摘要：土壤侵蚀预报是进行水土流失监测、指导水土保持措施合理配置、优化水土资源高效利用的重要工具，自20世纪60年代以来，国内外学者对此进行大量研究，建立一系列经验统计模型和物理成因模型等。以上模型复杂性及适用性各异：如经验统计模型主要从侵蚀产沙因子角度入手，建立径流产沙与降雨、植被、土壤、土地利用、耕作方式、水保措施等之间的多元回归因子关系式，一般比较简单，便于应用，但模型中经验参数适用范围有限，模拟精度难以控制；物理机理模型主要以土壤侵蚀物理过程为基础，利用水文学、水力学、土壤学及其他相关学科基本原理，根据降雨、径流条件来描述土壤侵蚀过程，预报给定时段内的土壤侵蚀量，具有一定的通用性，但其限制因素较多，应用不便；人工神经网络（ANN）中的BP网络模型具有较强的自学习能力和处理非线性问题能力，近年来已在有关工程领域得到广泛应用。本文以土壤侵蚀较为严重的陕西淳化县泥河沟流域坡耕地为例，引入BP网络模型这一新的定量研究方法对坡面土壤侵蚀产沙规律进行研究.

关键词：坡面土壤侵蚀 侵蚀产沙量 bp神经网络 

单位：中国科学院水利部水土保持研究所; 西北农林科技大学; 国家节水灌溉杨凌工程技术研究中心; 陕西杨凌712100