《土壤质量决策单元-多点增量采样法》（征求意见稿）编制说明

《土壤质量决策单元-多点增量采样法》（征求意见稿）

编制说明

标准起草组

2021年09月

1.项目背景

1.1任务来源

土壤采样是开展土壤环境监测，了解土壤环境质量现状和变化趋势的重要手段。

由于土壤组成结构和污染物分布的异质性，现场采样、实验室制样及实验室分析每

个环节都可能引入误差，给决策判断带来不确定性。大量研究表明，一般情况下，

现场采样误差>实验室制样误差>实验室分析误差。因此，评估和控制现场采样和实

验室制样的误差对降低土壤监测数据总误差，提高数据质量和环境决策可靠性至关

重要。

我国现行的土壤采样相关技术规范主要采用离散采样方法（discretesampling）

或分点数较少（5-9个）的多点混合采样，由于分样数少，样本量小，当采样单元中

土壤污染物空间异质性较大时，容易造成样本代表性不强，数据重现性差，均值估

算误差大，甚至导致决策判断错误。此外，我国现行的土壤采样相关技术规范在质

量控制方面主要强调实验室分析环节的质控，对现场采样和实验室制样的质控考虑

不足。因此，制定可支持环境决策的可靠土壤采样方法标准是我国土壤环境监测领

域亟待解决的问题。

上世纪50年代，法国化学家和统计学家PierreGy率先提出了固体颗粒采样理

论，该理论被广泛用于矿业界。2005年美国采样专家CharlesRamsey基于PierreGy

采样理论，提出了针对环境、食品和药品采样的决策单元多点增量采样方法

（DecisionUnitMultiIncrementSampling，DUMIS），该方法通过多点采集分样、大

样本量以及合适的采样工具提高样本的代表性，并通过现场采样、实验室制样和实

验室分析全过程的质量控制，确保数据的重现性和结论的可靠性。目前DUMIS采

样方法已被美国、丹麦等欧美发达国家所采纳。2016年起，中国科学院南京土壤研

究所在国内筛选开展DUMIS采样方法在区域土壤环境背景值调查、土壤污染现状

调查、土壤-农作物协同监测以及土壤修复效果评估等不同领域的应用研究，积累了

丰富的经验。

2019年4月，经全国土壤质量标准化技术委员会（SAC/TC404）推荐，中国科

学院南京土壤研究所向国家标准化管理委员会申报《土壤质量决策单元多点增量

1

采样方法》国家推荐性标准的制定项目。2019年10月，国家标准化管理委员会发

文（国标委发〔2019〕29号）同意立项，项目编号为20193378T326。

1.2协作单位概况

本标准协作编制单位共13家，其中，农业、环保和地调系统国家和省级科研院

所5个（生态环境部南京环境科学研究所、中国环境科学研究院（后改为生态环境

部土壤与农业农村生态环境监管技术中心）、江苏省环境科学研究院、江苏省地质调

查研究院、北京市环境科学研究院）、农业和环保系统国家和省级监测单位5个（江

苏省环境监测中心、农业部环境保护监测科研所、江苏省耕地质量与农业环境保护

站、江苏省农产品质量检验测试中心、江苏南京环境监测中心），还有从事土壤环境

调查和修复从业单位3个（北京建工环境修复有限公司、江苏大地益源环境修复有

限公司、南京中荷寰宇环境科技有限公司）。

1.3编制过程

（1）前期准备

标准编制牵头单位中国科学院南京土壤研究所从2016年开始决策单元多点增

量采样方法（DUMIS）相关研究。2017年起，项目负责人中国科学院南京土壤研究

所宋静博士与美国夏威夷州卫生署RogerBrewer博士开展DUMIS采样方法本土化

的合作研究。Brewer博士于2017年、2018年、2019-2020年三次访华，在华工作时

间总计约10个月。2018年2月，宋静博士赴美国参加CharlesRamsey的”支持环境

决策的可靠采样方法（SamplingforEnvironmentalDecisionMaking）”培训，并于2018

年5月和2019年5月先后在南京和北京承办了两次相关培训。

（2）案例研究

近年来，编制团队完成了十余个农用地、建设用地土壤采样方法比较研究案例，

包括：土壤环境背景值调查（深圳（2018）、青海（2018））、农田土壤-作物协同监测

（湘潭（2018）、南京（2018）、铜陵（2019））、地块土壤污染调查（杭州（2018）、

南京（2021））、地块修复效果评估（蓬莱（2018）、杭州（2018）、南京（2020）、重

庆（2020-2021））等。2021年相关研究论文在《农业环境科学学报》和《环境科学

研究》上发表。

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（3）征求意见稿文本编制

在上述工作基础上，编制组进一步明确了标准适用范围、原则、程序、内容，

确定标准体系框架，完善标准本文内容，形成了《土壤质量决策单元多点增量采样

法（征求意见稿）》及其编制说明。

2.标准编制依据

2.1DUMIS采样方法的理论依据

19世纪60年代开始，煤炭交易量大幅增加，当时煤炭定价的方法是通过测定

煤块样本中灰分和硫的含量来确定最终的交易价格。人们逐渐意识到，不同的采样

方法产生的抽样误差对最终的交易价格影响很大。因此，19世纪90年代至20世纪

20年代期间，美国和欧洲的学者开展了采样理论和方法的早期研究。这一时期，各

方对采样理论的研究结果分歧较大。例如，Brunton（1895）认为最小采样量与最大

粒径的立方成正比；而Richards（1908）则认为根据粒径的立方计算出的采样量太

高，武断地采用了粒径的平方值。

20世纪50年代，为了解决矿业界采样代表性问题，法国统计学家和化学家Pierre

Gy针对矿粉等固体颗粒的采样理论开展了开创性的工作。Gy的研究认为，基础误

差（FE）是唯一可以在采样之前估计的误差，该误差是由于被采样的物料内在的（物

理和化学组成及颗粒粒径分布）变异性导致的。Gy深入研究了代表性样本的质量，

物料的粒径和抽样误差的方差三者之间的数学关系，提出了估算基础误差（FE）方

差的公式，即，

2

其中，σFE为基础误差的方差，Ms为样本的质量，ML为待采样物料总体的质

量，f为形状因子，g为粒度因子，c为矿物组成因子，l为释放因子，dN为物料颗

粒的公称尺寸（超过95%颗粒的粒径）。当f、g、c、l、d已知时，就可以计算一定

