畜牧业管理平台的搭建和数据挖掘

张 护，李志雄，龙彦蓉，陈永军，赵天永，张 俊，曹 林，孔凡勇，王 黎

（1.红河州畜牧技术推广站，云南 蒙自 661199；2.蒙自市动物卫生监督所，云南 蒙自 661199）

传统畜牧业数据的收集过程比较复杂，数据分散，无法长期保存和难以深入挖掘利用，信息孤岛严重。以物联网、云计算、大数据以及人工智能为代表的新一轮信息技术革命推动粗放式传统畜牧养殖向知识型、技术型、现代化的智慧畜牧养殖转变，利用技术优势已成为驱动畜牧业快速发展的重要因素[1]。搭建一个有效的数据收集管理平台，做到日常数据实时更新、填报数据实时审核、临时数据快速增加模块的数据采集管理平台就很有必要。平台搭建完成后的数据保存、管理和挖掘利用非常方便，能够快速形成畜牧业大数据中心。红河哈尼族彝族自治州初步建设完成的“红河州高原特色畜牧业发展信息化管理平台”（以下简称平台），在利用先进的信息化手段提高管理效率，纵向整合畜牧业州、县市、乡镇、村（企）四级数据，横向整合猪、鸡、牛、羊等各畜种养殖信息的基础上，基本形成了全州畜牧业大数据服务中心。

1 畜牧业数据采集管理的基础

1.1 数据采集的体制基础

红河州按管理体制分为州、县市和乡镇三级业务管理部门，这三级管理部门组成了一套完整的、运转正常的畜牧业管理体系，基于正常的体制配备，平台按三级划分初步建立了数据收集管理平台的体制。州畜牧技术推广部门负责州级管理并向下可查询所有数据，13个县市畜牧技术推广部门各安排一个管理人员和若干个业务人员（账号级别不同）管理本级和乡镇数据，每个乡镇设置一个管理人员和若干个业务人员管理乡镇数据，从而形成三级联动，每一级根据不同权限实时负责和掌握不同数据报表进度。

1.2 数据采集的平台基础

平台设计全面采用了B/S结构，主要逻辑功能在服务器端完成[2]。州、县市和乡镇三级畜牧管理部门用户操作完全通过www浏览器实现，形成3-tier结构[3]。全州一套平台，程序维护开发全部由州级完成。在设计上，为了保证平台运行的稳定性和可扩充性，采用了模块化结构设计，使用了友好的图形图像界面，最终实现所有管理操作网络化，节约了大量后期开发和维护成本。同时采用了地理信息技术展示辖区内养殖场的分布，此设计基于主流WebGIS开源框架OpenLayers[4]开发，能够展示所有养殖场地理位置分布、查看养殖场卫星图、浏览养殖场基本信息等。

1.3 数据采集的制度基础

为了有效地收集和管理数据，数据收集实行“周五数据日”制度。每个周五为数据集中上报日，当天各级管理人员均在线上报、审核数据和管理维护日常养殖场的基本信息。同时，平台实行进度跟踪制度，每一级数据的填报进度自动计算更新率，各级按更新百分率进行跟踪，有利于实时查看数据的更新进度。例如，州级规定所有养殖场基本数据最少一个季度更新一轮，那么在本季度的3个月中，每个月的更新率应该达到33.33%以上，否则会提醒相关管理员加强维护数据。

2 畜牧业数据的挖掘与利用

2.1 规模养殖数据的挖掘与利用

规模养殖场数据主要包括了养殖场基本信息数据、存出栏数据、地理信息数据以及日常新增、注销等。利用规模养殖场数据，管理员可以随时在平台上分县市分乡镇查询养殖场详细信息[5]（包括数量、存出栏量、坐标位置、卫星图、畜禽标识代码、养殖种类、建场信息、法人信息和粪污处理信息等）。同时，根据存出栏变化，利用模型可以很方便地分析管辖区域各月畜产品产量或粪污产生量等。例如根据模型，可以计算出某个地区蛋鸡场产蛋量的数据或猪场的粪污产生量数据，从而提前预估整体情况。如图1所示，系统按照模型逐月自动计算出粪污产生量。

