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广州海珠国家湿地公园成功列入国际重要湿地名录******

　　2月2日，在世界湿地日中国主会场上，国家林草局公布了18处湿地列入国际重要湿地名录，广东广州海珠国家湿地公园成功入选。

　　据悉，海珠湿地列入国际重要湿地名录的原因在于其地域稀有性与代表性，是全国唯一一个地处超大城市中轴线上的国家湿地公园，是非常稀缺的城央绿色空间。广州放弃了超过万亿的商业开发价值，以共建人与自然和谐相处为目标，在城市中央打造出“入则自然，出则繁华”的宝贵财富。

　　同时，海珠湿地内还拥有极具岭南特色的垛基果林生态系统，并保留了传承千年的高畦深沟传统农业文化，这代表着岭南特有的文化遗产。正是这丰富的生物资源和良好的生态环境，使得海珠湿地为城市的可持续发展提供了必需的生态系统服务，日益成为人与自然和谐发展的典范。

　　通过十年的不断探索与实践，海珠湿地总结出一套城央湿地修复模式与技术。以鸟类栖息地构建关键技术为主线，以湿地生态学、景观生态学、动物生态学、恢复生态学等生态学理论为指导，从维护生态平衡、恢复鸟类多样性和生态功能、提高生态系统品质出发，构建适宜湿地鸟类生活、繁衍的多样化栖息地，开展鸟类栖息地构建关键技术的自主创新，并以湿地公园设计进行技术集成与推广，突破了城央湿地鸟类栖息地构建的技术瓶颈，让湿地鸟类种群不断壮大，生物多样性取得显著提升。

　　截至2023年1月，湿地率达79.4%，海珠湿地鸟类种数从72种增加到187种，是原来的2.6倍，昆虫种类从66种增加到738种，鱼类从36种增加到64种。其中，有国家一级重点保护鸟类1种，国家二级重点保护鸟类鸿雁、水雉、鸳鸯、白胸翡翠、褐翅鸦鹃、画眉等27种，IUCN红色名录中华花龟、平胸龟、中华鳖等20种。

　　自中国1992年加入《关于特别是作为水禽栖息地的国际重要湿地公约》以来，已指定国际重要湿地82处，其中，内地81处，香港1处。截至目前，广东省入选国际重要湿地扩大至6处，包括：广东汕尾市海丰湿地、湛江红树林自然保护区、惠东港口海龟自然保护区、广东南澎列岛海洋生态国家级自然保护区、广东广州海珠国家湿地公园、广东深圳福田红树林湿地。

　　(央视新闻客户端 总台记者 陈惠婷 魏垚)

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）