道路工程运营过程中，车辆尾气排放、制动衬片磨损、化石燃料燃烧、轮胎磨损等交通行为释放的重金属元素，附着在不同粒径的颗粒上，会通过干湿沉降、空气流动等扩散方式释放到道路周围环境，对其造成污染和破坏^{[1, 2]}。据相关调查表明，交通污染通常以道路为中心，呈带状分布。路域范围内土壤重金属含量及污染特征受自然因素的影响，如成土母质、气象条件等；此外，还受到人为因素的干扰，如交通量、车辆类型、道路周边环境状况等^{[3, 4]}。通过对不能功能区的土壤重金属污染程度进行研究，结果表明，污染程度强弱依次为：道路、工业区、商业区^[5]。相关研究发现，随着与公路距离的增加，土壤中铬、铜等重金属元素的污染程度在急速减轻^{[6, 7]}。但是，当前基于有限个数的野外采样点数据只能以点代面进行分析，难以全面、综合地反映污染情况。目前，借助GIS技术成熟发展得便利，基于空间插值技术，通过对已知点数据进行插值分析，可以估算研究区域内周围未知区域的土壤污染数据，全面地获取土壤面状污染信息^[8]。

本文以道路两侧土壤区域作为研究对象，基于野外采样及重金属含量实验室化学检测数据，采用地统计学中的半变异函数和数理统计方法分析了道路工程对周边区域铅(Pb)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr) 4种重金属元素的分布特征和变化规律。并通过GIS空间插值方法，分析研究区域重金属污染的空间分布格局，同时采用单因子指数和内梅罗指数为评价指标，对研究区域的土壤重金属污染进行综合评价。

1 数据与方法 1.1 研究区域

本研究选取武汉市江夏区高新五路路南作为研究区域，位于北纬30°27′23.28″，东经114°31′13.66″。高新五路起于康魅路，止于豹澥社区，道路红线宽度为40 m，全长11.3 km，于2015年4月建成通车，土地利用方式为荒废已久的田地，远离城镇，人类生活活动与工业活动对土壤的影响较小，除交通污染外其余因素干扰甚微，其母质土壤为黄棕壤土。江夏区常年雨水与热量充足，历年平均降水量1 277.1 mm，多集中在6月—8月。历史年均气温为15.8 ~17.5 ℃，盛行风向是北-北北东，其次为东南东-东南。

1.2 样品采集与测定

本研究于2019年7月27日开展野外土壤样品的采集工作。在垂直高新五路方向上平行布设了3条子断面，分别间隔25 m、35 m，在每个子断面上，离路缘0、5 m、10 m、20 m、50 m、80 m、110 m、280 m (对照点)处布设土壤采样点。按照《土壤环境监测技术规范》(HJ/T 166.2004)，采用多点混合的方法进行取样，在采样点周边1 m²范围内，按照“梅花布点法”，采集5个土壤表层(0~10 cm)子样。结合现场实际情况，最终共采集27个土壤样品。

野外土壤样本的采集及预处理详细过程：①先使用铁铲松动点位周围土壤，再用木铲将中心土样取出，每个点约采集500 g土样；②将土样摊开于报纸上，挑出杂草、石屑等杂物，充分混合后，按“四分法”缩样至500 g左右，装入样品袋密封保存，标记点位号及样品编号；③土壤样品经风干、粗碾、磨碎后过100目尼龙筛，用于实验室化学分析测定。

然后将经过自然风干、研磨和过筛等预处理后的土样，进行强酸(硝酸-氢氟酸)微波消解处理，用等离子体原子发射光谱法(采用仪器为OPTIMA 8000DV，美国Perkin-Elmer公司生产)测定铅(Pb)、锌(Zn)、铜(Cu)、铬(Cr)重金属元素全量。

1.3 分析方法 1.3.1 空间变异性分析

采用地统计学中的变异函数探究土壤重金属的空间变异特征^[9]，首先对土壤样本重金属含量进行正态检验，通过数据转换，使全部数据符合正态分布要求，然后求解半变异函数最优拟合模型，半变异函数计算公式为：

$ r(h)=\frac{1}{2 N(h)} \sum\limits_{i=1}^{N(h)}[Z(x)-Z(x+h)]^{2} $

(1)

式中，h为自变量，表示滞后距离；r(h)是半变异函数值，为因变量；N(h)为空间距离相差h的数据点对数；Z(x)是区域化变量(本研究中为土壤重金属含量)在x处实测值，Z(x+h)为区域化变量在x+h处实测值。

