红泥小火炉，小心会中毒：“围炉煮茶”有风险******
中新网北京1月29日电(刘欢)继露营、飞盘等户外活动在城市青年群体中掀起风潮后，“围炉煮茶”成为“新晋网红”。陶泥烤炉、一壶热茶、三五好友……文艺复兴式的围炉茶话会成为不少年轻人的社交消费新方式。
然而，近期也出现多起围炉煮茶导致的一氧化碳中毒事件。这届年轻人为何喜欢起喝茶？围炉煮茶正确的打开方式又是什么？
资料图：浙江一地“围炉煮茶”套餐 王题题 摄且将新火试新茶，架炉烧火烤棉花
据了解，早在唐宋时期，中国就已有煎煮茶汤、围炉夜话的习俗。煮茶的形式主要有两种：一种是云南的火塘烤茶，即用陶罐子在火塘上烤茶，而后沏水；另一种是甘肃的罐罐茶，用土烧的小陶罐加水熬煮，加入红枣、枸杞等材料。
发展到现在，围炉煮茶的“火”在城市青年群体中烧得正旺。在传统习俗的基础上，现下的围炉煮茶还融合了新潮元素。
茶壶不仅可以煮传统的岩茶、普洱，还有奶茶、咖啡、果酒等。喝茶的地点也从小院延伸到胡同口、河岸边，或者自己在家动手烧炭煮茶。一些人还会在铁网上摆上红薯、花生、栗子，甚至串了棉花糖来烤。
中新网注意到，目前，围炉煮茶仍然处于社交消费的前沿。某社交媒体平台已有超72万篇笔记分享玩法攻略，短视频平台围炉煮茶话题下也已有45.9亿的视频播放量。
话题火热的同时，电商平台商家也闻风而动。从茶壶茶碗，到炭炉筲箕，商家都打上了“围炉煮茶”的标签。如果要在家里置办一套“围炉标配”，仅购买炭炉、茶壶等器具，最便宜的也要上百元。
而线下店铺单次消费套餐均价在300元左右，包含茶水和部分适烤茶点。
煮一次茶的价格并不低，但扬州一家的茶馆工作人员接受媒体采访时说：“生意出乎意料的好。”
资料图：成都一茶馆内，坐满了“围炉煮茶”的顾客。 岳依桐 摄此时情绪此时天，烧水喝茶小神仙
据了解，围炉煮茶自2021年左右就 在浙江丽水等地流行，后来逐渐在全国各地推广，并成为继茶颜悦色等中式茶底奶茶爆火后的又一新中式茶饮。
相关数据显示，2020年中国新式茶饮的市场规模已达772.9亿元，预计到2030年，市场规模将接近2000亿元。
业内人士认为，在国潮崛起和网红经济的驱动下，围炉煮茶社交属性强、能提供情绪价值，或将成为一种茶文化新习俗。
而围炉煮茶提供的情绪价值，正是近年来社会热议的“松弛感”。
国家高级茶艺师、国家高级茶叶审评师朱锦武曾对媒体说，“围炉煮茶”之所以能广泛流行，与其自身的魅力有很大关系。“冬季气温低，大家围着炉子看着茶水沸腾和水汽氤氲，在视觉上更具舒适度，还能唤醒儿时火塘烤火的记忆。”
沸腾的茶水、精致的点心、幽微的茶味……围炉煮茶将中式审美发挥到了极致，让年轻人从都市生活中短暂地抽离出来，用消费来的社交场景换取片刻“松弛感”。也正如宋代周邦彦的词中所言：“此时情绪此时天，无事小神仙。”
资料图：浙江一地“围炉煮茶”套餐 王题题 摄多地出现一氧化碳中毒事件
中新网梳理发现，围炉煮茶在刷屏的同时，一氧化碳中毒事件也频频发生。
近日，江苏省扬中市120急救中心接到一通急救电话，有一对母子倒在家中，急救团队到达时他们已没有了心跳。事后了解到，这对母子是饭后在家中围炉煮茶，导致了一氧化碳中毒身亡。
此外，上海、武汉、山东等多地都出现因在室内围炉煮茶不当而导致的一氧化碳中毒事件。
一氧化碳是一种无色、无味的气体，在密闭空间内使用煤炉、柴炉、燃气时，含碳物质不完全燃烧就会产生一氧化碳。人体在吸入后，会出现头痛、眩晕、心悸、恶心等症状。
首都医科大学附属复兴医院急诊科主任医师赵丽曾对媒体表示，一氧化碳会对人体造成组织窒息，对全身的组织细胞均有毒性作用，尤其对大脑皮质的影响最为严重。
北京市大兴区消防救援支队此前曾为验证室内围炉煮茶的安全性，组织了一场模拟实验。
在一间约60平方米的密闭房间内，消防员点燃炭火，并实时监测一氧化碳的排放量。仅仅15秒钟，一氧化碳检测仪就发出了报警声(该检测仪在一氧化碳浓度达到0.002%时就会报警)。
1分50秒时，一氧化碳浓度就已经超过0.01%。不到3分钟，铁盆下方的纸张已烧焦一大片，竹制架子也被烧黑。
消防员表示，一氧化碳浓度一旦达到0.05%，就可以使人中毒，造成昏迷，甚至危及生命。室内燃烧炭火存在一氧化碳中毒及发生火灾的风险。他强调，使用炭火时，保持开窗通风，时刻注意自己的身体状态，火炉周围也不要堆放易燃易爆物品。(完)
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 彩神彩票app地图 |
