Spatial-Temporal Distribution Characteristics of PM2.5 and PM10 in the Northeast Tibetan Plateau and the Influence of Meteorological Factors
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摘要:
随着工业化进程的迅速发展，大气污染问题已不容忽视，青藏高原东北部作为中国重要的生态安全战略地区，由于其常年多风的地理特点导致土地荒漠化，而土地荒漠化会带来颗粒物污染的问题。笔者以青藏高原东北部地区逐月可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5）浓度为基础，分析了大气颗粒物PM2.5和PM10时空分布特征，与气象因素（降水量、气温和风速）之间的相关性及受气象因素的影响程度。结果表明：①东部人口密集和经济发达的西宁市、海东市和黄南州PM2.5和PM10较高，以上3个市州的PM2.5平均水平分别为44.2 μg/m3，44.7 μg/m3和36.5 μg/m3，PM10平均水平分别为99.1 μg/m3，99.7 μg/m3和72.2 μg/m3；2015～2019年的时间分布上各地区颗粒物浓度呈现逐年下降的趋势；空间分布表明PM2.5呈现从西到东逐渐升高的趋势，PM10则呈东高西低分布。②各地区气温和降水量的峰值均出现在夏季，呈现出“Λ”型的分布规律；而各地区的PM2.5、PM10逐月浓度变化整体呈现出“V”型的分布规律，非采暖季颗粒物浓度最低、采暖季颗粒物浓度最高。③各种气象因素的影响中，PM2.5和PM10与降水量、气温、风速均呈负相关，并且PM2.5浓度受到风速的负向影响，而PM10浓度受到风速的显著正向影响，表明风起扬尘对该区域大气污染贡献突出但风速与污染物浓度的作用机制复杂。本研究可为典型地区空气质量的改善与预测提供理论基础与参考依据。
Abstract:With the rapid development of industrialization, the problem of air pollution can not be ignored. As an important ecological security strategic area in China, the Northeast Tibetan Plateau had prominent particulate pollution caused by soil desertification. Based on the monthly concentrations of inhalable particulate matter (PM10) and fine particulate matter (PM2.5) in 8 cities (prefectures) from 2015 to 2019 and the meteorological data, this study analyzed the spatial-temporal distribution characteristics of PM2.5 and PM10, the relationships between them and meteorological factors (precipitation, temperature and wind speed) and the degree of influence of meteorological factors. The results showed that: ①Xining city, Haidong city and Huangnan prefecture, which were densely populated and economically developed in the east of Qinghai province, had higher PM2.5 and PM10 concentrations, with an average level of 44.2 μg/m3 (99.1 μg/m3)、44.7 μg/m3 (99.7 μg/m3) and 36.5 μg/m3 (72.2 μg/m3) respectively. In terms of time distribution, the concentration of particulate matter in each region showed a downward trend year by year. The spatial distribution showed that PM2.5 gradually increased from the west to the east, and PM10 was high in the east and low in the west. ② The peak values of temperature and precipitation appeared in summer, showing a "Λ" distribution law. While the monthly concentration changes of PM2.5 and PM10 in various regions showed a "V" distribution law. The particle concentration in non-heating season was the lowest and that in heating season was the highest. ③ Among the effects of various meteorological factors, the concentrations of PM2.5 and PM10 were strongly or moderately negatively correlated with precipitation and temperature, and were negatively affected by temperature. The concentration of particulate matter was negatively correlated with wind speed. The concentration of PM2.5 was negatively affected by wind speed, while the concentration of PM10 was significantly positively affected by wind speed, indicating that wind-induced dust had a prominent contribution to air pollution, but the action mechanism between wind speed and pollutant concentration was complex. The results of this study could provide reference and theoretical basis for the improvement and prediction of air quality in typical regions.
