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【地评线】天府评论：新一轮千亿斤粮食产能提升行动让中国饭碗端得更牢******

　　今年是贯彻党的二十大精神的开局之年，是加快建设农业强国的起步之年，保障粮食和重要农产品稳定安全供给具有特殊重要意义。我们将坚持把粮食生产作为“三农”工作的首要任务，以新一轮千亿斤粮食产能提升行动为抓手，全力保持粮食稳产增产好势头，依靠自己力量端牢中国饭碗。中央农办主任、农业农村部部长唐仁健接受人民日报采访时如是说。

　　粮食安全是“国之大者”。保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事。我国之所以能够实现社会稳定、人心安定，一个很重要的原因就是我们手中有粮、心中不慌。2022年，我国全年粮食产量达到13730.6亿斤，连续8年超过1.3万亿斤，人均粮食占有量达到480公斤以上，小麦、稻谷两大口粮完全自给。但同时，我国粮食需求仍在不断增长。有预测显示，到2035年，我国年粮食需求或将达到8.5亿吨到9亿吨。这既凸显了实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的极端重要性和必要性，也凸显了依靠自己力量端牢中国饭碗的极端紧迫性和艰巨性。

　　重农抓粮，不断夯实粮食安全的根基，永远是端牢中国饭碗的最硬道理。农业强国是社会主义现代化强国的根基，满足人民美好生活需要、实现高质量发展、夯实国家安全基础，都离不开农业发展，离不开粮食安全。稳面积、稳产量、稳政策，是巩固我国粮食安全基础的三大法宝。中央农村工作会议提出了多个提升粮食产能的途径，如抓住耕地和种子两个要害，坚守18亿亩红线，建设高标准农田，健全种粮农民受益保障机制、增产和减损两端发力，构建多元化食物供给体系等，但万变不离其宗，必须用好稳面积、稳产量、稳政策三大法宝，在耕地、科技、农村经济等多方面发力，全面提升粮食产能，全力以赴端牢端稳中国饭碗。

　　坚持“藏粮于地，藏粮于技”不动摇，永远是端牢中国饭碗的最强保障。作为农业大国、人口大国，我国已经成功搭建了粮食生产政策体系和工作措施的“四梁八柱”，如：深入实施“藏粮于地、藏粮于技”战略，紧紧抓住种子和耕地两个要害，持续夯实粮食产能基础；推进服务社会化和生产机械化，促进节本增效、提质增效等等。这些行之有效的举措，是保障粮食产能稳步提升的“稳定器”和“压舱石”，是实施新一轮千亿斤粮食产能提升行动的有力“武器”。要一鼓作气、乘势而上，集中力量把“藏粮于地、藏粮于技”真正落实到位，持续增强粮食综合生产能力，最大限度挖掘粮食供给潜力，确保粮食和重要副食品安全。

　　全面落实党政同责，调动各方积极性，永远是端牢中国饭碗的最大动能。在不断发展农业科技之外，土地、农村建设等领域对粮食生产的助力同样重要。要从农村实际出发，以强化五级书记抓乡村振兴为抓手，聚焦农村基本具备现代生活条件、建设宜居宜业和美乡村，细化乡村建设行动、乡村治理和农村精神文明建设的具体安排，平稳有序推动农村疫情防控措施的调整落实，通过培育提升产业、着力稳定就业、推进创业创新，进一步增强脱贫地区和脱贫群众内生发展动力，调动一切资源，想尽一切办法，为新增千亿斤粮食产能聚心、聚力、聚责、聚智，因地制宜交出粮食产能提升新答卷，让中国饭碗端得更牢。（作者林伟系天府评论特约网评员）

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）