1936年英国土壤学家Milne提出土壤性质空间变异性（Spatial Variability of Soil Properties），指的是在一定空间范围内，土壤性质在不同位置上表现出的不同特征和变异程度。土壤的性质如土壤质地、含水量、pH值、养分含量等都具有空间变异性，即使是同一块土地上，不同位置的土壤性质也会有所不同[1]。理论上来讲，土壤任意点位的物理、化学和生物学特征均可以观测到相关指标值。但是由于工作量和经费的原因，在实际进行土壤现状调查时通常选取了具有代表性的点位进行观测土壤性质。因此，两个新的问题产生了：1.布设观测的土壤样点在调查区域是否具有代表性；2.如何预估判断观测点位之间的土壤属性。而土壤空间变异性研究是通过已有观测到的土壤属性来分析土壤各特性参数的空间变化特征、参数自身及各参数间的空间关系，以及将分析成果应用于确定合理的取样或观测点的数目，对未测点的参数进行最优估值等，还可结合标定理论的应用分析预测状态变量的空间分布。
近年来，相关学者将土壤空间变异性研究应用到土壤多个指标的研究，主要集中在土壤有机碳、重金属、土壤养分和土壤微生物群落等研究中，为土壤环境、土壤养分、碳中和的探究提供了研究手段，相关研究成果主要应用于土地资源利用、农业技术研发和土壤生态质量评价。
1.土壤空间变异性研究方法
1.1地统计学与“3S”技术
地统计学仍是现今土壤空间变异研究的主流，随着不断深入研究，地统计学的理论也不断完善。地统计学的基础是区域化变量理论，变异函数和协方差函数是描述区域化变量的主要工具，同时运用克里格插值法，对自然现象在空间上的分布问题进行分析研究。而3S技术可以提供大量的空间数据，包括卫星遥感数据、GPS和地理信息系统数据等。这些数据可以用于制作土地利用和土地覆盖图，并且可以与地统计学数据进行集成和分析，从而更好地理解和掌握土壤空间变异性的特征和规律。综合使用地统计学和3S技术可以提高土壤空间变异性研究的精度和可信度，对于农业生产和土地利用规划等领域具有重要的应用价值。
1.2人工神经网络（ANN）
随着计算机科学技术的进一步发展，人工智能技术越来越广泛的应用于其他学科。已有研究表明人工神经网络（Artificial neural network，ANN）可以通过学习已有的土壤数据，预测新数据中的空间变异性。它能够自动提取和学习土壤数据中的隐藏特征，能够捕捉到影响空间变异性因素的复杂关系，能够较好的处理复杂的非线性关系。基于ANN的模型能够准确地模拟土壤空间变异性的分布，能够帮助农业专业人员做出关于肥力，水分，气候变化等方面的决策，优化作物生长和提高农作物产量。此外，ANN还可以做出土壤特性的分类，例如将不同土地性质的土壤分组，使得农业生产者更能了解和调节不同地质土地的肥化方案。
总之，ANN在土壤空间变异性研究的应用非常广泛，可以提高土壤环境分析的精度和效率，为农业生产和可持续发展做出贡献。已有研究认为ANN预测精度高于多元回归模型但稳定性较弱，因此，研究人员开始对不同研究方法下的土壤空间变异性模型进行对比[2]。
1.3支持向量机（SVM）
SVM是一种常用的机器学习方法，可以用于土壤空间变异性研究中。基于已有数据，我们可以使用SVM模型来预测土壤性质在不同地点的分布情况，从而研究土壤理化指标的空间变异性。SVM的优点之一是可以处理非线性关系，而这种关系在土壤空间变异性研究中非常常见。SVM可以利用核函数来建立非线性分类器，从而生成预测模型。此外，SVM在处理高维数据时也非常有效，这对于土壤空间变异性研究的数据集来说非常重要。已有研究认为SVM避免了ANN在使用时的网络结构选择和过学习等问题[3]。
2.讨论与总结
土壤空间异质性的产生原因主要有以下几个方面：地形、地貌和地质条件的不同；水分和养分的不均匀分布；不同土地利用方式导致的差异；生态系统内部因素的影响，如植物根系、地下动物和微生物等。
总体而言，土壤空间变异性研究中地统计学与“3S”仍是大多数学者认可的主流研究方法，ANN和SVM等人工智能方法各有其优缺点，在实际研究应用中应根据实际条件择优选取。但是随着各类机器学习、人工智能方法愈发成熟，各类人工智能方法在土壤空间变异性研究中具有良好的发展前景。
参考文献：
[1]周一鹏,张雨辰,罗鑫叶,等.土壤有机质空间变异性及其驱动因素研究进展[J].土壤通报, 2019, 50(6):8.DOI:CNKI:SUN:TRTB.0.2019-06-031.
[2]江叶枫, 郭熙, 叶英聪, 等．应用集成BP神经网络模型预测土壤有机质空间分布[J]. 江苏农业学报, 2017, 33(5): 1044 -1050.
[3]郭李娜，樊贵盛. 基于网格搜索和交叉验证支持向量机的地表土壤容重预测[J].土壤通报, 2018, 49(3): 512 - 518.
