快速感官分析技術在葡萄酒香氣感官分析中的應用

田欣，張會寧，祁新春，徐巖，王棟*，唐柯*

1(教育部工業生物技術重點實驗室，食品科學與技術國家重點實驗室，江南大學 生物工程學院，釀酒微生物與酶技術研究室，江蘇 無錫，214122)2(山西戎子酒莊有限公司，山西 臨汾，042100)

葡萄酒是指用新鮮的葡萄或葡萄汁發酵，酒精度不低于7%vol的一類飲料[1]，是世界上最流行的酒精飲料之一。近年來,隨著中國葡萄酒的快速發展，關于葡萄酒感官分析的研究也越來越多，如何對葡萄酒的感官特征進行快速、準確分析變得日益重要。

感官評價是通過人的感覺器官檢測分析產品感官特性，主要是通過視覺、嗅覺、味覺等所引起的反應來測定、分析和解釋產品的一種科學方法[2]。近年來國內對于葡萄酒感官研究也取得一定的進展，多采用多元統計分析手段對葡萄酒的香氣描述符進行篩選或定量描述分析(quantitative descriptiv analysis, QDA)等傳統感官分析技術對葡萄酒進行香氣特征的描述，如李華等[3]采用主成分分析和聚類分析對澳大利亞西拉葡萄酒的香氣描述符進行了篩選，認為: (1)(燒)烤味或胡椒; (2)香料或漿果或玫瑰花香或甜水果; (3)甘草; (4)巧克力或鳳梨，這4個描述符可以反映西拉干紅葡萄酒香氣感官特性；糜川清等[4]利用主成分分析和聚類分析方法篩選了“媚麗”桃紅葡萄酒的香氣特性感官描述符：玫瑰花(或生青味、蘋果)、草莓(或桃)、甜瓜和菠蘿；唐柯等[5]同樣采用主成分分析和聚類分析方法篩選了黃土高原赤霞珠桃紅葡萄酒的香氣特性感官描述符:(1)熱帶水果、棗、麥芽香;(2)水果糖;(3)花香;(4)紅色漿果;(5)酸梅。定量描述性分析是目前葡萄酒感官評價中運用最為廣泛且相對綜合的感官評價方法，既可對產品進行描述，又有區分與排序的功能[6]。CADOT等[7]通過專家感官品評小組對來自法國不同地區的24款品麗珠葡萄酒進行定量描述分析，探究風土對葡萄酒香氣典型性的影響；席艷茹等[8]采用定量描述分析對晉西黃土高原產區赤霞珠干紅葡萄酒的感官特征進行了研究；HUANG等[9]采用該方法對我國和加拿大威代爾冰葡萄酒的感官特征進行了探究，明確2個產區之間的差異性及特性。

傳統描述性分析雖然已經被廣泛使用，并且可以很好地描述一款產品的特征和強度，但由于其需要對評價員有較長時間的訓練，使評價員具有較好且一致的評價能力，這在實際操作中需要較長的時間和較高的成本，所以目前感官描述性分析方法正朝著快速便捷的方向發展[10]，國外科學家也不斷致力于提高描述性分析方法效率和減少成本研究[11-12]。其中Napping?是根據產品間的差異性和相似性進行感官位置的擺放從而生成感官圖的一種快速感官分析技術[10]，其最初應用于葡萄酒行業中。PAGES等[13]在2003年使用Napping?和多因素分析(multi-factor authentication, MFA)對10款法國盧瓦爾河的白葡萄酒進行了分類和感官評價，近年來在國外對于產品感官評價的研究中逐漸被廣泛應用[11,14-15]。在進行Napping?之后通常結合Ultra Flash Profiling(UFP)進一步對感官特征進行探究。該方法結合了自由選擇的概念和快速確定感官屬性描述詞的特點，其要求評價員在每個產品的位置寫下描述詞[14]。同時，Napping?不僅用于感官研究中，還可以作為市場研究的工具，研究消費相關的感官描述來指導產品的研發[10]。

