土壤适宜性评价是针对具体作物在特定地域种植的土壤适宜度所做出的定性、定量和定位的结论性评价，具有实践性、经验性、客观性及应用性的特点。随着现代数学理论的发展和计算机技术的不断更新，土壤适宜性评价方法逐渐从简单的单准则、单目标评价方法向多准则、多目标综合评价方法的发展和应用。在评价理论和方法上，目前具体土壤适宜性评价方法的选择通常是评价人员根据需要和研究目的，依据自身以往所积累的经验及个人偏好等条件，在众多方法中选取一种或多种方法进行评价，这在一定程度上忽略了各种评价方法的特性，造成了对具体评价方法的不适当运用，从而严重影响了评价结果的可靠性和准确性。特别是地理环境相对比较复杂的山地丘陵地区，土壤属性空间变异强度大的条件下，如何因地制宜地选取评价方法进行土壤适宜性评价才能最大限度地确保评价精度及科学指导实践等问题是摆在我们面前亟需解决的问题。同时，在评价尺度转换上，多数研究者都是把研究区土壤看作是一个均质单元，应用样本单元的评价等级结果代表整个区域的评价结果，实现评价由变量空间向评语空间的转换，但这种尺度转换缺乏一定的理论基础，存在主观性，背离了土壤是时空变异连续体的实际，很大程度造成了研究结果与土壤实际的差异。 因此，本论文在采集、分析重庆市彭水县植烟区235个土壤样品理化性质的基础上，基于GIS技术及多种数学模型，采用检验指数和、地统计学、模糊数学理论及人工神经网络等方法对复杂地理环境条件下的土壤适宜性评价进行对比研究，并通过烟叶等级指标对评价结果进行精度检验，进一步完善了复杂地理环境区域土壤适宜评价的理论、方法；在此基础上，结合影响优质烤烟种植的气象要素及烟农种烟投资行为等因素综合评价彭水县烤烟种植适宜性并进行了种植区划，得到了以下结论： 1基于经验指数和法的土壤适宜性评价基于GIS技术，采用频度统计、系统分析等方法选取土壤适宜性评价指标，并应用层次分析法(AHP)与特尔菲法对指标权重进行赋值并计算土壤样点经验指数；依据土壤样点经验指数分别采用行政村区划法和克立格插值法进行土壤适宜性评价并进行精度检验。(1)不同处理方式评价结果差异较大，且在面尺度(类型尺度和区域尺度)的研究中，两种处理方式所得的评价结果均随研究尺度的增大，适宜等级(中度适宜与高度适宜之和)和不适宜等级(勉强适宜与不适宜之和)比例差异性增强。行政村区划法在类型尺度(旱地)及区域尺度上适宜区与不适宜区比值分别为1.24：1和2：1；而克立格插值法在两种尺度上比值的为2：1和3：1：(2)基于经验指数和法的行政村区划法和克立格插值处理两种方式所得评价结果检验符合率分别为20.37％和46.30％，均未超过一半，但克立格插值法处理所得评价结果要相对较为准确。 2基于地统计学方法的土壤适宜性评价在认真分析土壤属性空间分布特征的基础上，充分考虑地统计学在面尺度、山地条件下模拟评价的精度，提出并构建了不同类型土壤属性空间预测模拟模型，将传统统计学和地统计学相结合，在考虑各向异性和趋势效应的情况下，研究土壤属性的空间变异特征并进行不同尺度土壤的适宜性评价及精度检验。(1)土壤适宜性评价指标的样本数据受不同因素的影响而呈现不同的分布状况、趋势效应；土壤适宜性评价指标近似为几何异向性；球状模型、指数模型及高斯模型分别为土壤适宜性评价指标的半方差函数的最佳拟合模型。原始数据样本由于受地形、样点数量及实验分析误差的影响，多数呈非正态分布，指标数据以一阶、二阶趋势效应为主；不同土壤类型样本受样本数量及模拟方程因素的影响，各项评价指标多呈现正态分布，且趋势效应不显著；而混和数据样本指标同样受样本数量及模拟方程因素的影响多为正态分布，指标数据多以二阶趋势效应为主。 (2)在不同研究尺度下，不同数据处理方式所得到的土壤适宜性评价结果存在较显著差异。原始数据处理在样本尺度、类型尺度及区域尺度下的适宜区与不适宜区比例分别为4.34:1、2.86:1和2.44:1；不同土壤类型处理在三种研究尺度比例分别为6.70:1、7.22:1和4.97:1：而混和数据处理在三种研究尺度比例分别为6.70:1、6.62:1和5.40:1。 (3)将地理环境因子与土壤类型考虑到区域土壤属性的空间分布，利用原始数据通过评价指标的空间预测模拟模型来增加样本点的处理方式可以有效地提高评价精度，使评价结果更加接近现实，且不同土壤类型数据处理方式从理论方面要相对更加科学，评价结果更加精确，更符合实际。 3基于模糊数学方法的土壤适宜性评价在Matlab7.0环境下，基于GIS技术，分别应用模糊ISODATA聚类评价和模糊综合评价方法进行不同尺度下土壤适宜性评价研究及精度检验。