为了达到简化计算、精准掌握果树蒸腾耗水规律的目标，本研究采用自动定时称重式电子秤蒸发皿装置与自动称重盆栽试验装置，监测得到实时水面蒸发量与植物蒸腾量，结合当地气象因子，通过相关分析、偏相关分析、BP神经网络、多元非线性回归拟合等方法，确定了影响蒸散发的主要气象因子与植物生理生态指标因子，分别建立基于主要气象因子与小时蒸发量（E_panhour）、日蒸发量(E_panday)之间的“温湿度-ET₀”模型；并通过该简便模型对延安果园苹果树的实际蒸散发进行预测。具体得到以下结论:

（1）影响蒸发皿水面蒸发量变化的主要气象因子为温度（T_a）、平均相对湿度（RH）与太阳净辐射（R_n）。在日尺度下，与蒸发量间相关性大小依次为：T_a(r=0.809)>Rn(r=0.526)>RH(r=-0.44)；小时尺度下， T_a(r=0.843)>R_n(r=0.808)>RH(r=-0.78)，温度、湿度与太阳净辐射三者对蒸发量的影响显著且稳定，通过偏相关分析证明了太阳净辐射对ET₀的影响在很大程度上可以通过温湿度综合作用体现。除气象因子外，影响植物蒸腾的主要植物因子为：叶面积指数（r=0.666）、总叶面积（r=0.592）与冠幅（r=0.539），其中，叶面积指数的影响最为显著。

（2）气温每升高1℃，蒸发皿水面蒸发量平均增加0.07mm/day，增幅4.32%。夏季（6-8月），气温每升高1℃，蒸发量平均增加0.078mm/day，增幅3.17%；冬季（11-来年2月），气温每升高1℃，蒸发皿水面蒸发量平均增加0.043mm/day，增幅5.19%，气温越低，温度升高对蒸发皿水面蒸发变化的影响更为剧烈。

（3）温、湿度可以较好反映水面蒸发量，通过非线性多元回归建立“温湿度-蒸发”模型，小时蒸发量模型的有效系数NSE=0.889，日蒸发量预测模型有效系数NSE=0.923。“温湿度-蒸发”模型乘以蒸发皿系数K_p=0.668后，该模型可以较好的模拟ET₀变化，2018、2019年延安果园ET₀拟合模型NSE=0.674、0.611，整体趋势较高。该模型预测结果与Priestley-Taylor(P-T)、Hargreaves(H-G)、Blaney-Criddle（B-C）、BP神经网络算法进行对比，优势明显。

（4）通过确定苹果树不同生长阶段的作物系数K_c，计算得到延安果园苹果树蒸腾耗水集中在6-10月，最大平均日蒸腾量出现在7月为4.25mm/day。此外，果园土壤表层含水量峰值均出现在九月，在水平方向，距离果树主干20、40、60cm处土壤的表层含水量差异小；在垂直方向，受降雨和蒸发交替发生的过程影响，土壤水分在不同深度上呈“S”型分布，导致20-30cm土层处为水分转折点。为了达到简化计算、精准掌握果树蒸腾耗水规律的目标，本研究采用自动定时称重式电子秤蒸发皿装置与自动称重盆栽试验装置，监测得到实时水面蒸发量与植物蒸腾量，结合当地气象因子，通过相关分析、偏相关分析、BP神经网络、多元非线性回归拟合等方法，确定了影响蒸散发的主要气象因子与植物生理生态指标因子，分别建立基于主要气象因子与小时蒸发量（E_panhour）、日蒸发量(E_panday)之间的“温湿度-ET₀”模型；并通过该简便模型对延安果园苹果树的实际蒸散发进行预测。具体得到以下结论:

（1）影响蒸发皿水面蒸发量变化的主要气象因子为温度（T_a）、平均相对湿度（RH）与太阳净辐射（R_n）。在日尺度下，与蒸发量间相关性大小依次为：T_a(r=0.809)>Rn(r=0.526)>RH(r=-0.44)；小时尺度下， T_a(r=0.843)>R_n(r=0.808)>RH(r=-0.78)，温度、湿度与太阳净辐射三者对蒸发量的影响显著且稳定，通过偏相关分析证明了太阳净辐射对ET₀的影响在很大程度上可以通过温湿度综合作用体现。除气象因子外，影响植物蒸腾的主要植物因子为：叶面积指数（r=0.666）、总叶面积（r=0.592）与冠幅（r=0.539），其中，叶面积指数的影响最为显著。

（2）气温每升高1℃，蒸发皿水面蒸发量平均增加0.07mm/day，增幅4.32%。夏季（6-8月），气温每升高1℃，蒸发量平均增加0.078mm/day，增幅3.17%；冬季（11-来年2月），气温每升高1℃，蒸发皿水面蒸发量平均增加0.043mm/day，增幅5.19%，气温越低，温度升高对蒸发皿水面蒸发变化的影响更为剧烈。

（3）温、湿度可以较好反映水面蒸发量，通过非线性多元回归建立“温湿度-蒸发”模型，小时蒸发量模型的有效系数NSE=0.889，日蒸发量预测模型有效系数NSE=0.923。“温湿度-蒸发”模型乘以蒸发皿系数K_p=0.668后，该模型可以较好的模拟ET₀变化，2018、2019年延安果园ET₀拟合模型NSE=0.674、0.611，整体趋势较高。该模型预测结果与Priestley-Taylor(P-T)、Hargreaves(H-G)、Blaney-Criddle（B-C）、BP神经网络算法进行对比，优势明显。

（4）通过确定苹果树不同生长阶段的作物系数K_c，计算得到延安果园苹果树蒸腾耗水集中在6-10月，最大平均日蒸腾量出现在7月为4.25mm/day。此外，果园土壤表层含水量峰值均出现在九月，在水平方向，距离果树主干20、40、60cm处土壤的表层含水量差异小；在垂直方向，受降雨和蒸发交替发生的过程影响，土壤水分在不同深度上呈“S”型分布，导致20-30cm土层处为水分转折点。