坡位（如坡肩、背坡）的空间变化通常是渐变的，这种特征反映了地表过程在坡面上的综合效应，因此对精细尺度下的地理建模（如土壤空间信息推理）有重要作用。虽然目前对坡位空间渐变特征已有若干定量化方法，但所得的以相似度向量形式表达的多维模糊坡位信息还缺乏实际应用。

    中科院地理科学与资源研究所秦承志副研究员所在研究小组继2009年在Geomorphology上发表文章，提出了一整套基于原型理论利用典型位置的坡位空间渐变信息定量化方法，可同时考虑坡位的空间和属性信息，克服已有方法中的问题之后，近期又在定量化坡位空间渐变信息实际应用于地理建模方面取得进展——首次将模糊坡位信息直接应用于对平缓小流域内土壤属性空间分布的推测模型。

    在该研究中，模糊坡位信息一方面用于指导目的性土壤采样，另一方面用于对这些建模采样点的土壤属性进行加权平均，从而建立应用模型推测土壤属性空间分布。结合验证样点进行的定量评价结果表明：在建模区中，利用模糊坡位信息的应用模型仅需极少量的建模样点，就可获得与基于48个建模点的多元线性回归模型可比的效果；而在环境条件相似、面积更大的外推区中，经过更大规模的独立验证点集进行定量评价，结果表明利用模糊坡位信息的应用模型具有明显优于多元线性回归模型的外推性能。

    最新研究成果发表在Geoderma上。