《表3 土壤采样设计中常用的环境协变量指标》

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《面向数字土壤制图的土壤采样设计研究进展与展望》

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注：（1）任何尺度All，（2）全球/国家/区域Global/National/Regional，（3）平缓小流域区域Gentle small watershed area

采样设计中合理利用先验知识可以提高样点全局代表性、降低采样时间和成本。先验知识来自辅助地图、专家知识、历史土壤图和历史采样点数据。其中，辅助地图包括数字地形图和遥感影像，从中提取的全局环境因子包括与土壤形成相关的环境因子以及其他可能影响土壤属性空间变化的因素（如表3），作为辅助数据可直接应用于后续建模。专家知识以描述性知识为主，包括土壤专家对土壤类型和属性真假判断以及对土壤-景观环境关系的描述。这部分知识的应用往往借助布尔逻辑理论和感知计算理论将描述性单词映射至制图单元，获取典型土壤类型/属性对应的环境知识并集成至土壤预测模型，目前已有的方法包括专家知识系统（Expert Systems)[16]和模糊隶属函数[17]。历史土壤图是土壤调查者对区域土壤、景观、地形、自然环境等的综合认识，利用神经网络[18]、决策树[19]、随机森林[19]和贝叶斯[20]等方法获取其中包含的土壤-环境关系知识可以指导采样。历史遗留土壤样点是不同时段、不同目的下土壤调查的成果，大多存在分布不遵循统计标准、典型性不够和缺乏精确的地理参考等问题[13，21]。评估历史采样点数据的可用性、时效性、代表性和信息完整性，是后续历史采样点参与土壤采样和制图的前提。对此，张忠启等[22]提出了揭示特定时段土壤有机碳变化所需采样数量的方法，解决了不同历史时段土壤样点的利用问题。Carré等[21]和Stumpf等[23]通过拉丁超立方法确定历史采样点在环境协变量超立方体的占有率，从而评估历史采样点的质量，指导布设补充采样的位置，实现了历史土壤样本的整合。An等[24]利用环境协变量聚类来近似代替土壤变化类型，选择位于环境协变量聚类质心的历史采样点为代表性样品参与采样和制图。