賀蘭山東麓‘赤霞珠’品質(zhì)形成氣象條件與評級方法研究*

馬力文, 李劍萍, 韓穎娟, 李萬春

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賀蘭山東麓‘赤霞珠’品質(zhì)形成氣象條件與評級方法研究*

馬力文, 李劍萍**, 韓穎娟, 李萬春

(中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與風(fēng)險管理重點實驗室/寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室 銀川 750002)

葡萄品質(zhì)很大程度上決定了葡萄酒品質(zhì), 其與氣象條件關(guān)系密切。在正常管理和農(nóng)業(yè)技術(shù)水平下,衡量葡萄生長氣象條件是否適宜品質(zhì)形成的方法稱為釀酒葡萄品質(zhì)氣象評價技術(shù)。研究釀酒葡萄品質(zhì)形成的氣象評級技術(shù)和氣象指標(biāo), 可為葡萄酒商業(yè)評級、年份酒鑒定和窖藏提供氣候參考依據(jù)。利用賀蘭山東麓2003—2011年多點采樣化驗的101份‘赤霞珠’總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧資料, 選取其中的51份進(jìn)行相關(guān)普查, 確定了有生物學(xué)意義的顯著氣象因子, 以各因子的決定系數(shù)分別建立了5項品質(zhì)指標(biāo)的權(quán)重模型, 通過單項品質(zhì)指標(biāo)對綜合品質(zhì)的貢獻(xiàn)構(gòu)建了綜合品質(zhì)氣象評價模型。參照前人對葡萄酒品質(zhì)、釀酒葡萄品質(zhì)的研究和葡萄酒和葡萄品質(zhì)標(biāo)準(zhǔn), 根據(jù)釀造葡萄酒所需的總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧, 確定‘赤霞珠’各項品質(zhì)指標(biāo)的閾值, 利用模型反推出與葡萄酒品質(zhì)相對應(yīng)的氣象因子閾值和‘赤霞珠’品質(zhì)氣象分類標(biāo)準(zhǔn)?；卮鷻z驗顯示5項品質(zhì)指標(biāo)均通過了0.001的檢驗和檢驗, 與實測值接近且變化趨勢一致?？偺?、總酸、糖酸比和單寧的模擬效果較好,≥0.59且RMSE較小, 但pH誤差相對較大。用50份未參與建模的樣本估算了‘赤霞珠’品質(zhì)等級?？偺?、總酸與實測接近; 個別樣本的糖酸比、單寧誤差相對較大, 但變化趨勢與實測一致; 樣本pH均在適宜范圍內(nèi)且較穩(wěn)定。從綜合評分和等級來看, 28個樣本與實況等級相同, 18個樣本誤差在1級內(nèi), 僅4個樣本相差2級, 準(zhǔn)確反映出原料的質(zhì)量?！嘞贾椤焚|(zhì)氣象評價指標(biāo)和模型為評價賀蘭山東麓釀酒葡萄品質(zhì)提供了一套可行的方法。

賀蘭山東麓; 赤霞珠; 釀酒葡萄; 氣象品質(zhì); 氣象因子; 品質(zhì)等級; 模型評價

賀蘭山東麓光熱充足, 干燥少雨, 是業(yè)界認(rèn)可的釀酒葡萄世界最佳產(chǎn)區(qū), 葡萄酒屢獲國內(nèi)外大獎, 2003年獲“葡萄酒國家地理標(biāo)志產(chǎn)品”保護(hù)區(qū)認(rèn)證[1]。業(yè)界普遍認(rèn)為優(yōu)質(zhì)葡萄酒主要取決于品種、土壤和氣象條件[2], 氣象條件是決定釀造原料品質(zhì)的關(guān)鍵[3]。氣象條件好的年份葡萄酒的濃縮度高, 單寧、色素、酚類物質(zhì)、礦物質(zhì)、維生素等成分含量高[4]。因此, 開展釀酒葡萄品質(zhì)氣象評價可為葡萄酒評級、提高附加值和市場認(rèn)可度提供重要參考依據(jù)。

