中文摘要：

本研究将选择亚热带丘陵典型小流域，在流域内的训练区调查基础上,应用线性模型、回归树、决策树、模糊逻辑等数理方法，构建某些主要土壤性质/土壤类型与景观因子(地形、植被、母质等)之间的定量土壤-景观数学模型，然后在流域范围内,不进行土壤调查，而是利用更容易得到的景观因子代入模型计算，进行土壤的预测制图,并进行精度的评价和检验。其目的在于把传统概念化的土壤制图方法发展为过程可重复、定量化、易移植使用的土壤-景观制图模型。该研究将推动土壤制图学基础理论与技术的发展，方法的应用将极大地提高土壤制图的效率和精度，降低土壤调查与制图的成本。

结论摘要：

本研究以亚热带丘陵典型小流域为研究区，应用线性回归、模糊逻辑等数理方法，构建某些主要土壤性质/土壤类型与景观因子(地形、植被、母质等)之间的定量土壤-景观数学模型，进行土壤的预测制图。结果发现，回归模型能解释土体厚度和表层有机质含量在空间上变异的32.2%和35.3%，用于预测制图时精度较高；模糊逻辑方法预测土层厚度精度在82％左右，精度较高，而土壤类型隶属度图以及"硬化"的土壤类型图，预测精度也达到70％，而且图面信息负载量较传统土壤图更高，制图精度能够满足土壤图需要。在本研究中，在地形部位较低，地势较为平坦，土壤发育较好，土层较厚，成土环境相对稳定的地区，景观模型预测效果更好，适用性更强。DEM水平分辨率对地形因子有着重要影响，其中，分辨率在10-25m内的模型的预测偏差小，准确度也高。土壤景观模型方法能提高土壤制图效率，降低制图成本，提高制图精度，对土壤微域变异的表现更为详细，图面信息负载量更高。应用该方法制作大比例尺土壤详图不失为土壤调查与制图领域一种可行的新方法。