土壤是地球的皮肤，人们随时随地会接触到土壤。正是由于土壤与人们的生活密切相关，因此土壤也成为法庭物证之一^[1-2]。土壤具有广泛性、稳定性、隐蔽性等特点，因而具有良好的证据价值^[3-4]，尤其是一些刑事案件，犯罪嫌疑人往往选择人员活动较少的荒野，在犯罪过程中不可避免地衣物和鞋子上会附着或多或少的泥土。不同成土母质和环境下形成的土壤千差万别，利用不同土壤自身的物理、化学和生物学特性可以对其进行鉴别，判断土壤的来源^[5]，为案件溯源提供依据^[6]。

作为法庭物证的土壤经常是附着在一定的物体上。目前，国内外利用附着物上土壤进行刑侦调查的研究已开展众多^[7-9]，也有研究人员使用不同取样方法对实际案例中附着物上土壤进行分析^[10-12]，为帮助推断罪犯的职业、作案工具、作案地点以及串并案件提供了重要依据^[13-16]。已有附着物土壤的取样方法通常为干刷法，也有部分研究使用水洗法，然而不同附着物的取样方法是否对土壤样品的测定结果有影响或者何种取样方法为最优，至今尚不清楚；另外，附着物上附着的土壤样品量往往较少，其对来源土壤的指示性如何也尚未见相关研究报道。

为此，本研究采用路线模拟的方法，获得常见纤维、金属、橡胶类附着物样品。分别使用干刷、水洗/滴洗方法对不同附着物上土样进行分离，使用X射线荧光光谱法(XRF)进行测定，探究不同附着物的取样方法对物证土壤样品测定结果的影响。同时，通过比对附着物上土壤样品与相应来源地点土壤性质，探讨附着物样品对经过路线土壤的指示作用，为未来法庭土壤物证提供依据。

1 材料与方法 1.1 研究区概况

本研究模拟路线位于江苏省南京市的玄武区和江宁区。玄武区地貌属宁镇扬山地，以河流湖泊、低山、丘陵为主；江宁区地貌区域为宁镇丘陵山地的一部分，结构复杂，按地貌形态分类，大体可分为低山、丘陵、岗地和平原。江宁区麒麟街道当前处于城市新园区建设期，有较多的工厂园区，其周围有一些小山丘，如狮子山、凳子山等，植被以乔木为主，附近区域还有小型湖泊存在。这些都是犯罪行为可能涉及的场所，因此在这3个典型区域(工厂周边、山体、湖边)进行采样具有一定的模拟意义。

1.2 试验设计

本次模拟试验于2022年6月28日进行，当天天气状况为中雨转多云，气温介于26 ~ 32 ℃。采样时段正在下雨，土壤较为湿润，使得各种模拟工具能够粘附较多土壤。从南京市玄武区北京东路73号驾车前往江宁区麒麟凳子山，具体路线为：北京东路–龙蟠中路–中山东路–沪宁高速南京连接线–启迪大街–东麒路–天泉路(图 1)。

途中共设置10个采样点(JN1 ~ JN10)，样点分布见图 1，具体位置信息见表 1。样点JN1位于总统府附近汉府街路面；样点JN2位于中山东路御道街小区门口；样点JN3位于麒麟街道泉水路的一处农田。在农田附近2.3 km处某一工厂外设置一个采样区，在此区域根据与工厂的距离远近设置2个采样点，样点JN4位于距离工厂较远处约50 m，样点JN5位于距离工厂大门口5 m处；在距离工厂约6 km的小湖旁设置一个采样区，在此区域根据与湖边的距离远近设置2个采样点，样点JN6位于距离湖较近约5 m处，样点JN7位于距离湖较远约10 m处；最后在凳子山进行采样，由高到低依次为样点JN8、JN9、JN10，穿着胶底鞋在这些采样点进行鞋底及手套模拟并进行原土采集。JN1 ~ JN3路段是开车经过并短暂下车采样，JN4 ~ JN10这些采样点全部是步行经过。

