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中央农村工作会议系列解读⑯改善农村人居环境 加快农业农村现代化建设******

　　作者：常明，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年中央农村工作会议强调，要瞄准“农村基本具备现代生活条件”的目标，提高乡村基础设施完备度、公共服务便利度、人居环境舒适度，让农民就地过上现代文明生活。农村要具备基本现代生活条件，首先要搞好人居环境。农村人居环境质量不仅关系到农民的获得感、幸福感和安全感，更是农村是否具备基本现代生活条件的直接体现。改善农村人居环境，是党中央从战略和全局高度作出的重大决策部署，是对农村居民美好环境需求的积极回应，是全面实现乡村振兴战略的有效举措。

　　党的十八大以来，中央政府出台了一系列农村人居环境治理支持政策，并取得了显著治理成效。截至2021年底，全国农村卫生厕所普及率超过70%，农村生活垃圾进行收运处理的自然村比例稳定保持在90%以上，47.6%的村生活污水集中处理或部分集中处理，95%以上的村庄开展了清洁行动。虽然农村人居环境整治工作取得了阶段性成效，但仍然存在进展不平衡、技术支撑不足、社会监督不完善、长效管护不健全、农民参与不充分、社会力量参与不足等问题。面向新时代新征程，完善农村现代生活条件，要稳妥有序推进农村人居环境整治提升，要从六个方面着手强化机制建设。

　　第一，建立健全分类推进机制。农村人居环境整治提升要充分考虑区域生态、经济、社会等因素的差异性，要与地方经济社会水平和发展能力相适应，也要同当地的文化和风土人情相协调。一是农村厕所改建要遵循实事求是、群众乐于接受的原则，根据区域的实际情况选择适合的改建模式，重点推动中西部地区农村户厕改造。二是要以可持续治理、资源化利用为农村生活污水治理导向，分区分类形成一批可复制可推广的治理模式。三是推动有条件的地方开展农村生活垃圾源头分类减量与资源化利用，探索就地就近就农处理利用路径，健全农村生活垃圾收运处置体系。

　　第二，建立健全技术支撑机制。既要鼓励科研机构企业加大新技术新产品研发力度，加快推出因地制宜的卫生厕所、生活污水处理、垃圾处理技术及产品，也要加大示范推广力度，积极开展试点试验，指导地方科学选择技术模式，还要建立设施设备建设验收、运行维护、监测、评估、管理服务等农村人居环境相关领域技术标准体系，强化全程质量管控。

　　第三，建立健全农民参与机制。农民是乡村的主人，在农村人居环境整治提升中，农民群众不仅是受益者，更是重要的参与者、建设者和监督者。要全方位、多形式加强舆论宣传教育，提升农户对人居环境整治的正确认识，并通过“美丽庭院评选”“积分兑换”等活动，提高村民在人居环境整治中的主人翁意识。更要鼓励村民参与整治决策，让有能力、有资格的村民成为人居环境整治工作的执行者和监督者。

　　第四，建立健全社会动员机制。动员社会力量，建立“共谋、共建、共治、共评、共享”的组织机制。突出基层党组织的领导效能的同时，调动整合社会资源，从而形成农村人居环境整治合力。既引导村集体经济组织、农民合作社等发挥积极作用，又以乡情乡愁为纽带，吸引和凝聚各方人士支持家乡建设。

　　第五，建立健全长效管护机制。着力构建系统化、规范化、长效化的建管用并重制度和机制。首先，根据人口、产业、功能等科学规划布局，完善村庄配套设施设备，建立健全市县责任主体、镇村管理主体、农民受益主体的“三位一体”管护责任体系。第二，要在村集体经济条件较好的地方，探索建立村级运营管护组织。第三，要推动农村厕所、生活污水垃圾处理设施设备和村庄保洁等一体化运行管护。逐步建立完善有制度、有标准、有队伍、有经费、有监督的农村人居环境长效管护机制。

　　第六，建立健全社会监督机制。通过强化监督与指导，实现社会监督常态化，提升农村人居环境治理效能。在完善监督机构、健全规范程序的基础上，通过“随手拍”“红黑榜”等活动建立监督奖惩机制，实现“人人监督人居环境”的良好氛围，激发村民有效参与的内生动力。同时还要基于人居环境整治过程中不同角色的定位与分工构建问责机制，推动问题及时整改。

　　农村现代化是建设农业强国的内在要求和必要条件，建设宜居宜业和美乡村是农业强国的应有之义。党的二十大报告也将“农村基本具备现代生活条件”列入了二〇三五年的总体目标。站在新的历史起点，要扎实开展农村人居环境整治提升五年行动，通过强化人居环境整治提升机制建设，逐步改善农村现代生活条件，为全面推进乡村振兴、加快农业农村现代化提供有力支撑。

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）