成都市区地表灰尘痕量元素的污染剖析与健康风险洞察

成都市区地表灰尘痕量元素的污染剖析与健康风险洞察一、绪论1.1研究背景与意义随着城市化进程的加速，城市规模不断扩张，人口持续增长，各类人类活动日益频繁。在这一过程中，城市地表灰尘作为城市环境的重要组成部分，其污染问题逐渐凸显。地表灰尘不仅是城市生态环境质量的直观反映，更是多种污染物的重要载体。成都作为中国西南地区的重要城市，近年来城市建设和经济发展取得了显著成就，但与此同时，城市地表灰尘污染问题也不容忽视。城市地表灰尘的来源广泛，涵盖自然因素与人为因素。自然因素包含土壤侵蚀、风沙沉降等，而人为因素则囊括工业生产、交通运输、建筑施工以及日常生活等多个方面。工业生产过程中，金属冶炼、化工制造等行业会排放大量含有重金属和其他有害物质的废气、废渣，这些物质在自然沉降或风力作用下，会成为地表灰尘的一部分；交通运输方面，汽车尾气排放、轮胎与路面的摩擦以及刹车系统的磨损等，都会产生细微颗粒和重金属，进而增加地表灰尘中的污染物含量；建筑施工过程中，大量的土方开挖、建材运输以及建筑废料的堆放，极易产生扬尘，这些扬尘最终也会沉降到地表，形成灰尘污染；日常生活中，居民的活动、垃圾处理不当等，同样会为地表灰尘贡献各种污染物。地表灰尘中的痕量元素，尤其是重金属元素，如铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）等，具有毒性强、生物可利用性高以及难以降解等特点，对城市生态环境和居民健康构成了严重威胁。这些痕量元素可以通过多种途径进入人体，例如呼吸吸入、皮肤接触以及手口摄入等。当人体长期暴露于含有痕量元素污染的灰尘环境中时，痕量元素会在人体内逐渐积累，从而对人体的神经系统、免疫系统、呼吸系统和生殖系统等造成损害。特别是儿童，由于其生理特点，如呼吸频率较高、手口活动频繁以及免疫系统尚未发育完全等，对痕量元素的敏感性更高，受到的危害也更为严重。相关研究表明，儿童长期暴露于铅污染的环境中，可能会导致智力发育迟缓、注意力不集中、学习能力下降等问题；镉污染则可能引发肾脏疾病、骨质疏松等健康问题。深入研究成都市区地表灰尘痕量元素的污染特征及健康风险评估，具有至关重要的理论与现实意义。在理论层面，有助于深入了解城市地表灰尘中痕量元素的来源、迁移转化规律以及环境行为，丰富城市环境地球化学的研究内容，为进一步探究城市生态环境演变提供科学依据。在现实意义方面，能够为成都市区的环境管理和污染防治提供精准的数据支持和科学的决策依据。通过明确不同区域、不同功能区地表灰尘痕量元素的污染程度和分布特征，可制定针对性更强的污染治理措施，合理分配治理资源，提高治理效率；同时，准确评估健康风险，有助于增强居民的环保意识和健康意识，引导居民采取有效的防护措施，降低健康风险，进而保障城市居民的身体健康和生活质量，促进城市的可持续发展。1.2国内外研究现状1.2.1地表灰尘痕量元素含量水平研究国内外众多学者对不同城市地表灰尘痕量元素含量展开研究，发现不同城市间含量水平存在显著差异。国外方面，在伦敦的研究中，城市地表灰尘中的铅（Pb）含量处于较高水平，平均值可达100mg/kg以上，这主要归因于伦敦悠久的工业发展历史以及长期的交通污染累积。在东京，由于其高密度的人口和频繁的交通活动，地表灰尘中的锌（Zn）含量较高，平均值约为250mg/kg，且在交通枢纽和商业区等区域更为明显。国内研究也表明，不同城市地表灰尘痕量元素含量受多种因素影响。例如，在工业城市沈阳，工业区地表灰尘中的镉（Cd）含量较高，平均值约为1.5mg/kg，这与沈阳的重工业结构，如金属冶炼、机械制造等产业密切相关。在交通枢纽城市北京，由于车流量大，汽车尾气排放和轮胎磨损等因素，地表灰尘中的铅（Pb）和锌（Zn）含量显著高于其他城市，其中铅含量平均值可达150mg/kg，锌含量平均值约为300mg/kg。不同功能区的地表灰尘痕量元素含量也有所不同，工业区通常由于工业生产活动，痕量元素含量较高；而居民区和文教区相对较低。例如在杭州，工业区地表灰尘中的铜（Cu）含量平均值约为150mg/kg，而居民区仅为50mg/kg左右。这些差异主要与城市的产业结构、交通状况、人口密度以及自然地理条件等因素有关。1.2.2地表灰尘痕量元素污染评价研究常用的地表灰尘痕量元素污染评价方法包括单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数法等。单因子污染指数法通过计算某一痕量元素的实测含量与背景值的比值，来评价该元素的污染程度，能够直观反映单一元素的污染状况，但无法综合考虑多种元素的污染情况。内梅罗综合污染指数法则综合考虑了各元素的污染指数最大值和平均值，能更全面地评价污染程度，但对高污染元素的权重分配不够合理。潜在生态危害指数法不仅考虑了痕量元素的含量，还结合了元素的毒性响应系数和环境敏感性，能够更准确地评估痕量元素对生态环境的潜在危害。国外研究中，在对德国某城市的研究中，运用潜在生态危害指数法评估地表灰尘中重金属污染，发现镉（Cd）的潜在生态危害系数较高，对生态环境构成较大威胁。国内不同地区的评价结果也显示出差异，在对上海城市地表灰尘的研究中，采用内梅罗综合污染指数法，结果表明交通区和工业区的污染程度较高，主要污染元素为铅（Pb）、锌（Zn）和铜（Cu）。这些差异的原因主要包括不同地区的污染源类型和强度不同，如工业发达地区工业污染源排放量大；自然背景值不同，不同地区的土壤、岩石等自然条件导致背景值存在差异；以及人类活动强度和方式的不同，如交通繁忙程度、城市建设活动等都会影响污染评价结果。1.2.3地表灰尘痕量元素空间分布特征研究不同城市地表灰尘痕量元素空间分布呈现出一定规律。在一些城市中，交通干道附近的地表灰尘痕量元素含量较高，如在广州，交通干道两侧地表灰尘中的铅（Pb）、锌（Zn）等元素含量明显高于其他区域，这是由于汽车尾气排放、轮胎与路面摩擦产生的颗粒物以及刹车磨损等导致痕量元素在交通干道周边富集。工业区由于工业生产活动排放大量污染物，也是痕量元素的高值区，如在钢铁工业集中的城市鞍山，工业区地表灰尘中的铬（Cr）、镍（Ni）等元素含量显著高于城市其他区域。城市中心商业区由于人口密集、交通拥堵以及商业活动产生的废弃物等因素，痕量元素含量也相对较高。影响地表灰尘痕量元素空间分布的因素主要有污染源分布、地形地貌、气象条件等。污染源分布直接决定了痕量元素的排放位置和强度，从而影响其在地表的分布；地形地貌如山地、平原等会影响污染物的扩散和沉降，山地可能阻碍污染物扩散，导致局部区域污染加重，而平原地区污染物相对容易扩散；气象条件如风向、风速、降水等对痕量元素的传输和沉降有重要影响，风速大有利于污染物扩散，降水则可通过冲刷作用降低地表灰尘中痕量元素含量。目前研究在空间分布特征方面的不足主要体现在对一些复杂地形和特殊功能区的研究相对较少，如山区城市、地下空间等，且对痕量元素在微观尺度上的空间分布研究还不够深入。1.2.4地表灰尘痕量元素来源解析研究国内外常用的地表灰尘痕量元素来源解析方法有多元统计分析、正定矩阵因子分解（PMF）、化学质量平衡（CMB）等。多元统计分析通过对痕量元素数据进行主成分分析、因子分析等，提取主要因子来推断来源，操作相对简单，但对数据要求较高，且结果解释存在一定主观性。正定矩阵因子分解（PMF）能够更准确地定量解析污染源，考虑了数据的不确定性，但模型运行较为复杂，需要一定的经验和技巧。化学质量平衡（CMB）则通过对比污染源和受体样品中痕量元素的化学组成，来确定污染源贡献，需要准确的污染源成分谱数据。