参与模拟的实验人员乘车到达计划地点后，在样点JN4 ~ JN10的每个样点进行手套(纤维附着物)的模拟取样，每个样点模拟2副手套；同时使用另外2副手套模拟在JN4 ~ JN10每个样点都与土壤接触的附着物，记为JN0，共16副手套。

为了探索鞋底对经过路线的指示作用，鞋底(橡胶附着物)的模拟采用不同的路线组合。出发前，所有参与模拟试验的7位人员均换上一双橡胶底的新鞋子。不同的人对应不同的路线走完，在返程前脱下，置于密封袋中保存，以此获取鞋底(橡胶附着物)的模拟样品。7双鞋子经过的地点具体见表 2，标记为X1、X2和X3的3双鞋子经过所有采样点；标记为X4的鞋子未经过凳子山；标记为X5的鞋子未经过工厂附近；标记为X6的鞋子未经过湖边和凳子山；标记为X7的鞋子未经过工厂和湖边。

JN3 ~ JN10的每个样点进行铁锹(金属附着物)的模拟取样。铁锹为新购买的，不锈钢材质。每个样点模拟2把铁锹，同时使用另外2把铁锹模拟在样点JN3 ~ JN10每个样点都与土壤接触，共18把铁锹。

沿途每个采样点均采集原状土壤样品，采用五点采样法，先除去表面树枝、落叶等比较大的杂物，再使用不锈钢铁锹采集表层0 ~ 2 cm的土壤样品，装入自封袋中带回实验室作为原始对照土样。本次模拟共采集10个原始土壤样品、16副模拟手套、7双模拟鞋子以及18把模拟铁锹。

1.3 样品前处理

将采集的每个样点的原土(用于比对的取样点大量土壤样品)在阴凉通风处晾干。样点JN1 ~ JN2为城区路面收集的，量相对较少，全部过10目尼龙筛，取5 g用玛瑙研钵研磨过100目的尼龙筛；样点JN3 ~ JN10采集的量大，用四分法均匀取样，其中的50 g用木棍擀碎，过10目尼龙筛；取20 g用玛瑙研钵研磨过100目的尼龙筛。

1.4 附着物上土壤的取样方法 1.4.1 纤维附着土壤的取样

纤维(手套)附着土壤的取样方法采用干刷和水洗两种方法。

干刷法：随机选取同一样点模拟的其中一副手套，用牛角勺对左右两只手套上的附着土壤分别进行刮取，共16只，剥离下来的土壤用玻璃表面皿承接，置于50 ℃烘箱中烘干2 h，此步骤得到的为手套干刷法样品，左右手套作为重复取样和测定，结果分析采用二者的平均值，记为Y1JN0、Y1JN4 ~ Y1JN10。

水洗法：选取同一样点模拟的另外一副手套，将左右两只手套分别放入烧杯中，共16只，加入适量去离子水，在超声机上振荡20 min，去除手套，将烧杯中混有土壤的溶液倒入离心管中，然后以4 000 r/min的转速离心4 min，去除上清液，将底部的沉积物倒入表面皿中。在50 ℃烘箱中烘干4 h，视土样湿度可适当增加烘干时间，直至2次烘干之间的重量恒定不变，此步骤得到的为手套水洗法样品，左右手套作为重复取样和测定，结果分析采用二者的平均值，记为Y2JN0、Y2JN4 ~ Y2JN10。

1.4.2 金属附着土壤取样

金属(铁锹)附着土壤的取样方法采用干刷和滴洗两种方法。

干刷法：从模拟得到的共18把铁锹中，随机选择同一采样点的其中一把铁锹，使用牛角勺刮取其正反面的附着土壤，使得铁锹附着的土壤样品与铁锹分离。分离下来的土壤样品，用玻璃表面皿承接，共9个样品。在50 ℃烘箱中烘干2 h，此步骤得到的为铁锹干刷法样品，记为T1JN0、T1JN3 ~ T1JN10。

滴洗法：选取同一样点模拟的另外一把铁锹，使用塑料滴管，吸取去离子水，少量滴在粘附有土壤的铁锹上，用牛角勺轻轻摩擦，继续一边滴水，一边用牛角勺促进粘附的土壤样品与铁锹分离。洗脱下来的带有样品的水滴直接用玻璃表面皿收集，在50 ℃烘箱中烘干4 h，视土样湿度再适当增加烘干时间，直至2次烘干之间的重量恒定不变，此步骤得到的为铁锹滴洗法样品, 记为T2JN0、T2JN3 ~ T2JN10。

