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应急管理部发布2022年全国十大自然灾害******

　　中新网1月12日电据应急管理部网站消息，经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部、水利部、农业农村部、卫生健康委、统计局、气象局、银保监会、粮食和储备局、林草局、中国红十字会总会、国铁集团等部门和单位对2022年全国重大自然灾害事件会商核定，全国十大自然灾害如下(按时间排序)：

　　一、1月8日青海门源6.9级地震

　　1月8日1时45分，青海海北州门源县发生6.9级地震，震源深度10千米。震中位于青海、甘肃两省交界处，此后又发生5.1级、5.2级强余震，地震共造成青海、甘肃、内蒙古、宁夏4省(区)17.1万人受灾，不同程度损坏房屋9.5万间，局地交通、市政等基础设施受损严重，直接经济损失32.5亿元。

　　二、2月中下旬南方低温雨雪冰冻灾害

　　2月中下旬，南方出现大范围低温雨雪冰冻灾害过程，持续时间长，暴雪落区偏南，降水(雪)强度大。持续低温雨雪冰冻对农业生产、交通、电力等造成一定影响。灾害造成福建、江西、湖南、广东、广西等9省(区、市)77个市447个县(市、区)609.2万人受灾，近8400人紧急转移安置；农作物受灾面积422.3千公顷；900余间房屋倒塌，近6500间不同程度损坏；直接经济损失78.9亿元。

　　三、6月上中旬珠江流域暴雨洪涝灾害

　　5月下旬至6月上中旬，我国华南地区遭遇1961年以来第2强的“龙舟水”过程。受其影响，珠江流域连续形成2次流域性较大洪水，北江出现1915年以来最大洪水，西江、北江、韩江先后发生7次编号洪水，局地发生严重城乡内涝和山洪地质灾害等。灾害造成广东、广西2省(区)648.9万人次受灾，因灾死亡失踪37人，紧急转移安置50.2万人次；倒塌房屋9200余间，不同程度损坏2.4万间；农作物受灾面积288.4千公顷；直接经济损失278.2亿元。

　　四、6月份闽赣湘三省暴雨洪涝灾害

　　6月份，福建、江西、湖南多地遭遇多轮强降雨过程，累计雨量大、降雨落区重叠、受灾范围广，多条河流发生超历史洪水，引发洪涝和次生地质灾害等，农业、水利、交通、供水、供电等基础设施受损严重。灾害造成福建、江西、湖南3省814.2万人次受灾，因灾死亡失踪29人，紧急转移安置62.9万人次；倒塌房屋9100余间，不同程度损坏5万余间；农作物受灾面积582千公顷；直接经济损失433亿元。

　　五、2022年第3号台风“暹芭”

　　2022年第3号台风“暹芭”于7月2日15时左右在广东电白沿海登陆(台风级，35米/秒)。登陆后穿过广东、广西、湖南3省(区)，其残余环流继续北上影响我国黄淮、东北等地。造成广东、广西、海南等省(区)39个市165个县(市、区)186.29万人受灾，紧急转移安置7万余人；倒塌房屋670余间，不同程度损坏近1400间；农作物受灾面积109.01千公顷；直接经济损失31.2亿元。

　　六、7月中旬四川暴雨洪涝灾害

　　7月11日至17日，四川省部分地区遭受多轮强降雨天气，部分地区降暴雨，局地大暴雨，并伴有雷电、阵性大风等强对流天气，引发山洪、泥石流等灾害。造成绵阳、阿坝、雅安等13市(州)76个县(市、区)27.9万人受灾，因灾死亡失踪36人，紧急转移安置1.4万人；倒塌房屋近400间，不同程度损坏近2200间；农作物受灾面积3.9千公顷；直接经济损失24.8亿元。

　　七、长江流域夏秋冬连旱

　　7月至11月上半月，长江流域降水异常偏少、极端高温天气持续，中旱以上日数为77天，较常年同期偏多54天，为有完整实测资料以来最严重的气象水文干旱，极端高温干旱对相关地区农业生产、人畜饮水、电力供应、生态环境等造成严重影响。旱情峰值时，造成四川、重庆、湖北、湖南、江西等12省(区、市)3978万人受灾，701.4万人因旱需生活救助；农作物受灾面积4270千公顷；直接经济损失408.5亿元。

　　八、8月上旬辽宁暴雨洪涝灾害

　　7月底至8月上旬，辽宁省中西部、东南部等地出现暴雨到大暴雨，引发洪涝灾害，辽河干流持续超警，支流绕阳河堤防发生决口险情，农业、基础设施等损失较重。灾害造成锦州、阜新、盘锦等9市31个县(市、区)54.9万人受灾，紧急转移安置3.4万人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏8500余间；农作物受灾面积166.4千公顷；直接经济损失76亿元。

　　九、8月17日青海大通山洪灾害

　　8月17日22时许，受持续强降雨影响，青海省多地发生暴雨洪涝灾害，西宁市大通县青林乡、青山乡等地瞬时强降雨引发山洪，道路、桥梁、水利等基础设施受损严重。灾害共造成西宁、海北、海东、黄南、果洛5市(州)11个县(市、区)6.5万人受灾，因灾死亡失踪31人，紧急转移安置3300余人；倒塌房屋100余间，不同程度损坏9000余间；农作物受灾面积5.3千公顷；直接经济损失6.9亿元。

　　十、9月5日四川泸定6.8级地震

　　9月5日12时52分，四川省甘孜藏族自治州泸定县发生6.8级地震，震源深度16公里。地震造成四川省甘孜、雅安等6市(州)24个县(市、区)54.8万人受灾，因灾死亡失踪117人，紧急转移安置8万人；倒塌房屋1.2万间，不同程度损坏26.5万间；灾区居民住房及电力、通信、道路等基础设施损毁严重，直接经济损失154.8亿元。

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）