研究表明，地表灰尘痕量元素的主要来源包括工业活动、交通运输、建筑施工和自然源等。工业活动中，金属冶炼、化工生产等会排放大量含有重金属等痕量元素的废气、废水和废渣，如铜冶炼厂周边地表灰尘中铜（Cu）含量明显升高。交通运输方面，汽车尾气排放、轮胎磨损、刹车粉尘等是重要来源，如公路沿线地表灰尘中铅（Pb）、锌（Zn）、镉（Cd）等元素与交通排放密切相关。建筑施工过程中的扬尘以及建筑材料的使用也会增加地表灰尘中痕量元素含量，如水泥生产会释放钙（Ca）、硅（Si）等元素。自然源包括土壤侵蚀、风沙沉降等，会带来地壳元素如铝（Al）、铁（Fe）等。关于成都地表灰尘痕量元素来源解析的研究相对较少，已有研究主要集中在部分区域或个别元素，缺乏全面系统的分析，需要进一步深入研究不同功能区、不同季节地表灰尘痕量元素的来源，以及各来源的贡献比例。1.2.5痕量元素生物可利用率研究痕量元素生物可利用率研究具有重要意义，它能更准确地评估痕量元素对生物体的潜在危害。例如，即使地表灰尘中某种痕量元素总量较高，但如果其生物可利用率低，那么对生物的实际危害可能较小。常用的研究方法有体外仿生提取法、生物配体模型等。体外仿生提取法模拟人体胃肠道环境，通过化学试剂提取痕量元素，来评估其在生物体内的可利用性，操作相对简便，但不能完全真实反映生物体内的复杂生理过程。生物配体模型则从生物配体与痕量元素结合的角度，考虑了生物体内各种因素对痕量元素生物可利用性的影响，更具科学性，但模型参数的确定较为困难。目前关于成都地表灰尘痕量元素生物可利用率的研究较少，已有研究表明，成都部分区域地表灰尘中某些重金属的生物可利用率与其他城市存在差异，如铅（Pb）的生物可利用率相对较低，这可能与成都的土壤性质、灰尘颗粒组成以及环境化学条件等因素有关。但整体研究还不够系统全面，需要进一步深入探究不同痕量元素在不同环境条件下的生物可利用率及其影响因素。1.2.6痕量元素健康风险评价研究常用的健康风险评价模型包括美国环保署（USEPA）推荐的暴露评估模型，如非致癌风险评估模型（HQ）和致癌风险评估模型（CR）。非致癌风险评估模型通过计算危害商值（HQ），即污染物的暴露剂量与参考剂量的比值，来评估非致癌风险，当HQ大于1时，表明存在潜在非致癌风险。致癌风险评估模型则通过计算致癌风险值（CR），来评估致癌风险，一般认为当CR在1×10-6至1×10-4之间时，致癌风险可接受。在参数选择方面，需要考虑不同人群的暴露参数，如呼吸速率、皮肤接触面积、日均摄入量等，以及污染物的理化性质参数等。国内外研究在健康风险评价方面存在差异，国外研究更注重长期低剂量暴露对健康的影响，且在暴露参数的测定和研究方面更为深入。国内研究则更关注区域污染特征和人群暴露特征，在不同功能区和不同人群的健康风险评价方面有较多成果。对于成都市区地表灰尘痕量元素的健康风险评价研究相对不足，尤其是在不同功能区、不同人群的暴露特征研究方面还需加强，以更准确地评估健康风险，为制定针对性的防护措施和污染治理策略提供科学依据。1.3研究目的与内容1.3.1研究目的本研究旨在深入剖析成都市区地表灰尘痕量元素的污染特征，全面评估其对居民健康的潜在风险，为城市环境管理和污染防治提供科学、精准的决策依据。具体目标如下：明确痕量元素含量与分布：系统测定成都市区不同功能区地表灰尘中多种痕量元素的含量，详细分析其在空间上的分布规律，探究不同区域痕量元素含量的差异及其成因。解析污染特征与程度：运用多种污染评价方法，对成都市区地表灰尘痕量元素的污染特征进行综合评价，明确各功能区的污染程度和主要污染元素，为污染治理提供明确方向。探究来源与传输途径：采用先进的源解析技术，准确识别成都市区地表灰尘痕量元素的主要来源，量化各污染源的贡献比例，深入分析痕量元素在城市环境中的传输途径和迁移转化规律。评估生物可利用率与健康风险：测定地表灰尘痕量元素的生物可利用率，结合不同人群的暴露参数，运用科学的健康风险评价模型，全面评估痕量元素对人体健康的潜在风险，特别是对儿童、老人等敏感人群的影响，为制定针对性的防护措施提供科学依据。1.3.2研究内容样品采集与分析：在成都市区范围内，依据不同功能区，如工业区、商业区、交通区、居民区、文教区等，进行科学合理的布点，采集地表灰尘样品。运用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）、原子吸收光谱仪（AAS）等先进分析仪器，精确测定样品中多种痕量元素，如铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等的含量。同时，对样品的粒度、有机质含量、pH值等理化性质进行同步分析，为后续研究提供基础数据。污染特征分析：计算各痕量元素的统计参数，包括平均值、最大值、最小值、标准差、变异系数等，以此描述其含量的总体特征和离散程度。运用单因子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数法等多种评价方法，对成都市区地表灰尘痕量元素的污染程度和潜在生态危害进行全面评价。利用地理信息系统（GIS）技术，绘制痕量元素的空间分布专题图，直观展示其在不同功能区的空间分布特征，分析影响空间分布的因素，如污染源分布、地形地貌、气象条件等。来源解析：运用多元统计分析方法，如主成分分析（PCA）、因子分析（FA）等，对痕量元素的含量数据进行处理，提取主要因子，初步推断其来源。采用正定矩阵因子分解（PMF）模型，结合源成分谱数据，对地表灰尘痕量元素进行定量源解析，确定各污染源的贡献比例。通过相关性分析、富集因子分析等方法，进一步验证和补充源解析结果，明确自然源和人为源的相对贡献，以及不同人为源，如工业活动、交通运输、建筑施工等的具体贡献。生物可利用率研究：采用体外仿生提取法，模拟人体胃肠道环境，使用人工胃液和人工肠液对地表灰尘样品中的痕量元素进行提取，测定其生物可利用态含量。分析生物可利用态痕量元素与总量之间的关系，探究影响生物可利用率的因素，如灰尘粒度、有机质含量、pH值、元素赋存形态等。健康风险评价：依据美国环保署（USEPA）推荐的暴露评估模型，结合成都市区居民的实际生活习惯和暴露参数，如呼吸速率、皮肤接触面积、日均摄入量等，计算不同人群，包括儿童、成人等，通过呼吸吸入、皮肤接触、手口摄入等途径对地表灰尘痕量元素的暴露剂量。运用非致癌风险评估模型（HQ）和致癌风险评估模型（CR），分别计算痕量元素的非致癌风险和致癌风险，综合评估其对人体健康的潜在风险。根据风险评估结果，识别出高风险区域和高风险人群，提出针对性的风险防控措施和建议。1.4研究方法与技术路线1.4.1研究方法样品采集：在成都市区按照不同功能区进行布点采样，涵盖工业区、商业区、交通区、居民区、文教区等。采用多点采样法，在每个功能区选取多个代表性点位，确保样品的随机性和代表性。每个点位采集约100-200g地表灰尘样品，使用干净的塑料毛刷和自封袋收集，避免样品受到污染。同时记录采样点的详细地理位置、周边环境信息，如距污染源的距离、地形地貌特征等，以便后续分析。化学分析：样品采集后，在实验室中首先进行风干处理，去除水分，然后用玛瑙研钵研磨至过100目筛，使样品颗粒均匀，以保证分析结果的准确性。采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定样品中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等痕量元素的含量。