本文对FAO56作物需水量计算方法在鲁西北平原地下水浅埋区适宜性检验的基础上，利用标准状况下双作物系数法对1963-2006年雨养条件下冬小麦需水量进行了模拟。将MK趋势检验、季节性MK趋势检验、敏感性分析法和灰色关联法相结合研究气象要素对年参考作物蒸散量、冬小麦季参考作物蒸散量和冬小麦需水量的影响，论文主要结论如下：　　 FAO Penman-Monteith方程计算的参考作物蒸散量与实测蒸发量的相关性较高，能够较好的反映当地气象要素对蒸散发能力的影响。FAO56推荐的单、双作物系数法能够较好地模拟正常灌溉条件下冬小麦蒸散发过程。鉴于FAO56没有考虑地下水补给，因此该模型在地下水埋深较浅、灌溉较少的情形下应慎重应用。　　 标准状况下双作物系数法模拟冬小麦需水量结果表明，1963-2006年雨养条件下冬小麦需水量平均值为427mm，多年呈现下降趋势，1990年后存在上升趋势。冬小麦需水与降水的耦合分析表明，不考虑地下水补给和土壤水的情形下，在湿润年需要补水237mm，极枯水年需要补水342mm。冬小麦多年平均作物系数趋于稳定，在0.8左右，蒸发系数有随降水增加而增大的趋势。　　 气象要素长期变化趋势分析表明，除降水外的其它气象要素在多年间和多年冬小麦季的变化趋势基本一致。通过MK趋势检验和季节性MK检验进一步对气象要素、参考作物蒸散量和冬小麦需水量的变化趋势进行了显著性检验表明，各气象要素在不同月份的多年变化趋势具有一定差异，日照时数、最低温度和风速的大多数月份呈现显著、极显著变化，平均相对湿度、日最高温度变化趋势则不显著。近年来气象因素均存在促进蒸散发的变化趋势。　　 气象要素对参考作物蒸散量的敏感性分析表明，敏感系数在年内各月的变化规律基本一致。依次为：日均相对湿度、日最高温度、日照时数、日均风速、日最低温度。其中日均相对湿度敏感系数为负值，日均风速通常在夏季小于最低温度，二者的敏感系数在年内各月份呈现倒“U”型，其余三要素则呈现“U”型分布。进一步对敏感系数多年变化的MK趋势检验表明，日最高温度敏感系数呈现极显著下降趋势、最低温度和相对湿度的敏感系数呈现极显著上升变化。　　 气象要素与冬小麦季参考作物蒸散量月灰色关联分析表明，气象要素在不同月份对参考作物蒸散量的影响变化较大。气象要素与冬小麦需水量和同期参考作物蒸散量的灰色关联分析结果基本一致，仅在4月份关联序差异较明显。多年关联度分析表明，平均湿度对年参考作物蒸散量的影响较大，其次为日照时数、最高温度、最低温度、降水、日均风速；最高温度、最低温度和日照时数对冬小麦需水量和同期参考作物蒸散量的影响较大，其次为相对湿度、降水和日均风速。