第九十九章 冬天来了 (第2/2页)
所有方法都得出了相同的结论：月相与诡异活跃度之间的相关性是真实的、显著的、可预测的。
这个发现让陈墨想起了他在前世读到过的一些研究——关于满月之夜犯罪率上升的都市传说，以及月相与潮汐、动物行为之间的科学关联。也许在这个诡异降临的世界里，月亮对诡异能量存在着某种类似于"引力潮汐"的调制作用——满月时月亮的引力或辐射更强，从而放大了诡异能量的活跃程度。
如果这个推测是正确的，那么月相周期不仅仅是一个调度优化工具——它还是一个预测工具。通过精确地计算月相周期，陈墨可以预测未来一段时间内诡异活跃度的高低峰，提前做好应对准备。
陈墨立刻把这个发现整理成了一份简短的报告，通过方远提交给了除诡组织的指挥部。
报告的核心建议是：将除诡组织的巡逻和清除行动调度与月相周期同步——在满月前后三天增加人员和资源投入，在新月前后三天可以适当减少巡逻密度以节约资源。同时，可以在满月期间提前部署更多的防御阵法在城市的关键位置，以预防可能的大规模诡异事件。
三天后，方远在保安室里告诉陈墨：组织采纳了他的建议。指挥部正在重新制定冬季巡逻方案，将月相周期纳入了调度算法的核心参数。
"他们说这是'顾问模式'下最有价值的情报分析。"方远的语气中带着一丝替他骄傲的意味，"一个三岁孩子的分析改变了整个组织的行动策略——如果别人知道了，下巴都会掉下来。"
陈墨没有回应这份骄傲——他的注意力已经转向了下一个需要分析的问题。月相周期只是第一个发现，他相信在诡异活动的数据中还隐藏着更多的规律等待被发现——比如季节性波动、地理聚集效应、甚至可能存在的诡异"迁移"模式。
冬天来了，诡异能量浓度在上升，事件频率在增加。而除诡组织的资源是有限的——他们不可能在所有地方同时部署足够的人手。
如果在这个冬天里，暗影之树剩余的五颗种子因为能量环境的改变而提前苏醒——或者更糟，阳光幼儿园地下的那颗种子因为圆脸男孩控制力的下降而失控——
后果将是不堪设想的。
他需要在冬天结束之前，找到一种方法来处理阳光幼儿园地下的种子。但他不能告诉除诡组织——因为那个情报的来源是圆脸男孩。
这是一个两难的局面：不告诉组织，他无法调动足够的资源来处理种子；告诉组织，圆脸男孩的安全就无法保证。除非——他能找到一个足够"巧合"的时机，让组织在"正常巡逻"或"例行检测"中"自行发现"那颗种子。
这个计划的风险很高——如果组织没有发现种子，或者发现的时间太晚——后果将是灾难性的。但这是目前唯一可行的路径。
他需要自己想办法——以及，他需要运气。
叮——
【宿主发现诡异活动规律——月相周期与诡异活跃度存在显著正相关。除诡组织已采纳建议。额外奖励：智力+2。】
陈墨坐在窗边，看着外面越下越大的雪。
雪花已经不再是细细碎碎的小碎片了——它们变成了大片的、厚实的雪团，从铅灰色的天空中密密麻麻地飘落下来。操场上白色的绒毯越来越厚，已经没过了滑梯的第一级台阶。远处，城市的轮廓在风雪中变得模糊了——高楼大厦变成了灰白色的影子，像是画在水彩纸上还没干的颜料正在被雨水冲散。
冬天来了。
在这个诡异降临的世界里，冬天不只是寒冷——它还是一个信号：诡异们正在苏醒、正在聚集、正在变得更强。
而人类——至少这座城市里的人类——正在用有限的资源和无限的勇气，去迎接这个漫长而危险的冬天。
陈墨把自己关在阅读区里，打开了一份新的分析文件——这一次他要研究的是诡异事件的地理分布模式。他在脑海中铺开了一张城市的能量地图，用不同的颜色标注了过去两个月里所有诡异事件的发生位置。
地图完成之后，一个有趣的模式浮现了出来：诡异事件的发生位置并不是均匀分布的——它们倾向于集中在城市边缘和基础设施薄弱的区域。而在除诡组织总部附近、以及能量防御阵法覆盖的区域，诡异事件的发生频率明显更低。
这个发现似乎很"理所当然"——防御阵法当然能阻止诡异事件。但陈墨注意到了一个微妙但重要的细节：有些没有防御阵法的区域同样很少有诡异事件发生——而这些区域的共同特征是——它们都位于"能量活跃线"的交叉点上。
"能量活跃线"——这是陈墨自己创造的一个术语，用来描述城市地下自然存在的能量流动通道。他之前用感知扩展扫描城区时就已经发现了这些能量线的存在——它们像是埋在地下的河流，从城市的西北方向向东南方向蜿蜒流淌。这些能量线本身不携带诡异能量——它们是自然产生的灵性能量——但它们似乎对诡异的活动有一种"导向"作用。
如果他的理论是正确的——能量活跃线可以影响诡异的移动和活动模式——那么利用这种特性，也许可以在不部署防御阵法的情况下，通过引导能量线的流向来实现某种"被动防御"。
这个想法目前只是一个雏形，需要更多的数据来验证。但陈墨把它记录了下来——它是他众多"待验证假设"中的一个。如果这个理论最终被证实——它将不仅仅是一个有趣的发现，而是一个可以改变城市防御格局的战略级情报。有了能量活跃线的分布地图，除诡组织就可以在最关键的位置部署最少的资源，实现防御效率的最大化。