随着工业化、城市化和农业集约化进程的不断加快,土壤环境受到巨大的负面影响,土壤重金属污染是其中最为突出的表现之一,严重制约社会经济的可持续发展,成为受关注的热点问题。区域土壤重金属污染的科学、准确与全面的评价,是掌握土壤重金属污染状况、对土壤重金属污染进行修复治理的基础。目前土壤重金属污染的评估(包括污染程度评价与空间分布估测)已提出不少方法,并开展了大量的实际工作,但对不同方法评估结果进行的系统比较,则研究很少,评估结果的全面性、准确度难以把握。鉴于此,论文以经济快速发展的昆山市为例,通过野外采样、室内测试得到土壤样品的重金属含量,并选取As、Cd作为代表元素,以地累积指数为污染指数,首先运用简单数理统计、正态模糊数与核密度估计对区域土壤重金属总体污染程度进行评价,系统比较不同评价方法的结果差异；然后分别采用克里格插值、序贯高斯模拟、BP神经网络方法,对区域土壤重金属污染的空间分布进行估测,在进一步掌握局部区域土壤重金属污染信息的基础上,比较不同方法估测结果的差异；最后对评估方法的改进进行了探讨。论文的主要研究结论如下：(1)区域土壤重金属污染程度不同评价方法的结果有所不同,各方法在评价便捷性、结果的准确度和包含信息的全面性方面也有所差异。便捷性上,三种方法的排序是简单数理统计>>模糊数法≥核密度估计；准确度上,排序为核密度估计>模糊数法=简单数理统计；结果所包含信息的全面性上,排序为模糊数法>>核密度估计=简单数理统计。(2)网格和功能区采样布点方式下,研究区土壤重金属污染空间克里格插值结果存在一定的差异。空间变异上,两种布点方式均呈现出总体分布格局类似,局部区域有所差别的特征；估测误差上,网格布点下的As、Cd地累积指数估测结果的均方误差(MSE)比功能区布点方式小得多,表明网格布点方式的评估结果总体上比功能区布点能更准确地反映研究区污染实际。(3)区域土壤重金属污染空间分布估测结果能进一步掌握局部区域土壤重金属污染信息,不同空间分布估测方法结果的数据分布特征、空间变异特征、均方误差等差异较大,估测结果的准确度、所包含信息的全面性方面各有优势和劣势。序贯高斯模拟结果能较好地保持样本数据的正态分布特征,体现出较明显的空间变异特征,包含的信息最为全面,但估测结果的不确定性使得该方法的准确度最低；BP神经网络模型估测结果的准确度最高,但插值结果出现较为明显的偏态分布,空间自相关性较强,所包含信息的全面性不足；克里格插值估测结果,在结果的准确度与全面性方面均相对较差。(4)应用迭代算法改进后的核密度估计模型,能进一步提高区域土壤重金属污染程度评价结果的准确度；多次序贯高斯模拟区域土壤重金属地累积指数后,再运用正态模糊数法可以评价具体位置的污染程度,能够实现空间任意点位的模糊评价,提高评估结果所包含信息的全面性。