姚彩燕，刘绍贵，乔 婷，龙 军，于东升，史学正，邢世和，陈瀚阅，张黎明†

（1. 福建农林大学资源与环境学院，福州 350002；2. 福建农林大学公共管理学院，福州 350002；3. 土壤生态系统健康与调控福建省高校重点实验室，福州 350002；4. 扬州市农业环境监测站，江苏 扬州 225603；5. 土壤与农业可持续发展国家重点实验室（中国科学院南京土壤研究所），南京 210008）

土壤有机碳（Soil Organic Carbon，SOC）作为全球陆地生态系统最大的有机碳库，不仅是评价土壤肥力的重要指标，而且其含量的轻微变化也可导致大气二氧化碳（CO2）浓度显著变化，进而影响全球碳平衡[1]。受气候、地形、土地利用和土壤类型等多方面因素综合影响，SOC具有很高的时空变异性，不同时间和空间位置的SOC含量特征复杂且不确定，准确了解SOC时空分布变化，对于制定科学合理的碳汇管理措施具有重要意义[2]。样点是土壤特性时空变异的信息载体，是土壤调查与空间制图的基础。在进行土壤采样时，任何采样过程都不可能获得土壤的完全信息，只能对一定数量的土壤样本数据通过插值形式实现土壤属性空间分布的定量表达[3]。然而，样点数量过小，土壤样品的偶然性增加，缺乏代表性，空间预测将会产生不可接受的误差；但盲目增大采样数量，不仅预测误差不会持续减小，反而加大了采样工作量和样品分析周期，浪费人力财力物力[4]。因此，明确不同样点数量与SOC预测精度的响应关系是制定高效采样策略的基础。

近年来，国内外学者对不同区域的合理采样数目开展了一系列研究[5-7]。……