2024年农业农村部一号文件提出应优化产能调控和强化疫病防控，建立稳定高效的生猪生产体系。在此背景下，猪病监测作为疫病防控的核心环节，为养殖人员做出正确风险决策提供科学支撑。
精准监测是根据病原变化和传播特点，形成多维度的风险评估体系。该模式能有效减少疫病传播的系统性风险，提高防控措施的科学性。因此，本文详细探讨疫病监测技术在猪病中的应用，以提升猪病监测的精度和响应速度，为养殖企业提供科学的决策支持，进而推动我国养猪产业的可持续发展。
1 养殖场常见猪病类型
养殖场中常见的猪病类型多样且复杂，主要包含蓝耳病、猪瘟、口蹄疫、非洲猪瘟和猪流行性腹泻等，每种疾病在传播途径以及临床表现上均存在显著差异。在广西地区无害化处理厂、屠宰场和农贸市场仍存在非洲猪瘟病毒污染的情况，流行毒株呈现多种变异毒株同时流行的复杂趋势。口蹄疫方面的监测结果显示，该病毒污染面广泛，屠宰、流通、 运输等环节均检测到病原。猪群中O型Ind-2001e毒株为主要流行毒株，同时存在O型Cathay、Mya-98等毒株，且部分毒株存在变异趋势。而猪流行性腹泻通常在冬季高发，主要病原为猪流行性腹泻病毒和猪轮状病毒。感染猪流行性腹泻病毒的猪只死亡率较高，感染猪轮状病毒的猪只死亡率虽不高，但严重影响仔猪的生长速度。猪蓝耳病（猪繁殖与呼吸综合征）在广西地区也曾有发生，主要由NADC30类毒株引起，其次为NADC34类毒株。这些常见猪病的复杂性决定了养殖场疫病防控工作的严峻性，以及对疫病监测技术的高标准要求。
2 疫病监测技术的种类
2.1 实时监测技术
传感器技术中的温度传感器、心率传感器和呼吸传感器可以持续记录猪的体温、心率和呼吸频率等生理数据，实现对猪只健康状态的实时追踪，确保疾病早期预警。而可穿戴设备则结合嵌入式芯片与无线通信模块，实现健康数据的实时传输，其传感能力涵盖运动量、采食量等多个维度，为疫病防治提供全面的数据支持。
猪群行为监测系统采用高精度摄像头与DeepLabCut，捕捉猪群的活动轨迹，基于机器视觉算法识别异常行为，为疾病预警提供行为学依据，进一步完善疫病防控体系
[1]。实时监测技术在猪疫病防治中的应用体现出精准农业技术的进步。
2.2 分子生物学技术
在疫病监测中应用分子生物学技术可以极大提升病原识别的精准度。聚合酶链式反应（PCR）技术通过对目标基因序列的高效扩增，确保检测结果具备高灵敏性。高通量测序技术则在病原基因组分析中展现出卓越优势，能够快速识别未知病原并分析病原变异情况，为疫病防治提供分子水平的证据支持
[2]。基因芯片技术主要结合生物探针与高通量检测手段，利用大规模平行分析快速筛查病原基因，实现高效病原监测，为多种疫病的联合防控提供科学依据，提高疫病监测的覆盖率
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2.3 数据分析技术
大数据与人工智能技术结合养殖数据构建多维数据模型，可以凭借实时分析生长状态、生物信号及环境因素实现病原传播路径的精准分析。疫病预测模型基于历史数据与实时监测结果，结合机器学习算法，构建动态疫病传播图景，预测疫病可能暴发区域，为防控措施的实施提供重要参考依据。而多层次数据挖掘与智能算法优化疫病监测系统的决策能力，能够使疫病防治工作更加精细化
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2.4 无线传输与远程诊断技术
在养殖场应用物联网技术贯穿养殖全过程，将传感器设备、可穿戴装置与监测系统高效集成，通过无线网络实现数据的快速传输与远程分析，形成高度智能化的监测网络。远程诊断系统借助智能终端与精准诊断平台，结合实时数据共享与专家在线诊断，可实现疫病的快速确诊与科学防控。因此，应用现代无线通信技术能有效提升疫病监测效率，为疫病防控提供更灵活高效的技术支持
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3 疫病监测技术的优势
3.1 提高疫病诊断的精准性
