土壤性质空间分布信息的准确表达是土壤资源优化利用和土壤环境保护的需要。为模拟川中丘陵区县域尺度上土壤有机质的空间分布格局，构建了以地理坐标、地形和植被因子为网络输入的径向基函数神经网络模型（RBFNN_E），并将该方法与普通克里格法（OK）、多元回归模型（MLR）和仅以地理坐标为网络输入的神经网络模型（RBFNN_C）相比较。结果表明：RBFNN_E对479个验证点模拟结果的平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和均方根误差（RMSE）较MLR分别降低了1.74%、1.45%和2.64%，较OK分别降低了7.77%、12.76%和3.92%，较RBFNN_C分别降低了8.89% 、9.81%和7.68%。从模拟的空间分布图来看，RBFNN_E能较好地刻画环境变化引起的土壤有机质空间变异的细节信息。因此，融合环境因子的神经网络模型（RBFNN_E）不仅具有较高的模拟精度，还能更好地揭示复杂地形下土壤有机质的空间变异，使模拟结果更符合区域地学规律与实际情况，可为复杂环境条件下土壤管理、精准农业的实施以及区域环境规划等提供科学依据。