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Keywords:
- PM2.5 /
- PM10 /
- air pollution /
- meteorological factors /
- cause analysis /
- Northeast Tibetan Plateau
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矿渣型泥石流是山地地区矿产资源开发活动中不合理堆排废石弃渣引发或加剧的、严重危及矿山正常生产和人民生命财产安全的一种地质灾害类型（张丽萍，2001；康志成，2004；徐友宁，2006；杨敏，2021）。矿渣型泥石流复杂的启动机理会严重影响对其防治对策的针对性。因此，深入研究矿渣型泥石流的启动机理具有重要的理论和现实意义。近年来，国内外众多专家学者通过现场调查、物理模拟和数值模拟等方法手段，取得了一系列关于矿渣型泥石流启动机理方面的研究成果（王永清，2006；徐友宁，2009；吕学军，2011，李晓晨，2014；洪磊，2017；刘兴荣，2018；黄家华，2023）。国外学者通常将矿渣型泥石流和采矿事故归为一类进行研究，专门研究矿渣型泥石流的文献较少，有学者研究认为采矿废渣启动形成泥石流主要是细颗粒在水流侵蚀作用下导致的（O Hungr et al.，2002；Berti ，2005；Gregoretti，2008）。中国学者取得了一些对研究矿渣型泥石流启动机理可以借鉴的成果：①通过物理模拟，研究了物源条件、水源条件、地形条件及这些条件的组合对泥石流启动的影响和控制作用，揭示了不同组合条件下试验研究中泥石流的启动条件、物源破坏方式和演化过程（徐友宁等，2009；倪化勇等，2014；刘兴荣等，2018；罗阳，2018；林斌等，2019；王锴等，2019；李宁等，2020）。②通过物理模拟，提出了基于水力类泥石流启动机理计算泥石流预警雨量阈值的方法，并基于试验发生破坏的临界雨量修正了传统I-D预警模型（孟华君等，2017；乔建平等，2018）。③通过数值模拟，在泥石流危险性和风险评价基础上提出了实施风险减缓措施，提出了泥石流治理工程效益评价方法（丛凯等，2019；唐亚明等，2021）。
笔者依托中国地质调查局“熊耳山–伏牛山矿集区生态修复支撑调查”项目，以河南省栾川县康山金矿区为研究对象，在系统收集、整理、分析、总结已有调查资料数据的基础上，通过野外实地调查，获取了康山金矿区采矿废石渣堆的空间分布位置和物源特征，在对野外现场取回的废石渣样进行粒度特征分析后，通过室内物理模拟试验，探究矿渣型泥石流启动机理，探讨影响和控制矿渣型泥石流启动的矿渣颗粒级配、沟道底床坡度、启动临界水量等主要因子之间的定量关系，分析不同影响因子作用下矿渣型泥石流的启动方式，以期为今后矿渣型泥石流启动模拟试验的开展和泥石流启动机理的深入研究提供借鉴和参考。
1. 研究区概况
康山金矿区地处华北陆块南缘熊耳山地区，流域面积22.16 km2，海拨 1 000～1 671 m ，主体山脉呈EW向展布，属侵蚀构造型的中低山地貌。地表切割强烈，坡度陡峭（一般30°～55°），沟谷发育，呈“V”字型，局部直立呈陡崖。巨大的相对高差及陡峻的沟床比降为水源和物源的快速汇集提供了有利的地形地貌条件，也为泥石流的形成提供了充分的势能条件。泥石流物源所在沟谷参数见表1。
表 1 康山金矿区泥石流物源所在沟谷基本情况表Table 1. The basic situation of the valley where the source of debris flow is located in the Kangshan gold mining area沟谷 流域面积（km2） 最高点高程（m） 最低点高程（m） 沟谷长度（m） 相对高差（m） 纵坡降比（‰） 后木寺 1.08 1580 1235 1434 345 240.59 大南沟 0.72 1589 1235 1410 354 251.06 小北沟 0.50 1576 1203 1338 373 278.77 韭菜沟 0.43 1610 1172 1423 438 307.80 排土场 0.19 1494 1176 843 318 377.22 星星印 1.71 1614 1079 2221 535 240.88 杏树芽 0.84 1411 1052 1424 359 252.11 康山金矿区属暖温带落叶阔叶林区，雨水充沛，每年降水多集中在6～9月（图1），且多为暴雨形式出现，年平均降水量838.7 mm，年最大降水量1 386.1 mm（1964年）（图2），月最大降水量179.2 mm （2021年8月），日最大降水量159.2 mm （2010年7月24日），1 h最大降水量49 mm （2019年8月21日6时），充沛的降雨为康山金矿区矿渣型泥石流的形成提供了充足的水源条件。
