李彩虹,開建榮,閆玥,葛謙,王芳,張靜,楊春霞,王彩艷
(寧夏農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)與檢測技術(shù)研究所,寧夏 銀川,750002)
葡萄酒的商業(yè)價值主要來源于產(chǎn)地[1],葡萄酒產(chǎn)區(qū)是葡萄酒的根和魂,葡萄酒的核心競爭力是葡萄酒產(chǎn)區(qū)競爭力。寧夏賀蘭山東麓位于中部干旱區(qū),屬于典型的大陸性氣候,光熱資源豐富,日照時間長,晝夜溫差大,擁有釀酒葡萄生長得天獨(dú)厚的氣候條件。因此,寧夏賀蘭山東麓葡萄酒香氣濃郁、純正,口感圓潤、協(xié)調(diào)。2011年底,在法國舉辦的中法葡萄酒盲品比賽中,前4名被賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū)葡萄酒包攬。隨著人們生活水平的不斷提高,葡萄酒銷量逐年增加,有些不法商販為了牟取利益,通過偽造地理標(biāo)簽的方式誤導(dǎo)消費(fèi)者,以劣質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品代替特色農(nóng)產(chǎn)品,從而損害了消費(fèi)者的利益,給品牌競爭帶來信任危機(jī)[2]。為了規(guī)范葡萄酒市場,加強(qiáng)地理標(biāo)志產(chǎn)品管理,亟需開展葡萄酒產(chǎn)地追溯技術(shù)研究,從源頭上對其質(zhì)量進(jìn)行控制[3-4]。
農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源主要是通過分析表征不同地域來源農(nóng)產(chǎn)品特征性指標(biāo),并以此特征指標(biāo)來實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源。目前主要采用質(zhì)譜、光譜、分子生物學(xué)技術(shù)等,通過分析農(nóng)產(chǎn)品的同位素含量與比率、礦質(zhì)元素含量、有機(jī)組成、揮發(fā)性成分等特征成分,結(jié)合化學(xué)計量學(xué),建立能夠區(qū)分農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地來源的特征性指紋圖譜,從而對不同產(chǎn)地的農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行產(chǎn)地溯源[5]。礦質(zhì)元素溯源技術(shù)是根據(jù)不同地區(qū)農(nóng)作物含有的礦物質(zhì)元素含量的差異來實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的一種技術(shù),由于受土壤類型和社會發(fā)展等環(huán)境因素的影響,不同地域土壤中礦物質(zhì)元素的含量有其獨(dú)特性和差異性,加之電感耦合等離子體質(zhì)譜法具有高靈敏度和分析速度快等優(yōu)點(diǎn),礦質(zhì)元素技術(shù)已被廣泛應(yīng)用于農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源[6-7],如:枸杞[8]、貝類[9]、新疆紅棗[10]、茶葉[11-12]等,取得了理想的效果。
本研究以我國不同產(chǎn)地赤霞珠單品葡萄酒為研究對象,采用微波消解-電感耦合等離子體質(zhì)譜技術(shù),分析葡萄酒中Ag、Al、As、Ba、Be、Bi等58種礦質(zhì)元素,研究礦質(zhì)元素在葡萄酒產(chǎn)地判別中的可行性。研究成果可為葡萄酒產(chǎn)地溯源提供科學(xué)方法和理論依據(jù)。
不同產(chǎn)地赤霞珠單品葡萄酒樣本:寧夏賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū)(n=14,7個酒莊)、河北沙城產(chǎn)區(qū)(n=18,5個酒莊)、山西清徐產(chǎn)區(qū)(n=13,5個酒莊)、甘肅武威產(chǎn)區(qū)(n=9,4個酒莊)、渤海灣產(chǎn)區(qū)(n=12,7個酒莊)和云南高原產(chǎn)區(qū)(n=6,2個酒莊),共計72個樣本。樣本采集時間為2020年。寧夏賀蘭山東麓不同品種葡萄酒樣本:霞多麗(n=9)、美樂(n=9)、蛇龍珠(n=6)、馬瑟蘭(n=11)、赤霞珠(n=9)和黑比諾(n=10),共計54個樣本。