实时监测系统结合PCR检测、高通量测序和基因芯片技术，可以快速获取病原体的特异性基因信息，精准识别目标病原体种类。精准识别不仅依赖分子生物学技术，还需要环境数据和历史病原数据的支持，利用大数据分析工具Hadoop和Spark进行多维数据比对，实现从病原体到病原谱系的全面解析。感染源的精准定位依赖于溯源算法和空间信息技术，主要分析病原基因突变特征、传播路径和地理环境变量，揭示疾病传播链条，提供科学依据以切断传播途径，保障养殖场猪群安全。
3.2 提高疫病防控效率
基于智能传感器和数据分析的早期预警系统，在疾病潜伏期阶段即可感知异常信号，及时启动防控措施。而健康监测数据与人工智能算法的融合能使风险评估与分级管理更加高效。与此同时，防控过程依赖LoRa模块与NB-IoT技术实现实时数据共享，形成快速响应机制，帮助养殖场在早期发现的基础上，对隔离感染个体实施精准治疗，减少疾病在猪群间的传播概率，显著降低疫病扩散风险，维护猪群健康
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3.3 降低经济损失
疫病监测技术的应用在降低经济损失方面效果显著。其中，健康数据实时采集与分析能够为精准用药提供依据，避免盲目施药带来的资源浪费。物联网平台与远程诊断系统的结合可以缩短诊断与治疗的响应时间，有效控制治疗成本。在养殖效益提升方面，疫病监测技术减少病死率，改善生长指标，优化出栏率，提高经济收益，确保养殖场的长期可持续发展
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3.4 促进养殖管理智能化
疫病监测技术推动养殖管理向智能化方向迈进，为现代养殖业注入创新活力。数据驱动的决策支持系统依托大数据平台和整合多源数据，实现养殖流程全周期的动态管理。同时，实时数据流的透明化增强养殖环节的可追溯性，优化资源配置与健康管理
[8]。智能化系统结合人工智能算法，凭借预测模型优化生产计划与疫病防控策略，能促进现代养殖场的精准化运营，提升其整体管理水平。
4 疫病监测技术在猪疫病防治中的应用
4.1 实时监测与传感器融合，精准捕捉猪群疫病异常动态
实时监测技术与传感器的深度融合为养殖场提供了精准捕捉猪群疫病异常动态的有效手段。在具体应用中，养殖人员需要在猪舍的各个关键区域部署红外温度传感器、心率监测设备、呼吸监测模块等传感器设备，并结合二氧化碳传感器和氨气浓度监测仪器，形成一个全面的健康监测网络。红外温度传感器通过持续采集个体体表温度，精准识别体温升高的个体，为发热相关疫病的早期筛查提供支持。心率监测设备基于光学传感原理，能够实时捕捉心跳波形异常，反映个体健康状况的变化趋势。呼吸监测模块则可以记录呼吸频率与气流强度波动，监测呼吸系统相关疫病的初期症状。传感器采集的数据可以上传至云端数据中心，结合人工智能算法建立健康数据模型，实时更新健康状态趋势图。
若出现异常数据，系统将自动触发健康警报，养殖场管理人员可以第一时间获得预警提示，精准定位疫病风险个体，及时采取措施防止疫病扩散。以养猪场采用实时体温监测系统为例，养殖人员在猪只耳朵或脖部植入温度传感器，能够对每头猪的体温进行24 h实时监控。当系统检测到某猪只的体温异常升高（超过39.5 ℃），系统会自动向管理人员发送预警信息。
结合猪群的整体温度波动数据，系统还能通过算法判断其是否存在流感、伪狂犬等疫病的潜在风险。如若出现潜在风险，系统会提前24 h发出预警，让养殖场能够在疫情暴发前进行隔离消毒，从而减少大规模的疫病传播。
4.2 可穿戴设备赋能猪群管理，推动疫病监测智能化升级
随着猪用智能项圈与脚环的普及，养殖场的疫病监测进入了智能化管理的新阶段。智能项圈通常配备高精度体温传感器和三轴加速度计，可以持续记录猪只的体温与活动状态，并配备低功耗蓝牙模块，将数据实时传输至养殖场中央数据处理系统。智能脚环内置压力传感器，能够精准感知猪只的运动强度和步态异常，及时捕捉到健康问题的早期征兆。例如养殖场应用智能耳标，耳标每隔一段时间会自动测量猪只的体温，一旦发现某头猪的体温超过设定的阈值，系统会发出警报，提示其可能存在发热、炎症等健康问题。
与此同时，使用智能项圈可以记录猪只的每日步数、睡眠周期、进食量等数据。如果某头猪的行为数据发生异常（如减少活动量或不进食），系统会自动识别并报警，提示养殖人员对其进行进一步检查，提前规避可能引发的疫病风险。
