手段。在未來，畜禽養殖場檢疫流調中數據科學技術的應用將更加廣泛、深入和高效，將為畜禽養殖業的發展和人類食品安全做出更大的貢獻。