標(biāo)準(zhǔn)溶液為4組57種元素混合標(biāo)液,分別為Au、Hf、Ir、Pd、Pt、Ru、Sb、Sn,B、Ge、Mo、Nb、P、Re、Ta、Ti、W、Zr,Ag、Al、As、Ba、Be、Bi、Ca、Cd、Co、Cr、Cs、Cu、Fe、Ga、Li、Mg、Mn、Na、Ni、Rb、Se、Sr、Tl、U、Zn,Ce、Er、Eu、Gd、Ho、Nd、Pr、Sc、Sm、Tb、Th、Tm、Y、Yb;美國Perkin Elmer公司;Hg單元素標(biāo)液,中國計量科學(xué)研究院;質(zhì)控物為生物成分分析標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)胡蘿卜GBW 10047,中國地質(zhì)科學(xué)院地球物理地球化學(xué)勘查研究所;硝酸(優(yōu)級純),德國Merck公司;水為實驗室一級用水。
ELAN DRC-e型電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(inductively coupled plasma mass spectrometry,ICP-MS),美國 Perkin Elmer 公司;Mars 6 Xpress微波消解儀,美國CEM公司;趕酸儀(24位),萊伯泰科公司;AL 104 型電子天平,梅特勒-托利多。
1.3.1 樣品前處理
準(zhǔn)確吸取5.00 mL葡萄酒樣品于微波消解管中,置于趕酸儀上加熱至120 ℃揮發(fā)乙醇約3 h,冷卻后加入硝酸10 mL,常溫靜置3~4 h或過夜,然后置于微波消解儀中消解,消解程序見表1。消解完成完全冷卻后,取掉微波消解管蓋子,置于趕酸儀上120 ℃揮發(fā)硝酸,約2~3 h取下冷卻至室溫,用水完全轉(zhuǎn)移至25.0 mL刻度管中,定容。同時做質(zhì)控品和試劑空白試驗。
表1 葡萄酒微波消解條件Table 1 Microwave digestion conditions of wine
1.3.2 ICP-MS工作條件
電感耦合等離子體質(zhì)譜儀測定元素采用標(biāo)準(zhǔn)模式。優(yōu)化后的工作條件為:發(fā)生器功率:1 300 W;檢測器模擬階電壓:-2 350 V;離子透鏡電壓:6.00 V;霧化器流量:0.98 L/min;等離子炬冷卻氣流量:17.0 L/min;輔助器流量:1.20 L/min。上機(jī)測定葡萄酒樣品及質(zhì)控品中58種元素。
1.3.3 方法學(xué)驗證
各元素標(biāo)準(zhǔn)曲線相關(guān)系數(shù)均大于0.99,檢出限為 0.000 1 μg/L~3.66 mg/L。GBW 10047的各元素測定結(jié)果均在標(biāo)準(zhǔn)參考值范圍內(nèi)。各元素測定的標(biāo)準(zhǔn)曲線、檢出限和定量限見表2。
每個葡萄酒樣本平行2次測定,平行測定結(jié)果的相對相差小于10%的平均值作為最后結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。采用SPSS 25.0軟件,單因素方差分析方法分析葡萄酒中58種礦質(zhì)元素在不同產(chǎn)區(qū)間的差異性;主成分分析用降維的方法在58種礦質(zhì)元素信息中提取了14個綜合變量,而這14個綜合變量盡可能多地反映58種礦質(zhì)元素的信息;Fisher判別分析則是建立了基于礦質(zhì)元素不同產(chǎn)地、品種葡萄酒的判別模型。
由表3可知,葡萄酒中58種礦物質(zhì)元素均有檢出,且含量差異較大。大于100 mg/L的有Mg元素,含量介于10~100 mg/L的有P元素,Al、B、Ca、Mn、Rb、Na、Fe、Sr、Ga元素含量介于1~10 mg/L,其次為Ba、Ti、Cu、Zn元素,含量小于1 mg/L,其余元素含量均處于μg/L級。