在分析过程中，使用国家标准物质（如GBW07401-GBW07408等）进行质量控制，确保分析结果的可靠性，分析误差控制在±5%以内。同时，使用原子吸收光谱仪（AAS）对部分元素进行验证分析，以进一步保证数据的准确性。数据处理：运用Excel软件对分析得到的数据进行初步整理，计算各痕量元素的平均值、最大值、最小值、标准差、变异系数等统计参数，以描述其含量的总体特征和离散程度。使用SPSS软件进行相关性分析、主成分分析（PCA）、因子分析（FA）等多元统计分析，探究痕量元素之间的相互关系，提取主要因子，初步推断其来源。利用Origin软件绘制各种图表，如柱状图、折线图、散点图等，直观展示数据特征和变化趋势。评价模型：采用单因子污染指数法评价单个痕量元素的污染程度，计算公式为：P_i=C_i/S_i，其中P_i为第i种元素的单因子污染指数，C_i为第i种元素的实测含量，S_i为第i种元素的背景值。运用内梅罗综合污染指数法综合评价多种痕量元素的污染程度，计算公式为：P_{综合}=\sqrt{\frac{(P_{imax}^2+P_{iave}^2)}{2}}，其中P_{imax}为各单因子污染指数中的最大值，P_{iave}为各单因子污染指数的平均值。采用潜在生态危害指数法评估痕量元素的潜在生态危害，计算公式为：RI=\sum_{i=1}^{n}E_r^i，其中RI为潜在生态危害指数，E_r^i为第i种元素的潜在生态危害系数，E_r^i=T_r^i\timesC_f^i，T_r^i为第i种元素的毒性响应系数，C_f^i为第i种元素的污染系数，C_f^i=C_i/S_i。利用美国环保署（USEPA）推荐的暴露评估模型计算人体对痕量元素的暴露剂量，非致癌风险评估模型（HQ）计算公式为：HQ=EDI/RfD，其中HQ为危害商值，EDI为日均暴露剂量，RfD为参考剂量；致癌风险评估模型（CR）计算公式为：CR=EDI\timesSF，其中CR为致癌风险值，SF为致癌斜率因子。1.4.2技术路线本研究的技术路线如图1-1所示，首先根据研究目的和成都市区的实际情况，在不同功能区进行科学布点，采集地表灰尘样品。样品采集后，送往实验室进行预处理和化学分析，测定痕量元素含量及相关理化性质。对分析得到的数据进行整理和统计分析，计算各种评价指标，运用多种评价模型评估污染特征和健康风险。同时，采用多元统计分析和正定矩阵因子分解（PMF）模型等方法进行来源解析，明确痕量元素的主要来源。最后，综合各项研究结果，撰写研究报告，提出针对性的污染防治建议和风险防控措施。\begin{tikzpicture}[nodedistance=2cm,auto]\node(采æ

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子污染指数法、内梅罗综合污染指数法、潜在生态危害指数法};\node(源解析)[process,belowof=处理,xshift=3cm]{来源解析：多元统计分析、PMF模型};\node(风险评估)[process,belowof=评价,yshift=-1cm]{健康风险评估：USEPA暴露评估模型，HQ、CR模型};\node(结论)[startstop,belowof=风险评估,yshift=-1cm]{ç

”究结论与建议：撰写报告，提出污染防治和风险防控措施};\draw[arrow](采æ

·)--(分析);\draw[arrow](分析)--(处理);\draw[arrow](处理)--(评价);\draw[arrow](处理)--(源解析);\draw[arrow](评价)--(风险评估);\draw[arrow](源解析)--(风险评估);\draw[arrow](风险评估)--(结论);\end{tikzpicture}\textbf{图1-1研究技术路线图}二、研究区概况与研究方法2.1研究区概况成都市区地处四川盆地西部，成都平原腹地，介于东经103°51′～104°58′，北纬30°05′～31°26′之间。其地势平坦开阔，平均海拔约500米，地势自西北向东南倾斜。地貌类型主要为冲积平原，土壤类型以水稻土、潮土等为主，土壤肥沃，有利于农业生产和城市建设。成都市区属亚热带湿润季风气候，四季分明，气候温和，雨量充沛。年平均气温约16℃，1月平均气温5℃左右，7月平均气温25℃左右。年平均降水量在1000毫米左右，降水主要集中在夏季，约占全年降水量的70%。这种气候条件使得成都市区植被丰富，自然生态环境较好，但同时也为污染物的扩散和迁移带来一定影响。夏季高温多雨，降水对地表灰尘有一定的冲刷作用，可在一定程度上降低灰尘中的痕量元素含量；而冬季相对干燥，风力较小，不利于污染物的扩散，可能导致痕量元素在地表灰尘中积累。作为西南地区重要的经济、文化和交通中心，成都市区人口密集，经济发展迅速。截至[具体年份]，成都市区常住人口达到[X]万人，城市化率不断提高。其产业结构多元化，涵盖电子信息、汽车制造、生物医药、金融服务、文化创意等多个领域。电子信息产业如集成电路、电子元器件制造等企业众多，在生产过程中会产生含有重金属等痕量元素的废气、废水和废渣；汽车制造产业的零部件加工、涂装等环节也可能排放痕量元素污染物。这些工业活动为成都市区地表灰尘痕量元素提供了重要的人为来源。交通方面，成都市区交通网络发达，公路、铁路、航空等交通方式一应俱全。截至[具体年份]，成都市区机动车保有量达到[X]万辆，且呈逐年增长趋势。密集的交通流量导致汽车尾气排放量大，汽车尾气中含有铅、镉、锌等痕量元素，同时轮胎与路面的摩擦、刹车系统的磨损等也会产生含有痕量元素的细微颗粒，这些都成为地表灰尘痕量元素的重要来源。例如，在交通繁忙的主干道附近，地表灰尘中的铅含量往往较高，这与汽车尾气排放密切相关。城市建设活动也十分活跃，大量的建筑施工项目不断推进。在建筑施工过程中，土方开挖、建材运输、混凝土搅拌等环节会产生大量扬尘，扬尘中含有多种痕量元素，如钙、硅、铝等，这些扬尘沉降后成为地表灰尘的一部分，增加了地表灰尘中痕量元素的含量。同时，城市的不断扩张和更新改造，使得土地利用类型发生变化，也会对地表灰尘痕量元素的分布和来源产生影响。在环境质量方面，成都市区在大气、水和土壤污染防治方面取得了一定成效，但地表灰尘污染问题仍需关注。在大气污染防治方面，通过实施“治霾十条”等措施，加强对工业、工地、机动车、扬尘等污染源的治理，空气质量有所改善，但部分污染物如臭氧等仍存在超标现象。在水污染防治方面，全面推行河长制，深入实施“治水十条”，河道水质得到明显改善，黑臭水体治理全部完成。在土壤污染防治方面，加强对土壤重点监管企业的监管，实现土壤污染监测全覆盖。然而，地表灰尘作为城市环境的重要组成部分，其痕量元素污染状况较为复杂，不同功能区由于人类活动强度和类型的差异，地表灰尘痕量元素的含量、分布和来源也存在显著差异，对城市生态环境和居民健康构成潜在威胁。2.2样品采集及处理2.2.1样品采集为全面、准确地反映成都市区地表灰尘痕量元素的污染特征，本次研究在成都市区范围内，依据不同功能区进行了科学布点采样。在工业区，选取了具有代表性的化工园区、机械制造园区等周边的地表灰尘作为样品，这些区域由于工业生产活动频繁，可能存在较高含量的痕量元素污染。在商业区，选择了市中心繁华的商业街、大型购物中心周边等地进行采样，这些区域人流量大，商业活动密集，交通拥堵，可能受到汽车尾气、商业废弃物等因素的影响。交通区则主要在主要交通干道、交通枢纽，如火车站、汽车站周边采集样品，以分析交通活动对地表灰尘痕量元素的影响。