准确预测作物蒸散量对制定精准的灌溉制度和提高水分利用率至关重要。为进一步研究识别气象要素对作物蒸散的影响。本文采用五道沟水文实验站大型称重式蒸渗仪实测资料及气象资料，利用灰色关联法分析了玉米蒸散量与 14 个水文气象要素间的关联度，建立 12 个不同影响因素组合下的GM（1，n）逐日蒸散量预测模型。结果表明，淮北平原夏玉米蒸散量与各影响因素的灰色关联度从大到小排序依次为：水汽压力差>日最高气温>地温 100cm>地温 30cm>地温 10cm>地温 50cm>日平均气温> 相对湿度>绝对湿度>叶面积指数>饱和差>日最低气温>日照时数>风速；不同影响因素组合下的建模结果表明输入要素个数为 4~8 时，模型预测精度均合格，后验差比值均小于 0.45，小误差概率均大于 0.8，可用于蒸散预测。采用 GM（1，7）模型时，模型精度最高。