研究釀酒葡萄品質(zhì), 首先要明確決定葡萄酒品質(zhì)的主要釀造指標(biāo)。李記明[5]提出葡萄酒品質(zhì)決定于葡萄總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧含量?？偺菦Q定了酒度和風(fēng)味, 170 g?L-1以上才能釀出優(yōu)質(zhì)葡萄酒[6]。總糖與成熟度有關(guān), 王華等[7]用水熱系數(shù)反映葡萄成熟度。Vr?i?等[8]、Neumann等[9]認(rèn)為氣溫升高導(dǎo)致葡萄總糖增加, 總酸下降。毛如志等[10]認(rèn)為氣溫高是云南‘美樂’葡萄總糖、單寧比山東高的原因, 但Webb等[11-12]研究表明澳大利亞‘赤霞珠’和‘黑比諾’品質(zhì)隨氣溫升高而下降?？偹崤c口感有關(guān), 李華[13]確定釀酒葡萄的適宜酸度為6~10 g?L-1, 過少使葡萄酒乏味、少筋、平淡, 過多酸澀。翟衡等[14]認(rèn)為釀酒葡萄總酸決定于光合呼吸、漿果膨大的稀釋及糖、醛、酸的代謝轉(zhuǎn)化。釀酒葡萄糖酸比相對穩(wěn)定。劉玉蘭等[15-16]認(rèn)為糖酸比與采收前35 d水熱系數(shù)關(guān)系密切, 32左右較合適, 過高、過低不易釀造出優(yōu)質(zhì)葡萄酒。陳曉前等[17]認(rèn)為pH是衡量葡萄酒品質(zhì)的指標(biāo); 李記明等[6]給出釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒的pH為3.0~3.6, 過高會增加微生物活性, 降低花色苷的顯色比例和游離SO2的有效量, 縮短陳釀潛力。張曉煜等[18]認(rèn)為釀酒葡萄pH與開花至成熟期最高氣溫關(guān)系密切。岳俊波等[19]提出葡萄酒中的單寧能沉淀蛋白質(zhì), 提高結(jié)構(gòu)感, 穩(wěn)定色素, 抗氧化, 抗自由基, 抗菌, 防止還原味。葡萄品質(zhì)與土壤有關(guān), 周濤等[20]認(rèn)為土壤質(zhì)地影響賀蘭山東麓釀酒葡萄品質(zhì)。趙磊等[21]認(rèn)為賀蘭山東麓‘赤霞珠’和‘美樂’香氣物質(zhì)比河北沙城高的原因是兩地氣候、土壤的差異。王秀琴等[22]認(rèn)為各地氣候、土壤差異與葡萄果實花青素、糖、pH、可滴定酸、果皮和種子多酚及葡萄酒的醇含量、蘋果酸、總酚、顏色強度、顏色穩(wěn)定性及口感均有關(guān)系。Pircalabu等[23]、Jones等[24]認(rèn)為氣候變率導(dǎo)致葡萄風(fēng)味年際間差異明顯。此外, 還有一些成分影響葡萄酒品質(zhì)和風(fēng)味。如Cheng等[25]提出新疆≥35 ℃高溫日數(shù)偏多、降水偏少可增加釀酒葡萄花青素濃度。張娟等[26]、周淑珍等[27]認(rèn)為氣象條件影響葡萄酒總酚含量。楊曉帆等[28]認(rèn)為積溫與葡萄香氣物質(zhì)的積累有關(guān)。房玉林等[29]試驗得到水分虧缺對釀酒葡萄生長和品質(zhì)均有影響。一些國家嘗試用氣候評價葡萄年份酒。如Webb等[11-12]建立了優(yōu)質(zhì)葡萄酒品種的品質(zhì)氣候敏感性估測模型, Gouveia等[30]用葡萄牙春夏季最高氣溫、降水量和霜日建立了年份酒氣候評價方法, 張曉煜等[18,31]采用調(diào)和權(quán)重法構(gòu)建了賀蘭山東麓釀酒葡萄的綜合品質(zhì)權(quán)重模型。

綜上所述, 國內(nèi)外對葡萄品質(zhì)與氣象、土壤養(yǎng)分的關(guān)系研究較多, 個別國家建立了評價葡萄年份酒的氣候模型, 但國內(nèi)尚未建立釀酒葡萄品質(zhì)的氣象評價模型。葡萄酒質(zhì)量70%決定于原料, 30%決定于工藝和設(shè)備。本文在歸納、借鑒前人研究的基礎(chǔ)上, 把不同時段的溫度、積溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、日照時數(shù)等氣象要素分別與總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧進(jìn)行相關(guān)普查, 篩選出對品質(zhì)影響生物學(xué)意義明顯的顯著氣象因子, 根據(jù)其貢獻(xiàn)權(quán)重合成最佳模擬方程。參考釀酒葡萄品質(zhì)評價相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)[32-35]及李記明等[5-6]的研究, 結(jié)合釀酒師的經(jīng)驗, 分別制定了‘赤霞珠’總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧等級及關(guān)鍵氣象因子的指標(biāo)范圍, 構(gòu)建了‘赤霞珠’綜合品質(zhì)的氣象評價模型和指標(biāo), 可根據(jù)氣象條件評價釀造原料應(yīng)形成的品質(zhì)級別, 為保障生產(chǎn)優(yōu)質(zhì)葡萄酒、商業(yè)評級提供參考依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 資料來源

所用數(shù)據(jù)資料為2003—2011年賀蘭山東麓7個市縣的葡萄基地和酒莊的101份‘赤霞珠’化驗和生育進(jìn)程觀測結(jié)果。所涉及的葡萄生育期包括開花期、轉(zhuǎn)色期和采收期, 品質(zhì)化驗指標(biāo)有可溶性固形物、總糖、總酸、糖酸比、pH及單寧。采用斐林試劑滴定法測定總糖含量, NaOH滴定法測定總酸(以酒石酸計), 硫酸苯酚法測定單寧。選擇其中51份樣品建立模型, 另50份樣品用于檢驗效果。氣象資料為與化驗?zāi)攴莺筒蓸拥攸c對應(yīng)的自動氣象站逐日氣溫、降水量資料, 日照選用樣點所在市縣氣象局大監(jiān)站的資料(表1)。

1.2 ‘赤霞珠’品質(zhì)指標(biāo)與氣象因子的膨化相關(guān)普查

采用‘赤霞珠’可溶性固形物、總糖、總酸、糖酸比、pH及單寧化驗結(jié)果, 分別與生長期間不同階段平均氣溫、最高和最低氣溫、≥10 ℃積溫、累計降水量、日均降水量、累計日照時數(shù)等因子進(jìn)行膨化相關(guān)普查; 時段分為開花至采收、轉(zhuǎn)色至采收以及距離采收10~40 d內(nèi)間隔5 d, 以擴大因子的篩選范圍, 粗選出通過顯著性檢驗的氣象因子。

1.3 ‘赤霞珠’品質(zhì)要素與氣象因子的關(guān)系模型

分別研究可溶性固形物、總糖、總酸、糖酸比、pH及單寧與相關(guān)極顯著的氣象因子的線性、非線性關(guān)系, 選擇通過檢驗且對品質(zhì)形成具有生物學(xué)意義的氣象因子, 建立不同品質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系模型, 根據(jù)入選氣象因子復(fù)相關(guān)系數(shù)的權(quán)重建立評價釀酒葡萄單項品質(zhì)要素的綜合權(quán)重模擬方程。

