土壤是复杂的历史自然综合体，在属性空间和地理空间上都是连续渐变的，因此基于“双清晰模型”的常规土壤调查制图理论基础明显存在不足。且随着精准农业的快速发展和环境模型模拟精度的提高，客观上对土壤调查输出信息的内容与精度提出了更高的要求。模糊逻辑应用于土壤分类和制图，是继地统计学之后土壤计量学领域又一创新性发展。　　 本论文通过区域案例研究，将模糊逻辑理论应用在土壤连续分类领域，对基于模糊逻辑理论的土壤连续分类的主要模型、算法、以及空间表达手段在改进的基础上进行了尝试性应用，分析和揭示了研究区土壤类型之间的渐变过渡特征，并以连续制图形式实现了地理空间上的可视化表达，阐释了区域土壤分布与环境变量之间的发生学联系。主要研究结果简述如下：　　 1)以南京市东郊面积约为1km2的低山丘陵区为研究区，采集31个土壤剖面和92个土钻样点，通过对土壤剖面成土环境、土壤形态特征和理化性质的观察分析，建立了22个特征土层，并在此基础上进行整合以适应不同尺度下研究区土壤空间预测制图的需要。　　 2)应用模糊c-均值算法模型(FCM：fuzzy c-means algorithm)对样点土壤进行模糊聚类分析，并结合地统计学克里格插值方法，对模糊分类输出结果进行区域土壤空间预测制图，取得了较好的效果。通过设置9个变量(特征土层)，实现了整个研究区4种主要土壤类型的空间预测；随后按照不同母质来源，把整个研究区分成两个小区，分别各自设置8个变量，在次级区域实现了5种和3种更为详细分类单元主要土壤类型的空间预测制图。　　 3)FCM是一种非层级式多变量数据分析方法，尽管算法模型输出的连续分类结果在属性空间上与常规层级式分类单元没有明确的对应关系，但理论上模糊分类结果与相应层级分类单元之间在地理空间上具有可比性。本论文通过一系列可视化表达技术的应用，包括最大隶属度土壤制图和色彩合成土壤连续制图，实现了土壤模糊类别空间预测结果与常规土壤调查等值线图相互参比的土壤连续制图。　　 4)应用模糊逻辑及其相关算法获得的样点土壤模糊隶属度值是一种典型的成分数据。基于原始土壤隶属度数据或经简单对数正态转换进行克里格插值，其空间预测结果理论上没有可信基础。在所有已知的土壤模糊隶属度数据转换方式中，对称对数比转换方法最理想，是一种能较好解决成分数据空间插值预测问题的数据转换技术。同时研究证明，直接基于原始隶属度数据进行插值的成分克里格技术也是解决成分数据空间预测问题的有效途径之一。