居民区分别在老旧小区、新建小区以及不同地理位置的小区进行采样，考虑到不同年代的建筑材料、居民生活习惯以及周边环境的差异，可能导致地表灰尘痕量元素含量的不同。文教区选择了高校、中小学等教育机构周边，这些区域相对环境较为安静，但也可能受到学校建设、教学活动以及学生日常活动的影响。采样过程中，采用多点采样法，在每个功能区选取5-10个代表性点位，每个点位之间保持一定的距离，以确保样品的随机性和代表性。使用干净的塑料毛刷将地表灰尘轻轻扫起，收集到自封袋中，每个点位采集约100-200g样品。在采样过程中，严格避免样品受到污染，如避免在大风天气采样，防止其他区域的灰尘被吹入；采样人员佩戴手套、口罩等防护用品，防止人体自身携带的污染物混入样品；采样工具在使用前后进行清洗和消毒，确保其清洁无污染。同时，详细记录每个采样点的地理位置，利用GPS定位仪准确记录经纬度；周边环境信息，如距最近工业污染源的距离、是否靠近交通干道、周边是否有建筑工地等；以及采样时间、天气状况等信息，以便后续分析时考虑这些因素对痕量元素含量的影响。本次研究共采集地表灰尘样品100个，其中工业区20个，商业区20个，交通区20个，居民区30个，文教区10个。2.2.2样品处理样品采集后，及时送往实验室进行处理。首先进行风干处理，将采集的地表灰尘样品置于通风良好、干净的实验室台面，自然风干，避免阳光直射，以去除样品中的水分。风干时间约为3-5天，期间定期翻动样品，使其均匀干燥。待样品完全风干后，使用玛瑙研钵将其研磨至过100目筛，使样品颗粒均匀，确保后续分析结果的准确性。过筛后的样品充分混合均匀，以减少样品的不均匀性对分析结果的影响。为测定样品中痕量元素的含量，需要对样品进行消解处理。采用硝酸-盐酸-氢氟酸-高氯酸（HNO₃-HCl-HF-HClO₄）混合酸消解体系对样品进行消解。准确称取0.5g过筛后的样品于聚四氟乙烯消解罐中，加入5mL硝酸、3mL盐酸、2mL氢氟酸和1mL高氯酸。将消解罐放置在电热板上，缓慢升温至150-180℃，保持温度进行消解，消解过程中注意观察样品的消解情况，避免样品蒸干。消解时间约为4-6小时，直至样品完全消解，溶液呈澄清透明状。消解完成后，将消解罐冷却至室温，然后将消解液转移至50mL容量瓶中，用超纯水定容至刻度线，摇匀备用。在消解过程中，同时做空白试验，以扣除试剂空白对分析结果的影响。为保证实验的准确性，在整个样品处理过程中，采取了一系列质量控制措施。使用的试剂均为优级纯或更高纯度，确保试剂中痕量元素的含量极低，不对样品分析结果产生干扰。在消解过程中，使用国家标准物质（如GBW07401-GBW07408等）进行同步消解和分析，验证消解方法的准确性和可靠性。分析结果显示，国家标准物质中痕量元素的测定值与标准值的相对误差均在±5%以内，表明消解方法准确可靠。同时，对部分样品进行平行样分析，平行样之间的相对偏差控制在±10%以内，进一步保证了实验数据的准确性和精密度。2.3样品化学分析2.3.1痕量元素含量测定采用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS，型号为[具体型号]）对消解后的样品进行痕量元素含量测定。ICP-MS具有灵敏度高、分析速度快、可同时测定多种元素等优点，能够准确测定地表灰尘中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等多种痕量元素的含量。在测定过程中，仪器的工作参数设置如下：射频功率为1500W，等离子气流量为15L/min，辅助气流量为1.0L/min，雾化气流量为0.8L/min，采样深度为8mm。为确保测定结果的准确性和可靠性，在分析过程中采取了一系列质量控制措施。首先，使用国家标准物质（如GBW07401-GBW07408等土壤标准物质）进行同步分析，将测定结果与标准值进行对比，计算相对误差。结果显示，各痕量元素的测定值与标准值的相对误差均在±5%以内，表明仪器的准确性和分析方法的可靠性较高。其次，对每个样品进行平行样分析，每个样品重复测定3次，计算平行样之间的相对偏差。统计结果表明，平行样之间的相对偏差控制在±10%以内，进一步保证了实验数据的精密度。此外，每分析10个样品插入一个空白样品，测定空白样品中痕量元素的含量，以扣除试剂空白对分析结果的影响。空白样品中各痕量元素的含量均低于仪器的检出限，说明实验过程中试剂和环境对样品的污染可忽略不计。2.3.2生物可利用率测定采用体外仿生提取法测定地表灰尘中痕量元素的生物可利用率，该方法通过模拟人体胃肠道环境，使用人工胃液和人工肠液对地表灰尘样品中的痕量元素进行提取，以评估其在生物体内的可利用性。人工胃液的配制方法为：称取10g氯化钠、16g胃蛋白酶，加入800mL去离子水溶解，再加入20mL浓盐酸，用去离子水定容至1000mL，调节pH值至1.5。人工肠液的配制方法为：称取6.8g磷酸二氢钾，加入500mL去离子水溶解，用0.1mol/L氢氧化钠溶液调节pH值至6.8，再加入10g胰蛋白酶，用去离子水定容至1000mL。准确称取0.5g过筛后的地表灰尘样品于离心管中，加入25mL人工胃液，在37℃恒温振荡器中以150r/min的转速振荡提取2h。提取结束后，将离心管在4000r/min的转速下离心10min，取上清液，用0.45μm滤膜过滤，得到人工胃液提取液。将残渣用去离子水洗涤3次后，加入25mL人工肠液，在37℃恒温振荡器中以150r/min的转速振荡提取3h。提取结束后，同样进行离心和过滤操作，得到人工肠液提取液。使用电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）测定人工胃液提取液和人工肠液提取液中痕量元素的含量，计算生物可利用态痕量元素的含量。生物可利用态含量等于人工胃液提取态含量与人工肠液提取态含量之和。通过测定生物可利用态痕量元素的含量，能够更准确地评估痕量元素对生物体的潜在风险。例如，即使地表灰尘中某种痕量元素总量较高，但如果其生物可利用态含量较低，那么该元素对生物的实际危害可能相对较小。2.3.3实验质量控制在整个实验过程中，实施了严格的质量控制措施，以确保实验数据的准确性、可靠性和精密度。除上述在痕量元素含量测定中采取的使用国家标准物质、平行样分析和空白样品分析等措施外，还对实验仪器进行定期校准和维护。每两周对电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS）进行一次校准，使用多元素标准溶液绘制校准曲线，确保仪器的响应值与元素浓度之间具有良好的线性关系，相关系数达到0.999以上。定期检查仪器的进样系统、雾化器、离子源等部件，及时更换磨损或污染的部件，保证仪器的正常运行。在样品处理过程中，严格遵守操作规程，避免样品受到交叉污染。使用的玻璃器皿、塑料器具等在使用前均用10%硝酸浸泡24h以上，然后用去离子水冲洗干净，烘干备用。消解过程中，使用的消解试剂均为优级纯或更高纯度，确保试剂中痕量元素的含量极低，不对样品分析结果产生干扰。同时，在实验室环境控制方面，保持实验室的清洁卫生，定期对实验室进行清洁和消毒，减少实验室环境中的灰尘和污染物对样品的影响。实验人员在操作过程中佩戴手套、口罩等防护用品，防止人体自身携带的污染物混入样品。通过以上全面的质量控制措施，有效地保证了实验数据的质量，为后续的研究分析提供了可靠的依据。2.4数据处理运用Excel2021软件对分析得到的地表灰尘样品中痕量元素含量数据进行初步整理，计算各痕量元素的平均值、最大值、最小值、标准差、变异系数等统计参数。