第132章 灵网深耕 道法自然（1/2）

第一百三十二章 灵网深耕 道法自然

“银梭”的成功与“微型灵网”的初步建立，为林风的灵田管理带来了革命性的变化。他不再需要事必躬亲於每一寸土地的细微照料，而是能將更多精力投入到更高层次的规划、研究与自身修炼上。

这种解放，让他有暇去更深入地观察和思考。

他手持主控玉符，漫步於灵田之中。神识並未完全外放，而是藉助灵网节点的感知和“银梭”传回的数据流，在心中构建出一幅立体的、动態的灵田生態图。他能“看到”东区那片石脉兰因靠近新开闢的二阶灵田，获得的戊土精气更浓，长势明显优於西区；能“感知”到那株星辰草本体在夜晚吸收星辉的强度与频率，似乎与月相盈亏有著微妙的关联；甚至能通过土壤湿度和灵气浓度的细微变化，判断出何处可能需要额外补水或调整聚灵阵输出。

“数据不会说谎，但如何解读並利用这些数据，才是关键。”林风若有所思。他意识到，仅仅有感知网络还不够，还需要一个能够分析、学习甚至预测的“大脑”。

这个想法让他再次將目光投向了系统新增的 “深度推演” 功能。推演功法风险太高，但推演如何优化灵田管理，风险可控，且一旦成功，收益巨大。

他回到静室，將主控玉符与数个灵网节点这段时间记录下的海量数据（光照、温度、湿度、灵气波动、灵植生长状態等）作为基础，设定了推演目標——基於现有数据，建立灵田生態模型，优化管理策略，並尝试预测常见问题（如病虫害、营养不均）的发生概率。

“系统，启动深度推演，目標：灵田生態模型构建与管理策略优化！”

【確认消耗5000点经验值，启动深度推演！】

当前经验值：14,960 - 5000 = 9,960点。

又是一次意识被投入信息洪流的体验。但与推演功法时不同，这次更多的是对数据的归纳、分类、关联性分析，以及建立数学模型进行模擬。无数条环境参数与灵植状態数据被交叉对比，寻找其中的规律和因果关係。

推演过程中，林风对《青云灵植录·筑基篇》的理解愈发深刻，许多原本停留在理论层面的知识，在具体数据的支撑下变得鲜活起来。他甚至发现了一些玉简中未曾提及的、独属於他这片共生灵田的微生態环境特点。

【深度推演结束。主要成果如下：】

1. 成功建立初步灵田生態动態模型：该模型可基於实时环境数据，模擬灵植生长趋势，预测其未来一段时间的状態。

2. 优化水肥灵气管理策略：推演出针对不同区域、不同灵植的更精细化水肥（灵力滋养）方案，预计可提升整体生长效率约5%-8%。

3. 病虫害预警机制：模型可识別出可能导致病虫害爆发的环境条件组合（如连续阴雨后的特定温湿度），並提前发出低级別预警。

4. 发现共生网络能量流动关键节点：识別出石脉兰族群中三个对维持整个共生网络能量平衡至关重要的个体，需重点维护。