道路灰尘中的重金属污染、风险评估及其在M-1高速公路沿线的空间分布

《Physics and Chemistry of the Earth, Parts A/B/C》：Heavy metals contamination of roadside dust, risk assessment, and their spatial distribution along the M-1 Motorway

路边尘埃中重金属污染对健康生态风险的影响研究。M1公路贝特III区Fe含量最高（38218±6400 mg/kg），Mn次之（723±133 mg/kg），贝特I区Cd最低（4.71±0.22 mg/kg）。污染因子（Cf）、污染负荷指数（PLI）、生态风险指数（Eri）及非癌症风险指数（HI）显示贝特III区污染最严重，但HI和CR值均在安全阈值内。人为活动与局部地质因素共同导致污染，空间分布通过地理信息系统可视化。

　　

作者：Sehrish Amin、Wajid Ali、Said Muhammad、Saeeda Yousaf、Ashfaq Ahmad、Umar Farooq 所属机构：巴基斯坦白沙瓦大学环境科学系（地址：25120，白沙瓦）

摘要

人类活动加速了道路灰尘中重金属（HM）的污染，这引发了社会环境问题，并对人类健康和生态系统构成了威胁。本研究在巴基斯坦伊斯兰堡-白沙瓦（M1）高速公路沿线收集了道路灰尘样本，利用原子吸收光谱法测定了其中的重金属含量。其中，铁（Fe）的平均浓度最高，为38218 ± 6400 mg/kg（位于第三路段Beat III）；其次是锰（Mn），平均浓度为723 ± 133 mg/kg；而镉（Cd）的平均浓度最低，为4.71 ± 0.22 mg/kg（位于第一路段Beat I）。除镍（Ni）、钴（Co）和镉（Cd）外，大多数重金属在第三路段的污染程度更严重。通过这些数据可以评估污染程度和风险指数。结果显示，第三路段的重金属污染程度和污染负荷指数最高；镉的生态风险指数（E_rⁱ）最高，达到291 ± 94.0，而第四路段的生态风险指数最低，为0.29 ± 3.03。第四路段较高的风险指数归因于该路段镉的污染最为严重。此外，第三路段儿童的非癌症风险指数（HI）也高于成年人和其他路段。统计分析表明，道路灰尘中的重金属污染主要源于人类活动。

引言

重金属是地球生态系统的一部分，其污染问题与快速的工业化和城市化进程密切相关（Liu等人，2025；Rathod等人，2025）。道路灰尘中的重金属主要来源于工业排放、车辆尾气以及农业活动（Ahmadian等人，2025；Mohanraj等人，2024）。道路土壤和灰尘成为重金属的储存库，其中包含尘埃、重金属及其他有机物。镉（Cd）和锌（Zn）来自润滑油、炉渣排放和轮胎磨损；铅（Pb）则来自含铅汽油和发动机油（Zhao等人，2019）；铜（Cu）和镍（Ni）则来自车辆磨损（Bashir等人，2023；Chang等人，2009）。 这些重金属（如铅、铬、钴、镉、镍、铷、钍）密度较高，即使微量也具有毒性（Jangirh等人，2024；Rienda等人，2023）。它们对人类和生态系统的影响取决于其毒性、持久性和生物累积性（Fang等人，2025；Feng等人，2023；Zhao等人，2025）。道路灰尘中的微小颗粒可被风吹散，其中的重金属可能通过皮肤毛孔被人体吸收或沉积在皮肤表面（Jangirh等人，2024）。一旦进入人体，这些重金属可能引发慢性疾病、非癌症疾病或癌症（Din等人，2024）。儿童对铅的毒性更为敏感，表现为记忆力下降、理解能力减弱、行为异常和贫血等症状（Dyt?ow等人，2025；Maria等人，2019）。 多项研究利用污染系数（Cf）、污染负荷指数（PLI）、生态风险指数（E_rⁱ）和风险指数（RI）来评估污染程度及其对生态系统的影响（Isinkaralar等人，2024a；Yang等人，2024）。对于人类健康风险评估，通常通过风险指数（HI）和癌症风险（CR）来进行计算（Saddique等人，2018；Tiwari等人，2024）。这些指标有助于处理大量数据并支持环境保护决策（Din等人，2024；Tokatl?等人，2023；Wang等人，2025；Xu等人，2025）。统计分析和地理空间分布分析有助于识别重金属的来源（Unsal等人，2024；Zhang等人，2024）。 近期研究已广泛评估了我国（Du等人，2025）、印度（Jangirh等人，2025）和伊朗（Hosseinpoor等人，2024）等地道路灰尘中的重金属浓度和生态风险。然而，关于巴基斯坦主要交通网络沿线道路灰尘中重金属的分布、污染强度和健康影响，现有实证数据仍较为有限（Bashir等人，2023；Hayat等人，2025）。鉴于交通和工业化的快速发展，这一研究空白亟需填补。因此，本研究旨在调查巴基斯坦伊斯兰堡-白沙瓦高速公路（M1）沿线道路灰尘中的重金属浓度、空间分布及潜在污染源，并通过相关指数量化生态和人类健康风险。

研究区域

M1高速公路共有六条车道，全长155公里，其中88公里穿过开伯尔-普赫图恩赫瓦省的五个地区，67公里穿过旁遮普省的三个地区及伊斯兰堡（图1）。该公路在白沙瓦环岛路起始，终点靠近伊斯兰堡，沿途设有多个休息站和互通立交，同时连接M2、哈扎拉和斯瓦特高速公路。

重金属分布

图2总结了M1高速公路沿线道路灰尘中的重金属分布情况：铁（Fe）的平均浓度最高，为38218 ± 6400 mg/kg（位于第三路段Beat III）；其次是锰（Mn），平均浓度为723 ± 133 mg/kg；镉（Cd）的平均浓度最低，为4.71 ± 03 mg/kg（位于第一路段Beat I）。除镍（Ni）、钴（Co）和镉（Cd）外，大多数重金属在第三路段的污染程度更严重。这种差异可能与道路的陡峭程度等局部因素有关。

结论

研究显示，M1高速公路沿线道路灰尘中重金属的平均浓度最高的是铁（Fe），为38218 ± 6400 mg/kg；其次是锰（Mn），平均浓度为723 ± 133 mg/kg；镉（Cd）的平均浓度最低，为4.71 ± 03 mg/kg。统计分析表明，第三路段的重金属污染既受人类活动影响，也受地质因素影响。道路灰尘中的污染系数（Cf）、污染负荷指数（PLI）和生态风险指数（E_rⁱ）均表明该路段的污染最为严重。

资金支持

作者衷心感谢沙特阿拉伯利雅得国王沙特大学（项目编号：ORF-2025-666）提供的研究资助。

作者贡献声明

- Wajid Ali：撰写、审稿与编辑、数据验证、软件使用 - Sehrish Amin：撰写初稿、数据可视化、数据分析 - Saeeda Yousaf：撰写、审稿与编辑、数据可视化、监督工作 - Said Muhammad：撰写、审稿与编辑、数据可视化、资源协调 - Umar Farooq：撰写、审稿与编辑、数据可视化、资金争取 - Ashfaq Ahmad：撰写、审稿与编辑、数据可视化、资金筹集

未引用参考文献

Naseer等人，2025；Nguyen等人，2024；Rahman等人，2019