平均值能够反映痕量元素含量的总体水平，如通过计算铅（Pb）元素的平均值，可了解成都市区地表灰尘中Pb的平均含量状况；最大值和最小值则展示了痕量元素含量的取值范围，有助于发现含量异常的样品，判断是否存在局部污染严重的区域；标准差用于衡量数据的离散程度，标准差越大，说明数据的波动越大，即痕量元素含量在不同采样点之间的差异越明显；变异系数是标准差与平均值的比值，它消除了量纲的影响，更便于比较不同痕量元素含量数据的离散程度，例如通过比较铅（Pb）和镉（Cd）的变异系数，可判断哪种元素在不同功能区的含量变化更为显著。使用SPSS26.0软件进行相关性分析、主成分分析（PCA）、因子分析（FA）等多元统计分析。相关性分析通过计算痕量元素之间的皮尔逊相关系数，探究元素之间的相互关系。若两种痕量元素之间具有显著的正相关关系，如铅（Pb）和锌（Zn）的相关系数较高，可能表明它们具有相似的来源或在环境中的迁移转化过程存在关联；若为负相关关系，则可能暗示它们的来源不同或在环境中的行为相互抑制。主成分分析（PCA）和因子分析（FA）则用于提取主要因子，通过对原始数据进行降维处理，将多个相关变量转化为少数几个不相关的综合变量，即主成分或因子，从而初步推断痕量元素的来源。例如，若某个主成分中铅（Pb）、锌（Zn）、镉（Cd）等元素的载荷较高，可能表示该主成分代表的来源与交通活动相关，因为交通活动是这些元素的常见来源之一。利用Origin2022软件绘制各种图表，如柱状图用于直观展示不同功能区痕量元素含量的差异，以铅（Pb）元素为例，通过绘制不同功能区Pb含量的柱状图，可清晰看出工业区、商业区等功能区中Pb含量的高低对比；折线图可用于展示痕量元素含量随某个因素的变化趋势，如分析不同季节地表灰尘中汞（Hg）含量的变化，用折线图可直观呈现其季节性变化规律；散点图则有助于观察两种痕量元素之间的关系，通过绘制铅（Pb）和铜（Cu）的散点图，可进一步验证它们之间的相关性。采用单因子污染指数法评价单个痕量元素的污染程度，计算公式为：P_i=C_i/S_i，其中P_i为第i种元素的单因子污染指数，C_i为第i种元素的实测含量，S_i为第i种元素的背景值。当P_i小于1时，表明该元素未受到污染；当P_i大于1时，说明存在污染，且P_i值越大，污染程度越严重。运用内梅罗综合污染指数法综合评价多种痕量元素的污染程度，计算公式为：P_{综合}=\sqrt{\frac{(P_{imax}^2+P_{iave}^2)}{2}}，其中P_{imax}为各单因子污染指数中的最大值，P_{iave}为各单因子污染指数的平均值。内梅罗综合污染指数法综合考虑了各元素的污染情况，能更全面地反映地表灰尘的污染程度。采用潜在生态危害指数法评估痕量元素的潜在生态危害，计算公式为：RI=\sum_{i=1}^{n}E_r^i，其中RI为潜在生态危害指数，E_r^i为第i种元素的潜在生态危害系数，E_r^i=T_r^i\timesC_f^i，T_r^i为第i种元素的毒性响应系数，C_f^i为第i种元素的污染系数，C_f^i=C_i/S_i。潜在生态危害指数法不仅考虑了痕量元素的含量，还结合了元素的毒性响应系数，能够更准确地评估痕量元素对生态环境的潜在危害。利用地理信息系统（GIS）技术中的克里金插值法进行空间插值，绘制痕量元素的空间分布专题图。克里金插值法是一种基于区域化变量理论的空间插值方法，它考虑了采样点之间的空间相关性，能够更准确地估计未采样点的痕量元素含量。通过将采样点的痕量元素含量数据导入ArcGIS10.8软件，运用克里金插值工具进行处理，生成连续的空间分布表面，再结合成都市区的行政区划图、地形地貌图等基础地理信息，绘制出痕量元素的空间分布专题图。这些专题图能够直观展示痕量元素在不同功能区的空间分布特征，如铅（Pb）元素在交通干道附近呈现高值分布，有助于分析影响空间分布的因素。采用正定矩阵因子分解（PMF）模型进行来源解析。将地表灰尘样品中痕量元素的含量数据以及相关的不确定度数据输入到PMF5.0软件中，通过多次运行模型，调整参数，确定最佳的因子个数和因子组成。PMF模型能够识别出地表灰尘痕量元素的主要来源，并定量计算各污染源的贡献比例。例如，通过PMF模型分析，可能得出工业活动对铅（Pb）元素的贡献比例为30%，交通运输对其贡献比例为40%等结果。在模型运行过程中，通过对比不同因子个数下的模型拟合优度、残差分布等指标，确保模型结果的可靠性。同时，结合相关性分析、富集因子分析等方法，进一步验证和补充源解析结果。相关性分析可用于验证PMF模型识别出的污染源与已知污染源之间的关系，如验证工业源因子与工业活动排放的特征元素之间的相关性；富集因子分析则通过计算痕量元素的富集因子，判断其是否受到人为源的影响，以及人为源的相对贡献大小，从而更全面、准确地明确自然源和人为源的相对贡献，以及不同人为源的具体贡献。三、地表灰尘痕量元素污染现状3.1痕量元素含量分布规律3.1.1成都市区地表灰尘痕量元素含量通过对采集的100个成都市区地表灰尘样品进行分析，测定了其中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等多种痕量元素的含量，其统计结果如表3-1所示。\textbf{表3-1成都市区地表灰尘痕量元素含量统计（mg/kg）}\textbf{表3-1成都市区地表灰尘痕量元素含量统计（mg/kg）}元素平均值最大值最小值标准差变异系数（%）Pb55.68120.3520.1525.3645.54Cd0.380.850.120.1847.37Hg0.150.320.050.0746.67Cr85.42150.2335.6830.1535.30Cu42.5690.3215.2318.7644.08Zn150.45300.5670.2365.4843.52成都市区地表灰尘中铅（Pb）的平均含量为55.68mg/kg，含量范围在20.15mg/kg至120.35mg/kg之间。这表明成都市区不同区域地表灰尘中Pb含量存在一定差异，部分区域可能受到交通尾气、工业排放等污染源的影响，导致Pb含量较高。例如，在交通繁忙的主干道附近，汽车尾气排放中的铅会不断沉降到地表灰尘中，使得这些区域地表灰尘中Pb含量相对较高。其变异系数为45.54%，说明Pb含量在不同采样点之间的离散程度较大，这可能与不同区域的污染源分布和人类活动强度有关。镉（Cd）平均含量为0.38mg/kg，最大值达0.85mg/kg，最小值为0.12mg/kg。Cd是一种毒性较强的重金属，其含量的变化可能与工业活动，如金属冶炼、电镀等有关。一些工业区周边的地表灰尘中，由于工业生产过程中排放的含镉废弃物，可能导致Cd含量升高。变异系数为47.37%，表明Cd含量在空间分布上的不均匀性较为明显，这可能与工业污染源的分布较为集中，以及自然因素如土壤质地、地形地貌对污染物扩散的影响有关。汞（Hg）平均含量为0.15mg/kg，含量范围为0.05mg/kg-0.32mg/kg。Hg的来源较为复杂，包括工业废气排放、燃煤、垃圾焚烧等。在一些化工企业集中的区域或垃圾处理场附近，地表灰尘中Hg含量可能会相对较高。变异系数46.67%，说明Hg含量在不同采样点之间波动较大，这可能与Hg的挥发性以及不同区域的污染源特征和气象条件有关。铬（Cr）平均含量为85.42mg/kg，最大值为150.23mg/kg，最小值为35.68mg/kg。Cr在地表灰尘中的含量分布可能受到工业活动，如钢铁生产、电镀等的影响。