AGR FOREST METEOROL：乌拉圭两个沿海葡萄酒产区的多尺度气候分析：如何适应气候变化与热浪挑战

 

乌拉圭两个沿海葡萄酒产区的多尺度气候分析：如何适应气候变化与热浪挑战

期刊：Agricultural and Forest Meteorology(5.7)

发表日期：2025年12月

 

 

摘要

 

气候变化正加剧极端高温事件，给葡萄生产带来严峻挑战。全球适应策略常强调向凉爽地区迁移，但乌拉圭葡萄园可迁移空间有限。本研究评估两个纬度相近、但距大西洋远近不同的沿海葡萄酒产区的气候特征，结合气象站与葡萄园传感器数据，从大尺度、中尺度、微尺度分析气候条件，并纳入厄尔尼诺南极涛动（ENSO）不同相位。结果表明：海洋区比传统内陆区更凉爽、湿润，内陆区降水变率受ENSO调控；拉尼娜对应偏干，厄尔尼诺对应降水偏多。2022–2023生长季（拉尼娜）两区域均出现历史极端高温，但海洋区生长季均温（GST）距平增幅比内陆低1.5℃。过去50年，两区域≥30℃天数均呈上升趋势，季总降水无显著趋势；拉尼娜期降水趋于减少，厄尔尼诺期趋于增加。中尺度上，地形与海洋暴露造成热力指标显著空间差异；海洋区内部最低温存在分异，区域间最高温差异突出，海风可使热浪期间降温最高达8℃。微尺度差异由冠层发育与生长季气候共同解释。本研究强调从区域到冠层内部降尺度分析的重要性，海洋调节作用是乌拉圭可持续葡萄栽培的宝贵资源，支持采用多尺度风土评估更新气候适应策略。

 

引言

 

葡萄是全球种植面积最大的果树作物，主要分布在南北纬30°–50°之间。葡萄起源于温带，在栽培扩张中适应了多样气候、土壤与地形，共同构成风土（Terroir），决定葡萄酒风格与品质。气候是核心驱动因子，影响物候、冠层、产量、病害以及果实pH、酸度、糖分、多酚等品质指标。常用气候指标包括：生长季均温（GST）、生长度日（GDD）、光热指数（HI）、凉夜指数（CNI）、干旱指数、≥30℃/35℃天数（ND30/ND35）等。

现有葡萄气候影响研究多采用单尺度（仅大尺度或仅微尺度），虽能建立温度–物候–品质关系并进行大区划，但难以刻画大气过程的复杂性。多尺度分析可捕捉宏–中–微尺度的嵌套关联与相互反馈，更真实反映风土气候的空间结构。大尺度（>200km，30年尺度）由纬度、大气环流决定基本水热格局；中尺度（米–公里）由地形、水体、植被调控局部气候；微尺度（厘米–米）则是植株与冠层内部的光、温、湿环境，受栽培措施直接影响。

乌拉圭位于南纬30°-35°，属温暖温带湿润气候（Cfa）。降水变率受ENSO强烈影响：厄尔尼诺（暖位相）导致11月-次年2月降水偏多50-100mm；拉尼娜（冷位相）导致6-12月降水偏少50-100mm，同时伴随干旱与高温。南极涛动也会调制水热，增加预测难度。

气候变化情景显示，乌拉圭2050年升温2-2.5℃，2100年升温2.5-5℃，热浪更频繁、更强。高温会抑制光合、损伤组织、加速酸度降解、阻碍花色苷合成、影响香气；水分亏缺或过剩则影响产量、病害与品质。乌拉圭葡萄园迁移空间有限，亟需就地适应。

 

材料与方法

 

2.1 研究区概况

选取两个纬度相近的葡萄酒产区：

传统产区（C）：乌拉圭南部卡内洛内斯，距拉普拉塔河河口25km，地形平坦，海拔<80m，坡度1%-2.2%，设2个监测地块；

海洋新兴产区（O）：乌拉圭东部，距大西洋20km，低山丘陵，海拔最高150m。设12个监测地块，再分为：高海拔海洋地块（H）：120-140m，强海洋暴露；低海拔海洋地块（L）：70-95m，弱海洋暴露。

 

图1 用于评估气候对乌拉圭葡萄种植业潜在影响的多尺度气候方法示意图

 

图2 (A) 乌拉圭在南美洲的位置。(B) 研究范围内葡萄园的位置（O：海洋型；C：传统型）及两个参考气象站的位置（ROws与LBws）。C和D：配备温度传感器的14个监测地块的位置与海拔高度，这些地块分为三类：2个位于平坦地形(C)；6个位于高海拔且直接面向海洋的地块(H)；6个位于低海拔且较少暴露于海洋的地块(L)。

