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相约黑河 体验沉浸式冰雪旅游******

　　雾凇、冬捕、冰雪试车等富有特色的冰雪旅游活动，带动冰雪旅游热度逐年攀升，黑河市注重立体化发展，逐渐成长为冰雪旅游领域里的“斜杠青年”。

　　近几年，黑河市深入贯彻“冰天雪地也是金山银山”理念，积极发挥冰雪旅游资源优势，向冰雪试车、冰雪体育、冰雪旅游、冰雪文化四个方向发力。眼下正值冬季，让我们一路向北，去感受黑河沉浸式冰雪旅游。

逊克大平台。

　　处在“冰雪黄金纬度带”的黑河，冬天兼具冰、雪、雾凇等类型的冰雪资源，连绵起伏的山地地貌则为黑河的冰雪塑造了千变万化的姿态，每一种姿态都有独一无二的美，这也是黑河的冰雪景观最吸引人之处。

　　抬头是凝霜挂雪的碧玉琼枝，俯身是仙气缭绕、终年不冻的库尔滨河。这几年，逊克大平台雾凇景区声名鹊起，每到冬季都能吸引一大批粉丝不远万里而来。来自广州市的游客王小雨说：“逊克大平台的雾凇真的好漂亮，我已经留意了几年了，趁着2022年的年尾我终于赶过来看到了，比我想象中的还美！”同样终年不冻的还有五大连池的温泊，洁白的雪花覆盖在黝黑的火山上，在天地间荡漾开一幅水墨画，游客可以边泡温泉边赏雪。封冻的黑龙江远观似一条玉带，江面上也非常热闹，冬泳健将、滑冰健将各显其能，江畔的冰雕雪雕赏心悦目。

　　这些只是黑河冰雪旅游产业的冰山一角。2022年11月，黑河市启动了“极境冰雪蝶舞黑河”冰雪季，推出了三大冰雪旅游主题产品、7条精品冰雪线路、15个网红打卡地、40多项文旅活动，极大丰富了冬季旅游产品。为延伸冰雪旅游产业链，黑河市还与俄罗斯布拉戈维申斯克市、结雅市等城市线上交流合作，加深黑河冬季旅游产品的影响力。

新年登高活动。图片由黑河市委宣传部提供

　　180天超长“待机”的冰雪期，让冰雪试车走进了黑河。十年前，黑河的冬天只有70几家企业来试车，宾馆房间也很充裕，而现在试车企业甚至要提前一个月预订机票和宾馆。

　　2018年黑河捧回了首个“中国寒区试验基地”称号的金字招牌，2020年黑河成功举办了首届寒区试车节，新华社、中汽协、中汽研及70余家车企代表的参加迅速引起各大媒体广泛关注，“黑河寒区试车产业”加入新华社民族品牌工程。目前，黑河市正积极推进试车产业数字化转型，黑河寒区试车高新技术产业园正在建设当中。

　　2023年1月8日，黑河即将迎来第二届寒区试车节，不仅将延续第一届寒区试车节的穿越黑河·城市巡游赛、CCPC雪地越野挑战赛等热门活动，还将增添智能驾驶体验活动和黑龙江冰雪竞技挑战赛等活动创意，来自不同车企品牌、不同地域的参赛者，将在冰封的黑龙江上进行巅峰对决。

　　寒冷没能冻结人们对文化艺术的追求，反而激发了他们冰雪艺术的创作灵感，一批批从黑河走出来的艺术家用艺术创作传播着冰雪文化。同样致力于冰雪文化创意的还有黑河市的非遗文化传承者们。乌鱼绣、桦树皮画、北红玛瑙、木雕等等非遗文化，经常以冰雪为主题创作，为冰雪文化多样化发展注入了活力，带动了民间手工艺者创业、就业，促进文旅融合发展。

　　近年来，黑河市致力于传承和打造一批冰雪民俗文化和冰雪文化旅游节庆活动。前不久，黑河市爱辉区四嘉子满族乡小乌斯力村举办了满族传统节日“颁金节”，游客们观赏了满族传统祭祀、品尝了“满族八大碗”等满族美食，游客张亮和女友更是穿上了特色服饰，跨马鞍、挑盖头……体验了一次满族婚礼。五大连池火山冰雪节、瑷珲上元节、逊克大平台雾凇节等民俗、文旅节庆活动，都逐渐成为了黑河冰雪文化的品牌。

　　可以说，冰雪艺术创作、非遗文化传承以及全民同乐的冰雪文化节庆活动，共同凝结成了黑河冰雪文化的灵魂。

　　2022年2月5日，来自黑河北安的曲春雨与队友们在北京冬奥会短道速滑2000米混合团体接力赛，为中国体育代表团摘得首金。这不仅是全国人民的骄傲，也是对黑河市多年来重视发展冰雪体育的见证。

　　黑河市积极响应“三亿人参与冰雪运动”的号召，每到冬天，冰球比赛、冬泳活动、雪地马拉松、雪地足球等活动接踵而来。为了让冰雪运动更方便，黑河市建设了滑冰场、冰球场、雪地球场等冰雪活动场地近200处，初步形成了冰雪30分钟健身圈，让大人孩子都能享受到冰雪运动带来的快乐。

　　借助毗邻冰雪强国俄罗斯的优势，黑河市充分利用冰雪人才、装备、技术等优势，通过白令海两极冰雪挑战系列赛、中俄界江黑龙江国际冰球友谊赛等体育赛事，促进国际间交流。黑河学院还与哈尔滨体育学院、俄罗斯阿穆尔国立大学等国内外高校开展了诸多冰雪体育领域的合作，为黑河冰雪运动发展灌注青春活力。

　　一路向北看黑河，冰雪燃情正当时。这个冬天，让我们相约黑河，共赏北国好风光。（王彤 邵晶岩）

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）