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自带“饭勺”云游八千里，这种小鸟堪称“跨时区旅行家”******

　　有一种小鸟，它自带“饭勺”，觅食的时候认真可爱，被国内观鸟人亲切地称为“小勺子”。但又因是极危物种，全球仅存600多只，非常珍贵，又被称为“鸟中大熊猫”。

　　你能猜到这是什么鸟吗？

　　是的！就是它，勺嘴鹬 (yù )！自带“饭勺”的小萌物！

李东明摄于盐城黄海滩涂 图源：黄海湿地世界自然遗产

　　自带“饭勺”，憨态可掬

　　勾嘴鹬是鹬科勺嘴鹬属的小型涉禽，体长只有14~16厘米，大概只有人的拳头大。它的嘴巴是黑色的，嘴巴末端呈铲形，看上去就像是一个袖珍的小勺子。觅食时特别认真，被广大爱鸟人士称为“自带饭勺”的鸟儿。

　　勺嘴鹬的羽毛颜色很特别，会随季节而变化。夏季，它的上体是黑色，背部棕红色羽缘；冬季，羽背面是灰褐色，具黑褐色羽轴纹。

　　勺嘴鹬的觅食与鸭子更为相似，也是以滤食为主，主要以昆虫、昆虫幼虫、甲壳类和其他小型无脊椎动物为食。勺嘴鹬在烂泥中捕食主要靠“小勺子”，它的喙可以帮助它在泥土中更好地感知猎物。

　　勺嘴鹬常单独活动于水边浅水处和松软的烂泥地上，行走时常低垂着头，不断将嘴伸入水中或烂泥里，边走边用嘴在水中或泥里左右来回扫动前进，甚至转回来的时候，嘴也不用从水中出来。

正在捕食的勺嘴鹬

　　极危物种，鸟中“大熊猫”

　　勺嘴鹬是世界上最稀有的鸟类之一。它不仅因其外貌引人注意，更重要的是其目前的种群数量。

　　由于环境破坏和栖息地萎缩，全球仅剩600多只，数量远少于大熊猫，被列入世界自然保护联盟濒危物种红色名录极度濒危物种，在2021年2月正式“升级”成为我国一级保护动物。

　　据估算，勺嘴鹬的成熟个体数约有240-456只，大致相当于360-684只个体，而且这一数字可能还在不断减少。

　　因为人类活动、环境污染等导致的栖息地退化及丧失，以及受非法捕猎等因素的影响，勺嘴鹬的生存环境面临极为严峻的考验。从近几年的数据来看，勺嘴鹬的种群数量还在以每年8%的速度减少。

　　勺嘴鹬对繁殖地选择非常苛刻。据近些年研究，勺嘴鹬只在西伯利亚东北部海岸冻原地带繁殖，其中最重要的繁殖地是欧亚大陆的最东北端的楚科奇半岛。每年6-7月，从南方迁徙而来的勺嘴鹬开始求偶、筑巢，准备繁殖。它们在冻原沼泽、湖泊、水塘、溪流岸边和海岸苔原与草地上营巢，尤其喜欢淡水塘边的苔藓草地。

　　由于洪水泛滥、各种天敌动物的捕食及食物短缺等原因，勺嘴鹬的繁殖成功率并不高，每窝产卵3至4枚，仅20%~30%的卵能够孵化成功并最终成活下来。苛刻的繁殖地选择，狭窄的繁殖区域及较低的繁殖成功率是勺嘴鹬自然种群较低的重要原因。

　　飞越八千里，跨时区的超级旅行家

　　勺嘴鹬的故乡在俄罗斯西伯利亚东北部楚科奇半岛。它是一种长距离迁徙的候鸟，每年都会从俄罗斯飞往泰国、印度、中南半岛、新加坡和马来半岛等东南亚地区越冬。

图源：海南日报客户端

　　勺嘴鹬仅在极少数的冻土层地带上繁殖，在东南亚的湿地过冬。每年8-9月份，完成繁殖任务后，很快开始长途迁徙。沿东亚-澳大利亚迁徙线路，跨越北冰洋、大西洋和太平洋，前往东亚和东南亚地区过冬，全程约8千公里。

　　由于航线过长，经常会在我国江苏盐城等地经停中转，在这里停歇休憩、补充能量。像我们人类的旅行一样，“小勺子”的北迁也需要做好充足的准备。

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李东明摄于盐城黄海滩涂 图源：黄海湿地世界自然遗产

　　秋天的盐城黄海湿地仿佛成为了一张大餐桌，此时是观测勺嘴鹬和其他鸻鹬类候鸟的最佳时机。在9月和10月，不同批次的勺嘴鹬都相继抵达，数量可以过百。与此同时，滩涂湿地上的其他各种鸻鹬也是纷繁复杂。勺嘴鹬这小小的身影，往往会淹没在2万、5万，甚至是更多的小型鸻鹬里。

　　在南迁途中，勺嘴鹬会在盐城黄海湿地等地停歇、换羽，之后飞往中国南方及东南亚等地过冬。预计天再冷些，这些小家伙便不能再“赖”在黄海湿地了，只能追寻前辈的步伐，飞往温暖的越冬地。

别看它身体小小的，但能量却是巨大的呀，是个超级厉害的跨时区旅行家。

　　“生态好不好，鸟儿说了算”。勺嘴鹬对栖息环境要求比较高，在盐城、阳西、湛江、锦州等地能发现勺嘴鹬，表明当地有着优良的生态环境。希望以后可以见到更多可爱的“小勺子”！

　　来源：海南日报、复旦大学祖嘉生物博物馆、湛江日报、中国国家地理探索、爱鸟国际、大众科普、盐城发布、CEAAF

　　参考文献：

　　孙仁杰.“极危萌物”勺嘴鹬[J].广西林业,2017(04):25-26.

　　鹤博,蔡志扬,章麟,干晓静,刘文亮,李静,蒋忠祐,王松林,马志军. 勺嘴鹬在中国的分布状况和面临的主要威胁[J]. 动物学杂志,2017,52(01):158-166.

　　整理：刘雪洁

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）