E生态产品更新说明 - ET₀历史及预测

精准掌握蒸散强度，科学估算作物需水，结合墒情决策灌溉！

ET₀是什么？这次更新解决了什么核心问题？

之前不少用户跟我们吐槽：

• “想知道昨天作物需水强度，得翻好几页墒情数据”
• “想对比今年和往年的蒸散情况，找不到地方查”
• “不知道未来一周要不要浇水，心里没底”
• “历史数据想导出做分析，操作太麻烦”

本次ET₀数据模块的重大更新，正是为了帮您构建一个科学的灌溉决策框架。我们为您提供最核心的环境蒸散数据（ET₀），并引导您结合作物自身特性和土壤水分实况，彻底告别“盲猜式”灌溉，迈向精准农业。

五大核心功能：从环境监测到决策支持的全链条服务

1. 核心指标看板：4 个关键数据，1眼看清环境蒸散强度

专业解读：ET₀不是作物直接喝的水！ ET₀（参考作物蒸散量）是指在理想条件下，高度 12cm、表面阻力 70s/m 的标准化矮生牧草充分供水时的蒸发和蒸腾总量。它是一个气象指标，衡量的是环境（光照、温度、湿度、风速）“抽走”水分的强度。您可以把它理解为灌溉决策的“发动机”——天越干热，发动机马力越大。

打开模块先看 “核心看板”，不用翻页，4 个关键信息直接给你：

• 昨日 ET₀值：如“5.38 mm/day”，代表昨日的天气条件导致了多大的蒸散潜力。这是计算您作物实际需水量的核心基准值。
• 历史同期均值：与多年历史上的同一天对比，判断当前蒸散强度处于高位还是低位。
• 距平指数：用百分比直观显示偏差——比如 +103.0%，这表明昨日的环境蒸散强度远超历史平均水平，是作物缺水风险的强烈预警信号。
• ET₀指数：一个综合性指数，辅助您快速判断蒸散等级，数字越大代表蒸散越强，小白也能秒懂。

正确的决策思路（示例）： 种小麦的王哥看到昨日ET₀高达5.38mm，距平指数+103.0%。他没有立刻去浇水，而是这样思考：

• 环境预警：“天气这么干热，水的消耗速度很快。”
• 结合作物：“我的小麦正处于灌浆期，这是需水关键期，作物系数（Kc）很高，实际水分消耗（ETc）肯定不小。”
• 核实土壤：“我必须马上查看土壤墒情仪的数据，看看根层土壤的含水量是否已经掉到了设定的灌溉下限。”
• 精准决策：如果墒情仪显示土壤含水量不足，他才会启动灌溉，补充因高ETc而损失的水分。

2. 统计摘要：多维度复盘环境蒸散特征

此模块帮您从更长的时间尺度上理解您所在区域的蒸散规律：

• 累计值/平均值：复盘本周、本月、本年的总蒸散潜力和日均水平。
• 历史极值：了解历史上出现过的最高和最低ET₀，为应对极端天气提供数据参考。
• 变异系数（CV）：衡量ET₀的年内波动性。CV值高，意味着灌溉计划需要更加灵活。
• 距平指数（累计/平均）：评估今年以来的总体蒸散强度与历史平均的差异，用于中长期水资源规划。

3. 7日ET₀精准预测：为短期灌溉计划提供数据输入

提供未来一周的逐日ET₀预测值，并结合天气预报。这是您制定短期灌溉计划的关键数据输入。

专业应用（示例）： 预报“后天：ET₀=5.62mm，天气小雨”。您的判断不应是“下雨了不用浇”，而应是： “后天大气蒸散需求依然强劲。需要关注实际降雨量是否能有效补充作物当天估算的ETc（实际水分消耗）。如果只是毛毛雨，土壤水分依然是净支出，仍需考虑补灌。”

4. 深度趋势分析：掌握长期规律，应对极端风险

▶ 极值事件统计 统计历史上高/低ET₀天数、连续高温天数，并引入干旱指数等专业指标，帮您评估和应对干旱、热浪等极端气象风险。 ▶ 季节特征： 自动计算四季ET₀均值。这对于规划季节性灌溉策略、分配水资源、以及指导设施农业（如大棚）的通风降湿管理具有重要意义。

5. 交互式历史数据分析：您的专属农业气象数据库

提供强大的数据交互和导出功能，方便您进行更深入的对比分析、制作灌溉记录、或用于科研和项目报告。

专业必读：如何从ET₀科学推导灌溉决策？

掌握ET₀是第一步，科学灌溉还需要以下两个关键步骤：

步骤一：估算作物实际需水量（ETc）

ETc才是您的作物在特定生育阶段的真实水分消耗。计算公式为：

作物实际需水量 (ETc) = 参考作物蒸散量 (ET₀) × 作物系数 (Kc)

• ET₀：由我们的应用提供。
• Kc（作物系数）：这是一个关键参数，它因作物类型（如玉米、番茄）和生育阶段（苗期、开花期、成熟期）而异。苗期Kc值较低，旺盛生长期Kc值最高。您需要根据作物的实际情况，参考相关手册或专家建议来确定。

步骤二：结合土壤墒情仪进行决策

ETc告诉您作物“用掉了”多少水，而土壤墒情仪告诉您土壤这个“水库”里还“剩下”多少水。

只有当土壤含水量降低到作物适宜生长的下限时，才需要启动灌溉。 灌溉量则应以补足ETc造成的水分亏缺为目标，同时避免超出土壤持水量造成深层渗漏和浪费。

为ET₀装上“地下的眼睛”——“智墒”土壤含水率一体化感知设备

从“天上算”到“地下看”：为什么ET₀需要一个可靠的伙伴？

在前面的章节中，我们详细阐述了如何利用ET₀（参考作物蒸散量）和Kc（作物系数）来科学估算作物的需水量。这解决了“天气要带走多少水”和“作物想消耗多少水”的问题。

