辽宁滨海公路路域土壤污染及植物净化能力
2015-01-06赵彦博阎文志闫红伟
赵彦博+阎文志+闫红伟
摘要：对辽宁滨海公路路域土壤污染进行了调查，确定了土壤污染的空间范围，并利用数学模型计算了绿化植物净化土壤的平均能力。结果表明，在距公路40 m的垂直距离范围以内，重金属含量相对较高;重金属含量峰值出现在路基处，在距公路20 m或30 m处出现次高峰;各重金属主要积累在0～20 cm土壤;Cd是制约公路全线绿化的关键元素，建议选择对Cd富集系数较大的植物进行全线绿化;除Cd以外，Pb、Cu、Zn可在一年内被一般绿化乔木的根系吸收。
关键词：土壤污染;绿化植物;净化能力;预测;滨海公路
中图分类号：X53 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）12-2776-04
Status of Soil Pollution and Purification Ability of Greening Plants in the Roadside of Coastal Highway in Liaoning Province
ZHAO Yan-bo1，YAN Wen-zhi2，YAN Hong-wei1
（1. Shenyang Agricultural University/Key Laboratory of Northern Landscape Plants and Regional Landscape， Educational Department of Liaoning Province， College of Horticulture， Shenyang 110161， China; 2. Housing， Urban and Rural Construction Department of Liaoning Province， Shenyang 110001， China）
Abstract： Soil pollution was investigated and the spatial scope of it was determined in the roadside of coastal highway in Liaoning province. The average ability of purification of greening plants was calculated by mathematical model. Results showed that contents of heavy metals was high within the scope of 40 m vertical distance from highway and 20～30 m distance was in its common peaks. The main accumulation of heavy metals was in the surface soil of 0～20 cm depth. Cd was the key elements of restricting the whole highway greening. The choice of plants larger for Cd enrichment coefficient was recommended for the whole greening. In addition to Cd， Pb Cu Zn could be absorbed by general greening tree roots in one year. The critical value of these heavy metals could be absorbed by trees.
Key words： soil pollution; greening plants; purification ability; prediction; coastal highway
伴随着经济的繁荣，交通事业发展迅猛，公路在运营期间对路域土壤的污染引起人们的普遍关注。一般来说，路域土壤的污染源主要是汽车尾气、泄油、路面径流污染物等[1]。具体表现为以重金属为主的无机污染，经研究证实Pb、Cd、Cu、Zn是典型的交通源重金属元素[2，3]。
利用超积累植物（Hyperaccumulator）对土壤重金属进行植物修复不能替代公路绿化工程。目前，世界上共发现的500多种重金属超积累植物多为草本植物[4]，种植后需要通过收割的过程去除土壤重金属，植物只是这一过程中的媒介，其繁杂的工序和长的时间周期使得植物修复措施多集中在土壤污染较为严重的局部区域进行应用，而公路绿化通常以乔木为主体，旨在充分发挥植物的综合防护效应[5]，在营造植物景观的同时兼顾对污染的净化能力，并永久性地覆盖裸露的地表。因此，对于污染程度较低的路域土壤来说，预测一般绿化植物净化土壤的平均能力可直接为路域土壤污染的综合治理提供决策依据。
