基于揮發(fā)性成分分析的葡萄酒產(chǎn)地及品種鑒別研究進(jìn)展

李葉鳳，王圣儀，譚 丹，劉亞新，齊鵬宇，劉敦華，張 昂,*

（1.寧夏大學(xué)食品與葡萄酒學(xué)院，寧夏 銀川 750021；2.秦皇島海關(guān)技術(shù)中心，河北 秦皇島 066000）

近年來，隨著國內(nèi)消費(fèi)能力和消費(fèi)需求的不斷上升，加之國外葡萄酒文化和消費(fèi)觀念的影響，我國葡萄酒行業(yè)發(fā)展迅速，葡萄酒市場(chǎng)的巨大潛力漸顯。對(duì)于目前市場(chǎng)上種類繁多、品牌林立的葡萄酒而言，打造差異化產(chǎn)品是提升其競(jìng)爭力的重要途徑，尤其是在價(jià)格折扣促銷無效的情況下，而原產(chǎn)地和葡萄品種是使葡萄酒產(chǎn)品產(chǎn)生差異的兩個(gè)重要因素。就葡萄酒而言，葡萄品種和地理來源是決定其品質(zhì)和商業(yè)附加值的標(biāo)準(zhǔn)，是影響消費(fèi)者購買偏好的重要因素。

人們對(duì)食物的接受度很大程度上取決于其風(fēng)味特征。葡萄酒是一種復(fù)雜的基質(zhì)，復(fù)雜的揮發(fā)物組成體系是葡萄酒香氣呈現(xiàn)的最主要貢獻(xiàn)者。而葡萄酒香氣是決定葡萄酒品質(zhì)和特性的重要指標(biāo)，能直接影響消費(fèi)者的購買意向，調(diào)查研究表明，復(fù)雜且平衡的香氣決定了葡萄酒的市場(chǎng)接受度。葡萄酒獨(dú)特的風(fēng)味來自葡萄果實(shí)中的化合物組分，以及發(fā)酵、陳釀及貯藏過程中形成的揮發(fā)性化合物及化合物前體，它們對(duì)葡萄酒整體氣味特征的貢獻(xiàn)不同，主要取決于它們的氣味閾值和濃度。這些揮發(fā)性化合物可根據(jù)其在葡萄酒中濃度與氣味閾值的關(guān)系來分類：第一類由大多數(shù)葡萄酒中濃度超過其氣味閾值的揮發(fā)物組成，這類揮發(fā)物主要為酵母代謝所形成的化合物，構(gòu)成了葡萄酒的“基本香氣”；第二類產(chǎn)生“精雅的香氣”，由大多數(shù)葡萄酒中存在的揮發(fā)性物質(zhì)組成，但其濃度并非總是超過它們的氣味閾值，這類揮發(fā)物賦予葡萄酒不同的芳香；第三類揮發(fā)物產(chǎn)生“特殊香氣”，由氣味閾值極低、具有強(qiáng)烈氣味的化合物組成，這些揮發(fā)物只出現(xiàn)在具有特殊香氣特征的葡萄酒中。目前，葡萄酒中已鑒定出的揮發(fā)性化合物超1 000種，質(zhì)量濃度差異較大，從ng/L到mg/L不等，其種類和濃度的差異使得葡萄酒的香氣特征各具特色。但形成葡萄酒特有香氣的關(guān)鍵氣味只占葡萄酒揮發(fā)性化合物相對(duì)較小的一部分，有研究指出僅10%左右的揮發(fā)性化合物對(duì)葡萄酒的最終香氣有重要貢獻(xiàn)。

葡萄酒的揮發(fā)性成分特征是多個(gè)因素復(fù)雜交互作用的結(jié)果，包括葡萄地理來源（如土壤與氣候特征）、葡萄品種、酵母菌株及釀酒工藝等。葡萄酒中典型的品種香氣可歸因于相應(yīng)葡萄果實(shí)中的香氣，由葡萄中一些典型揮發(fā)性化合物產(chǎn)生，這些化合物從葡萄轉(zhuǎn)移到酒中不受發(fā)酵過程影響，因此可用于品種的鑒別。葡萄酒的地域性或“風(fēng)土性”是某一產(chǎn)地地理地質(zhì)、氣候等賦予葡萄酒的獨(dú)特特征，選取有代表性的葡萄酒樣可提供特定地區(qū)葡萄酒風(fēng)格的信息。因此，利用揮發(fā)性成分對(duì)葡萄酒的原產(chǎn)地及品種進(jìn)行鑒別研究有重要意義。同時(shí)，在消費(fèi)者越來越注重對(duì)葡萄酒品質(zhì)與安全、風(fēng)格多樣化追求的大趨勢(shì)下，研究葡萄酒中的揮發(fā)性成分有助于分析葡萄酒產(chǎn)品風(fēng)格差異的形成原因，保證其品質(zhì)和真實(shí)性，有利于促進(jìn)葡萄酒產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展。本文以揮發(fā)性化合物的分析方法為引，總結(jié)了葡萄酒揮發(fā)性成分主要檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，并綜述了基于揮發(fā)性成分分析的葡萄酒原產(chǎn)地及品種鑒別研究進(jìn)展，以期促進(jìn)對(duì)葡萄酒揮發(fā)性成分的綜合研究和深入分析，同時(shí)為加快我國原產(chǎn)地域葡萄酒分類、鑒別以及保護(hù)技術(shù)的建立提供參考。

