范胜龙，黄炎和，林金石

（福建农林大学 资源与环境学院，福州 350002）

土壤有机碳是土壤理化性质中最重要、最具代表性的因子，其在空间分布上具有不均一性，是发生变化的连续体［1－2］。对土壤有机碳储量、分布、转化、衰减机理进行研究，并揭示其影响因素和生态效应是目前土壤有机碳研究的热点问题。而土壤样点的代表性是研究结果是否准确的前提，大规模的土壤属性空间信息的采集需要花费大量的人力、物力和财力。因此，研究如何利用有限的样本数据来获得更为详尽的土壤属性空间分布信息的方法具有重要意义。

空间插值模型是实现土壤有机碳含量从离散的点状信息向面状连续信息转换的有力工具，是表征土壤有机碳空间分布特征的重要手段。目前，在土壤属性空间预测的研究方面，地统计学被证明为最有效的空间插值方法［3－6］。综观学者们的研究，克里格插值是使用最多的空间预测方法，但在地形复杂地区，普通克里格方法的应用有一定的局限性。辅助信息用以提高目标变量的预测精度，在土壤学的研究中已经达成共识。协同克里格法就是一种利用辅助的方法，并在土壤科学中得到了广泛的应用［7］。但相对于县级或更大研究区域而言，为了达到优化插值目的，而多调查另一数据，无疑增加了调查成本，且通过调查所得两组数据一般样点数目相同，因此，采用协同克里格法增加了样点调查成本。本研究以福建省龙海市为典型区，以耕地中耕层土壤有机碳为研究对象，设计结合地貌类型、土壤类型和土地利用类型等信息的克里格插值模型，研究县级尺度上土壤有机碳空间预测的优化空间插值模型及其与样点密度的关系。……