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图 1 研究区2015～2022年5～10月平均降雨量情况Figure 1. The monthly average rainfall in the study area from May to October 2015 to 2022康山金矿区主要开采破碎带蚀变岩型和石英脉型金矿，采矿排放的废石弃渣岩石多呈晶质结构，条带、条纹或块状构造，裂隙不发育，质地坚硬，棱角明显，抗压、抗风化能力强，斜坡岩土体稳定性差。康山金矿区泥石流形成区的主沟道较为顺直，矿渣集中分布于沟谷上游，仅主沟上游和其中一条支沟现有采矿废石渣堆16处，方量13.15万m3；矿区内现有尾矿库4处，方量230万m3。坡面及沟道内堆放的废石渣场地形为阶梯状，外观呈一级或多级台阶状的人工堆积体（图3），台阶高度一般2～7 m，个别达数十米，渣堆坡面角17°～40°。实地调查的16处典型废石渣堆中，47%的废石渣堆进行了植被复垦，76.5%的废石渣堆无拦渣坝、挡土墙或截排水沟，仅有23.5%的废石渣场有拦渣坝、挡土墙或截排水沟。这为泥石流的形成提供了充足的物源条件。
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图 3 典型矿渣堆积体形态参数（a）及断面剖面图（b）Figure 3. (a) Morphological parameters and (b)cross-sectional view of typical slag deposits栾川县历史上曾多次暴发山洪、泥石流灾害，多发生于7、8月份。其中，2010年7月24日，受强降雨影响，栾川县境内多地暴发泥石流灾害，造成直接经济损失19.8亿元，死亡68人，失踪21人。“7•24”泥石流灾害中，位于白土镇康山村的康山沟发生了矿渣型泥石流。本次研究实地调查中，在康山沟下游河床较平缓地段依然可见采矿废渣堆积体，这是康山金矿区曾经发生矿渣型泥石流的间接证据（图4）。
2. 研究方法
2.1 试验装置
由于国内没有比较成熟的泥石流模型相似率研究成果（王协康，2000）。因此，本研究参照一般惯例，对水槽的几何尺寸、容重等予以保证，结合野外实地调查结果，最终确定以大南沟沟道横断面作为模型参考原始横断面，沟口处渣堆厚度为原型（图5）。根据曹琰波（2008）和李书钦（2009）推导出的各相似比的关系，确定了本次试验的相似比（表2）。考虑综合因素，设计制作了水槽试验装置，试验装置主要由试验水槽、沉砂池、供水系统、数据采集系统和水槽提升系统等5部分有机组成（图6）。
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图 5 大南沟沟口渣堆形态参数（a）及断面剖面图（b）Figure 5. (a) Morphological parameters and (b) cross-sectional view of the slag pile at the outfall of Danangou表 2 泥石流启动水槽试验装置相似比Table 2. Similar ratio of physical simulation test devices for debris flow startup物理量 宽度 容重 应力 内聚力 泊松比 内摩擦角 雨强 流量 计算式 $ {C}_{l} $ $ {C}_{r} $ $ {C}_{\sigma }={C}_{l} \cdot {C}_{r} $ $ {C}_{c}={C}_{r} $ $ {C}_{\mu } $ $ {C}_{\varPhi } $ $ {S}_{p}={{C}_{l}}^{\frac{1}{2}} $ $ Q={{C}_{l}}^{\frac{5}{2}} $ 相似比 100 1 100 1 1 1 10 105 ![]()
图 6 泥石流启动水槽试验装置、物料铺设及传感器布置图Figure 6. Layout of water tank material laying and sensor for physical simulation test of debris flow startup试验选用3个孔隙水压力和3个体积含水率传感器，埋设位置见图6。孔隙水压力传感器型号为YTYL0101型，精度为0.1% F.S；体积含水率传感器型号为YTDY0102型，精度为0.1% F.S。数据采集方式为自动化采集，传感器直接接入自动化数据采集系统，通过计算机设置采集频率（3 s）实时获取孔隙水压力和体积含水率变化特征。传感器具体参数见表3。
表 3 泥石流启动物理模拟试验所用传感器参数Table 3. Parameters of sensors used in physical simulation test of debris flow startup传感器类型 型号 规格 精度 输出信号 体积含水率 YTDY0102 0～100% 0.1%F.S RS485数字信号 孔隙水压力 YTYL0101 100 Kpa 0.1%F.S RS485数字信号 试验通过改变水槽坡度、冲水流量和颗粒级配，研究矿渣型泥石流启动特征，探讨影响和控制矿渣型泥石流启动的矿渣颗粒级配、沟道底床坡度、临界水量等主要因子之间的定量关系。根据野外实际调查，研究区泥石流形成区的平均坡度为10°，结合坡度增减对泥石流形成过程的影响，最终确定以坡度为5°、8°、10°、15°和20°作为试验坡度。试验水槽长4 m，宽40 cm，侧面高50 cm，同时水槽侧壁贴有横向和纵向刻度标尺，精度为0.1 cm，以便读取水槽的刻度和试验过程影像，获取泥石流启动特征。试验过程中采用控制阀和瞬时流量计定量控制流量作为泥石流启动过程中清水流量值（L/s），以模拟地表径流冲蚀破坏矿渣堆的情况。试验条件参数见表4。