1 葡萄酒揮發(fā)性成分的分析方法研究進(jìn)展

對(duì)于葡萄酒中揮發(fā)性成分的研究方法可分為兩種：一種是利用感官分析法揭示葡萄酒中的揮發(fā)性成分與感官特征之間的關(guān)系；另一種是利用儀器分析法對(duì)葡萄酒中的揮發(fā)性成分進(jìn)行分析，然后再結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法篩選出能區(qū)分某一產(chǎn)區(qū)或某一品種葡萄酒的特征揮發(fā)性成分，進(jìn)而達(dá)到鑒別目的。

1.1 感官分析法

通過感官分析可獲得某一產(chǎn)區(qū)或某一品種葡萄酒的感官特性，再結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析手段可達(dá)到對(duì)葡萄酒原產(chǎn)地及品種進(jìn)行區(qū)分的目的。目前，對(duì)葡萄酒的感官研究常采用傳統(tǒng)描述性分析技術(shù)中的定量描述分析（quantitative descriptive analysis，QDA）。Robinson等使用描述性感官分析對(duì)澳大利亞‘赤霞珠’葡萄酒的地域特征進(jìn)行了表征；King等采用描述性感官分析法對(duì)阿根廷門多薩省4個(gè)地區(qū)和美國加利福尼亞州5個(gè)地區(qū)‘馬爾貝克’葡萄酒的感官特性進(jìn)行了探究；為探究我國和加拿大‘威代爾’冰葡萄酒的差異性及特性，Huang Ling等采用QDA對(duì)這2個(gè)產(chǎn)區(qū)的‘威代爾’冰葡萄酒的感官特征進(jìn)行了描述。

傳統(tǒng)描述性感官分析在葡萄酒行業(yè)雖然已經(jīng)被廣泛使用，但其對(duì)參評(píng)員的專業(yè)性要求高，因此存在成本較高、費(fèi)時(shí)等不足。但感官分析方法也有其不可替代性，很多學(xué)者也在不斷致力于開發(fā)新型高效、便捷的感官分析法。Napping法是參評(píng)員根據(jù)樣品間的差異性和相似性在紙上對(duì)樣品進(jìn)行不同位置擺放，從而建立一種以距離遠(yuǎn)近表示樣品間差異和相似程度的快速感官分析方法，Napping一般和Ultra Flash Profiling（UFP）一起使用。田欣等采用快速感官分析技術(shù)Napping結(jié)合UFP對(duì)來自中國4個(gè)產(chǎn)區(qū)的12 款‘赤霞珠’干紅葡萄酒進(jìn)行香氣感官評(píng)價(jià)，并通過多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)感官數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒間具有明顯的產(chǎn)區(qū)差異性。此外，有學(xué)者還開發(fā)了一種基于自由描述的快速感官描述方法——Pivot? profile（PP）法：在待評(píng)估樣品范圍內(nèi)選擇Pivot樣品，用作描述其他樣品的基準(zhǔn)，然后參評(píng)員基于未知樣品與Pivot樣品間的差異來生成無限數(shù)量的感官描述符。PP法是對(duì)自由描述的改進(jìn)，允許以有序的方式記錄參與者的自由描述，它的優(yōu)點(diǎn)是參評(píng)者可以不受任何限制地在定性、定量層面提供精確而詳細(xì)的感官描述，未經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的普通消費(fèi)者均可參評(píng)，但一般建議由專業(yè)評(píng)價(jià)員進(jìn)行描述，如釀酒師或評(píng)酒師，他們能給出更多、更專業(yè)的樣品感官描述符。Longo等通過葡萄酒專業(yè)人員對(duì)來自澳大利亞5個(gè)產(chǎn)區(qū)的‘黑比諾’葡萄酒進(jìn)行PP法快速感官描述分析，探究不同產(chǎn)區(qū)‘黑比諾’葡萄酒的感官特征；為評(píng)估來自澳大利亞主要地區(qū)的商業(yè)‘西拉’葡萄酒之間是否存在地區(qū)特定的感官差異，當(dāng)?shù)蒯劸茙熓褂肞P快速感官法進(jìn)行評(píng)估，地區(qū)PP評(píng)估提供了每個(gè)地區(qū)可變性的感官“指紋”，進(jìn)而確定了代表每個(gè)地區(qū)葡萄酒類別的感官特征。

1.2 儀器分析法

儀器分析能準(zhǔn)確定性、定量分析葡萄酒中的揮發(fā)性成分，而且具有較好的重現(xiàn)性。分析技術(shù)和儀器的快速發(fā)展使得研究目標(biāo)從最初側(cè)重于分析葡萄酒中主要揮發(fā)性化合物進(jìn)展到分析質(zhì)量濃度非常低（甚至低于1 ng/L，但氣味閾值極低）的化合物。儀器分析法涉及樣品前處理技術(shù)和揮發(fā)性成分分析技術(shù)。

1.2.1 前處理技術(shù)

葡萄酒化學(xué)組分復(fù)雜，其揮發(fā)性化合物分屬于不同的化學(xué)類別，并且通常以較低的濃度存在，因此，有必要對(duì)樣品進(jìn)行分離、濃縮及富集等處理。樣品的前處理是保證儀器分析結(jié)果準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟。目前，在葡萄酒的揮發(fā)性成分研究中，常見的前處理方法有液-液萃取法（liquid-liquid extraction，LLE）、靜態(tài)頂空法（static headspace，SHS）、動(dòng)態(tài)頂空法（dynamic headspace，DHS）、固相萃取法（solid phase extraction，SPE）、固相微萃取法（solid phase microextraction，SPME）、攪拌棒吸附萃取法（stir bar sorptive extraction，SBSE）等。

