非洲猪瘟常态化防控下规模化猪场生物安全体系的构建

摘要

非洲猪瘟以高致死率、环境耐受强和传播途径复杂等特点给养猪业带来持续性冲击。围绕这一背景，本文梳理了非洲猪瘟的传播特点与防控难点，提出面向规模化猪场的生物安全体系构建路径，并探讨新兴技术的应用场景与实施要点，构建了以分级管控为轴心、闭环管理为框架、标准化作业程序（standard operating procedure，SOP）为抓手、分区布局与单向流动为物理基础、人本管理为保障、经济可行为约束的生物安全体系。通过系统集成数据采集、风险识别、策略下发、闭环验证的数字化生物安全运行模式，各项风险评估指标显著提升，整体猪群留存率提升28百分点，新的消毒方案表现出较大优势，同时智能化与数字化技术的应用显著提升了生物安全管理效率。通过与传统模式的对比，证明技术优化后检测时长与成本的大幅下降、异常识别与溯源速度显著提升以及误判率的持续走低，提升了猪场的生存能力和经济效益。

关键词

非洲猪瘟 / 规模化猪场 / 生物安全 / 分级管控 / 闭环管理

非洲猪瘟是由非洲猪瘟病毒引起的高度接触性传染病，致死率可达100%，传播途径复杂且尚无有效疫苗，对我国养猪业构成持续性系统性风险。在非洲猪瘟防控背景下，规模化猪场的生物安全体系建设已成为养殖业中的一项重要研究课题。

近年来，国内学者在这一领域开展了广泛的探讨与研究，针对生物安全防控管理、养殖户行为和无疫区管理等方面提出了诸多观点与建议。规模化猪场应结合现代化管理理念，建立全面的生物安全防控体系，特别是在疫情发生时，要能够快速反应并有效控制^[1]；曲丽仪^[2]进一步强调了非洲猪瘟无疫区管理的要点，提出了强化区域联防联控的建议；卢春光等^[3]从非洲猪瘟常态化防控的角度出发，讨论了猪场生物安全体系建设的持续性与可操作性，认为生物安全体系不仅要具备应急响应能力，还要保证常态化管理的稳定性。

综上所述，国内在非洲猪瘟防控背景下，针对规模化猪场生物安全体系建设的研究取得了一定进展。生物安全体系的建设应综合考虑猪场管理、政策支持、技术培训和区域合作等多方面因素，强调从制度设计到具体操作的全方位落实。本研究在前人研究的基础上进一步加强了生物安全体系的实用性与可操作性，同时关注疫情常态化防控的长效机制建设，围绕非洲猪瘟高传染性、隐匿传播与环境残留等防控难点，构建适用于规模化猪场的生物安全体系，涵盖分级管控、闭环管理、标准化与可操作流程、分区布局与单向流动、人本管理及经济可行性；并在生产实践中以风险评估为抓手，结合精准清除技术迭代、消毒技术革新和智能化数字化应用开展验证，为规模化猪场非洲猪瘟的长期防控提供了可复制、可评估的技术路径，也为行业标准完善与政策制定提供数据支撑与实践依据。

1 非洲猪瘟的传播特点与防控挑战

非洲猪瘟病毒为大型DNA病毒，具有突出的环境抵抗力与复杂的传播机制，可在室温下于血液、粪便和组织中存活数月，在冷冻肉品中存活数年，显著提升了病原阻断难度。传播途径涵盖病猪与健康猪的直接接触、被污染饲料与水源、车辆与设备等介导的间接接触，以及软蜱等媒介生物，且该病毒不感染人类，缺乏人畜共患病的预警信号，使早期发现与主动报告更为艰难^[1]。临床表现随毒株毒力与感染剂量而异，可呈最急性、急性、亚急性与慢性型，并经历潜伏、排毒、暴发到恢复或死亡的阶段性进程，虽为早期诊断提供时间窗口，却要求猪场建立高灵敏监测与快速响应体系^[2]。

在规模化养殖环境中，高密度与高流动性放大了传播效应，若缺乏有效的生物安全措施，个别感染向全场暴发常在数周内完成；连续化生产削弱了全进全出的执行力度，交叉感染风险上升，规模化养殖场与散户在消毒频次与生物安全意识上的差异进一步加剧区域防控的不均衡^[3]。与此同时，庞大的基因组和较高变异性削弱了部分快速诊断技术的灵敏度，疫苗研发虽取得阶段性进展，但安全性与有效性仍待验证，短期内难以形成可靠免疫屏障。生物经济因素也构成现实约束：猪价波动影响防控投入与疫情报告意愿，中小养殖主体普遍缺乏专业兽医服务与资金，人员流动频繁、服务难到场、防疫成本高的困境常见^[4]。上述生物学特性与产业条件叠加，塑造了非洲猪瘟易传播、难早诊、难切断、难根除的防控格局，也决定了防控策略必须在生物安全体系、运营流程与区域协同上因地制宜、分级施策。

