本文在理论分析与室外试验相结合的基础上，利用传统的统计方法分析树木蒸腾动态特征，并对树木蒸腾与气象因子关系进行探讨；利用单因子分析、多元线性回归分析、主成分分析、BP神经网络等分析方法对树木蒸腾预测模型进行研究；对试验数据进行滞后效应分析，并利用多元线性回归、主成分分析、BP神经网络等方法就滞后前后树木蒸腾与气象因子关系进行比较；尝试以径粗为变量实现单木到林分水平的尺度转换，以期获得林分水平的蒸腾耗水量，得到以下研究结果： 1、树木蒸腾日变化研究液流速率日变化曲线形状尽管各不相同，但均呈现明显的昼夜规律，白天有短暂的流速剧减的现象，既“液流速率的午休”。不同天气状况下液流速率日变化研究表明：晴天液流活动持续时间长，日变化曲线峰值高，达到404.3g/h；阴天液流速率保持较低值，全天峰值仅为188.83g/h，液流活动持续时间较晴天短；由于降雨增大了空气湿度，叶片内外蒸汽压梯度大大降低，雨天液流开启时间较晚，气孔关闭早，液流活动持续时间最短。 2、树木蒸腾月变化研究5、6、7月份液流速率早上7:00启动，5月份液流速率上升最快，6月份次之，8月份液流速率上升最慢；6月份液流速率日变化曲线波高最高，峰值最大，为到597g/h、7月份次之，5月份最低；相比其他月份而言，8月份液流启动较晚，液流结束时间较早，全天液流持续时间短，日变化曲线波形最窄，峰值液流速率高于5月份峰值液流速率，低于6、7月份峰值液流速率。 3、液流速率与气象因子相关性分析晴天和雨天的数据相关性好，阴天数据相关性差，晴天影响液流变化的主要因子为太阳总辐射、大气温度、相对湿度；阴天和雨天相对湿度对液流速率影响最大，与液流速率相关性达到-0.946和-0.909。0-30cm各层土壤含水率与树木液流速率拟合效果较好，主要因为人工灌溉条件下梨树根系分布较浅，当树木蒸腾耗水时，根系通过吸收水分补充损耗，引起表层土壤含水量的变化，对树木蒸腾耗水做出响应。 4、树木蒸腾预测模型研究传统的多元线性回归分析方法应用最为广泛，该方法拟合精度较高，但建立回归方程偏回归系数通过T检验水平较差；主成分分析方法能减少自变量个数，解决信息重叠问题，使问题分析更简单，此方法观察值与拟合值回归拟合效果不如多元线性回归分析方法，但回归方程偏回归系数通过T检验水平较好；BP神经网络模型，相对误差最小，拟合精度最高。 5、考虑滞后效应的树木蒸腾预测模型研究树木液流达到峰值时间与气象因子达到峰值时间并不同步，滞后效应确实存在。利用主成分回归和多元线性回归分析方法进行分析表明：考虑滞后可以提高树木蒸腾预测模型的精度；利用神经网络模型分析表明：考虑滞后以后树木蒸腾预测模型精度提高或者小幅度降低。 6、单木到林分水平耗水量的尺度转换研究四个样木10cm、20cm、30cm、40cm、顶部径粗与全天平均液流速率之间建立的一元线性回归方程拟合效果较好，可见，通过径粗与全天平均液流速率进行单木到林分水平尺度转换是可行的。通过尺度转换可知，果实膨大前期整个果园全天平均液流速率为121666.6g/h，既果园全天耗水量约合2.920mm：果实膨大中期整个果园全天平均液流速率为173763.2g/h，既果园全天耗水量约4.170mm。