采样质量下的采样方差。在固体颗粒采样模型的基础上，Gy进一步发展了应用更为

广泛的模型，可用于肉类和蔬菜、生活污水和工业污水、气体和液体的采样。Gy的

采样模型适用领域广泛，在不同应用领域的差别在于比例而不是物理形态。

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近代大量的研究发现，影响样本总估计误差的主要来源包括：（1）”块金”效应

（NE）；（2）基础误差（FE）；（3）分组和分割误差（GSE）；（4）长距异质性波动

误差（QE1）；（5）长距周期异质性波动误差（QE2）；（6）增加分界误差（DE）；（7）

增加抽样误差（EE）；（8）制样误差（PE）；（9）称样误差（WE）和（10）分析误

差（AE）。上述10种误差可以分为三类：（1）物料的变异（短距变异），包括NE+FE

＋GSE，误差范围在50-100%之间；（2）采样过程变异（长距和周期性变异），包括

QE1+QE2，误差范围在10-20%之间；（3）设备和分析变异（包括样品处理），包括

DE＋EE+WE+PE＋AE，误差范围0.1-4%。其中，前5种误差是不能完全消除的，

但可以通过严格应用正确的采样原则而最小化，而后4种误差是有可能被消除的。

2.2主要参考文献

（1）BrewerR.AcriticalreviewofdiscretesoilsampledatareliabilityPart1-fieldstudy

results[J].SoilandSedimentContamination:AnInternationalJournal,2017,26(1):

1-22.

（2）BrewerR.AcriticalreviewofdiscretesoilsampledatareliabilityPart2-

implications[J].SoilandSedimentContamination:AnInternationalJournal,2017,

26(1):23-44.

（3）Hawai’iDepartmentofHealth.TechnicalGuidanceManualfortheImplementation

oftheHawai’iStateContingencyPlan[EB/OL].Hawai’i:OfficeofHazard

EvaluationandEmergencyResponse,/tgm-

pdfs/TGM.pdf.

（4）InterstateTechnology&RegulatoryCouncil(ITRC).IncrementalSampling

Methodology:ISM-2[S].Washington,DC:ITRC,2020.

（5）MinnittRCA,RicePM.SpangenbergC.Part1:Understandingthecomponents

ofthefundamentalsamplingerror:akeytogoodsamplingpractice[J].Journalof

theSouthernAfricanInstituteofMiningandMetallurgy,2007,107(8):505-511.

（6）PitardFF.PierreGy’ssamplingtheoryandsamplingpractice[M].2nd.BocaRaton:

CRCPress,1993.

（7）赵晓峰,宋静,李娟,唐伟,龙健,毛娟,吕品洁,潘云雨.决策单元-多点增

量采样(DUMIS)在镍污染地块基坑清挖效果评估中的应用.环境科学研究，

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2021,38(4)：172-178.

（8）毛娟，黄永杰，宋静，等.决策单元-多点增量采样法在重金属污染农田土壤

-作物协同监测中的应用[J].农业环境科学学报,2021,40（3）：535-543.

2.3DUMIS采样方法实践

2.3.1国外实践

1999年3月，美国环保署（USEPA）研究与发展办公室题为”基于PierreGy理

论的正确采样方法”备忘录中就提出PierreGy为矿业界研发的采样理论可以用于危

险废物场地的现场采样以及实验室制样。PierreGy的采样理论可以在不显著增加额

外费用的情况下获得代表性更强的样本，得到质量更高的数据。2006年10月，USEPA

根据美国陆军工程兵团（USACE）寒冷地区研究工程实验室(CRREL)的相关研究，

发布了”亚硝基芳烃、硝胺和硝酸酯高效液相色谱(HPLC)分析方法”（SW846

Method8330B）。其中，附录A介绍了如何用决策单元多点增量采样方法进行军事

靶场土壤弹药残留分析代表性样品的采集和处理。2011年9月，USEPA超级基金

修复与技术创新办公室发布了“超级基金场地表层土壤二噁英污染表征的增量混合

采样方法（IncrementalCompositeSampling，ICS）用户指南”。2019年8月，USEPA

批准在PCB污染场地清理中采用增量采样方法（IncrementalSamplingMethodology，

ISM）。

2009年7月，USACE针对制定了“军事弹药响应计划项目土壤增量采样实施

暂行指南”。2013年，USACE发布了用于调查金属残留物的增量采样方法。

2012年2月，美国州际技术监管委员会（ITRC）发布了《增量采样方法》（ISM），

该文件指出ISM是一种结构化的复合采样和处理方法，它减少了数据的可变性，并

对采样区域土壤污染物平均含量提供了一个合理的无偏估计。随着理论和实践经验

的逐渐积累，2018年ITRC将该指导文件撤回，2019年开始重新修订，于2020年

10月正式发布修订版本。

除了上述美国联邦机构的相关技术文件外，美国多个州环保局也制定了关于多

点增量采样的补充指南或独立的技术导则。如，夏威夷州2008年制定的州应急计划

实施技术指导手册（TGM）中就详细地描述了决策单元多点增量采样方法（DUMIS），

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该指导手册不定地更新，最新的版本为2021年7月。2009年，阿拉斯加环保局泄

