广东2022年空气质量总体优良 地表水优良率达92.6%******

　　环境优美的广州南沙（资料图）　南沙区政府 供图

　　中新网广州1月10日电 (记者王坚)据广东省生态环境厅10日消息，2022年全省大气和水环境质量稳中向好，其中，全省空气质量总体优良，全省PM2.5平均浓度再创新低，连续3年达到世卫组织第二阶段目标(25微克/立方米)；全省地表水优良率达92.6%，连续2年实现90%以上达优，县级以上在用集中式饮用水源水质继续保持100%达标率。

　　广东省生态环境厅生态环境监测处处长林文介绍，2022年，全省空气质量总体优良，6项污染物年均评价浓度均达到国家二级标准，AQI达标率为91.3%；区县方面空气质量普遍改善。

　　同时，全省89个地级以上市在用集中式饮用水源和77个县级行政单位及经济技术开发区所在城镇在用集中式饮用水源水质达标率继续保持100%；149个地表水国考断面水质优良率为92.6%，同比上升2.1个百分点，12个断面水质由Ⅲ类改善为Ⅱ类优，5个断面水质由Ⅳ类改善为Ⅲ类良，2个劣Ⅴ类国考断面全部消劣。

　　深圳一处环境优美的河道(资料图) 王坚 摄

　　“按照国家的初审数据，2022年广东省国考断面水质优良比例为92.6%、劣Ⅴ类比例为0，超额完成国家下达的年度工作任务和‘十四五’目标任务。”广东省生态环境厅水生态环境处处长李新科表示，接下来，该省将推动重点国考断面攻坚，持续巩固潮州市枫江深坑、揭阳市练江青洋山桥2个断面消劣成效，针对不稳定达标断面，指导推动各地精准精细治污；并抓好重点时段水污染防治以及重点污染指标管控；同时，抓重点治水工程建设，坚持控源截污为主线，建立攻坚断面的重点工程、重点措施清单，减少入河污染负荷。

　　林文表示，2023年广东将加快完善生态环境监测网络建设，包括开展工业园区VOCs自动监测站建设，推进跨市交接断面、重点河流断面支流通量监测，加强饮用水源、工业园区预警监测，完善功能区声环境监测网络建设等。此外，还将优化省级土壤环境监测网络，推进地下水监测井规范化建设。(完)

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