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本文以滇池流域为研究区,基于分形理论计算流域关键土壤侵蚀影响因子(等高线形貌、河网水系及土地利用)的分维值,通过分析各因子分维值的物理内涵及拟合它们与土壤侵蚀之间的非线性关系来探讨滇池流域土壤侵蚀的内在发生机制,为分形理论在土壤侵蚀预测中的应用进行了有益探索。在提取出等高线、坡度及河网水系等信息的基础上,本文首先将研究区划分为山丘区和平原区两个一级分区和107个子流域。完成分维值的计算后,对不同提取间距、不同集流阈值下流域整体分维值的变化、山丘区和平原区的区域总体分维值的变化以及各子流域单元分维值的变化进行了对比分析,揭示出各类型分维值所蕴含的物理意义以及它们相互间的密切关系。最后利用因子分析和BP神经网络对流域土壤侵蚀分维值和等高线形貌、水系及土地利用分维值进行了非线性拟合。本研究得到以下结论：随着提取间距从5-100m递增,流域等高线形貌总分维值从1.6729-1.4386递减,山丘区等高线形貌总分维值、各子流域的极值和平均值均大于平原区。随着河网提取集流阈值从100-1500m递增,流域水系总分维值从1.2665-1.0702递减。集流闽值与对相应水系分维的对数拟合相关系数达到了0.9984,为水系在GIS中自动提取过程中确定集流闽值的合理范围提供了新思路。平原区水系总分维值、各子流域水系分维值平均值均大于山丘区。通过对比山丘区和平原区三种土地利用类型分维值和稳定性指数,发现山丘区三种土地利用总分维值大于平原区,两区均为林地最为稳定,山丘区的草地和平原区的耕地分维值最大,最不稳定。经过验证,由其他影响因子分维值作为输入的土壤侵蚀分维值预测模型有着较好的稳定性和可靠性。但相关系数R值仍有很大的上升空间,仍需加入其他输入因子补充相关信息。