2 规模化猪场生物安全体系的构建

生物安全体系是以风险为导向，集理念、技术、管理与文化于一体的综合框架，目标是阻断病原输入、降低场内传播强度、实现快速发现与精准处置，并在验证达标后稳妥复产^[5]。其本质是一套可量化、可审计、可迭代的运行机制，而非单一的消毒或隔离措施。

2.1 分级管控

以红、橙、黄、绿四级区域进行空间与风险分层：红区为场外与洗消点，橙区为隔离舍与物资消毒间，黄区为生产通道，绿区为核心生产区。各区之间设置实体屏障、强制更衣与洗消、物资二次消毒与缓冲间，形成由外向内的梯次防线。对人员、车辆、饲料、生物制品等关键载体实施分级准入与追溯备案，建立单向通行与异常告警机制，配套清晰标识与门禁联锁，提高现场识别与执行力。

2.2 闭环管理

将供应、生产、销售纳入统一闭环。供应端实行白名单、批批检测与风险原料弃用，制粒温度≥85 ℃且持续3 min；运输推行专车专线、固定装卸与车厢洗消烘干一体化。生产端构建外隔离与内隔离双缓冲，推行批次化管理、健康监测与环境负载评估，病死猪无害化处置。销售端设二级中转与预约发运，出栏端设独立动线与终末消毒。以数据台账、异常闭环与月度复盘为抓手，实现链上治理。

2.3 标准化与可操作性

围绕人员进出、车辆洗消、物资接收、样品采集、异常上报与隔离处置等方面制定颗粒度适中的SOP，明确步骤与参数。通过看板、流程图、口袋卡与视频微课等降低理解门槛，结合通俗图解、情景演练与随访督导提升一致性。建立动态更新机制，随季节与毒株变化修订。对高频违章配置工程化防错，如联锁门禁、时间锁定淋浴、流程未完成不可通行的电子工卡。

2.4 分区布局与单向流动

源头落实净污分离与单向流动：净道用于人员、饲料与清洁物资，污道用于病死猪、粪污与废弃物，二者以实体墙、密闭门与负压差隔离。人员、物资、样品与车辆按“洁净→过渡→污染”单向运行，关键点设缓冲与二次消毒。大栋猪舍模块化为独立小单元，配专属通道与应急门，出现阳性可快速封锁、精准“拔牙”。统一优化通风走向、雨污分流与车辆路线，配授权与视频留痕，便于验证与复盘。

2.5 人本管理

人的行为是一切技术与制度的承载体，将人员因素纳入体系设计可以显著降低失误率与违规率^[6]。构建分层分类的培训体系，围绕岗位任务设置新人入职训练、在岗复训与关键节点专项演练，内容覆盖非瘟识别、应急处置与个人防护；通过定期桌面推演与夜间不通知演练检验队伍的真实反应能力。将生物安全执行结果纳入绩效考核与奖惩，建立可量化指标、过程稽核、结果兑现的闭环，弱化侥幸心理与路径依赖。为高风险工种配置轮班与强制休息以缓解疲劳致错，设置同伴互查与班前会沟通机制来减少信息断点；在场外建立机动“拔牙队”与支援资源池，确保突发事件有人、装备与流程同步到位。通过营造“人人是防线”的组织文化，将生物安全从一项规定转化为共同信念与自觉行动。

2.6 经济性

依据周边疫情压力、存栏与物流复杂度进行量化评估，优先投向性价比高的关键环节，如车辆洗消烘干、人员淋浴更衣与隔离、物资二次消毒与快速检测，并分阶段完善其他设施^[7]。小规模母猪场可通过外内隔离、共享洗烘站与第三方检测等方式控制成本；大型一体化场在区域洗烘中心、场内实验室与智能门禁上的一次性投入由规模效应摊薄。开展全生命周期与ROI测算，以数据驱动投入与风险下降、产能恢复的关联，避免过度建设或关键短板被忽略，兼顾稳健性与经济韧性。

