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商圈、地铁、旅游业等热度指数企稳回升 多项热度指数描绘消费复苏图景******

　　截至1月9日，“地铁人流热度指数”达88.4，较2022年12月低点大幅回升63.5个点；“线下商圈消费热度指数”2022年12月呈现先降后升，包括北京、上海、广州、深圳等重点城市在内的全部83个城市指数均已企稳回升；“旅游业消费热度指数”提升121.8个点；2023年1月中国零售业景气指数为50.3%，结束此前跌势，较上月回升1.6个百分点……这些热度指数背后，显示出消费复苏步伐加快。

　　——人流“动起来” 商圈消费热度指数企稳回升

　　“人气”是观察线下消费热度的重要视角。基于人流量编制的“地铁人流热度指数”“线下商圈消费热度指数”等高频指标显示，随着各地疫情防控措施的优化，近期，全国多地的大商场、综合体人流正逐步“动起来”。

　　“地铁人流热度指数”显示，去年12月以来我国地铁人流热度先降后升，1月9日指数达88.4，较12月低点大幅回升63.5个点。在18个城市中，长沙地铁人流热度指数在1月9日达到165.7，较12月低点回升110.9个点；合肥地铁人流热度指数在1月9日达到145.4，较12月低点回升104.4个点。国家信息中心大数据发展部大数据分析处处长、研究员杨道玲表示，该指数是国家信息中心基于全国18个城市地铁人流量数据构建，数据以2019年同期情况作为基期，高于100表示当前地铁人流热度好于2019年同期。

　　“线下商圈消费热度指数”则是国家信息中心基于每日互动对全国83城232个有代表性的商圈逐日人流量监测编制而成，以商圈的人流量反映线下商圈消费热度。最新监测数据显示，线下商圈消费热度指数2022年12月呈现先降后升走势，截至2022年12月31日已达96.6，较12月低点提升28.7个点，包括北京、上海、广州、深圳等重点城市在内的全部83个城市指数均已企稳回升。

　　正如热度指数所显现的，记者在多地采访发现，商场往日热闹繁华的景象正加快回归。天津市中心的地标商圈之一金街，汇集了近20家商场购物中心和300多家商铺，元旦期间，这里人头攒动。“从开店开始就非常火爆，元旦假期期间我们延长了营业时间，商场内的三四百家店铺已全部复工，并且调集了比往常更多的人手来应对客流高峰。”乐宾百货市场部部长康晓丽说。

　　合生商业旗下的购物中心客流量近两周快速提升，日前已恢复至疫情前八成左右，其中，北京朝阳合生汇、上海五角场合生汇在周末单日客流均突破10万人次。

　　——订单“多起来” 旅游业消费热度指数恢复强劲

　　生活服务业商户既是经济社会运行的毛细血管，也是“烟火气”的主要来源。“生活服务业消费热度指数”显示，截至1月8日该指数已达109.1，较12月29日的低点提升15.0个点。“这表明生活服务消费正在加快‘热起来’。”杨道玲表示。

　　该指数由国家信息中心联合美团编制，基于生活服务类商户订单数据构建，包括餐饮、住宿、休闲娱乐、旅游四个子板块，用以反映当前生活服务类消费热度。

　　值得注意的是，四个子板块中的旅游业消费热度指数在1月8日达到160.3，较2022年12月20日的低点提升了121.8个点，恢复势头最为强劲。

　　这样的趋势从相关统计数据也能得到印证。同程旅行1月11日数据显示，1月1日至8日，春节出行的国内长线度假游产品咨询量同比上涨近20倍，一些冬季热门的长线游目的地搜索热度同比增长均超过100%。途牛旅游网1月11日数据显示，今年春节假期预计将于1月18日开始逐渐进入出游高峰期，72%的用户选择跨省出游，31%的用户选择5-6天的出游行程。

　　文化和旅游部数据显示，2023年元旦假期，全国国内旅游出游人次按可比口径恢复至2019年元旦节假日同期的42.8%；实现国内旅游收入恢复至2019年元旦节假日同期的35.1%。

　　——信心“强起来” 零售业景气指数止跌回升

　　在多项热度指数企稳回升的同时，景气指数也在止跌回升。中国零售业景气指数（CRPI）是反映当期零售业经营预期变化情况的综合指数，通过对中国零售业运营经理的月度调查结果统计汇总、编制而成。CRPI高于50%时，反映零售业总体较上月扩张；低于50%，则反映零售业总体较上月收缩。

　　中国商业联合会发布的1月CRPI为50.3%，较上月回升1.6个百分点，结束之前的跌势。中国商业联合会认为，今年1月，受国内疫情防控措施调整以及中央经济工作会议促消费政策影响，消费意愿得到释放，叠加元旦、春节假期消费较为集中，CRPI企稳回升，零售企业经营信心明显增强。

　　国务院发展研究中心市场经济研究所副所长、研究员刘涛接受《经济参考报》记者采访时表示，从需求端看，疫情防控措施优化后，人员流动和聚集增加，消费信心提振，此前受抑制的需求得以释放。从供给端看，各类商家不失时机地推出多样化的促销活动，一些政府部门因势利导积极打造特色消费业态和场景，也刺激了消费的增长。他预计，今年消费市场相比去年将出现明显的恢复性增长。

　　杨道玲表示，在经济下行压力和疫情反复冲击之下，居民消费信心和消费意愿修复仍然需要时间。下一步，应把恢复和扩大消费摆在优先位置，采取更加强有力措施，增强消费能力，改善消费条件，增加消费场景，着力消除制约居民消费的不利因素，使消费潜力充分释放出来。（记者李佳鹏 张莫 梁倩 刘润芝）

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）