表 4 泥石流启动物理模拟试验条件参数Table 4. Debris flow startup physical simulation test parameters试验水槽条件 试验参数设计 长度尺寸（cm） 断面尺寸（cm） 物料堆放（cm） 水槽坡度（°） 颗粒级配（细颗粒含量，%） 400 50×40 70×50×10 5，8，10，15，20 7，15，20，25，30，35，40 为更贴近实际情况，本试验装置设计有清水流通区、物源区、泥石流形成区和堆积区。其中，清水流通区长210 cm，物源区长70 cm（矿渣样堆积体厚度10 cm），泥石流形成区长120 cm。为减小边界效应对试验结果的影响和便于从水槽侧面观察水流对采矿废渣的冲刷过程，水槽两侧安装钢化玻璃，整个试验过程中在水槽正面和侧面各架设一台高清摄像机，对试验现象进行实时记录。试验水槽参数见图7。
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图 7 泥石流启动物理模拟试验水槽参数Figure 7. Parameters of the water tank for the physical simulation test of debris flow startup2.2 试验材料
试验材料取自研究区大南沟沟口附近坑口采矿废石渣堆，经过晾晒、过筛和颗粒分析，获得了该处矿渣的颗粒级配和试验材料颗粒级配（图7）。前人研究成果表明，废石渣堆颗粒粒径d=2 mm对泥石流的区分具有重要意义（费祥俊，2004）。因此，将粒径小于2 mm的颗粒视为细颗粒，大于2 mm的颗粒视为粗颗粒。为了减小尺寸效应的影响，直径大于60 mm的块石被剔除，其细颗粒含量占采取的矿渣总量的7%，干渣容重18.24 KN/m3，孔隙度为0.31。试验材料颗粒级配见图8。由于研究区采矿废渣堆密实度、细颗粒含量及内摩擦角的不同，使得渣堆在外力条件下剪切破坏存在差异，这些特征将影响到矿渣型泥石流的启动方式和机理。
3. 结果分析
分别在5种坡度、15种冲水流量和7种细颗粒含量的条件下进行了共计25组试验（表5）。
表 5 泥石流启动物理模拟试验结果汇总Table 5. Summary of physical simulation test results of debris flow initiation试验
组次冲水流
量（L/s）底床坡
度（°）细颗粒
含量（%）启动方式 D01 0.82 10 7 顶面侵蚀+流态化 D02 0.88 10 7 顶面侵蚀+流态化 D03 1.19 10 7 顶面侵蚀+流态化 D04 1.24 10 7 顶面侵蚀+流态化 D05 1.40 10 7 顶面侵蚀+流态化 D06 1.45 10 7 流态化 D07 1.48 10 7 流态化 D08 1.99 10 7 顶面侵蚀 D09 2.07 10 7 顶面侵蚀 D10 2.32 10 7 顶面侵蚀 D11 2.43 10 7 顶面侵蚀 D12 2.97 10 7 顶面侵蚀 D13 3.10 10 7 顶面侵蚀 D14 3.52 10 7 顶面侵蚀 D15 5.95 10 7 顶面侵蚀 D16 1.48 5 7 顶面侵蚀 D17 1.48 8 7 顶面侵蚀 D18 1.48 15 7 流态化 D19 1.48 20 7 顶面侵蚀+流态化 D20 1.48 10 15 流态化 D21 1.48 10 20 顶面侵蚀 D22 1.48 10 25 顶面侵蚀 D23 1.48 10 30 顶面侵蚀 D24 1.48 10 35 顶面侵蚀 D25 1.48 10 40 顶面侵蚀 3.1 试验现象
通过对试验现象的观察分析发现，不同水槽坡度、不同冲水流量和不同细颗粒含量条件下，泥石流的启动过程不同，分别为：
（1）顶面侵蚀型启动方式。
水槽坡度分别为5°、8°的两组试验，冲水流量为1.99 L/s～5.95 L/s的8组试验，细颗粒含量为20%～40%的5组试验，表现为该类启动方式。由于水槽坡度较小，或冲水流量较大，或试验材料细颗粒含量较高，试验开始后在径流作用下，水流在堆积体上部快速汇集，水流在堆积体顶面形成束流快于在堆积体内部的下渗，在堆积体顶部坡面束流的作用下，堆积体下部表层细颗粒首先被带走，随后侵蚀作用由堆积体表面向内部、下部向上部发展，最后引起上部堆积体的揭底启动形成泥石流，其启动过程见图9。
（2）流态化型启动方式。
水槽坡度分别为10°、15°的2组试验，冲水流量为1.45 L/s、1.48 L/s的2组试验，细颗粒含量为7%、15%的2组试验，表现为该类启动方式。分别在水槽坡度、冲水流量适中或细颗粒含量较低条件下，试验开始后在径流作用下，水流在堆积体的下渗速率与其在顶部表面形成束流的速率相当，在堆积体顶部表面形成径流的同时，堆积体含水量不断增加，逐步达到饱和状态。随着水流的入渗作用，堆积体下部开始失稳，坡脚首先向下滑动，逐渐堆积体上部发生整体失稳，在水流的参与下，并呈流态化迅速形成泥石流，其启动过程见图10。
（3）顶面侵蚀+流态化型启动方式。
水槽坡度为20°的1组试验，冲水流量为0.82～1.40 L/s的5组试验，表现为该类启动方式。在水槽坡度较大或冲水流量较小试验条件下，试验开始阶段在径流作用下，水流不断渗入堆积体，从堆积体下部坡脚有水渗出时堆积体并未达到饱和状态，此时在堆积体顶部表面形成径流，并逐渐侵蚀表层堆积体，坡脚首先出现滑动，随着含水量的升高，堆积体整体达到饱和状态，开始呈现大面积流态化现象，形成泥石流。其形成过程见图11。