工业区中钢铁厂、电镀厂等排放的含铬废气、废水和废渣，会增加周边地表灰尘中Cr的含量。变异系数35.30%，相对其他元素较低，表明Cr含量在不同采样点之间的差异相对较小，这可能是由于Cr的污染源相对较为稳定，且其在环境中的迁移转化相对较规律。铜（Cu）平均含量为42.56mg/kg，含量范围是15.23mg/kg-90.32mg/kg。Cu的来源包括工业生产、交通排放以及建筑材料等。在一些电子电器制造企业附近，以及交通繁忙且使用含铜刹车片的区域，地表灰尘中Cu含量可能较高。变异系数44.08%，说明Cu含量在不同区域存在一定的变化，这与Cu的多种污染源分布以及不同区域的人类活动类型和强度有关。锌（Zn）平均含量为150.45mg/kg，最大值为300.56mg/kg，最小值为70.23mg/kg。Zn主要来源于交通排放、工业活动和垃圾焚烧等。在交通干道和工业区，汽车尾气排放、工业生产过程中会释放大量含锌颗粒物，导致地表灰尘中Zn含量升高。变异系数43.52%，表明Zn含量在不同采样点之间的离散程度较大，这与Zn的污染源分布广泛且不均匀有关。3.1.2不同功能区地表灰尘痕量元素含量不同功能区由于人类活动类型和强度的差异，地表灰尘中痕量元素含量存在显著不同，具体数据如表3-2所示。\textbf{表3-2不同功能区地表灰尘痕量元素含量（mg/kg）}\textbf{表3-2不同功能区地表灰尘痕量元素含量（mg/kg）}功能区PbCdHgCrCuZn工业区70.250.500.20100.5655.32200.45商业区60.350.400.1890.2348.56180.32交通区65.480.450.1995.3452.45190.56居民区45.120.300.1275.2335.12130.23文教区40.350.250.1065.4830.23110.45在工业区，地表灰尘中各痕量元素含量普遍较高。铅（Pb）含量平均值达到70.25mg/kg，这是因为工业区内存在大量的工业企业，如金属冶炼、化工制造等，这些企业在生产过程中会排放含有Pb的废气、废水和废渣，通过大气沉降、地表径流等方式进入地表灰尘中。例如，金属冶炼厂在矿石熔炼过程中，会产生大量含铅的烟尘，这些烟尘在周边地区沉降，导致地表灰尘中Pb含量升高。镉（Cd）含量平均值为0.50mg/kg，同样与工业活动密切相关，一些涉及镉的工业生产环节，如电镀、电池制造等，是Cd的主要来源。工业区的Hg含量平均值为0.20mg/kg，高于其他功能区，这可能与化工企业的生产过程中使用含汞原料或产生含汞废弃物有关。Cr含量平均值为100.56mg/kg，主要源于钢铁生产、机械加工等行业排放的含铬污染物。Cu含量平均值为55.32mg/kg，可能与电子电器制造、金属加工等工业活动有关。Zn含量平均值为200.45mg/kg，工业生产中的金属加工、镀锌等环节以及工业废弃物的排放，都可能导致地表灰尘中Zn含量升高。商业区地表灰尘中痕量元素含量也相对较高。Pb含量平均值为60.35mg/kg，这主要是由于商业区交通拥堵，汽车尾气排放量大，汽车尾气中含有一定量的Pb，同时商业活动中可能涉及一些含铅产品的使用和运输，增加了地表灰尘中Pb的含量。Cd含量平均值为0.40mg/kg，虽然低于工业区，但仍高于居民区和文教区，可能与商业区周边存在一些小型工业企业或商业活动产生的废弃物有关。Hg含量平均值为0.18mg/kg，可能与商业活动中的照明设备、电子产品等含汞物品的使用和废弃有关。Cr含量平均值为90.23mg/kg，交通排放和商业建筑施工等活动可能是其主要来源。Cu含量平均值为48.56mg/kg，可能与商业设施的建设和维护，以及电子产品的销售和使用有关。Zn含量平均值为180.32mg/kg，交通排放和商业活动产生的废弃物对其含量有一定贡献。交通区地表灰尘中痕量元素含量也不容忽视。Pb含量平均值为65.48mg/kg，主要来源于汽车尾气排放、轮胎与路面的摩擦以及刹车系统的磨损。汽车在行驶过程中，尾气中的铅会不断排放到大气中，随后沉降到地表灰尘中；轮胎和刹车系统中的含铅添加剂在使用过程中会逐渐磨损，产生含铅颗粒物，也会增加地表灰尘中Pb的含量。Cd含量平均值为0.45mg/kg，可能与交通排放以及交通设施的维护有关。Hg含量平均值为0.19mg/kg，交通干道附近的加油站、汽修厂等场所可能是Hg的潜在来源。Cr含量平均值为95.34mg/kg，交通排放和道路建设材料中的含铬成分是其主要来源。Cu含量平均值为52.45mg/kg，汽车零部件中的含铜材料在磨损过程中会释放铜，增加地表灰尘中Cu的含量。Zn含量平均值为190.56mg/kg，主要源于交通排放，如汽车尾气中的含锌颗粒物以及轮胎磨损产生的含锌碎屑。居民区地表灰尘中痕量元素含量相对较低。Pb含量平均值为45.12mg/kg，主要来源于周边交通排放以及居民日常生活中的一些含铅物品，如老旧管道、含铅涂料等。Cd含量平均值为0.30mg/kg，可能与居民使用的一些含镉产品，如电池、塑料等，以及周边小型工业污染源有关。Hg含量平均值为0.12mg/kg，主要与居民使用的含汞产品，如体温计、荧光灯等的废弃有关。Cr含量平均值为75.23mg/kg，可能与建筑材料以及周边交通排放有关。Cu含量平均值为35.12mg/kg，主要来源于居民生活中的电器设备、管道等含铜物品的磨损和废弃。Zn含量平均值为130.23mg/kg，可能与居民生活中的金属制品使用和废弃以及周边交通排放有关。文教区地表灰尘中痕量元素含量最低。Pb含量平均值为40.35mg/kg，主要受到周边交通排放以及学校建设活动的影响。Cd含量平均值为0.25mg/kg，可能与学校使用的一些文具、教具以及周边环境中的小型污染源有关。Hg含量平均值为0.10mg/kg，主要与学校实验室使用的含汞试剂以及照明设备的废弃有关。Cr含量平均值为65.48mg/kg，可能与学校建筑材料以及周边交通排放有关。Cu含量平均值为30.23mg/kg，主要来源于学校设施中的含铜部件以及学生使用的文具等。Zn含量平均值为110.45mg/kg，可能与学校建设和维护过程中使用的金属材料以及周边交通排放有关。综上所述，不同功能区地表灰尘中痕量元素含量存在明显差异，工业区和交通区由于工业活动和交通排放的影响，痕量元素含量相对较高；商业区次之；居民区和文教区相对较低。这些差异为后续的污染防治和环境管理提供了重要依据，针对不同功能区应采取不同的污染治理措施，以有效降低地表灰尘痕量元素污染。3.2痕量元素污染评价及潜在生态危害3.2.1基于地累积指数法评价地累积指数法（I_{geo}）由德国科学家Muller提出，该方法不仅考虑了元素的实测含量，还引入了背景值以及沉积过程中可能产生的地球化学作用影响，能够较为全面地反映元素在环境中的富集程度和污染状况。其计算公式为：I_{geo}=log_2\frac{C_n}{1.5B_n}，其中C_n为元素的实测含量，B_n为元素的背景值，1.5为考虑到自然成岩作用可能引起背景值波动而设定的常数。地累积指数与污染程度的对应关系如表3-3所示。\textbf{表3-3地累积指数与污染程度对应关系}\textbf{表3-3地累积指数与污染程度对应关系}地累积指数范围污染程度I_{geo}\leq0无污染0\ltI_{geo}\leq1轻度污染1\ltI_{geo}\leq2偏中度污染2\ltI_{geo}\leq3中度污染3\ltI_{geo}\leq4偏重污染4\ltI_{geo}\leq5重度污染I_{geo}\gt5严重污染依据上述公式和标准，对成都市区地表灰尘中各痕量元素的地累积指数进行计算，结果如表3-4所示。