LLE又稱有機(jī)溶劑萃取法，因其方法容易掌握、不需要特別的輔助設(shè)備、實(shí)驗(yàn)成本低且適用于葡萄酒中大部分揮發(fā)性成分的提取，在分析葡萄酒揮發(fā)性成分的樣品制備中被廣泛使用。該方法常用的有機(jī)溶劑有二氯甲烷、乙醚、氟利昂、乙醇等低沸點(diǎn)試劑。

頂空分析技術(shù)是對(duì)密閉容器中處于平衡狀態(tài)時(shí)樣品釋放的游離組分進(jìn)行分析的技術(shù)，包括SHS和DHS，SHS是對(duì)樣品組分進(jìn)行一次性萃取，揮發(fā)性成分不易損失，但一般萃取不完全，而DHS是進(jìn)行連續(xù)萃取，頂空氣體平衡狀態(tài)不斷變化，萃取相對(duì)完全。

SPE是一種基于液-固分離萃取的樣品制備技術(shù)。SPME是在SPE基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種樣品預(yù)處理技術(shù)，與傳統(tǒng)SPE相比，SPME可實(shí)現(xiàn)采集、萃取、濃縮、進(jìn)樣過程于一體，有浸入式和頂空式。其中，頂空式SPME易與氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass chromatography，GC-MS）儀聯(lián)用，被認(rèn)為是分析葡萄酒揮發(fā)性組分最有效、應(yīng)用最廣泛的前處理技術(shù)。而SBSE是一種新型SPME技術(shù)，Alves和張莉等同時(shí)采用SPME和SBSE提取葡萄酒中的揮發(fā)性成分，對(duì)比兩種提取方法的提取效果，發(fā)現(xiàn)在相同實(shí)驗(yàn)條件下，采用SBSE對(duì)樣品進(jìn)行前處理可以捕集到更多葡萄酒中痕量及難揮發(fā)性成分，提取化合物種類更多。

揮發(fā)性成分前處理方法基本原理及優(yōu)缺點(diǎn)如表1所示，不同的前處理技術(shù)適合不同揮發(fā)性化合物的提取，需要根據(jù)目標(biāo)分析物選擇合適的前處理方法。

表1 揮發(fā)性成分前處理方法基本原理及優(yōu)缺點(diǎn)Table 1 Basic principles, advantages and disadvantages of sample pretreatment methods for volatile compound analysis

1.2.2 分析技術(shù)

色譜技術(shù)是目前葡萄酒揮發(fā)性成分研究中應(yīng)用最為廣泛的分析技術(shù)，可以偶聯(lián)多種檢測(cè)器（如氫火焰離子化檢測(cè)器、質(zhì)譜檢測(cè)器及嗅聞儀等）對(duì)揮發(fā)性成分進(jìn)行分析。此外，還有模擬人嗅覺系統(tǒng)的由化學(xué)傳感器陣列和能從復(fù)雜信號(hào)中提取信息的模式識(shí)別系統(tǒng)組成的電子鼻（electronic nose，EN）技術(shù)，也廣泛應(yīng)用于葡萄酒中揮發(fā)性化合物的分析。

GC-MS技術(shù)通過色譜的高分離能力和質(zhì)譜的高鑒別特性，可一次性完成對(duì)復(fù)雜混合樣品的分離、定性和定量分析。毛建利等采用GC-MS分析技術(shù)對(duì)昌黎產(chǎn)區(qū)‘赤霞珠’葡萄酒樣進(jìn)行分析，測(cè)出40種揮發(fā)性香氣物質(zhì)，主體香氣成分是-紫羅蘭酮、辛酸乙酯、正己酸乙酯和苯乙醛；?pánik等對(duì)25個(gè)不同地理來源、加工工藝和陳釀時(shí)間的白蘭地樣品通過GC-MS進(jìn)行揮發(fā)性成分分析，結(jié)果表明，所研究酒樣間的揮發(fā)物種類和濃度均存在差異，部分特征揮發(fā)性化合物可用作確定白蘭地地理來源或加工技術(shù)的特定標(biāo)記。這些實(shí)驗(yàn)研究表明GC-MS分析揮發(fā)性成分在葡萄酒的鑒別研究中具有強(qiáng)大的實(shí)用性和可靠性。而GC-嗅聞（GC-olfactometry，GC-O）技術(shù)將GC的分離能力與人類鼻子的靈敏性結(jié)合起來，可對(duì)氣味活性成分進(jìn)行有效分析，常用于鑒定可表征不同地域或品種葡萄酒的特征氣味活性化合物。Alegre等通過GC-O分析確定了在‘Verdejo’葡萄酒中，乙酸異戊酯、-大馬士酮、吲哚、2-乙酸苯乙酯能產(chǎn)生成熟和燉煮水果氣味，3-巰基己基乙酸酯、3-巰基己醇能產(chǎn)生熱帶水果香氣，乙酸異丁酯、己酸乙酯、二氫月桂烯醇能產(chǎn)生白色水果香氣，3-甲基丁酸能產(chǎn)生令人不愉快的氣味；在‘丹魄’葡萄酒中，-3-己烯醛被鑒定為一種與青草氣味有關(guān)的化合物，乙酸異戊酯、己酸乙酯、3-巰基己基乙酸酯、乙酸苯乙酯和-大馬士酮被鑒定為能在紅酒中產(chǎn)生水果香味的化合物，乙酸異丁酯、呋喃酮和-大馬士酮被鑒定為能產(chǎn)生焦糖和紅果香味的化合物。