3.2 试验现象分析
（1）顶面侵蚀型启动方式。
分析D24组试验数据，得出顶面侵蚀型泥石流孔隙水压力和体积含水率变化特征（图12）。
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图 12 D24组次试验体积含水率和孔隙水压力变化过程Figure 12. Variation process of volumetric water content and pore water pressure in D24 sub-test结果显示，该类泥石流的孔隙水压力和体积含水率曲线呈现以下几方面特征：①在径流作用下，随着水流在堆积体上部快速聚集，在堆积体顶部表面迅速形成径流，堆积体的体积含水率和孔隙水压力呈现逐渐增加趋势。②随着堆积体下部表层颗粒被水流不断冲走，下部的体积含水率率先达到峰值，此时下部堆积体启动，该处孔隙水压力随即下降，并逐渐消散。③侵蚀作用由堆积体下部向中上部继续发展，中部和上部堆积体含水率继续增加到一定程度时，导致中上部堆积体揭底启动形成泥石流，孔隙水压力随即下降，并逐渐消散。
综合此类启动模式的试验条件、启动现象及孔隙水压力变化特征，顶面侵蚀型启动主要是由于坡面径流的形成快于内部下渗速率，导致渣堆中细颗粒先被带走，粗颗粒重新排列。由于渣堆颗粒之间无黏结，当受力平衡被打破，骨架颗粒的抗力小于水的地表径流冲刷力和骨架颗粒自身重力时，渣体就会显示出一层层被剥离，被水流带走的现象。
（2）流态化型启动方式。
分析D07组试验数据，得出流态化型泥石流孔隙水压力和体积含水率变化特征（图13）。
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图 13 D07组次试验体积含水率和孔隙水压力变化过程Figure 13. Variation process of volumetric water content and pore water pressure in D07 sub-test结果显示，该类泥石流的孔隙水压力及体积含水率曲线表现出明显的上升和下降特征，但其下降过程未出现与顶面侵蚀型类似的过程，而是呈现出同步变化趋势。其数据变化主要分为两个阶段：①在渗透作用下，体积含水率和孔隙水压力急速上升到峰值，含水率峰值表现为堆积体中部小、堆积体上部和下部大，这与堆积体的触水顺序、堆积形态和体量有关，而孔隙水压力的峰值大小则与堆积体坡面形态有关。②在堆积体呈现流态化现象启动后，含水率传感器暴露在空气中，水量迅速流失，体积含水率降至初始数值，而孔压则是由上部至下部依次回落至初始状态，说明启动后堆积体含水量迅速下降，而孔压则是由堆积体上部转移到了下部，堆积体流态化启动时呈现整体失稳自上而下滑动，抬高了坡脚部分的坡面高度，导致堆积体下部的孔压会有一个短暂的稳定过程且大于上部和中部的孔压值。
综合此类启动模式的试验条件、启动现象及孔隙水压力变化特征，流态化型启动方式主要是由于矿渣颗粒被水流渗透破坏而形成的。此类启动方式的渣堆细颗粒含量都较少，坡面径流和内部入渗速率相当，即渣堆是经历了一个从上到下完全贯通饱和的过程。坡脚在达到饱和后，率先在水流的推动作用下整体坍塌、移动。而上部渣堆在整体已达到饱和的情况下，由于坡脚渣堆的失稳，致使其失去底部支撑力，在蓄积的水流压力和已经贯通其中的内部径流推动下，整体发生坍塌、移动，形成大流量、大重度的泥石流。
（3）顶面侵蚀+流态化型启动方式。
分析D19组试验数据，得出顶面侵蚀+流态化型泥石流孔隙水压力和体积含水率变化特征（图14）。
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图 14 D19组次试验体积含水率和孔隙水压力变化过程Figure 14. Variation process of volumetric water content and pore water pressure in D19 sub-test结果显示，试验开始后，堆积体含水率也会有一个升降过程，但总体持续时间上要大于流态化方式启动时间，主要具有以下3方面特征：①堆积体形成顶部表面径流和底面径流，此时含水率传感器和孔压传感器会先后达到峰值，但在坡脚部分因坡面径流和底面径流作用先达到饱和状态并受到一定的冲蚀作用下先行启动后，坡脚部分的含水率传感器会突降至初始状态，此位置的孔压传感器也会稳定下来，位于中部和上部的孔压传感器因表层已启动会有一个突降的现象。②当坡脚启动后水流在堆积体内部继续入渗，表层以侵蚀下切形式继续启动，此过程中上部堆积体的含水率会逐渐下降，堆积体中部逐渐达到饱和状态，体积含水率会有一个微小的抬升，而后开始下降，而3个位置的孔压传感器数值则会相对稳定在一个状态持续到试验结束。③此种启动方式下，传感器的数据在堆积体启动结束前会有一个相对稳定的过程。
综合此类启动模式的试验条件、启动现象及孔隙水压力变化特征，顶面侵蚀+流态化型启动方式主要是由于矿渣颗粒同时被水流渗透和径流冲蚀破坏而形成的。此类启动方式的渣堆细颗粒含量都较少，冲水流量也不大，水流在渣堆内部的渗透速率要大于其形成坡面径流的速率。由于冲水流量较小，矿渣颗粒之间的孔隙又较大，故水流会在渣堆内部由上至下逐步渗透使渣堆达到饱和状态，降低了渣堆颗粒间的剪切力在渣堆完全饱和后，渣堆由下至上开始由发生局部的坍塌到整体揭底启动形成泥石流。同时，在渣堆表面形成坡面径流带走渣堆中的细颗粒形成浑浊的泥流，增加了对渣堆表层颗粒的冲击力，带动渣堆由表向里层层剥蚀启动。
