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天下彩票APP-天下彩票规则

来源:天下彩票手机版APP2023-12-01 17:48

  

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二十大代表风采丨青海林业专家张锦梅:一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香******

  中新网西宁10月10日电 题:青海林业专家张锦梅:一“梅”苦寒三十载 高原见绿满城香

  作者 潘雨洁

  深秋时节,高原小城青海省西宁市的丁香花朵早已开败。

  “现在只剩叶子,你看不出它们的区别,”西宁市林业科学研究所党委书记、所长张锦梅指向山路旁高低错落的灌丛,对中新网记者说:“但到了明年四五月,这些不同品种的丁香又会竞相盛放,香气散遍山野,一路都能闻到。”

图为张锦梅在实验室工作。 马铭言 摄图为张锦梅在实验室工作。马铭言 摄

  说着,她从包里掏出剪刀,钻进树坑,边修剪枝条,边指点一旁的同事。

  “这剪子她用了十几年,”西宁市林业科学研究所副所长满丽婷笑着说,“在田间地头,摆穴盘、播种、修剪……每次都跟所里的年轻人一起,手把手地教。”

图为张锦梅(中)与同事在讨论数据。马铭言 摄

图为张锦梅(中)与同事在讨论数据。马铭言 摄

  起风了,山上冷飕飕,张锦梅却出了一头汗。“这株是暴马丁香,街面上很常见,”她说,“还有一些适应高寒的品种,比如四川丁香、辽东丁香,种在高海拔的三江源地区,可提高城镇绿化率。”

  丁香是西宁市市花,种植历史已久。但传统品种多年未经选优慢慢退化,良种率降低,影响景观效果。

图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。 马铭言 摄图为张锦梅(中)与同事在西宁北山查看丁香树。马铭言 摄

  自2013年成立以来,西宁市林业科学研究所开展丁香资源调查、品种收集、适生筛选等工作,先后从国内外引进收集各类丁香品种103个,建立全国首个丁香国家林木种质资源库,并通过播种、扦插、嫁接、组培等方式扩繁,培育良种。

  “建立资源库后,可以长期、系统保存种质资源,为日后丁香的深入研究、杂交选育奠定种质基础。”张锦梅说。

  站在西宁北山远眺,虽已深秋,周边群山绿意依旧,林丛掩映下的街区华灯初上,眼前的城市已与三十年前全然不同。

  对此,张锦梅深有体会。

  西宁地处黄土高原向青藏高原的过渡带,海拔2300米以上,干旱缺水、适宜树种少、春旱持续久。

图为张锦梅修剪丁香枝干。 马铭言 摄图为张锦梅修剪丁香枝干。马铭言 摄

  “春天干风卷沙,地上升温,苗木枝干开始活动,”张锦梅介绍,“而根系地下的土壤还未化冻,营养水分无法输送,造成‘生理干旱’,存活率低。”

  除了自然条件限制,上世纪九十年代,立地条件差、树种单一、造林技术落后,都直接影响苗木成活率。“那时候只能有啥种啥,年年栽树老地方,年年栽树不见树。”张锦梅回忆。

  什么树能在干燥、风大、高寒条件下长期存活?张锦梅和同事们从选育树种开始探索。“选树就像选人,要选优培养。”她说,通过自然选育和人工干预,利用变异杂交出抗逆性更强的品种,还要经得住多年野外环境的检验,才算成功。

图为西宁北山上的丁香树。 马铭言 摄图为西宁北山上的丁香树。马铭言 摄

  “适地适树”培育的同时,他们也在不断改进旱作造林综合技术,根据不同梯度、立地条件,开挖水平沟、鱼鳞坑,整地节流、蓄水保墒;并采取株间、行间、带状混交模式,造“乔灌草”复层生态林,既可避免大面积病虫害,又能较好地发挥生态功能。

