土壤碳氮固存与排放对温室气体含量、全球气候变化有着重要影响。传统野外方法难以满足土壤理化性质指标含量的实时需求,快速实时的信息获取成为科学管理和环境保护的现实需要。本研究基于崇州西河流域121个样点的野外调查与室内化验数据,结合3S技术对区域不同地形条件下的表层土壤有机碳与全氮含量进行了空间变异性分析。结合遥感影像光谱信息与地形要素、植被指数等环境变量采用遥感反演进行逐步多元回归建模,通过评价检验获取不同地形条件下的土壤有机碳、全氮空间分布模拟的不同效果。最后基于ArcGIS10.0探讨了不同影响因素下区域土壤有机碳、全氮含量分布的基本特征及其差异性,以期为区域土壤资源的高效利用提供一定参考建议。研究结果分述如下:(1)区域土壤有机碳与全氮的平均含量分别为17.71 gkg-1和1.18 g kg-1,呈现中等程度变异。从平坝到丘区再到山区,土壤有机碳和全氮含量呈现降低趋势。高斯模型为区域尺度上较优的拟合模型。从块基比结果看,除丘区有机碳含量具有强烈空间变异性和山区有机碳含量的弱变异性之外,其余地形条件下的有机碳和全氮含量均呈现中等程度变异性,在一定程度上受到自然因素和人为因素的共同影响。克里格插值显示,有机碳及全氮的高值区出现在区域中部怀远镇附近,并以此为中心呈环状向外降低,在区域北部街子-三郎镇山区及南部丘顶出现低含量带。总体上,二者含量以中下水平分布范围较广。(2)不同地形条件下土壤有机碳、全氮含量与遥感信息、地面因素的相关性分析表明,各变量与有机碳、全氮含量在不同地形条件下受到的影响程度有所不同。在此基础上建立各地形区有机碳、全氮含量的逐步多元回归拟合模型。结果显示,除山区全氮外,总体上表现为学单独引入遥感光谱信息或地形参数建模使得回归模型效果较优。除坝区全氮外,结合遥感光谱信息与地形参数、植被指数建回归模型预测效果明显优于单独引入单项因子所建模型。这说明,遥感光谱信息或地面辅助参数可以用于土壤理化指标含量的预测建模,而二者的结合在提高预测效果上具有一定潜力。基于地统计学和遥感反演法进行的有机碳和全氮分布模拟在不同地形条件下表现出不同优势。对比普通克里格插值法与遥感反演法,空间模拟的误差统计显示,不同地形条件下表层土壤有机碳含量的模拟均表现为后者更优。对于全氮预测,坝区表现为两种方法差异不大,而山丘区则表现为环境反演法更优。在分布格局上,基于遥感反演的模拟效果在三类地形条件下均能较好反映土壤要素的实际分布格局。(3)影响因素分析表明,水稻土有机碳和全氮含量水平均高于黄壤和紫色土。不同成土母质条件下,土壤有机碳含量均值表现为紫积物>灰色河流冲积物>>紫色河流冲积物>沙页岩残坡积物>冉积黄泥,而土壤全氮含量则表现为紫灰沉积物>再积黄泥>灰色河流冲积物>沙页岩残坡积物>紫色河流冲积物。不同农地利用方式下的土壤有机碳和全氮含量差异显著。其中,水稻-小麦轮作下有机碳和全氮平均含量显著高于其他用地方式,其次是水稻-油菜轮作,林地土壤含量最低,建议生产实践中应合理施肥,山丘区则要注意水土保持。缓冲分析表明,随着城镇缓冲距离的增加,土壤有机碳、全氮含量均呈先增后减趋势。随着道路缓冲距离的变化,有机碳含量呈递减趋势,而全氮含量呈先增后减趋势。随着河流缓冲距离的变化,有机碳同样呈递减趋势,而全氮含量变化则趋于平稳。因此,日常生产管理中,对于城镇、道路、河流附近的作物种植与施肥管理应注意因地制宜。