1.3.2 土壤污染综合评价

本研究采用单因子指数法^[10]和内梅罗综合指数法^[11]对土壤重金属污染进行综合评价。其中单因子指数法计算公式为：

$ P_{i}=C_{i} / S_{i} $

(2)

式中，P_i为单项污染指数；C_i为土壤重金属实测浓度(mg·kg^-1)；S_i为土壤重金属的评价标准值或参考值(mg·kg^-1)，采用湖北省土壤重金属环境背景值为标准。以污染指数大小为依据，将土壤被污染程度划分为5个等级，评价标准见表 1。

内梅罗综合指数法能够全面地反映土壤中重金属污染的平均水平和综合污染情况，并且可以发现对环境造成严重污染的污染物，计算公式为：

$ P_{\text {综 }}=\sqrt{\left(P_{\text {iavg }}^{2}+P_{i \max }^{2}\right) / 2} $

(3)

式中，P_综为综合污染指数；P_imax为最大单项污染指数；P_iavg为平均单项污染指数。根据综合污染指数大小，土壤质量分为5个等级，评价标准见表 1。

2 结果与分析 2.1 土壤重金属含量的数理统计特征

高新五路研究区域内路侧土壤中Cu、Zn、Pb、Cr四种重金属元素总量的统计分析结果如表 2所示，从表中可发现研究区域土壤样品中重金属元素铜(Cu)、锌(Zn)、铅(Pb)、铬(Cr)的平均含量值分别为43.07 mg/kg、57.84 mg/kg、181.36 mg/kg、62.86 mg/kg。各重金属元素范围跨度较大，其含量最大值远高于湖北省背景值^[12]，表明土壤中存在明显的重金属富集。土壤中重金属元素Cu的平均含量为43.07 mg/kg，略高于湖北省Cu元素的土壤背景值30.7 mg/kg，存在一定程度的积累，但未达到该元素国家标准管控值。Zn和Pb元素含量范围跨度较大，其中Zn元素含量在65.00~477.00 mg/kg之间，平均含量为181.36 mg/kg，约为土壤背景值两倍，其最大值477 mg/kg，为背景值5.7倍，远高于其国家标准值250 mg/kg；Pb元素的含量范围在13.3~111.5 mg/kg，平均值为57.84 mg/kg，是该元素背景值的2倍。以上数理统计分析结果表明地表中Zn和Pb元素污染较为严重，可能是由于外源重金属在土壤中的富集作用而导致的。而Cr元素的平均值为62.86 mg/kg，小于湖北省背景值，且在国家标准管控范围内，表明自然环境以及人为活动对该区域Cr元素造成影响较小。

与此同时，本文采用变异系数对数据空间分布变异特性进行了分析。变异系数可以反映数据分布状态与样点离散程度，其值越高，表明样点在空间上的分布越不均匀，存在点源污染^[13]。从表 2可以发现，研究区内4种重金属元素的变异系数均大于10%，且未超过100%，属于中等变异性，说明研究区内重金属元素受到了人为因素等外界环境的影响。

2.2 土壤重金属相关性分析

通常情况下，认为在相同或相似的地质条件下，共生性质相似的元素，会呈现相互聚集产生的现象。本研究采用Pearson相关系数衡量两个数据变量之间的相关程度，相关系数绝对值越接近数值1，则表明两个变量之间的相关程度越强烈^[14]。

对4种土壤重金属元素含量的相关性分析结果如表 3所示，其中，Pb元素与其他3种重金属元素均呈正相关性，与Cu元素呈显著相关；Cr与其它元素之间呈显著或极显著相关，与Cu的相关系数高达0.712。4种重金属元素相关系数均为正数，说明该区域各元素之间存在共生性，具有相似的特性或相同的污染源。

2.3 重金属元素空间分布特征

利用GS+9.0软件对土壤重金属元素含量进行半变异分析，对数据模拟不同类型的半变异模型，表 4是由各重金属元素含量拟合后的最优模型以及对应模型的主要相关参数。在此之前，首先使用SPSS 22.0软件对各重金属元素的含量分布进行正态分布检验，根据检验结果，对Zn元素含量进行了转化，转化后其显著性提升至0.801，P值大于0.05，满足正态分布，符合进行半方差分析及克里格空间插值的假设和要求。

