针对丘陵红壤区铜冶炼厂周围水稻土污染区（1.40 km2），在景观尺度上，采用协同克里格方法，研究了影响表层土壤Cu含量空间分布预测的辅助因子。基于空间自相关性、间距、长轴方位角以及各种预测误差，评价了辅助变量（包括秸秆全Cu含量StrawCu、籽粒全Cu含量GrainCu、土壤全Cd含量Cd、土壤pH、土壤有机质OM、高程H）对表层土壤Cu含量分布预测精度的影响。结果表明，单辅助变量的协同克里格预测值与实测值相关系数的大小顺序为Cu/Cd>Cu/H>Cu/StrawCu>Cu/GrainCu>Cu/OM、Cu/pH，而多辅助变量协同克里格预测的相关系数大小顺序为Cu/（Cd, StrawCu）>Cu/（Cd, StrawCu, H）>Cu/（Cd, StrawCu,GrainCu）>Cu/（StrawCu,GrainCu）> Cu/（Cd, H）。与土壤全Cu含量的普通克里格插值精度相比，利用表层土壤全Cd含量、水稻秸秆全Cu含量、高程作为辅助变量与水稻土表层全Cu含量进行协同克里格插值可以显著提高预测精度；但水稻籽粒全Cu含量作为辅助变量对预测精度影响不显著；而土壤有机质含量和土壤pH作为辅助变量反而降低了预测精度。在对表层土壤全Cu含量分布的多辅助变量协同克里格预测中，表层土壤全Cd含量和水稻秸秆全Cu含量的影响最大，其次是高程，水稻籽粒全Cu含量不能提高对