露预防与响应部提出了土壤多点增量采样导则（草案），在其2019年发布的《野外

采样导则》中规定，联邦法规中要求采用多点增量方法的（如毒性物质控制法案

（TSCA）管理的PCBs污染场地和《资源保护和回收法案》（RCRA）管理的固废表

征等），需按ITRC的ISM执行。2015年3月，华盛顿州生态局发布《沉积物清理

用户手册》，建议采用多点增量采样方法。该手册于2017年12月和2019年12月

两次修订。2015年4月，缅因州环境保护局发布《场地调查和风险评估增量采样方

法》。2015年6月，爱达荷州环境质量局发布的《土堆采样白皮书》，提出了土堆代

表性样本的采样要求。2015年6月，密歇根州环境质量局发布《增量采样技术的方

法与应用》，并于2018年1月修订。2016年4月，俄亥俄州环保局发布《土壤和沉

积物多点增量采样的野外标准操作流程》。此外，加利福利亚州毒性物质控制局

（DTSC）2018年发布的关于PCB污染场地评估建议的通知中提到，当需要了解土

壤PCB代表性浓度或暴露浓度时，应考虑采用多点增量方法。2019年，加州DTSC

发布的关于健康风险评估的通知中支持对于存在大面积污染的土壤采用多点增量方

法进行采样。

根据ITRCISM导则修订团队2019年针对全美的统计，美国84%的州都使用过

多点增量采样。其中，不同介质采样使用率分别为：表层土壤（近80%），亚表层土

壤（近60%），土堆（约35%）、沉积物（约20%）。不同类型污染物采样的使用率

分别为：金属（70%）、农药/多环芳烃等SVOCs（近60%）、PCBs（约45%）、VOCs

（约32%）、TPH（约30%）、二恶英（约22%）。

除美国外，2013年丹麦标准化机构制定了《DS3077水平向代表性采样标准》，

它是基于PierreGy采样理论，适合于不同介质代表性样品采集的丹麦国家标准。

DUMIS方法的国外应用情况统计见表2.3-1。

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表2.3-1DUMIS方法的国外应用情况

组织机构颁布时间指南说明

认为PierreGy为矿业界研发的采样理论可以用于危险废物场

1999年3月《CorrectSamplingUsingtheTheoriesofPierreGy》

地的现场采样以及实验室制样。

附录A介绍如何用决策单元多点增量采样方法（DUMIS）进

2006年10月《USEPASW8462006Method8330B》,AppendixA

美国环境保护署行军事靶场土壤弹药残留分析代表性样品的采集和处理。

（USEPA）《UserGuide-UniformFederalPolicyQualityAssuranceProject超级基金场地表层土壤二噁英污染表征的增量混合采样方法

2011年9月

PlanforSoilsAssessmentofDioxinSites》（ICS）用户指南

《Incrementalsamplingmethodology(ISM)atpolychlorinated

2019年8月批准在PCB污染场地清理中采用增量采样方法（ISM）。

biphenyl（PCB）cleanupsites》

《InterimGuidance09-02ImplementationofIncrementalSampling

美国陆军工程兵团2009年7月表层土壤弹药成分调查增量采样暂行方法。

(IS)ofSoilfortheMilitaryMunitionsResponseProgram》

（USACE）

2013年8月《IncrementalSamplingMethodology(ISM)forMetallicResidues》金属残留物调查的增量采样方法指南。

美国州际技术监管2012年2月《IncrementalSamplingMethodology》（ISM）文件表明在土壤和沉积物场地风险评估和修复中取得进展。

委员会（ITRC）2020年10月《IncrementalSamplingMethodology》（ISM）2018撤回，2019年重新修订，2020年再次发布。

《TechnicalGuidanceManualfortheImplementationoftheHawai’i

夏威夷2008年11月2008年首次制定，不定期修订，最新修订时间2021年7月。

StateContingencyPlan》

阿拉斯加环保局泄露预防与响应部提出的土壤多点增量采样

阿拉斯加2009年3月《DraftGuidanceonMulti-incrementSoilSampling》

导则草案

华盛顿2015年3月《SedimentCleanupUser’sManual》提出了沉积物多点增量采样方法，2017、2019年修订

《IncrementalSamplingMethodologyforSiteInvestigationandRisk规定了在调查和评估土壤和其他介质时，使用多点增量采样

缅因2015年4月

Assessment》的一般程序。

密歇根2015年6月《IncrementalSamplingMethodologyandApplications》增量采样技术的方法和应用相关信息，2018年1月修订。

爱达荷2015年6月《PileSamplingWhitePaper》描述了土堆代表性样本的采样要求。

俄亥俄2016年4月《IncrementalSamplingforSoilsandSediments》提出了土壤和沉积物多点增量采样的野外标准操作流程。

RecommendationsforEvaluatingPolychlorinatedBiphenyls(PCBs)当需要了解土壤PCB代表性浓度或暴露浓度时，应考虑采用