通過對河北沙城、寧夏賀蘭山東麓、山西清徐、甘肅武威、渤海灣和云南高原6個葡萄酒產(chǎn)區(qū)的赤霞珠單品葡萄酒中58種元素含量進(jìn)行方差分析,結(jié)果顯示,Al、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cs、Cu、Eu、Hg、Li、Mg、Mn、Mo、Na、Ni、Rb、Sc、Se、Sr、Th、Tl、Yb、Fe、Zn、P、Ru、Au、Ta、Hf、Pd、Zr和Re 35種元素含量在6個產(chǎn)區(qū)存在顯著差異(P<0.05),Ce、Cr、Er、Gd、Ge、Ho、Nb、Nd、Pr、Sb、Sm、Sn、Tb、Ti、Tm、U、Y、Zr、Pt、W、Ga、Ca和Ag 23種元素含量在不同產(chǎn)區(qū)差異不顯著(P>0.05)(表3)。寧夏賀蘭山東麓葡萄酒中 As、B、Ru、Ta和Pt 5種元素含量顯著高于其他產(chǎn)地,而Cd、Cs、Mn、Rb、Zn、Pd 和 Zr 7種元素含量顯著低于其他產(chǎn)地;云南高原產(chǎn)區(qū)葡萄酒中Cs含量顯著高于其他產(chǎn)區(qū),但是Al、As、B、Bi、Co、Er、Mg、Na、Ni、Pr、Sc、Tm、Th、Yb、Fe、Hf、Ga和Ca 18種元素含量顯著低于其他產(chǎn)區(qū);渤海灣產(chǎn)區(qū)葡萄酒中Al、Ba、Be、Cd、Co、Cs、Eu、Mg、Mn、Na、Ni、Rb、Sc、Sm、Tl、Yb、Zn、Ga和Re 19種元素含量顯著高于其他產(chǎn)區(qū),相比之下,Hg、Ru和Au含量相對較低;武威產(chǎn)區(qū)Li、Sr、Fe、Hf、Pd和Zr 6種元素含量相對高于其他產(chǎn)區(qū)。由此可見,不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒中礦質(zhì)元素含量具有較大的差異性。
表2 ICP-MS儀器測定礦物元素標(biāo)準(zhǔn)曲線、檢出限和定量限Table 2 Standard curve, detection limit and quantification limit of mineral elements determined by ICP-MS
表3 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦物元素含量差異性Table 3 Differences of mineral element content in wines from different producing areas
主成分分析技術(shù)是重要的指紋分析技術(shù)之一,它將多項指標(biāo)重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合指標(biāo),能夠用較少指標(biāo)反應(yīng)較多信息的一種無監(jiān)督分析方法[13-18]。對不同產(chǎn)地葡萄酒進(jìn)行主成分分析,降低維度,使變量之間關(guān)系更加清晰。經(jīng)過最大方差法旋轉(zhuǎn),各因子的載荷值更接近于0或1,能夠更好區(qū)分主成分下的因子,旋轉(zhuǎn)后的主成分分析結(jié)果見附表1(https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CAPJ&dbname=CAPJLAST&filename=SPFX20220321006)。根據(jù)特征值>1的原則,提取了14個主成分,累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了85.351%,基本綜合了原始數(shù)據(jù)的信息。
由表4可知,第1主成分的方差貢獻(xiàn)率為26.562%,綜合了Al、Ce、Er、Eu、Gd、Ho、Nd、Pr、Sm、Tb、Tm、Y、Yb、W、Re的信息;第2主成分的方差貢獻(xiàn)率為10.552%,綜合了Ba、Cd、Co、Rb、Sc、Zn、Ga的信息;第3主成分的方差貢獻(xiàn)率為9.405%,綜合了Mg、Mn、Nb、Se、Ru的信息;第4主成分的方差貢獻(xiàn)率為7.807%,綜合了As、B、Li、Sr、Pt的信息;第5主成分的方差貢獻(xiàn)率為7.312%,綜合了Hg、Mo、P、Ca的信息;第6主成分的方差貢獻(xiàn)率為4.849%,綜合了Th、Au、Ir的信息;第7主成分的方差貢獻(xiàn)率為3.502%,綜合了Hf、Pd、Zr的信息;第8主成分的方差貢獻(xiàn)率為2.685%,綜合了Cu、Ni、Tl的信息;第9主成分的方差貢獻(xiàn)率為2.540%,綜合了Cr、Fe的信息;第10主成分的方差貢獻(xiàn)率為2.483%,綜合了Sn的信息;第11主成分的方差貢獻(xiàn)率為2.177%,主要包含了Ti的信息;第12主成分的方差貢獻(xiàn)率為2.06%,主要包含了Ag的信息;第13主成分的方差貢獻(xiàn)率為1.82%,主要包含了Na的信息;第14主成分的方差貢獻(xiàn)率為1.597%,主要包含了Sb的信息。篩選出Al、Ce、Er、Eu、Gd、Ho、Nd、Pr、Sm、Tb、Tm、Y、Yb、W、Re、Ba、Cd、Co、Rb、Sc、Zn、Ga、Mg、Mn、Nb、Se、Ru、As、B、Li、Sr、Pt、Hg、Mo、P、Ca、Th、Au、Ir、Hf、Pd、Zr、Cu、Ni、Tl、Cr、Fe、Sn、Ti、Ag、Na和Sb 52種葡萄酒的特征礦物元素。
