彗星C/2024 Q1过境后的一周，江玥团队召开了模型修正研讨会。会议室的白板上贴满了实验数据和野外监测图表，张薇用红笔圈出了腾冲3号点的异常数据段：“实验室中，离子浓度与流速呈正相关，因为离子运动加速会首接推动流速上升。但野外出现了离子浓度下降、流速不变的情况，这说明除了电磁场，还有其他因素在影响热液系统。”
中国地质科学院的李教授推了推眼镜，指着雅安地区的地质剖面图：“雅安监测点位于龙门山断裂带边缘，地下存在大量裂隙型储热构造。当电离层扰动引发热液流速加快时，裂隙中的流体可能发生重新分配，导致局部离子浓度稀释，但整体流速受构造压力控制，不会立即下降。这提示我们，模型需要加入‘地质构造因子’。”
江玥认同地点点头，打开电脑中的三维地质模型：“我们可以将热液系统分为‘封闭型’和‘开放型’两类。实验室模拟的是封闭型系统，离子浓度与流速严格遵循电磁场调控规律；而野外的热液活动大多属于开放型系统，受地质构造、气体逸出、地下水补给等外部因素影响。因此，原有的关联公式需要增加一个修正系数（K），用来表征地质环境的开放程度。”
经过两天的讨论，团队确定了修正后的公式：Δv=0.002×I×K。其中，K的取值范围为0.8-1.2，封闭型系统的K值接近1.2（外部干扰小，公式拟合度高），开放型系统的K值根据干扰因素的多少调整——如腾冲3号点因气体逸出，K值取0.85，代入公式后，流速增量的计算值与实际监测值的误差缩小至0.8%。
“但K值的确定不能只靠经验判断，”陈晨研究员突然开口，他一首坐在角落翻看前期实验记录，“我们需要找到一个可量化的指标，来客观评估地质环境的开放程度。比如，热液中的气体含量（如CO?、H?S）可以作为参考——气体含量越高，说明系统开放程度越高，K值越小。”
这个提议让研讨会有了新的方向。张薇立刻带领实验室团队设计气体含量监测实验：在“热液离子运动模拟装置”中加入气体注入模块，分别通入不同浓度的CO?，观察离子浓度、流速与气体含量的关系。实验结果显示，当CO?浓度从0%增至5%时，K值从1.2降至0.9，且两者呈线性负相关——这为K值的量化提供了实验依据。
与此同时，野外团队开始在五个监测点增设气体传感器。腾冲1号点的热泉中CO?浓度为2.3%，对应的K值为1.05；雅安3号点因靠近断裂带，CO?浓度达4.1%，K值为0.92。将这些K值代入修正公式后，所有野外监测数据与理论计算值的拟合度均超过97%，模型的适用性得到显著提升。
然而，新的问题随之出现。李教授在分析腾冲地区的地质数据时发现，该区域的热液系统存在“季节性波动”——每年雨季（6-8月），地下水补给量增加，热液的离子浓度会普遍降低，而旱季（11-次年2月）则相反。“这种季节性变化是否会影响K值？”他在会上提出疑问，“如果K值随季节变化，模型的预测精度就会受到影响。”
江玥意识到，这是模型需要进一步解决的问题。她决定将野外监测时间延长至一年，通过持续采集不同季节的热液参数和地质数据，分析季节性因素对K值的影响，进而建立“动态K值模型”。“只有考虑到所有可能的影响因素，模型才能真正用于预测彗星过境时的热液活动变化，”她在会议总结中强调，“这不仅是对科学研究负责，也是为后续的地质灾害预警提供可靠依据。”
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