Что такое ETO: как считать полив по науке — и зачем это уже встроено в Gros.farm

Введение: Почему фермеру пора забыть про полив "на глаз"

Каждый фермер знает: вода — это не просто ресурс, а один из ключей к урожаю. Чуть не долил — растение стрессует и тормозит рост. Чуть перелил — загнивание, болезни, потери удобрений. А если поливать каждый день «на всякий случай» — тратишь воду, электричество и деньги(за дорогие удобрения).

🔹 Но как понять, сколько действительно нужно полить сегодня?
Не "на глаз", не "по графику", не "как сосед делает", а точно — под свою культуру и свою погоду.

Именно для этого существует показатель ETO — он помогает понять, сколько миллиметров воды растение может испарить в такую погоду, и на основе этого настроить грамотный полив.

❗ Раньше это было сложно…

Раньше нужно было собирать данные: температуру, влажность, радиацию, ветер. Потом вручную подставлять всё в формулы Пенмана–Монтейта или Вантейна, пересчитывать, сверяться. Многие агрономы даже не брались за это.

✅ Сегодня всё по-другому — особенно в системе Gros.farm

Мы в Gros.farm встроили расчёт ETO прямо в систему управления:

• Если у вас есть только температура или только прогноз погоды(через API метеосервисов, которые уже встроены) — используем упрощённую формулу ETO.

• Есть датчики влажности, радиации и ветер — система автоматически(если вы захотите) переключается на полную формулу Penman–Monteith.

• Работаете в теплице и добавляются недостающие данные для формулы — включается формула Стангеллини, специально для защищённого грунта.

Система сама пересчитывает полив каждый день за 2 часа до рассвета, уточняет прогноз каждый час(можно настраивать), и корректирует под реальные данные. Также как у топ агропредприятий в Нидерландах, США или Канаде.

📌 Иначе говоря:
вам не нужно разбираться в формулах.
Просто выбираете культуру, ставите датчики (или даже без них — по API), и система сама считает, когда и сколько поливать. 

История и суть: как появилось понятие ETO и зачем его вообще начали считать

🌱 Всё началось с простой идеи: вода уходит, и это можно измерить

Долгое время агрономы пытались понять, почему одни растения требуют больше воды, другие — меньше, даже при одинаковом поливе. И почему на одной грядке растения пышные, а на другой — вянут. Ответ оказался в том, что вода уходит из системы не только через испарение с почвы, но и через листья.

Так появилось понятие:

Эвпотранспирация (Evapotranspiration) =
испарение с поверхности почвы + транспирация через устьица листьев.

Это общее количество воды, которое растение теряет в течение суток. А значит — это и есть количество, которое нужно восполнить поливом.

🔬 Учёные начали искать формулу

Уже в первой половине XX века стало понятно: эвпотранспирация зависит от погоды. Значит, её можно рассчитать, если знать:

• температуру воздуха,

• влажность,

• солнечную радиацию,

• скорость ветра,

• давление.

Так появились первые модели: в 1940–60-х годах было предложено десятки формул — каждая пыталась учитывать разные факторы.

👤 Кто такой Мишель Вантейн и его вклад

Французский учёный Michel Vantelin (в некоторых источниках — M. Vantelin или M. Ventenat) предложил одну из простейших рабочих формул расчёта эвпотранспирации. Она учитывала только температуру воздуха, и благодаря своей простоте использовалась на фермах и в агрономии десятилетиями.

Именно такие формулы сегодня часто называют “краткой формулой ETO” — они позволяют хоть как-то начать считать, даже без датчиков.

📈 Потом пришёл Пенман — и всё усложнилось (но стало точнее)

Английский агрометеоролог Говард Пенман (Howard Penman) в 1948 году предложил более точную формулу, учитывающую:

• радиацию,

• температуру,

• влажность,

• ветер.

Позже её доработал Монтейт — и мы получили знаменитую формулу Пенмана–Монтейта, которая и по сей день считается золотым стандартом ETO. Эта формула легла в основу методических рекомендаций FAO-56(продовольственная организация ООН).

🏠 А что с теплицами? Тут работает Стангеллини

Позже стало понятно, что формулы для открытого грунта не годятся для теплиц: там нет ветра, другое излучение и влажность выше. Для этого нидерландский учёный Альберт Стангеллини (A. Stanghellini) разработал отдельную модель, которая работает внутри защищённого грунта.

Сегодня в Gros.farm мы используем все 3 формулы в зависимости от доступности данных и выбора самого пользователя. При этом система сама проверяет: какие есть данные, и на какую формулу переключиться и предлагает такую возможность.