表4 前14個主成分的載荷矩陣及方差貢獻(xiàn)率Table 4 Load matrix and variance contribution rate of the first 14 principal components
為了進(jìn)一步考察各元素含量對葡萄酒原產(chǎn)地判別的影響,建立基于Fisher判別函數(shù)的一般判別方法對葡萄酒產(chǎn)地進(jìn)行多變量判別,以58種元素作為自變量,進(jìn)行逐步判別分析。結(jié)果顯示,Al、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Ce、Co、Cr、Cs、Cu、Er、Eu、Gd、Ge、Hg、Ho、Li、Mg、Mn、Mo、Na、Nb、Rb、Zn和Ta共計27種對產(chǎn)地判別顯著的元素被引入到判別模型中,建立了不同產(chǎn)地葡萄酒的判別方程,分別為:
Y(河北沙城產(chǎn)區(qū))=2.069Al-1.638As-0.330B+129.498Ba-5.665Be+71.060Bi-65.635Cd-17.643Ce-4.772Co+0.944Cr-0.066Cs-0.001Cu+505.791Er+138.429Eu+1 716.408Gd+449.052Ge+392.595Hg-537.235Ho-0.121Li+0.062Mg+2.430Mn+10.333Mo+0.224 Na+21.641Nb+20.871Rb+6.314Zn+165.893Ta-74.784;
Y(寧夏賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū))=2.068Al-1.799As+5.750B+474.154Ba-53.651Be-117.304Bi-136.610Cd-22.460Ce-4.527Co+1.670Cr-0.082Cs-0.013Cu+454.295Er+477.257Eu+1366.916Gd-6.763Ge-182.974Hg-960.057Ho+0.235Li-0.052Mg+3.246Mn+3.913Mo+0.193Na+34.970 Nb-0.129Rb-0.442Zn+432.901Ta-71.945;
Y(山西清徐產(chǎn)區(qū))=781Al-7.837As+0.070B+181.257Ba-5.479Be+204.068Bi-27.684Cd-39.570Ce-1.591Co+1.079Cr-0.063Cs+0.024Cu+663.664Er-223.755Eu+2 107.862Gd+329.224Ge+131.305Hg-2 127.883Ho-0.028Li+0.107Mg-0.437Mn+8.031Mo+0.247 Na+27.501 Nb+20.519Rb-9.047Zn+137.123Ta-71.718;
Y(甘肅武威產(chǎn)區(qū))=3.646Al-4.955As+0.205B+421.421Ba-13.312Be-0.913Bi-110.024Cd-33.518Ce-0.731Co+1.322Cr-0.057Cs+0.008Cu+880.708Er+3.019Eu+1744.523Gd+39.949Ge-13.380Hg-1 313.931Ho+0.248Li+0.022Mg+0.878Mn+5.892Mo+0.232 Na+30.708 Nb+6.600Rb+3.925Zn+219.156Ta-58.894;
Y(山東渤海灣產(chǎn)區(qū))= 5.495Al-11.588As-4.512B+232.126Ba+7.102Be+223.109Bi-33.465Cd-61.045Ce-2.317Co+0.648Cr-0.125Cs+0.028Cu+1 290.999Er-346.698Eu+2 916.345Gd+458.431Ge+348.028Hg-3 055.169Ho-0.018Li+0.180Mg-1.070Mn+16.199Mo+0.546 Na+32.038 Nb+39.949Rb+9.867Zn+39.747Ta-145.413;
