丰收是最好的论文 大学青年教师下田助粮食增产******

　　这个冬天，眉山职业技术学院农业教研室主任魏文武正在挑战一个新纪录。

　　夏收之后，在四川省眉山市东坡区的良田里，农户种上了萝卜、芥菜、泽泻等蔬菜和中药材，来年春天再种下水稻。一年两季的种植模式，是人们按照当地气候、土壤条件摸索出来的最优方案。

　　现在，魏文武要尝试的是“一年三季”。他领导的研究团队在12月泽泻收获前一个月左右播种小麦，来年5月收割小麦后种水稻。如果试验成功，将大大提高土地利用率，也意味着农民会有更多的收获。

　　推动粮食提质、增产、增效，是这名大学教师从教以来不懈追求的目标。特别是2018年以来，魏文武团队的一批中青年教师依托眉山市岷江现代农业示范园区，借力“一优两高”生产竞赛，推动粮食生产不断创造新纪录。

　　“一优两高”是指优质、高产、高效。眉山的这场生产竞赛由当地政府发起，行业、企业、高校、农户多方参与。眉山职业技术学院承担了生产竞赛的组织任务，魏文武担任竞赛专家组副组长。

　　这是一项贯穿全年的系统任务。魏文武介绍，除了组织竞赛外，团队教师还要负责新品种、新技术的试验、示范和推广，对种植大户开展技术培训，帮助他们解决生产过程中的技术问题。

　　每年，魏文武团队向各地种业企业征集几十、上百个新品种，在眉山市东坡区太和镇永丰村的中试基地开展试验，根据中试结果，挑选出适合当地种植的新品种，再进行更大范围的种植示范，并组织种粮大户观摩。

　　“种粮大户会根据我们的试验结果选择中意的品种。”魏文武说，在这个环节，学校团队的任务就是帮农户选种质资源。

　　农户选中新品种开始种植后，魏文武团队迎来了第二个环节的工作：技术服务。他说，新品种大面积种植过程中，团队要协助农户把技术方案贯彻下去。“这就是我们专家组存在的价值”。

　　“一优两高”竞赛吸引了很多种粮大户的参与。太和镇金光村90后种粮大户徐杰说，这个过程充满挑战性，除了产量、品质等数据指标外，大赛还会现场蒸煮米饭，由专家、农户品尝，对口感进行打分，俨然一个“比武”现场。

　　技术研究工作并不轻松。每年3月至8月水稻生产季，魏文武平均每周有两三天在基地的田里，观察水稻生长情况、收集数据等。特别是收获季节，面临繁重的测产等任务，魏文武团队有几十名师生天天在田间忙碌。

　　因为经常下田，他车子的后备厢里常年放着一双筒靴，以备不时之需。暑假在田里做试验时，团队老师和同学们都在一起，亲力亲为。

　　“热！累！”这是该学院2020级学生张昶维对今年暑假的总结。当时，四川盆地遭遇了历史上罕见的高温干旱天气，张昶维等20多名学生加入测产团队，验收今年的粮食生产成果。

　　学生们试图用抹防晒霜来抵御阳光，但发现用处不大，最后只戴了袖套，防止割伤。暑假的这段经历，让在城市里长大的王杰平感受到“每一粒粮食都来之不易”，也“对农业有了更深刻的认识”。

　　下田，是眉山职业技术学院现代农业技术专业学生的必修课。虽然专业名称里带着“现代”两个字，但魏文武认为，无论技术怎么发展，下田永远都应该是农学专业学生的“必修课”，这是他们认识农业的关键一环。

　　团队里的青年教师也在这个过程中得到了锻炼。通过组织“一优两高”生产竞赛以及接地气的研究工作，魏文武团队每年都有论文成果发表，也锻炼了包括90后青年教师在内的团队成员的科研能力。

　　近年来，魏文武团队的多项生产技术得到推广应用，累计推广面积587.20万亩，最高单产达到969公斤/亩，创造了四川平原浅丘水稻高产纪录。机插秧“基缓追速”施肥技术减少了施肥次数、施肥量，并显著提高产量，仅施肥管理一项的节本增效就超过80元/亩。

　　截至目前，通过“一优两高”水稻新品种试验，魏文武团队累计完成340余个水稻品种的多年对比试验，筛选出40个适种该区域的优质高产品种，推动区域优质水稻占比由2012年的不足12.45%增长至2021年的86.55%，解决了本区域水稻产量不高、品质不优的问题。

　　今年8月，魏文武被评为四川省农业丰收奖“先进个人”。作为来自高校的获奖者，魏文武认为，如果科研工作不融入粮食生产过程中，就谈不上学有所用。因此他更看重技术推广之后给粮食增产、农民增收带来的实际改变。

　　他说：“粮食增产、农民增收，比发表论文更令人喜悦。”

　　(中国青年报 记者 王鑫昕)

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）