1.4.3 橡胶附着土壤取样

橡胶(鞋底)附着土壤的取样方法采用干刷和滴洗两种方法。

干刷法：取模拟得到的每双鞋子中的随机一只，用牛角勺刮取鞋底面及凸起构造缝隙间的土壤，使得鞋底附着的土壤样品与鞋底分离。分离下来的土壤样品，用玻璃表面皿承接，在50 ℃烘箱中烘干2 h，得到的为鞋底干刷法土壤样品，记为X1-1 ~ X1-7。

滴洗法：取另外一只鞋子，采用塑料滴管，吸取去离子水，滴一滴去离子水在粘附有土壤的鞋底上，用牛角勺轻轻摩擦，继续一边滴水，一边用牛角勺促进粘附的土壤样品与鞋底分离。洗脱下来的带有土壤样品的水滴直接用玻璃表面皿收集。重复以上操作，直至附着物上的样品全部洗掉。此过程需要少量用水，多次清洗，以便于用最少的水，将附着物上的样品尽量洗净，整个操作过程中，一个样品使用的水量未超过10 mL。在50 ℃烘箱中烘干4 h，视土样湿度可适当增加烘干时间，直至2次烘干之间的重量恒定不变，得到的为鞋底滴洗法土壤样品，记为X2-1 ~ X2-7。

鞋底分层取样法：为了探索鞋底样品能否指示经过路线，当鞋子经过不同的模拟样点，而且粘附土壤较多时，根据厚度采用分层取样法。本研究对2只鞋子分3层取样，距离鞋底最近的为底面，记为d，距离鞋底最远的为表面，记为b，中间层记为z。

1.5 样品测定方法

X射线荧光光谱分析法需要的样品量少(最低需要0.10 g)，具有无损、快速、可进行无标样分析等特点^[17-18]，节约时间和费用^[19]，可获得土壤矿质元素全量。因此，X射线荧光光谱分析法是适合样品量少的物证测定的优先测定方法。

2 结果与讨论 2.1 关键数据提取

使用X射线荧光光谱法(XRF)测定土壤样品可得到46种元素的含量数据，若对其全部进行处理统计，数据过于冗余复杂且工作量较大。因此，本研究从中选取可以体现土壤自然特性的主要矿物元素和受人为影响的重金属元素进行分析。

土壤是由矿物质组成的，主要成分为SiO₂和Al₂O₃，常见的主要矿质元素为K、Na、Ca、Mg、Fe。Ti是土壤中一种不易迁移的元素，主要来源于成土母质^[20]，可代表土壤的母质特性。本研究区包括城区、工厂、湖边和小山，城市土壤经常会受重金属元素Cu、Zn、Pb、Cr、Ni、Mn^[21]等的影响，有研究表明南京市大气沉降中重金属元素有Cu、Zn、Pb的富集^[22]。由此选择了代表该区域母质和环境因素的SiO₂、Al₂O₃、K、Ca、Fe、Ti、Cu、Zn、Pb这9种元素进行分析。

2.2 不同取样方法测定结果比对 2.2.1 纤维制品附着土壤的不同取样方法结果比对

干刷法得到手套附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为501.7和90.6 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为22.2、66.1和56.5 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.080、0.163和0.046 g/kg(表 3)。水洗法得到手套附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为571.5和85.5 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为23.1、71.6和59.1 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.086、0.243和0.047 g/kg(表 3)。通过对这两种取样方法的9种土壤元素XRF数据进行配对t检验，差异显著性均大于0.05(表 3)，表明不同取样方法得到的手套土壤样品XRF测定的元素含量之间没有显著差异。干刷和水洗取样方法对纤维类附着物上的土壤全量不会造成显著影响。