2018年4月

加利福利亚atContaminatedSitesinCalifornia.HHRANoteNumber8多点增量方法。

2019年5月

HumanHealthRiskAssessment(HHRA)NoteNumber4对于存在大面积污染的土壤，支持采用多点增量方法采样。

基于PierreGy采样理论，适合于不同介质代表性样品采集的

丹麦2013年7月《DS3077Representativesampling-horizontalstandard》

丹麦国家标准。

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2.3.2国内实践

近年来，编制团队完成了多个农用地、建设用地土壤环境调查采样方法比较

研究案例，包括：深圳市和青海牧草地土壤环境背景值调查采样方法比较研究、

铜陵/湘潭/南京某农田土壤污染调查采样方法比较研究、杭州/南京某地块土壤污

染调查采样方法比较研究、蓬莱/杭州/南京/重庆某地块修复效果评估采样方法比

较研究等。

例如，中国科学院南京土壤研究所毛娟等（2021）在农用地土壤-作物协同监

测调查中，分别运用5点、50点和100点采集土壤-作物样本，分析土壤-作物中

Cd和Pb的含量，并评价不同环节对总误差的贡献，结果表明：野外采样误差＞

实验室制样误差＞分析误差，采集代表性的土壤或小麦样本所需的增量数取决于

空间变异性，当给定采样区域分点数过少时，难以发现采样区域土壤重金属的空

间变异，此时监测数据并不能反映采样区域目标污染物的平均浓度。中国科学院

南京土壤研究所赵晓峰等（2021）将该方法运用于地块基坑清挖效果评估中，通

过比较现行布点采样方法和DUMIS方法的优缺点，并分析不同采样方法对环境

决策的影响，结果表明：相比于现行采样方法，DUMIS方法通过合理的采样设

计减少了总误差，并表明DUMIS方法样本代表性强、数据重现性好，决策可靠，

适用于基坑清挖效果评估。

生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心郭观林等（2021）结合污

染场地的调查目标、污染物在土壤中分布的空间异质性特征，重点对离散采样方

法和增量采样方法的应用现状及局限性进行了分析阐述，认为利用离散点表征污

染物空间分布时，由于本身空间自相关性不强，表征结果不确定性大；而通过采

用大样本量、高覆盖率的增量采样方法，能增强样本的代表性，更加精确地表征

污染物在决策单元内的平均浓度，弥补离散采样的不足，同时也指出了增量采样

方法在挥发性有机物场地、深层土壤调查等情景下存在局限性。

编制组承担的江苏省《铅蓄电池行业地块环境调查技术规范》（征求意见稿，

2021年）中，将DUMIS方法作为绿化带等非硬化区域表层土壤现场采样质量

（平行双样相对百分偏差）不合格时的替代采样方法。这主要是考虑绿化带存在

裸露土壤，因大气沉降和地面灰尘积累等原因，表层土壤（尤其是生产车间及仓

储车间周边的绿化带）容易富集较高浓度的铅，因此生产车间周边的绿化带是往

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往被忽视的潜在污染区域，样品的代表性、数据的重现性对于决策判断的准确性

至关重要。

此外，2021年编制组还参与生态环境部环境规划院牵头的国家推荐性标准

《生态环境损害鉴定评估技术指南基础方法第3部分：土壤损害调查》的编

制，将DUMIS方法作为补充调查时的采样方法。

3.标准主要技术内容说明

3.1范围

PierreGy的采样理论具有广泛的适用性，美欧发达国家已发布的多点增量

采样相关技术指南以及国内外大量实践表明，DUMIS采样方法适用于农用地、

建设用地等不同土地利用方式下，土壤、沉积物等环境介质金属、常规有机污染

物及爆炸物等污染调查，服务于土壤污染状况调查、土壤污染修复与风险管控监

测、修复效果评估、土壤环境背景值调查以及土壤环境损害鉴定评估等不同目的。

除了用于环境介质和污染指标的调查采样外，DUMIS采样方法同样适用于

服务农业生产的土壤质量（如理化性质和养分等）调查采样。

土壤中放射性污染和生物污染采样方法的比较研究鲜有报道，因此，本文件

暂不推荐将DUMIS方法用于土壤放射性污染和生物污染的调查采样。

3.2规范性引用文件

本文件按照《土壤质量土壤采样技术指南》（GB/T36197-2018）选择合适的

采样工具、开展个人安全防护、建筑物及装置保护及二次污染预防；样本保存和

流转要求具体按照GB/T36199、NY/T395、HJ/T166执行；按照GB/T36200-

2018中6.5章节建立初步土壤污染概念模型；按照NY/T395、HJ25.1相关要求

开展资料收集、人员访谈和现场踏勘并进行信息核查；土壤污染物分析指标按照

NY/T395、HJ/T166、HJ25.1；实验室质量保证和质量控制按照NY/T395、HJ/T

166等要求执行。

3.3术语和定义

3.3.1土壤污染概念模型soilcontaminationconceptualmodel

【标准文本】指对区域土壤类型、地质和水文地质等自然条件以及污染源、

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污染物迁移方式、受体暴露途径等特征的概化认识，一般用文字、图、表等形式

