土壤养分空间变异性研究,特别是针对养分指标量化过程的研究,可切实提高农业生产活动中水肥养分的利用效率,改善田间管理,尤其是对我国目前所大力倡导的“精准农业”的实施具有深刻指导意义。在对土壤养分做空间变异性研究的过程中,需要借助GIS与地统计工具进行定性与定量分析。GIS比较侧重于对地理要素进行空间显示与查询分析,地统计学则更侧重于对某些区域变量进行空间结构分析、模拟与插值。目前来看,二者结合发展的趋势非常明显。本文以目前安徽省各地区已完成的耕地地力评价与测土配方施肥工作为基础,结合地统计学的基本原理和方法,借助ArcGIS软件平台中的地统计学模块（Geostatistical Analysis）与空间分析模块（Spatial Analysis）,并采用目前国内测土配方施肥与耕地地力评价工作中应用最为广泛的普通克里金插值方法（Ordinary Kriging）对安徽省内不同地区最具代表性的六个研究区的土壤养分混合采样点数据进行了统计分析与空间插值处理,并对全省不同地区间土壤养分分析结果进行对比分析,与此同时,运用GS+软件对各研究区土壤养分样本数据进行半变异函数拟合,调整并优化了插值模型与部分核心参数,并采用独立数据集精度验证法对空间插值预测结果进行误差系数计算,从而对其预测精度进行评价与对比。本文主要研究结果为:（1）在插值方法与土壤采样点空间范围与采样尺度等基础条件大致相当的情况下,针对土壤pH值与有机质含量这两项指标,空间插值预测精度呈现出由南向北逐渐增高的总体趋势,皖北多平原地区的空间插值预测效果更好;而针对有效磷与速效钾这两项指标,则反之,插值精度表现出由南向北逐渐降低的总体趋势,皖南低山丘陵地区的空间插值预测效果更为理想。（2）省内各地区土壤养分要素空间变异性总体上以中等变异程度为主。从土壤养分变异系数方面来看,本研究中几大研究区内土壤各类养分要素的空间变异系数均较大,空间变异性程度均较高,基本均处在10%¹00%之间,空间变异性总体上处于中等水平;从土壤养分数据半变异函数分析结果来看,各研究区土壤养分数据的块金值与基台值之比,即C₀/（C₀+C）大部分处于25%⁷5%范围内,属于中等空间相关性。中部地区土壤中各类样分要素的C₀/（C₀+C）普遍较小,变程也相对较小,空间相关性程度最高,而北部与南部地区C₀/（C₀+C）则相对较大,空间相关性程度较低。不同区域,不同地形条件对于空间相关性影响较为明显。（3）总体来看,皖南低山丘陵地区土壤各类养分空间变异程度要高于皖中和皖北地区,空间变异性呈现出自北向南逐渐增高的整体趋势,且同属于南部山地丘陵地区的不同研究区之间,空间变异水平差异程度往往也要大于北部与中部地区。综上可见地形地貌因素对土壤养分空间变异性具有重要影响。（4）从各地区五种土壤养分要素的空间分布图可看出,不同地区的土壤养分和同一地区内的不同种养分的空间分布状况具有较大差异。其中土壤速效钾与微量元素有效锌在空间分布与变异特征等方面与其他三种养分要素间存在较为明显差异性,这两种养分要素的空间分布与变异特征在地区间并未表现出明显的规律性,尤其是微量元素有效锌,其区域分布状况较复杂多变,而大量元素的空间分布及变异状况则相对较单一。