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最强寒潮来袭，一键get防寒保暖知识！******

　　今年入冬以来，最强寒潮天气来袭。

　　27日寒潮天气已在西北地区“露头”，新疆北部和西部、内蒙古西部、甘肃中西部等地出现大风降温天气，有23个台站的最大风速突破或达到历史极值，部分地区降温幅度达12℃至20℃。

　　28至30日，我国大部分地区气温继续断崖式下跌，部分地区降温可达18℃以上。

图源：中央气象台

　　“这次寒潮过程最显著的特点就是降温剧烈，全国大部气温将会由前期明显偏高转为明显偏低。”中央气象台首席预报员张芳华说。

　　寒潮是什么？

　　寒潮是指来自高纬度地区的寒冷空气，在特定的天气形势下迅速加强并向中低纬度地区侵入，造成沿途地区剧烈降温、大风和雨雪天气。这种冷空气南侵达到一定标准的就称为寒潮。寒潮是一种大范围的天气过程，在全国各地都可能发生，可以引发霜冻、冻害等多种自然灾害。

图源：摄图网

　　中华人民共和国国家标准《冷空气等级》(GB/T20484 －2006)中寒潮的定义是：某一地区冷空气过境后，气温24h内下降8℃以上，且最低气温下降到4℃以下；或48h内气温下降10℃以上，且最低气温下降到4℃以下；或72h内气温连续下降12℃以上，并且最低气温在4℃以下。

　　寒潮多发生在秋末、冬季和初春时节。统计显示，近三十年，也就是从1991年至2020年，我国平均每年发生寒潮5.4次，其中两到三次为全国性寒潮。1991年以来，寒潮出现次数最多的年份是2021年，共11次；出现寒潮次数最少的是2017年，仅有2次。

　　寒潮来袭、气温骤降，容易导致哪些疾病？

　　心脑血管疾病。突然降温，会刺激人体交感神经兴奋，造成血管收缩、血液循环的外周阻力增加、血压升高、心肌耗氧量增多，引起血压飙升和心肌缺血加重，最终导致脑出血和心绞痛发作。天气寒冷还会使血液变得黏稠、流速减缓，导致血栓形成，最终造成脑血管堵塞或心肌梗塞。

　　脑卒中（中风）。脑卒中发病率与季节有明显的联系，一般认为冬季最高，尤其是在温度骤降时。气温骤降，昼夜温差悬殊，低气压、高湿度，易使得血压骤然上升，卒中意外也接踵而至。

　　呼吸道传染病。寒冷常伴随干燥、湿度低，容易使病原微生物悬浮于空气中，增加了病原微生物与人的接触机会；寒冷的空气会降低呼吸道的免疫功能，抑制免疫细胞活性，减少气道纤毛功能。

　　骨折。气温低，肌肉和韧带柔韧性较差，对关节的保护力度减弱。道路冰冻很容易使人失去平衡而摔倒，稍有不慎就会造成关节损伤及骨折。尤其是老年人和绝经后女性，多伴有骨质疏松或骨量减少，相较年轻人更容易摔倒，也更容易骨折。

　　如何防寒保暖，降低患病可能性

　　各位小伙伴儿们！世界上没有“金钟罩”“铁布衫”，请亲爱的你们，尤其是老人、小孩以及患有呼吸道疾病、心血管疾病等慢性病的患者，降温期间做好个人防护，提高自身抵抗力。

　　一定注意保暖！雨雪天外出一定要注意保暖，尤其要保护好头部、手部和脚部，千万别忘了戴帽子、围巾和手套。有心脑血管疾病的人，出行时最好要随身携带速效救心丸、硝酸甘油等急救药物。当出现胸痛、呼吸困难、肢体麻木、活动失灵等症状时，应及时拨打120，以免错过最佳治疗时间。

　　注意房间通风。从减少病原菌单位浓度的角度，要定期通风，如在出门或离开房间时，可以视情况打开门窗。如果长时间待在室内，可以交替打开不同房间的门窗。此外，还需增加室内湿度，特别是在开空调时，可使用湿化器，保持室内湿度30-40%之间。

　　寒冷天气尽量减少出行。如果有事必须外出，不要穿易滑的塑料底鞋。在室外锻炼时，要尽量避开有水、结冰的路面，要充分进行准备活动，伸展肢体，进行“预热”。

　　适量增加摄入产热高的食物。如羊肉、牛肉、鸡肉、红枣等，这些食品中富含蛋白质及脂肪，对于身体虚寒、阳气不足者特别有益。还应多吃柚子、苹果等生津类水果，适量增加辛辣御寒食品，帮助祛寒和增进食欲，促进血液循环，增强御寒能力。

　　资料来源：科普北京、中央气象台、中国疾控中心、健康时报、健康杭州

　　整理：刘雪洁　蔡琳

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）