针对利用FAO56?PM法计算参考作物蒸发蒸腾量ET₀时气象资料需求往往不易满足的问题，研究了温度法及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型.以FAO56-PM法ET₀计算值为标准，比较分析了Hargreaves法、改进的Thornthwaite法、简化的FAO56?PM法以及Mc-cloud法在我国湿润气候区的应用效果，评价了校正后的温度法以及基于温度资料的BP人工神经网络预测模型在该气候区的适用性.结果表明，在ET₀较小时，Hargreaves法、改进的Thornthwaite法和简化的FAO56?PM法计算值较FAO56?PM法偏大，在ET₀较大时较FAO56-PM法偏小；改进后的Thornthwaite法与FAO56?PM法最为接近，Mc cloud法与FAO56?PM法的计算结果差异最大；除Mc cloud法外，校正后的温度法检验合格率较高，具有较好的地区适用性；基于温度资料的BP人工神经网络预测模型具有较高的预测精度，结果好于校正后的Thornthwaite法和Mc cloud法，可应用于只有温度资料时湿润气候区ET₀的预测.