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来源：仲傅彩票平台软件2024-08-06 17:48

全国湿地观赏地图出炉！看最美湿地在哪里？******

　　原标题：白羽翩飞云水间全国湿地观赏地图看最美湿地在哪里

　　今天(2月2日)是第27个世界湿地日，今年的主题为“湿地修复”，旨在提高公众对湿地为人类和地球所做贡献的认识，促进采取行动来修复湿地。近年来，我国湿地建设成果突出，国家湿地公园已有901处，中国天气网特别推出全国湿地观赏地图，盘点各大湿地公园的特色秋冬季景观及最佳观赏期，一起欣赏大美中国。

　　目前，我国大部地区依然处于冬季，秋冬季人们不仅可在湿地公园中观赏到大批候鸟的身姿，各景区的湿地景观也各具特色。

　　在北方，位于内蒙古的额尔古纳国家湿地公园有着中国目前保持原状态最完好、面积较大的湿地，被誉为“亚洲第一湿地”。常年来看，这里的冬天在9月中旬就拉开帷幕，湿地河谷地带水汽较多，凝结在植物上形成独具风韵的雾凇景观，绵延数百里，十分壮观。

　　根河源国家湿地公园位于与额尔古纳相隔不远的根河市，这里素有“中国冷极”之称。常年9月底开始，根河就会开始降雪，雪季可持续到次年5月左右。一到冬天，根河湿地林场里大量的白桦及杨树林银装素裹，穿越其中可体验豪迈的林海雪原之情。

　　新疆的赛里木湖国家湿地公园，周围雪山高海拔地区常年积雪，尤其是每年10月底之后冬季来临，雪山雪量逐步丰盈。赛里木湖水十分清澈，湖底长有大量植物，冬季冰封之后宛如镜面，植物衰败后释放出甲烷等气体，气泡向水面升腾，在低温下迅速冰冻，形成壮观的冰泡湖景观。

　　辽宁盘锦红海滩风景廊道在北方湿地中也非常有名，最佳观赏期为每年的5月至10月，其中红海滩属于退海湿地，特有的湿地植物碱蓬草火红一片，不仅观赏价值高，还为到这里越冬的丹顶鹤、黑嘴鸥等鸟类提供了食物。

　　在水系众多的南方，更是不乏湿地的身影。杭州西溪湿地国家公园每年进入初冬时节，芦苇荡芦花初绽，西溪的芦花分为荻、芦竹、芦苇三个品种，大多集中在秋雪庵周边。贵阳花溪国家城市湿地公园是罕见的城市湿地，具有独特的喀斯特地貌，秋冬时节，十里河滩的梧桐、银杏叶被染成金黄色，美不胜收。

　　重庆梁平的双桂湖湿地公园及武汉涨渡湖湿地公园都有着丰富的杉林资源，但不同的是，前者以水杉为主，后者则是池杉。人们常常将水杉和池杉搞混，从外观上看，水杉较高、叶片呈针状，池杉较矮、叶片卷曲向下。每逢晚秋时节，这两种杉树的叶子都会完成“上妆”，远远望去一片火红。

　　广东海陵岛红树林湿地公园以红树林著称，虽然名字里有个红字，这种树的树叶和枝条却是绿色的，只有在切开树皮后，树干的颜色才能裸露出红色。红树林在净化海水、防风消浪等方面有着十分积极的作用，主要分布在华南，其中广东面积最大。

　　云南红河哈尼梯田国家湿地公园是典型的人工湿地，以梯田景观为主，从山脚至山巅，级数最多可达3700多级最大垂直落差2000多米。每年的11月至次年3月，这里雨水最为充盈，一块块梯田被阳光照亮，仿佛一块块天空之镜，云雾缠绕其中，景色绝美。

　　湿地不仅能为人们提供四季不同的可观赏景观，还是十分重要的自然生态系统，为大量的动植物提供栖息地，既能保护生物的多样性，也能调节气候、净化水质。有兴趣的朋友可根据最佳观赏期前往观赏，提醒大家出游仍需注意佩戴口罩，做好健康防护工作。(中国天气网文/江漪设计/任成英数据支持/李靓)

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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）

[责编：天天中]

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