本研究对辽宁滨海公路既有线路的土壤污染现状进行了调查，确定了公路对两侧土壤污染的空间范围，利用数学模型计算绿化植物净化土壤的平均能力，通过比较分析确定了制约公路全线绿化的关键重金属元素和一般绿化乔木吸收土壤重金属的临界值。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
辽宁滨海公路是辽宁省“五点一线”战略规划中的“一线”，是拉动辽宁沿海经济发展的交通枢纽，同时被誉为中国最长的沿海公路[6]。它西起葫芦岛的绥中县，东至丹东的东港市，连接沿海的6个省辖市和7个县级市[7]。沿线海拔高度2～485 m，年降水量540～1 200 mm，极端最低气温-27.3 ℃，最高气温37.4 ℃[8]。endprint
经初步调查，滨海公路沿线最主要的生态景观类型是湿地，长462 km，占全长的40.1%;第二大类是耕地，长306 km，占全长的26.5%;第三大类是城镇，包括工矿企业用地，长154 km，占全长的13.4%;第四类是草地，长111 km，占全长的9.6%;未利用地长62 km，占全长的5.4%;林地最小，长56 km，占全长的4.9%（除去盘锦湿地绕行路段和大连市内部分未建设路段，全长按1 153 km计）。
1.2 路域土壤污染调查方法
1.2.1 采样点分布 为了尽可能排除不同植被类型以及其他人为因素对土壤的影响，采样地点选择沿滨海公路两侧为未利用地、稀疏的草地或者无植被的滩涂地，并保证没有建筑物及绿化带的遮挡，周边没有工矿企业。在满足上述要求的前提下，每隔约50 km设置1个区域样点，全线共设置20个样点，如图1所示。
1.2.2 样品采集 于2013年的5月采集样品，采用多点取样组合分析的方法，在每个区域样点内根据场地情况选择公路一侧且垂直于公路5、10、20、30、40、50、100、200 m的不同距离设置采样点，在每个采样点上画出一条长100 m且与公路平行的线段，等距布设5个采样单元，每处分别在土壤深度为10、20、30 cm处采集1 kg土样，然后按3个不同的深度类别将5个采样单元的样品充分混合，按“四分法”舍弃多余样品，保留约1 kg土壤分析样品。同理，在垂直于公路2 km以外的区域，以“蛇”形布点法选择人为干扰较少的5个采样单元，采集10 cm深度处的土壤样品，以该样品的分析结果作为对照。
1.2.3 样品处理 样品经自然烘干、剔除杂物、木棍碾碎后，过孔径1 mm的尼龙筛。
1.2.4 样品分析 采用火焰原子吸收法和石墨炉原子吸收分光光度法对重金属元素Pb、Cd、Cu、Zn进行测定;在不同土水比（m/V，1∶1，1∶2.5，1∶5，1∶10）情况下，用DCP直流氩等离子体光谱测定土壤溶液的重金属浓度;采用放射性同位素示踪法测定金属的扩散系数。
1.3 植物吸收土壤重金属的数学模型
吴启堂[9]根据土壤重金属向植物体转移的机理，提出了土壤-植物系统中元素解吸、迁移、吸收的联合数学模型。
A=Qmf+Qd≈■·Ci·b·d·R0·L1·（πDT1）1/2+CiUB
式中，A为植物根系总吸收量;Qmf为质流运输元素总量;Qd为扩散作用提供的元素总量;Ci为土壤溶液浓度，b为相应的平均缓冲能力系数，二者可用解吸模型来测定;d为土壤容重;D为扩散系数;T1为根系生长时间;B为修正系数，根据b而定，若土壤缓冲能力弱（b≤3），B可取0.90，若缓冲能力中等（3
2 结果与分析
2.1 路域土壤污染规律
根据测定结果，计算出20个区域样点内距道路不同水平距离及其不同深度土壤污染物的平均值，详见表1。由表1可知，路域土壤中重金属平均含量由大到小为Zn、Pb、Cu、Cd;重金属污染随着距公路距离的增加而降低;在距公路40 m范围以内，重金属含量相对较高;土壤各重金属含量峰值出现在路基处，在距公路20 m或30 m处土壤重金属含量出现次高峰;土壤重金属含量随着土壤深度的增加而急剧下降，各重金属主要积累在0～20 cm土壤内，而在土壤深度为30 cm时，各重金属不同距离采样点平均含量低于对照。
2.2 土壤特征参数的测定结果
由于植物体地上重金属含量与土壤中重金属总量有很好的线性关系[10]，因此在利用数学模型估算一般绿化植物吸收土壤重金属的平均含量时，首先要测定土壤的特征参数。测定的土壤取自距公路30 m处10 cm深的表层土壤，因为此处正值道路绿化明显发挥其生态效应的区域。根据数学模型的需求，测定如表2所示的土壤特征参数。通过测定不同土水比情况下的土壤溶液浓度获得回归常数;再根据公式Ci=C1·Hi-a和b=Q/Ci计算在土壤平均湿度条件下的土壤溶液浓度（Ci）和相应的平均缓冲能力系数（b）;此外，路域土壤平均湿度Hi取34%;土壤容重d取1.32 g/cm3。各土壤参数的测定结果如表2所示。
