常用的随机模拟方法有序贯高斯模型（Sequential Gaussian Simulation）、序贯指示模拟（Sequential Indicator Simulation）及截断高斯模型（Truncated Gaussian Simulation）3种［6-7］，其中最常用的是序贯高斯模型。它是基于高斯概率理论和序贯模拟算法的一种随机模拟算法。是通过已有样本数据计算待估点值条件概率分布，然后从此概率分布中随机取一数值作为模拟现实。当每得出一个模拟值后，将该模拟值同原始数据及之前算得的模拟数据一起作为条件数值，从而计算另一点的模拟值。这种算法运算效率高，简单灵活，因而被认为是条件高斯模拟方法中最常用的方法之一［8］。由于变量空间分布的不确定性，致使普通插值方法得到的结果与变量实际值存在一定误差，但是随机模拟给定的是一系列等概率的模拟值，在反应空间变量的实际分布情况方面具有突出优点。因此，随机模拟理论更有广泛的应用空间。在实际应用过程中，利用随机模拟产生的值计算区域内变量不超过某一指标（这个指标依据具体情况而定，如作物的耐盐阀值，作物养分需求临界值等）的概率值。此概率值可以用来评价区域内某一指标的风险度、施肥决策等。若将Z（u）定义为变量在空间某一位置的插值结果，Zm为变量阀值，则采样区域任一位置u处不超过临界值的概率定义为P｛Z（u）≤Zm｝，其计算公式如下：

式中：number of｛Z（u）≤Zm｝为一系列随机模拟中小于给定阀值的个数；L为随机模拟的次数，在实际应用中，要求L≥100。

同理，P｛Z（u）≥Zm｝定义为区域内任一位置处u超过某一阀值的概率，其计算公式如下：

式中：number of｛Z（u）≤Zm｝为一系列随机模拟中小于给定阀值的个数；L为随机模拟的次数，在实际应用中，要求L≥100。(www.daowen.com)

同理，P｛Z（u）≥Zm｝定义为区域内任一位置处u超过某一阀值的概率，其计算公式如下：

同理，number of｛Z（u）≤Zm｝表示一系列随机模拟中超过阀值的个数，L的意义及要求与式（6-9）相同。

同理，number of｛Z（u）≤Zm｝表示一系列随机模拟中超过阀值的个数，L的意义及要求与式（6-9）相同。