 

2.2 大尺度气候数据与分析

采用两个WMO认证气象站数据（ROws与LBws）。分析1992-2024年共33个生长季，数据补长至1971年；剔除ROws1977–1991年低质量数据。按ENSO相位（厄尔尼诺NO、拉尼娜NA、中性NE）划分生长季，采用ONI指数（±0.5℃阈值）。

计算水热相关生物气候指标。使用广义线性混合模型（GLIMMIX）比较区域差异，Pearson相关分析趋势，主成分分析（PCA）进行分型。

 

表1 用于评估不同尺度气候的生物气候指数描述

 

2.3 中尺度气候数据与分析

在14个地块安装TinyTag温度传感器，2021–22、2022–23、2023–24生长季9月1日–4月30日逐小时观测，共42组数据。计算：GST、Tn/Tx、TnVH/TxVH、GDD、CNI、HI、TxS、NH30/NH35、海风事件数（SeaB）、霜冻风险（FrostR）。

采用GLIMMIX模型、Tukey检验（p<0.05）与PCA分析空间与年际差异。重点分析2023年2月9-12日热浪事件的温度、风向、风速变化。

 

2.4 微尺度气候数据与分析

在L2、H3、C1三个典型地块挂果高度布设HOBO传感器：

选取高温无雨日（>30℃）逐小时分析：2023年：1月10日、1月16日、2月9日；2024年：1月9日、2月2日、2月7日。

参照Carbonneau（1983）方法测定暴露叶面积，每地块9株。

 

结果

 

3.1 大尺度气候分析

与极端气温相关的指标在两个区域间存在显著差异。传统产区的最低气温比海洋新兴产区低0.5℃，最高气温高0.6℃，日最高气温超过30℃的天数平均多18天。光热指数（HI）与凉夜指数（CNI）在区域间存在差异，但生长季均温（GST）和生长度日（GDD）无显著差异。

降水指标在区域间差异显著：整个生长季与转色–采收期，海洋产区的降雨量比传统产区分别平均多127 mm和68 mm。海洋产区所有降水指标的标准差均高于传统产区，说明降水变率更大。在热量指标方面，海洋产区的热振幅与凉夜指数变率更大，而传统产区在生长季均温、生长度日、光热指数（HI）及高温天数（>30℃）上变率更高。

ENSO 相位对降水相关指标影响显著，两个气象站的生长季降水、萌芽–花期降水、花期–转色降水、中雨天数及干旱期次数均存在显著差异；生长季降水距平与海洋尼诺指数（ONI）呈显著正相关（皮尔逊相关系数r=0.27，p=0.05）（图3A）。此外，海洋产区气象站的转色–采收期降水也存在显著差异。平均而言，拉尼娜相位下生长季总降水量比厄尔尼诺与中性相位合计少159 mm，干旱期（DryP）多16天。

 

图3 乌拉圭传统葡萄种植区中，ONI（海洋尼诺指数）与异常现象的相关性

 

尽管两个站点在拉尼娜生长季均观测到最高气温上升的趋势，但ENSO相位对热量指标未造成显著差异。然而，对生长季极端气温距平的分析显示，传统产区的ONI与高温天数（ND30）呈显著负相关（r=-0.31，p=0.03）（图3B）。

2023年生长季，传统产区多数热量指标创下观测最大值，海洋产区则在最高气温与高温天数上达到峰值。2023年，传统产区高温天数较历史平均多22天，海洋产区多25天。热量上升导致传统产区生长度日增加 371℃·d、生长季均温升高 1.8℃；海洋产区分别增加203℃·d与0.3℃（图4）。

 

图4 基于传统区域和海洋区域的数据进行主成分分析（PCA）

 

基于降水指标的ENSO主成分分析（PCA）沿第一轴区分了拉尼娜、厄尔尼诺与中性生长季，解释了42.0%的总变异（图4A）。拉尼娜相位与全生长季及转色-采收期干旱期增多相关；厄尔尼诺与中性相位则与全生育期、各物候期降水增加，以及小雨、中雨天数增多相关，而极端降雨事件在各相位间无差异。基于热量指标的区域PCA分析显示，气象站之间清晰分离，主要驱动因子为热振幅、最高气温与希氏光热指数（图4B）。