3 规模化猪场生物安全体系的应用效果

3.1 基于风险评估的体系优化效果

在生物安全管理的优化过程中，引入了以季度为周期的动态风险评估和第三方审计机制，从而推动了生物安全管理的标准化和持续改进^[8]。按人、车、物、猪、环境五大链路，将关键控制点细化到工段/岗位/节点，采用“发生概率×影响度×可探测性”三维评分，动态出具红黄蓝清单。这一体系的实施，使得生物安全管理不仅能够及时识别潜在风险，还能通过精准的资源配置和迅速的应急响应确保安全管理的高效性。

通过引入以季度为周期的动态风险评估与第三方审计机制，季度内场自评（不少于2轮抽查）与外部机构现场审计（至少1次），对照标准化清单与图片/视频证据闭环纠偏，优化后的生物安全管理体系实现了标准化和持续改进。高风险项设5 d内整改达标时限，逾期升级至场长与区域负责人；重要整改实行变更管理（management of change，MOC）与复评。从表1可以看出，技术优化后各项指标显著提升。例如，高风险环节识别准确率（将“识别为高风险且30 d内发生偏差/阳性”视为命中；以命中/标注总数计）从60%提高到90%，提升了30百分点；设计缺陷整改周期（工单系统时间从立项到验收）从14 d缩短至5 d内；疫情应急响应时间（从预警到应急指挥启动）从48 h缩短至4 h内，减少了90%以上；消毒程序规范执行率（驻场监督打分表与视频抽检）从70%提高到95%，提升了25百分点。这些改进充分体现了优化效果的显著性，核心在于以定量化风险矩阵取代经验判断，使资源优先投向高暴露与高传播节点；纠正和预防措施（corrective action and preventive action，CAPA）与MOC缩短了缺陷闭环时间；常态化演练与物资前置压缩响应链路，从而带来表1所示的识别、响应与执行力的同步提升。

3.2 精准清除技术的优化升级

通过智能饲喂、热成像监测和环境检测前移策略的应用，精准清除技术在疫情发现和处置方面取得了显著成效。精准清除的关键在于“前移识别、最小单元处置与单向流动”^[9]。在生产一线，通过智能料槽与饮水机实时采集采食量、饮水量与体重增速，用热成像技术捕捉猪体表温度与行为异常，设置阈值触发黄/红告警；告警栏群立即进行混合拭子或口鼻液现场核酸检测，对阳性单元启动“测－清－消－复测”流程，以栏或单元为作业边界实施清出并独立装具、负压局部隔离与封闭运输，避免交叉搬运。复产前要求连续2次间隔48 h核酸阴性，且环境拭子达标后分级解封。

由表2可知，与传统模式相比，疫情预警时间提前了5~7 d，早期识别准确率从65%提高至85%，提升了20百分点。精准清除成功率从60%提升至92%，增加了32百分点；相邻单元交叉感染率从25%降至5%，减少了20百分点；整体猪群留存率也由60%提高到88%，提升了28百分点。这些改进大大提高了疫情防控的及时性和有效性，改进的内在机理在于将识别从“临床期”前移至“生理－行为异常期”，显著缩短隐性感染的传播窗口；以最小空间单元为边界清除并实施单向流动，降低接触网络的连通度，使再传播的有效再生数Rt＜1；局部负压与独立工具切断人员与器具途径，从而形成表2所示的对预警、准确率、清除率与留存率的综合提升。

3.3 消毒技术革新的应用效果

通过采用过硫酸氢钾复合物、火焰消毒等新型高效消毒技术，环境净化效果得到了显著提升。车辆与环境洗消采用“干式去污－泡沫清洗－化学消毒－充分干燥”四步法，并在高污染位点叠加火焰消毒与热风干燥^[10]。化学阶段以过硫酸氢钾复合物为主，结合有机负荷校正浓度与接触时间，确保覆盖与停留；车辆在封闭式洗消通道完成末端拭子核酸阴性放行。全过程以腺嘌呤核苷三磷酸（adenosine triphos phate，ATP）快速筛查与qPCR（定量聚合酶链式反应）拭子验证双轨并行，关键场景（首用、换批、复产前）提高抽检频次与通过标准。病毒灭活时间与效率数据来自与合作实验室联合开展的非洲猪瘟病毒（african swine fever virus，ASFV）或替代病毒定量试验（半数组织培养物感染量TCID₅₀与qPCR Ct变化），现场以阴性率与ATP达标率为替代指标；车辆洗消合格率基于高频接触面的核酸阴性比例；环境复养成功率以复产后30 d内无阳性复燃的场次占比计算；消毒验证通过率以SOP规定抽样点全部达标的批次占比衡量。

