随着全球公共卫生安全意识的提升和生态文明建设的深入，陆生野生动物作为潜在疫病的重要源头和传播媒介，其疫源疫病监测防控工作的重要性日益凸显。传统的人工监测与纸质化管理模式，存在信息滞后、数据孤岛、管理效率低下等弊端，难以满足现代精准防控和快速响应的需求。因此，利用现代信息技术构建一个高效、智能、协同的陆生野生动物疫源疫病监测防控系统，已成为野生动物保护与公共卫生安全领域的迫切需求。本毕业设计旨在基于SpringBoot框架，开发一套集数据采集、监测预警、分析决策与防控管理于一体的综合性系统（项目标识：05roa9），以提升相关工作的信息化、智能化水平。
一、系统总体设计
系统采用经典的B/S（浏览器/服务器）架构，后端基于SpringBoot快速开发框架，前端选用主流技术栈（如Vue.js或React），数据库采用MySQL或PostgreSQL。整体架构分为表现层、业务逻辑层、数据访问层和数据存储层，确保系统层次清晰、易于维护和扩展。SpringBoot的自动配置、起步依赖和嵌入式容器等特性，极大地简化了项目的初始搭建和部署流程，使开发团队能够更专注于核心业务逻辑的实现。
二、核心功能模块
- 基础信息管理模块：实现对野生动物种群、分布区域、栖息地环境、监测站点、监测人员等基础数据的信息化录入、查询、修改与维护，建立标准化的数据档案库。
- 疫病监测数据采集模块：支持野外巡查、定点观测、样本检测等多种渠道的数据采集与上报。可通过移动端APP或Web端表单，实时上传野生动物异常情况（如死亡、行为异常）、样本检测结果（病原体、抗体）等数据，并支持图片、GPS定位等多媒体信息附加。
- 监测预警与风险评估模块：基于历史数据和实时上报数据，运用数据分析模型（如时空统计模型、风险预测模型）进行动态分析。系统可自动识别异常聚集事件，评估疫情发生与扩散风险，并根据预设阈值触发分级预警（如蓝、黄、橙、红），及时通过短信、邮件或系统消息通知相关责任人。
- 疫情处置与防控管理模块：对确认或疑似疫情事件，实现从启动应急预案、任务指派、现场处置、效果评估到案例归档的全流程闭环管理。记录防控物资调配、消毒隔离措施、无害化处理等关键环节信息。
- 数据可视化与决策支持模块：利用ECharts等图表库，将监测数据、预警信息、疫情分布、趋势分析等以地图、热力图、折线图、仪表盘等形式直观展示，为管理者的宏观决策提供数据支撑。
- 系统管理与权限控制模块：基于角色（如管理员、省级监测员、县级巡查员、专家等）实现细粒度的功能权限和数据访问权限控制，保障系统安全与数据合规。
三、系统特色与技术创新
- 微服务架构探索：在SpringBoot基础上，可对核心业务模块进行微服务化改造（如独立部署预警服务、数据采集服务），提升系统的弹性、可伸缩性和容错能力。
- 多源数据融合：整合野外监测数据、实验室检测数据、环境气象数据乃至卫星遥感数据，构建更全面的分析基础。
- 移动化与离线支持：针对野外作业网络不稳定的情况，移动端APP支持离线数据采集与暂存，待网络恢复后自动同步，确保数据不丢失。
- 工作流引擎集成：集成轻量级工作流引擎，规范化疫情上报、审核、处置流程，提升跨部门协同效率。
四、实现与部署（05roa9系统服务）
作为“计算机系统服务”的具体实践，系统部署方案需充分考虑稳定性、安全性与可维护性。建议采用Docker容器化技术进行应用封装，配合Nginx实现负载均衡和静态资源服务，利用Redis作为缓存数据库提升性能。部署环境可选择主流云服务平台或自建服务器集群。系统上线后，需提供完善的用户培训、技术文档（如API文档、部署手册）以及持续的运维支持服务，确保系统能够稳定、高效地服务于各级野生动物疫源疫病监测防控机构。
五、与展望
本系统基于SpringBoot框架，设计并实现了覆盖陆生野生动物疫源疫病监测防控全流程的信息化管理平台。它不仅能够提升数据采集的实时性与准确性，强化监测预警的智能化水平，更能优化资源配置与应急响应流程，为防范野生动物源性疫病向人类和家畜传播构筑一道重要的数字防线。可进一步结合物联网（IoT）技术实现自动监测设备接入，利用人工智能技术深化图像识别（如自动识别物种与异常行为）与预测分析能力，使系统更加智慧化，为保护生物多样性、维护生态平衡和保障公共卫生安全贡献更大的技术力量。
