百强房企1月拿地额同比下降近三成，集中供地正在“淡出”？******
2023年1月土地供应、成交量均继续走低，房企拿地节奏明显变缓。从数据来看，百强房企1月拿地总额同比下降29.4%。究其原因，不乏受重点城市集中土拍减少及春节假期错峰的影响。
回顾2022年22城集中供地来看，计划完成率不足六成。对于2023年土地市场走势，业内人士预计并不乐观。其中，市场热度仍将持续分化，安全应成为今年房企选择城市的重要标准。值得关注的是，各地与“集中供地”也渐行渐远。比如，长沙取消集中推介土地，调整为常态化持续更新，南昌提出退出集中供地，而天津2023年首批供地仅推出1宗地块。
房企拿地节奏放缓
受重点城市仅一城土拍及春节假期错峰的影响，今年1月，土地供应量呈季节性回落，而房企的拿地节奏也明显变缓。
从中指研究院发布的《2023年1月全国房地产企业拿地TOP100排行榜》来看，今年1月，TOP100房企拿地总额591亿元，同比下降29.4%。与以往一样，拿地企业主要以地方城投及本土民企为主。具体来看，绿城中国以累计新增货值83亿元占据榜单第一；广州润川房地产开发、中关村发展紧随其后，累计新增货值规模分别为75亿元和66亿元。
另据克而瑞统计数据显示，今年1月，重点城市集中供地近乎“中断”，仅宁波一城进行集中土拍，因此，优质地块供应量相对较少，难以吸引品牌房企投资。为此，2023年销售百强房企(全口径)在1月投资基本暂缓，仅绿城、华润置地、建发房产等在纳储。从拿地金额TOP100房企来看，城投企业上榜数量近50家，拿地金额更是占到百强房企拿地金额的50%。此外，拿地金额中有31%来自规模相对较小的本土民企。
从今年1月各城市群拿地金额来看，长三角地区仍然领跑全国。据中指研究院统计数据显示，今年1月，长三角TOP10企业拿地金额124亿元，居四大城市群之首。其中，溧阳城发集团拿地金额18亿元，位居长三角企业拿地金额榜首；粤港澳大湾区TOP10企业拿地金额82亿元，位列第二；中西部TOP10企业拿地金额77亿元，位列第三。
值得关注的是，在全国住宅用地成交总价TOP10方面，今年1月入榜地块中多数位于长三角地区。入榜地块中，宁波共入榜3宗地块，总成交金额为49亿元。其中宁波市东部新城核心区东片区D1-4-4#/5#/6#地块以总价25亿元位居榜首；佛山入榜2宗地块，总成交价为39亿元；西安入榜2宗地块，总成交价为24亿元，台州、芜湖、温州各入榜1宗地块，成交价分别为13亿元、12亿元和10亿元。
多地今年首批集中供地明显“缩量”
从目前来看，天津、杭州、苏州、郑州已发布2023年第一批集中供应地块的公告，与2022年第一批集中供地相比有着明显“缩量”趋势。其中，杭州供应13宗地块，苏州供应11宗地块，相比2022年第一批集中供地明显减少。不过，这些地块位置较优，核心板块占比高，推出楼面均价同比分别上浮约30%、35% 。而天津仅供应1宗地块，相较于2022年第一批集中供地同样是明显“缩量”。相比之下， 郑州供应11宗地块，供应量与2022年第一批集中供地对比变化不大 。
中指研究院土地市场研究负责人张凯在“中指市场形势及企业研究成果分享会”上介绍，从2022年22城集中供地来看，计划完成率不足六成。仅合肥、无锡、上海、厦门4城完成全年供地计划 。长三角地区平均完成率92%，长春、重庆完成率仅16% 。
张凯进一步分析称，目前对于“集中供地”的要求进一步淡化。从各地的表现来看，与“集中组织出让活动”也渐行渐远。比如，长沙取消集中推介土地，调整为常态化持续更新，南昌提出退出集中供地，而天津2023年首个地块则是单独供应。
业内：预期多次分散供地
2023年土地市场以冷清开启，业内人士对于全年的预计仍不乐观。
张凯认为，地方政府应该意识到正在与其他城市竞争房企的投资额度。在土地规则上，各地采取多次分散供地，优化供地条件，降低参拍门槛。而非核心城市的地价会出现下调。虽然房地产市场预期边际改善，但土地市场热度难有根本性恢复，地方国资企业仍将托底，2023年土地成交规模进一步小幅回落。
“土地市场结构分化更加明显，其中，核心城市需求端政策仍有大量放松空间，其经济发展水平高、公共基础设施完备，对流动人口的吸引力强。而三四线城市政策放开空间有限、人口流出、库存高企，因此应谨慎进入。安全应成为2023年房企选择城市的重要标准。”张凯如是说。
此外，克而瑞分析人士表示，今年1月，重点城市仅宁波一城进行了集中土拍，三四线城市供地节奏也明显变缓，全国土地市场成交规模降至历史低位。虽然2022年出台了较多行业利好政策，其中不乏力度较大的“三支箭”等有利房企融资的组合政策等，但从效果来看，目前尚不明显，在市场筑底尚未结束、房企资金压力尚未缓解之下，预计2023年土地市场热度仍将延续低位，市场热度仍将持续分化，房企关注焦点依旧是核心一二线城市的优质板块。
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