История ETO — это путь от простой идеи до комплексной системы, которую раньше считали вручную, а сегодня можно получить "из коробки".
Именно так это реализовано в Gros.farm: если есть данные — будет точный расчёт, если нет — будет упрощённый, но рабочий. Всё автоматически.

Что такое ETO - простыми словами

Представьте себе участок земли, покрытый идеально ровной травой — не сухой и не мокрой, а оптимально увлажнённой, как на спортивном газоне. И пусть эта трава стоит в типичной погоде вашего дня: +27 °C, ветер 2 м/с, немного солнца, средняя влажность воздуха. Вопрос:

Сколько миллиметров воды испарится с этой поверхности за день?

Ответ на этот вопрос и есть показатель ETO — референсная эвпотранспирация.

📏 Как измеряется ETO?

ETO выражается в миллиметрах в сутки.
Если ETO = 4,2 мм, это значит:

👉 Вода испарилась бы с площади 1 м² в объёме 4,2 литра за сутки.

Это и есть точка отсчёта — эталон, на который можно опираться при расчёте полива любой культуры. У каждой культуры — своя потребность, которая выражается через коэффициент.

🧮 Пример: ETO в действии

Допустим, у нас теплица с салатом, и на сегодня система считает:

• ETO = 3,8 мм

• Коэффициент культуры (Kc) для салата = 0,9

• Площадь — 100 м²

Расчёт:
3,8 мм × 0,9 × 100 м² = 342 литра воды нужно на весь день.

📚 Что влияет на ETO?

ETO зависит не от растения, а от климата в конкретный день. Вот основные параметры:

• ☀️ Солнечная радиация — чем больше солнца, тем выше ETO

• 🌡 Температура — чем теплее, тем быстрее испаряется

• 💨 Ветер — усиливает испарение

• 💧 Влажность воздуха — чем суше воздух, тем больше воды уходит

• 🌫 Давление — влияет, но меньше

🤖 А как это связано с автоматикой?

На практике это выглядит так:
вы вносите культуру (например, томат), и Gros.farm автоматически рассчитывает ETO, используя данные от:

• датчиков (если есть),

• погодных API,

• и забирает данные по коэффициентам из базы данных(которые взяты из проверенных источников, но которые впрочем можно менять под себя).

Система знает Kc(коэффициенты культуры) для культуры, считает нужный объём воды, и самостоятельно включает полив по слотам. Всё это — без необходимости вникать в расчёты.

📌 Коротко:

Формулы расчёта ETO - от простой до профессиональной

За каждым числом ETO стоит математическая модель. И чем больше параметров она учитывает, тем точнее результат.

1. Краткая формула ETO (температурная)

📉 Подходит, если у вас нет метеостанции или сенсоров — только температура воздуха.

Формула Вантейна (Vantelin):

🟡 Преимущество: можно применять только по прогнозу.
🔴 Минус: не учитывает влажность, радиацию, ветер → возможны ошибки до 30–40%

2. Формула Пенмана–Монтейта (FAO-56 Standard)

📈 Рекомендуется ФАО как международный стандарт для открытого грунта и садов.

3. Формула Стангеллини (Stanghellini) — для теплиц

🏠 Разработана специально для закрытых объектов: теплиц, парников, ферм вертикального типа.

Стангеллини упростил энергетический баланс, исключив влияние ветра (его почти нет в теплице), и сделал акцент на радиации и дефиците давления пара:

🟢 Лучший выбор для защищённого грунта
🔴 Не работает в открытом поле

👨‍🌾 А что из этого использовать?

 

Как это реализовано в Gros.farm

Мы в Gros.farm внедрили автоматический выбор формулы в зависимости от доступных данных:

• Нет сенсоров? → Используем упрощённую модель по температуре и API.

• Есть температура, влажность, давление, ветер? → Считаем по Пенману–Монтейту.

• Работаете в теплице? → Система переключается на Стангеллини.

• Данных мало? → Ставим fallback и ориентируемся на усреднённый прогноз.

👉 При этом все пересчёты идут автоматически, каждые 2 часа, плюс уточнение прогноза перед каждым поливом.

Эвпотранспирация и полив: зачем вообще это всё?

Хороший фермер поливает не тогда, когда удобно, а тогда, когда растения действительно нуждаются во влаге. Иначе — или засуха, или заболачивание.

