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来源:快盈官网注册2024-05-01 17:48

  

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【新时代新征程新伟业】一亩油茶开起大别山“绿色银行”******

  中新网信阳12月28日电 题:一亩油茶开起大别山“绿色银行”

  作者 阚力 盛鹏

  房前屋后一亩油茶,是大别山革命老区豫南光山县的油茶种植现状。如今,油茶连点成片如一座“绿色银行”,逐步成为大别山区的致富密码。

  油茶作为木本油料植物,有较高的经济价值。2022年中央一号文件明确,支持扩大油茶种植面积,改造提升低产林。被授予“中国油茶之乡”的光山县,已将油茶产业发展成当地农民致富增收的重要渠道之一。

图为司马光油茶园漫山遍野的油茶树。(资料图) 盛鹏 摄图为司马光油茶园漫山遍野的油茶树。(资料图) 盛鹏 摄

  冬日静谧的光山县司马光油茶园,几名工人正忙着修剪老枝,管护茶园。

  “在茶园一个月收入3000块钱,加上自己种的油茶,一年能有五六万块钱收入!”近年来,在茶园就业的村民黄友德也响应了“房前屋后一亩茶”全民油茶计划,种植了20多亩油茶。

  在当地,流行“一亩油茶百斤油,又娶媳妇又盖楼”这样一句顺口溜。如今,像黄友德一样,依靠油茶盖楼又致富的光山人越来越多。

图为司马光油茶园。(资料图) 盛鹏 摄图为司马光油茶园。(资料图) 盛鹏 摄

  截至目前,光山县油茶种植总面积近30万亩,从事油茶产业的专业合作社超百家,带动近30万农民增收致富。

  那么,为何有如此之多村民种油茶呢?

  在光山谈起油茶,人们就会提及陈世法。2008年,在外打拼半生的他,回到家乡,承包荒山,推广油茶种植。

  地处丘陵的光山县,气候宜人、光照充足,适宜油茶树生长,虽然有着得天独厚的条件。但油茶产业投资大、见效慢,陈世法选择返乡从事这一产业,也让很多人不解。

  不过,陈世法也有自己的“小算盘”:“油茶树回报期长,结果期长达80年,既能见到经济效益还能绿化荒山野坡,是一年栽种多年收益的‘绿色银行’。”

  说干就干。陈世法承包了光山县槐店乡的万亩荒坡,成了当地种油茶的“领头羊”。如今,他承包的这片荒坡也就是声名远播的“司马光油茶园”。同时,他还以“联兴”为名,注册了河南省联兴油茶公司,自任董事长。

图为冬季的司马光油茶园。(资料图) 盛鹏 摄图为冬季的司马光油茶园。(资料图) 盛鹏 摄

  走进“联兴”油茶加工厂,机器的轰鸣和工人的忙碌。正忙着灌装山茶油的工人说,“油茶籽10月底前完成了采摘入库,提炼的茶油正在加紧封装,春节前是销售旺季。”

  “司马光油茶园通过油茶种植、生产加工,实现年产值近亿元,带动周边群众就业增收。”陈世法说,该公司以“公司+基地+农户”的模式,发展油茶3万亩,实现产业全链条一体化,同时开发出茶油系列化妆品,提升了油茶附加值。

  一人致富不算富,众人拾柴火焰高。伴随着油茶产业的发展,光山县涌现了蓝天、联兴、诚信等一批油茶种植龙头企业。

  光山县诚信实业公司总经理陈勇表示,目前,他们正在以油茶为载体,扩大油茶种植规模,发展油茶观光休闲旅游,构建油茶一、二、三产业融合体。

  据光山县林业和茶产业局相关负责人介绍,近年来,该县组建了产业联盟,引导油茶产业健康发展;培育“司马光”“联兴”“全家福”等油茶品牌,启动了“光山油茶”地理标识品牌创建,把油茶产业融入“一带一路”建设,推动油茶企业“走出去”。

  近些年,油茶产业的大力发展,不仅给光山县带来经济效益,也带来了生态和社会效益。通过油茶种植的带动,该县以杉木为主的用材林面积达28.8万亩,昔日的荒山披上“绿装”,一批山区农民端起了“绿饭碗”,吃上了“生态饭”。

  “到2025年,全县新增油茶种植面积10万亩,建设现代油茶产业示范园1万亩,带动10万农户种油茶,户均增收5000元,全力打造中国油茶北缘强县。”光山县林业和茶产业局局长金作银信心满满地说。(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

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                                                                                                                                                                                                                                                  记者

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                                                                                                                                                                                                                                                  [责编:天天中]
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