1.4 釀酒葡萄單項品質(zhì)要素等級判別指標(biāo)及綜合品質(zhì)氣象等級模型

參考4項葡萄酒和葡萄品質(zhì)評價標(biāo)準(zhǔn)、國際植物遺傳委員會(BPGR)葡萄品質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)[32-35]及相關(guān)文獻(xiàn)[5-6], 結(jié)合玉泉營、立蘭酒莊釀酒師的分級經(jīng)驗, 分別確定評價釀酒葡萄總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧優(yōu)劣的分級指標(biāo), 每項指標(biāo)均分為5級(特優(yōu))、4級(優(yōu))、3級(良)、2級(中)和1級(差)5個等級標(biāo)準(zhǔn), 反推顯著氣象因子的等級指標(biāo)范圍?？紤]到以上5項品質(zhì)要素對釀酒葡萄綜合品質(zhì)等級的貢獻(xiàn), 以每個品質(zhì)要素氣象因子綜合模擬方程的2作為權(quán)重, 集成得到綜合品質(zhì)氣象等級模型。按照上述等級劃分方法, 將綜合品質(zhì)等級也劃分為5個級別。評價時將相關(guān)氣象因子代入每項品質(zhì)氣象模擬模型, 分別得到總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧的估測值和相應(yīng)等級, 代入綜合品質(zhì)等級模型, 可評價釀酒葡萄綜合品質(zhì)等級。

表1 ‘赤霞珠’葡萄采樣年份、地點及對應(yīng)的氣象站點位置

1.5 品質(zhì)氣象評價模型的效果檢驗

為檢驗該方法的適宜性, 選用2003—2011年期間永寧、青銅峽和蘆花臺葡萄基地的‘赤霞珠’化驗樣本, 將參與模擬的51份樣本進(jìn)行回代檢驗, 其余未參與模擬的50份樣本進(jìn)行評估檢驗。對估算值和實測值均按照分類閾值進(jìn)行品質(zhì)等級歸類, 與實測值歸類結(jié)果進(jìn)行比較, 計算單項品質(zhì)指標(biāo)評分和綜合評分的準(zhǔn)確率。

2 結(jié)果與分析

2.1 ‘赤霞珠’品質(zhì)與氣象因子的膨化相關(guān)普查

膨化相關(guān)普查表明(表2), 可溶性固形物、總糖含量及糖酸比與開花至采收期的平均氣溫、最高氣溫極顯著負(fù)相關(guān), 與≥10 ℃積溫和日照正相關(guān); 轉(zhuǎn)色至采收期間上述顯著因子的相關(guān)更好, 表明轉(zhuǎn)色后常出現(xiàn)不利氣象條件, 影響總糖和可溶性固形物的累積及糖酸轉(zhuǎn)化。總酸含量與開花至采收期間平均氣溫正相關(guān), 與日照負(fù)相關(guān), 均通過0.001的檢驗, 而轉(zhuǎn)色至采收期間相關(guān)性弱一些, 說明總酸主要在結(jié)實前中期積累, 轉(zhuǎn)色后的氣象條件主要影響糖酸的轉(zhuǎn)化。pH僅與轉(zhuǎn)色至采收日照時數(shù)的正相關(guān)和采收前30 d降水量的負(fù)相關(guān)達(dá)到0.005極顯著水平。單寧與轉(zhuǎn)色至采收期間的積溫和日照正相關(guān), 與轉(zhuǎn)色后的平均氣溫、最低氣溫負(fù)相關(guān), 與采收前10~30 d的最低氣溫、降水量負(fù)相關(guān)更顯著。表明轉(zhuǎn)色后氣溫越低, 日照越少, 單寧越高; 轉(zhuǎn)色至采收間隔越長, 期間積溫和日照越多, 代表晴天多, 氣溫日較差大, 單寧越多; 期間降水越多, 單寧越少。

表2 ‘赤霞珠’葡萄品質(zhì)與不同生育期氣象因子的相關(guān)分析(n=51)

****、***、**和*表示通過0.001、0.005、0.01和0.05的顯著性檢驗。****, ***, ** and * indicate passing= 0.001, 0.005, 0.01 and 0.05 significance test.

2.2 ‘赤霞珠’品質(zhì)與氣象因子的關(guān)系

2.2.1 總糖含量與氣象因子的關(guān)系

選擇與總糖相關(guān)極顯著的氣象因子建立線性或非線性模型(表3)?？偺桥c開花至采收期間日照時數(shù)呈極顯著正相關(guān), 日照越多, 糖分積累也越多。與≥10 ℃積溫呈二次曲線關(guān)系, 適時采收含糖量最高, 采收過早或過遲, 都會影響釀酒葡萄的含糖量?？偺桥c轉(zhuǎn)色至采收期間日照時數(shù)呈極顯著的線性關(guān)系, 與最低氣溫、≥10 ℃積溫均呈二次曲線關(guān)系。采收前30 d的最低氣溫越高, 表明采收越早, 成熟度越差, 含糖量越低。采收前30 d降水量平均每增多10 mm, 總糖降低9.7 g×L-1, 與劉玉蘭等[16]、修德仁等[36]得出采收前1個月降水量每增加10 mm, 含糖量降低8.2 g×L-1的結(jié)果相近。

