海南“疗养游”激活楼市：三亚找房热度攀升，海口租赁市场活跃******

　　“我几乎每年都来三亚，今年明显比去年热闹，感觉回到了2019年的时候，民宿爆满、酒店涨价，三亚的热闹又回来了。”今年元旦，刘伟(化名)从北京前往海南三亚开始了一场“疗愈之旅”。

　　随着三亚旅游热度的攀升，三亚的楼市也热闹了起来。据58安居客房产研究院数据显示，2022年12月，疫情管控逐步放开后，三亚游客激增，对于三亚楼市的关注度升高，使2022年12月找房热度大幅增长，涨幅达到55%。而相比于旅游城市三亚，海口接待了更多短租的“候鸟”群体，2022年底，海口租赁市场活跃度明显提升。

　　三亚找房热度上升超五成，春节或迎成交小高峰

　　“从北京到三亚，现在机票差不多要上千元，三亚的五星级酒店房间大概涨价有30%。”刘伟向记者表示。

　　机票和酒店的涨价直接反映出岁末年初三亚旅游热度的回升。而在旅游热度回升的同时，三亚的楼市热度也呈现复苏态势，首先表现为三亚找房热度的攀升。

　　据58安居客房产研究院数据显示，2022年10月开始，三亚新房找房热度逐月攀升，尤其是12月疫情放开后游客剧增，对于三亚楼市的关注度升高，导致12月找房热度大幅增长，涨幅达到55%，三亚吉阳区、海棠区以及毗邻三亚的万宁市找房热度最大。户型中最受关注的为三居室，最受关注的面积段为90-120平方米。

　　58安居客房产研究院分院院长张波表示，三亚找房热度的提升和疫情放开有着直接关系，三亚是个典型的旅游城市，旅游地产对购房者的吸引度和本身旅游人数有着较为明显的关联度，一般每年春节前后都是三亚找房热度的高点。

　　为了抓住这波旅游热，三亚也集中推出了不少新盘。据58安居客房产研究院数据统计，2022年12月，三亚新房项目共计90个，环比增加3.6%；在售均价31000元/平方米，环比微涨0.04%。根据国家统计局此前发布的11月房价数据，三亚的新房房价环比涨幅为0.2%，也是为数不多的上涨的城市之一。

　　至于岁末年初是否有额外优惠，三亚当地一名链家中介人士告诉记者：“年底、年初会有一些营销活动，但是力度不大，比如砸金蛋、送物业费也是常规的营销活动。”

　　“不过，三亚执行相对严厉的限购政策，也会阻碍部分投资性的购房需求入市，短期内关注度的提升也很难转化为真正的买房行为。”张波分析称。

　　据三亚市房产信息网显示，近期，三亚新房成交呈现波动上升的趋势。1月1日至1月10日，三亚新房累计成交402套，其中，1月10日成交大幅增长至146套，也说明三亚楼市热度正在波动爬坡中。

　　“短期来看，从疫情前的数据来看，每年的春节前后都是三亚房产成交量的小高峰，也是找房热度的高点。但是，从长期来看，受到限购等政策影响，找房热度实现到成交的转化会有较大差异。”张波预计。

　　海口去年底租房需求明显增加，小户型更获青睐

　　从租赁市场来看，12月中旬以来，三亚迎来第一波旅游恢复，但以短期度假为主。对于租赁市场的情况，张波向记者表示：“从需求热度数据来看，三亚的短租和长租市场都没有出现反弹的情况。”

　　相比于旅游城市三亚，海口往往接待了更多短租的“候鸟”群体，这部分群体多数来自于北方，尤其是东北三省，每年有相对固定的租住需求，他们一般在入冬后来到海口租住，到春天再返回家乡。

　　“我们每年都会来海口度假过年，去年11月份来到海口，刚来的时候感觉人不多，比往年人少，但是到了12月份疫情防控放开后，来海口租房的人开始增多，比如一居室、两居室的小户型就很难租到了；租金上，租期半年价格偏高，整年月租价格就会低些。”来自吉林的刘姐向记者表示。

　　刘姐租的房子位于海口美兰区海甸岛，这是海口市最大的岛屿。“海甸岛比较安静，人不多，适合我们一家人小住，房租没有明显上涨的感觉。我们租住的一居室价格是1500元/月，和2021年疫情的时候差不多，不同品质不同地段的房租略有差异。”刘姐告诉记者：“海口的租赁市场相对平稳，来海口的大多是家庭‘小住’，一般会住个把月，不像三亚以短期旅游为主，所以不会有三亚民宿等短租火爆的情况。”

　　海口的楼市也和三亚不同，一般以刚需盘为主。根据海南至理机构发布的数据，2022年12月，海口商品房成交备案1951套，环比增加93套，不同区域板块差别较大。

　　张波称：“三亚和海口还有一定差别。三亚的外来购房需求长年来看都是高于海口，而海口的本地化需求对市场的支撑力更强。从2023年来看，海南市场的需求量还难言可以恢复到疫情前，一是受制于购房者本身信心因素，尤其是旅游地产的需求提升往往都是滞后于本地自住需求，这也决定了2023年海南旅游地产项目的实际成交量提升会偏慢；二是从海南楼市本身来看，较为严格的限购条件仍有放松的调整空间，未来市场成交量的提升和政策变化也有直接关系。”

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