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推动全面绿色转型 中国以最大努力提高应对气候变化力度******

　　(经济观察)推动全面绿色转型 中国以最大努力提高应对气候变化力度

　　中新社北京11月6日电 (记者 阮煜琳)从完善应对气候变化工作的顶层设计，到建成世界最大的清洁煤电体系，中国一直以最大努力提高应对气候变化力度，推动经济社会发展走上了全面绿色低碳转型的轨道。

　　2020年9月22日，中国政府在第七十五届联合国大会一般性辩论上郑重宣示，中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和。

　　中国将应对气候变化作为国家战略，融入生态文明建设整体布局和经济社会发展全局，把系统观念贯穿碳达峰碳中和工作全过程，加强顶层设计。

　　2021年，《中共中央 国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》出台，国务院印发《2030年前碳达峰行动方案》，明确了碳达峰碳中和工作的时间表、路线图、施工图。同时，各有关部门制定了分领域分行业实施方案和支撑保障政策，各省(区、市)也都制定了本地区碳达峰实施方案。截至目前，中国碳达峰碳中和“1+N”政策体系已经建立。

　　“双碳”目标正引领中国经济社会发展全面绿色转型。中国采取调整产业结构、优化能源结构、节能提高能效、建立市场机制等一系列政策措施，取得了突出成效。

　　官方数据显示，据初步核算，2021年，中国单位国内生产总值(GDP)二氧化碳排放比2005年下降了50.8%，中国煤炭占能源消费总量比重由2005年的72.4%下降至56%，非化石能源占能源消费比重达到16.6%。同年，中国成功启动了全球覆盖温室气体排放量最大的碳排放权交易市场。

　　立足以煤为主的基本国情，中国大力推进煤炭清洁高效利用，实施煤电机组“三改联动”，在沙漠、戈壁、荒漠地区规划建设4.5亿千瓦大型风电光伏基地。目前，中国可再生能源装机规模已突破11亿千瓦，稳居世界第一。中国还是全球森林资源增长最多和人工造林面积最大的国家，是全球“增绿”的主力军。

　　“中国扭转了二氧化碳排放快速增长的态势，这也是非常了不起的成绩”，中国生态环境部应对气候变化司司长李高说，经过不懈努力，中国实现了经济发展与减污降碳双赢，绿色日益成为经济社会高质量发展的鲜明底色。

　　与此同时，中国积极为全球气候治理作出中国贡献。中国作为世界上最大的发展中国家，将完成全球最高碳排放强度降幅，用全球历史上最短的时间实现从碳达峰到碳中和，充分体现了负责任大国的担当。

　　中国积极同广大发展中国家开展应对气候变化南南合作，尽己所能帮助发展中国家特别是小岛屿国家、非洲国家和最不发达国家提高应对气候变化能力，减少气候变化带来的不利影响。

　　《中国应对气候变化的政策与行动2022年度报告》显示，中国作为发展中国家最大捐赠国，向全球环境基金(GEF)第8增资期捐款3190万美元，推动 GEF-8实现52.5亿美元历史最大规模增资。推动绿色气候基金(GCF)恪守《公约》及其《巴黎协定》原则共识，累计向发展中国家提供超过100亿美元气候资金支持。

　　未来五年，是中国全面建设社会主义现代化国家开局起步的关键时期，中国生态文明建设已进入降碳为重点战略方向，推动减污降碳协同增效，促进经济社会发展全面绿色转型，实现生态环境质量改善由量变到质变的关键时期。

　　中共二十大报告提出，积极稳妥推进碳达峰碳中和。立足中国能源资源禀赋，坚持先立后破，有计划分步骤实施碳达峰行动。

　　李高表示，党的二十大报告为中国进一步做好应对气候变化工作明确了方向。下一步我们要继续实施积极应对气候变化国家战略，坚持统筹产业结构调整、污染治理、生态保护、应对气候变化，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，坚持系统观念，处理好发展和减排、整体和局部、长远目标和短期目标、政府和市场的关系，推动应对气候变化工作不断取得新的进展。

　　《联合国气候变化框架公约》第二十七次缔约方大会(COP27)即将在埃及沙姆沙伊赫举行。COP27开幕前夕，李高接受媒体采访时指出，这次大会在发展中国家召开，应当切实地回应发展中国家的关切，反映发展中国家的诉求，取得符合发展中国家利益的成果。我们期待与各方一道将COP27打造成为以“落实”为主题，以发展中国家最为关心的适应和资金为成果亮点的大会。(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

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）