由表3可知，与传统消毒剂（如戊二醛）相比，新的消毒方案在病毒灭活、车辆洗消合格率、环境复养成功率以及消毒验证通过率等方面均表现出较大优势。具体表现：病毒灭活时间缩短了67%，车辆洗消合格率提升了23百分点，环境复养成功率提升了25百分点，消毒验证通过率提升了26百分点，这些改进表明新型消毒技术在提高消毒效率和质量方面具有明显的优势。性能提升的机理在于过硫酸氢钾的强氧化作用能快速破坏包膜与关键蛋白，并对有机物干扰不敏感；泡沫形态提高表面附着与接触时间；火焰与热风既加速干燥、减少残留水膜，又提供热灭活，与化学手段形成协同效应，呈现出灭活速度、车辆合格率与复养成功率的同步提升。

3.4 智能化与数字化技术应用

智能化与数字化技术的应用显著提升了生物安全管理效率。通过物联网、人工智能（AI）和区块链等技术的融合，建立了端到端的数字化闭环。在检测、监测、溯源与决策4个环节建立端到端的数字化闭环。现场检测采用便携核酸平台与规范化拭子流程，实现可疑样本的就地确证并即时联动封控；环境与生产数据依托物联网采集温湿度、氨气、粉尘、饮水与采食曲线、声音与热像等多模态信号，算法融合形成异常分数并自动下发任务单；人车物流通过门禁射频识别（radio frequency identification，RFID）、车辆GPS与洗消记录进行时空对齐，关键记录上链防篡改，一键生成接触网络与高风险路径；策略库将“风险等级－处置动作－物资清单－复测频次”固化为标准化指令，减少人为差异。

由表4可知，相比传统方式，技术优化后，病原检测时间从24 h缩短至15 min，单次检测成本降低60%，异常识别准确率提高至96%，提升了26百分点。疫情溯源时间从7 d缩短至4 h，AI决策误判率降至5%以下，减少了超过10百分点。这些改进大幅提升了整体效率和准确性。效率与准确性的提升，源于“送检等待”被“现场确证”取代，检测链路显著压缩；多模态数据融合增强弱信号识别与抗噪能力，降低主观判断带来的方差；基于时空对齐的路径重建，加快溯源定位；标准化策略库将最佳实践前置为可执行动作，减少决策漂移与延误，因此体现为检测时长与成本的大幅下降、异常识别与溯源速度的显著提升以及误判率的持续走低（表4）。

为保证上述结果的可靠性，研究全程采用统一SOP与指标定义，对系统日志、人工记录与第三方报告进行交叉校验，并以同季窗口的前后对照与连续季度中位数评估来减少季节性与偶然事件干扰，由此确保改进具有明确的操作支撑、可追溯的数据来源与可解释的生物学与工程学机理。

4 结语与展望

面向非洲猪瘟的长期风险，规模化猪场以风险分级与闭环治理为主线、以最小作业单元为边界、以标准化与数字化为载体，构建前移预警－精准处置－验证复产的运行机制，可实现从经验管理向数据驱动转变，将资源集中于高暴露与高传播节点，形成可审计、可迭代的常态化能力。该体系的稳定效能源于早期信号捕捉与现场确证压缩传播窗口；单向流动与最小单元清除降低接触网络连通度，控制再传播；组织层面以CAPA与变更管理固化改进，贯通人、车、物、环境全链条的标准化执行与快速复评，形成可复制、可扩展的管理范式，优化投入产出关系，使抗风险能力由被动应对转为主动防控，并具备跨场景迁移的可操作性。

展望未来，后续工作应在3个方面进一步深化：一是完善指标体系与数据治理，推进设备互联与追溯编码，建立区域预警联动与第三方审计机制，探索数字孪生与情景推演用于方案验证与成本优化；二是将生物安全纳入经营决策与绩效考核，健全岗位资质、常态化培训与应急演练，建立轮岗与授权机制，确保执行的连续性与一致性；三是打通饲料、运输、屠宰及周边养殖的联防联控，形成共享的风险分级规则与准入标准，推动保险、金融与财政支持向合规投入倾斜。通过上述路径，在成本可控前提下实现稳产与健康供给，并为行业标准完善与政策制定提供可操作的技术框架与治理思路。

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