进入6月，云南腾冲迎来了雨季。连绵的降雨导致腾冲1号监测点的地下水位上升了1.2米，热液中的Na?浓度从2100mg/L降至1700mg/L，K值也从1.05降至0.98。江玥团队根据实时监测数据，开始构建动态K值模型的基础数据库。
“我们需要将影响K值的因素分为‘静态’和‘动态’两类，”张薇在实验室的数据分析会上解释道，“静态因素包括地质构造类型（如断裂带、储热层厚度），这些参数在短期内不会变化，可以通过前期地质勘探确定；动态因素则包括降雨量、地下水位、气体含量等，需要通过长期监测获取实时数据。”
团队将静态因素转化为“基础修正系数（K?）”，例如：断裂带附近的监测点K?取0.9，远离断裂带的取1.1；储热层厚度大于50米的K?取1.05，小于30米的取0.95。动态因素则转化为“动态修正系数（Kt）”，通过建立多元线性回归方程计算：Kt=1 - 0.02×降雨量（mm/天） - 0.05×气体浓度（%） + 0.03×地下水位变化（m）。
为了验证这个方程的准确性，团队选取了腾冲1号点5-7月的监测数据进行回代计算。5月（旱季），该点的降雨量为5mm/天，气体浓度为2.3%，地下水位变化为0m，代入方程得Kt=1 - 0.02×5 - 0.05×2.3 + 0.03×0=0.885；6月（雨季），降雨量增至80mm/天，气体浓度升至2.8%，地下水位上升1.2m，计算得Kt=1 - 0.02×80 - 0.05×2.8 + 0.03×1.2=0.826。将K?（1.05）与Kt相乘，得到5月的实际K值为1.05×0.885≈0.93，6月为1.05×0.826≈0.87，与实际监测数据的误差分别为1.1%和0.9%，符合预期精度要求。
“动态K值模型的优势在于，它可以根据实时环境数据自动调整修正系数，”江玥在向国家自然科学基金委员会汇报时，展示了模型的预测效果，“我们以7月10日的降雨预报数据为例，当降雨量预计为100mm/天时，模型预测腾冲1号点的K值为0.85，对应的流速增量Δv=0.002×I×0.85。若届时出现50μT的电离层扰动，理论流速增量为0.085m/h，与实际监测值的误差可控制在2%以内。”
汇报会上，专家组对模型的创新性给予了高度评价，但也提出了一个关键问题：“目前模型仅适用于西南地区的热液系统，如何将其推广到其他区域？比如我国东部的热液活动区，地质构造和气候条件与西南地区差异较大，模型参数是否需要重新调整？”
这个问题让江玥陷入沉思。会后，她带领团队查阅了全国范围内的热液活动资料，发现我国东部的热液系统多位于沉积岩区，地下水补给以地表水为主，而西南地区多为岩浆岩区，地下水补给受大气降水影响更显著。“这意味着，不同区域的动态因素权重可能不同，”江玥在团队会议上指出，“我们需要建立‘区域特征数据库’，针对不同地质气候区制定对应的K?和Kt计算方案。”
团队随即启动了区域数据采集工作。他们与山东、福建等地的地质监测站合作，在东部热液活动区增设了3个监测点，采集当地的地质构造、气候、热液参数等数据。经过三个月的努力，初步建立了我国东部、西南、西北三个区域的特征参数表：东部地区的降雨量权重系数从0.02调整为0.015（地表水补给占比高，降雨对地下水位影响较小），西北地区的气体浓度权重系数从0.05调整为0.06（干旱气候导致气体逸出更显著）。
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