土壤重金属污染是当前生态环境保护和污染治理方面的重要研究问题之一。本研究围绕土壤景观异质下土壤重金属取样监测、土壤重金属污染评估与污染溯源及土壤重金属的空间预测所涉及的几个重要问题进行了探讨。取得以下研究成果：　　 (1)基于谱聚类的取样方法。谱聚类取样方法利用监测区域内景观环境要素的分布特征来部署样点。为此，方案利用谱聚类技术对监测区域进行景观环境要素分类，样点选取将依赖分类后的类别数及每类分片数。由于谱聚类方法计算复杂性过大，不能有效对中、大尺度上土壤景观进行分类，研究提出了一个基于谱聚类取样方案的简易版，即基于土地利用格局的取样方法。给定一样本总量，每种土地利用类型所配给的样本量取决于该土地利用类型的总面积和分类后的斑块数量。在同一土地利用类型内，用随机偏爱取样方法选择样本点，即任意斑块被取样的概率与该斑块面积加权值成正比。基于土地利用格局的取样方法的优点是，用有限的样本最大限度地反映土地利用类型的空间分布格局，使样点更具代表性。　　 (2)土壤重金属积累特征及其与污染源的关联性。研究依托京郊地区土壤重金属监测数据，考察了不同土地利用方式下土壤重金属的积累特征与不同土壤剖面深度的重金属含量变化，分析了京郊主要污染河流周边农田重金属含量分布状况，构建了新颖的基于局部离群点指数的土壤重金属污染评价方法，研究土壤重金属污染与污染源(土地利用方式、路网、建筑区)的关联性。　　 (3)自适应土壤重金属空间预测算法。有效提高土壤景观异质下土壤重金属含量的空间预测的准确性，对土壤重金属污染预测及防治意义重大。自适应空间预测算法利用影响土壤形成的因子信息，如植被类型、地形地貌、气象、水文及人为扰动等，实现监测区域的土壤景观分类，以保证插值算子在土壤属性的空间同质区域进行。该算法首先通过谱聚类技术对研究区域进行土壤景观单元分类，以准确获取不同类别的土壤景观区域。进一步，对未知位点或区域的空间预测，该算法自适应地选择在空间同质的土壤景观区域内完成，以保证土壤属性空间预测结果的可靠性。此外，本研究给出了该算法的一个简易实现方法，即基于约束的反距离插值方法。以土地利用方式为空间同质评估的约束条件，将基于约束的反距离插值方法用于大兴地区土壤重金属含量的插值，取得比较好的效果。