3.3 孔隙水压力分析
通过对泥石流不同启动方式传感器数据的观察与分析发现，无论是何种启动方式孔隙水压力都会有一个突变升高的过程，当孔隙水压力达到峰值时松散堆积物开始启动。通过对相同冲水流量（1.48 L/s）下不同坡度和不同细颗粒含量的孔隙水压力进行分析得出（图15、图16），水槽坡度越大，泥石流启动所需的外动力越小，相应的泥石流启动孔隙水压力也随之减小。在坡度为5°时，启动孔隙水压力最大，为1 KPa；坡度为20°时，启动孔隙水压力最小，为0.5 KPa。在相同坡度、不同级配条件下，启动孔隙水压力与细颗粒含量变化关系不明显。
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图 15 泥石流启动临界孔压与坡度变化关系图Figure 15. The relationship between the critical pore pressure and slope change at the start of debris flow![]()
图 16 泥石流启动临界孔压与细颗粒含量变化关系图Figure 16. The relationship between the critical pore pressure and the content of fine particles at the start of debris flow3.4 不同冲水流量条件下泥石流启动分析
本组别试验为D01～D15组，各组次试验相同的条件是：固定底床坡度为10°，采用图3所示级配散粒干渣40 kg，以10 cm厚度、70 cm长度堆置于底床具有一定粗糙度的矩形水槽物源区，同时在试验材料底部等间距（间隔20 cm）埋设3组孔隙水压力传感器，在试验材料顶部表面等间距（间隔20 cm）插入3组体积含水率传感器。在上述试验条件下，通过改变每次试验冲水流量，测定不同冲水流量条件下泥石流启动临界水量。试验结果见表6、图17。
表 6 不同冲水流量条件下泥石流启动临界水量Table 6. Critical water volume for debris flow initiation under different flushing flow conditions试验
组次物源状态 细颗粒
含量（%）底床坡
度（°）冲水流
量（L/s）临界水
量（L）D01 散粒干渣 7 10 0.82 42.94 D02 散粒干渣 7 10 0.88 39.56 D03 散粒干渣 7 10 1.19 34.31 D04 散粒干渣 7 10 1.24 33.21 D05 散粒干渣 7 10 1.40 30.22 D06 散粒干渣 7 10 1.45 28.51 D07 散粒干渣 7 10 1.48 26.46 D08 散粒干渣 7 10 1.99 28.71 D09 散粒干渣 7 10 2.07 29.71 D10 散粒干渣 7 10 2.32 31.35 D11 散粒干渣 7 10 2.43 31.64 D12 散粒干渣 7 10 2.97 33.22 D13 散粒干渣 7 10 3.10 28.54 D14 散粒干渣 7 10 3.52 27.58 D15 散粒干渣 7 10 5.95 17.85 ![]()
图 17 冲水流量与临界水量的关系Figure 17. Relationship between flushing water flow and critical water volume对表6所示试验数据进行回归分析，得到如下关系式：
$$ S=\left\{\begin{array}{c}17.117{Q}^{2}－60.315Q＋80.504\\ （R=0.9541\text{，}Q＜2L/s）\\ 20.312Q－3.2614{Q}^{2}＋1.6532\\ （R=0.9962\text{，}2L/s＜Q＜3L/s）\\ 1.6167{Q}^{2}－19.09Q＋74.219\\ （R=0.9475\text{，}Q＞3L/s)\end{array}\right. $$ (1) 试验结果表明，当Q＜2 L/s时，冲水流量越大，临界水量越小，存在一个最有利于泥石流启动的冲水流量1.76 L/s；当2 L/s＜Q＜3 L/s时，冲水流量越大，临界水量越大，存在一个最大临界水量33.28 L；当Q＞3 L/s时，随着冲水流量增大，临界水量又会减小，最终趋于平稳，在冲水流量达到5.95 L/s时后临界水量基本稳定在17.87 L附近。
3.5 不同底床坡度条件下泥石流启动分析
本组别试验为D16、D17、D07、D18、D19，各组次试验相同的条件是：试验采用图3所示级配散粒干渣40 kg，以10 cm厚度、70 cm长度堆置于底床具有一定粗糙度的矩形水槽物源区，同时在试验材料底部等间距（间隔20 cm）埋设3组孔隙水压力传感器，在试验材料顶部表面等间距（间隔20 cm）插入3组体积含水率传感器，冲水流量1.48 L/s。通过改变底床坡度，测定不同底床坡度条件下泥石流启动的临界水量。试验结果见表7、图18。
