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问题描述：
分区随机采样法在划分采样区块时，要求地形条件、生物群落类型、土壤属性都较为一致，实际操作中如何平衡这三类指标？它与简单随机采样相比，主要在哪些环节上提高了样方选择的代表性？
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定义
分区随机采样法是将样地划分为地形条件、生物群落类型、土壤属性较为一致的不同采样区块，利用随机布点和随机选择样方的方式进行土壤采样的方法。
英文
词语的英文定义是 Block random sampling method。
补充说明
如何平衡三类指标
实际调查通常以植被或土壤类型为主导因子，先按一个主因子圈定大致分区，再用地形部位校正边界，难以完全同时均一的地段优先保持群落类型和土壤母质一致，坡度、坡向作为次要约束。
比简单随机采样的改进
简单随机采样对整块样地统一布点，容易在空间异质性强时漏掉小面积类型或局部特征。分区随机采样法先按相对均质的区块分割，再在各区块内独立随机布点、选样方，使每类地形、群落或土壤单元都有样方进入，减少空间不均匀带来的估计偏差。