来综合描述。

【编制说明】国内外常见的定义是场地或地块概念模型（Conceptualsite

model,CSM），例如《建设用地土壤污染风险管控和修复术语》HJ682-2019中将

地块概念模型定义为：用文字、图、表等方式来综合描述污染源、污染物迁移途

径、人体或生态受体接触污染介质的过程和接触方式等。编制组认为，上述定义

主要考虑了暴露评估，更接近暴露评估概念模型的概念。事实上，土壤类型、地

质和水文地质等自然条件对于污染物的迁移转化至关重要，因此本文件在定义中

增加了土壤类型、地质和水文地质等自然条件。此外，由于本标准主要涉及农用

地和建设用地代表性土壤样本的采样，因此，将地块改为土壤污染。

3.3.2决策单元decisionunit

【标准文本】综合土壤污染概念模型和调查精度要求划定的一个三维土壤采

样单元，基于采样单元土壤污染物的总体平均含量，判断潜在环境危害及人体健

康与环境风险的程度和范围，并做出后续是否需要采取管控和修复措施的环境决

策。决策单元可分为污染源决策单元、污染源周边决策单元以及暴露区域决策单

元。

注：污染源决策单元指已知或疑似存在有害物质泄露或排放的区域划定的决

策单元，污染源周边决策单元是指污染源决策单元外围区域划定的决策单元，旨

在确认污染的范围。暴露区域决策单元是根据未来用地方式，关注受体（如人或

生态受体）可能产生暴露的区域划定的决策单元。

【编制说明】

美国夏威夷州应急计划实施技术指导手册（TGM）中将决策单元定义为：现

场的一个定义明确的区域，在该区域内，将对污染物造成环境污染的可能性做出

决定。简单地说，决策单元是在可能的情况下作为一个独立的单元采集并分析的

目标介质（如土壤）的体积。但这通常是不可行的，只能采集目标介质的代表性

样本（或多个样本）并送到实验室进行分析。有的时候，整个地块可以定义为一

个决策单元。但多数情况下，根据已知或疑似的泄漏区域或人群日常暴露于土壤

的区域来划分决策单元。

决策单元的概念是本标准的核心概念之一，与采样单元的概念接近，但采样

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单元更多是一个二维平面的概念，而决策单元是一个三维立体的概念。环境决策

（如判断是否超过相关筛选值标准或是否已修复合格等）是基于整个决策单元内

土壤污染物的平均含量做出的。多点增量采样的目的是准确估计决策单元内土壤

污染物的平均含量，而不是刻画决策单元内部的空间变异。如果采样目的是后者，

则需要重新划定决策单元。

3.3.3增量increment

【标准文本】在给定的决策单元（DU）内采集的一定数量、均匀分布、相同

质量和形状的土壤分样。

【编制说明】

美国夏威夷州应急计划实施技术指导手册（TGM）中将增量定义为：在决策

单元内采集的单个土样的量，将其合并制成多点增量样本。编制组认为，上述定

义主要强调了增量是组成多点增量样本的单份土样，但未强调增量布设时必须均

匀分布在决策单元内，且各个增量的样本量必须接近，这样才能最大程度地减小

分组和分割误差（GSE），提高样本的空间代表性。因此，本标准增量的定义中增

加了均匀分布和等量的表述。

3.3.4多点增量样本multiincrementsample

【标准文本】由给定的决策单元内所有增量合并组成的该决策单元的代表性

样本。

【编制说明】

该定义强调对于给定的决策单元，其代表性样本是所有增量样本的总和。从

一个决策单元内部均匀分布的多个增量点位等量采集并合并而成的多点增量样

本其本质是代表该决策单元的一个土壤样本，不能称之为混合样（composite

sample）。这是因为，国外文献中混合样特指为了节约分析费用，提高筛选效率而

将相邻的多个样本混合在一起。例如，开展区域土壤地球化学调查时，可能每

1km*1km采集一个土壤样本。但分析时，可能将相邻的4个样本等比例混合后

再分析。如果发现混合样元素含量较高，再回头分析组成混合样的单个样本。为

了区别于混合样，本文件多点增量样本的定义中回避使用”混合”字样。

3.3.5单孔决策单元多点增量样本singleboreholedecisionunitmultiincrement

sample

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【标准文本】仅为判断给定点位和层次的土壤污染状况，将单个钻孔指定层

