六月的天，说热就热起来了。太阳明晃晃地挂在天上，像个巨大的烤灯，把牛顿故居外那片实验麦田烤得金黄发亮，空气都带着一股焦熟麦粒的干香。几台崭新的联合收割机，像笨重的钢铁甲虫，已经在田边待命，只等一声令下，就要开进那一片金色的海洋里，吞吐着麦浪，留下整齐的麦茬。林栀站在刚刚挂牌的“收获时机研究中心”里，感觉后背的衣服有点被汗浸湿了。这地方以前是个旧仓库，现在被打通改造，充满了未来感。中央的全息投影台上，一幅动态的全球地图正在闪烁，上面密密麻麻标注着不同颜色的光点，每个光点都代表一个正在报告数据的农田，旁边滚动着实时更新的湿度、温度、作物成熟度指数。
“情况有点赶啊，”陆辰言的声音从一堆显示器后面传来，带着点熬夜后的沙哑，他猛灌了一口浓茶，“全球收割监测网络的汇总数据，北半球主要粮区，收获期普遍比过去十年的平均值提前了三天到一周不等。你看北美大平原的春小麦，堪萨斯的冬小麦，还有乌克兰那边……像是约好了似的。”他切换屏幕，显示出几条陡峭上升的曲线，“气候变化这家伙，根本不按常理出牌，咱们祖祖辈辈传下来的那个农事历，都快成参考消息了，得大改。”
林栀走到屏幕前，仔细看着那些跳动的数字和地图上深浅不一的色块。法国香槟区那边显示雨水偏多，可能导致小麦籽粒发芽率风险升高；中国东北的积温数据显示水稻灌浆期缩短，存在籽粒不饱满的潜在问题；而美国中西部则面临着干热风导致麦粒过度失水的威胁。“窗口期越来越不好把握了，”她轻声说，手指无意识地敲着控制台的边缘，“早收几天，产量和品质可能受损；晚收几天，一场暴雨或者一场热风就可能让一年的辛苦打水漂。启动‘智慧收获’计划吧，最高优先级。我们需要一个能整合实时数据、具有预测能力的全球性系统，帮农民，尤其是那些靠天吃饭的小农户，抓住那个稍纵即逝的‘最佳时机’。”
指令迅速转化为全球协作。分布在一百二十七个主要农业区的观测站进入了战备状态。这些观测站可不是孤立的点，它们是一个庞大网络的神经末梢。在加拿大艾伯塔省一望无际的大麦田上空，无人机群像勤劳的蜂群，每日进行多次巡航，高光谱相机捕捉着作物冠层颜色的细微变化，这些变化关联着叶绿素降解和籽粒含水量；在阿根廷广阔的向日葵田里，地面传感器网络监测着土壤水分和花盘重量变化，判断籽粒的油分积累情况；在乌克兰无垠的麦海中，自动地面机器人沿着预设路线采样，实时分析麦粒的硬度、蛋白质含量；在越南湄公河三角洲纵横交错的水稻田上，高分辨率卫星影像与地面传感器数据融合，生成精确到田块的成熟度分布图。数据如百川入海，涌入中央处理系统。
几乎是与此同时，研究中心的农业气象学家周教授团队，在分析海量的历史气候数据与作物物候数据对应关系时，发现了一个亟待修正的模型bug。“我们一直用的那个‘有效积温’模型，就是计算从播种到成熟需要积累多少热量那个经典模型，在近年来气候波动加剧的背景下，预测偏差越来越大了，”周教授在视频会议上展示着令人信服的对比图，“比如，同样达到某个积温阈值，但在遭遇了灌浆期极端高温的年份，作物的实际成熟期会显着提前，而且品质会下降。我们得把极端天气事件（比如热浪、干旱、连续阴雨）的强度和持续时间作为修正因子，加入到新的预测算法里去。老皇历不管用了。”
这个发现戳中了全球农业技术推广人员的痛点。国际农业研究磋商组织（cGIAR）下属的几个中心立刻表示了浓厚兴趣，紧接着，来自五十多个粮食主产国的农业技术推广站、合作社联盟纷纷要求接入这个正在完善的预测系统，他们太需要一种更精准的工具来指导农户了，毕竟，收获是农业环节中最紧
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