春季酿酒葡萄园气温梯度差异分析及模拟

关键词：贺兰山东麓；酿酒葡萄；晚霜冻；植株生长层；气温模拟

中图分类号：S663.1；S425 文献标志码：A 文章编号：1003—8981（2024）03—0207—11

宁夏贺兰山东麓作为中国酿酒葡萄优质生态区之一，其独特的自然、地理环境为酿酒葡萄生长和品质形成提供了最佳的生态条件[1]。截至2022年底，宁夏酿酒葡萄种植面积达38 866.7 hm²，是全国集中连片规模最大的产区，超过全国种植面积的1/3，生产葡萄酒1.36 亿瓶，占全国的37%，综合产值342.7 亿元，葡萄酒产业已成为宁夏扩大开放、调整结构、转型发展、促农增收的重要产业。宁夏地处西北内陆，气温变化剧烈，晚霜冻频发，一直是酿酒葡萄生产中最主要的农业气象灾害之一，严重制约产业高质量发展[2-4]。作物生长发育与气候变化密切相关，随着对气候特征的深入研究，局地小气候特征也越来越受到重视[5-6]。在气候变暖的大背景下，宁夏酿酒葡萄种植区的小气候也随之发生变化，晚霜冻发生频次、发生日数、发生程度明显增多或加重[7]，影响酿酒葡萄幼芽、新梢、花序的正常生长发育，进而影响酿酒葡萄产量和品质。因此，研究分析酿酒葡萄园晚霜冻期小气候特征，建立春季植株生长层的最低气温拟合模型，对科学调控酿酒葡萄园小气候及防御晚霜冻灾害有指导意义。

国内学者围绕不同作物的小气候特征分析及模拟进行了深入研究。李翠娜等[8]、张继波等[9]研究了冬小麦田间小气候垂直梯度分布特征及对霜冻天气的响应；陈国鹏等[5]、杜青等[10] 深入分析了玉米- 大豆间套作的小气候特征及对产量、形态进程的影响；白岗栓等[11]、屈振江等[12] 研究了苹果园的小气候特征及自然生草的小气候效应；还有学者分析了猕猴桃[6]、设施栽培蔬菜瓜果[13-16]、茶园[17] 的小气候特征并构建了气象要素和灾害预测模型。目前酿酒葡萄相关研究主要集中于晚霜冻基本特征及发生规律、阈值指标研究、灾害风险评估与区划等方面[18-22]，关于酿酒葡萄园小气候特征的相关研究相对较少，集中于酿酒葡萄园小气候特征与国家基准站的差异以及不同坡向、自然生草微气候对酿酒葡萄生长和果实品质的影响[23-26]。考虑到宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄栽培结构普遍为“厂字形”，尤其刚出土后的主蔓和结果枝固定在离地50 cm 左右的第一道丝上，由于气温分布不均匀，垂直梯度上气温也必然存在差异。目前气象上观测和预报的气温均为150 cm 处的数值，而50 cm 处的气温更贴近春季酿酒葡萄植株生长层，也更符合田间实际生产情况。本研究拟利用酿酒葡萄农田小气候站的气温梯度观测资料，分析酿酒葡萄园春季气温、霜冻发生日数和程度、低温小时数以及典型霜冻日气温的梯度差异，并建立酿酒葡萄植株生长层的最低气温拟合模型。研究结果可为提高霜冻预报预警水平、优化霜冻灾害防御技术提供依据，也为保障酿酒葡萄安全生产提供科学参考。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

宁夏贺兰山东麓产区位于37°43′ ～ 39°23′N，105°45′ ～ 106°47′E，地处宁夏黄河冲积平原和贺兰山冲积扇之间，为洪积平原地带，地势西高东低、南高北低，海拔高度在1 090 ～ 1 450 m，地形起伏较小。土壤以砾质沙土质土壤为主，富含矿物质，荒漠、戈壁分布较广。该区域西靠贺兰山脉，东临黄河，北接石嘴山、南至红寺堡，共涉及石嘴山市、银川市、青铜峡市、红寺堡区四个产业市县（区）及农垦系统，区域总面积超过20 万hm²。宁夏贺兰山东麓14 个农田小气候站位置空间分布及地理信息如图1 和表1 所示。

1.2 数据来源

本研究中所用资料为2019—2022 年4—5 月宁夏贺兰山东麓14 个酿酒葡萄园农田小气候站5 min 气象观测资料，包括50 cm 气温、150 cm 气温等，资料来源为宁夏气象信息中心。将分钟数据处理为小时数据和日数据，缺测数据采用线性内插法进行补充。

