基于地理信息系统（GIS）的点面拓展模型是定量化土壤养分空间变异的有效手段,但目前该类研究一般局限在单一时间尺度下,未考虑不同时期土壤养分属性差异对适宜插值方法和采样点数量的影响。基于此,本文以我国太湖地区2.32 M hm²水稻土为研究对象,采用1982年第二次土壤普查的1 096个剖面和2000年土壤质量演变与持续利用“973”项目采集的1 370个实测样点数据,分析目前常用确定性和地统计插值方法对不同时期水田土壤养分（有机质、全氮和速效磷）预测精度的影响,确定不同时期土壤养分空间预测的最优插值方法,并利用该模型估算出研究区适宜的采样点数量,结果可为我国南方水田土壤主要养分在时空演变下的最优插值模型选择和合理调查样点确定提供理论依据。主要研究结果如下:1.1982年太湖地区水田土壤有机质、全氮和速效磷三个养分指标预测精度最高的插值方法分别为普通克里金、析取克里金和反高次曲面,而2000年分别是普通克里金、析取克里金和规则样条函数。从不同水稻土亚类来看,1982年和2000年各个土壤类型的有机质在局部多项式、全局多项式和反距离权重三种确定性插值方法下的预测精度高于传统的地统计,全氮则为局部多项式、规则样条函数和反距离权重三种确定性插值方法下的精度高于地统计,而速效磷为局部多项式、规则样条函数和反高次曲面三种确定性方法预测精度高于地统计。从不同行政区来看,1982年和2000年大部分地区土壤有机质的最优插值方法是地统计,尤其普通克里金插值和简单克里金有更高的预测精度;而大部分地区的全氮和速效磷则是反高次曲面、反距离权重、张力样条函数等确定性插值方法的预测精度更高。总体而言,太湖地区水田土壤各养分的最优插值方法在时空演变下受样点分布、人为活动和环境因素影响变化较大,地统计方法在整个研究区的土壤有机质和全氮养分预测中精度较高,而确定性插值则对于整个研究区速效磷、不同亚类的有机质、全氮和速效磷,以及各行政区的全氮和速效磷有较高的预测精度。2.从不同时期太湖水田土壤主要养分的空间分布来看,有机质含量由1982年的适宜(10～20 g·kg^-1)、最适宜(20～30 g·kg^-1)和丰富(30～40 g·kg^-1)三个级别水平提高到2000年的最适宜、丰富和极丰富(>40 g·kg^-1)级别;两个时期全氮含量均大部分处于最适宜(1～1.5g·kg^-1)、丰富(1.5～2g·kg^-1)和极丰富(>2g·kg^-1)三个级别水平,且2000年丰富和极丰富所占面积比例增大;两时期速效磷含量均处于缺乏(3～5 mg·kg^-1)、适宜(5～10 mg·kg^-1)和最适宜(10～20mg·kg^-1)三个级别水平。从时空变异特征来看,1982-2000年间太湖地区50.11%的水田面积土壤有机质增幅比较大,上升量在5-10 g·kg^-1之间。1982-2000年间太湖地区68.94%水田面积的全氮处于0-0.5g·kg^-1的积累水平,18.64%的地区处于-0.5-0 g·kg^-1的亏损水平。1982-2000年间太湖地区水田土壤速效磷含量积累量达到0-5 mg·kg^-1水平的面积占研究区水田总面积的34.29%,而处于-5-0 g·kg^-1负积累水平的面积占研究区水田总面积的32.85%。3.基于以上筛选的最优插值方法,对太湖地区1982年和2000年不同样点梯度下各个养分指标的预测精度进行了评估,结果表明,样点数量与预测精度之间的关系可分为三个阶段:土壤有机质样点比例在5%-15%为快速下降期、15%-65%为波动期、65%-100%为平稳期;全氮样点比例在5%-15%为快速下降期、15%-70%为波动期、70%-100%为平稳期,速效磷样点比例在5%-15%为快速下降期、20%-80%波动期、80%-100%平稳期。4.基于最优插值方法的太湖水田土壤养分20个样点梯度插值结果表明:有机质适宜样点密度1982年为1.38个/hm²,2000年为1.59个/hm²;全氮适宜样点密度1982年为1.27个/hm²,2000年为1.59个/hm²;而速效磷适宜样点密度1982年为2.20个/hm²,2000年为2.26个/hm²。若采用既保证预测精度和效率又达到最低成本的采样策略,按照目前每个样点某一指标采集到测定平均约200元和消耗50 g土壤的成本计算,1982年有机质样点调查可节省约10.52万元和26.3 kg土壤,2000年可节约13.16万元和32.9 kg土壤;全氮1982年节约9.64万元和24.10 kg土壤,2000年节约12.06万元和30.15 kg土壤;速效磷1982年节约5.26万元和13.15 kg土壤,2000年节约9.86万元和24.65 kg土壤。