长期气候趋势显示，日最高气温≥30℃天数（ND30）是两个区域唯一均呈上升趋势的指标。具体而言，海洋产区的生长季均温、生长度日、希氏光热指数与凉夜指数呈上升趋势；传统产区则为生长季降雨天数呈上升趋势。两个站点的全生长季与转色-采收期累积降水量均无显著趋势（图5）。

 

图5 基于1973至2024年生长季数据，展示了传统区域与海洋区域气象站的热指数与降水指数的气候变化趋势

 

按ENSO相位划分的气候趋势显示（图6）：拉尼娜相位下高温天数显著上升、生长季总降水显著下降；厄尔尼诺相位下降雨天数上升；中性相位下降雨天数与总降水均上升。生长季均温、生长度日、希氏光热指数、最低气温、凉夜指数及成熟期降水未发现受ENSO调控的显著趋势。

 

图6 基于1973至2024年传统区域和海洋区域的数据，分析了热指数以及降水指数在不同ENSO阶段（厄尔尼诺、拉尼娜、中性状态）生长季的气候变化趋势

 

3.2 中尺度气候分析

乌拉圭沿海中尺度气候在所有评估指标上均表现出显著的空间与时间差异（表3）。空间差异最显著的指标包括：生长度日（207℃·d）、生长季均温（1.2℃）、热振幅（3.0℃）、最高气温（2.3℃）、超30℃小时数（222h）、超35℃小时数（64h）、光热指数（290）、成熟期最高气温（3℃）、春季霜冻风险时数（8h）与海风事件数（18次）。海洋高海拔与低海拔地块的最大差异体现在最低气温（0.8℃），二者在生长度日、凉夜指数、热振幅与霜冻风险指标上也存在显著差异。

时间变率对凉夜指数（1.9℃）、成熟期最低与最高气温（分别为1.8℃、3.3℃）影响最大。在最热的2023年生长季，夏季最高气温比2022年高2.8℃，比2024年高1.8℃，导致超30℃与35℃小时数显著增加。相比之下，2024年生长度日与希氏光热指数较2022、2023年显著降低（分别低136℃·d、145）。2022年无春季霜冻风险，其余年份霜冻风险均不超过10小时。

地块主成分分析（图7A）显示，年份沿第一轴聚类，解释50.7%变异，主要与高温指标相关，将2023年（拉尼娜，红色）与2024年（厄尔尼诺，蓝色）分开，2022年（拉尼娜，橙色）居中。第二轴解释20.8%变异，主要由霜冻风险驱动，区分2022年与2023、2024年。图7B中，第一轴解释52%变异，将海洋区（L、H）与传统区（C）分开，主要贡献因子为希氏光热指数、生长季均温、高温天数与成熟期最高气温；第二轴解释20%变异，由凉夜指数、热振幅与霜冻风险驱动，区分海洋区内不同地形条件。

 

图7 通过生物气候指数的主成分分析（PCA）对中尺度气候变异性进行评估

 

2023年葡萄成熟期内，最高气温周滑动平均显示：传统产区最热，峰值达37.8℃，其次为海洋低海拔地块（35.0℃）、海洋高海拔地块（33.7℃）（图8A）。2月9-12日发生热浪事件，传统产区连续多日超40℃；海洋产区仅最后一天超过35℃，未达到40℃。2月11日，海洋地块出现剧烈降温：海洋高海拔地块（H3）在12:00-13:00降温4℃，海洋低海拔地块（L2）降温3.1℃（图8B）。该降温与风速上升、东风（海洋气流）出现相关；而传统产区地块（C1）在偏北风（内陆干热风）持续影响下持续升温，16:00达到峰值，此时气温比H3高7.9℃（图8C）。

 

图8 (A) 葡萄成熟期内，L2、H3和C1地块的最大气温变化；(B) L2、H3和C1在成熟期中期热浪事件期间的平均气温变化；(C) 热浪事件期间在传统产区和海洋性产区记录的风向与风速变化

 

3.3 微尺度气候分析

平均叶面积2023年为1.17m²/株，2024年为1.34m²/株。

2023年，C1地块入射辐射最高，3天均超8000lx，H3与L2次之；C1与H3呈现明显日间双峰变化（上午、下午各一峰值）。2024年辐射整体低于上一年度（<1000lx），地块间无差异，日内无峰值（图9）。

 

图9 H3、L2和C1记录的辐射强度数据

 

2023年生长季，L2地块在高温日的相对湿度（RH）最高，H3湿度大幅下降，1月16日最低至13%。两个地块的最低湿度均出现在正午前3小时，午后逐步回升，1月10日H3湿度最高回升至32%。

