确定采样点的z佳个数和空间分布来预测土壤SOC 储量是一门科学，也是一门艺术。然而，对采样点的仔细研究和设定明确的目标，可以提高预估的成本效益和精确度(VandenBygaart，2006)。

　　步骤

　　在对研究区域(如田块、试验田、流域)进行采样时，常用的两种方法如下:

　　(1)非分层采样，即将整个研究区域视为一个单元，以系统或随机的方式采集样品。

　　(2)分层采样，首先根据地形(如坡位)等因素将研究区域细分为相对同质的单元，并在每个单元分别采样。

　　非分层采样

　　(1)根据事先获取的信息，估算研究现场 SOC 可能的样本方差和所需的准确度。

　　(2)使用尽可能多的信息，运用公式3.1计算所需样本的数量。该数量将随着变异性和所需准确度的增长而增加(图3.2)(Garten和 Wullschleger，1999;Wilding等，2001)。所需的准确度用相同单位的样本平均值表示，而且往往小于该值的10%，因为即使平均值有很小的变化，也意味着在大片土地上有可观的土壤-大气C交换。

　　(3)选择适当的网格或者线性取样模式，以适用于试验场地和采样设备。

　　分层采样

　　(1)根据地形或管理历史等因素，将研究区域划分为可能具有相似 S0C 储量的区域。

　　(2)在各子区域内，以公式3.1或图3.2为参考或通过固定的分配，选择采样数量。例如，在后一种情况下，可以为一个大的研究区内的三个斜坡位置分别指定一个或几个采样点。

　　图3.2 随着采样数量成倍增长(4，8，16,…)，不同采样时间有显著差异的样品之间，平均土壤C 含量的z小可检测差异(MDD)呈降低趋势。MDD可用a=0.05的显著水平，以及(1-β)=0.90的检验效能计算(即，当原假设不成立并被拒绝的概率)。假定土层平均含碳40MgC/ha,变异系数(CV)从 5%增长到 25%,方差(σ2变化如图所示。

　　(改编自 Garten,C.T, and Wullschleger,S,D.,J.Environ.Qual.,28,1359,1999.已经作者允许。)

　　计算

3.1

　　式中，"nreq是所需的样品数量;t是在指定的置信水平下的t检验值(通常1-a=0.90或者0.95);S平方是采样方差;d是所需准确度或平均值的z大可接受偏差(如d=0.10);mean 是样本算术平均值。

       来源：网络