2.3 植物根系特征参数的测定结果
被污染的土壤必须处于植物根系延伸所能达到的范围才能获得充分的净化。从路域土壤污染的水平分布上看，单侧40 m宽的公路绿化带就能够覆盖大部分已被污染的土壤;另据相关研究[11]，建成后的公路绿化带对重金属的防护效应显著，40 m宽的绿化带能达到最基本的防护要求，70 m宽的绿化带即可满足控制重金属污染的要求;同时，保证足够的种植密度，使得根与根之间产生竞争性吸收，更有利于对污染物的吸收。
从植物根系的垂直分布上看，根系生物量随土壤深度呈“T”形分布，即随着土层加深，生物量呈倒金字塔逐层递减。一般来说，乔木的细根大部分位于50 cm土层以上，且多集中于枯落物层和10 cm以上矿质土壤表层;灌木主要集中在0～20 cm土层中;草本主要集中在0～10 cm土层中[12]。对比路域土壤污染的垂直分布特征，一般乔木和灌木的根系即能达到净化土壤的要求;而乔灌草相结合的配置模式更有利于加强植物对表层土壤的净化功能。依据相关研究成果[13-17]，结合数学模型的数据需求，估算0～10 cm深的土层中正常生长的单株乔木、灌木、草本的根系在单位体积内的特征参数，具体结果见表3。
2.4 绿化植物净化土壤能力预测
将土壤特征参数与植物根系特征参数代入数学模型，计算绿化植物吸收单位体积表层土壤重金属的量;同时，折算距公路30 m处单位体积表层土壤（0～10 cm）的重金属含量与之对比，计算结果如表4所示。由表4可知，虽然土壤中Cd的含量最少，但一般绿化植物对Cd的吸收能力也最差，无论是乔木、灌木还是草本，对Cd的吸收量都十分有限，难以实现净化需求;除Cd以外，草本植物吸收重金属的预测量远远超出土壤中的实际含量，而且其吸收量要比乔木和灌木大很多，这主要与草本植物位于土壤表层的细根根长密度大有关;除Cd以外，乔木吸收重金属量的预测值大于土壤中的实际含量，说明一般乔木植物基本满足净化土壤的需求。需要指出的是，所应用的数学模型对于污染相对严重的土壤来说，预测吸收量会高于实际吸收量[9]，但不影响不同金属元素之间以及不同植物类别之间的比较。表4中乔木的吸收量可看作土壤重金属被乔木修复的临界值，经换算得Pb为213.0 mg/kg、Cu为94.7 mg/kg、Zn为115.1 mg/kg，可作为判定公路个别区段的土壤重金属含量是否超越一般绿化乔木根系的吸收能力，。
3 结论与讨论
滨海公路路域土壤中重金属平均含量由大到小依次为Zn、Pb、Cu、Cd;在距公路40 m的垂直距离范围以内，重金属含量相对较高;各种重金属主要积累在0～20 cm土壤内;Cd成为制约公路全线绿化的关键元素，局部证实了Cd具有极强的生态危害等级[18，19]，建议在Cd污染相对严重的路段先进行植物修复，再进行绿化;公路全线绿化植物可选择对Cd富集系数较大的红松、毛白杨、旱柳、秋子梨以及具有缓解Cd胁迫机制的美人蕉[20，21]。
乔木除了吸收一定量的土壤重金属以外，还对道路运营期间产生的粉尘污染具有显著的防护效应[21]，因此，乔木是道路绿化的主体。从全线土壤重金属的均值来看，除Cd以外，Pb、Cu、Zn可在一年内被一般绿化乔木的根系充分吸收。草本植物能够极大地改善路域土壤的污染状况，其根系吸收表层土壤重金属的能力远远高于乔木和灌木，但前提是必须保证草本植物足够的种植密度，这对于较长距离的公路绿化来说具有一定的难度。
预测一般绿化植物净化土壤的平均能力可直接为路域土壤污染的综合治理提供决策依据，需要做到以下几点：①判定公路沿线个别污染严重的区段是否需要采用植物修复措施;②针对土壤污染物中的主要限制性因子，选择吸收能力强的植物品种，这样既可以解决由于植物富集污染物的不同生理机制而导致的无法决策问题，又可以把污染治理与公路绿化相结合，一步到位;③可以退而求其次，选择对污染物具有高度避性能力（不吸收或极少吸收）的植物，防止污染物在食物链中传递，以避免其对动物和人类的危害。对于土壤污染并不严重的场地进行植物绿化，尤其像公路路域这样范围较广的带状绿化，这种预测更具有现实意义。
本研究所用数学模型综合考虑了土壤性质和植物特征，对于预测植物对某一土壤元素的吸收具有广泛的意义。但模型未考虑植物本身对重金属吸收的调节机理，未考虑重金属的生物有效性，这些还有待进一步深入研究。
参考文献：
[1] 李仰征，马建华，莫世江. 公路旁土壤重金属污染及来源识别[J]. 广东农业科学，2013（16）：174-177.
