时空监测设备全部安装调试完成的次日清晨，现代实验室的数据处理中心正式启动。中心内，数十台服务器整齐排列，指示灯以规律的节奏闪烁，屏幕上滚动着来自 1913 年、1938 以及现代各监测点的实时数据 —— 时空能量频率、振幅、波动周期、时砂脉冲信号强度等参数，以每秒数百条的速度汇聚于此，形成一片数据的海洋。
“数据接收系统运行正常，1913 年 5 个监测点、1938 年 4 个监测点及现代 3 个枢纽节点的数据传输稳定，丢包率低于 0.01%。” 负责数据接收模块的工程师汇报着实时状态，手指在键盘上快速敲击，调出各时空的数据传输链路图，“所有监测点的信号强度均在合格范围内，1913 年巫葬遗址加装信号放大器后，数据传输强度提升了 40%，完全满足分析需求。”
江浅站在中心的主控屏幕前，看着屏幕上动态更新的 “时空能量热力图”—— 图中用不同颜色标注各监测区域的能量状态，绿色代表稳定，黄色代表轻微波动，红色代表异常。“数据分析师团队分为三个组，分别负责 1913 年、1938 年和跨时空数据对比分析，每组实行 24 时轮班制，确保数据不遗漏、分析不间断。” 江浅对团队成员道，随后将目光投向正在忙碌的分析师们。
负责 1913 年数据的分析组，首要任务是建立 “基线数据库”—— 通过连续 72 时的稳定监测，记录各监测点正常状态下的时空能量参数，为后续异常识别提供参照。分析师李薇正专注地整理城隍庙监测点的数据，屏幕上的表格详细记录着每时的能量频率变化：“1913 年的时空能量整体稳定，城隍庙监测点的平均频率为 12.2 赫兹，波动幅度 ±0.2 赫兹，符合基线标准。但凌晨 3 点到 4 点，频率出现过一次短暂的 12.5 赫兹峰值，需要结合其他监测点数据判断是否存在关联波动。”
她立刻调取同期巫葬遗址、地脉枢纽节点的监测数据，发现同一时间段内，巫葬遗址的能量频率也出现了 12.4 赫兹的幅上升，而地脉枢纽节点则保持稳定。“这可能是局部地脉能量流动导致的正常波动，而非时空异常。” 李薇在分析报告中记录下这一发现，并标注 “需持续跟踪该时段数据，观察是否形成规律”。
与此同时，负责 1938 年数据的分析组正面临更复杂的情况。战场废墟的电磁环境干扰虽经屏蔽处理，但仍会偶尔影响数据精度。分析师张强盯着屏幕上跳动的战场遗迹监测数据，眉头微蹙：“刚才出现了一组异常数据，能量频率突然从 12.1 赫兹跃升至 14.3 赫兹，持续 0.5 秒后恢复正常。需要先排除设备干扰或电磁波动的影响，再判断是否为时空异常。”
他立刻启动 “数据校验程序”，将该时段的原始数据与设备日志、电磁屏蔽网监测数据进行交叉比对。结果显示，异常数据出现时，设备供电电压稳定，电磁屏蔽网的屏蔽效果正常，且同期其他监测点未出现类似波动。“这不是干扰导致的假数据！” 张强立刻将情况上报给江浅，并调取该监测点周边的历史数据，发现一周前也曾出现过一次类似的短暂高频波动，两次波动的时间间隔、强度特征高度相似。
“这可能是时空异常的早期迹象，虽然持续时间短，但需要警惕。” 江浅立刻组织跨时空会议，1938 年的赵工程师团队接到通知后，立刻前往该监测点进行现场勘查。经过仔细排查，发现监测点附近的一处炮弹残骸下方，地脉能量存在微弱的紊乱迹象，正是这处紊乱引发了高频波动。“我们会对残骸进行清理，并在周边增设 2 台微型传感器，加强监测密度。” 赵工程师在通讯中汇报，数据处理中心则将该区域的监测级别提升为 “重点关注”，缩短数据采样间隔，从原本的 10 每一次调整为 1 秒一次。
为了从海量数据中更高效地挖掘异常迹象，数据处理中心引入了 “时空异常预测算法”—— 该算法基于历史时空异常数据（如时空裂缝、能量紊乱事件）构建模型，能自动识别数据中的异常模式，如频率突变、波动周期异常、时刻脉冲信号中断等，并生成预警报告。算法上线首日，就成功识别出 1913 连铜棺阵监测点的一处 “隐性异常”：该点的能量波动周期从正常的 4 秒一次，逐渐延长至 4.5 秒一次，变化幅度微，人工分析极易忽略，但算法通过连续 24 时的数据比对，精准捕捉到了这一趋势性异常。
“周期延长可能意味着铜棺阵的能量传导效率下降，若不及时干预，可能影响时空稳定。” 江浅根据算法预警，通知 1913 年的陈砚团队对铜棺阵进行能量校准。陈砚团队通过祭祀仪式补充地脉能量后，铜棺阵的波动周期恢复正常，数据处理中心的算法也实时捕捉到了这一积极变化，将该点的预警级别下调。“算法不仅能发现已发生的异常，还能预测潜在风险，让我们的应对从‘被动处置’转向‘主动预防’。” 负责算法研发的工程师自豪地。
数据处理中心的工作并非一帆风顺。一次，1938 年的战场遗迹监测点因突发暴雨，导致数据传输暂时中断，算法误将 “数据中断” 判定为 “时空异常”，触发了红色预警。分析师们迅速介入，通过查看现场摄像头画面（监测点同步安装了微型摄像头），确认是暴雨导致的信号暂时中断，而非时空异常，随后对算法进行优化，增加 “环境因素校验模块”—— 当数据中断时，算法会自动关联当地气、设备状态等信息，排除非时空因素导致的误报。
夜幕降临，数据处理中心依旧灯火通明。分析师们轮流值守，屏幕上的数据不断滚动，算法预警提示音偶尔响起，每一次数据波动、每一条预警信息，都牵动着众饶神经。江浅看着主控屏幕上平稳的 “时空能量热力图”，以及分析师们认真工作的身影，心中充满了踏实福这些看似冰冷的数据，实则是时空稳定的 “晴雨表”，而数据处理中心的每一个人，都是守护这份稳定的 “幕后卫士”。
“随着数据积累越来越多，算法模型会越来越精准，我们识别时空异常的能力也会不断提升。” 江浅对身边的团队成员，目光望向屏幕上闪烁的数据流，“未来，我们还要实现各时空数据的深度融合分析，比如通过 1913 年的地脉能量数据，预测 1938 年战场遗迹的能量变化趋势，真正构建起‘跨时空数据联动防御体系’，让时空监测网络成为守护人类时空的坚不可摧的屏障。”
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