污染概率阈值的选择对污染区面积估算有显著的影响，污染概率阈值设置过大，可能会把原本污染区域错认为清洁区域，而概率阈值太小，可能将清洁区域错认为污染区域。污染区域错定为清洁区域将低估土壤重金属污染的风险，清洁区错定为污染区则会夸大污染风险，进而增加土壤污染修复成本。从土壤环境健康角度来看，低估污染的损失要大于高估污染。为了辅助污染阈值选择，GOOVAERTS等提出了损失函数法，通过估算经济损失的方式来确定最佳阈值，通过比较不同污染概率下的污染评价错误导致的经济损失，确定最佳的阈值。损失函数是用于评估某一区域错划分为安全或污染区所产生的总损失，该方法在计算过程中需要知道污染区被错估为清洁区导致的健康损失以及清洁区被错估为污染区产生的经济损失，由于增加修复成本产生的经济损失相对容易估算，而污染的健康损失估算非常困难，限制了该估算方法的应用。
基于污染阈值概率进行的污染区划分属于统计学思路，该思路与目前常用的确定性插值方法如反距离加权和克里格插值方法等存在明显不同。确定性插值方法给每个待评价网格确定性值，直接与污染阈值比较判定是否污染。插值方法的误差不可避免，但应用插值结果时往往忽略误差部分，这可能导致决策的偏差。地统计条件模拟方法给出每个待评价网格土壤污染物的统计分布特征，在此基础上估计待评价网格超过污染阈值的概率。基于统计学概率的思路确定污染区范围可以估计污染区范围划定的不确定性，进而预估土壤污染治理修复工程量面临的不确定性，制定更好的土壤修复方案。某种程度上，基于概率阈值方法进行环境决策时比确定性插值方法困难，因为概率阈值方法直接让决策者面对了模拟结果的不确定性，在进行决策时更加谨慎。概率阈值可以综合考虑研究区域土地利用的信息、污染来源及释放特征、污染物性质及环境行为、污染物风险水平等，未来应在这些方面开展相关研究工作，实践应用中，对不确定性较大区域，也可以通过适当增加调查样点，提高污染区范围估计精度。
4结论
(1)基于地统计条件模拟方法获得了研究区土壤中重金属Cu、Pb的统计特征，模拟结果与调查样点的统计特征基本一致。研究区土壤中Cu、Pb的地统计条件模拟结果空间分布格局与克里格插值方法的模拟结果相似，但地统计条件模拟方法消除了克里格插值法的平滑效应。
(2)应用地统计条件模拟方法时，单次模拟结果在空间上存在一定波动性，必须通过大量模拟现实，基于统计特征确定污染概率，通过确定污染阈值估计研究区内污染区面积。基于污染概率的污染区面积估计可以对修复决策的不确定性进行评估，为修复工程规划设计提供参考。