[2] 李吉锋. 公路路域土壤重金属污染研究进展[J]. 湖北农业科学，2012，51（18）：3934-3936.
[3] GRACE N， HANNINGTON O O， MIRIAM D. Assessment of lead， cadmium， and zinc contamination of roadside soils， surface films， and vegetables in Kampala City，Uganda[J]. Environmental Research，2006，101（1）：42-52.
[4] 房 妮. 重金属污染土壤植物修复研究进展[J]. 河北农业科学，2008，12（7）：100-101.
[5] 张 田，刘晓东，马克明. 我国城市植物选择研究展望[J]. 广东农业科学，2013（10）：45-49.
[6] 肖 安. 中国最长沿海公路“辽宁滨海大道”正式通车[J]. 筑路机械与施工机械化，2009（11）：2.
[7] 柏岩瑛. 滨海公路的延伸意义[N]. 辽宁日报，2006-03-27（3）.
[8] 刘伟玲，朱京海，胡远满，等. 辽宁滨海公路建设对沿线生态系统的影响[J]. 环境保护科学，2008，34（3）：82-85.
[9] 吴启堂. 一个定量植物吸收土壤重金属的原理模型[J].土壤学报，1994，31（1）：68-76.
[10] 尚爱安，刘玉荣，梁重山，等. 土壤中重金属的生物有效性研究进展[J]. 土壤，2000（6）：294-299，314.
[11] 王 慧，郭晋平，张芸香，等. 公路绿化带对路旁土壤重金属污染格局的影响及防护效应——以山西省主要公路为例[J]. 生态学报，2010，30（22）：6218-6226.
[12] 肖义发，欧光龙，胥 辉. 林木细根生物量分布及其动态研究进展[J]. 林业调查规划，2013，38（1）：34-38.
[13] 宋恒川，陈丽华，吕春娟，等. 华北土石山区四种常见乔木根系的形态研究[J].干旱区资源与环境，2012，26（11）：194-199.
[14] 张 雷. 3种阔叶树细根分布、形态及其对竞争的适应[D]. 长沙：中南林业科技大学，2009.
[15] 梁同江. 几种灌木根系分布对高速公路生态边坡的影响[D]. 南京：南京林业大学，2010.
[16] 吴 健，苏德荣，全艳嫦，等. 草地早熟禾根系生物量分布动态[J]. 安徽农业科学，2011，39（19）： 11370-11373.
[17] 黄科瑞，刘 芳，张金磊，等. 百色不同功能区土壤重金属形态分布及其生态风险评价[J]. 广东农业科学，2013（11）：165-168.
[18] 付丽丽，姚常琦，李学斌，等. 沈阳农用土地重金属污染评价与来源分析[J]. 广东农业科学，2013（16）：178-181.
[19] 卢德亮，乔 璐，陈立新，等. 哈尔滨市区绿地土壤重金属污染特征及植物富集[J].林业科学，2012，48（8）：16-24.
[20] 张庆费，郑思俊，夏 檑. 环境修复绿化植物[M].北京：化学工业出版社，2009.
