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应急管理部提示做好近期寒潮天气防范应对工作******

　　中新网1月12日电 据应急管理部网站消息，气象部门预测，受强冷空气影响，1月11日至15日，寒潮天气将自西向东影响我国大部地区，最高降温超20摄氏度，将出现大范围雨雪天气。应急管理部日前向受影响的30个省份发出提示，要求落实落细寒潮天气防范应对各项措施，确保人民群众生命财产安全。

　　应急管理部提示，此次寒潮天气过程影响范围广、降温剧烈，具有降水相态复杂、雨雪雾大风等天气并发的特点，且当前正值春运交通出行高峰，低温雨雪冰冻灾害风险高。要从四个方面做好近期寒潮天气防范应对工作：

　　一是密切关注天气变化趋势。加强与气象、交通运输、农业农村、能源等部门联合会商研判，强化信息共享和联动机制，形成防范应对工作合力，做好不同地区防范应对暴风雪、剧烈降温、冰冻、强降雨等分类指导。

　　二是深入开展隐患排查整治。重点关注雨雪冰冻天气对春运交通、旅游景区及施工场地等影响，加强路况巡查，及时发布灾害预警信息和防灾避险指引，必要时及时管控相关路段、关停景区和施工场地等。

　　三是强化抢险救援准备。加强除雪车、融雪剂等抢险物资储备，视情在重点路段、重要区域提前预置抢险救援力量和物资，全力做好突发险情应急处置。

　　四是精准有序做好救灾救助。妥善保障好受灾群众基本生活，推动交通、电力、供暖、供水、通信、能源等部门按职责落实保供保畅措施，确保人民群众温暖过冬、安全过节。

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）