參考國際植物遺傳委員會(BPGR)葡萄品質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)[32-35], 結(jié)合Smith[37]對‘赤霞珠’等4個品種的分級指標(biāo)和李記明等[5-6]給出的國際上釀造優(yōu)質(zhì)、特優(yōu)級葡萄酒對總糖的要求, 將‘赤霞珠’總糖分為特優(yōu)(≥210 g×L-1)、優(yōu)(195.1~210 g×L-1)、良(170.1~195 g×L-1)、中(155.1~170 g×L-1)和差(≤155 g×L-1)5個等級, 根據(jù)總糖與氣象因子的關(guān)系反推不同氣象因子的閾值范圍(表3)?？梢? 釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒要求開花至采收期間平均氣溫在22.6 ℃以下, ≥10 ℃積溫≥2 189 ℃·d, 日照≥867 h。其中轉(zhuǎn)色至采收平均氣溫、平均最低氣溫、≥10 ℃積溫和日照分別為≤21.7 ℃、≤16.6 ℃、≥789.6 ℃·d 和≥303 h, 采收前30 d最低氣溫、降水量需≤16.1 ℃和≤49.1 mm。生產(chǎn)上可根據(jù)表3的方程和指標(biāo)估算釀酒葡萄總糖含量, 達(dá)到優(yōu)質(zhì)級別后開始采摘。

表3 ‘赤霞珠’葡萄總糖含量(y)與不同生育期氣象因子(x)的關(guān)系及不同總糖等級的氣象因子范圍

=51,0.05=4.038,0.01=7.20,20.005=0.151,20.001=0.201.

2.2.2 總酸含量與氣象因子的關(guān)系

葡萄總酸含量與開花至采收期間的平均氣溫呈二次曲線關(guān)系, 氣溫高導(dǎo)致酸分解, 總酸含量降低?？偹崤c轉(zhuǎn)色至采收期間的日均降水量呈線性正相關(guān), 轉(zhuǎn)色后降水越多, 總酸越多?？偹崤c開花至采收、轉(zhuǎn)色至采收累積日照時數(shù)均呈對數(shù)關(guān)系, 日照越多, 總酸含量越低。采收前10 d最高氣溫與總酸含量呈二次曲線關(guān)系, 氣溫越高, 表示采摘越早, 糖酸轉(zhuǎn)化不充分, 總酸含量越高(表4)。

按照葡萄酒質(zhì)量要求, 將‘赤霞珠’總酸含量分為特優(yōu)(8.0~9.4 g×L-1)、優(yōu)(9.5~10.5 g×L-1)、良(10.6~12.0 g×L-1)、中(12.1~13.5 g×L-1)和差(>13.5 g×L-1)5個等級, 根據(jù)各因子的關(guān)系方程反推不同總酸水平的氣象因子閾值, 發(fā)現(xiàn)達(dá)‘赤霞珠’優(yōu)質(zhì)葡萄酒的總酸含量要求開花至采收期間平均氣溫在22.2 ℃以下, 累積日照930 h以上。轉(zhuǎn)色至采收期間≥10 ℃積溫946 ℃·d以上, 日均降水量1.4 mm以下, 累積日照357.5 h以上, 采收前10 d平均最高氣溫在25.7 ℃以下。

表4 ‘赤霞珠’葡萄總酸含量(y)與氣象因子(x)的關(guān)系及不同總酸等級的氣象因子范圍

=51,0.05=4.038,0.01=7.20,20.05=0.076,20.01=0.125 7,20.005=0.151,20.001=0.201.

2.2.3 糖酸比與氣象因子的關(guān)系

隨著開花至采收期間平均氣溫升高, 糖酸比下降, 平均氣溫每升高1 ℃, 糖酸比下降4.3。采收越遲, 開花至采收的平均氣溫越低, ≥10 ℃積溫和累積日照越多, 糖酸比越高?！?0 ℃積溫每增加100 ℃×d, 糖酸比升高1.2; 日照每增加100 h, 糖酸比升高2.8。轉(zhuǎn)色至采收期間的氣象因子與糖酸比的關(guān)系類似。采收前30 d的降水量與糖酸比存在負(fù)指數(shù)關(guān)系, 隨著降水增多, 糖酸比下降。采收前30 d平均最低氣溫與糖酸比負(fù)相關(guān), 低溫可促進(jìn)糖酸轉(zhuǎn)化, 過早采摘糖酸比偏低。

王華等[38]用糖酸比衡量葡萄的成熟度, 分為特優(yōu)(27~30)、優(yōu)(24~26.9或30.1~33.0)、良(19.0~23.9或33.1~36.0)、中(14.0~18.9或36.1~40.0)和差(<14.0或>40.0)5個等級。根據(jù)表5的方程反推不同氣象因子的閾值, 可見優(yōu)質(zhì)葡萄酒的理想糖酸比需開花至采收期間平均氣溫19.1~21.2 ℃, ≥10 ℃積溫2 654 ℃·d以上, 日照1 068 h以上。轉(zhuǎn)色至采收期間平均氣溫15.9~19.4 ℃, ≥10 ℃積溫1 238.9~ 1 953.2 ℃·d, 日照501.1~813.6 h。采收前30 d降水量21.8 mm以下, 平均最低氣溫5.6~12.0 ℃。歷年樣本大部分處于優(yōu)質(zhì)指標(biāo)范圍內(nèi), 表明賀蘭山東麓‘赤霞珠’適合形成釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒所需的糖酸比。