飛行時(shí)間質(zhì)譜（time of flight-MS，TOF-MS）因其在單位時(shí)間給出的樣品信息量大逐漸被應(yīng)用于葡萄酒揮發(fā)性成分的分析。Setkova等采用頂空（headspace，HS）-SPME-GC-TOF-MS法對(duì)加拿大（安大略省、不列顛哥倫比亞?。┖徒菘吮七M(jìn)行了表征和分類研究，發(fā)現(xiàn)與加拿大冰酒相比，捷克冰酒中的糠醛含量要低得多，因此糠醛可作為指示性香氣成分之一來區(qū)分捷克與加拿大冰酒，而-壬內(nèi)酯可作為區(qū)分安大略省和不列顛哥倫比亞省冰酒的特征香氣成分，在不列顛哥倫比亞省的酒樣中沒有檢測(cè)到-壬內(nèi)酯。傳統(tǒng)的一維色譜分析得到的部分色譜峰是兩個(gè)或以上化合物共洗脫的結(jié)果，容易丟失很多關(guān)鍵信息。為滿足對(duì)葡萄酒中揮發(fā)性化合物高分離要求，有學(xué)者開發(fā)了多維氣相色譜（multidimensional GC，MDGC）技術(shù)，如中心切割二維氣相色譜、全二維氣相色譜（comprehensive two-dimensional GC，GC×GC），有助于分離共洗脫化合物并檢測(cè)一些對(duì)葡萄酒香氣有重要貢獻(xiàn)的痕量化合物。二維色譜技術(shù)聯(lián)用嗅聞儀可識(shí)別葡萄酒中低氣味閾值、低濃度且不易分離的氣味成分，在Pinar等的研究中，利用中心切割二維氣相色譜聯(lián)用嗅聞儀成功鑒定出葡萄酒樣中GC-O未分離出的-癸內(nèi)酯、-壬內(nèi)酯、2,3-丁二酮、異丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯和4-乙烯基愈創(chuàng)木酚6種揮發(fā)性化合物。由于葡萄酒揮發(fā)性組分?jǐn)?shù)量龐大、分布復(fù)雜，識(shí)別和定量低濃度揮發(fā)性化合物具有嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，而二維色譜的高分離能力，加上使用TOF-MS獲得的反卷積質(zhì)譜圖，使得能觀察到更多在一維色譜中被共洗脫的新化合物，進(jìn)而可以更有效地對(duì)不同品種或原產(chǎn)地的葡萄酒進(jìn)行區(qū)分。Welke等采用HS-SPME-GC×GC-TOF-MS對(duì)5種單一品種葡萄酒中的揮發(fā)性成分進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)12種揮發(fā)性化合物可以對(duì)不同品種葡萄酒進(jìn)行區(qū)分和分類，對(duì)5種不同品種葡萄酒的鑒別率均為100%，同時(shí)對(duì)比一維色譜與二維色譜分離的化合物信息，發(fā)現(xiàn)這12種化合物中部分化合物會(huì)與其他組分一起被洗脫。

基于多傳感器陣列系統(tǒng)結(jié)合模式識(shí)別技術(shù)的電子鼻，能獲得樣品獨(dú)特的整體模式或“指紋”，進(jìn)而建立判別或分類程序。電子鼻技術(shù)在早期常用于檢測(cè)不合格樣品，現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于葡萄酒香氣質(zhì)量評(píng)估。Martínez-García等通過揮發(fā)性化合物的定量指紋圖譜和電子鼻響應(yīng)數(shù)據(jù)區(qū)分在不同溫度、陳釀時(shí)間和酵母條件下獲得的起泡葡萄酒，建立了基于電子鼻數(shù)據(jù)集的判別模型，對(duì)樣本的分類正確率為100%，可看出電子鼻在鑒別葡萄酒原產(chǎn)地及品種的研究中有良好應(yīng)用前景。電子鼻多與質(zhì)譜檢測(cè)器結(jié)合使用對(duì)葡萄酒揮發(fā)性成分進(jìn)行分析，MS-EN技術(shù)不是對(duì)樣品中的單一組分進(jìn)行表征，而是分析樣品的整體揮發(fā)性成分“指紋”圖譜。對(duì)于許多樣品的常規(guī)監(jiān)測(cè)和篩選，通過MS-EN技術(shù)得到總揮發(fā)性圖譜通常比鑒定和定量分析單個(gè)化合物更適用，因MS-EN技術(shù)具有樣品制備簡單、分析速度快、成本低等優(yōu)點(diǎn)，也被廣泛應(yīng)用于葡萄酒原產(chǎn)地、品種、陳釀時(shí)間等的鑒別研究。Cozzolino等采用MS-EN技術(shù)成功對(duì)澳大利亞兩種白葡萄酒進(jìn)行了區(qū)分；Cynkar等同樣采用MS-EN技術(shù)對(duì)澳大利亞和西班牙‘丹魄’葡萄酒進(jìn)行了可靠的正確分類；Zió?kowska等應(yīng)用MS-EN技術(shù)并結(jié)合多元分析，建立了一個(gè)對(duì)紅葡萄酒和白葡萄酒分類和預(yù)測(cè)能力均達(dá)100%的模型。