2 结果与分析

2.1 酿酒葡萄园不同气温要素的梯度差异

将贺兰山东麓14 个酿酒葡萄园农田小气候站2019—2022 年4—5 月不同高度日平均气温、最高气温、最低气温进行逐日平均，分析其变化趋势，结果见图3。可以看出，酿酒葡萄园平均气温的梯度差异很小。不同高度的最高、最低气温变化趋势虽然一致，但数值范围上则呈现出明显相反的变化趋势，其中，150 cm 最高气温低于50 cm最高气温，150 cm 最低气温则高于50 cm 最低气温。这主要是因为最高气温一般出现在午后14—15 时，此时地面作为大气的主要热源，越靠近地面气温越高，4 月份50 cm 与150 cm 最高气温差值为0.2 ～ 0.7 ℃，5 月份则为0.1 ～ 0.8 ℃。最低气温一般出现在上午6—7 时，此时地面作为大气的冷源，近地面处气温更低，4 月份50 cm 与150 cm 最低气温差值的绝对值为0.2 ～ 0.5 ℃，5月份则为0.2 ～ 1.1 ℃。

以大武口产区HD 酒庄为例，分析2019 －2022 年4 － 5 月不同高度逐日平均气温、最高气温、最低气温的变化趋势（图4）和梯度差异（图5）。可以看出，50 cm、150 cm 气温要素变化趋势一致，但数值上却存在一定的梯度差异。其中，平均气温的梯度差异最小，最高气温的梯度差异次之，最低气温的梯度差异最大。若以50 cm 气温减去150 cm 气温作为两层之间的气温梯度差，平均气温梯度差为-0.9 ～ 1.2 ℃，其中以-0.5 ～0.4 ℃占比最高，达到90.6%；最高气温为-1.3 ～1.3 ℃， 其中以0.4 ～ 1.3 ℃ 占比最高， 达到75.8%；最低气温为-3.2 ～ 0.5 ℃，其中以-1.5 ～0 ℃占比最高，达到77.5%。可以看出，相较14个酒庄整体而言，单个酒庄最低气温的梯度差异更大。

2.2 酿酒葡萄园发生晚霜冻的梯度差异

2.2.1 霜冻发生日数和程度的梯度差异

基于逐日最低气温的梯度数据，利用酿酒葡萄晚霜冻气候指标分别统计2019—2022年4—5月各酒庄50 cm、150 cm 发生霜冻的日数和程度，结果见表2。可以看出，利用不同高度最低气温判定酿酒葡萄发生霜冻的日数和程度存在明显差异。总的来看，除XG 酒庄、DFYX 酒庄、HFJR酒庄、YM 酒庄以外，利用50 cm 最低气温判定的霜冻发生总日数较150 cm 偏多1 ～ 7 d。霜冻程度整体较重，以红寺堡产区的HFJR 酒庄为例，霜冻发生总日数均为12 d，利用50 cm 判定的轻度、中度、重度霜冻分别为3、4、5 d，但利用150 cm 判定的轻度、中度霜冻分别为4、8 d，未发生重度霜冻。

2.2.2 霜冻日≤ 0 ℃小时数的梯度差异

统计2019—2022 年4—5 月霜冻日各酒庄出现≤ 0 ℃小时数的梯度差异，结果见表3。可以看出，霜冻日出现≤ 0 ℃的小时数也存在显著的梯度差异，除YM 酒庄以外，50 cm 出现≤ 0 ℃的小时数多于150 cm，梯度差异绝对值的平均值为19.6 h，其中HD 酒庄梯度差异最大，为49 h，GL、XG 酒庄差异最小，仅为1 ～ 2 h。此外，不同年份霜冻日≤ 0 ℃小时数的梯度差异也不同，2019—2022年梯度差异绝对值的平均值分别为1.5、10.1、2.6、6.4 h，这与当年霜冻发生的类型有关。

2.2.3 典型霜冻日气温的梯度差异

据文献[4] 记载，2020 年4 月21—24 日贺兰山东麓发生了“辐射+ 平流”的混合型霜冻过程，尤其是4 月24 日凌晨贺兰山东麓酿酒葡萄产区普遍遭受晚霜低温冻害，葡萄出土后进入绒球期的冬芽及展叶抽条期的幼叶、嫩梢受到不同程度冻害。据不完全统计，此次霜冻过程全区酿酒葡萄受灾程度较重，面积达1.68 万hm²，受冻区域减产幅度在30% ～ 60%。分析发现，此次霜冻过程是贺兰山东麓酿酒葡萄产区20 年不遇的严重晚霜冻害，霜冻持续时间长、危害范围广、降温幅度大、受灾程度严重。

