2008年份昌黎原產地葡萄酒理化特性的統計學分析

馬 騰，趙 麗，李 軍

(河北科技師范學院食品科技學院，河北 秦皇島，066600)

目前，對葡萄酒的鑒別主要采用感官評定法。傳統的產品感官評價主要依靠品評專家的個人經驗來完成，品評專家必須具有大量的行業背景知識和豐富的品評經驗。但品評結果的主觀性較強，且品評過程時間長，費用大，成本較高，不利于大批量樣本的感官品評。由于葡萄酒的化學成分復雜，也可借助化學計量學的方法對其進行區分。化學計量學方法即通過定量分析葡萄酒中多種化學物質的含量，再對數據進行多元統計分析，從而達到對樣品進行鑒別的目的。這種方法比感官評定更加客觀、公正。葡萄酒作為許多歐洲國家的一種重要的商品，國外對這種鑒別方法已經作了較多的研究［1］。2003年，Carlos Díaz等［2］通過對揮發成分測定區分了不同品種的西班牙葡萄酒;2004 年，Andréde Villiers等［3］通過分析無色酚類物質達到了鑒別南非不同品種的葡萄酒的目的;2006年，FedericoMarini等［4］利用分析物理化學、礦物元素等指標區分了來自不同產區的意大利CDO葡萄酒。但是，對化學成分進行準確的定性定量分析較困難且過程復雜。葡萄酒的成分有1 000多種，并且它們之間存在著復雜的關系。因此，采用科學的方法使存在于這些復雜關系的問題簡單化，進而更加清楚地了解它們之間的關系，統計學方法無疑可以為葡萄酒的質量控制、預測、預報、區分提供一種有效的途徑［5］。

多元統計分析中主成分分析和聚類分析數學工具能把眾多的描述語轉化為較少的、綜合性較強的描述語，并且能夠反映出原來多個描述語的信息，從而篩選出科學合理的描述特性［6］。為此，筆者實驗測定了來自河北省昌黎地區2008年份的7種葡萄酒樣的19項理化指標，并對得到的數據進行了主成分分析和聚類分析，通過主成分分析將19項指標綜合成5項復合指標，再通過聚類分析將復合指標進行聚合。

1 材料與方法

1．1 試驗材料

7種酒樣分別來自昌黎地區的香格里拉(秦皇島)葡萄酒有限公司(酒樣簡稱香格里拉)、秦皇島萬達酒業有限公司(酒樣簡稱萬達)、昌黎燕山長城葡萄釀酒有限公司(酒樣簡稱燕山長城)、貴州茅臺酒廠(集團)昌黎葡萄酒業有限公司(酒樣簡稱茅臺)、越千年葡萄釀酒有限公司(酒樣簡稱越千年)、中糧華夏長城葡萄酒有限公司(酒樣簡稱華夏)、昌黎縣田氏葡萄釀酒有限公司(酒樣簡稱田氏)。葡萄均在成熟后采摘，經各公司的釀造工藝加工而成。所取樣品均為蘋乳發酵后未經品種間調配的原酒。

1．2 主要試劑

8種色譜級標準品:阿魏酸、兒茶素、鞣花酸、表兒茶素、綠原酸、咖啡酸、沒食子酸、蘆丁，進口分裝;甲醇(色譜純)、乙酸(色譜純)，美國MREDA生產;娃哈哈飲用純凈水，杭州娃哈哈集團有限公司生產;其它試劑均為國產分析純。

1．3 試驗儀器

Agilent 1200高效液相色譜儀，美國安捷倫公司生產;BIOCHRM30氨基酸自動分析儀，美國通用電氣公司生產;SHB-Ⅲ型循環水式多用真空泵，鄭州長城科工貿有限公司生產;AP-01P/01D無油隔膜真空泵，天津奧特賽恩斯儀器有限公司生產;臺式高速冷凍離心機，長沙高新技術產業開發區湘儀離心機儀器有限公司生產。