次的土壤视为一个决策单元，通过等间距采集增量得到的一个代表性样本。

【编制说明】

为了判断某个位置和深度土壤是否污染时，可以把单个钻孔中不同层的土壤

作为决策单元，即单孔决策单元（SingleboreholeDUs）。采样时从给定位置和深

度的钻孔中通过等距离多点采集增量合并成可代表那一段土芯的单孔DU样本。

单孔DU样本与亚表层DU样本数据结合起来，可以为亚表层DU中土壤污染物

的三维空间分布提供更详细的信息。

3.3.6决策单元多点增量采样方法decisionunitmultiincrementsampling,DUMIS

【标准文本】基于PierreGy固体颗粒采样理论的一种采样方法，在划定的

决策单元内，通过多点采集增量、增加样本量提高样本代表性，并通过现场采样、

实验室制样和实验室分析全过程的质量保证与质量控制，确保数据的重现性和结

论的可靠性。

【编制说明】

决策单元多点增量采样方法（DUMIS）是基于法国统计学家和化学家Pierre

Gy提出的固体颗粒采样理论发展而来的一种可用于环境介质（如土壤、沉积物）

和食品、药品代表性样本采样的技术。基于Gy提出的抽样误差的相对方差与代

表性样本的质量以及物料粒径等因素之间的数学关系，DUMIS方法在划定的决

策单元内，通过采用无歧视性（unbiased）的采样工具，从均匀布设的增量点位

等量采集土样并合并组成多点增量样本，确保该多点增量样本可以代表决策单元。

在实验室制备分析样时，仍在沿用DUMIS方法进行样本的制备和缩分，得到可

以代表送往实验室的多点增量样本的分析样。此外，在分析过程中，通过采用无

歧视的称样工具（如平底的称量勺）和适当增大分析样的质量等措施来减小分析

的误差。作为质量控制的重要措施，DUMIS方法要求在使用数据进行环境决策

前，必须先评估数据的质量。评估方法是考察现场采样平行、实验室制样平行和

实验室分析平行三平行的相对百分偏差。若RSD不合格，则需要分析误差来源，

必要时重新设计采样方案或重新划分决策单元。上述定义言简意赅地明确了

DUMIS方法的理论依据、保证样本代表性的关键技术要求、保障措施以及该方

法的优势。

12

3.3.7现场采样平行样fieldsamplingreplicates

【标准文本】对于给定的决策单元，按照多点增量的原则进行独立多次采样

得到的一组土壤样本。原则上现场重复采集三次，该三个土壤样本互为现场采样

平行样。

【编制说明】

现场采样平行样是控制现场采样质量的重要措施，NY/T395-2012和HJ/T

166-2004中均未明确给出现场采样平行样或类似概念的定义，也未明确描述现

场采样平行样的采样技术要求。目前，国内不同行业不同单位采集现场采样平行

样的方式各不相同。有的从现场同一位置和深度采集的一份样本中分出一半作为

现场采样平行样，有的从紧密相邻的位置重新采集一份样本作为现场采样平行样

（如目前VOCs现场采样平行样的采集），有的在最初的钻孔相邻位置重新打一

个钻孔取样。事实上，上述三种方式都无法评估现场采样的空间代表性。第一个

只是评估了现场分样的质量而后两个只是评估了极小尺度的变异，并不能说明所

采集的样品的空间代表性。此外，国内一般采集平行双样，计算平行双样的相对

百分偏差。事实上，统计上要求，至少有三个样本才能进行统计。美国夏威夷州

应急计划实施技术指导手册（TGM）中规定，作为现场采样的质控措施，通常选

择10%的决策单元，在每个决策单元中采集三份样本，计算平均值的标准偏差、

相对标准偏差（RSD）等反映数据收敛或离散程度的统计量。本标准中也规定要

在10%的决策单元中采集现场三平行，并且要求三平行是从三组互相独立的增

量点位采集的，确保三次抽样具有真正意义上的空间代表性。

3.3.8实验室制样平行样laboratorysub-samplingreplicates

【标准文本】对于给定的土壤样本，按照多点增量的原则进行独立多次制样

得到的一组土壤样本。原则上室内重复制样三次，该三个土壤样本互为实验室制

样平行样。

【编制说明】

国内相关技术导则一般规定非VOCs样本风干、过筛后用四分法进行缩分，

得到分析样本。且国内导则基本不考虑在样品前处理和缩分过程中可能引入的误

差。事实上，磨过2mm筛的土壤仍然存在较大的粒径差异，若污染物在不同粒

径颗粒上富集的程度有较大差异，则四分法仍可能引起分组和分割误差（GSE）。

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DUMIS方法考虑现场采样、实验室制样和实验室分析全过程的质量保证和