(1)模糊综合评价结果的适宜等级比例明显高于ISODATA聚类评价结果，这可能与模糊综合评价在因子加权时，过分突出较大值指标的影响相关。(2)不同研究尺度，土壤适宜范围差异较显著。土壤适宜性评价的适宜类与不适宜类的比值在样本尺度分别为1.78:1和1.16:1，类型尺度分别为1.86:1和1.10:1，而区域尺度分别为1.66:1和0.67：1。(3)模糊ISODATA聚类评价在面尺度的模拟精度高于模糊综合评价的精度。 4.基于人工神经网络(ANN)的土壤适宜性评价@ 在Matlab7.0环境下，应用人工神经网络及GIS技术进行不同尺度下土壤适宜性评价及精度检验。(1)通过RBF网络和BP网络的学习测试，按不同研究尺度将土壤适宜性划分成4个等级，表明了人工神经网络模型应用于土壤适宜性分区的可行性。(2)不同研究尺度，RBF网络和BP网络适宜性评价的土壤适宜范围差异较显著。土壤适宜性评价的适宜等级与不适宜等级比值在样本尺度分别为3.35:1和2.35：1，类型尺度分别为1.01：1和2.09：1，而区域尺度分别为1.10：1和1.74：1。(3)RBF网络在面尺度的模拟精度高于BP网络的精度。 5.土壤适宜性评价方法比较(1)各种评价方法的理论基础不同，其评价过程存在较大差异，都有各自的优缺点。经验指数和法、模糊聚类及神经网络方法主要是针对样本在较小尺度上进行评价并划分等级，然后根据评价单元进行尺度的扩展，实现评价由变量空间向评语空间的转换，在对点尺度的评价上具有较高的精度，但在由点到面的尺度转换过程中缺乏一定的理论基础，存在主观性；地统计学法主要是针对连续变量在区域尺度上进行空间模拟和区划评价，通过变量图层叠加实现研究目标的综合评价，在区域评价过程中具备一定的数学理论基础，整个评价过程多通过计算机上实现，降低了人为误差，评价结果非常直观。 (2)通过利用双变量简单相关分析和偏相关分析比较各种评价方法所得到的评价结果与评价指标数据的相关性认为：双变量简单相关分析与偏相关分析的结果有较大的相似性。海拔、pH及速效钾等指标都与不同适宜性评价方法所得评价结果呈现显著性相关，说明这些指标数据强烈影响评价结果的变化，是影响烟叶生长的主导因子；OM、碱解氮、有效磷、水溶性氯、坡度及物理性粘粒等指标在不同适宜性评价方法所得评价结果中相关性强度有所变化，其中以土壤养分元素的有效性变幅较大，其他土壤环境要素的变幅相对较小，说明这些指标是依据所选择的评价方法的不同，指标数据处理方式不同，其对评价结果的影响也有所不同；CEC指标在不同适宜性评价结果中均没有显著的相关关系，这说明CEC指标数值对评价结果的影响不大，如果评价体系中缺乏CEC指标，所得的评价结果不会产生大的变化。(3)地统计学方法适宜用于复杂地理环境条件下的土壤适宜性评价。通过比较不同方法适宜性评价精度检验表明：采用地统计学方法所得的评价结果与实际烟叶品质之间的对应关系的比例最高，符合率达到74．07％，RBF—ANN的符合率为61.11％，模糊ISODATA聚类法的符合率为57.40％，而经验指数和法的符合率为46.30％。如果单从符合率的角度，研究认为地统计学方法的适宜性评价结果与实际烟叶品质之间符合率最高，精度最好，该方法适宜用于复杂地理环境下的土壤适宜性评价。 6.彭水县烟叶种植适宜性综合评价及区划基于GIS技术，应用地统计学与数学模型相结合的方法，在借鉴国内外优质烟叶生产的自然基础环境条件上，充分考虑地统计学在区域尺度、山地条件下模拟评价的精度，依据彭水县30a(1975-2005)及近4a(2003-2006)气象要素资料，构建彭水县部分气候要素的空间分布预测模拟模型，并进行了单指标适宜性分区：通过参与性农户评估法对彭水县烟农种烟投资行为机理及主要影响因素进行了分析和评价；根据彭水县各气象观测站的分布状况及实际种植烟草的状况，按照自然地理条件及行政区划将彭水县植烟土壤划分为沿江河谷区、北部中山丘陵区及东南丘陵区三个区域，并应用综合指数评价法分别计算三个区域的适应性指数及进行适应性评价。 通过对复杂地理环境条件下土壤属性的空间变异及不同尺度下土壤适宜性评价方法的比较，提出的基于分布函数连续性数学理论的不同类型土壤属性空间模拟估算及尺度效应定量评价方法，有效解决了样本稀疏地区土壤环境因子在时空分布上的不均匀性和变异性所带来的复杂问题，一定程度上避免了将区域土壤作为均质体进行研究的状况，而基于GIS的区域尺度土壤评价方法能有效解决复杂环境条件下土地评价方法的选取，为复杂地理环境条件下土壤适宜性评价精度改善提供一种可以选择的方法。但土壤是一时空连续的变异体，其空间变异及其尺度转换研究仍需要多门类、多学科的专家、学者协同。