1.3 化學(xué)計(jì)量學(xué)方法

在利用揮發(fā)性成分鑒別葡萄酒產(chǎn)地及品種的實(shí)驗(yàn)研究中，樣品數(shù)量和數(shù)據(jù)信息量龐大，很難直觀地對(duì)結(jié)果進(jìn)行分類，但化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)葡萄酒揮發(fā)性成分復(fù)雜信息的全面分析與整合，篩選出能有效揭示樣本揮發(fā)性組分的特征模式或“指紋”信息，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)原產(chǎn)地及品種分類的目的。因此，化學(xué)計(jì)量學(xué)方法也是葡萄酒溯源研究中一項(xiàng)強(qiáng)有力的工具。常用的化學(xué)計(jì)量學(xué)方法有主成分分析（principal components analysis，PCA）、線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）、聚類分析（cluster analysis，CA）、偏最小二乘（partial least-squares regression，PLS）、軟獨(dú)立建模分類（soft independent modeling of class analogy，SIMCA）等。

在各類具有識(shí)別、分類能力的數(shù)據(jù)分析方法中，應(yīng)用最廣泛的是PCA、LDA以及偏最小二乘判別分析（partial least-squares discrimination analysis，PLSDA）。Zhang Jian等測(cè)定了國內(nèi)‘赤霞珠’‘蛇龍珠’和‘美樂’3 類葡萄酒的揮發(fā)性組分，并采用PCA和逐步線性判別分析（stepwise linear discriminant analysis，SLDA）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，建立判別模型，發(fā)現(xiàn)SLDA對(duì)樣品進(jìn)行了一些錯(cuò)誤的分類，其對(duì)‘赤霞珠’和‘蛇龍珠’葡萄酒的預(yù)測(cè)能力為100%，對(duì)‘美樂’葡萄酒的預(yù)測(cè)能力僅為92.31%；但先進(jìn)行PCA，然后進(jìn)行SLDA，可達(dá)到100%的識(shí)別率和100%的預(yù)測(cè)能力。Sáenz等對(duì)5個(gè)不同產(chǎn)區(qū)西班牙葡萄酒樣品中的12種揮發(fā)性化合物進(jìn)行了研究，然后利用PCA和LDA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)并對(duì)葡萄酒樣進(jìn)行分類，結(jié)果表明分類模型可正確區(qū)分不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒。Dourtoglou等對(duì)希臘2種葡萄酒中的揮發(fā)性化合物進(jìn)行測(cè)定，共檢測(cè)出27種揮發(fā)性化合物，通過判別分析，從中篩選出7個(gè)作為區(qū)分這2種酒樣的關(guān)鍵化合物，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA，經(jīng)交叉驗(yàn)證建立分類模型，可對(duì)這2種葡萄酒達(dá)到很好的分類效果。

除PCA、LDA等一些常用的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，還有一些其他數(shù)據(jù)處理方法，如隨機(jī)森林（random forest，RF）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）等也顯示出巨大的潛力和優(yōu)勢(shì)。有學(xué)者采用PCA、LDA和多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（multi-layer perceptron-neural network，MLP-NN）作為化學(xué)計(jì)量學(xué)工具對(duì)葡萄酒揮發(fā)性組分進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)PCA和LDA判別模型均未達(dá)到100%的分類和預(yù)測(cè)能力，但構(gòu)建的MLP-NN模型對(duì)目標(biāo)葡萄酒樣的分類及未知樣的預(yù)測(cè)能力均達(dá)100%。Gómez-Meire等通過RF算法對(duì)葡萄酒中測(cè)定的所有揮發(fā)性化合物進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在4種西班牙單一品種葡萄酒之間獲得了很好的分類精度。

綜上，化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在大規(guī)模樣本集、數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)研究中能表現(xiàn)出很強(qiáng)的分類、預(yù)測(cè)能力。但鑒于葡萄酒揮發(fā)性組分的復(fù)雜性和多變性，僅使用單一的數(shù)據(jù)分析手段很難實(shí)現(xiàn)對(duì)其準(zhǔn)確鑒別，需要多種統(tǒng)計(jì)方法結(jié)合使用才能達(dá)到更好的效果。

2 利用揮發(fā)性成分鑒別葡萄酒產(chǎn)地及品種的研究

不同原產(chǎn)地、不同品種葡萄酒表現(xiàn)出的不同揮發(fā)性成分組成特性，是利用揮發(fā)性成分對(duì)葡萄酒原產(chǎn)地及品種進(jìn)行鑒別的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

2.1 葡萄酒品種的鑒別研究

雖然許多對(duì)葡萄酒香氣有貢獻(xiàn)的揮發(fā)性化合物是在發(fā)酵和陳釀過程中形成的，但很多葡萄果實(shí)中特有的化合物在發(fā)酵過程中基本不受影響或僅發(fā)生細(xì)微變化，得以保留于葡萄酒中，構(gòu)成了葡萄酒的品種香，可用于區(qū)分品種葡萄酒。例如，賦予‘瓊瑤漿’葡萄酒玫瑰花香的順式玫瑰醚、賦予‘麝香’葡萄酒花香的芳樟醇、賦予‘赤霞珠’葡萄酒青椒味的2-甲氧基-3-異丁基吡嗪，以及賦予‘長相思’葡萄酒黃楊木氣味的4-甲基-4-巰基-2-戊酮等揮發(fā)性化合物。