1．4 試驗方法

1．4．1 常規理化指標分析 常規理化指標包括總糖、總酸、揮發酸、干浸出物、酒精度和pH值的測定。采用GB/T 15038-2006中的分析方法［7］。總糖含量測定采用直接滴定法，總酸含量測定采用指示劑法，揮發酸含量測定采用指示劑法，干浸出物含量測定采用密度瓶法，酒度測定采用密度瓶法，pH值測定采用pH計法。

1．4．2 色度和色調測定 將酒樣經0．45 μm孔徑的濾紙過濾，測定pH值，用相同pH值的磷酸氫二鈉－檸檬酸緩沖液與酒樣按1∶9的體積比混合，沖淡酒樣。取稀釋后的酒樣放于1 cm比色杯中，在分光光度計波長420，520，620 nm下分別測定其吸收值。三者吸光值相加即為該酒樣的色度表示值;420 nm和520 nm下的吸光值的比值即為色調表示值［8］。

1．4．3 總酚含量測定 采用福林-肖卡試劑比色法［9］。葡萄酒中所有的酚類物質被福林-肖卡試劑氧化，該試劑由磷鎢酸和磷鉬酸的混合物組成，氧化酚后，會變成藍色的氧化鎢和藍色的氧化鎢的混合物。產生的藍色在765 nm處有最大的吸收峰，生成物的顏色深淺與酚含量成正比，可比色測定其含量。

1．4．4 單寧含量測定 采用福林-單寧斯法測定［10］。單寧類化合物，在堿性溶液中，能與磷鉬酸和磷鎢酸鹽類還原成藍色化合物，藍色的深淺程度與單寧含酚基的數目成正比。

1．4．5 氨基酸含量測定 氨基酸含量應用BIOCHRM 30型氨基酸自動分析儀測定，采用外標法進行計算［11］。

1．4．6 多酚物質含量測定 多酚物質含量測定采用HPLC法［12］。建立用HPLC測定葡萄酒中單體酚的方法，色譜條件為Eclipse XDB-C18色譜柱;梯度洗脫的條件是:流動相A為甲醇溶液;流動相B為體積分數為0．01的乙酸水溶液。梯度為:0～5 min，5% ～40%A，流速為0．8 mL/min;5～9 min，40%A，流速為0．8 mL/min;9 ～12 min，40% ～85%A，流速為0．5 mL/min;12 ～15 min，85% ～95%A，流速為0．5 mL/min，檢測波長為280 nm，進樣量為5 μL。測定酒樣中阿魏酸、兒茶素、鞣花酸、表兒茶素、綠原酸、咖啡酸、沒食子酸、蘆丁等8種主要的酚類物質的含量。

1．5 統計方法

1．5．1 主成分分析方法 主成分分析的基本思想是根據變量之間的相關性，通過處理，然后用較少的變量來代替原來較多的變量，起到降維、幾何直觀性的作用，從而便于排序與分類［13］。主成分利用SPSS軟件分析，計算特征值及特征向量，選前N個較大的特征值，使累計貢獻率≥85%，在此基礎上進行主成分的選擇，分別計算各雜交組合的前N個主成分值，并以此為自變量;再以每個主成分的特征值為權重系數，構成綜合評價的線性方程［14～16］。

1．5．2 聚類分析方法 采用個體分類的方法中的系統聚類分析方法［17～19］。

2 結果與分析

2．1 實驗數據統計

酒樣的10項常規理化指標的數據見表1，氨基酸的測定結果見表2。葡萄酒中的氨基酸主要來源于葡萄和葡萄汁中的蛋白質酶解，酵母發酵過程中的代謝產物和發酵完畢后酵母細胞的自溶［20］。葡萄酒中氨基酸含量的差異取決于多種因素，其中葡萄品種的差異、葡萄生長的產地差異、葡萄發酵工藝以及葡萄酒老熟工藝和老熟時間的差異都是葡萄酒中游離氨基酸含量的決定因素［21］。

7個品牌的葡萄酒中游離氨基酸的組成和含量差異較大(表2)。脯氨酸在葡萄酒中的質量濃度范圍在993．4 ～1 900．9 mg/L，占測定氨基酸總量的質量分數為0．575 6 ～0．974 7，平均值為0．776 1(表2 和表3)。從7個品牌葡萄酒的15種氨基酸的平均值含量可明顯看出，脯氨酸為葡萄酒中的特征氨基酸。

