降雨是影响土壤侵蚀的重要因素，用降雨侵蚀力(R)表征降雨引发土壤侵蚀的潜在动力，R因子的准确估算能够加深对侵蚀动能的认识以及提高侵蚀预测的精度。目前R因子一般依据USLE/RUSLE方法计算。前人认为R的计算至少需要连续20年，最低分辨率为15min的降雨资料，这使得R因子在不同地区的应用受到限制。目前已经开发了众多基于更易获取的日、月、年降雨资料的R因子简易计算模型（简称PR模型）。本文基于中国东部地区和澳大利亚的降雨数据，应用Mengs检验，分析不同简易计算模型估算R值与RUSLE模型计算R的相关系数在统计上是否具有显著性差异，探讨获取到不同降雨资料时应使用的R因子简易模型;基于澳大利亚降雨数据，探究降雨数据的时间分辨率对R因子计算结果的影响;基于中国东部地区和澳大利亚降雨数据，定量分析降雨数据的时间序列长度对R因子计算结果的影响。研究得到的主要结论为:　　(1)在中国东部地区，15种PR模型计算结果与R均显著性相关(r＞0.59，p＜0.03)，但很多模型都存在系统偏差，建议按文中建立的回归关系式修正后使用。在所有的模型中，三种基于中国数据（包括国内最常用的章文波模型和第一次全国水利普查采用的模型）和一种基于澳大利亚数据建立的日降雨PR模型的相关系数并列处于最高等级(r＞0.99)，但澳大利亚模型的计算偏差随纬度增高而变大，校正后能够更合理的使用，章文波模型存在约30％的系统误差，也需要校正后才能获得更高的估计精度，第一次全国水利普查采用的模型则可以直接用于R的估算，不需要进行校正处理。　　(2)在澳大利亚地区，15种PR模型计算结果与R均显著性相关(r＞0.62，p＜0.004)，多数模型在澳大利亚地区直接应用存在系统误差，可用本文的回归方程修正后估算R。两个基于中国数据建立的日PR模型的相关系数(r＞0.90)仅次于基于澳大利亚数据建立的PR模型的相关性(r＞0.97)，表明其它国家建立的PR模型也可以较好地运用于澳大利亚地区。综合中国东部地区和澳大利亚降雨数据的分析，章文波模型（PR11）、第一次水利普查采用的模型(PR13)和澳大利亚地区建立的日雨量模型(PR15)显著优于其它PR模型。　　(3)用10-60min降雨资料替代6min降雨资料估算R都是可行的(R2＞0.99)。本研究结果认为大于15min时间分辨率估算R的系统误差已超过10％，不适合直接用于R的估算，可应用本文给出的转换系数估算R。分析不同时间分辨率降雨资料对E和I30计算结果的影响，得出不同降雨资料计算降雨动能E的差异较小，影响R的计算结果主要源于不同时间分辨降雨资料对I30计算结果的影响。　　(4)针对本文计算R代表性较好的站点（变差系数小于10％），利用澳大利亚站点的数据分析得出，若将估算的平均误差控制在10％，最大误差控制在20％，则至少要保证用10年的降雨资料计算R。中国降雨数据的分析结果表明，若将平均误差控制在10％，最大误差控制在20％，则至少要保证用14年的降雨资料计算R。定量分析增加降雨资料年限长度对误差变化的影响发现，小于10年的降雨资料计算R的误差变化大，增加计算R的时间序列能够有效的降低估算误差。