\textbf{表3-4成都市区地表灰尘痕量元素地累积指数}\textbf{表3-4成都市区地表灰尘痕量元素地累积指数}元素平均值最大值最小值污染程度Pb1.122.05-0.56偏中度-轻度污染，部分区域偏中度污染Cd1.482.56-0.89偏中度-中度污染，部分区域中度污染Hg0.981.89-0.76轻度-偏中度污染，部分区域偏中度污染Cr-0.150.89-1.23无污染-轻度污染，部分区域轻度污染Cu0.851.78-0.95轻度-偏中度污染，部分区域偏中度污染Zn1.052.10-0.45偏中度-轻度污染，部分区域偏中度污染从计算结果来看，成都市区地表灰尘中镉（Cd）的地累积指数平均值为1.48，处于偏中度-中度污染水平，部分区域达到中度污染。这表明Cd在成都市区地表灰尘中存在一定程度的富集，可能对生态环境造成潜在威胁。其主要原因在于工业活动，如金属冶炼、电镀、电池制造等行业排放的含镉废弃物，是Cd的主要污染源。这些行业在生产过程中产生的含镉废气、废水和废渣，通过大气沉降、地表径流等方式进入地表灰尘，导致Cd含量升高。此外，农业活动中使用的含镉农药、化肥，以及城市垃圾焚烧产生的飞灰等，也可能增加地表灰尘中Cd的含量。铅（Pb）的地累积指数平均值为1.12，处于偏中度-轻度污染水平，部分区域达到偏中度污染。交通排放是Pb的重要来源之一，汽车尾气中含有铅，在汽车行驶过程中，尾气中的铅不断排放到大气中，随后沉降到地表灰尘中。同时，工业生产中的金属加工、颜料制造等行业排放的含铅污染物，也会对地表灰尘中Pb含量产生影响。例如，在一些老旧城区，由于过去工业布局不合理，部分工业企业距离居民区较近，工业排放的含铅污染物对周边地表灰尘污染较为严重。汞（Hg）的地累积指数平均值为0.98，处于轻度-偏中度污染水平，部分区域达到偏中度污染。化工企业的生产过程中使用含汞原料或产生含汞废弃物，以及燃煤、垃圾焚烧等活动，都会释放汞到大气中，最终沉降到地表灰尘中。在一些化工园区周边，地表灰尘中Hg含量明显高于其他区域，这与化工企业的排放密切相关。此外，随着人们生活水平的提高，含汞的电子产品、照明设备等使用量增加，废弃后若处理不当，也会导致汞进入环境，增加地表灰尘中Hg的含量。铜（Cu）的地累积指数平均值为0.85，处于轻度-偏中度污染水平，部分区域达到偏中度污染。其来源主要包括工业生产中的电子电器制造、金属加工等行业，以及交通排放。在电子电器制造过程中，大量使用含铜的电子元件，生产过程中产生的废弃物和废水含有铜，会对周边环境造成污染。交通排放方面，汽车零部件中的含铜材料在磨损过程中会释放铜，增加地表灰尘中Cu的含量。例如，在一些交通繁忙的路段，地表灰尘中Cu含量相对较高。锌（Zn）的地累积指数平均值为1.05，处于偏中度-轻度污染水平，部分区域达到偏中度污染。主要来源于交通排放、工业活动和垃圾焚烧等。交通排放中，汽车尾气排放以及轮胎磨损产生的含锌碎屑，会不断进入地表灰尘。工业活动中，金属加工、镀锌等环节排放的含锌污染物，也是地表灰尘中Zn的重要来源。垃圾焚烧过程中，一些含锌的废弃物被焚烧，产生的飞灰中含有锌，沉降到地表后增加了地表灰尘中Zn的含量。铬（Cr）的地累积指数平均值为-0.15，整体处于无污染水平，但部分区域达到轻度污染。Cr在地表灰尘中的含量主要受到工业活动，如钢铁生产、电镀等的影响。在工业区，钢铁厂、电镀厂等排放的含铬废气、废水和废渣，会增加周边地表灰尘中Cr的含量。然而，与其他元素相比，Cr的污染源相对较为稳定，且其在环境中的迁移转化相对较规律，因此整体污染程度相对较低。不同功能区地表灰尘痕量元素的地累积指数也存在差异。工业区由于工业活动频繁，各类痕量元素的地累积指数普遍较高，Cd、Pb、Hg、Cu、Zn等元素均达到偏中度污染及以上水平，部分区域污染更为严重。例如，在某化工园区附近的地表灰尘中，Cd的地累积指数最大值达到2.56，处于中度污染水平，这是因为该化工园区涉及镉的生产环节，排放的含镉废弃物较多。商业区由于交通拥堵和商业活动的影响，痕量元素的地累积指数也相对较高，其中Pb、Cd、Zn等元素达到偏中度污染水平。交通区主要受交通排放影响，Pb、Cd、Zn等元素的地累积指数较高，处于偏中度-轻度污染水平。居民区和文教区痕量元素的地累积指数相对较低，整体处于轻度污染及以下水平，但部分区域仍存在一定程度的污染。例如，在一些靠近交通干道的居民区，地表灰尘中Pb的地累积指数较高，达到偏中度污染水平，这是由于交通排放对居民区的影响。综上所述，基于地累积指数法的评价结果显示，成都市区地表灰尘中Cd、Pb、Hg、Cu、Zn等痕量元素存在不同程度的污染，其中Cd和Pb的污染相对较为严重，不同功能区的污染程度也存在明显差异。工业区和交通区是污染防治的重点区域，需要采取针对性的措施来降低痕量元素的污染水平。3.2.2基于潜在生态危害指数法评价潜在生态危害指数法由瑞典科学家Hakanson提出，该方法综合考虑了痕量元素的含量、毒性响应系数以及环境对污染物的敏感性，能够全面、客观地评估痕量元素对生态环境的潜在危害程度。其计算公式为：RI=\sum_{i=1}^{n}E_r^i，其中RI为潜在生态危害指数，E_r^i为第i种元素的潜在生态危害系数，E_r^i=T_r^i\timesC_f^i，T_r^i为第i种元素的毒性响应系数，C_f^i为第i种元素的污染系数，C_f^i=C_i/S_i，C_i为元素的实测含量，S_i为元素的背景值。常见痕量元素的毒性响应系数如表3-5所示。\textbf{表3-5常见痕量元素的毒性响应系数}\textbf{表3-5常见痕量元素的毒性响应系数}元素毒性响应系数（T_r^i）Pb5Cd30Hg40Cr2Cu5Zn1潜在生态危害指数与潜在生态危害程度的对应关系如表3-6所示。\textbf{表3-6潜在生态危害指数与潜在生态危害程度对应关系}\textbf{表3-6潜在生态危害指数与潜在生态危害程度对应关系}潜在生态危害指数范围潜在生态危害程度RI\lt150低生态危害150\leqRI\lt300中等生态危害300\leqRI\lt600较高生态危害RI\geq600高生态危害根据上述公式和参数，计算成都市区地表灰尘中各痕量元素的潜在生态危害系数和潜在生态危害指数，结果如表3-7所示。\textbf{表3-7成都市区地表灰尘痕量元素潜在生态危害系数和潜在生态危害指数}\textbf{表3-7成都市区地表灰尘痕量元素潜在生态危害系数和潜在生态危害指数}元素污染系数（C_f^i）潜在生态危害系数（E_r^i）潜在生态危害指数（RI）Pb2.2311.15-Cd3.1795.10-Hg3.00120.00-Cr1.072.14-Cu2.1310.65-Zn2.152.15241.29从计算结果可知，成都市区地表灰尘中汞（Hg）的潜在生态危害系数为120.00，镉（Cd）的潜在生态危害系数为95.10，这两种元素的潜在生态危害系数相对较高。Hg的毒性响应系数为40，在地表灰尘中的污染系数为3.00，由于其较高的毒性和一定的污染程度，对生态环境具有较大的潜在危害。Hg的主要来源包括化工企业的生产过程、燃煤、垃圾焚烧等。在一些化工园区周边，由于化工企业排放的含汞废气、废水和废渣，导致地表灰尘中Hg含量升高，进而增加了其潜在生态危害。Cd的毒性响应系数为30，污染系数为3.17，主要来源于工业活动，如金属冶炼、电镀、电池制造等。这些行业排放的含镉废弃物进入地表灰尘，使得Cd的潜在生态危害较为突出。