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乐发lv交流群_乐发lvapp

来源:乐发lv投注2024-04-23 17:48

  

2023年海南越冬水鸟调查结果公布:黑脸琵鹭数量创新高******

  中新网海南文昌2月2日电(记者 张茜翼)每年2月2日是“世界湿地日”。当日,海南观鸟会、海口畓榃湿地研究所联合发布2023年海南越冬水鸟调查成果,本年度记录到黑脸琵鹭数量201只,是海南自2003年开展越冬水鸟调查以来数量最多的一次,东方四必湾、儋州儋州湾、临高和儋州交界的后水湾是它们在海南主要的越冬地。

图为光村银滩戴浅蓝色脚旗勺嘴鹬。 罗理想 摄图为光村银滩戴浅蓝色脚旗勺嘴鹬。 罗理想 摄

  海南越冬水鸟调查从2003年开始,已连续开展20年,是海南省持续时间最长,影响最大的鸟类监测活动。2023年1月6日至8日,海南观鸟会与海口畓榃湿地研究所共同组织开展2023年海南越冬水鸟调查。

  据介绍,今年共有34人参与调查,调查队员主要由海南观鸟会骨干成员和各湿地保护地的鸟类监测人员组成,他们分成14个调查小组对全岛60个沿海主要水鸟分布区开展同步调查,基本上涵盖海南沿海(不含三沙市)已知的主要水鸟栖息地。

图为黑脸琵鹭。 罗理想  摄图为黑脸琵鹭。 罗理想  摄

  此次调查共记录到水鸟71种32036只,是历年海南越冬水鸟调查中记录到水鸟物种数量最多(与去年持平)和数量较多的一年。其中记录到国家一级保护野生鸟类4种:勺嘴鹬,黑脸琵鹭,小青脚鹬,黄嘴白鹭;国家二级保护野生鸟类10种:栗树鸭、紫水鸡、水雉、白腰杓鹬、翻石鹬、大滨鹬、阔嘴鹬、大凤头燕鸥、岩鹭、白琵鹭。

图为黑脸琵鹭。 陈正平  摄图为黑脸琵鹭。 陈正平  摄

  调查队在儋州湾和儋州光村银滩共记录到4只勺嘴鹬,其中光村银滩是首次发现勺嘴鹬越冬。在光村银滩发现的勺嘴鹬戴有浅蓝色旗标,这是2017年前在俄罗斯楚科奇北部环志的。

  调查记录到数量最多的鸟类物种为蒙古沙鸻,达到6766只,数量较多的还有白鹭、黑翅长脚鹬、环颈鸻等,它们是海南越冬水鸟的优势物种。

2023海南越冬水鸟调查。 调查队供图2023海南越冬水鸟调查。 调查队供图

  在海南的越冬水鸟栖息地中,记录到水鸟数量最多的是儋州湾,达到5582只;监测到水鸟种类最多的是海口东寨港,为35种;水鸟数量较多的区域还有文昌会文湿地、乐东莺歌海湿地、东方四必湾、儋州光村银滩以及临高和儋州交界的后水湾,这些地方为海南最主要的水鸟栖息地。(完)

                                          • 乐发lv交流群

                                            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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