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中央农村工作会议系列解读⑦节粮减损确保粮食安全 多措并举守护“无形良田”******

　　作者：周慧、麻吉亮、刘晓洁，中国农业科学院农业经济与发展研究所、中国科学院地理科学与资源研究所

　　强国必先强农，农强方能国强。近日召开的中央农村工作会议把保障粮食和重要农产品稳定安全供给作为建设农业强国的头等大事。会议强调：保障粮食安全，要从增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。我国粮食生产连年丰收，我国粮食需求刚性增长，资源环境约束日益趋紧，增产的难度和粮食供给保障压力越来越大。作为世界上最大的粮食生产国和消费国，减少粮食损耗是粮食安全保障的一个薄弱环节。节粮减损可以有效降低粮食增产保供压力，应成为提高粮食安全保障水平的重要着力点和补齐短板的重要举措。

　　一、要保障粮食安全，为何必须节粮减损？

　　党的十八大以来，党中央高度重视节粮减损工作，要求采取综合措施降低粮食损耗，坚决刹住浪费粮食的不良风气。习近平总书记在致国际粮食减损大会的贺信中指出，粮食安全是事关人类生存的根本性问题，减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径。开展节粮减损不仅可以节地节水、节肥节药，还有利于保护生态、减排降碳，助力碳中和目标和可持续发展目标的实现。为进一步降低粮食损耗和浪费，我国相继出台《中华人民共和国反食品浪费法》《粮食节约行动方案》，从立法和行动层面展开，聚焦节粮减损，在粮食生产、存储、运输、加工、消费各环节落实各项措施。

　　全球面临巨大的粮食安全压力，国际社会广泛关注粮食减损和浪费问题。据联合国粮农组织发布的《世界粮食安全和营养状况》系列报告中指出，2021年全球受饥饿影响的人数已达8.28亿；从收获到零售各环节，全球粮食损失率达14%，零售、餐饮和消费环节浪费率达17%，年损失达4000亿美元，相当于12.6亿人口一年的口粮。由我国发起并举办的国际粮食减损大会于2021年9月9日—11日在山东济南召开，得到来自阿根廷、巴西、法国、德国、意大利、墨西哥、美国、英国等二十国集团国家农业部长，以及来自巴基斯坦、柬埔寨、越南、智利、匈牙利、斐济、联合国粮农组织等50多个国家及国际组织的积极响应，减损与粮食安全问题受到前所未有的重视。

　　根据中科院研究团队测算，2014—2018年我国食物损失和浪费，年均总量为3.49亿吨，相当于浪费了6亿亩耕地的产能，这些耕地约占全国耕地面积的30%，约为黑龙江省耕地面积的2.5倍，约为山东省耕地面积5.3倍。其中，供应链年均食物损失量为2.91亿吨，占食物年均总产量的16%；餐饮浪费量年均为4500万吨，供应链食物损失量约为餐饮浪费的6.5倍。从供应链的不同环节看，生产后处理和储存阶段的食物损失最为严重，年均约为1.6亿吨，是餐饮浪费的3.5倍；其次是生产阶段，食物损失量年均为8200万吨，约为餐饮浪费的2倍。

　　二、如何实现节粮减损目标？

　　“采用可持续的消费和生产模式”是联合国可持续发展目标之一。结合这一目标，针对重点环节、重点问题，围绕粮食减损开展专项研究；从国家层面进行顶层设计，由国家发展和改革委员会、农业农村部等相关部门编制应对联合国可持续发展目标的“中国行动方案”。调动各方积极性，鼓励政府部门、加工企业、零售商、农户等不同行业、不同主体积极参与，制定具体的食物减损目标，编制供应链和消费端食物减损行动指南。针对重点环节、重点产品和重点区域进行食物损失减量化试点，加强示范和试点引领，总结、提升形成可复制、可推广的中国经验。

　　在现有G20峰会、“一带一路”高峰论坛等多边或双边框架基础上，由相关管理部门、企业和研究机构联合，每年定期召开一次粮食减损国内大会，实行部长-专家-企业等多层级对话。通过官方和非官方渠道，建立多元化长效沟通机制，打造国际化粮食减损交流平台，形成以中国为主导的国际食物系统转型的沟通平台，构建国际粮食减损长效合作机制。围绕食物损失与浪费，开展国际减损行动方案制定和合作。建议合作和工作内容主要包括：规范、准确地采集、汇总、统计、发布和共享食物损失与浪费的前沿信息等；定期总结食物损失与浪费的相关研究进展；评估食物系统绿色转型路径与可行性。

　　一方面推动和鼓励从田间到餐桌的节粮减损的技术研发，加大研发投入，聚焦在产后存储、运输、加工减损的薄弱环节与关键技术，加强新技术、新装备、新成果的应用。另一方面加强对米糠、麸皮、胚芽、油料粕、薯渣薯液等粮油加工副产物的有效利用，生产食用产品、功能物质及工业制品。对以粮食为原料的生物质能源加工业发展进行调控。

　　一是加大舆论宣传力度。节粮减损有助于传承传统美德，践行社会主义核心价值观。推动和引导婚宴从“爱面子”向“重文明”转变、由“讲排场”向“求健康”转变。二是开展科普活动，推动食育由相关部门牵头，针对不同群体，以食育为抓手，开展食育进校园、食育进社区、食育进机关等活动，引导社会绿色消费转型；以学校为主战场，结合不同年龄和学段的特点与目标，与劳动教育、美育、传统文化等相结合，鼓励有条件学校开设以食物节约为主题的特色课程。

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）