土壤侵蚀及其导致的水土流失已经是全球性的生态环境问题，土壤侵蚀模型可以对其过程和机理进行科学化、定量化研究，并有效预报侵蚀状况，便于为水保措施效益评估、土壤侵蚀综合防治和水土保持区划工作提供科学依据。　　 在回顾国内外土壤侵蚀研究进展的基础上，探讨地理信息系统(GIS)、元胞自动机(CA)、神经网络(ANN)在土壤侵蚀方面的应用，分析降雨、地形、土壤、植被、人类活动等因素对土壤侵蚀的影响，构建GIS支持下的土壤侵蚀预测模型ANN-CA。本研究解决以下三个问题：(1)ANN-CA模型的构建：选择通用土壤流失方程(USLE)作为基础模型，研究模型中各因子计算公式，进行参数率定；运用ANN技术，从侵蚀强度等级之间的转换关系中求取所需的转换概率，并用此定义CA的转换规则，设计土壤侵蚀预测模型ANN-CA。(2)ANN-CA模型与GIS的集成：在GIS技术的支持下，读取、存储、处理与输出模型所需的数据。并且将GIS的空间数据处理、空间分析、可视化表达等功能和CA的时空动态模拟功能进行耦合，模拟土壤侵蚀的时空演变。(3)ANN-CA模型在研究区的应用：以澧水流域为研究对象，应用ANN-CA模型，通过验证分析，模型改进等手段，控制模型对未来的土壤侵蚀状况进行模拟的精度，实现空间分布定量研究和时空演化动态模拟。然后分析模拟结果，提出防治对策。　　 通过利用ANN-CA模型在研究区进行时空演化模拟，得到以下结论：(1)土壤侵蚀具有复杂的非线性特征，而CA技术和ANN技术能够用简单的方法有效地对其进行动态模拟；(2)ANN-CA模型能避免主观臆测，结构简单，设计难度不大，参数较少，参数率定的工作量小，但是精度较高，结果直观；(3)通过对研究区2015年土壤侵蚀状况的预测，反映出三个规律，指导防治对策：在空间上，澧水流域土壤侵蚀强度的区内相似性和区间差异性较为明显，便于进行因地制宜的分区防治；在时间上，澧水流域大部分范围内土壤侵蚀已经得到有效控制；在总体上，澧水流域土壤侵蚀防治的落脚点在于坡改梯(坡度小于25°)、退耕(旱地、坡度大于25°)还林、还草。