但这其中还缺失了最关键的一环：土壤这个“水库”里，到底还剩下多少水？

无论ET₀多高，如果作物根系的土壤环境中水分依然充裕，贸然灌溉就是浪费；反之，即便ET₀不高，若土壤本身已经干旱，作物同样会遭受胁迫。

因此，一个能够实时、精准监测土壤水分的工具，是实现精准灌溉决策的最后一块拼图。它负责提供“地下的实况”，与ET₀的“天上的数据”形成闭环。而我们引以为傲的**“智墒”土壤传感器**，正是为此而生。

什么是“智墒”？—— 不只是测量，更是深度感知

“智墒”，顾名思义，是一款对土壤“墒情”进行动态监测、智能分析的传感器智能终端。它就像您部署在作物根层土壤中的“高精度探针”和“智能分析师”。

它的核心能力：基于对不同深度的土壤水分和土壤温度进行连续、动态的实时监测，再结合我们的 E生态平台（集成传感技术与数据处理的 AIoT平台） 提供的气象信息（如ET₀），实现对土壤储水状况和作物根系耗水过程的深度感知。 简单来说，“智墒”不仅告诉您土壤“湿不湿”，它还能告诉您：

• 哪一层湿？（表层湿还是根层湿？）
• 湿得够不够？（水分含量是否在作物舒适区？）
• 水正在被谁消耗？（是地表蒸发还是根系吸收？）

三、客户实证：“智墒”在全国各地的应用案例

自2012年以来，“智墒”已在祖国大地上扎根。截至2025年，超过两万台实时在线的“智墒”设备，正默默守护着从东北的黑土地到南方的红壤，从西北的旱作区到东部的设施大棚。这些海量的实测数据，构成了我们算法优化的坚实基础，也验证了“智墒”在不同场景下的卓越表现。

案例一：山东苹果园——避免“无效”深层灌溉

• 痛点：果树根系深，传统滴灌只湿润表层，农户担心深层根系缺水而进行大水漫灌，造成深层渗漏和水肥流失。
• “智墒”方案：在果树根系主要分布的20cm、40cm、60cm深度部署“智墒”。数据显示，即使在ET₀较高的晴天，表层土壤水分下降快，但40cm以下的深层土壤水分依然稳定。
• 价值：果农根据“智墒”数据，调整为“少量多次”的精准滴灌策略，只补充表层和次深层土壤水分，有效避免了无效的深层灌溉。

案例二：寿光蔬菜大棚——实现番茄“按需喝水”

• 痛点：大棚番茄对水分极为敏感，水多易徒长、裂果、病害重；水少则影响果实膨大和品质。
• “智墒”方案：将“智墒”传感器置于番茄根部密集区，设定并监控土壤含水量的“上限”（防涝）和“下限”（防旱）。
• 价值：种植户结合ET₀预测和“智墒”的实时读数，实现了真正意义上的“按需供给”。当“智墒”显示水分低于下限时，水肥一体化系统自动开启补水。

案例三：东北玉米合作社——大田作物规模化精准管理

• 痛点：数千亩玉米地，地块间土壤质地有差异，统一灌溉导致旱涝不均，管理成本高。
• “智墒”方案：在不同地块的代表性位置安装“智墒”网络，形成一幅动态的“土壤墒情地图”。
• 价值：合作社管理者在办公室就能看到哪个地块需要灌溉。结合ET₀数据估算出的总需水量，他们可以对不同地块进行差异化灌溉作业。

ET₀ + 智墒 = 您的精准灌溉决策驾驶舱

我们提供的不再是孤立的数据点，而是一套完整的决策逻辑：

• 用 ET₀模块 告诉您——未来环境需水强度如何变化。
• 用 “智墒”传感器 告诉您——此刻作物根部真实的水分状况。

将二者结合，您就拥有了一个强大的**“灌溉决策驾驶舱”**，能够清晰地看到“油门”（ET₀）踩了多深，同时也能精准地读取“油箱”（土壤）里还剩多少“油”。

立即部署“智墒”，让您的灌溉决策有据可依，让每一滴水都浇在作物的根上！

聊聊你的用法，我们来实现新功能！

我们相信，强大的工具只有在您手中才能发挥最大价值。为了让产品更贴合您的实际需求，我们想邀请您聊一聊：

您平时都用 ET₀ 数据来做什么分析呢？是制定灌溉计划、评估作物长势，还是用于科研或项目报告？

在使用过程中，您是否还期待哪些更强大的功能？比如，结合更多作物模型的需水预测？或是更精细化的干旱预警？

欢迎在评论区留言，分享您的宝贵想法！ 格式：【我的用法】+【功能建议】

赶紧去体验！现在用正合适

眼下正是秋作物灌浆、冬小麦备播的关键期，用 “7 日预测” 定浇水计划，用 “核心看板” 查需水偏差，科学灌溉不浪费 —— 进入我们的E生态电脑端https://cloud.ecois.info 点击【应用】→【ET₀历史及预测】，赶紧试试新功能吧！

※ 数据与方法说明 ※

• 计算方法：本产品中的ET₀（参考作物蒸散量）计算严格遵循联合国粮食及农业组织（FAO）推荐的彭曼-蒙蒂斯（Penman-Monteith）公式。这是国际上广泛应用的标准方法，确保了计算结果的科学性。
• 历史数据：用于分析的历史气象数据，源自国家气象信息中心等官方机构面向公众开放的站点数据，保证了数据源的权威与可靠。
• 预测数据：用于滚动计算未来ET₀预测值的天气预报数据，均通过合规、公开的渠道从权威气象机构获取。