2.2.4 pH與氣象因子的關(guān)系

釀酒葡萄的pH與開花、轉(zhuǎn)色至采收的積溫為正相關(guān), 與開花至采收期的日照時數(shù)、采收前30 d降水量均為負(fù)相關(guān), 與轉(zhuǎn)色至采收的日照時數(shù)呈二次曲線關(guān)系(表6)。pH隨采收前30 d降水量的增大而減小。采集樣本的pH為2.9~3.6, 與李記明等[6]給出的適宜釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒的pH基本相同, 表明賀蘭山東麓釀酒葡萄的pH適宜釀造優(yōu)質(zhì)酒, 氣象條件對pH的影響有限。

優(yōu)質(zhì)釀酒葡萄pH為3.0~3.6, 按照0.1的間距分為特優(yōu)(3.2~3.4)、優(yōu)(3.41~3.5或3.1~3.19)、良(3.51~3.6或3.0~3.09)、中(3.61~3.7或2.9~2.99)和差(>3.7或<2.9)5個等級。由于化驗樣本的pH均在2.9~3.6, 大部分處于優(yōu)質(zhì)級別, 有些氣象因子無法反推分類等級。按照釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒的pH分類等級, 需要開花至采收期間≥10 ℃積溫1671~2 671 ℃·d, 日均日照在12.5 h×d-1以下, 轉(zhuǎn)色至采收期間≥10 ℃積溫500~1 360.8 ℃·d, 日照時數(shù)203.5~525.0 h, 且采收前30 d降水量少于79.4 mm。

2.2.5 單寧含量與氣象因子的關(guān)系

單寧含量與開花至采收和轉(zhuǎn)色至采收期間平均最低氣溫均呈二次曲線關(guān)系, 最適值分別為15.2 ℃和13.3 ℃, 轉(zhuǎn)色后的影響更大。轉(zhuǎn)色至采收日照每增加100 h, 單寧增2.6 mmol×kg-1。采收前30 d的平均最低氣溫、20 d的降水量均與單寧含量有關(guān), 前20 d的降水量增加, 單寧值減少, 當(dāng)降水量由30 mm增加到40 mm時, 單寧減少1.2 mmol×kg-1。采收前10 d的氣溫日較差在10~13 ℃時單寧含量較高, 過小、過大單寧含量均會下降(表7)。

表5 ‘赤霞珠’葡萄糖酸比(y)與氣象因子(x)的關(guān)系及不同糖酸比等級的氣象因子范圍

=51,0.05=4.038,0.01=7.20,20.05=0.076,20.01=0.125 7,20.005=0.150 5,20.001=0.200 7.

表6 ‘赤霞珠’葡萄pH(y)與氣象因子(x)的關(guān)系及不同pH等級的氣象因子范圍

=51,0.05=4.038,0.01=7.20,20.05=0.076,20.01=0.125 7,20.005=0.150 5,20.001=0.200 7.

按照葡萄酒釀造質(zhì)量對單寧的要求, 分為特優(yōu)(>30.1 mmol×kg-1)、優(yōu)(25.1~30 mmol×kg-1)、良(20.1~25 mmol×kg-1)、中(15.1~20 mmol×kg-1)和差(≤15.0 mmol×kg-1)5個等級。釀造優(yōu)質(zhì)葡萄酒需開花、轉(zhuǎn)色至采收期間平均日最低氣溫分別為15.0~17.3 ℃和13.5~17.1 ℃, 轉(zhuǎn)色至采收日照430.6~633.1 h, 采收前30 d平均最低氣溫9.6~17.4 ℃, 采收前20 d降水量不超過59.5 mm, 采收前10 d平均氣溫日較差在9.9 ℃以上。

2.3 ‘赤霞珠’品質(zhì)的氣象因子綜合模擬模型

根據(jù)2.2中釀酒葡萄不同品質(zhì)要素與氣象因子的關(guān)系模型, 以顯著性強且相互獨立的因子按照決 定系數(shù)的權(quán)重分別構(gòu)建了5項品質(zhì)要素的綜合評價模型(表8), 復(fù)相關(guān)系數(shù)均有較大幅度提升, 各地可根據(jù)氣象實況推算‘赤霞珠’應(yīng)表現(xiàn)出的各項品質(zhì)。

2.4 ‘赤霞珠’品質(zhì)等級評價綜合判別模型與指標(biāo)

參考李記明[5]、張曉煜等[31]的研究, 結(jié)合釀酒師的建議, 按照各項品質(zhì)要素對葡萄酒品質(zhì)的貢獻(xiàn)加權(quán):

p=0.54Sc+0.10Ac+0.21S/A+0.10Tan+ 0.05Ph(1)

式中:p為‘赤霞珠’綜合氣象品質(zhì);ScAcS/ATan和pH分別為總糖、總酸、糖酸比、單寧和pH的品質(zhì)級別, 均分為特優(yōu)(5級)、優(yōu)(4級)、良(3級)、中(2級)和差(1級)5個級別, 分別按照表3至表6歸類, 得到‘赤霞珠’品質(zhì)綜合氣象等級判別指標(biāo)(表9)。

表7 ‘赤霞珠’葡萄單寧含量(y)與氣象因子(x)的關(guān)系及不同單寧含量等級的氣象因子范圍

=51,0.05=4.038,0.01=7.20,20.05=0.076,20.01=0.125 7,20.005=0.150 5,20.001=0.200 7.

