天津市农业科学院研究员时晓伟：扎根一线，投身良种技术攻关******

　　天津市农业科学院研究员时晓伟——

　　扎根一线，投身良种技术攻关(新时代新征程新伟业·二十大代表这样带头干)

　　称重，测量，观察籽粒大小、饱满度……在实验室见到党的二十大代表、天津市农业科学院农作物研究所研究员时晓伟时，她正在几百份小麦种子样品前紧张忙碌，“这些都是最新培育的小麦品种，一部分将带到云南扩繁。”

　　从事小麦优质高产育种研究工作22年，时晓伟探索出了南繁加代、穿梭育种、品质综合评价和试验示范同步进行的小麦高效育种技术方法，显著提高了育种进程和新品种选育质量。

　　随着春节临近，时晓伟和同事们正抓紧分析春小麦品质，“我们利用时空、气候差异，进行穿梭育种、南繁加代，从而提升品种选育质量，加快繁育速度。”

　　打开编号“S22F6—1372”的小麦样品口袋，时晓伟小心拈出10余粒小麦种子，轻轻捧在手心，对着灯光仔细查看。“这个品系粒大，但太瘪，黑胚重，可做大粒亲本，做品种不适合。”时晓伟说。

　　对培育的小麦进行室内考种，是一项精细的技术活。时晓伟说，不仅要观察每一世代不同家系间小麦籽粒的饱满度、大小、均匀程度、有无黑胚、胚乳是角质还是粉质等性状，还要结合田间农艺性状调查记载，综合考虑保留哪些家系进入下一世代，淘汰哪些家系。

　　来到小麦品质分析实验室，里面有揉混仪、粉质仪、拉伸仪等分析仪器，还有2022年新添置的全套面包烘焙设备。“通过面包的组织结构、粘弹性等，分析评价面粉品质。”时晓伟说，只有通过全方位、严格的品质分析，才能选择优质高产品系进入天津市春小麦区域试验。

　　小麦品种迭代从6年6代，逐渐缩短为3年8代；小麦亩产从津强1号的150公斤，增长到津强14号、16号的亩产450公斤左右；津强系列强筋春小麦品种累计推广1000多万亩……20多年来，时晓伟和团队全身心投入小麦优质高产育种研究工作。截至目前，共选育出14个强筋高产春小麦品种、7个优质高产冬小麦品种。

　　走出实验室，记者跟随时晓伟来到位于天津市武清区的冬小麦育种试验田。“冬小麦早已浇完冬水，进入‘冬眠’时间。”看着泛着青色的麦苗，时晓伟说，让小麦高产，既要有良种，也要科学种植，精心管理，“要关注气温、降水等情况，加强实地踏勘，及时弥补麦田裂缝，防止麦苗受冻，确保麦苗春季返青。”

　　接下来这一个月，时晓伟还要深入农村，给基层农技人员及麦农授课，讲解麦田管理注意事项。“只要能让小麦丰收，把小麦当家品种牢牢攥在自己手里，再苦再累都值得。”时晓伟说，2023年春天，具有高产、强筋、抗病特性的津强14号、16号小麦将投入小面积生产示范，“我对这两款品种的种植前景充满信心。”

　　党的二十大报告提出，“全方位夯实粮食安全根基”“深入实施种业振兴行动”。时晓伟表示，将继续扎根一线加强良种技术攻关，助力小麦优质高产，助力农民增产增收。(人民日报 记者 武少民)

2100年，2/3冰川可能消失******

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　　美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。

　　研究表明，根据当今减缓气候变化的努力，本世纪全球可能损失多达41%，或者至少26%的冰川。

　　这些预测将被汇总到全球温度变化场景中，补充有关气候变化的讨论内容，例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会（COP27）上进行的讨论。

　　卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现，如果继续投资化石燃料，在未来场景中，按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失，而按照数量计算，超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下，全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内，但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失，按照数量计算则有近50%的冰川将消失。

　　按照冰川的标准，这些消失的冰川大多数都很小（不到1平方公里），但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。

　　该研究为区域冰川建模提供了更好的背景，Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会（COP26）承诺的目标。

　　如果温度上升超过2℃，则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃，这些地区的冰川几乎将完全消失。

　　Rounce指出，冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体，也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放，其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。

　　许多因素决定了冰川质量的流失，Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究，包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川，这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。

　　Rounce此前的研究表明，碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响，这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中，他发现，解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小，但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。

　　该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准，包括对每个冰川的单独质量变化进行观测，从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说，超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。（王方）