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保障粮食供给 端牢中国饭碗******

　　农业基础地位任何时候都不能忽视和削弱，手中有粮、心中不慌在任何时候都是真理

　　始终绷紧粮食安全这根弦，牢牢把住粮食安全主动权，努力构建更高层次、更高质量、更有效率、更可持续的粮食安全保障体系

　　山东省东营市河口区地处黄河入海口，盐碱地多达69.72万亩。近年来，当地依托科技创新，在良种培育、盐碱地种植等方面下功夫，打造国家级耐盐碱种业应用示范区，大豆新品种“齐黄34”实现平均亩产329.3公斤。良种良法配套，农机农艺融合，科技种田为粮食稳产保供提供了有力支撑，让乡亲们日子越过越红火。

　　粮食安全是“国之大者”。对我们这样一个有着14亿多人口的大国来说，国家粮食安全了，实现经济发展、社会稳定、国家安全才有基础；农业基础地位任何时候都不能忽视和削弱，手中有粮、心中不慌在任何时候都是真理。

　　党的十八大以来，各地区各部门把确保重要农产品特别是粮食供给作为首要任务，各项举措扎实有效，广大农民辛勤耕耘，大国粮仓根基稳固。粮食产量连续8年站稳1.3万亿斤台阶，谷物基本自给、口粮绝对安全，粮食和重要农产品供给稳定……来之不易的丰收答卷，是政策好、科技强、人努力等多种因素共同作用的结果。

　　今天，我们牢牢把住了粮食安全的主动权，中国特色粮食安全之路越走越稳健。但也应清醒看到，当前，百年变局和世纪疫情相互交织，全球粮食产业链供应链不确定风险增加，我国粮食产需在今后相当长的时期内仍将处于紧平衡态势。同时，随着我国经济高质量发展和城镇化推进，粮食等重要农产品需求仍呈刚性增长态势，保障国家粮食安全压力更大、任务更重。面向未来，我们必须未雨绸缪，始终绷紧粮食安全这根弦，牢牢把住粮食安全主动权，努力构建更高层次、更高质量、更有效率、更可持续的粮食安全保障体系，以国内稳产保供的确定性来应对外部环境的不确定性。

　　要把提高农业综合生产能力放在更加突出的位置，紧紧抓住耕地和种子两个要害。耕地是粮食生产的命根子。我国耕地家底并不丰厚，以占世界9%的耕地，养活世界近20%的人口，人地关系紧张是基本国情。坚决守住18亿亩耕地红线，逐步把永久基本农田全部建成高标准农田，才能把有限的耕地资源用足用好。种子是农业的“芯片”。我国农业科技进步有目共睹，但也存在短板，其中最大的短板就是种子。种源安全关系到国家安全，下决心把我国种业搞上去，才能实现种业科技自立自强、种源自主可控。新征程上，深入实施藏粮于地、藏粮于技战略，实行最严格的耕地保护制度，打好种业翻身仗，方能不断夯实粮食生产物质基础，持续巩固和提高粮食生产能力。

　　保障粮食供给，还要着力调动农民和政府“两个积极性”。发展粮食生产，主体是种粮农民。近年来，从落实国家稻谷补贴、实际种粮农民一次性补贴、农机购置补贴等政策，到稳步提高稻谷小麦最低收购价水平，再到推动三大主粮完全成本保险和种植收入保险实现主产省产粮大县全覆盖……一系列好政策进村下田，稳预期、增效益，激发了农民种粮积极性。悠悠万事，吃饭为大。保证粮食安全，大家都有责任，党政同责要真正见效。严格考核，督促各地真正把保障粮食安全的责任扛起来，才能更好稳住粮食安全这块“压舱石”。新征程上，我们要健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制，确保种粮农民合理收益、全面落实粮食安全党政同责，把中国人的饭碗牢牢端在自己手中。

　　减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径。据联合国粮农组织统计，每年全球粮食从生产到零售全环节损失约占世界粮食产量的14%。在我国，粮食生产仅“三夏”小麦机收环节减损1个百分点，就可挽回25亿斤粮食。减损就是增产，降耗就是增收。中办、国办印发的《粮食节约行动方案》明确，到2025年，粮食全产业链各环节节粮减损举措更加硬化实化细化，推动节粮减损取得更加明显成效。与此同时，还要树立大食物观，构建多元化食物供给体系，多途径开发食物来源。新征程上，我们要在增产和减损两端同时发力，持续推进食物节约各项行动，不断提高粮食安全保障水平。

　　党的二十大报告提出，“全方位夯实粮食安全根基”。立足自身抓好农业生产，坚决筑牢国家粮食安全防线、全方位夯实粮食安全根基，一定能让“中国饭碗”装得更满、端得更牢、成色更足，为稳定经济社会大局筑牢坚实基础。（本报评论部）

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）