葡萄中一些重要品種化合物，如萜類化合物、甲氧基吡嗪類、硫醇化合物和C-降異戊二烯類化合物等，也是葡萄酒品種香氣的重要貢獻(xiàn)者，其中萜類化合物是葡萄及葡萄酒品種相關(guān)研究中應(yīng)用最廣泛的一種化合物。在對(duì)巴西5 款單一品種葡萄酒（‘赤霞珠’‘美樂’‘霞多麗’‘長相思’和‘黑比諾’）的分類實(shí)驗(yàn)中，通過PCA和SLDA，僅利用萜烯化合物（包括橙花醇、-檀香醇和4-蒈烯）即可對(duì)50%‘霞多麗’和50%‘黑比諾’混釀葡萄酒與其他葡萄酒進(jìn)行區(qū)分。此外，在萜類化合物中，單萜醇及其衍生物在葡萄酒香氣表現(xiàn)中起到至關(guān)重要的作用，特別是在‘麝香’品種葡萄及其葡萄酒中。在葡萄酒中發(fā)現(xiàn)的重要單萜醇有芳樟醇、香葉醇、橙花醇、香茅醇、-松油醇及脫氫芳樟醇，它們的感官閾值均比較低，氣味較濃。Vasile-Simone等測(cè)定了西班牙和意大利栽培的非芳香葡萄和芳香葡萄中的香氣成分，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)萜類化合物在芳香葡萄品種中以較高的濃度形式存在，而C化合物和2-甲基丁醇、3-甲基丁醇在非芳香葡萄品種中最豐富；在芳香葡萄品種中發(fā)現(xiàn)了非常高濃度的香葉醇、橙花醇、香葉酸和芳樟醇。因此在對(duì)品種香較突出的葡萄酒品種進(jìn)行鑒別時(shí)，可優(yōu)先選擇特征化合物作為目標(biāo)分析物對(duì)葡萄酒品種進(jìn)行標(biāo)記，一方面選擇特征性比較強(qiáng)的標(biāo)記化合物可更快速、明確地對(duì)樣品進(jìn)行鑒別；另一方面，進(jìn)行目標(biāo)組分分析可大大減少數(shù)據(jù)集量，更加有針對(duì)性。但“品種香”并不意味著每一品種葡萄都有各自特定的揮發(fā)性化合物，對(duì)于品種香不是太突出的“中性”葡萄酒，使用特定揮發(fā)性化合物進(jìn)行分類相對(duì)困難，這種情況下，可傾向于考慮對(duì)整體揮發(fā)性成分的特征進(jìn)行非靶向分析，因?yàn)楦蠓秶?、無針對(duì)性的分析可為鑒別葡萄酒品種提供更全面的數(shù)據(jù)信息。

有研究者對(duì)不同葡萄品種釀造的葡萄酒揮發(fā)性成分進(jìn)行分析比較。Culleré等對(duì)西班牙加那利群島5種單一品種葡萄酒（‘Negramoll’‘Listán negro’‘Tin tilla’‘Vijariego negro’‘Baboso negro’）的揮發(fā)性成分進(jìn)行感官分析、GC-O分析和化學(xué)定量分析，發(fā)現(xiàn)2,3-戊二酮和3-乙基苯酚僅存在于‘Negramoll’葡萄酒中，戊酸乙酯和3-異丙基-2-甲氧基吡嗪僅在‘Tintilla’葡萄酒中檢測(cè)出，4-甲基戊酸乙酯僅在‘Vijariego negro’和‘Baboso negro’葡萄酒中檢測(cè)出，這表明不同品種葡萄酒間的揮發(fā)性香氣成分差異較大；另外，在5種葡萄酒樣中均鑒定出賦予酒樣洋蔥味、肉味、烘焙味的2-甲基-3-(甲基二硫)呋喃化合物，這是首次在葡萄酒中發(fā)現(xiàn)該化合物，可作為鑒別西班牙加那利群島葡萄酒的標(biāo)志性化合物。通過對(duì)西班牙魯埃達(dá)產(chǎn)區(qū)的‘丹魄’葡萄酒和‘Verdejo’葡萄酒進(jìn)行GC-O分析，發(fā)現(xiàn)-3-己烯醛（青草氣味）、乙酸異戊酯、己酸乙酯、3-巰基己基乙酸酯、2-乙酸苯乙酯、-大馬士酮（果香氣味）、乙酸異丁酯、呋喃酮（焦糖和紅果香味）是‘丹魄’葡萄酒的關(guān)鍵氣味成分；二氫月桂烯醇、芳樟醇氧化物（柚皮味、檸檬酸味）和吲哚（花香、花粉味、蜂蜜味、玫瑰香）被鑒定為‘Verdejo’葡萄酒的關(guān)鍵成分。其中-3-己烯醛首次在‘丹魄’葡萄酒中檢測(cè)出，而二氫月桂烯醇首次在‘Verdejo’葡萄酒中檢測(cè)出。另外，Welke等采用HS-SPME-GC×GC-TOF-MS技術(shù)對(duì)‘美樂’葡萄酒的揮發(fā)性成分進(jìn)行了定性分析，發(fā)現(xiàn)‘美樂’葡萄酒的特征揮發(fā)性成分為十二酸乙酯、正己醇、壬酸乙酯、己酸乙酯、癸酸乙酯、脫氫-2-甲基-3(2)噻吩酮、3-甲基丁酸、十四酸乙酯、辛酸甲酯、1,4-丁二醇和6-甲基-1-醇。綜合各研究發(fā)現(xiàn)，每一品種葡萄酒都有各自的揮發(fā)性成分組成模式，雖然有時(shí)不同品種葡萄酒會(huì)表現(xiàn)出相似的氣味特征，但賦予其同一氣味特性的揮發(fā)性化合物也會(huì)存在差異。

