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水土保持（soil and water conservation）是指防治水土流失，保护、改良与合理利用水、土资源，维护和提高土地生产力，减轻洪水、干旱、风沙灾害，以利于充分发挥水、土资源的生态效益、经济效益和社会效益，建立良好生态环境，支撑可持续发展的社会公益事业。——《中国水利百科全书 水土保持分册》
土壤侵蚀（soil erosion）是指土壤及其母质在水力、风力、冻融或重力等外营力作用下，被破坏、剥蚀、搬运和沉积的过程。
一、水土保持信息化现状
水土保持信息化虽然在我国起步较晚，但随着我国信息化步伐明显加快，水土保持信息化也开始进入到一个快速发展的阶段，目前水土保持信息化的主要应用有：
1.水土保持信息化标准规范建设；
2.以遥感为基础的“3S”技术的应用；
3.水土保持信息系统的应用。
本文主要从数据分析的角度对水土保持信息化工作提出新思路，充分发掘水土保持资源价值。
二、水土保持数据资源体系
水土保持数据资源体系通过提升数据资源获取能力、整合集成各类水土保持数据资源、建立水土保持数据资源目录、完善数据更新机制，建立标准统一、持续更新的水土保持数据资源基础库。
三、水土保持的趋势预测
水土保持工作是一项周期长、涉及面广的系统工程，需要科学地、全面地对水土保持进行规划需要进行大量的数据分析工作。其中，按照现有的信息化条件对水土流失情况以年为单位进行趋势预测，对水土保持规划提供了数据支撑和科学依据。
通过以数据为主体的趋势预测指的是宏观层面上的水土流失预测，预测方法采用的并非传统的水土流失公式进行预测，而是通过整合现有的水土保持专业数据和大量的非专业数据，然后根据综合分析以及机器学习的方法，抽取影响显著的因子再进行预测的新型预测方法。
在本文中将不会说明水土流失预测方法的具体实现过程，而主要是对预测的方式和结果进行简单的介绍。
四、水土流失预测的数据分析
经过确定水土流失预测方法的技术路线，并评估其可行性后。通过采集所需的数据并完成预处理和整合工作，通过数据分析初步判定数据抽取范围。
水环境面积提取
土地覆盖率提取
水土流失量在空间分布上一般呈现为土壤侵蚀程度的高低，按照划分标准可分为若干个等级。通过分析可能造成水土流失量发生变化的因子，并评定每个因子的权重以及因子之间的关系，例如X因子在某范围内会对Y因子的变化产生显著影响，通过整理这些可能影响结果的因子和它们间的关系建立一个模型（方法不做说明），完成模型的搭建后进行水土流失量的预测。
预测水土流失
在得出模型计算后的预测结果后还需要进行数据校正工作，通过预测历史年的数据和实测数据进行对比校正是一种常见的方法。除此之外，对于水土流失的预测还应该考虑到人工因素叠加造成的影响，这部分主要是为治理水土流失采取的各类治理措施，治理措施可以作为模拟预测的条件输入到模型中，综合分析后再演算出新的预测结果。
五、水土流失预测的意义
新型的水土流失预测方法打破了常规的学术范畴，是一种通过应用计算机复杂的演算能力，自动建立数据的关联性，从而预测相关可能性的思路。这种思路并没有严格的因果逻辑，预测结果可能也会和实际有很大出入，但对水土流失预测本身却提供了一种可参考的手段。
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