干刷法、水洗法与原土的各种元素的统计数据对比发现，干刷法与原土数据更为接近。水洗法获得样品的Ca含量范围为22.6 ~ 129.5 g/kg，与原土差异较大。可见，水洗法可能会影响水溶性离子测定结果的稳定性。虽然干刷和水洗对于纤维类附着物的土壤取样测定结果没有显著差异，但从数据的稳定性来看，干刷法优于水洗法。从取样的操作步骤来看，干刷法比水洗法也更为简单方便。因此，对于纤维类附着物的土壤取样优先推荐干刷法。

2.2.2 金属制品附着土壤的不同取样方法结果比对

干刷法得到铁锹附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为421.7和72.7 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为18.8、49.7和46.1 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.049、0.127和0.037 g/kg(表 4)。滴洗法得到铁锹附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为479.2和87.3 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为22.1、65.2和55.9 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.055、0.147和0.047 g/kg(表 4)。对这两种取样方法的9种土壤元素XRF数据进行配对t检验，干刷和滴洗法测定的SiO₂含量差异显著，其他元素不存在差异显著性。滴洗法测定的SiO₂含量与原土相比差值为2.8 g/kg，干刷法测定的SiO₂含量与原土相比差值为54.7 g/kg。因此，金属制品附着土样干刷和滴洗2种方法的个别元素测定结果会出现差异，与原土比对表明，滴洗法效果更好。

2.2.3 橡胶制品附着土壤的不同取样方法结果比对

干刷法得到鞋底附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为409.4和66.1 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为18.1、83.7和37.8 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.042、0.090和0.031 g/kg(表 5)。滴洗法得到鞋底附着的土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为425.0和70.6 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为18.6、83.7和38.3 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.044、0.095和0.030 g/kg。对这两种取样方法的9种土壤元素XRF数据进行配对t检验，干刷和滴洗法测定的Al₂O₃含量差异显著，其他元素不存在差异显著性(表 5)。从表 5可以看出，两种取样方法测定的Al₂O₃最大值、最小值和平均值含量绝对差异为3.0 ~ 4.5 g/kg，相对差异为3.4% ~ 6.6%。因此，这两种取样方法测定结果差异不大，但二者出现显著性差异的主要原因是数据变异性很小，这也进一步说明两种方法带来的操作误差均较小。

2.3 原土特性

对JN1 ~ JN10这10个原土的XRF数据进行描述性统计分析，土壤SiO₂和Al₂O₃平均含量分别为471.4和72.9 g/kg；K、Ca、Fe平均含量分别为18.9、66.1和50.2 g/kg；Cu、Zn、Pb平均含量分别为0.080、0.174和0.877 g/kg(表 6)。原土样品元素含量的变异系数(CV)介于0.09 ~ 2.79，根据变异系数值的分级规律，当CV＜0.1时，称为弱变异性，CV值介于0.1 ~ 0.3为中等变异性，CV > 0.3为强变异性^[23]。可以发现，Ti是弱变异，这是由于Ti不易迁移^[21]，体现的是母质特性。SiO₂、Al₂O₃和K是中等变异性，SiO₂、Al₂O₃是土壤的“骨骼”，为矿物的主要成分。Ca、Fe、Cu、Zn、Pb均是高度变异，尤其是Pb的变异系数最大，为2.79，这说明10个原始采样点的重金属元素含量差异较大，尤其是Pb。重金属含量在土样之间存在的变异性反映了人为活动的影响，变异越大，人为活动干扰越大^[24]。通过不同样点的重金属元素含量差异以及变异系数差异，认为此次采样可能含有受人为活动干扰的点。

样点JN1原土中Pb的含量为8.208 g/kg，是其他样点含量的36倍~ 342倍(图 2)。该点位于汉府街花坛外的柏油路面，受车辆等人为活动影响较大，有明显的Pb污染特征。样点JN2原土的Zn和Pb含量分别为0.404和0.224 g/kg，高于其他样点，该点位于御道街小区门口的柏油马路上，受到Zn和Pb含量轻微污染。样点JN3原土的Ca含量显著高于其他样点，是其他样点平均值的3.09倍，JN3位于农田，受施肥耕作和农作物生长的影响。JN4 ~ JN10样点的土壤元素含量较为一致。可见，公路上的点受到不同程度的重金属污染，农田的部分元素含量也高于自然土壤。JN4 ~ JN10样点虽然分别位于小湖边、工厂附近以及小山上，但由于其距离较近，土壤来源相似，没有受到重金属的污染，其元素含量相似。因此，XRF的元素全量分析可以反映土壤来源的环境信息。