2.2 葡萄酒產(chǎn)地的鑒別研究

法語術(shù)語“terroir”（“風(fēng)土性”）常被用來定義釀酒葡萄生長的地理和環(huán)境條件。也就是說，與“風(fēng)土性”有關(guān)的葡萄酒成分的獨(dú)特特性可能源于與自然環(huán)境相關(guān)的各種因素，如地形、地質(zhì)、土壤和氣候（如陽光、溫度、降雨量），以及人為干預(yù)（如葡萄栽培、釀酒技術(shù)和法律法規(guī)）等。

針對(duì)氣候條件對(duì)葡萄酒成分產(chǎn)生的影響，Mayr等分析了來自南澳大利亞氣候較溫暖的巴羅薩河谷產(chǎn)區(qū)和西澳大利亞氣候相對(duì)涼爽的瑪格麗特河產(chǎn)區(qū)的‘西拉’葡萄酒，發(fā)現(xiàn)瑪格麗特河的‘西拉’葡萄酒中氣味活性值（odor activity values，OAVs）最高的化合物與巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒相似，均為辛酸乙酯，其次是己酸乙酯、丙酸乙酯、3-甲基丁酸乙酯、-大馬士酮；但巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒中丙酸乙酯的含量要高得多，且瑪格麗特河‘西拉’葡萄酒中2-甲基丁酸和3-甲基丁酸的OAVs較巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒的高；巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒中順式橡木內(nèi)酯、丁香酚、二甲硫醚的含量明顯高于瑪格麗特河‘西拉’葡萄酒；只在氣候較涼爽的瑪格麗特河產(chǎn)區(qū)‘西拉’葡萄酒中檢測(cè)到高于閾值濃度的倍半萜莎草薁酮化合物。在Ji等的研究中，‘Traminette’葡萄在氣候涼爽的地方種植會(huì)產(chǎn)生更高濃度的C6醛類，而在氣候較暖的地方種植會(huì)產(chǎn)生更高濃度的單萜烯類。Perestrelo等研究也發(fā)現(xiàn)較高的溫度能增加葡萄中單萜類化合物的濃度。對(duì)巴西‘赤霞珠’葡萄酒感官特征的研究表明，來自較高海拔地區(qū)的葡萄酒有甜椒氣味，而來自較低海拔地區(qū)的葡萄酒表現(xiàn)出紅色水果和果醬香味。而Sabon等對(duì)不同成熟期‘歌海娜’葡萄酒進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)在法國羅訥河谷最南端、氣候最暖地區(qū)，使用成熟較早的‘歌海娜’葡萄釀制的葡萄酒中-大馬士酮和香葉醇含量高，而用較晚成熟的‘歌海娜’葡萄釀造的葡萄酒中-大馬士酮含量較低，但-紫羅蘭酮含量較高。另外，對(duì)意大利西西里島產(chǎn)區(qū)的‘西拉’葡萄酒進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)進(jìn)行疏果處理的‘西拉’葡萄酒比未處理的‘西拉’葡萄酒，前者萜烯類（尤其是單萜和倍半萜類）揮發(fā)性組分含量高于后者，同時(shí)，疏果處理組酒樣中糠醛和5-甲基糠醛含量較高，糠醛和5-甲基糠醛是杏仁和焦糖香氣的來源。綜合上述研究，可以推測(cè)任一特定地方種植或生產(chǎn)的任何葡萄酒中的揮發(fā)性成分都帶有“風(fēng)土性”賦予它的特點(diǎn)。

