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水分是小麦生产的核心影响因素,江淮地区作为我国冬小麦主产区之一,时有旱涝灾害发生,影响小麦生产。为解决降水与小麦需水量不匹配、总量大却阶段性供应不足造成的问题,明确冬小麦需水规律十分重要。本文利用大型称重式蒸渗仪实测蒸散值,研究冬小麦的蒸散规律;利用同步监测试验站的气象数据,分析不同气象因子对蒸散的影响程度;取10种模型进行优选,并利用实测值进行参数优化,确定适宜于本地的蒸散模型,10种模型分别为:综合法FAO 24 Penman（FAO 24）,FAO 56Penman-Monteith（FAO 56）,1963 Penman（Pen 63）,FAO 79 Penman（FAO 79）,两种温度法Hargreaves-samani（H-S）和Mcloud（Mcl）,四种辐射法Priestly-Taylor（P-T）,De Bruin-Keijman（D-K）,Makkink（Mak）,Turc法。主要结论为:（1）2016-2017年冬小麦全生育周期（211天）的蒸散量为546.32 mm,日均蒸散值为2.6 mm·d-1。日最大蒸散值出现在2017年4月28日(8.26 mm·d-1),最小值出现在2016年12月11日(0.33 mm·d-1)。非越冬期间（10-11月、4-5月）,晴天的蒸散值大于阴天,越冬期间阴晴天的值较接近。蒸散的日变化规律呈先上升后下降的趋势,晴天多对应单峰分布,日蒸散最高值出现在12～17时之间。（2）影响蒸散的因素从强到弱依次为温度项、平均相对湿度、日照和风速:相关系数分别为最高温度（0.63）、平均温度（0.60）、平均相对湿度（-0.52）、最低温度（0.42）、日照时数（0.4）和2m风速（-0.02）,除2m风速外,其余因子均通过显著性检验;通径分析的结果还显示,日照时数通过相对湿度对蒸散有较大的间接影响（p=0.18）;主成分分析的第一成分主要为温度项（平均温度,最高温度和最低温度）;第二成分中日照时数的系数（-0.90）最大,平均相对湿度的贡献次之,根据分析构建主成分与因子分析（PCA）模型,可较好拟合蒸散。（3）根据决定系数（R2）,选取的10个经验模型和PCA模型的相关性由高到低依次为:Pen 63>FAO 79>FAO 56>D-K>FAO 24>Mak>H-S>P-T>Turc>PCA>Mcl,综合法的表现最优,其R2在0.92～0.94间。辐射法中D-K和Mak的表现较好（0.93和0.92）,温度法中H-S法（0.91）的表现优于Mcl法,Mcl法的表现为所有模型最差（0.55）。按照均方根误差（RMSE）值由小到大,各个模型的估算精确度排序为PCA>FAO 79>Pen 63>D-K>P-T>FAO 24>FAO 56>Turc>Mak>Mcl>H-S,范围在0.95～3.16 mm·d-1之间。（4）利用实测值对辐射法和温度法模型进行系数订正:优化后的P-T模型参数由1.26调整为1.94,为估算效果最好的模型（R2=0.92,RMSE=0.62）。D-K模型的参数a由0.85调为0.44,Mak模型的参数也由0.63调整为1.06,H-S模型的参数0.0023调整为0.0012。Turc公式中的0.013调整为0.052（R2=0.86,RMSE=4.7）,Mcl模型原本的系数为0.254,经订正后调整为0.937（R2=0.55,RMSE=2.62）,修正后的Mcl与Turc模型不适用于估算江淮中部冬小麦蒸散。