表8 ‘赤霞珠’葡萄各項品質(zhì)要素與氣象因子的最優(yōu)關(guān)系模型

=51。fh、dfh: 開花—采收日照時數(shù)(h)和日均日照時數(shù)(h×d-1);fh: 開花—采收平均氣溫(℃); ATsch: 轉(zhuǎn)色—采收≥10 ℃積溫(℃·d);nch: 轉(zhuǎn)色—采收平均最低氣溫(℃);ch: 轉(zhuǎn)色—采收日照時數(shù)(h);n30: 采收前30 d平均最低氣溫(℃);30、20: 采收前30 d、20 d的降水量(mm);m10、d10: 采收前10 d平均最高氣溫和平均氣溫日較差(℃)。fhanddfhare sun duration and average daily sunshine hours from flower to harvest (h×d-1);fhis average temperature from flower to harvest (℃); ATschis accumulated temperature ≥10 ℃from pigmentation to harvest (℃·d);nchis average minimum temperature from pigmentation to harvest (℃);chis sun duration from pigmentation to picking (h);n30is mean min temperature 30 days before picking (℃);30and20are precipitation 30 days and 20 days before picking (mm);m10andd10are mean max temperature and daily temperature difference 10 days before picking (℃).

表9 ‘赤霞珠’葡萄品質(zhì)綜合氣象等級判別指標(biāo)

2.5 估算模型的效果檢驗

用建模的51個樣本回代檢驗(圖1), 5項品質(zhì)要素氣象模型回代均通過了0.001的檢驗和檢驗, 其中總糖、總酸、糖酸比和單寧的模擬效果較好,在0.59以上, RMSE較小。pH模擬離散度相對較大, 與樣本的pH變化不大, 氣象因子的影響相對有限有關(guān)。

圖1 ‘赤霞珠’葡萄5項品質(zhì)要素的氣象因子回代模擬效果

為檢驗?zāi)Ｐ偷脑u估效果, 選用2003—2011年永寧、青銅峽和蘆花臺葡萄基地未參與建模的‘赤霞珠’化驗樣本50份, 按照最優(yōu)模型估算了品質(zhì)要素值, 樣本按照總糖由小到大排列(圖2)。結(jié)果表明, 總糖、總酸含量與實測結(jié)果接近, 變化趨勢一致。糖酸比除2005年、2011年的樣本估算誤差較大外, 其他年份基本準(zhǔn)確, 單寧個別樣本的估算誤差接近10 mmol×kg-1, 誤差相對較大, 但變化趨勢一致。pH估算值較穩(wěn)定, 沒有反映出樣本的差異。總的來看, ‘赤霞珠’各品質(zhì)要素的實測值與估算值同比增減, 變化趨勢較為一致。

圖2 用其他未參與建模的‘赤霞珠’葡萄樣本對5項品質(zhì)要素的模擬檢驗

按照‘赤霞珠’單項品質(zhì)分類閾值, 分別將估算的每項品質(zhì)要素按照5個等級歸類, 實測值和估算值均按照式(1)計算樣本的綜合得分值, 再根據(jù)表9進(jìn)行綜合品質(zhì)等級分類。未參與建模的50個樣本中, 有28個樣本與實況等級相同; 有11個樣本將3級估算為4級; 有7個樣本將5級估算為4級; 僅有4個樣本將3級估算為5級(圖3)。

3 討論

3.1 光熱條件主要影響釀酒葡萄的成熟度, 模型可用于預(yù)測適宜采收期

釀酒葡萄的品質(zhì)與葡萄成熟度有關(guān)[8], 充分成熟的葡萄含糖量高, 糖酸轉(zhuǎn)化充分, pH適度, 葡萄籽和果皮內(nèi)芳香類物質(zhì)豐富, 單寧較高。從模擬結(jié)果來看, 開花至采收的日數(shù)與總糖、糖酸比、單寧均為極顯著正相關(guān), 與總酸極顯著負(fù)相關(guān)?？偺?、糖酸比和單寧均隨著采收的推遲而增加, 總酸則相反, 表明結(jié)實期越長, 葡萄成熟度越好, 品質(zhì)也越高。王華等[38]認(rèn)為溫度和光照是影響葡萄各種有效成分的主要因素, 無論是開花至采收、轉(zhuǎn)色至采收還是采收前一個月的積溫、累積日照與上述物質(zhì)的含量均顯著相關(guān), 反映了氣象條件與成熟度的關(guān)系, 也說明后期光熱資源不足影響葡萄成熟度。由于不同地域的氣象條件差異很大, 且高溫、低溫年果實的生長日數(shù)差距很大, 種植戶難以隨時測定諸多品質(zhì)要素, 往往憑經(jīng)驗決定采收期。采用積溫、累積日照等氣象因子估算各類物質(zhì)的含量能客觀反映葡萄的成熟度, 可為生產(chǎn)上確定適宜采收期提供客觀依據(jù)。

3.2 著色后期的氣象條件對釀酒葡萄品質(zhì)的影響更大

光熱條件主要影響葡萄總糖、總酸的積累和轉(zhuǎn)化, 進(jìn)而影響糖酸比和pH?！嘞贾椤偺?、糖酸比與轉(zhuǎn)色至采收期間及采收前30 d達(dá)到極顯著的氣象因子多于開花至采收期, 表明后期氣象條件的影響更大, 也說明后期光熱不足和水分過多更影響總糖積累和轉(zhuǎn)化?？偹崤c開花至采收期間氣象因子的相關(guān)系數(shù)比轉(zhuǎn)色后的大, 說明總酸的積累與結(jié)實前中期的氣象條件關(guān)系密切。pH與轉(zhuǎn)色后的日照及采收前30 d的降水量通過檢驗, 表明轉(zhuǎn)色后熱量不足、陰雨天氣影響pH。單寧與轉(zhuǎn)色后通過顯著性檢驗的氣象因子多, 表明轉(zhuǎn)色后溫度下降、降水偏多影響單寧含量。采收越早, 單寧越少, 后期光熱越充足, 降水越少, 單寧含量越高。這與鄧浩亮等[39]、李濤等[40]得出的果實著色至成熟期適度水分脅迫可增加花青苷、還原糖、單寧、總酚含量, 且有效抑制可滴定酸積累的結(jié)果相符。

