摘要：采样设计方法在地理要素空间分布推测中起着关键作用。采集的样点数量尽可能少且推测精度较高通常是采样设计的目标。此外，高效合理的采样方案应保证较高的推测可信度，同时尽可能避免冗余样点。传统的采样方法大多依靠增加样点个数来提高推测精度，且对样点集内部的冗余情况考虑较少。为获取更加高效合理的样点集，在环境条件越相似、地理要素越相似的假设下，通过环境相似度分析计算，得到样点的推测可信度和样点集内部的冗余度，并提出一种基于分融策略的样点设计方法。该方法在分化阶段将推测可信度低的样点进行分化，增加样点以降低推测不确定性，在融合阶段将环境条件过于相似的样点进行融合以降低冗余，通过多次分化融合最终使得推测可信度和冗余度均达到一定的预设标准，得到最佳样点方案。将该方法应用于美国Raffelson研究区的土壤采样，结果表明，该方法在分化阶段可以有效提高样点的推测可信度，在融合阶段能够有效去除冗余样点，最终可得到用于推测的高效样点。将本方法与传统的规则采样和分层随机采样进行对比，结果反映本方法获得的样点在同等数量下推测可信度更高，冗余度更低，更高效。

关键词：采样方法 推测可信度 样点冗余度 土壤制图 

单位：南京师范大学地理科学学院; 南京210023; 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室; 北京100101; 虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学); 江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点; 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心; 南京210023; 威斯康辛大学麦迪逊分校地理系; WI53706; 美国; 南京大学地理与海洋科学学院; 南京210093