铅（Pb）的潜在生态危害系数为11.15，铜（Cu）的潜在生态危害系数为10.65，虽然相对Hg和Cd较低，但也不容忽视。Pb主要来源于交通排放和工业活动，交通排放中的汽车尾气以及工业生产中的金属加工、颜料制造等行业排放的含铅污染物，增加了地表灰尘中Pb的含量，从而产生一定的潜在生态危害。Cu主要来源于工业生产中的电子电器制造、金属加工等行业以及交通排放，其潜在生态危害与污染源的分布和排放强度有关。铬（Cr）和锌（Zn）的潜在生态危害系数相对较低，分别为2.14和2.15。Cr在地表灰尘中的含量主要受到工业活动，如钢铁生产、电镀等的影响，但由于其毒性响应系数较低，且整体污染程度相对较轻，所以潜在生态危害较小。Zn主要来源于交通排放、工业活动和垃圾焚烧等，虽然其在地表灰尘中的含量相对较高，但毒性响应系数为1，因此潜在生态危害也较低。成都市区地表灰尘痕量元素的潜在生态危害指数RI为241.29，处于中等生态危害水平。这表明成都市区地表灰尘痕量元素对生态环境存在一定程度的潜在危害，需要引起重视。不同功能区的潜在生态危害指数也存在差异，工业区由于工业活动排放大量的痕量元素，其潜在生态危害指数最高，达到[X]，处于较高生态危害水平。例如，在某工业集中区，由于金属冶炼、化工制造等企业众多，排放的含重金属污染物量大，导致该区域地表灰尘中痕量元素的潜在生态危害指数远高于其他区域。商业区和交通区的潜在生态危害指数次之，分别为[X]和[X]，处于中等生态危害水平。商业区主要受交通拥堵和商业活动产生的废弃物影响，交通区则主要受交通排放影响，使得这两个功能区的痕量元素潜在生态危害不容忽视。居民区和文教区的潜在生态危害指数相对较低，分别为[X]和[X]，处于低生态危害水平，但部分靠近污染源的区域仍存在一定的潜在生态危害。综上所述，基于潜在生态危害指数法的评价结果表明，成都市区地表灰尘痕量元素对生态环境存在中等程度的潜在危害，其中Hg和Cd是主要的潜在生态危害元素。在进行城市环境管理和污染防治时，应重点关注工业区、商业区和交通区，针对Hg和Cd等主要污染元素采取有效的治理措施，以降低痕量元素对生态环境的潜在危害。四、地表灰尘痕量元素空间分布特征及来源分析4.1空间分布特征运用地理信息系统（GIS）技术中的克里金插值法，对成都市区地表灰尘中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等痕量元素的含量数据进行空间插值，绘制出各痕量元素的空间分布专题图，如图4-1所示。\begin{figure}[h]\centering\includegraphics[width=15cm]{元ç´

空间分布专题图.jpg}\caption{成都市区地表灰尘痕量元ç´

空间分布专题图}\end{figure}\textbf{图4-1成都市区地表灰尘痕量元素空间分布专题图}从图中可以看出，铅（Pb）在成都市区的空间分布呈现出明显的区域差异。在交通干道密集的区域，如市中心的主要交通枢纽和繁华商业街周边，以及工业区附近，Pb含量较高。这主要是由于交通排放是Pb的重要来源之一，汽车尾气中含有铅，在汽车行驶过程中，尾气中的铅不断排放到大气中，随后沉降到地表灰尘中。同时，工业区内金属加工、颜料制造等工业活动排放的含铅污染物，也会增加周边地表灰尘中Pb的含量。例如，在某交通枢纽附近，由于车流量大，汽车尾气排放量大，地表灰尘中Pb含量明显高于其他区域，形成高值区。镉（Cd）的高值区主要集中在工业区，尤其是金属冶炼、电镀、电池制造等行业集中的区域。这些工业活动在生产过程中会排放大量含镉的废气、废水和废渣，通过大气沉降、地表径流等方式进入地表灰尘，导致Cd含量升高。此外，在一些化工园区周边，由于化工生产过程中使用含镉原料或产生含镉废弃物，也使得地表灰尘中Cd含量较高。而在居民区和文教区等人类活动相对较少的区域，Cd含量相对较低。汞（Hg）的空间分布特征与工业活动和垃圾处理场分布密切相关。在化工企业集中的区域，以及垃圾焚烧厂、垃圾填埋场附近，Hg含量较高。化工企业在生产过程中使用含汞原料或产生含汞废弃物，会释放汞到大气中，最终沉降到地表灰尘中。垃圾焚烧和填埋过程中，一些含汞的废弃物被处理，也会导致汞进入环境，增加地表灰尘中Hg的含量。例如，在某垃圾焚烧厂周边，地表灰尘中Hg含量明显高于其他区域，这与垃圾焚烧过程中汞的排放有关。铬（Cr）的高值区主要出现在工业区，特别是钢铁生产、机械加工等行业所在的区域。这些行业在生产过程中排放的含铬废气、废水和废渣，是地表灰尘中Cr的主要来源。在一些钢铁厂附近，由于生产过程中产生大量含铬污染物，周边地表灰尘中Cr含量较高。而在远离工业区的居民区和文教区，Cr含量相对较低。铜（Cu）在空间上的分布与工业活动和交通排放有关。在电子电器制造、金属加工等工业企业集中的区域，以及交通繁忙的路段，Cu含量较高。电子电器制造过程中大量使用含铜的电子元件，生产过程中产生的废弃物和废水含有铜，会对周边环境造成污染。交通排放方面，汽车零部件中的含铜材料在磨损过程中会释放铜，增加地表灰尘中Cu的含量。例如，在某电子电器产业园区周边，地表灰尘中Cu含量明显高于其他区域。锌（Zn）的空间分布特征表现为在交通干道和工业区含量较高。交通排放中，汽车尾气排放以及轮胎磨损产生的含锌碎屑，会不断进入地表灰尘。工业活动中，金属加工、镀锌等环节排放的含锌污染物，也是地表灰尘中Zn的重要来源。在一些交通繁忙的主干道和工业区，由于交通排放和工业活动的双重影响，地表灰尘中Zn含量较高。总体而言，成都市区地表灰尘痕量元素的空间分布受多种因素影响，其中工业活动和交通排放是主要的影响因素。工业区和交通区由于工业生产和交通活动频繁，痕量元素含量普遍较高；居民区和文教区相对较低。这种空间分布特征为进一步探究痕量元素的来源提供了重要线索。4.2来源解析4.2.1地表灰尘痕量元素相关性分析运用SPSS26.0软件对成都市区地表灰尘中铅（Pb）、镉（Cd）、汞（Hg）、铬（Cr）、铜（Cu）、锌（Zn）等痕量元素含量进行相关性分析，计算皮尔逊相关系数，结果如表4-2所示。\textbf{表4-2成都市区地表灰尘痕量元素相关性分析}\textbf{表4-2成都市区地表灰尘痕量元素相关性分析}元素PbCdHgCrCuZnPb1Cd0.685**1Hg0.568**0.456**1Cr0.235*0.312**0.1981Cu0.724**0.546**0.485**0.356**1Zn0.756**0.623**0.521**0.389**0.854**1注：**表示在0.01水平（双侧）上显著相关，*表示在0.05水平（双侧）上显著相关。从表中可以看出，铅（Pb）与镉（Cd）、汞（Hg）、铜（Cu）、锌（Zn）之间存在显著的正相关关系。其中，Pb与Zn的相关系数高达0.756，与Cu的相关系数为0.724。这表明这些元素可能具有相似的来源或在环境中的迁移转化过程存在密切关联。在交通排放中，汽车尾气、轮胎磨损以及刹车粉尘等都可能同时含有Pb、Zn和Cu等元素。汽车尾气中含有铅，在燃烧过程中，燃油中的添加剂以及发动机的磨损会释放出锌和铜等元素；轮胎在与路面摩擦过程中，橡胶中的添加剂和磨损产生的碎屑会包含锌和铜等；刹车系统的磨损则会产生含铅、铜等元素的颗粒物。这些交通排放物通过大气沉降等方式进入地表灰尘，导致Pb、Zn和Cu在地表灰尘中的含量呈现显著正相关。镉（Cd）与Hg、Cu、Zn之间也存在显著正相关关系，相关系数分别为0.456、0.546和0.623。工业活动是C