[21] 徐永荣，冯宗炜，王春夏，等. 绿带对公路两侧土壤重金属含量的影响研究[J]. 湖北农业科学，2002（5）：75-77.endprint
2.4 绿化植物净化土壤能力预测
将土壤特征参数与植物根系特征参数代入数学模型，计算绿化植物吸收单位体积表层土壤重金属的量;同时，折算距公路30 m处单位体积表层土壤（0～10 cm）的重金属含量与之对比，计算结果如表4所示。由表4可知，虽然土壤中Cd的含量最少，但一般绿化植物对Cd的吸收能力也最差，无论是乔木、灌木还是草本，对Cd的吸收量都十分有限，难以实现净化需求;除Cd以外，草本植物吸收重金属的预测量远远超出土壤中的实际含量，而且其吸收量要比乔木和灌木大很多，这主要与草本植物位于土壤表层的细根根长密度大有关;除Cd以外，乔木吸收重金属量的预测值大于土壤中的实际含量，说明一般乔木植物基本满足净化土壤的需求。需要指出的是，所应用的数学模型对于污染相对严重的土壤来说，预测吸收量会高于实际吸收量[9]，但不影响不同金属元素之间以及不同植物类别之间的比较。表4中乔木的吸收量可看作土壤重金属被乔木修复的临界值，经换算得Pb为213.0 mg/kg、Cu为94.7 mg/kg、Zn为115.1 mg/kg，可作为判定公路个别区段的土壤重金属含量是否超越一般绿化乔木根系的吸收能力，。
3 结论与讨论
滨海公路路域土壤中重金属平均含量由大到小依次为Zn、Pb、Cu、Cd;在距公路40 m的垂直距离范围以内，重金属含量相对较高;各种重金属主要积累在0～20 cm土壤内;Cd成为制约公路全线绿化的关键元素，局部证实了Cd具有极强的生态危害等级[18，19]，建议在Cd污染相对严重的路段先进行植物修复，再进行绿化;公路全线绿化植物可选择对Cd富集系数较大的红松、毛白杨、旱柳、秋子梨以及具有缓解Cd胁迫机制的美人蕉[20，21]。
乔木除了吸收一定量的土壤重金属以外，还对道路运营期间产生的粉尘污染具有显著的防护效应[21]，因此，乔木是道路绿化的主体。从全线土壤重金属的均值来看，除Cd以外，Pb、Cu、Zn可在一年内被一般绿化乔木的根系充分吸收。草本植物能够极大地改善路域土壤的污染状况，其根系吸收表层土壤重金属的能力远远高于乔木和灌木，但前提是必须保证草本植物足够的种植密度，这对于较长距离的公路绿化来说具有一定的难度。
预测一般绿化植物净化土壤的平均能力可直接为路域土壤污染的综合治理提供决策依据，需要做到以下几点：①判定公路沿线个别污染严重的区段是否需要采用植物修复措施;②针对土壤污染物中的主要限制性因子，选择吸收能力强的植物品种，这样既可以解决由于植物富集污染物的不同生理机制而导致的无法决策问题，又可以把污染治理与公路绿化相结合，一步到位;③可以退而求其次，选择对污染物具有高度避性能力（不吸收或极少吸收）的植物，防止污染物在食物链中传递，以避免其对动物和人类的危害。对于土壤污染并不严重的场地进行植物绿化，尤其像公路路域这样范围较广的带状绿化，这种预测更具有现实意义。
本研究所用数学模型综合考虑了土壤性质和植物特征，对于预测植物对某一土壤元素的吸收具有广泛的意义。但模型未考虑植物本身对重金属吸收的调节机理，未考虑重金属的生物有效性，这些还有待进一步深入研究。
参考文献：
[1] 李仰征，马建华，莫世江. 公路旁土壤重金属污染及来源识别[J]. 广东农业科学，2013（16）：174-177.
[2] 李吉锋. 公路路域土壤重金属污染研究进展[J]. 湖北农业科学，2012，51（18）：3934-3936.
[3] GRACE N， HANNINGTON O O， MIRIAM D. Assessment of lead， cadmium， and zinc contamination of roadside soils， surface films， and vegetables in Kampala City，Uganda[J]. Environmental Research，2006，101（1）：42-52.
[4] 房 妮. 重金属污染土壤植物修复研究进展[J]. 河北农业科学，2008，12（7）：100-101.
[5] 张 田，刘晓东，马克明. 我国城市植物选择研究展望[J]. 广东农业科学，2013（10）：45-49.
[6] 肖 安. 中国最长沿海公路“辽宁滨海大道”正式通车[J]. 筑路机械与施工机械化，2009（11）：2.
[7] 柏岩瑛. 滨海公路的延伸意义[N]. 辽宁日报，2006-03-27（3）.
[8] 刘伟玲，朱京海，胡远满，等. 辽宁滨海公路建设对沿线生态系统的影响[J]. 环境保护科学，2008，34（3）：82-85.
[9] 吴启堂. 一个定量植物吸收土壤重金属的原理模型[J].土壤学报，1994，31（1）：68-76.
[10] 尚爱安，刘玉荣，梁重山，等. 土壤中重金属的生物有效性研究进展[J]. 土壤，2000（6）：294-299，314.
