图为逯世泽在圆桌会上作主旨发言。
会上,逯世泽介绍,全国碳市场第一个履约周期已顺利收官。第一个履约周期,我国共纳入发电行业重点排放单位2162家,年覆盖CO2排放量45亿吨,成为全球覆盖排放量最大的碳市场,配额履约率达到99.5%。截至2022年11月15日,碳排放配额现货累计成交量1.98亿吨,累计成交额86.9亿元,交易价格每吨在40-60元范围内波动,呈缓慢上升趋势。
逯世泽表示,“目前碳价水平基本反映了中国火电行业降碳的成本,成交量和成交价格满足企业履约的基本需求,符合碳市场作为减排政策工具的定位,碳市场激励约束作用初步显现。”
“目前我国碳市场还处于初级阶段,面临市场机制作用发挥尚不充分、碳排放数据质量有待提高两大挑战。”他指出,通过全国碳市场第一个履约周期建设运行,圆满完成了预期的建设目标,初步建立了制度框架体系,打通了关键环节,提高了企业低碳发展意识,提升了企业和管理人员水平,为下一步碳市场的发展奠定了基础。
逯世泽表示,下一步,我国将加快完善制度机制,持续强化市场功能建设,稳步推进温室气体自愿减排交易市场建设。
逯世泽表示,自愿减排交易市场一要突出“自愿减排”,突出企业的诚信管理;二要突出国际属性,标准要基本一致。“无论是配额市场还是自愿减排市场,都是全国碳市场的重要组成部分,也是实现‘双碳’目标的重要政策工具。”(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 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) [责编:天天中] 阅读剩余全文() |