目前，我國還未有采用快速感官分析技術對產品進行感官分析的報道，本研究則采用快速感官分析技術結合3種多元統計分析手段,對我國來自不同產區的赤霞珠干紅葡萄酒的香氣感官特征的差異性和特征性進行評價，以期對該方法進行評價，從而為我國葡萄酒感官分析的深入研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

赤霞珠干紅葡萄酒，山西戎子酒莊，詳情見表1；鉛筆；橡皮；60 cm×40 cm白紙1張。

表1 赤霞珠干紅葡萄酒樣品信息Table 1 Cabernet Sauvignon dry red wine sample information

1.2 實驗方法

1.2.1 感官小組的建立

采用自愿報名的方式進行感官品評員的招募，并通過問卷調查的形式收集報名者的相關信息，包括個人基本信息、是否有興趣并自愿加入品評小組、健康狀況、是否有食物過敏、空余時間安排等。有感官評價相關經歷或熟悉葡萄酒者優先。然后對報名者進行基本味覺測試(酸、甜、苦、咸、澀)和香氣辨別能力測試。通過初篩選出40名無明顯味覺缺失并且香氣辨別正確率在70%以上的品評員。經過香氣識別及描述訓練后，復篩選出12名具有較好能力的評價員進行感官實驗。

1.2.2 Napping?

將所有葡萄酒酒樣進行3位隨機編碼，并一次性提供給評價員，同時提供鉛筆、橡皮和白紙，要求評價員根據每杯葡萄酒香氣特征的相似性和差異性在白紙上進行位置擺放：距離越近則越相似，越遠則差異越大，當確定所有酒樣位置之后，在位置下寫下酒樣編碼，之后對每款酒的坐標進行統計[14]。

1.2.3 UFP

在進行Napping?之后，要求評價員在每款酒編碼的旁邊寫下1～3個區別性、典型性的香氣描述詞，之后對詞匯進行歸類，并對頻次進行統計[14]。

1.3 數據分析

采用R語言3.4.3進行普氏多維向量分析(PMFA)和Indscal模型分析；采用XLSTAT 2014進行聚類分析。

2 結果與分析

根據R語言SensoMineR安裝包提供的處理Napping?相關感官數據的方法，選擇其中2種算法：PMFA和Indscal模型分析，其基于不同算法可相互對應。聚類分析已被廣泛運用于感官分析中，可對PMFA和Indscal模型分析結果進行驗證。

2.1 PMFA

PMFA在2006年被首次提出，并用于產品間差異性的感官分析研究——Napping?中，該方法集成了廣義普氏分析(GPA)和MFA的算法，并且具有二者的優點。其中MFA是主成分分析(PCA)的擴展，其首先給出了幾種單獨配置的共同共識配置并且這種“平均”配置是最佳的。GPA是一種用來分析形狀分布的方法，數學上來講，就是進行不斷迭代，尋找標準形狀，并利用最小二乘法尋找每個樣本形狀到這個標準形狀的仿射變化方式，所以該方法將Procrustes意義上變換的個體配置添加到MFA的“共識”配置中，共同對數據進行計算，從而達到降低維度的目的[16]。

圖1 實驗過程Fig.1 Experiment procedure

本研究通過對數據的收集整理，采用R語言的PMFA算法處理，分別生成評價小組對產品感知的置信橢圓及產品的個體因子圖和香氣特征相關性圖。

置信橢圓的生成源自MFA計算中所有結果對象的產品配置。該過程基于變量組的參數自舉，從而提供關于產品不確定性和感官評估結果有效性的有價值的圖形信息[17-18]。橢圓以產品為中心，顯示評價員對同一產品感官差異性[19]。從結果(圖2)可以看到，只有新疆產區的2款葡萄酒和1款寧夏產區的葡萄酒(寧夏-1)的香氣感知評價員具有一定的差異，而對于大部分的酒樣，其置信橢圓都較小，說明具有較好的一致性。