表 7 不同底床坡度条件下泥石流启动临界水量Table 7. Critical water volume for debris flow initiation under different bed slope conditions试验
组次物源状态 细颗粒含
量（%）底床坡
度（°）冲水流
量（L/s）临界水
量（L）D16 散粒干渣 7 5 1.48 71.23 D17 散粒干渣 7 8 1.48 53.44 D07 散粒干渣 7 10 1.48 26.46 D18 散粒干渣 7 15 1.48 19.27 D19 散粒干渣 7 20 1.48 15.01 ![]()
图 18 底床坡度与临界水量的关系Figure 18. The relationship between the slope of the bed and the critical water volume对表7所示试验数据进行回归分析，得到如下关系式：
$$ S=0.377\;7\theta ^{2}-13.184\theta+128.53（R=0.950\;5） $$ (2) 式中：θ为底床坡度；S为临界水量；R为相关系数。
试验结果表明，底床坡度越大，泥石流启动所需临界水量越少；反之，底床坡度越小，临界水量越多，并且存在一个最小坡度5.59°和最小临界水量13.48 L，即当坡度大于5.59°或临界水量大于13.48 L时，可能启动形成泥石流。
3.6 不同颗粒级配条件下泥石流启动分析
本组试验为D07、D20、D21、D22、D23、D24、D25组，各组次试验相同条件是：试验采用图3所示级配散粒干渣40 kg，以10 cm厚度、70cm长度堆置于底床具有一定粗糙度的矩形水槽物源区，同时在试验材料底部等间距（间隔20 cm）埋设3组孔隙水压力传感器，在试验材料顶部表面等间距（间隔20 cm）插入3组体积含水率传感器，固定底床坡度为10°，统一以1.48 L/s流量供水。通过改变底颗粒级配，测定不同颗粒级配条件下泥石流启动的临界水量。试验结果见表8、图19。
表 8 不同颗粒级配条件下泥石流启动临界水量Table 8. Critical water volume for debris flow initiation under different particle gradation conditions试验
组次物源状态 底床坡
度（°）细颗粒
含量（%）冲水流
量（L/s）临界水
量（L）D07 散粒干渣 10 7 1.48 26.40 D20 散粒干渣 10 15 1.48 18.84 D21 散粒干渣 10 20 1.48 17.36 D22 散粒干渣 10 25 1.48 15.20 D23 散粒干渣 10 30 1.48 14.93 D24 散粒干渣 10 35 1.48 16.00 D25 散粒干渣 10 40 1.48 16.21 ![]()
图 19 细颗粒含量与临界水量的关系Figure 19. Relationship between fine particle content and critical water amount对表8所示试验数据进行回归分析，得到如下关系式：
$$ S=0.020\;6m^{2}-1.250\;8m+33.788（R=0.981\;2） $$ (3) 式中：m为细颗粒含量；S为临界水量；R为相关系数。
试验结果表明，临界水量与试验材料细颗粒含量呈二次函数关系，而且当细颗粒含量达到30.36% 时最有利于泥石流启动。当试验材料细颗粒含量达到这一数值前，细颗粒含量越大，启动时的临界水量越少。也就是说，粗颗粒含量越大，启动时的临界水量越多。
本次实验所得不同冲水流量、底床坡度、级配条件下矿渣型泥石流启动临界关系与前人（徐友宁等，2009）研究成果具有趋势一致性，验证了研究成果的可靠性，且在其研究基础上进一步完善了较大冲水流量（极端降雨情况）下矿渣型泥石流启动临界条件的关系。
4. 结论
（1）不同试验条件下，泥石流分别以不同方式启动：包括顶面侵蚀型、流态化型、顶面侵蚀+流态化型3种启动方式。
（2）不同启动方式下，矿渣堆积体内部孔隙水压力和体积含水率数据表现出不同的变化特征，泥石流启动临界孔隙水压力与底床坡度呈负相关关系，坡度为5°时，启动孔隙水压力最大，为1 KPa，坡度为20°时，启动孔隙水压力最小，为0.5 KPa；在相同坡度、不同级配条件下，泥石流启动孔隙水压力与细颗粒含量变化关系不明显。
（3）矿渣型泥石流启动临界水量随着冲水流量不断增大，呈现先减小、后增大、再减小趋势，冲水流量为1.76 L/s时最有利于泥石流启动；底床坡度越大、细颗粒含量越高，泥石流启动临界水量越少，当坡度大于5.59°或临界水量大于13.48 L时，有利于泥石流的启动，当细颗粒含量为30.36% 时最有利于泥石流启动。
致谢：该项研究得到中国地质调查局西安地质调查中心侯光才研究员、徐友宁研究员、朱立峰正高级工程师，长安大学曹琰波副教授，中国地质调查局西安矿产资源调查中心张江华正高级工程师的悉心指导和栾川县自然资源局、栾川县气象局、栾川县金兴矿业有限责任公司的大力支持。同时，各位审稿专家认真审阅了本文，并提出了宝贵的修改意见，在此一并表示感谢。
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图 2 青海省各地级市（自治州）PM2.5（a）和PM10浓度（b）均值逐年变化情况