葡萄酒酒樣中多酚物質的含量見表4。

表1 7個葡萄酒品牌酒樣的10項常規指標

2．2 主成分分析的過程與結果

2．2．1 主成分分析過程 根據實驗數據，求得19項指標:pH(X1)、酒精度(X2)、總酸(X3)、揮發酸(X4)、總糖(X5)、干浸出物(X6)、單寧(X7)、多酚(X8)、色度(X9)，色調(X10)，沒食子酸(X11)，兒茶素(X12)，綠原酸(X13)，表兒茶素(X14)，咖啡酸(X15)，阿魏酸(X16)，蘆丁(X17)，鞣花酸(X18)，脯氨酸(X19)。通過SPSS 11．5軟件對葡萄酒的19項指標進行主成分分析，得到方差分解圖和主成分系數矩陣(表5和表6)。其中，前5個主成分的特征值都大于1，而且累積貢獻率達97．694%，已經超過85%，根據主成分選取指標的原則，選取前5個主成分完全可以來代表19項指標。因此，選擇該5個主成分，并定義為Y1，Y2，Y3，Y4，Y5。

表6中每一個載荷量表示主成分與對應的變量的相關系數。

表4 7個葡萄酒品牌酒樣的多酚物質含量 mg·L－1

表5 7個葡萄酒品牌19項指標主成分分析的方差分解圖

表6 7個葡萄酒品牌19項標準化數據的初始因子載荷矩陣

2．2．2 主成分方程 用表5中的數據除表6中主成分相對應的特征值開平方根便得到主成分中每項指標所對應的系數，即特征向量。將得到的特征向量與標準化后的數據相乘得出主成分表達式。

第1種主成分方程:

Y1= －0．09 X1+0．27 X2+0．05 X3－0．01 X4+0．27 X5－0．04 X6+0．21 X7+0．16 X8+0．10 X9－0．19 X10+0．35 X11+0．28 X12+0．33 X13+0．34 X14+0．32 X15+0．34 X16+0．28 X17+0．07 X18+0．02 X19

第1主成分方差貢獻率最大為41．504%，通過線性方程能得出特征向量較大的是沒食子酸X11，綠原酸X13，表兒茶素X14，咖啡酸X15，阿魏酸X16。

第2種主成分方程:

Y2=0．33 X1－0．21 X2+0．36 X3+0．44 X4+0．16 X5+0．43 X6+0．12 X7－0．08 X8+0．24 X9+0．33 X10－0．01 X11+0．13 X12－0．08 X13－0．02 X14－0．05 X15+0．03 X16+0．23 X17+0．19 X18+0．09 X19

第2主成分方差貢獻率為26．615%，通過線性方程能得出特征向量較大的是揮發酸X4和干浸出物X6。

第3種主成分方程:

Y3=0．06 X1－0．06 X2+0．19 X3+0．01 X4－0．26 X5－0．13 X6－0．45 X7+0．30 X8+0．19 X9－0．02 X10+0．04 X11－0．09 X12+0．08 X13－0．03 X14+0．11 X15+0．09 X16+0．03 X17+0．50 X18－0．51 X19

第3主成分方差貢獻率為14．786%，通過線性方程能得出特征向量較大的是多酚X8和鞣花酸X18。

第4種主成分方程:

Y4= －0．43 X1+0．29 X2+0．31 X3+0．09 X4－0．10 X5－0．02 X6－0．05 X7－0．13 X8+0．54 X9+0．17 X10－0．05 X11－0．37 X12+0．09 X13+0．03 X14+0．16 X15+0．03 X16－0．20 X17－0．19 X18+0．16 X19

第4主成分方差貢獻率為9．467%，通過線性方程能得出特征向量較大的是總酸X3和色度X9。

第5種主成分方程:

Y5= －0．19 X1+0．00 X2－0．03 X3+0．08 X4－0．07 X5+0．12 X6－0．05 X7+0．69 X8+0．04 X9+

0．03 X10+0．13 X11+0．05 X12+0．27 X13－0．31 X14－0．28 X15－0．24 X16+0．16 X17－0．07 X18+0．33 X19

第5主成分方差貢獻率為5．323%，通過線性方程能得出特征向量較大的是多酚X8和脯氨酸X19。

上述主成分方程分析結果顯示，特征向量較大的為 X11，X13，X14，X15，X16，X4，X6，X8，X18，X3，X9和X19等12項。另外，由于在一般情況下，pH值數值變化在葡萄酒的釀造中起著很大的作用［22］，pH值直接影響著葡萄酒的感官品質評定，在深色葡萄酒中，花色苷的分子結構也會因為pH值的變化而變化，從而導致酒顏色的變化，因此必須考慮葡萄酒 pH 值的相應變化［23］，即確定 X1，X11，X13，X14，X15，X16，X4，X6，X8，X18，X3，X9和 X19等 13 項主成分特征向量進行下一步聚類分析。

2．3 聚類分析過程與結果

2．3．1 聚類分析的過程 將主成分分析得到前5個主成分特征向量進行聚類分析。由于不同變量之間存在不同量綱、不同數量級，為使各個變量更具有可比性，進行了數據轉換，轉化方程是:

公式中X″為正規化后的值，Xi為原值，Xmax為最大值，Xmin為最小值。利用SPSS軟件對13項標準化的數據進行聚類分析，得到表7和圖1。從表7中可以看出，9(表兒茶素)和11(阿魏酸)的相似系數最大，最早聚合，明顯為一類;7(沒食子酸)和8(綠原酸)聚為一類，在第7步中與9(表兒茶素)聚為新的一類，在第9步中又與5(多酚)聚為新的一類;9(表兒茶素)和11(阿魏酸)聚為一類后又與10(咖啡酸)聚為新的一類，雖然該三者聚為一類，但是9(表兒茶素)和11(阿魏酸)最先聚合，然后再與10(咖啡酸)聚合，說明9(表兒茶素)和11(阿魏酸)的相似度要大于與10(咖啡酸)的相似度;3(揮發酸)和4(干浸出物)相似系數較大聚一為類;2(總酸)和6(色度)聚為一類;1(pH值)和12(鞣花酸)歸為一類;13(脯氨酸)與其他指標間的差異明顯(如圖1所示)，難以成為一類。

表7 7個葡萄酒品牌13項指標的聚類分析聚結表

圖1 7個葡萄酒品牌13項指標的聚類結果

2．3．2 聚類分析的結果 同聚一類的描述詞之間具有密切的相關性，可以選用其中的1個詞語用于描述昌黎產地葡萄酒的特征性。由此，本次研究的7種酒樣的特征性描述為:①兒茶素或咖啡酸或沒食子酸或阿魏酸或綠原酸含量;②多酚含量;③揮發酸或干浸出物含量或總酸含量或色度;④pH值;⑤鞣花酸含量。

3 結論與討論

通過主成分分析方程可以看出，第1主成分綜合了沒食子酸X11，綠原酸X13，表兒茶素X14，咖啡酸X15，阿魏酸X16等5個指標的信息，主要反映的葡萄酒的多酚物質的含量。第2主成分綜合了揮發酸X4和干浸出物X6這2個指標的信息。第3主成分綜合了多酚X8和鞣花酸X18。第4主成分綜合了總酸X3和色度X9。第5主成分綜合了多酚X8和脯氨酸X19。

通過上述分析將原有的19項指標綜合成5項互不相關的復合指標，而且5項指標所涵蓋原有19項指標的信息量達到了97．694%，幾乎反映了原指標的信息，這說明了主成分分析法所構造的評價指標在理論上是可行的。因而，在此基礎上對葡萄酒的品質進行了量化分析。由此可見，該方法對于衡量來自昌黎產區的7個葡萄酒廠的樣品質量具有可操作性和科學性。

聚類分析的結果，最終表兒茶素(或咖啡酸、阿魏酸、沒食子酸、綠原酸)，多酚，揮發酸(或干浸出物、總酸、色度)，pH值，鞣花酸等5項指標可以反映葡萄酒理化特性的絕大部分信息，因此可用該5個詞語描述葡萄酒的理化特性。

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