除了健康监测，智能项圈还能监测猪群的社交行为。猪是社会性动物，它们的交往模式往往能反映出其健康状况。如果某猪只被孤立或不参与集体活动，这可能是其出现感染或疾病的信号。管理人员通过查看智能项圈的数据，可以及时发现并隔离病猪，防止疾病扩散。
4.3 分子生物学技术创新应用，精准锁定病原传播路径
分子生物学技术的应用有助于精准锁定病原传播路径，并优化防控措施。养殖场可依托高通量分子检测技术，建立专业的分子生物学实验室，使用如ABI QuantStudio 5实时荧光定量PCR仪器等高端设备，对病原特异性基因序列进行快速扩增，精确识别病原类型及其毒力基因。例如，养殖场利用Illumina NovaSeq 6000高通量测序平台，能够对流行性感冒病原体进行基因组解析，发现该病原体的变异特点，并结合GIS地理信息系统构建传播路径模型，精确追踪病原的传播链条。
而猪场在日常管理中借助分子诊断技术进行定期的病原检测，能够精准识别是否有猪只感染了如猪蓝耳病（PRRS）、猪瘟病毒等病原。进而及时采取隔离、疫苗接种等措施，防止病原蔓延，有效降低猪群大规模感染的风险。除此之外，结合养殖场的生物安全记录，养殖场还能构建动态传播路径模型，进一步提高疫病的预测和防控效果。这些技术帮助猪场精准识别病原扩散的关键节点，优化防疫流程，可以有效防止多次疫病的暴发。
4.4 大数据分析与人工智能相结合，全面优化疫病预测干预
为全面优化疫病的预测与干预，养殖场需借助大数据分析与人工智能技术，构建基于Hadoop与Apache Spark的大数据处理平台，将猪群健康数据、环境监测数据以及历史疫病记录进行高效整合。当数据平台经过数据清洗、标准化后，可以提取出关键健康指标，构建疫病潜在风险与传播趋势的多维数据模型。例如，养殖场可以利用卷积神经网络（CNN）分析发现猪群体温异常和活动强度变化与疫病暴发之间的密切联系，通过这种智能化识别，提前预测并采取疫苗接种等干预措施，避免疫病蔓延。此外，应用长期短期记忆网络（LSTM）算法，养殖场可以动态追踪猪群健康状态的变化趋势，精准预测疫病的暴发时间和范围。当局部区域出现异常数据时，支持向量机（SVM）算法则可针对小样本数据进行精准分析，提高风险识别的准确性。这些技术能够全面提升猪场的疫病预测能力，优化防控决策。
4.5 无线传输物联网技术，实现疫病监测远程协同管理
无线传输与物联网技术的应用使得养猪场的疫病监测系统能够实现远程协同管理。结合LoRa网关和NB-IoT终端设备，养殖场能够实现全场数据的实时传输和远程监控。管理人员在猪舍、饲料间和隔离区等处都可以部署红外温度传感器、氨气浓度监测仪、智能项圈等设备，全天候采集环境与生理数据，同时配备高清摄像头对猪群行为进行实时捕捉。例如，养猪场可以部署无线传感器网络（WSN）来监控猪舍内的温度、湿度、气体浓度（如氨气、二氧化碳等）和空气流通情况。其中，每个传感器采集到的环境数据都会通过无线网络实时传输到中心控制系统，管理人员可以在电脑、手机或平板设备上查看数据，并根据实时数据调整猪舍的环境条件，以不断提升养殖场环境管理水平。此外，物联网技术还有助于实现养猪场之间的远程协同管理。比如企业总部可以利用物联网平台监控各个分场的猪群健康数据、疫病预警、环境变化等信息。当某个分场发现猪群出现某种疫病迹象（如体温升高、食欲下降），系统会自动将相关数据上传到云平台，企业总部可以借助数据分析和人工智能算法，提前预测并识别潜在的疫情趋势。后续总部再采用远程视频、电话会议等方式，指导分场管理人员采取合适的隔离措施，防止疫情扩散。不仅如此，物联网技术还可支持与第三方兽医和专家团队的远程协作。凭借远程协同，专家可根据数据监控结果提供诊疗建议，优化治疗方案，提升猪群防控效率。
5 结语
养殖场实施科学监测能优化资源配置，降低病原传播风险。高效防控体系有助于增强养殖场抵御疫病的能力，保障生猪健康成长。疫病防控的深入实施将不断促进养殖场环境优化，实现经济效益与生态效益的双赢。
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