  近三十年间,西宁市区南北两山森林覆盖率从7.2%上升到79%,在张锦梅看来,数字背后是坚持换来的“逆袭”:集生态景观、防风固沙、涵养水源等功能于一体的山林环抱城市,湟水两岸绿树成荫,气候变得湿润,“晴天一头土,雨天一腿泥”的记忆已经远去。

  如今,张锦梅带着她的团队,致力将绿意播向更广阔的天地。为了在严重干旱的柴达木盆地建起防风固沙的“绿色长城”,他们选择杨树“家族”中耐旱性强的小叶杨作为骨架树种,选育采穗圃,已收集近300个杨树品种,为大规模推广种植打下基础。

图为张锦梅查看丁香生长情况。 马铭言 摄图为张锦梅查看丁香生长情况。马铭言 摄

  林木生长周期长,从播种到开花需要多年守候,选育过程更是跋山涉水,艰苦异常。很多人耐不住、等不及,但张锦梅却坚持走了三十多年,而且越走越不想放慢脚步。

  “只有真正投入大自然中,才感到‘大美青海’所言非虚。”张锦梅感慨,青藏高原是独特的地理单元和天然种质基因库,丰富的植物资源尚未被充分发掘、利用,“比起成就感,更意识到自身认知的浅薄,常常觉得时间不够。”

  在她引导下,青年后辈们继续着对国土绿化和乡土树种的研究、保护和利用。

  “功成有我,不必在我,”张锦梅说,这篇写在青藏高原山川大地上的“论文”,正在几代林业人的接续奋斗中未完待续。(完)

人工智能应用于更多领域 计算机研究深入光电结合******

  英国科学家在人工智能(AI)领域取得多项突破,包括用AI首次控制核聚变、用AI预测蛋白质结构等。“深度思维”与瑞士洛桑联邦理工学院合作,训练了一种深度强化学习算法来控制核聚变反应堆内过热的等离子体并宣告成功,有助加速无限清洁能源的到来。“深度思维”凭借“阿尔法折叠”算法,预测了迄今被编目的几乎所有2亿多个蛋白质的结构,破解了生物学领域最重大的难题之一,有助于应对抗生素耐药性,加速药物开发并彻底改变基础科学。该公司研发的“DeepNash”(深度纳什)学会了在“西洋陆军棋”游戏中,使用虚张声势等欺骗手段来击败人类对手。该公司AI创建的高效数学算法能解决矩阵乘法问题。该公司AI通过模拟数十年足球比赛的情况,学会了熟练地控制数字代理足球运动员,其建模的“AI代理”可与其他人工代理沟通合作,在玩游戏时共同制定计划。

  牛津大学研究显示,AI能模拟条件反射进行联想学习,比传统机器学习算法快千倍。利兹大学科学家借助AI扫描视网膜以探知心脏病风险。

  在计算机相关领域,牛津大学研究人员开发了一种使用光偏振来实现最大化信息存储密度的设备,其计算密度比传统电子芯片提高了几个数量级。南安普顿大学工程师则与美国科学家携手,设计了一种与光子芯片集成的电子芯片并创造出一种设备,能以超高速传输信息同时产生最少的热量。

  在机器人领域,利兹大学团队开发了一种“磁性触手机器人”,直径只有2毫米,可由患者体外的磁铁引导进入肺部狭窄的管道采样。帝国理工学院科学家展示了一组受动物启发的飞行机器人,可在飞行中建造3D打印结构,未来有望用于在偏远地区建造房屋或重要基础设施。格拉斯哥大学科学家将由砷化镓制成的微型半导体打印到柔性塑料表面,所得设备的性能可与目前市场上最好的传统光电探测器媲美,且能承受数百次弯曲,可用作未来机器人的智能电子皮肤。苏格兰科学家开发出了一种先进的压力传感器技术,有助于改进机器人系统,如用于机器人假肢和机械臂。(科技日报记者 刘霞)

  (文图:赵筱尘 巫邓炎)

[责编:天天中]
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