贵州加快水利现代化建设 全面提升水安全保障能力******

　　多彩贵州网讯（本网记者 彭典徐昆）1月10日，记者从省政府新闻办召开的贵州水利“百库大会战”新闻发布会上获悉，贵州加快水利现代化建设，全面提升水安全保障能力。

　　省水利厅将深入实施贵州省“十四五”水利发展规划、贵州省水网建设规划等重点规划，围绕提升水安全保障能力、破解工程性缺水问题、推动水利高质量发展目标，全力以赴加快水利现代化建设。

新闻发布会现场

　　加快贵州水网建设，全面提升水安全保障能力。围绕建设“一核四区”大水网，以水利“百库大会战”为抓手，重点推进凤山、观音等在建工程建设，新开工花滩子、英武、石龙等一批大中小型水库，加快黔中、夹岩调水大通道建设和水库配套输配水网络建设，实施一批引提调水和连通工程，推进农村供水管网和灌区建设，全面保障城镇、30户以上村寨、300亩以上连片耕地、高标准农田和产业园区等用水需求。“十四五”期基本建成黔中水网和黔西北水网，同步推进黔东南、黔东北、黔西南水网建设，到2035年全面形成贵州大水网。

　　加快水旱灾害防御体系建设，全力保障人民群众安全。深入落实“两个坚持，三个转变”的防灾减灾救灾理念，按照“消隐患、强弱项”的思路，加强大江大河主要支流和中小河流治理、病险水库除险加固、山洪灾害防治、城市防洪体系建设，强化流域防洪调度，探索推进数字孪生流域建设，整体提升洪涝灾害防御能力和超标准洪水应对能力，保障人民群众生命财产安全和经济社会健康稳定发展。

　　加快供水“四化”建设，提升城乡供水保障能力。全面推进输配水网络建设，打通生产生活生态用水“最后一公里”。按照“规模化发展、标准化建设、专业化管理、企业化运营”的思路，整体推进城乡供水一体化发展，助力乡村振兴。

　　加快水生态治理修复，守好“两江”生态屏障。坚持绿色发展、水利先行的思路，系统推进水土流失综合治理、生态清洁型小流域综合治理、重点河湖生态修复、小水电分类整改和绿色转型升级、水系连通及水美乡村建设、湖库生态渔业发展，全面加强水生态文明建设和水生态产业发展。

　　加快智慧水利建设，全面提升水利信息化水平。按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以保障流域防洪、供水和水生态的安全为目标，以提升流域综合治理和管理能力为核心，以提升水利监测现代化水平为支撑，围绕“一云一网一平台”总体框架，推进云计算、大数据、移动互联、物联网、5G等新一代信息技术与水利活动全面深度融合，加快数字化转型，积极推进数字孪生流域、数字孪生水利工程项目试点建设，逐步构建数字化、网络化、智能化的智慧水利体系。

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