圖2 普氏多維向量分析Fig.2 Procrustes multiple factor analysis

通過個體因子圖，可以看到，葡萄酒樣品被明顯分為3個組：煙臺產區的2款葡萄酒和晉西產區的5款葡萄酒與其他產區的葡萄酒具有明顯的差異性，而來自新疆和寧夏產區的葡萄酒之間的差異性較小。結合香氣特征相關性圖可以看到，煙臺產區的赤霞珠干紅葡萄酒具有較強的煙熏的氣味；晉西產區的酒具有濃郁黑醋栗、紅色水果和獨特的山楂香氣；寧夏產區和新疆產區的酒都具有烘焙、李子干和青椒的香氣，但寧夏產區的酒具有較濃郁的甜香料的香氣，而新疆產區的酒則具有較強的花香。

2.2 Indscal模型

Indscal模型是一個同時分析I個對象之間J個相似度矩陣的模型，Indscal模型常用于感官圖的數據分析，例如本研究，對象是產品(酒樣)，若干主體(評價員)評估這些產品之間的相似性(或差異)，其主要基于加權歐幾里德模型，根據產品之間的距離進行計算，從而反映產品之間的關系，并且Indscal模型是與MFA相對應的方法[20-22]。

根據stimuli map的結果可以看到，酒樣可以根據產區劃分為4組，相較于PMFA中新疆產區和寧夏產區酒差異性較小，通過該模型的計算方式對數據進行處理后，來自寧夏產區和新疆產區的赤霞珠葡萄酒具有明顯的差異性。結合香氣特征相關性圖可以看出，煙臺產區的酒具有更為明顯的煙熏和核果類的香氣特征；晉西產區的酒具有更濃郁的黑醋栗、紅色水果和山楂的香氣，該結果與PMFA結果一致；寧夏產區的酒具有較強的青椒和甜香料的香氣；新疆產區的酒則具有較強的烘焙、李子干和花香的香氣。

圖3 Indscal模型Fig.3 Indscal models

2.3 聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過程，可以更直觀地觀察產品間的相似性，并且已經被廣泛應用與感官分析中，被認為可以較好地評價感官分析結果[23-25]。我們采用聚類分析對感官數據進行分析，根據產品之間的的相似性進行劃分，以期對PMFA和Indscal模型的結果進行驗證。

從結果可以看出，來自4個產區的12款葡萄酒均可以根據產區進行區分。此外，晉西產區和煙臺產區的酒之間具有較為一致的產區特性，并與其他2個產區具有明顯的區別性；寧夏產區和新疆產區的葡萄酒則更為接近，該結果同Indscal模型和PMFA結果相似，來自不同產區的葡萄酒具有明顯的差異，說明PMFA和Indscal模型可以較好地對Napping?數據進行分析。

圖4 聚類分析Fig.4 Cluster analysis

3 結論

首次通過快速感官分析技術——Napping?結合UFP并采用PMFA、Indscal模型和聚類分析3種多元統計分析對感官數據進行分析從而對來自4個產區12款赤霞珠干紅葡萄酒進行香氣感官的評價。從3種多元統計分析的結果可以得到相似的結論：來自不同產區的葡萄酒間具有明顯的產區差異性，并且具有相似的香氣特征，其中PMFA與聚類分析得到的結果一致，煙臺產區和晉西產區的葡萄酒具有更顯著的產區特性，而寧夏產區與新疆產區間的差異性較小，而Indscal模型得到的結果是產區間都具有明顯差異。而通過對比PMFA和Indscal模型香氣特征相關圖，認為所得到的結果具有相似性，其中來自晉西產區的葡萄酒都具有黑醋栗、紅色水果和山楂的香氣，而煙臺產區的葡萄酒則具有顯著的煙熏，通過Indscal模型認為還具有核果類的果香，寧夏產區和新疆產區的香氣特征由于Indscal模型可以較好地將二者進行區分從而將PMFA認為是共有的香氣進行了產區區分，其中來自寧夏產區的葡萄酒具有青椒和甜香料的香氣的香氣，而來自新疆產區的葡萄酒則是具有更顯著的烘烤、李子干和花香的香氣。研究結果表明Napping?結合UFP的方法可以快速、良好地對葡萄酒進行感官評價。