土壤粒径分布（soil particle size distribution, psd）作为土壤重要物理属性，与土壤其它诸多物理、化学、生物特性密切相关。目前对其研究方法除了普遍使用的粘粒、粉粒、沙粒等3级或更多粒级划分研究外，研究方法则多体现为分形理论的对其应用。中国科学院新疆生态与地理研究所桂东伟博士及其所在研究团队，基于土壤psd数据特点、与取样点构成的二维表属性特征，将广泛应用于植物群落格局研究的数量生态学算法----排序方法，通过算法原理分析、改进，首先从理论上表明其可成功运用于土壤psd差异性比较及其与环境因子的相关研究，其次在选取策勒河流域中昆仑山的土壤psd及对应植被的分析研究中，进一步证实了相关如ca、cca等排序算法在土壤psd研究的适用性，指出排序算法能得到土壤psd更为细致的定量信息进而有效反应出其差异性。

具体研究表明16粒级划分已足够反应出不同土壤样品psd的差异性。而将排序算法与目前普遍使用的分形理论算法相结合，则能体现出更为全面的psd信息。这在一定程度上发展了土壤psd研究的方法论，相关研究发表在国geoderma上。

此外，该研究团队基于这一研究成果，以策勒绿洲为例，利用绿洲农田表层土壤psd的取样数据，系统分析了人为管理及自然风蚀因素对土壤psd影响状况。研究首次表明，绿洲表层土壤尽管受风蚀等自然危害影响严重，但对土壤质地影响起决定因素的仍然是人为因素，主要体现在耕作年限方面，定量回答绿洲农田如垦殖后持续利用超过30年，则其表层土壤psd会趋于向好起到质的变化。这一研究结果为绿洲土壤变异中人为因素的决定性提供了理论支撑.