块金系数(C0/C0+C)，反映的是最小抽样尺度下变量的变异性及测量误差，该比值高。说明样本间的变异更多的是由随机因素引起的。由表 4可发现，除Pb元素外，其余3种重金属元素的块金系数均在25%~75% 范围内，具有中等空间相关性，说明空间变异性受随机性因素和结构性因素的共同影响。但各元素块金系数大小各有不同，Cu元素虽属中等变异范围内，但变异系数较低，且变程值较小，表明该区域Cu元素空间自相关性强，作用范围小。其空间异构性受结构性因素的影响大于受随机性因素影响。元素Pb的块金系数为80.66%(>75%)，呈现出较弱的空间自相关性，说明随机事件为主要影响因素，土壤污染受到外界环境、人为因素的干扰较大。4种重金属元素变程波动范围为12.6~309.86 m，Pb元素变程值最高，表明虽然该元素空间相关性较弱，但作用范围较大。

基于半变异空间结构分析，采用克里金插值法预测土壤重金属含量的空间分布。利用ArcGIS 10.2绘制研究区域4种重金属空间分布图见图 1。由图 1可发现，Cu元素浓度大致呈现出自北向南逐渐降低的分布特征。路域土壤重金属Cu元素的主要交通来源有机动车刹车片的磨损及车辆的散热系统，车辆制动行为，会造成刹车里衬的机械磨损，进而产生大量的Cu元素。因此Cu元素含量值受路况影响较大，如十字路口、盘山路、减速带、凹凸不平道的道路，或因车流量大，导致车辆行驶缓慢，频繁启动车辆制动系统，使车辆减速或停止运动状态的行为可能是造成Cu排放的重要因素。Pb元素含量空间分布图来看，明显呈现出以道路为中心，向路侧呈带状分布的特征，这与前人的研究结果相吻合^[15]。说明与道路相关的交通活动是导致该区域Pb元素含量变化的主导因素。Pb元素作为交通活动造成路域土壤重金属污染的主要污染元素，其交通来源有汽车尾气的排放、橡胶轮胎与路面的摩擦以及刹车里衬的磨损。我国自2000年开始实施《车用无铅汽油国家标准》(GB 17930—1999)，全面停止使用含铅汽油，但无铅汽油(含Pb量≤0.005 g/L)中仍含有少量的Pb，虽然随着无铅汽油的使用，车辆Pb排放量大大降低，但其Pb排放量仍高于轮胎摩擦和刹车片磨损的排放量^[16]。因此，推测该区域Pb分布是由以上3种因素共同作用导致，而车辆尾气排放仍是环境中Pb元素的最主要来源。Zn和Cr元素含量未表现出明显的空间分布规律。

2.4 土壤重金属污染评价

根据污染指数P_i可以得出(见表 5)，在研究区域内4种重金属存在不同程度的污染，由P_i得，4种重金属污染程度依次为：Zn＞Pb＞Cu＞Cr。其中Cu元素全部为轻微污染状态，Pb元素以轻微污染和轻度污染为主，占总数的81.4%，Zn与Pb情况类似，其轻污染占总数的85.1%，但存在少量重度污染的样点，Cr大部分样点为无污染。通过计算4种重金属元素的P_综，发现研究区重金属污染情况比较危险，51.8% 的样点属于轻度污染，44.4% 的样点处于中重度重金属污染，占比分别为29.6% 和14.8%，且不存在无污染情况。

3 结束语

本文针对武汉市江夏区高新五路研究区域，基于野外土壤采样及实验室分析，通过数理统计分析、相关分析、空间变异分析等技术手段的综合应用，对道路工程土壤重金属污染开展了综合分析，得出了以下结论。

1) 研究区域土壤中Cu、Zn、Pb、Cr含量平均值均未超过国家标准值，但是，除Cr元素外，其他3种重金属元素含量平均值均大于湖北省背景值，表明该区域土壤重金属存在一定程度上的累积。相关性分析结果表明，4种重金属存在共生性，可能具有相同来源或污染特性。

2) 土壤重金属污染特征分析结果表明，Pb在研究区域内空间自相关性较弱，随机因素占比较大，不排除受外界人为因素影响较严重的可能性，而从空间分布图中，Pb表现出以道路为中心，沿着道路垂直方向路侧扩散的明显的分布特征。

3) 对土壤重金属的综合污染评价结果表明，研究区域土壤已处于轻中度污染状态，虽然未达到土壤重金属污染标准，但仍需给予关注，有必要长期监测土壤重金属含量，关注其污染程度，合理控制交通运营情况，保障路域土壤环境的健康发展。