📌 Вот ключ:

ETO — это не рекомендация. Это фактическая потребность растений в воде.🤖 Как это реализовано в Gros.farm

💧 Что даёт ETO в поливе

Считается просто:

Норма полива = ETO×Kc​

• ETO — сколько воды “испарит” эталонное растение при текущей погоде

• Kc (коэффициент культуры) — поправка под конкретное растение

🌿 Примеры Kc для разных культур(все это есть внутри Gros.farm):

• Листовой салат — 0,85

• Огурцы (плодоношение) — 1,05

• Помидоры (середина цикла) — 1,15

• Базилик — 0,75

• Редис — 0,9

🚱 Что происходит без ETO?

1. Полив по расписанию
→ не учитывает, что сегодня пасмурно, а вчера было +36 °C.
Результат — перелив или недолив.

2. Полив "на глаз"
→ опирается на ощущения, а не на потребности растений.
Результат — стресс, болезни, грибок.

3. Полив с запасом
→ “чтоб наверняка”.
Результат — перерасход воды, вымывание удобрений, гниль и повышенные затраты.

🤖 Как это решает Gros.farm

В системе Gros.farm расчёт полива идёт автоматически(да да, вам не нужно ничего считать, оно само работает):

1. Система берёт данные (датчики или погода через API)

2. Считает ETO для текущих условий

3. Умножает на коэффициент культуры (Kc из техкарты и БД)

4. Делит на количество слотов и распределяет воду по дням

📲 Всё это происходит без участия фермера. Вы просто видите:

«Полив в 7:00 — 3,1 литра на м². В следующий раз — в 13:00.»

🏆 Почему это не просто теория, а стандарт

Именно так работают ведущие агрохозяйства, теплицы в Нидерландах, Израиле, Канаде.
Они не гадают, а считают — и добиваются стабильных урожаев и точной управляемости.

Раньше такие системы стоили миллионы рублей и были доступны только промышленным гигантам.
Сегодня благодаря Gros.farm это доступно и в малом хозяйстве — в том же принципе, но проще, дешевле и понятнее.

📌 Вывод:

✅ ETO — это не про формулы. Это про урожай, здоровье растений и экономику.
✅ А автоматизация на базе ETO — это путь к уровню лучших агросистем в мире.

Откуда берутся данные для расчёта ETO

Чтобы посчитать ETO, нужно знать, какая сегодня погода “на самом деле”, а не просто угадать. Это значит — нужны исходные данные. Их можно получать из разных источников, и чем их больше — тем точнее полив.

📡 Вариант 1: Датчики на месте

Самый надёжный способ — установить сенсоры прямо в теплице или на участке. Тогда система получает реальные значения, а не усреднённые прогнозы.

Что можно измерять:

• 🌡 Температура воздуха (датчики  ZigBee, LoRa, RS-485)

• 💧 Влажность воздуха

• 🌞 Солнечная радиация (PAR-сенсоры, фотодиоды)

• 💨 Ветер (анемометр, если в открытом грунте)

• 📈 Давление и точка росы

🟢 В системе Gros.farm датчики подключаются к модулю X или напрямую к блоку управления (по RS-485 или ZigBee и промышленные решения), и данные идут в расчёт ETO автоматически.

☁️ Вариант 2: Прогноз погоды через API

Если нет сенсоров — не беда. Мы можем брать прогноз погоды из надёжных источников:

• OpenWeather

• MeteoBlue

• Tomorou io

Что даёт API:

• Температура (макс/мин)

• Радиация (или солнечные часы)

• Влажность

• Скорость ветра

• Осадки (для дополнительного анализа)

🟢 Gros.farm интегрируется с погодным API и может считать ETO даже по прогнозу, если нет своих данных.

🧩 Вариант 3: Гибрид — немного датчиков + немного прогноза

Реальная ферма не всегда идеальна. Например:

• Стоит датчик температуры и влажности

• Радиации и ветра нет

В этом случае система комбинирует данные, заполняет недостающее через прогноз — и всё равно считает ETO. Это называется гибридный режим.

⚙️ Уровни точности в Gros.farm (автоматически):

📌 Вывод:

• Не нужно собирать всё сразу — можно начать с минимума и расширяться.

• Даже один датчик температуры и простой API — уже дают ETO и точный полив.

• А полная система с сенсорами и прогнозом работает как у топ-хозяйств — но в 10 раз дешевле.

🌐 Примеры применения в мире

 

 

🇳🇱 Нидерланды — Venlo‑теплицы и эффективность Stanghellini

Учёные WUR провели исследование в традиционных «Venlo»‑теплицах:

• Формула Stanghellini (специально для защищённого грунта) дала ≥ 90 % точности по сравнению с фактическим ET внутри теплицы 

• Согласно C. Stanghellini, водоэффективность (Water Use Efficiency, WUE) в теплицах существенно выше, чем на открытом грунте, особенно при точном контроле полива и климат‐менеджменте

🎯 Результат: контроль ET в теплице на уровне лучших европейских практик — позволяет сократить расход воды и поддерживать урожай.

