中国是世界上土壤侵蚀最为严重的国家之一。一个多世纪以来国内外学者不断探索土壤侵蚀规律,在小区、坡面、小流域等微观尺度取得了很好的进展,但对于区域尺度的研究尚处在探讨阶段。本文综合考虑对区域土壤侵蚀的影响显著,且当前技术手段比较容易获取的降雨、土壤、坡度、径流路径和地表覆盖作为区域土壤侵蚀模型的关键因子。借鉴统计经验模型的思路和优点,利用空间信息技术确立土壤侵蚀空间模型。同时,对模型中的各因子的含义进行了约定,并提出了相应的参数化方法。在此基础上,利用该模型完成了 2017年北京市潮白河流域土壤侵蚀模数的估算。最后,将土壤侵蚀空间模型估算结果和RUSLE估算结果进行对比,分析了该模型的可行性。主要结论如下:(1)本文选取的降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡度、径流路径和地表覆盖等关键因子可以从总体上反映出自然和人为扰动地表对区域土壤侵蚀空间格局的影响。(2)本文所提出的关键因子的参数化方法较为可靠,可以快速、定量地反映各因子对于区域土壤侵蚀的影响:采用GPM卫星数据、靳秋桐等提出的插值方法估算降雨侵蚀力精度较高;径流路径因子能够较精准地反映实际地形受到侵蚀的状况和发生侵蚀的潜力;叶面积指数能够更好的反映实际的植被覆盖状况和有效的描述不同质量、不同垂直结构下的植被对于土壤侵蚀的影响。(3)将各因子数据统一用30m分辨率,能够满足我国区域土壤侵蚀动态监测的需求。土壤侵蚀空间模型的结构简单,各因子数据获取方便、成本低、参数化处理效率高,能有效缩短区域土壤侵蚀监测时间、降低成本。(4)北京市潮白河流域土地利用存在不合理的地方,坡耕地的土地利用方式是土壤侵蚀较为严重的原因。另外,综合地表覆盖情况和土壤侵蚀指数,林草地质量退化是水土流失加重的主要原因。因此,该区域内应该继续施行天然林保护,强化封山育林,充分发挥山区环境的自然修复能力。同时,在继续重视坡耕地的水土流失防治的基础上,加强对覆盖度低、垂直结构不完整的低效人工林和退耕初期、弃耕之后无人管理的草地的土壤侵蚀监管。