3.3 釀酒葡萄品質(zhì)氣象等級劃分參考了釀造標(biāo)準(zhǔn), 檢驗效果較好

品質(zhì)氣象等級的劃分參考了國外葡萄質(zhì)量等級劃分標(biāo)準(zhǔn)[41]、山葡萄劃分的5級標(biāo)準(zhǔn)及4項頒布標(biāo)準(zhǔn), 依據(jù)葡萄釀造品質(zhì)對總糖、總酸、糖酸比、pH和單寧含量的要求劃分為5級, 并按此等級確定了氣象因子的閾值和品質(zhì)氣象等級。因此, 利用氣象模型估算的結(jié)果可與化驗結(jié)果相對應(yīng), 能客觀反映氣象條件應(yīng)形成的品級, 而不是根據(jù)品質(zhì)波動區(qū)間劃分的相對優(yōu)劣等級, 對評價和預(yù)估葡萄酒質(zhì)量有一定幫助。

圖3 未參試的‘赤霞珠’葡萄樣本的綜合氣象品質(zhì)評分估算檢驗

樣本回代效果表明, 總糖、總酸、糖酸比和單寧的回代效果準(zhǔn)確, pH與氣象因子的關(guān)系較弱, 說明賀蘭山東麓的氣象條件不是限制釀酒葡萄pH變化的主要因素。用未參與建模的樣本檢驗, 總糖、總酸含量與實測結(jié)果接近, 糖酸比基本準(zhǔn)確, 單寧誤差相對較大, pH沒有反映出樣本的差異。綜合等級分值與實況相同的樣本占56%, 相差1個級別以內(nèi)的樣本占36%, 2個級別誤差為8%?？傮w來看, 該方法和指標(biāo)能客觀反映‘赤霞珠’的品質(zhì)等級, 對綜合品質(zhì)等級的評定效果較好。

3.4 模型的局限與不確定性

葡萄酒的品質(zhì)除了原料品質(zhì)外, 還與釀造技術(shù)關(guān)系很大, 氣象條件只是影響釀酒葡萄品質(zhì)的一個重要方面, 化驗的品質(zhì)要素僅上述幾項, 特別是缺少芳香烴類等眾多品質(zhì)要素的化驗資料, 綜合氣象品質(zhì)還難以完全反映葡萄酒的色、香、味、柔度等口感。因此, 本方法可作為評價年份酒優(yōu)劣的客觀參考依據(jù), 不能將其與葡萄酒品質(zhì)完全劃等號。其次, 采用氣象因子模擬的先決條件是氣象因子在取樣樣本的正常范圍內(nèi)波動, 若氣象因子超出模擬范圍, 模擬的準(zhǔn)確性會受到影響。第三, 有些統(tǒng)計關(guān)系中采用二次曲線模擬上升段或下降段, 但實況氣象資料超過了模擬范圍, 如采收前30 d的降水量建模時最大才到60 mm, 歷史上同期降水量超過100 mm, 應(yīng)用時要注意因子的值域范圍不應(yīng)超過建模樣本的值域區(qū)間, 否則可能得出錯誤的結(jié)論。另外, 采用的品質(zhì)化驗資料僅限于寧夏范圍, 結(jié)果有一定的局限性, 應(yīng)用到我國其他產(chǎn)區(qū)時要謹(jǐn)慎, 要做本地化驗證。今后可參照本方法建立基于全國各地采樣化驗資料的品質(zhì)要素及氣象品質(zhì)模型, 也可根據(jù)釀造要求增加其他必要的品質(zhì)成分指標(biāo), 加大氣候差異, 擴大模型的適用性。還可以仿照此方法建立其他葡萄品種的品質(zhì)氣象評價模型, 形成釀酒葡萄氣候品質(zhì)評價與鑒定的系列化、客觀化和定量化。

4 結(jié)論

葡萄酒的品質(zhì)主要取決于優(yōu)質(zhì)釀酒原料, 與品種、土壤和氣象條件均有關(guān)系, 在正常水肥管理條件下, 氣象條件是造成品質(zhì)年際間波動的主因。本文研究了‘赤霞珠’5項品質(zhì)要素與氣象因子的關(guān)系, 構(gòu)建了最優(yōu)單項品質(zhì)要素的氣象評價模型, 選擇生物學(xué)意義明顯的因子, 分別構(gòu)建了5項品質(zhì)要素的綜合加權(quán)模型和氣象因子等級閾值; 借鑒前人研究、標(biāo)準(zhǔn)和釀酒師的意見, 構(gòu)建了‘赤霞珠’綜合品質(zhì)等級評價權(quán)重模型和等級分類標(biāo)準(zhǔn), 用非參與建模的樣本檢驗, 顯示模型較準(zhǔn)確地反映了賀蘭山東麓‘赤霞珠’品質(zhì)的綜合等級。其方法、等級分類指標(biāo)可為年份酒評級提供參考依據(jù), 有助于打造我國優(yōu)質(zhì)釀酒葡萄產(chǎn)地, 實施高端品牌戰(zhàn)略, 提升品牌知名度。

致謝: 立蘭酒莊首席釀酒師邵青松先生對本文提出了寶貴意見, 在此表示感謝！

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Meteorological conditions and rating method of quality formation of ‘Cabernet Sauvignon’ grape in eastern foothills of Helan Mountain*

MA Liwen, LI Jianping**, HAN Yingjuan, LI Wanchun

(Key Laboratory for Meteorological Disaster Monitoring, Early Warning and Risk Management of Characteristic Agriculture in Arid Regions, China Meteorological Administration / Ningxia Key Lab of Meteorological Disaster Prevention and Reduction, Yinchuan 750002, China)