由于“風(fēng)土性”的差異，不同產(chǎn)區(qū)單一品種葡萄酒的揮發(fā)性成分特征總是各有不同，如對(duì)‘美樂’葡萄酒的氣味成分進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)自法國波爾多的‘美樂’葡萄酒表現(xiàn)出強(qiáng)烈的綠色草本植物氣味、熟果香氣，還伴有無花果的味道，經(jīng)GC-O和GC-MS分析，熟果香氣鑒定為來自3-甲基-2,4-壬烷二酮、-壬內(nèi)酯和-癸內(nèi)酯，綠色草本植物氣味鑒定為來自-1,5-辛二烯-3-酮和3-異丁基-2-甲氧基吡嗪；而產(chǎn)自巴西南部的‘美樂’葡萄酒被鑒定出具有豐富的水果香味，并伴隨甜味、草藥味和脂肪味，經(jīng)分析主要與異戊酸乙酯、己酸乙酯、肉桂酸乙酯、辛酸和正己醇相關(guān)。但不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒揮發(fā)性成分特征也存在著一定的一致性，如通過不同揮發(fā)性化合物之間的協(xié)同或拮抗等相互作用最終賦予葡萄酒相同的氣味特征。對(duì)巴西和中國的‘赤霞珠’葡萄酒進(jìn)行分析，在巴西‘赤霞珠’葡萄酒中發(fā)現(xiàn)了26種氣味揮發(fā)性化合物，其中77%對(duì)香氣有正面貢獻(xiàn)，使酒體主要表現(xiàn)為果味（正丙醇、己酸乙酯和辛酸乙酯）、花香（乙酸苯乙酯）；我國黃土高原地區(qū)‘赤霞珠’葡萄酒也表現(xiàn)出果香濃郁的特點(diǎn)，經(jīng)鑒定主要與丁酸乙酯、甲酸異戊酯和乙酸丁酯相關(guān)。在多位學(xué)者的實(shí)驗(yàn)研究中也很好地體現(xiàn)了這一點(diǎn)，如King等對(duì)阿根廷門多薩和美國加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒樣中的揮發(fā)性香氣成分進(jìn)行測(cè)定，同時(shí)進(jìn)行感官分析，發(fā)現(xiàn)門多薩和加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒都表現(xiàn)出共有的煮熟蔬菜氣味、泥土氣味、大豆香氣以及酸味，經(jīng)鑒定，煮熟蔬菜氣味主要與己醛和-3-己烯-1-醇有關(guān)，泥土氣味與法呢醇和3-苯丙酸乙酯相關(guān)；但門多薩‘馬爾貝克’葡萄酒的氣味特征更復(fù)雜些，它還表現(xiàn)出由單萜類-松油烯、檸檬烯、-蒎烯賦予酒體的紅色水果香氣，以及干果香氣、巧克力香氣；而加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒帶有人工水果香氣和柑橘味。李媛媛等采用HS-SPME-GC-MS法對(duì)寧夏賀蘭山東麓5個(gè)不同子產(chǎn)區(qū)的‘赤霞珠’干紅葡萄酒的揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行了分析測(cè)定，結(jié)果表明，不同子產(chǎn)區(qū)的葡萄酒在揮發(fā)性物質(zhì)組成上具有較好的一致性，但含量略有差異；通過對(duì)氣味物質(zhì)的OAVs分析，發(fā)現(xiàn)大馬士酮對(duì)酒樣香氣貢獻(xiàn)最為突出，賦予寧夏賀蘭山東麓‘赤霞珠’葡萄酒豐富的花香和果香。

綜上所述，有時(shí)少部分品種化合物或氣味閾值極低、氣味濃烈的揮發(fā)性化合物能對(duì)葡萄酒最終香氣呈現(xiàn)起決定作用，但更多情況下，葡萄酒最終呈現(xiàn)出的香氣特征是由葡萄酒中各類揮發(fā)性化合物及前體物質(zhì)共同決定的。而“風(fēng)土性”又從方方面面影響著葡萄酒中各類復(fù)雜揮發(fā)性化合物的形成。

3 結(jié) 語

對(duì)葡萄酒中揮發(fā)性成分進(jìn)行分析可作為鑒別葡萄酒原產(chǎn)地及品種的一種有效手段，進(jìn)而保證產(chǎn)品真實(shí)性，同時(shí)提高葡萄酒品質(zhì)和市場(chǎng)競(jìng)爭力。近些年來，國內(nèi)外研究者不斷開展對(duì)葡萄酒的原產(chǎn)地及品種等的鑒別研究，加之對(duì)葡萄酒中揮發(fā)性成分特征信息的挖掘也隨著現(xiàn)代儀器分析技術(shù)的發(fā)展越來越深入，利用葡萄酒揮發(fā)性成分進(jìn)行溯源勢(shì)必也將成為未來葡萄酒研究熱點(diǎn)與重點(diǎn)之一。

葡萄酒的風(fēng)味模式是食品中最復(fù)雜的一種，從葡萄的栽培到成熟采摘，再到發(fā)酵、陳釀、裝瓶每個(gè)過程都會(huì)對(duì)葡萄酒最終的揮發(fā)性成分組成造成影響，加之取樣及測(cè)定過程也會(huì)影響最終結(jié)果，因此，對(duì)葡萄酒中特征揮發(fā)性成分的準(zhǔn)確定性及定量極具挑戰(zhàn)。如有些化合物的含量遠(yuǎn)低于儀器的檢測(cè)靈敏度，無法用儀器檢測(cè)到，然而這些化合物氣味閾值極低，對(duì)葡萄酒的最終香氣有重要貢獻(xiàn)；此外，大多數(shù)實(shí)驗(yàn)研究中分析的葡萄酒樣數(shù)量有限，且只涉及少量來自不同產(chǎn)區(qū)、不同品種的葡萄酒，這使得分析結(jié)果缺乏代表性，尤其是在研究大批量、商業(yè)化生產(chǎn)的葡萄酒時(shí)，采用固定統(tǒng)一的生產(chǎn)模式可能會(huì)導(dǎo)致特定地區(qū)、品種賦予葡萄酒的特征成分未被發(fā)現(xiàn)。

利用揮發(fā)性組分對(duì)葡萄酒進(jìn)行溯源是一項(xiàng)信息龐雜、數(shù)據(jù)量極大、涉及多學(xué)科領(lǐng)域的研究，雖然目前對(duì)葡萄與葡萄酒中的揮發(fā)性物質(zhì)已有所研究，但仍需進(jìn)一步結(jié)合多種方法、多種技術(shù)對(duì)葡萄酒的揮發(fā)性組分進(jìn)行系統(tǒng)深入的研究，以建立更完善的葡萄酒特征揮發(fā)性成分“指紋”圖譜。