因此，本研究选取2020 年4 月24 日作为典型霜冻日，在6 个产区选取典型代表站分析霜冻日不同高度气温的日变化，结果见图6。可以看出，典型霜冻日不同产区50 cm、150 cm 气温的变化趋势基本一致，表现为0—6 时气温波动下降，之后受光照影响迅速升温，16 时左右达到最大值，随后开始降温。在夜晚降温阶段（0—6 时、19—23 时），50 cm 气温低于150 cm 气温，在白天升温阶段，50 cm 气温则高于150 cm 气温。夜晚降温阶段50 cm 与150 cm 存在明显温度差，其中大武口产区的HD 酒庄温差为0.4 ～ 1.9 ℃，银川产区的MY 酒庄温差为0.2 ～ 3.2 ℃，永宁产区的YQY 酒庄温差在0.2 ～ 1.5 ℃，青铜峡产区的JSY酒庄温差在0.9 ～ 3.6 ℃，红寺堡产区的TD 酒庄温差在0.4 ～ 1.7 ℃。此外，贺兰产区的GL 酒庄未达到霜冻指标，两层温差仅为0.1 ～ 0.6 ℃。

总的来看，酿酒葡萄植株生长层霜冻发生日数和低温小时数偏多，霜冻程度偏重。在典型霜冻日的夜晚降温阶段，植株生长层气温明显低于150 cm。此外，霜冻发生时不同酒庄的气温梯度差异不同，这可能与酒庄所在地区的地形、下垫面、防霜程度等因素有关。

2.3 春季植株生长层最低气温拟合模型

晚霜冻是酿酒葡萄气象灾害防御的重点，春季酿酒葡萄生长层主要集中在50 cm 附近，因此明确其生长层气温对酿酒葡萄霜冻灾害判定有重要意义。以2019—2021 年酿酒葡萄园农田小气候站逐日最低气温梯度观测数据为建模数据，分别建立酿酒葡萄园分产区、分酒庄以及不分产区不分酒庄的春季植株生长层最低气温线性拟合模型（表4）。可以看出，分产区拟合模型的决定系数（R²）均在0.97 以上，拟合效果较好，其中红寺堡产区和银川产区R² 最高，均在0.99 以上；分酒庄拟合模型的R2 也均在0.97 以上，拟合效果较好，其中超过50% 的酒庄R² 在0.99 以上；不分产区不分酒庄拟合模型的R² 为0.986，拟合效果略差于其他模型。

为验证不同类型拟合模型在晚霜冻期推算植株生长层最低气温的可靠性，选取2022 年4—5月最低气温梯度观测数据对拟合模型进行检验，计算的统计参数见表5。结果显示，分产区拟合模型的误差算术平均值为0.5 ℃，绝对误差在1 ℃以内的样本百分率平均值为88.4%，均方根误差平均值为0.7 ℃，其中银川产区拟合效果最好；分酒庄拟合模型的误差算术平均值为0.4 ℃，绝对误差在1 ℃以内的样本百分率平均值为91.5%，均方根误差平均值为0.6 ℃，其中TD 酒庄拟合效果最好，LS 酒庄、XG 酒庄、YM 酒庄拟合效果较好；不分产区不分酒庄拟合模型的平均绝对误差为0.5 ℃，绝对误差在1 ℃以内的样本百分率为86.8%，均方根误差为0.7 ℃。综合来看，春季植株生长层最低气温的线性拟合模型优劣程度：分酒庄＞分产区＞不分产区不分酒庄。

3 结论与讨论

3.1 结论

本研究基于酿酒葡萄园农田小气候站的气温梯度观测资料，分析酿酒葡萄园春季气温、霜冻发生日数和程度、低温小时数以及典型霜冻日气温的梯度差异，利用线性回归分析法建立酿酒葡萄春季植株生长层的最低气温拟合模型。主要的研究结论如下：

（1）春季酿酒葡萄园气温存在梯度差异，其中，平均气温梯度差异最小，最高气温次之，最低气温差异最大。此外，最高气温越接近地面数值越高，最低气温数值则越低。从14 个酒庄平均来看，最低气温梯度差为0.2 ～ 1.1 ℃，HD 酒庄可达-3.2 ～ 0.5 ℃；

（2）基于酿酒葡萄晚霜冻气候指标，利用50 cm 最低气温判定的霜冻发生总日数较150 cm总体偏多1 ～ 7 d，霜冻程度偏重，霜冻日低温小时数也偏多，平均差值为19.6 h。在典型霜冻日的夜晚降温阶段，不同酒庄气温梯度差异不同，部分酒庄气温梯度差超过3.0 ℃；

（3）基于150 cm 日最低气温建立的分产区、分酒庄以及不分产区不分酒庄的春季酿酒葡萄植株生长层最低气温线性拟合模型整体效果较好，其中分酒庄的模型拟合效果最好，超过50% 的酒庄R2 大于0.99，误差算术平均值为0.4 ℃，其中TD 酒庄拟合效果最好。