The quality of grape wine is largely determined by the quality of grapes, which is closely related to meteorological conditions during grape growing season. Under normal management conditions and agricultural technology, the method of evaluation of meteorological conditions for fruit growth is called quality meteorological evaluation of wine grape. Meteorological condition rating techniques and meteorological indexes research on wine grape quality formation provide the base lines of climatic conditions for rating commercial wine, vintage identification and hoarding. In this paper, five indexes were tested for total sugar, total acid, sugar-acid ratio, pH and tannin content of 101 ‘Cabernet Sauvignon’ fruit samples collected at various sites in eastern Helan Mountain during 2003–2011. Test data for 51 samples were selected to analyze for correlations with meteorological data for fruit growth. Based on the analysis of biological effects of meteorological factors on quality, meteorological factors affecting each quality index were determined for significant level. Based on the determination coefficient of each meteorological factor to a quality index, five weight models of quality indexes with significant meteorological factors were constructed. Thus the quality indexes of ‘Cabernet Sauvignon’ grape were reckoned with the meteorological conditions for fruit growth period. Using determination coefficients of meteorological factors as weight, an integrated meteorological simulation model with 5 quality indicators was constructed and a comprehensive quality meteorological evaluation model was established by using the weight of individual quality indicators. Using related research results coupled with the winemaker suggestion, a comprehensive meteorological scoring model for wine grape quality was constructed based on the contribution of each quality index and wine quality. In relation to previous studies and the criteria of quality of grape and wine, 5 quality indicators and quality grades were classified. The threshold meteorological factors corresponding to the wine quality and classification criteria for grape climatic conditions of ‘Cabernet Sauvignon’ were also determined. It implied that based on the requirements of total sugar, total acid, sugar-acid ratio, pH and tannin content needed for brewing high quality wine, the 5 quality indicators and comprehensive meteorological grades of ‘Cabernet Sauvignon’ were divided into five grades. This included excellent (grade 5), very good (grade 4), good (grade 3), medium (grade 2) and poor (grade 1). Then based on the threshold of each quality grade and the comprehensive meteorological simulation equation of the above 5 quality indicators, the threshold of the meteorological factors affecting each quality grade was deduced. This was in turn used as the meteorological factor classification index for evaluating the climate condition for quality of ‘Cabernet Sauvignon’ grape. The effects of simulation and grape classification of the 5 quality indicators and ‘Cabernet Sauvignon’ grape in the foothills of Helan Mountain were tested using the 51 samples selected to establish the model. The results showed that all the models of the 5 quality indicators passed the 0.001-test and-test, indicating that the estimated values were within the measured values and that the variation trends were consistent. Among these, the simulation effects of total sugar content, total acid content, sugar-acid ratio and tannin content were better (≥ 0.59 and small RMSE) than the effects of pH (where there was a relative large simulation dispersion). To predict the effects of the evaluation model and indexes by using the other 50 samples that were not included in the model development and meteorological data during fruit development, the effects of the grading were tested for ‘Cabernet Sauvignon’ grape quality in the eastern foothills of Helan Mountain. The results indicated that the contents of total sugar and total acid were close to the measured values. In addition to a relative large error for few samples of sugar-acid ratio and tannin content, the error for the other samples was relatively small and the overall trend was consistent with the measured values. pH was relatively stable and all the samples were within the appropriate range for brewing high-quality wine, and differences in yearly meteorological conditions were difficult to determine, indicating that the local climatic conditions were conducive for the pH needed for high quality wine brewing. From the comprehensive score and grade, 28 samples were the same as the actual level and only 4 samples differed at 2 levels. The rest of the samples were within level 1, which more accurately reflected the quality of raw materials. The meteorological evaluation indexes and models of ‘Cabernet Sauvignon’ provided a feasible tool for evaluating the quality of wine grape in the eastern foothills of Helan Mountain.

Eastern foothill of Helan Mountain; Cabernet Sauvignon; Wine grape; Meteorological quality; Meteorological factor; Quality grade; Evaluation model

, E-mail: lijp_111@163.com

10.13930/j.cnki.cjea.170579

P49

A

1671-3990(2018)03-0453-14

李劍萍, 主要研究方向為農(nóng)業(yè)氣候資源與生態(tài)。E-mail: lijp_111@163.com 馬力文, 主要從事特色作物農(nóng)業(yè)氣象、農(nóng)作物氣候品質(zhì)認(rèn)證等方面的研究。E-mail: ma_liwen@163.com

2017-06-24

2017-10-26

* This study was supported by the Science and Technology Support Program of Ningxia Hui Autonomous Region (2013ZYN245), the Key Technology Integration Project of China Meteorological Administration (CMATG2007M44) and the Natural Science Foundation of Ningxia (ZN16202).

* 寧夏回族自治區(qū)科技支撐計劃項目(2013ZYN245)、中國氣象局關(guān)鍵技術(shù)集成項目(CMATG2007M44)和寧夏自然科學(xué)基金項目 (ZN16202)資助

Jun. 24, 2017; accepted Oct. 26, 2017

馬力文, 李劍萍, 韓穎娟, 李萬春. 賀蘭山東麓‘赤霞珠’品質(zhì)形成氣象條件與評級方法研究[J]. 中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報, 2018, 26(3): 453-466

MAL W, LIJ P, HANY J, LIW C. Meteorological conditions and ratingmethod of quality formation of ‘Cabernet Sauvignon’ grape in eastern foothills of Helan Mountain[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture, 2018, 26(3): 453-466