主成分分析是将多个指标转化为少量几个综合指标的多元统计方法，其信息量损失较少^[25]，在相关研究中实现了较好的应用^[26-28]，因此本研究进一步采用主成分分析方法对得到的数据进行分析与判别。通过对10个原土样品以及48个剥离土壤样品的XRF数据进行主成分分析，共提取到3个主成分，其第一主成分、第二主成分、第三主成分携带的变异信息分别达48.60%、22.20%、11.64%，总变异信息为82.44%(表 7)。第一主成分的主要因子是Al₂O₃、K、Fe，第二主成分的主要因子是SiO₂、Ca、Ti，第三主成分的主要因子是Pb。可见，第一二主成分主要是自然土壤的不同特性，第三主成分是人为污染元素。因而，这3个主成分能够很好地体现研究区土壤自然和人为的共同作用。

从原土的主成分分析图(图 3)可以看出，10个样点分为了3组，第一组JN1是位于南京玄武区总统府附近汉府街沥青路面。从图 1可以看出，这一点处于完全的城市中，周边均是城市建筑，受行人、车辆、建筑等城市人为活动影响较大。因此，JN1在主成分分析图上与其他样点距离很远。第二组含有采样点JN3 ~ JN7，尽管JN3位于农田，JN4 ~ JN5位于工厂外，JN6 ~ JN7位于湖边，但从位置上看，这几个点距离较近(图 1)，而且样点JN3除了Ca元素含量是其他样点平均含量的3.09倍，其他元素含量差异不大。第三组含有采样点JN2、JN8 ~ JN10。JN8 ~ JN10均位于凳子山的不同高度，因为凳子山高程只有89 m，坡度不大，地形部位没有对土壤产生差异性影响，3个点归为一类。但是JN2样品取自柏油马路上，之所以与JN8 ~ JN10归为一类，可能是JN2采样点位置紧邻紫金山(图 1)，路面上收集的样品主要来自旁边的紫金山，Zn和Pb的含量受城市环境影响，稍高于其他点位，但其他元素含量差异不大。所以主成分分析反映的是样品综合信息。第一组JN1主要是受人为因素影响，第三组JN2、JN8 ~ JN10主要是自然因素影响，第二组JN3 ~ JN7是自然和人为因素共同作用。

2.4 不同附着物上土壤的源指示作用 2.4.1 纤维制品上附着土壤的源指示

采用干刷法得到的手套XRF数据与原土数据进行对比(图 4)，发现大部分样点的干刷法与对照原土的距离非常接近，只有JN6的手套样品与其采样点距离稍远。因此使用该点水洗法数据进行比对，发现与对照原土的距离非常接近，表明指示效果较好，干刷法样品与对照距离较远可能是由于分离过程导致部分颗粒主要是黏粒的损失^[12]。Y1JN0为在样点JN4 ~ JN10均进行模拟的手套剥离土样，位于所有点的中间位置(图 4)，可以在一定程度上说明该手套附着土壤作用的区域覆盖了这些样点。

2.4.2 金属制品上附着土壤的源指示

对使用滴洗法得到的铁锹XRF数据与原土数据进行对比(图 5)，发现大部分样点的滴洗法与对照原土的距离较近，只有JN5和JN7的铁锹样品与其采样点距离稍远。T2JN0为在JN3 ~ JN10均进行模拟的铁锹滴洗土样，与JN8、JN9和JN10位置较近(图 5)，这是因为T2JN0铁锹接触土壤的顺序从JN3到JN10，JN8、JN9和JN10是最后采集的3个点。可见，当金属制品接触了多个土壤样点的时候，可以附带更多最后接触点的信息，这与已有研究结论一致^[11]。因此，金属类附着物对于原土有较好的指示作用，能够保留原土的元素信息。