[11] 王 慧，郭晋平，张芸香，等. 公路绿化带对路旁土壤重金属污染格局的影响及防护效应——以山西省主要公路为例[J]. 生态学报，2010，30（22）：6218-6226.
[12] 肖义发，欧光龙，胥 辉. 林木细根生物量分布及其动态研究进展[J]. 林业调查规划，2013，38（1）：34-38.
[13] 宋恒川，陈丽华，吕春娟，等. 华北土石山区四种常见乔木根系的形态研究[J].干旱区资源与环境，2012，26（11）：194-199.
[14] 张 雷. 3种阔叶树细根分布、形态及其对竞争的适应[D]. 长沙：中南林业科技大学，2009.
[15] 梁同江. 几种灌木根系分布对高速公路生态边坡的影响[D]. 南京：南京林业大学，2010.
[16] 吴 健，苏德荣，全艳嫦，等. 草地早熟禾根系生物量分布动态[J]. 安徽农业科学，2011，39（19）： 11370-11373.
[17] 黄科瑞，刘 芳，张金磊，等. 百色不同功能区土壤重金属形态分布及其生态风险评价[J]. 广东农业科学，2013（11）：165-168.
[18] 付丽丽，姚常琦，李学斌，等. 沈阳农用土地重金属污染评价与来源分析[J]. 广东农业科学，2013（16）：178-181.
[19] 卢德亮，乔 璐，陈立新，等. 哈尔滨市区绿地土壤重金属污染特征及植物富集[J].林业科学，2012，48（8）：16-24.
[20] 张庆费，郑思俊，夏 檑. 环境修复绿化植物[M].北京：化学工业出版社，2009.
[21] 徐永荣，冯宗炜，王春夏，等. 绿带对公路两侧土壤重金属含量的影响研究[J]. 湖北农业科学，2002（5）：75-77.endprint
2.4 绿化植物净化土壤能力预测
将土壤特征参数与植物根系特征参数代入数学模型，计算绿化植物吸收单位体积表层土壤重金属的量;同时，折算距公路30 m处单位体积表层土壤（0～10 cm）的重金属含量与之对比，计算结果如表4所示。由表4可知，虽然土壤中Cd的含量最少，但一般绿化植物对Cd的吸收能力也最差，无论是乔木、灌木还是草本，对Cd的吸收量都十分有限，难以实现净化需求;除Cd以外，草本植物吸收重金属的预测量远远超出土壤中的实际含量，而且其吸收量要比乔木和灌木大很多，这主要与草本植物位于土壤表层的细根根长密度大有关;除Cd以外，乔木吸收重金属量的预测值大于土壤中的实际含量，说明一般乔木植物基本满足净化土壤的需求。需要指出的是，所应用的数学模型对于污染相对严重的土壤来说，预测吸收量会高于实际吸收量[9]，但不影响不同金属元素之间以及不同植物类别之间的比较。表4中乔木的吸收量可看作土壤重金属被乔木修复的临界值，经换算得Pb为213.0 mg/kg、Cu为94.7 mg/kg、Zn为115.1 mg/kg，可作为判定公路个别区段的土壤重金属含量是否超越一般绿化乔木根系的吸收能力，。
3 结论与讨论
滨海公路路域土壤中重金属平均含量由大到小依次为Zn、Pb、Cu、Cd;在距公路40 m的垂直距离范围以内，重金属含量相对较高;各种重金属主要积累在0～20 cm土壤内;Cd成为制约公路全线绿化的关键元素，局部证实了Cd具有极强的生态危害等级[18，19]，建议在Cd污染相对严重的路段先进行植物修复，再进行绿化;公路全线绿化植物可选择对Cd富集系数较大的红松、毛白杨、旱柳、秋子梨以及具有缓解Cd胁迫机制的美人蕉[20，21]。
乔木除了吸收一定量的土壤重金属以外，还对道路运营期间产生的粉尘污染具有显著的防护效应[21]，因此，乔木是道路绿化的主体。从全线土壤重金属的均值来看，除Cd以外，Pb、Cu、Zn可在一年内被一般绿化乔木的根系充分吸收。草本植物能够极大地改善路域土壤的污染状况，其根系吸收表层土壤重金属的能力远远高于乔木和灌木，但前提是必须保证草本植物足够的种植密度，这对于较长距离的公路绿化来说具有一定的难度。
预测一般绿化植物净化土壤的平均能力可直接为路域土壤污染的综合治理提供决策依据，需要做到以下几点：①判定公路沿线个别污染严重的区段是否需要采用植物修复措施;②针对土壤污染物中的主要限制性因子，选择吸收能力强的植物品种，这样既可以解决由于植物富集污染物的不同生理机制而导致的无法决策问题，又可以把污染治理与公路绿化相结合，一步到位;③可以退而求其次，选择对污染物具有高度避性能力（不吸收或极少吸收）的植物，防止污染物在食物链中传递，以避免其对动物和人类的危害。对于土壤污染并不严重的场地进行植物绿化，尤其像公路路域这样范围较广的带状绿化，这种预测更具有现实意义。
本研究所用数学模型综合考虑了土壤性质和植物特征，对于预测植物对某一土壤元素的吸收具有广泛的意义。但模型未考虑植物本身对重金属吸收的调节机理，未考虑重金属的生物有效性，这些还有待进一步深入研究。
参考文献：
[1] 李仰征，马建华，莫世江. 公路旁土壤重金属污染及来源识别[J]. 广东农业科学，2013（16）：174-177.
