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中国16部门联合发文：多措并举推动噪声源污染治理******

　　中新社北京1月10日电 (记者 阮煜琳)中国生态环境部、国家发改委、交通运输部等16个部门日前联合印发《“十四五”噪声污染防治行动计划》(以下简称《行动计划》)。生态环境部大气环境司有关负责人10日解读该文件时表示，要多措并举推动噪声源污染治理，通过实施噪声污染防治行动，稳步提高噪声污染防治水平。

　　随着蓝天、碧水、净土污染防治攻坚战取得显著成效，民众对生态环境质量的期望越来越高，对生态环境问题的容忍度也越来越低，噪声污染越来越成为环境领域集中投诉的热点和焦点。2021年，全国生态环境信访投诉举报管理平台共接到公众举报45万余件，其中噪声扰民问题占全部举报的45%，居各环境污染要素的第2位。

　　“加强噪声污染防治是解决民众反映强烈突出环境问题的迫切需要。”该负责人表示，《行动计划》作为“十四五”期间噪声污染防治工作的指导性文件，进一步强化了重点管控措施，力求逐步满足民众日益增长的和谐安宁环境需要。

　　《行动计划》要求，通过实施噪声污染防治行动，基本掌握重点噪声源污染状况，不断完善噪声污染防治管理体系，有效落实治污责任，稳步提高治理水平，持续改善声环境质量，逐步形成宁静和谐的文明意识和社会氛围。到2025年，全国声环境功能区夜间达标率达到85%。

　　该负责人表示，多措并举推动噪声源污染治理，稳步提高噪声污染防治水平。要严格噪声源头管理，优化噪声敏感建筑物建设布局。深化工业企业噪声污染防治。强化建筑施工噪声污染防治，加大交通运输噪声污染防治，严格机动车、船舶噪声监管治理。同时，推进社会生活噪声污染防治，严格经营场所噪声管理，文明开展娱乐、旅游活动，重点针对社区和邻里噪声完善管理举措，共同维护社会和谐。(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）