国家发改委环资司副司长赵鹏高：中国“双碳”目标带来三大机遇******
中新网北京11月2日电 (中新财经记者 左宇坤)11月1日，以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。会上，国家发展改革委环资司副司长赵鹏高介绍了碳达峰碳中和工作进展以及“1+N”政策体系的有关情况。
中共二十大报告明确提出，积极稳妥推进碳达峰碳中和。实现碳达峰碳中和是一场广泛而深刻的经济社会系统性变革。立足我国能源资源禀赋，坚持先立后破，有计划分步骤实施碳达峰行动。
赵鹏高指出，自2020年9月以来，中国坚定不移推进碳达峰碳中和工作取得了良好开局。建立了统筹协调机制，推动能源清洁低碳高效利用，推动产业优化升级，巩固提升生态系统碳汇能力，完善绿色低碳政策体制，同时积极参与和应对全球气候变化全球治理，积极履行应对气候变化国际义务。
11月1日，以“聚焦二十大 共谋新发展”为主题的国家发展改革委与美在华跨国企业高层圆桌会在北京举行。圆桌会由国家发改委国际司、中国新闻社主办，中国新闻网承办。赵鹏高说，我们提前超额完成第一阶段国家自主贡献目标，2021年全国能耗强度、二氧化碳排放强度又分别降低了2.7%、3.8%。在全球气候治理中积极发挥建设性作用，推动各方就《巴黎协定》实施细则等核心问题达成共识。深入推进绿色“一带一路”建设。开展应对气候变化南南合作，加强在落实《巴黎协定》等方面的务实合作。
赵鹏高表示，碳达峰碳中和“1+N”政策体系是中国深入实施碳达峰碳中和战略的制度保障。在各部门的努力下，目前碳达峰碳中和“1+N”政策体系已经建立。
其中，“1”是中国实现碳达峰碳中和的指导思想和顶层设计，由《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》和《2030年前碳达峰行动方案》两个顶层设计文件构成，明确了碳达峰碳中和工作的时间表、路线图、施工图。
“N”是重点领域、重点行业实施方案及相关支撑保障方案，包括能源、工业、城乡建设、交通运输、农业农村等重点领域实施方案，煤炭、石油天然气、钢铁、有色金属、石化化工、建材等重点行业实施方案，以及科技支撑、财政支持、统计核算、人才培养等支撑保障方案。
赵鹏高指出，中国“双碳”目标是非常广泛而深刻的经济社会系统性变革，这个变革过程中有巨大的市场商机、市场机遇。具体有三个方面：第一是低碳、零碳、负碳技术的交流合作；第二是开展绿色低碳贸易与投资合作；第三是开展第三方市场合作，中国承诺将大力支持发展中国家能源绿色低碳发展，中外企业具有广阔的合作空间和巨大的合作潜力，希望跨国公司发挥自身优势，与中国企业携手开拓第三方实践，实现合作共赢。(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 乐发lv地图 |