Figure 2. (a) Annual change of mean PM2.5 and (b) PM10 mass concentration in cities of Qinghai province
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图 3 青海省各地级市（自治州）PM2.5和PM10浓度均值逐年空间分布图
Figure 3. Annual spatial distribution of mean PM2.5 and PM10 mass concentration in cities of Qinghai province
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图 4 青海省各地级市（自治州）PM2.5、PM10月均浓度和降水量、温度逐月变化情况
a. 西宁市；b. 海东市；c. 海南州；d. 海西州；e. 海北州；f. 果洛州；g. 黄南州；h. 玉树州
Figure 4. Monthly mean value of PM2.5, PM10, precipitation and temperature in cities of Qinghai province
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图 5 青海省地级市（自治州）PM2.5、PM10月均浓度与气象因子相关性
**在0.01水平（双侧）上显著相关；*在0.05水平（双侧）上显著相关，N = 12
Figure 5. Correlation analysis between monthly mean value of PM2.5, PM10 and meteorological variables in Qinghai province
表 1 PM2.5与PM10多元线性回归结果
Table 1 Results of multiple linear regression between PM2.5 and PM10
污染物 地区 多元回归模型 R2 调整后R2 p值 PM2.5 西宁 24.269+0.466*×PM10−0.021×气温+0.005×降水−25.996·×风速 0.946 0.915 0.000 海东 21.599**+0.133*×PM10−0.566*×气温+0.029×降水+8.849×风速 0.968 0.950 0.000 海北 26.564***+0.242***×PM10−0.093×气温−0.013×降水−4.361·×风速 0.973 0.957 0.000 黄南 17.730+0.169·×PM10−0.857·×气温+0.053×降水+5.044×风速 0.921 0.876 0.001 海南 14.512+0.236*×PM10−0.277×气温+0.041×降水+0.370×风速 0.955 0.929 0.000 果洛 11.575+0.183×PM10+0.069×气温−0.027×降水+4.387×风速 0.793 0.675 0.015 玉树 5.463+0.413**×PM10−0.392·×气温+0.034×降水−4.285×风速 0.948 0.918 0.000 海西 8.175*+0.176**×PM10+0.038×气温−0.095×降水+4.216×风速 0.954 0.928 0.000 青海 15.047**+0.184*×PM10−0.630**×气温+0.063·×降水+2.971×风速 0.984 0.975 0.000 PM10 西宁 −12.793+1.456**×PM2.5−1.145×气温−0.006×降水+54.761*×风速 0.954 0.928 0.000 海东 −87.131·+3.667*×PM2.5+0.818×气温−0.120×降水+8.639×风速 0.931 0.892 0.000 海北 −101.720***+3.498***×PM2.5+0.200×气温+0.046×降水+22.352**×风速 0.975 0.961 0.000 黄南 −75.280·+2.232·×PM2.5−0.486×气温−0.034×降水+33.545×风速 0.885 0.819 0.002 海南 −32.042·+2.624*×PM2.5+0.377×气温−0.187×降水+14.860×风速 0.964 0.943 0.000 果洛 0.990+0.288×PM2.5−1.209*×气温−0.028×降水+29.034**×风速 0.970 0.953 0.000 玉树 1.168+1.692**×PM2.5+0.359×气温−0.086×降水+10.561*×风速 0.959 0.935 0.000 海西 −30.355+3.972**×PM2.5−0.429×气温+0.110×降水−3.438×风速 0.938 0.902 0.000 青海 −42.628+2.835×PM2.5+0.813×气温−0.207×降水+14.313×风速 0.974 0.959 0.000 注：·为p＜0.1, *为p＜0.05, **为p＜0.01, ***为p＜0.001。 
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