农村沼气安全生产系列动画（二）废弃沼气池莫发愁 变废为宝出路多******

　　编者按：

　　为及时摸清农村沼气设施“家底”，加大对农村沼气生产的安全隐患排查力度，农业农村部科技教育司、农业农村部人力资源开发中心、中国农学会策划制作《农村沼气安全生产系列动画》，包括户用沼气安全篇、废弃沼气池安全处置篇和沼气工程安全篇。将模拟多种场景，解读沼气安全生产、使用及处置方法，提高农民的安全意识，消除安全隐患。

　　农村户用沼气池曾经为广大农村地区农村能源供给及生态环境保护做出了巨大贡献，但由于种种原因，废弃沼气池越来越多。为什么农村沼气池会被废弃？废弃的沼气装置有哪些方式可以处理？

　　沼气池被废弃的原因有很多，有些沼气池因为年代久远，已经没有再修复使用的价值。但如果不作处理就直接废弃，不仅污染环境、影响美观，还会产生安全风险。

　　人是因为沼气池材料老化或者管理不善导致池体管路漏水漏气而决定弃用；有些人则认为用电比用沼气方便。

　　废弃沼气池的处理方式主要有以下几种：

　　因地制宜，将农村沼气池改成厕所化粪池，以改善家庭卫生，让村民生活更方便；通过适当改造，把沼气池变成以储存污水为主的污水池，解决家庭污水处理问题；此外，还能够把废弃沼气池改成水窖，收集储存雨水。如果决定彻底废弃，也可以进行填埋处理。

总 监 制

付长亮 包书政

总 策 划

廖丹凤 战  钊

编  导

张  楠 王长海 武玥彤 谢  芸 赵清建 张  蕃

专家指导

邢可霞 徐文勇 罗  娟 潘君廷 叶炳南

出  品

农业农村部科技教育司

农业农村部人力资源开发中心

中国农学会

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