良好的土壤生态环境是实现农业可持续发展的必备基础。作为耕作场所,土壤养分直接关系到田间作物生长状态。研究田间尺度的土壤三维属性空间分布可以精准描述土壤肥力,有利于实现科学施肥、作物增产,为数字土壤、精准农业的实现提供数据。目前的农田土壤属性研究大多还局限于表层土壤或者水平方向的分异规律,而描述土壤属性的三维分异规律需要可靠的三维插值方法。本文结合实地采样、理化分析、经典统计学方法等,扩展利用地统计学插值方法,通过规则格网样点,以10cm为采样梯度获取土壤样本,实现了农田尺度土壤有机质、pH、钙、锌的三维模型构建和空间分异规律分析。主要研究结果如下:（1）方法与模型计算插值结果的MAE与RMSE来评价插值结果的精度。结果表明,虽然反距离加权法插值得到的结果能够一定程度保留数据的真实波动性,但是普通克里金插值方法得到的插值结果拥有更小的MAE与RMSE,能够反映出田间土壤属性的真实情况。三维克里金插值比三维反距离加权方法预测决定系数R²更大,RMSE更小,精度更高。（2）分异规律通过三维模型直观地查看土壤属性的空间分布情况,钙与锌元素都有着各自的分异规律。钙元素表现出明显的垂直方向变异性,耕作层含量在7000 mg·kg^-1左右,31-60cm深度Ca整体含量大幅增加到9500 mg·kg^-1,61cm深度之后逐渐降低。而锌元素在31-100cm深度上水平分异规律几乎相同,不同深度层次之间的空间相关性很强,都在研究区域西南边界存在大于95 mg·kg^-1的峰值区域,而东北方向含量逐渐降低到60 mg·kg^-1。0-30cm深度范围内的变化规律也与之相似,但含量变化幅度更小。（3）不确定性分析通过不确定性分析,土壤类型和高程对插值结果残差影响不大,而道路所形成的10m缓冲区内存在残差绝对值较大区域,并且当缓冲区半径分别为20m和30m时,残差绝对值变化范围与10m半径的结果相近。因此,在环境因子当中,道路附近的人为扰动是造成插值不确定因素的主要因子。不同的插值方法和插值参数都有一定的不确定性影响,合适的插值参数和方法可以降低插值不确定性。