质量控制。为了评估实验室制样的误差，DUMIS方法要求选择10%的样本，风

干过2mm筛后，按照现场采样相同的多点增量的方法制备样本三次，且三次平

行样都是从过2mm筛的母本中三组互相独立的增量点位采集的。

3.4基本原则

3.4.1针对性

决策单元（DU）的划分是多点增量采样的前提，针对性原则即需要通过对

调查红线范围内及周边区域进行污染识别，划分潜在污染区域和其它区域，建立

初步的土壤污染概念模型。在此基础上，划定污染源决策单元和污染源周边决策

单元。DU的形状和相对位置取决于土壤污染概念模型，而DU的大小取决于调

查的精度要求，受到具体项目经费和时间的限制。

3.4.2代表性

当DU划分好之后，现场采样的目的是通过多点增量采样获得每个DU的代

表性样品，而不是通过采样进一步了解DU内部的空间变异。如果采样的目的是

后者，则应当将DU进一步细分为更小的DU。现行的土壤采样相关技术规范对

现场采样的代表性和实验室制样的代表性重视不够，而大量研究表明，土壤监测

数据的总误差主要来源于现场采样和实验室制样，因此，本文件强调通过多点增

量方法提高现场采样的代表性和实验室制样的代表性，以降低土壤监测数据的总

误差，提高环境决策的可靠性。

3.4.3可操作性

土壤污染的空间变异性是无限的，而土壤调查工作受到经费和时间的限制，

所能达到的调查精度是有限的。因此，在设计调查采样方案时，需要根据项目经

费、时间和调查精度等限制因素，合理确定决策单元的数量和土壤样本的数量。

为了在确保样本代表性的同时，减少现场采样和实验室制样的工作量，需要根据

预期的DU内的空间变异程度以及DU土壤污染物均值与评价标准的接近程度，

确定合理的增量数量以及数据质量控制目标。此外，为了避免引入采样误差并提

高劳动效率，还需要因地制宜选用合适的现场采样和实验室制样工具。总之，

DUMIS具体操作时，需要在对数据质量（准确性、重现性以及结论可靠性等）

的期望和实际可完成的工作量之间找到平衡。

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3.5采样流程

夏威夷TGM给出了地块调查评估的9个步骤：（1）问题陈述与地块概念模

型；（2）识别调查目的和潜在污染物；（3）识别数据信息需求；（4）定义决策单

元；（5）提出决策表述；（6）采样准备、实施和分析计划；（7）数据评估；（8）

潜在环境危害筛选；（9）更新地块概念模型提出下一步工作建议。

ITRCISM（2020版）导则给出的多点增量采样流程包括：（1）制定/更新地

块概念模型；（2）系统规划和识别数值质量目标（考虑数据最终的使用）；（3）

确定决策单元（面积、深度、位置）；（4）制定多点增量采样方案（增量数、重

复数）；（5）现场采样（定位、样品采集、保存、记录等）；（6）实验室处理分析；

（7）风险评估/修复规划/修复行动/风险管理。

我国HJ25.1、HJ/T166、NY/T395的调查采样流程对地块或土壤污染概念

模型以及全过程的数据质量评估重视程度不够。本文件DUMIS采样流程借鉴了

夏威夷导则、ISM导则的流程并参考了HJ25.1、HJ/T166、NY/T395的调查采

样流程，第一步通过资料收集、人员访谈和现场探勘进行污染识别，污染识别最

重要的成果是土壤污染概念模型和对数据信息缺口的分析，这些是制定调查方案

的重要依据。第二步编制采样分析方案，包括确定数据质量目标、划分决策单元、

多点增量布设、确定检测指标以及制定个人防护和二次污染预防的方案等内容。

第三步现场采样，包括采样前的准备、土壤样本采集、现场采样的质量保证与质

量控制、样本保存运输以及个人安全防护和二次污染预防等内容。第四步实验室

制样与分析，包括样本和制样平行的制备、实验室样品分析及分析的质量保证与

质量控制的内容。第五步是对现场采样、实验室制样和实验室分析的数据质量进

行评估，如果数据质量未能达到采样前确定的数据质量目标，则需要根据实际情

况，调整增量数量和样本质量在决策单元里重新采样或者调整决策单元划分，重

新采样。只有数据质量合格，才能进入第六步土壤污染评价，如确定土壤主要目

标污染物及代表性含量、对标相关风险管控标准，判断污染物的潜在环境危害等。

并根据土壤检测数据，对前期建立的初步土壤污染概念模型进行更新，分析仍在

存在的不确定性。在此基础上，提出下一步工作建议。

3.6污染识别

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土壤污染概念模型在污染地块调查、评估与修复等工作的采样过程中至关重

要，它是对田块或地块地质与水文地质条件、污染空间分布特征、污染物迁移及

暴露途径以及受体等综合情况的概化认识，通过资料收集、人员访谈和现场踏勘

等污染识别过程，建立初步地块概念模型并分析数据信息缺口。这些既是对前期

工作的总结，也为后续现场采样分析方案的制定提供了依据。

本文件要求在确定好工作边界后，参考NY/T395、HJ25.1开展资料收集、

人员访谈和现场踏勘等污染识别并进行信息核查，建立初步的土壤污染概念模型，

分析数据信息缺口，为下一步制定针对性的采样（划分决策单元、确定增量数和

样本量等）和分析（确定关注污染物）方案奠定基础。

3.7采样分析方案编制

3.7.1确定数据质量目标

相关各方在调查开始前明确调查的数据质量目标对于有效且高效地开展地

块调查是至关重要的。ITRCISM导则（2020版）中数据质量目标（Dataquality

objectives，DQOs）是指支持环境决策所需的数据的类型、数量和质量。数据质

量是指决策错误的允许水平。而夏威夷导则的在问题陈述（初步建立地块概念模

型）、确定调查目的和关注污染物之后，第三步是确定数据信息需求，包括：确

定已有的有效环境数据、数据缺口分析、识别需要的额外信息的类型和来源、识

别关注的介质、识别关注污染物的潜在环境危害、确定采样和分析方法、确定需

要检测的污染物以及评价标准等。

本文件数据质量目标特指调查的精度和数据精密度的要求。其中，调查的精

度需要综合考虑数据最终用途或使用人对调查精度的要求，调查精度也受到工作

经费和时间等客观因素的限制。数据精密度主要指现场采样、实验室制样和实验

室分析平行样的数据重现性。精密度用三次重复的相对标准偏差来表征。当决策

单元土壤污染物实际平均含量非常接近于评价标准时，采样分析全过程的误差容

易造成数据重现性差，可能导致环境决策错误。因此，这时对样本的代表性和数

据收敛性的要求更高。而当决策单元土壤污染物实际平均含量远远低于或远远高

于评价标准时，即使多点增量样本的数据重现性略差，也不会对最终的决策判断

造成影响。

3.7.2决策单元划分

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我国土壤采样相关技术规范中没有决策单元的概念，类似的概念是监测单元

或采样单元。关于农田土壤环境监测单元的类型，HJ/T166-2004、《农畜水产品污

染监测技术规范》（NY/T398-2000）和NY/T395-2012中规定“土壤环境监测单

元按土壤主要接纳污染物途径可划分为：(1)大气污染型土壤监测单元；(2)灌溉

水污染监测单元；(3)固体废物堆污染型土壤监测单元；(4)农用固体废物污染型

土壤监测单元；(5)农用化学物质污染型土壤监测单元；(6)综合污染型土壤监测

单元（污染物主要来自上述两种以上途径）。监测单元划分要参考土壤类型、农

作物种类、耕作制度、商品生产基地、保护区类型、行政区划等要素的差异，同

一单元的差别应尽可能地缩小。”

