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中国大部地区将出现寒潮雨雪天气 东北部分地区降温超20℃******
中新网1月12日电 据中央气象台网站消息，受强冷空气及南支槽影响，12日至15日，我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。1月12日08时至1月16日08时，寒潮天气将自西向东影响我国大部地区，其中，12日主要影响西北地区，13日至15日影响我国中东部地区。我国大部地区气温将先后下降8～12℃，中央气象台1月12日06时继续发布寒潮蓝色预警。
我国大部地区将出现寒潮雨雪天气
受强冷空气及南支槽影响，12日至15日，我国大部地区将先后出现雨雪及大风降温天气。其中西北地区东部、华北、东北地区大部、黄淮、江淮、江汉、西南地区东部、江南北部等地将有小到中雨转小到中雪或雨夹雪，部分地区大雪，局地暴雪；江南中南部、华南等地有小到中雨，部分地区大雨，局地暴雨，部分地区伴有雷电天气。1月12日08时至1月16日08时，寒潮天气将自西向东影响我国大部地区，其中，12日主要影响西北地区，13日至15日影响我国中东部地区。我国大部地区气温将先后下降8～12℃，其中，新疆沿天山以北、甘肃西部和中南部、内蒙古中东部、东北地区、江汉东部、江淮、江南、华南北部、贵州等地降温14～18℃，内蒙古中东部、黑龙江东部、吉林东部、辽宁东北部等地的部分地区降温超过20℃，并伴有4～6级、阵风6～8级的大风，新疆山口风力可达9～11级或以上。东部和南部海区有7～9级风，阵风可达10～11级。降温过后，17日早晨，最低气温0℃线将南压至云南东部至贵州南部、湖南南部、福建北部、浙江东部一线(见图1)。
图1 全国大风降温预报图(1月12日08时-16日08时)1月12日08时至1月14日08时，新疆沿天山以北、甘肃大部、宁夏、陕西北部、内蒙古大部、东北地区等地部分地区将先后降温8～12℃，其中，新疆沿天山以北、内蒙古中东部、黑龙江中东部、吉林东部、辽宁东北部等地部分地区降温14～16℃，局地可超过18～20℃。新疆东部、甘肃中西部、内蒙古大部、东北地区、华北等地有6～8级大风，新疆山口风力可达9～11级或以上。东部海区有7～9级风，阵风可达10～11级。新疆东部和南部、青海西北部、甘肃西部和东部、内蒙古西部、宁夏、陕西北部等地有扬沙或浮尘，局地有沙尘暴(见图2)。中央气象台1月12日06时继续发布寒潮蓝色预警。
图2 全国大风降温预报图(1月12日08时-14日08时)未来三天具体预报
1月12日08时至13日08时，新疆南疆盆地西部、甘肃西部、青海西部、内蒙古大部、黑龙江西北部和东部、吉林和辽宁东部、华北北部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪，其中，新疆南疆盆地和南疆西部山区等地部分地区有大到暴雪(10～16毫米)。东北地区西部、华北中南部、黄淮、江淮、江汉大部、西南地区东北部、江南、华南大部、台湾岛大部等地部分地区有小到中雨，其中，安徽南部、江西北部和南部、浙江北部、广西东部、广东西北部等地部分地区有大雨(25～45毫米)。新疆东部和南疆盆地、甘肃河西、内蒙古中东部、吉林西部等地部分地区有4～6级风，其中，新疆山口地区风力可达9～11级及以上。新疆东部和南部、青海西北部、甘肃西部和东部、内蒙古西部、宁夏、陕西北部等地部分地区有扬沙或浮尘，局地有沙尘暴(见图3)。
图3 全国降水量预报图(1月12日08时-13日08时)1月13日08时至14日08时，新疆南疆盆地西部、青海北部、甘肃大部、宁夏、陕西中北部、山西、内蒙古大部、河北、北京、天津、东北地区大部等地部分地区有小到中雪或雨夹雪，其中，新疆南疆西部山区、陕西中南部、山西大部、河南西部等地部分地区有大到暴雪(10～15毫米)。辽东半岛、山东半岛、江淮、江汉、江南、西南地区东部、华南大部等地部分地区有小到中雨，其中，河南南部、安徽西北部、湖北东部、江西东部、浙江中南部、福建西北部等地部分地区有大雨(25～45毫米)。新疆南疆盆地、内蒙古西北部、陕西北部、黑龙江东北部、吉林西部、河南南部、江苏北部等地部分地区有4～6级风，其中，新疆东部部分地区有6～7级风。渤海、渤海海峡、黄海大部海域、将有6~8级、阵风9级的偏北风，其中渤海部分海域风力可达9级、阵风10～11级(见图4)。
图4 全国降水量预报图(1月13日08时-14日08时)1月14日08时至15日08时，新疆南部、西藏东南部、青海、甘肃中东部、宁夏、陕西、山西、河北中西部、山东、河南、湖北等地部分地区有小到中雪，其中，陕西中南部、山西南部、河南北部、湖北西部、四川盆地北部、重庆东北部等地部分地区有大到暴雪(10～15毫米)。江淮大部、江南大部、西南地区东南部、华南、台湾岛等地部分地区有小到中雨。新疆沿天山地区和南疆盆地、甘肃河西、山西北部、黑龙江东北部、河南、湖南、江西北部、四川盆地等地部分地区有4～6级风，其中，内蒙古北部、青海西部等地部分地区有6～7级风。渤海、渤海海峡、黄海大部海域、东海大部海域、台湾海峡、台湾以东洋面将有6～8级、阵风9级的偏北风，其中渤海部分海域风力可达9级、阵风10～11级(见图5)。
图5 全国降水量预报图(1月14日08时-15日08时)
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] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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