作物準確施肥需要對土壤養分的空間變異進行一定的分析。目前，對土壤養分的空間變化一般采用統計和空間插值方法進行分析，但其是否適用于農田還需進一步研究。在大尺度（小尺度）空間變異性分析中，小尺度變異性往往被忽略，而在小尺度（大尺度）空間變異性分析中，大尺度變異性往往被忽略或演繹為“隨機變異性”。研究認為，土壤養分在大尺度上的空間變異性一般與土壤質地變化和地形變化有關，而小尺度上的空間變異性則與農業技術措施密切相關。土壤含鹽量測量儀一般推薦使用土壤測試儀，應用該儀器測得的結果非常準確，值得推廣應用。

　　通過土壤測試儀的測定，研究區土壤有機質含量、速效磷含量和全氮含量在大尺度上存在明顯的介質空間變化。在大尺度下，土壤養分的空間變異較小，而在中小尺度下，土壤養分的空間變異增大。土壤養分在不同尺度上具有典型的半方差結構，在大、中尺度上各養分的金系數為0.28~0.38，表明土壤養分具有明顯的空間相關性。但在小尺度上，金塊系數在0～0.17之間，說明土壤養分具有較強的空間自相關，其中有機質含量具有恒定的空間自相關（金塊系數為0），而有效磷含量的空間自相關程度相對較弱。土壤養分空間自相關距離隨采樣尺度的變化而變化。

　　空間插值和交叉檢驗結果表明，球面模型的空間插值結果與實測結果吻合較好。交叉檢驗已經達到了一個非常重要的水平，它的估計精度在小尺度上比在大尺度上更高。不同養分的空間預測結果具有不同的質量，土壤有機質含量的空間預測具有較高的吻合度。這是對各種土壤養分采用相同空間插值模型的結果。如果采用不同的空間插值模型進行選擇，結果可能會發生變化。

　　通過對不同尺度土壤樣品養分測量結果的分析，土工試驗人員發現，土工統計模型適用于不同尺度土壤養分的空間分析和預測。因此，地統計學技術作為研究土壤養分空間變異的重要工具，在土壤養分空間變異、土壤采樣能力控制和精準/精細施肥推薦等方面具有重要作用。小尺度插補分析的空間預測結果優于大尺度插補分析，表明地質統計學技術在大面積養分變化和預測方面具有明顯優勢。