3.2 讨论

贺兰山东麓是我国酿酒葡萄的重点产区，该地区广泛种植酿酒葡萄欧亚品种，由于耐寒性差，一直以“冬前埋土、入春出土”的栽培模式保证葡萄安全越冬[27]。3 月下旬开始出土放条，若出土放条过早，遭受晚霜冻风险较大，但若推迟出土则会导致葡萄在土中萌芽，造成出土时芽体碰擦掉落。贺兰山东麓酿酒葡萄普遍在4 月上旬出土，而4－5月正处于宁夏晚霜冻发生最频繁的时段，导致晚霜冻成为影响贺兰山东麓酿酒葡萄生产的主要农业气象灾害之一，给酿酒葡萄产量、品质带来很大影响[19]。宁夏气象局每年晚霜冻期都开展防霜业务服务工作，在服务过程中发现实际发生霜冻的程度与预报的霜冻程度有差异，且近地层霜冻发生程度明显更高，这主要是由于气象上常规监测、预报的气温值均以150 cm 高度处的气温为基准，但葡萄主蔓上架后的高度仅为50 cm左右，结果母枝和越冬芽也基本分布在50 cm 附近，上下两层存在高度差也必然存在温度差。因此，如果能准确模拟植株生长层的最低气温，结合气象预报数据开展二次订正，提高霜冻预报结果的准确性，对保障酿酒葡萄正常生长发育具有重要意义。

在果园小气候特征研究方面，春季酿酒葡萄园最低气温梯度差异最大，且表现为越靠近地面最低气温越低，这与晚霜冻天气过程影响下麦田[9]、茶园[17] 的研究结果一致。但与前人关于猕猴桃园[6] 和苹果园[12] 果实膨大期的最低气温梯度差异结果不一致，其中，猕猴桃园日最低气温表现为冠层上部＞冠下＞冠层，苹果园日最低气温则表现为冠层上部气温比冠层和冠下低。可以看出，最低气温的梯度差异可能与树体高度、作物冠幅、群体结构等因素有关。此外，基于酿酒葡萄晚霜冻气候指标，利用50 cm 最低气温判定的霜冻发生总日数偏多，霜冻程度偏重，低温小时数偏多，这也就解释了150 cm 常规预报的最低气温未达到霜冻指标，但田间调查发现酿酒葡萄出现受冻症状，也存在预报的霜冻等级较轻，实际霜冻发生等级较重，且越靠近地面受冻越严重的现象。

在果园生长层气温模拟方面，考虑到不同作物生长层高度不同，而生长层气温模拟对作物生长发育环境、病虫害、高低温灾害判定十分必要。为深入了解作物田间小气候特征，精确指导田间管理及灾害防御等工作，国内学者针对猕猴桃、苹果、小麦、水稻等作物建立了作物冠层气温反演模型。张维敏等[6] 基于气象站气温建立了猕猴桃果实膨大期和休眠期分天气类型的冠层日最高、日最低气温，以及不分时段不分天气类型冠层高低温一元线性预测模型。屈振江等[28] 针对不同树形和树龄的苹果园建立了基于气象站温度的果园树冠下部温度预测模型。王鹏新等[29] 基于WOSTSHAW耦合模型对冬小麦冠层气温进行模拟，为冬小麦晚霜冻害的监测提供了数据参考。郭建茂等[30] 提出了基于台站气温推算稻田温度的方法，分别建立了昼夜时段台站与稻田冠层及稻田中部温度的模拟模型，为水稻高温热害的预报提供参考。晚霜冻作为影响贺兰山东麓酿酒葡萄生产最主要的气象灾害之一，为解决因气温梯度存在差异而造成的霜冻预报偏差问题，本研究基于150cm日最低气温建立了分产区、分酒庄以及不分产区不分酒庄的春季酿酒葡萄植株生长层最低气温线性拟合模型，拟合效果整体较好，可用来提高霜冻预报的准确性。

本研究存在如下局限，未深入分析地形、海拔、土壤质地对气温梯度造成的影响，也未细分不同霜冻类型条件下酿酒葡萄园的气温梯度差异。植株生长层气温拟合模型采用传统的线性拟合，虽然模型对观测数据有较好的可解释性，但精度仍有提升的空间。未来可结合循环神经网络（RNN）预测模型等开展最低气温时间序列预测模型研究。此外，由于受到人工防霜措施等的影响，在凌晨降温阶段反而会出现气温突然回升的现象，这给建模增加了许多不确定性，未来还需要考虑在模型中加入人为干预因子，从而使预测模型能更好地满足实际霜冻防御工作的需要，不断提高霜冻预报预警能力，保证酿酒葡萄安全生产，筑牢气象防灾减灾第一道防线。