图1 逐月自动计算粪污产生量

2.2 散养数据的挖掘与利用

平台将散养户数据来源的基础定为村委会一级，由各乡镇管理人员统管录入维护。采用先录入底数，再根据日常春秋防疫、临时普查等数据进行不断校正，从而使散养数据不断趋于准确。根据散养户数据，可以掌握各乡镇不同畜种饲养量的大小、进行全州排行和查看分布状况。结合规模养殖场数据，还可以计算出全域存出栏数量、规模养殖比重等。例如，根据红河州散养户数据和规模养殖场数据，以单个畜禽品种规模养殖量/（规模养殖量+散养量）×100%，我们可以分畜种按存栏量和出栏量分别计算规模养殖比重。如图2所示，系统按区域自动计算的规模养殖比重数据[6]。

2.3 价格数据的挖掘与利用

平台报价信息严格采用“周五数据日”制度。每一个价格数据均由乡镇业务人员在周五前采集上报，可以逐年累积并随时调用。能够分周、月、季和年进行价格分析和曲线绘制，可自动进行同比和环比计算，可自动生成猪粮比曲线，甚至可以进行价格预警等。如图3所示，系统根据报价信息自动生成每周的猪粮比曲线。

2.4 临时增加数据的采集及挖掘

平台模块的增加非常方便，可以快速增加不同模块应对不同需求。例如，当前是青贮饲料收贮的时期，可以增加青贮收贮模块，分乡镇进行青贮数据的收集汇总。在后一步的数据分析中，可以追踪收贮进度，计算青贮量，分析青贮量与牛羊饲养量的关系等。如图4所示，系统临时增加青贮收集数据模块。

图2 按区域自动计算的规模养殖比重数据

图3 系统自动生成的猪粮比曲线

图4 系统临时增加青贮收集数据模块

3 畜牧业展示平台数据的提取

利用强大的后台数据，可以整合形成多样的运转良好的畜牧业信息数据展示界面。例如本平台附带的展示大屏，采用了中间栏实时展示各规模养殖场的地理位置和卫星图像，方便分畜种或分行政区划进行个别查看；左边栏展示规模养殖场数量统计图、区域分布图和全州当月规模场存出栏实时数据；右边栏展示畜禽行情、原料行情和产品行情。展示大屏的所有数据均来源于后台端的数据采集和不断更新，具有很强的时效性，如图5所示。

图5 数据整合挖掘形成的综合展示界面

4 结束语

畜牧数据具有多源、异构、跨平台、跨系统的典型大数据特征，采用传统技术手段处理这类数据非常困难，独立分散的养殖户更无法提供相应算力[7]。数据的获取是对畜牧业中饲养管理、原料生产加工、疾病防疫、屠宰加工、运输销售等环节中各个过程特征数据的提取分析利用[8]。畜牧业大数据的挖掘包括了软件平台的不断开发完善、人员素质的不断提高、养殖前后端各环节硬件设施的不断完善等，不可能一蹴而就，基础的数据管理平台必须先行。

物联网技术在畜牧行业的广泛应用，已成为一个必然的选择和畜牧产业发展的客观规律[9]。随着养殖场各种传感器布设、图像采集、音视频设备的安装，规模化养殖场中以图形、图像、音频、视频等非结构化数据为主的信息急剧增加，非结构化数据蕴藏的巨大价值将进一步被挖掘，从而步入精准饲喂、智能养殖、健康养殖阶段，大大推动畜牧业发展。畜牧业数据管理平台搭建完善后，就可以结合目前比较成熟的猪场管理软件对接养殖过程中的各种监测设备（如温湿度传感器、光照传感器、氨气传感器等），进一步为我州畜牧产业向物联网技术方向发展奠定相关基础。

随着平台开发的不断完善，数据的不断下放，上报数据的工作不断向乡镇一级下沉，无形中会增加乡镇工作量。下一步可以将养殖场管理数据的采集上报推向企业，通过一定管理制度或激励手段，推行养殖场数据自主上报，各级管理人员的主要工作转向监督管理，从而减轻各乡镇数据收集填报等工作负担和带动企业积极性。

目前，我州13个县市138个乡镇畜牧业数据做到了共用共享共展示，极大地提高了全州畜牧养殖业的管理水平、管理效率，降低了管理成本，为我州畜牧业管理信息化迈向更高台阶提供了坚强的支撑。但目前数据完全整合还存在一定困难[10]。随着体制的不断完善，将相关业务部门的数据进一步整合，例如将动物检疫证区块链相关技术引入等[11]，从而形成良好、完整的畜牧业综合管理平台是有较大可能的。