本文基于联合国粮农组织（FAO）推荐Angstrom-Prescott公式用于计算缺乏辐射观测资料地区的太阳辐射（Rs）以提高参考作物蒸散量ET0的估算精度,以此为基础进一步分析五大气象因子（最高温度Tmax、最低温度Tmin、相对湿度RH、风速U2、日照时数n）及ET0的变化趋势,再探究ET0对五个气象因子及净辐射Rn的敏感系数,并从时间和空间两个角度进行ET0主控因子分析。具体过程如下:第一步:以114个含辐射资料的气象站1957～2016年气象数据,采用最小二乘法得出各个站点系数as、bs的率定值,并利用交叉验证法对不同插值方法进行评价得出最优方法为克里金插值法,运用其得出全国Angstrom-Prescott公式的系数as与bs率定值。在日尺度和月尺度上对FAO推荐值与系数as、bs率定值计算的Rs、ET0结果对比评价,最终给出各个地区适宜的系数as、bs率定值。第二步,根据1957～2016年全国2478个气象站的逐日气象资料,通过对五大气象因子和采取第一步取得的系数率定值计算出的ET0,从年内、年际两个时间尺度并采用了 Mann-Kendall突变检验及趋势检验法进行变化规律探究,利用R/S分析法进行未来趋势分析。第三步,根据1970～2020年近50a气象资料,通过对五大气象因子及净辐射Rn,从不同季节内、年内时间尺度和空间分布上进行了敏感性分析,为进一步分析解释ET0变化成因提供依据。主要得出了以下结论:（1）拟合得出的A-P公式修正系数显著提高了 Rs的计算精度,综合对比FAO系数建议值和率定值的Rs及ET0的计算结果:建议对黑河·腾冲线以北地区（除西北地区及青藏高原地区）以及华东地区仍采用FAO建议值;对于华北及华中部分区域,可在7-8月采用率定值,其余月份继续采用FAO建议值;对于西南及华南、华中部分地区,可直接采用系数率定值。（2）以1957～2016年近60a气象数据进行变化趋势分析得出,年内:最高温度、日照时数、ET0均为春夏两季大于秋冬季节,相对湿度、最低温度则为夏秋高于春冬季节,风速则反过来冬春季节大于夏秋季。年际:最高温度、最低温度呈现显著上升趋势,而相对湿度、风速、日照时数则呈现下降趋势,参考作物蒸散量ET0同样呈现持续下降趋势,且在未来一段时间均将持续目前的变化趋势。（3）以1970～2020年近50a气象数据进行敏感性分析得出,时间上:相对湿度和净辐射全年各个时间段对ET0的影响都很大;风速则在1和12月影响较大;最低温度仅在7、8月份影响稍大,其余时间影响平平。ET0的数值大小仅在全年随着相对湿度的增加而减小、在1月份随着日照时数、2和12月份随着最低温度的增大而减小,其余则随着最高温度、风速、日照时数的增大而增大。空间上:在西北、西南、东南部分区域以净辐射影响最大;相对湿度占影响大的区域则在东北和华东、华南大部分地区。且ET0主控因子随着时间变化会发生空间分布上的变化:随着时间的变化,伴随温度和日照时数的增加,净辐射的影响越来越大,而当温度下降的时候,相对湿度的影响则开始增加。六个主要因子敏感性:相对湿度＞净辐射＞最高温度＞日照时数＞风速＞最低温度。（4）综上所述,1957～2016年间ET0总体呈现出的减小趋势,主要与相对湿度的下降、风速和日照时数的减小等作用有关。