[2] 李吉锋. 公路路域土壤重金属污染研究进展[J]. 湖北农业科学，2012，51（18）：3934-3936.
[3] GRACE N， HANNINGTON O O， MIRIAM D. Assessment of lead， cadmium， and zinc contamination of roadside soils， surface films， and vegetables in Kampala City，Uganda[J]. Environmental Research，2006，101（1）：42-52.
[4] 房 妮. 重金属污染土壤植物修复研究进展[J]. 河北农业科学，2008，12（7）：100-101.
[5] 张 田，刘晓东，马克明. 我国城市植物选择研究展望[J]. 广东农业科学，2013（10）：45-49.
[6] 肖 安. 中国最长沿海公路“辽宁滨海大道”正式通车[J]. 筑路机械与施工机械化，2009（11）：2.
[7] 柏岩瑛. 滨海公路的延伸意义[N]. 辽宁日报，2006-03-27（3）.
[8] 刘伟玲，朱京海，胡远满，等. 辽宁滨海公路建设对沿线生态系统的影响[J]. 环境保护科学，2008，34（3）：82-85.
[9] 吴启堂. 一个定量植物吸收土壤重金属的原理模型[J].土壤学报，1994，31（1）：68-76.
[10] 尚爱安，刘玉荣，梁重山，等. 土壤中重金属的生物有效性研究进展[J]. 土壤，2000（6）：294-299，314.
[11] 王 慧，郭晋平，张芸香，等. 公路绿化带对路旁土壤重金属污染格局的影响及防护效应——以山西省主要公路为例[J]. 生态学报，2010，30（22）：6218-6226.
[12] 肖义发，欧光龙，胥 辉. 林木细根生物量分布及其动态研究进展[J]. 林业调查规划，2013，38（1）：34-38.
[13] 宋恒川，陈丽华，吕春娟，等. 华北土石山区四种常见乔木根系的形态研究[J].干旱区资源与环境，2012，26（11）：194-199.
[14] 张 雷. 3种阔叶树细根分布、形态及其对竞争的适应[D]. 长沙：中南林业科技大学，2009.
[15] 梁同江. 几种灌木根系分布对高速公路生态边坡的影响[D]. 南京：南京林业大学，2010.
[16] 吴 健，苏德荣，全艳嫦，等. 草地早熟禾根系生物量分布动态[J]. 安徽农业科学，2011，39（19）： 11370-11373.
[17] 黄科瑞，刘 芳，张金磊，等. 百色不同功能区土壤重金属形态分布及其生态风险评价[J]. 广东农业科学，2013（11）：165-168.
[18] 付丽丽，姚常琦，李学斌，等. 沈阳农用土地重金属污染评价与来源分析[J]. 广东农业科学，2013（16）：178-181.
[19] 卢德亮，乔 璐，陈立新，等. 哈尔滨市区绿地土壤重金属污染特征及植物富集[J].林业科学，2012，48（8）：16-24.
[20] 张庆费，郑思俊，夏 檑. 环境修复绿化植物[M].北京：化学工业出版社，2009.
[21] 徐永荣，冯宗炜，王春夏，等. 绿带对公路两侧土壤重金属含量的影响研究[J]. 湖北农业科学，2002（5）：75-77.endprint