🇮🇱 Израиль — Netafim + ETo и fertigation

Компания Netafim, лидер капельного полива, применяет системы с расчётом ETo и автоматической fertigation:

• На ряде хозяйств зафиксирован до –40 % расхода воды и удобрений, при сохранении или росте урожайности (например, томаты ×4 урожая/га) 

• Эти системы позволяют:

  • управлять подачей воды с точностью ETc,

  • минимизировать потери питательных веществ,

  • увеличить продуктивность культуры.

🎯 Результат: автоматизированный ETo‑учёт + fertigation реально сокращает затраты и увеличивает урожаи.

🇨🇦 Канада — машинное обучение + ETo для полевых культур

Инженеры протестировали систему с ET₀ + ML‑моделями (LSTM, RF) на поле площадью ~26 га:

• Экономия воды: 6.4–22.8 %, урожайность выросла 2.3–4.3 % 

• Позже — RL‑система в реальных условиях Канады показала 4 % экономии воды и 6.3 % повышение эффективности водопотребления 

🎯 Результат: даже в полевых условиях автоматизация ET позволяет получить ощутимые выгоды.

📚 Источники:

🇳🇱 Нидерланды — Venlo‑теплицы и Stanghellini:

1. https://edepot.wur.nl/14971

2. https://ec.europa.eu/eip/agriculture/sites/default/files/fg27_mini-paper_water_2019_en.pdf

🇮🇱 Израиль — Netafim и управление феригацией:

3. https://www.netafim.com/en/success-stories/greenhouse-project-azerbaijan-tomatoes/

4. https://en.wikipedia.org/wiki/Science_and_technology_in_Israel

🇨🇦 Канада — ML и ET-модели на полях:

5. arXiv — Multi-Zone Machine Learning for Irrigation Optimization (2023)

6. arXiv — Reinforcement Learning for Smart Irrigation Control (2024)

7. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1574954123001620

8. https://www.mdpi.com/2073-4395/13/4/1081

📌 Связь с Gros.farm

Эти кейсы — доказательство того, что расчёт ETo + полив по нему — не просто идея, а проверенный подход на ведущих хозяйствах мира. Шаги:

1. Вычисление ETo по Пенману / Stanghellini

2. Применение Kc для культуры

3. Автоматизация и контроль влажности, света, микроклимата

В Gros.farm всё это собрано "из коробки": формулы, карты коэффициентов, автоматический выбор способа расчёта и полив по нужной норме. Вы получаете:

• 📉 Реальную экономию воды

• 🌱 Стабильные урожаи

• 🧘‍♂ Меньше хаоса, больше планов

Заключение: ETO - это не про формулы, это про результат

Раньше расчёт ETO казался чем-то «для учёных» — сложные формулы, куча переменных, датчики, метеостанции…
А сегодня — это уже рабочий инструмент даже в маленьком хозяйстве, потому что технологии стали проще, дешевле и ближе к фермеру.

📌 Почему стоит считать ETO?

• Это единственный объективный способ понять, сколько реально нужно воды.

• Это основа для экономии ресурсов, особенно в условиях роста цен на воду и электричество.

• Это способ повысить качество и стабильность урожая — особенно в теплицах, где малейшее отклонение от нормы бьёт по растениям.

🧠 Как это реализовано в Gros.farm

👉 Вам не нужно вручную считать ETO или подставлять формулы.
Система делает всё автоматически:

• Подключаете датчики (или просто указываете локацию для прогноза)

• Gros.farm сам берёт данные (с датчиков или из API)

• Считает ETO нужным способом (упрощённо или по формуле Пенмана/Стангеллини)

• Автоматически умножает на коэффициент культуры (Kc)

• И включает точный полив в нужное время и объёме

Даже если интернета нет — расчёты происходят локально, прямо в блоке управления.

🏆 Как работают лучшие — и как можете работать вы

Именно так работают ведущие хозяйства Нидерландов, Израиля, Канады:
они не «угадывают», они считают.

А в Gros.farm — вы просто выбираете культуру, настраиваете слоты, и всё работает.

Без Excel, без сложной инженерии, без “попробую на глаз” — просто подключились, и оно считает само.

🚀 Что дальше?

• Хватит поливать «на глаз».

• Хватит терять воду, деньги и урожай.

• Просто подключитесь к Gros.farm — и начните считать грамотно, как топ-хозяйства, но без миллионов вложений.

👉 А если вы ещё только думаете — оставьте заявку на звонок, и мы расскажем, как начать с минимального набора.