蒸散发是陆面水循环过程中最主要的水文过程之一,对掌握作物蒸散发生规律、节水种植业的发展趋势、加强水资源科学管理,以及水分利用效率的提升具有重要意义。本研究对估算日蒸散量的Penman-Monteith (PM)公式进行了修正,提高了其在阿克苏地区的适用性、准确性(均方根误差值RMSE由11.7830减小到8.7981)。另外,使用了GRNN(广义回归神经网络)与BP(反向传播神经网络)两种神经网络对日蒸散量拟合估算,结果表明BP神经网络(Nash-Sutcliffe系数为-0.0883,RMSE值为3.2659)估算效果比GRNN神经网络(Nash-Sutcliffe系数为-0.4410,RMSE值为3.3431)要好。这一研究对阿克苏地区的日蒸散量估算、了解极端干旱区的棉田等作物种植有长远的意义。