Avaliação bioclimática da Região Demarcada dos Vinhos Verdes (NW Portugal) : definição de unidades homogéneas para a gestão vitivinícola num contexto de alterações climáticas.

Abstract

A influência potencial do clima sobre a quantidade e qualidade da produção vitivinícola pode ser avaliada através de modelos espacialmente explícitos baseados em índices bioclimáticos. As alterações climáticas projetadas colocam em causa a definição de terroirs, a dinâmica fenológica da vinha e a tipicidade dos vinhos, com impactos sociais, económicos e ambientais a várias escalas. Neste contexto, para a Região Demarcada dos Vinhos Verdes, foram utilizados dados climáticos de alta resolução (1 km) para caracterizar o cenário presente (1960–1990) e projetar os cenários RCP 4.5 e RCP 8.5 para 2041–2070 e 2071–2100. Foram calculados índices bioclimáticos relevantes para a vitivinicultura e aplicadas técnicas de análise multivariada (PCA) e classificação (ISO Cluster e Máxima Verosimilhança) para definir Unidades Bioclimáticas Homogéneas (UBH). Avaliou-se a sua evolução temporal e espacial, quantificando a intensidade de alteração e identificando zonas de estabilidade e de maior vulnerabilidade. Complementarmente, desenvolveu-se um sistema de diagnóstico agroclimático assente em 12 índices com interpretação agronómica direta, permitindo a identificação de riscos específicos, como stress térmico, défice hídrico ou elevada pressão fitossanitária. Os resultados indicam um aumento generalizado do potencial térmico, maior frequência de condições de stress hídrico e uma tendência de homogeneização bioclimática, com deslocação das zonas de aptidão para altitudes e latitudes mais elevadas. As implicações incluem a necessidade de reorientação varietal, adaptação das práticas culturais e preservação de núcleos de estabilidade agroclimática. A abordagem desenvolvida alia a análise a uma escala regional a um sistema operacional de apoio à decisão, capaz de fornecer informação aplicável à escala da exploração vitivinícola. Este modelo apresenta caráter replicável e constitui um contributo relevante para a adaptação e gestão sustentável da vitivinicultura em contexto de alterações climáticas.

The potential influence of climate on the quantity and quality of wine production can be assessed through spatially explicit models based on bioclimatic indices. Projected climate change challenges the definition of terroirs, the phenological dynamics of the vine and the typicity of wines, with social, economic, and environmental impacts at multiple scales. In this context, for the Demarcated Region of Vinho Verde, high-resolution climate data (1 km) were used to characterise the present-day scenario (1960–1990) and to project RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios for 2041–2070 and 2071–2100. Thirteen bioclimatic indices relevant to viticulture were calculated, and multivariate analysis (PCA) and classification techniques (ISO Cluster and Maximum Likelihood) were applied to define Homogeneous Bioclimatic Units (HBU). Their temporal and spatial evolution was assessed, quantifying the intensity of change and identifying zones of stability and higher vulnerability. Complementarily, an agroclimatic diagnostic system was developed based on 12 indices with direct agronomic interpretation, enabling the identification of specific risks such as heat stress, water deficit, or high phytosanitary pressure. The results indicate a general increase in thermal potential, more frequent water stress conditions, and a trend towards bioclimatic homogenisation, with a shift in suitability zones towards higher altitudes and latitudes. The implications include the need for varietal reorientation, adaptation of cultural practices, and preservation of agroclimatic stability nuclei. The approach developed combines regional-scale analysis with an operational decision support system capable of providing information applicable at the vineyard scale. This model is replicable and constitutes a relevant contribution to the adaptation and sustainable management of viticulture in the context of climate change.