隨著全球公共衛生安全意識的提升和生態文明建設的深入，陸生野生動物作為潛在疫病的重要源頭和傳播媒介，其疫源疫病監測防控工作的重要性日益凸顯。傳統的人工監測與紙質化管理模式，存在信息滯后、數據孤島、管理效率低下等弊端，難以滿足現代精準防控和快速響應的需求。因此，利用現代信息技術構建一個高效、智能、協同的陸生野生動物疫源疫病監測防控系統，已成為野生動物保護與公共衛生安全領域的迫切需求。本畢業設計旨在基于SpringBoot框架，開發一套集數據采集、監測預警、分析決策與防控管理于一體的綜合性系統（項目標識：05roa9），以提升相關工作的信息化、智能化水平。
一、系統總體設計
系統采用經典的B/S（瀏覽器/服務器）架構，后端基于SpringBoot快速開發框架，前端選用主流技術棧（如Vue.js或React），數據庫采用MySQL或PostgreSQL。整體架構分為表現層、業務邏輯層、數據訪問層和數據存儲層，確保系統層次清晰、易于維護和擴展。SpringBoot的自動配置、起步依賴和嵌入式容器等特性，極大地簡化了項目的初始搭建和部署流程，使開發團隊能夠更專注于核心業務邏輯的實現。
二、核心功能模塊
- 基礎信息管理模塊：實現對野生動物種群、分布區域、棲息地環境、監測站點、監測人員等基礎數據的信息化錄入、查詢、修改與維護，建立標準化的數據檔案庫。
- 疫病監測數據采集模塊：支持野外巡查、定點觀測、樣本檢測等多種渠道的數據采集與上報。可通過移動端APP或Web端表單，實時上傳野生動物異常情況（如死亡、行為異常）、樣本檢測結果（病原體、抗體）等數據，并支持圖片、GPS定位等多媒體信息附加。
- 監測預警與風險評估模塊：基于歷史數據和實時上報數據，運用數據分析模型（如時空統計模型、風險預測模型）進行動態分析。系統可自動識別異常聚集事件，評估疫情發生與擴散風險，并根據預設閾值觸發分級預警（如藍、黃、橙、紅），及時通過短信、郵件或系統消息通知相關責任人。
- 疫情處置與防控管理模塊：對確認或疑似疫情事件，實現從啟動應急預案、任務指派、現場處置、效果評估到案例歸檔的全流程閉環管理。記錄防控物資調配、消毒隔離措施、無害化處理等關鍵環節信息。
- 數據可視化與決策支持模塊：利用ECharts等圖表庫，將監測數據、預警信息、疫情分布、趨勢分析等以地圖、熱力圖、折線圖、儀表盤等形式直觀展示，為管理者的宏觀決策提供數據支撐。
- 系統管理與權限控制模塊：基于角色（如管理員、省級監測員、縣級巡查員、專家等）實現細粒度的功能權限和數據訪問權限控制，保障系統安全與數據合規。
三、系統特色與技術創新
- 微服務架構探索：在SpringBoot基礎上，可對核心業務模塊進行微服務化改造（如獨立部署預警服務、數據采集服務），提升系統的彈性、可伸縮性和容錯能力。
- 多源數據融合：整合野外監測數據、實驗室檢測數據、環境氣象數據乃至衛星遙感數據，構建更全面的分析基礎。
- 移動化與離線支持：針對野外作業網絡不穩定的情況，移動端APP支持離線數據采集與暫存，待網絡恢復后自動同步，確保數據不丟失。
- 工作流引擎集成：集成輕量級工作流引擎，規范化疫情上報、審核、處置流程，提升跨部門協同效率。
四、實現與部署（05roa9系統服務）
作為“計算機系統服務”的具體實踐，系統部署方案需充分考慮穩定性、安全性與可維護性。建議采用Docker容器化技術進行應用封裝，配合Nginx實現負載均衡和靜態資源服務，利用Redis作為緩存數據庫提升性能。部署環境可選擇主流云服務平臺或自建服務器集群。系統上線后，需提供完善的用戶培訓、技術文檔（如API文檔、部署手冊）以及持續的運維支持服務，確保系統能夠穩定、高效地服務于各級野生動物疫源疫病監測防控機構。
五、與展望
本系統基于SpringBoot框架，設計并實現了覆蓋陸生野生動物疫源疫病監測防控全流程的信息化管理平臺。它不僅能夠提升數據采集的實時性與準確性，強化監測預警的智能化水平，更能優化資源配置與應急響應流程，為防范野生動物源性疫病向人類和家畜傳播構筑一道重要的數字防線。可進一步結合物聯網（IoT）技術實現自動監測設備接入，利用人工智能技術深化圖像識別（如自動識別物種與異常行為）與預測分析能力，使系統更加智慧化，為保護生物多樣性、維護生態平衡和保障公共衛生安全貢獻更大的技術力量。
