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。