为什么气温也爱“坐过山车”?
冷空气是温度很低的冷气团,这个冷气团多在极地与西伯利亚大陆上形成,然后南下引起强降温、雨雪等。常说的来自西伯利亚的冷空气,其实说的就是冷空气的源地。
西伯利亚和北极是非常寒冷的地区,那里的温度一般可以达到零下几十度。如果冷空气来自西伯利亚,它所经过地区的气温将急剧下降。这种温差可以达到10度以上。尤其是在冬季,可能会在一夜之间感受到春天入冬的感觉,冷空气还会伴随着降雨甚至降雪的天气变化。不过,每次冷空气的强度都不一样。有时强,有时弱,由于移动路径不同,受影响的范围也会有所不同。
气温“坐过山车”,就是温度的骤降陡升。这种现象通常发生在季节转换时期。熟知的“倒春寒”就是这样一种现象,倒春寒发生在春季,春季是冬季向夏季转换的季节,在春季气温迅速回升过程中,冷空气来袭,造成气温的骤然下降。
大幅降温有哪些防寒注意事项?
首先是出行方面,出门增添衣物,注意防寒保暖,做好呼吸道及心脑血管疾病的预防。遇雨雪天气,得注意路面湿滑。大风天气不在有玻璃门窗或大树下,广告牌等地方逗留等。
大风降温天气将对交通出行产生很不利的影响,所以提醒有出行计划的公众多关注气象部门的预报预警信息以及交管部门的路况信息,安排好自己的行程,顺利、安全出行。
其次是居家方面,一是关好门窗,做好水管等防冻措施,另外居家取暖,用火、用电、用气增多,因此要注意用电、用气安全。二是室内空气流通不畅,一氧化碳中毒事故风险较高,注意加强防范。
三是生产安全方面。有些施工项目赶工期、抢进度,生产安全方面有隐患,加之不利天气影响,安全事故风险仍然不容忽视。
监 制:战 钊
策划/制作:蔡 琳 肖春芳
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)