2024年，所有地块黎明前湿度相近，日间与午后差异扩大。H3地块日间湿度始终最高，从未低于50%；C1在两天中湿度最低，16:00达最小值，与H3最大相差27%（图10）。

 

图10 在六个炎热干燥的日子，分别在H3、L2和C1记录相对湿度

 

3.4 多尺度对比

对不同设备采集的温度数据相关性分析显示，海洋区域气象站与置于低海平面条件下的TinyTag传感器之间的相关性最高，r值达0.974。紧随其后的是高海平面与低海平面站点的TinyTag传感器之间的相关性，r值为0.970。相比之下，海洋区域气象站与高海平面条件下的HOBO传感器（HO）之间的相关性最弱（r=0.741），而HOBO传感器与高海平面TT传感器之间的相关性也较低（r=0.763）。值得注意的是，TinyTag与气象站数据之间的数据离散度在较低温度（<20°C）时最为显著；而对于Hobo和TinyTag传感器而言，最高离散度出现在较高温度（>25°C）条件下（图11）。

 

图11 2023年1月1日至3月31日期间，从不同空间尺度采集的热力数据之间的皮尔逊相关系数(r)

讨论

 

4.1大尺度气候

两产区均在葡萄适宜GDD范围（800–2700），均值指标掩盖了极端温度差异。大西洋使海洋区成为乌拉圭最凉爽产区，≥30℃天数显著更少。

2023年极端高温验证：海洋是天然热浪缓冲器。ENSO可用于季节预测：拉尼娜→干热热浪；厄尔尼诺→多雨高湿，指导灌溉、病害防控与冠层管理。

长期趋势：高温天数持续上升，降水无趋势但年际变率加剧，未来将更频繁进入“暖热”等级。

 

4.2 中尺度气候

地形+海洋暴露塑造关键差异。高海拔海洋地块霜冻风险极低、海风降温强、避开临界高温；低海拔海洋地块夜间更凉，利于保酸、保花色苷与香气。

同纬度、不同中尺度环境可造成近8℃热浪温差，单靠气象站数据会严重误判地块热胁迫。

 

4.3 微尺度气候

冠层是微气候最终调控者。茂密冠层：高湿、弱光、果穗温度低；稀疏冠层：强光、低湿、成熟加速。

干旱年（2023）冠层影响更突出；湿润年（2024）中尺度背景占主导。湿度动态直接决定灰霉病、霜霉病防控策略。

 

4.4 多尺度整合

气候影响呈嵌套结构：大尺度（区域/ENSO）→中尺度（地形/海洋）→微尺度（冠层/植株）。传统均值指标（GST、GDD）无法反映极端温度，必须采用多尺度框架，才能支撑精准区划与适应策略。

 

结论

 

气候作为决定葡萄藤生产力和葡萄酒品质的关键因素，在乌拉圭沿海地区与环境在多个空间尺度上相互作用。厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）是一种热带间现象（赤道太平洋海域的升温或降温），其影响具有全球性，但会因地区和季节不同而有所差异，这在一定程度上解释了年际间的波动性，尤其是在降水模式方面。预测“厄尔尼诺”和“拉尼娜”阶段的影响，有助于制定更科学的葡萄园管理方案。尽管长期降雨趋势未呈现显著增减，但与ENSO事件相关的降水模式可能为未来降水变化提供线索，因此需要制定既能应对干旱又能应对过度降雨的适应性策略。气温上升，尤其是热浪发生频率和强度的增加，凸显了开发葡萄园管理措施以缓解热应激的紧迫性。在此背景下，靠近海洋成为抵御极端温度的关键缓冲屏障，为气候适应提供了天然优势。

在中尺度上，即使微小的地形起伏（例如70米的海拔差异）也会与海洋影响相互作用，导致显著的温度差异，尤其体现在春季霜冻风险和夏季夜间降温方面。在微观尺度上，葡萄藤冠层结构会进一步调节葡萄串所处的热环境。最终，葡萄藤的生长反应是由宏观、中尺度和微观气候因素共同决定的，这凸显了进行场地特异性气候评估的必要性。

本研究获得的知识为精细尺度气候模拟奠定了基础，旨在预测未来气候变化情景下的葡萄栽培适宜性。多尺度分析为葡萄酒行业提供了可操作的信息，直接应用于葡萄园系统化、品种和砧木选择以及适应气候的作物管理。在像乌拉圭这样的国家，葡萄园的纬度或高度迁移受到限制，在全球变暖的情况下，海洋的临近成为维护葡萄栽培的关键战略盟友。

文献解读人：尹鼎泽