关于农田土壤采样监测单元的大小，NY/T395-2012详细规定了不同调查目

的每个点的代表面积。例如，农田土壤背景值调查，每个点代表面积200hm2-1000

hm2；农产品产地污染普查，污染区每个点代表面积10hm2-300hm2，一般农区

每个点代表面积200hm2-1000hm2。农产品产地安全质量划分，污染区每个点代

表面积5hm2-100hm2，一般农区每个点代表面积150hm2-800hm2。禁产区确认，

每个人代表面积10hm2-100hm2。污染事故调查监测，每个点代表面积1hm2-50

hm2。此外，《耕地污染治理效果评价准测》（NY/T3343-2018）规定了耕地污染

治理区域效果评价点位布设的密度要求。如治理面积小于等于10hm2，评价点位

数量为10个。

关于建设用地土壤采样单元的大小，HJ/T166-2004中规定，城市土壤监测

点以网距2000m的网格布设为主，功能区布点为辅，每个网格设一个采样点。

《建设用地土壤环境调查评估技术指南》（2017）规定，详细调查时对初步调查

筛选的污染区域，土壤采样点位每400m2不少于1个，其他区域每1600m2不少

于1个。

与国内现行的土壤采样相关技术导则不同，决策单元多点增量采样方法的一

个重要特征是基于地块概念模型（即本文件中的土壤污染概念模型）将整个调查

区域划分为若干个连续的DU。

关于DU的类型，夏威夷TGM将DU划分为污染源区域DU、污染源周边

区域DU以及暴露区域DU（如图3.7-1所示）。其中，暴露区域DU是为了评估

未来用地方式下土壤污染物对人群的暴露量而划定的，如地块部分区域未来开发

17

作为儿童的活动场地。ITRC的ISM导则将DU划分为两大类，一种是基于已知

位置和尺寸的污染源划定的污染源区域DU，还有一种是存在人或生态受体随机

暴露的已知位置和尺寸的区域，即暴露区域DU。由此可以看出，不同类型决策

单元的相对位置取决于具体地块的概念模型或暴露模型。

关于DU的大小，夏威夷TGM和ISM导则中并未明确限定决策单元的大

小，但指出决策单元的划分（位置和面积等）是数据质量目标的一部分，是以识

别风险和优化治理的需要为依据的，应当在现场采样前根据数据最终的用途/使

用人的精度要求以及项目经费、时间等因素由利益相关方共同确定。一般情况下，

污染源决策单元的大小为几十到几百平方米。对于可能存在小尺度高异质性的污

染物（例如，铅弹、PCB等），应设定较小的决策单元并增加在决策单元中采集

的增量数量和质量。如果前期未能充分识别污染源区域，误将污染源区域与周边

清洁区域划在一个决策单元中就会导致平行样数据之间出现较大差异，这表明原

先设定的决策单元内局部仍存在污染源，这时应将原先的决策单元划分为更小的

决策单元，重新进行采样。不恰当地使用的过小的决策单元也可能干扰现场调查。

尽管精细地区分污染区和清洁区很重要，但使用过小的决策单元（例如，小于几

十平方米）通常会增加不必要的调查成本且效果一般。

图3.7-1泄露区域决策单元和暴露区域决策单元示意图（引自夏威夷TGM）

鉴于上述情况，本文件将污染源划分为：点源及其污染区域、大气源及其污

染区域以及水污染源及其污染区域以及面源污染区域四大类。其中，点源指生产

/维修车间、固废暂存/堆放/填埋区、废旧设备堆放区、废水处理设施区等。在每

类决策单元中根据污染物迁移扩散的模式再细分为污染源决策单元、污染源周边

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决策单元。其中，点源及其污染区域的污染源决策单元和污染源周边决策单元以

污染源为中心放射状划分，大气源及其污染区域的污染源决策单元和污染源周边

决策单元沿主导风向，按扇形分布划分，水污染源及其污染区域的污染源决策单

元和污染源周边决策单元沿平行于水流向的方向按条带状划分。当潜在污染源为

农药、肥料、调理剂等农业投入品或地质高背景时，可根据影响土壤污染物含量

和分布的可能因素，如土地利用方式、耕作模式、母质、地形、地貌、土壤类型

等单元结合调查的精度要求来划分不同的决策单元。

关于决策单元的大小，本文件结合国内相关技术规定给出了建议值。例如，

根据NY/T395-2012以及《耕地污染治理效果评价准则》（NY/T3343-2018）中

关于土壤调查采样和治理效果评估采样点代表面积的相关规定，本文件规定农用

地决策单元的大小在（3-150）亩之间，深度一般为（0-20）cm。《建设用地土壤

环境调查评估技术指南》中规定，详细调查时对初步调查筛选的潜在污染区域，

土壤采样点位每400m2不少于1个，其他区域每1600m2不少于1个。据此，本

文件规定建设用地潜在污染区单个决策单元原则上不大于400m2，潜在未污染

区单个决策单元大小原则上不大于1600m2。

决策单元层的厚度根据地块的地质及水文地质条件、污染源所在深度及污染

物纵向迁移能力、地块调查纵向的分辨率等因素综合确定。本文件参考HJ25.2-

2019中