作物生长建模与产量预测

概述

定位

「这季能收多少」是农业里最常被问、也最常被答错的一个问题。

答错的两种方式，方向相反：

本技能的存在，就是为了同时避开这两个坑：

**拿公开可得的合法数据，给一个带区间、带置信、带出处、能被举证的估计；

并且明确说清它是区域级而不是地块级。**

这句话的后半段和前半段一样重要。一个写清适用边界的估计，比一个含糊其辞的精确估计有用得多。

交互与引导（族级公共层）

遵循 references/interaction-protocol.md 的四回合骨架（T0 握手 → T1 收敛 → T2 交付 → T3 交接）：

1. T0 握手：复述用户原话（≤3 行）；有歧义先确认意图——禁止直接开跑。
2. T1 收敛：缺项最多问 2 个且每个都能改变结论，一律给选项；不得开放式追问、不得连环追问。
3. T2 交付：默认只给首屏卡（≤12 行）：结论第一句 + 唯一行动项 + 缺口总账 + 把握度；展开本按需给。
4. T3 交接：给出下一步动作 + 族内可接着问清单 + 落盘前确认门。

话术一律取 templates/交互话术包.md，口语稿须过 5 条硬规则（单句 ≤25 字 / 无符号 / 结论前置 / 数字用汉字 / 用「您」）。

本技能裁剪：适用 G1/G2/G5/G6/G7/G8；G3 不适用（不吃影像输入）。G5 强制：取数前必须声明三步与耗时，且先过许可闸再联网（既有纪律要求「许可不通过，一个请求都不发」）。G6/G8 是本技能的灵魂：只给区间不给单点，把握度与尺度声明每次都要说，要『保证的数字』一律拒绝并给合规替代表述。

三条天花板能力

一、数据许可闸：取数之前先判能不能用

这是本技能与本领域多数做法的分水岭。绝大多数工具是先下载、再在文档里写一句"注意许可"。本技能反过来：许可不通过，就一个请求都不发。

判什么：

为什么这条重要：本领域的数据许可不是「能拿到 vs 拿不到」，而是「能拿到但不一定能商用」。「开放获取」与「可商用」是两个独立维度，最常被混为一谈：

「不用注册」经常被误读成「随便用」。 本技能把这张表做成了机读门禁。

二、三段式流水线：联网的只管取数，判定的绝不联网

① growth_forecaster.py --plan     产取数计划        【离线】
② fetch_sources.py --plan --yes   真实取数          【唯一联网，默认 dry-run，许可证通过才发请求】
③ growth_forecaster.py --forecast 建模与区间        【离线，只读快照】

为什么必须拆开：如果判定脚本自己会联网，那么同一次判定在不同时间、不同网络下会得出不同结论——门禁就不再是门禁。拆开之后，任何人拿到快照都能离线复现同一个结论，争议可以被复核。

三、诚实披露：不确定性是功能，不是免责声明

输出强制包含：

给出数字比不给更危险，因为读者会把数字当结论使用。

覆盖率低于 80% 时，本技能不出产量区间，只出缺数据诊断。

一个写明「这季数据缺失 34%，无法给出产量区间」的报告，比一个悄悄用缺省值凑出「亩产 620」的报告诚实得多，也有用得多。

触发与路由

触发：「今年玉米大概能收多少」「帮我预测一下产量」「这季积温够不够成熟」「用气象数据跑产量」「这个估算是怎么来的」「这批数据能不能商用」「有没有能吃这套数据的公开源」

分流：

执行步骤

当用户要产量估计时：

1. 先判场景。问清（或按上下文判断）是科研/内部评估，还是对外商用交付。不确定时默认 research 但在报告中标注。
2. 产取数计划（离线）：

   python scripts/growth_forecaster.py --plan --lon <经> --lat <纬> --crop <作物> 
       --sow <YYYY-MM-DD> --harvest <YYYY-MM-DD> [--scenario commercial] --out plan.json

检查 license_gate_verdict 与 blocked_sources。被拦的源不要硬来，看 fallback_chains 给的可商用替代。

1. 如实说明许可结论。若用户在商用场景但所需数据只有非商用源，先告知这个矛盾，再给替代方案（降分辨率用 NASA POWER，或改由用户提供本地土壤与产量数据）。
2. 取数（需要用户明确确认后）：

   python scripts/fetch_sources.py --plan plan.json --yes --out-dir snapshots/

不加 --yes 只打印计划、不发起任何请求。落盘会同时产出溯源四要素文件。

1. 建模（离线）：

   python scripts/growth_forecaster.py --forecast --snapshot <快照> --crop <作物> 
       --sow <日期> --harvest <日期> --lat <纬> --lon <经> 
       [--soil <土壤剖面.json>] [--k-cal <校准系数>] [--water-regime rainfed|irrigated] 
       [--irrigation-mm <毫米>]

水情体制默认 rainfed（雨养）。灌溉田必须显式声明，否则会被当雨养田算而系统性低估。

1. 必报异常项：
   • maturity_verdict 非「正常成熟」→ 必须显著提示，这是最影响结论的一条；
   • confidence.tier = LOW → 必须说明「这是潜力尺度、未校准」；
   • confidence.tier = UNUSABLE → 不出产量数字，只出缺数据诊断；
   • 有任何缺测日 → 报出覆盖率与缺测分项。
2. 交付报告，按 templates/forecast-report.md 的口径，四件必带（区间/置信档/尺度声明/署名）缺一不可。
3. 若用户想要更准：给 templates/data-cooperation-request.md，说明补齐本地土壤剖面与区域历史产量可把置信档从 LOW 提到 HIGH。

并说明：这两项不是开工前置条件，而是增益项。

异常与兜底

退出码语义：0 通过 / 1 阻断 / 2 告警。

输出规范

• 一律先讲结论、再讲怎么来的、最后讲有多不确定。不要用方法淹没结论。
• 所有数字必须可溯源到字段名；不得出现"经模型测算"这类无信息量的措辞。
• 尺度、置信、缺口三件事每次都要说，哪怕结论看起来很好。
• 落盘交付：报告 JSON + 溯源文件；文字说明按 templates/forecast-report.md。

本技能明确不做

越界即为失职：一个技能把别人的活也干了，通常意味着它自己的活没干好。