2.4.3 橡胶制品上附着土壤的源指示

采用鞋子干刷法的数据与原土进行主成分分析。每双鞋子均经过了不同的采样点，因此其不能与每个采样点一一对应(图 6)，但是鞋子附着的样品均集中在所有采样点的中间位置，这充分体现了鞋底样品是经过样点信息的综合。采用欧式距离具体分析每双鞋子与其所经过样点关联性(表 8)，欧式距离越小说明二者越相似。X1 ~ X3均依次经过了JN1 ~ JN10，最终落脚点位于JN10，这3个点欧式距离最近的2个点是JN5和JN10；X4经过了JN1 ~ JN7，其欧氏距离最近的2个样点为JN5和JN7；X5经过了(JN1 ~ JN3)+(JN6 ~ JN10)，其欧氏距离最小的2个样点为JN5和JN10；X7经过了(JN1 ~ JN3)+(JN8 ~ JN10)，欧式距离最小的2个样点依然是JN5和JN10。这些鞋子的共同特点是最后经过的样点为JN10，所以最后经过的点对鞋底附着土壤性质的影响较大。当然，鞋底附着土壤在一定程度上受地面湿度的影响，尤其在雨后。这些鞋子附着土壤与样点欧式距离体现的另一个共同点是它们与样点5的距离都很近，X1 ~ X4鞋子均经过了JN5，但X5和X7的鞋子并没有经过JN5样点，其主要原因是JN5位于所有采样点的中心位置(图 3)，而鞋底或多或少粘附着所有经过样点的信息，因此位于中心位置的样点JN5与这些鞋子具有较近的欧式距离。这些鞋底样品与JN1 ~ JN3指示性不强，原因是在样点JN1 ~ JN3只是开车经过并短暂下车采样，且样点JN1、JN2位于沥青路面，能够粘附到鞋子上的物质较少。

X6鞋子经过了JN1 ~ JN5样点，采用了分层取样的方法分成了3层，其中X6-1b为鞋底剥离得到的厚度约为1 mm的表层土壤，理论上更接近时间顺序较后接触的样点；X6-1d为鞋底剥离得到的最底层土壤，厚度约为2 mm，即与鞋底距离最近，理论上更接近较早接触的样点；X6-1z为介于这两者中间的土壤部分，厚度约为2 mm，理论上应位于这两者之间。但是表 8中欧氏距离结果表明X6-1b和X6-1z与JN6和JN7最为相近，据图 3分析是由于原土JN5与JN6 ~ JN7较为相似；X6-1d与JN5的欧氏距离最小，这与事实相符，JN5为其经过的样点。可见，对于经过多个地点的鞋底分层采样，仅采用矿质元素组成的主成分分析不能很好地体现经过点的顺序信息。这主要与本研究鞋子经过的路线特点有关，路线中的JN1 ~ JN3是开车经过，其下车采样与地面接触时间短，而且JN1 ~ JN2是沥青路面，与鞋底粘附样品较少，即使分层采样也不能体现其信息；另一方面JN4 ~ JN7土壤矿物组成相似。因此，对于鞋底样品的分层采样及其指示作用还需要采用更多的指标进行更深入的研究。

3 结论

法庭物证中不同附着物取样需根据附着物的类型选择最优的取样方法。比较而言，干刷和水洗/滴洗取样方法均适合于纤维类和橡胶类附着土壤样品，但干刷法操作更方便快捷；而滴洗法比干刷法更适合于金属类附着土壤的取样。

土壤元素全量分析在一定程度上可以区分土壤源的环境信息。纤维类和金属类附着的土壤与其来源具有较好的匹配效果。经过较长路线后，橡胶类鞋底附着的土壤较为复杂，XRF数据结合主成分分析和欧氏距离分析能够在一定程度上指示其经过路线的综合信息。对于经过复杂环境的鞋底附着土壤样品，分层采样难以很好地区分经过路线的顺序，鞋底样品与最后经过点的土壤源更相近，尤其是在地面湿润的情况下。因此，不同附着物附着的土壤对其来源有一定的指示作用，但实际应用中应慎重，需要采用多种分析方法结合环境信息和其他相关指标进行综合判断。