蒸散发(ET)的计算是区域水资源和气候模拟的基础，而降低作物ET是提高水资源利用效率，实现农业“真实节水”的一个重要途径。本文在分析通州区的气象因子及用水现状的基础上，以气象因子及农业用水量的不同组合为输入向量，以区域蒸散发量为输出向量，建立三种计算蒸散发的BP神经网络。利用北京市通州区2002-2004年农业用水数据、气象数据和月遥感蒸散发数据训练模型，并用训练好的网络对2005年的ET进行预测。结果表明，BP网络可用于ET的预测计算。 三种网络简便可行，预测精度好，其中包含农业用水量的6因子模型预测精度最高。这一结果表明，农业用水是影响蒸散发的重要人为因素。具有气温、日照小时数、降水和农业用水的4因子模型预测结果也较好，在数据缺乏的情况下可以只把四者作为网络输入。此研究为ET预测提供方便快捷的计算方法。