Y(云南高原產(chǎn)區(qū))= 2.915Al-5.233As-1.191B+226.983Ba-13.816Be-32.491Bi-32.896Cd-24.464Ce-4.944Co+0.959Cr+0.014Cs+0.009Cu+639.290Er-100.879Eu+1 688.460Gd+281.635Ge+180.329Hg-921.914Ho-0.021Li+0.041Mg+1.612Mn+9.047Mo+0.149 Na+24.926Nb+10.161Rb+17.239Zn+177.853Ta-50.358。
單因素方差分析揭示了不同產(chǎn)地葡萄酒礦質(zhì)元素含量的差異性,但不能對不同產(chǎn)地葡萄酒進(jìn)行準(zhǔn)確判別,本研究采用Fisher判別分析法對不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒進(jìn)行判別。以58種特征元素作為自變量,不同產(chǎn)地作為分類變量,利用Fisher線性判別分析對6個產(chǎn)區(qū)葡萄酒樣品進(jìn)行產(chǎn)地鑒別(圖1、表5)。研究表明,通過27個元素指標(biāo),可以將6個不同產(chǎn)地的葡萄酒判別出來,回代檢驗正確判別率為98.6%,交叉驗證的正確判別率為84.7%,回代檢驗是針對所有訓(xùn)練樣本進(jìn)行的檢驗,樣品的錯判率是相應(yīng)總體率的偏低估計,而交叉檢驗比較真實地體現(xiàn)了模型的判別能力[19]。其中沙城產(chǎn)區(qū)77.8%的樣品被正確識別,賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū)100%的樣品被正確識別,清徐產(chǎn)區(qū)84.6%的樣品被正確識別,武威產(chǎn)區(qū)88.9%的樣品被正確識別,渤海灣產(chǎn)區(qū)83.3%的樣品被正確識別,云南高原產(chǎn)區(qū)66.7%的樣品被正確識別。由此可以看出,基于礦質(zhì)元素技術(shù),寧夏賀蘭山東麓赤霞珠葡萄酒可以很好地被判別,云南高原產(chǎn)區(qū)判別率低,可能是因為云南樣本量少,不能全面代表該產(chǎn)區(qū)葡萄酒信息的原因。
圖1 不同產(chǎn)地葡萄酒在分類平面上的散點(diǎn)圖Fig.1 The scatter plot of wines from different regions on a classification plane
表5 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒的一般判別分析結(jié)果Table 5 Results of general discriminant analysis of wines from different appellation areas
為了驗證葡萄酒的品種是否對產(chǎn)地判別產(chǎn)生影響,試驗采用Fisher判別分析法對寧夏賀蘭山東麓產(chǎn)區(qū)6個單品葡萄酒進(jìn)行品種判別。以58種礦物元素作為判別分析的自變量,進(jìn)行逐步判別分析。結(jié)果顯示,Al、As、B、Ba 等40種對品種判別顯著的元素被引入到判別模型中[2]。分類結(jié)果表明,回代檢驗的整體正確判別率分別為100%,交叉檢驗整體正確判別率僅為38.9%(表6),每個品種均有大部分樣本被誤判,以上分析說明基于礦物元素指紋的差異不能有效鑒別不同品種的葡萄酒。
通過分析寧夏賀蘭山東麓、河北沙城、山西清徐、甘肅武威、渤海灣和云南高原6個我國葡萄酒主產(chǎn)區(qū)
表6 不同品種釀酒葡萄葡萄酒的一般判別分析結(jié)果Table 6 Results of general discriminant analysis of different varieties of wine grape wine
72個赤霞珠單品葡萄酒中的58種礦質(zhì)元素含量及組成特征,明確了Al、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Co、Cs、Cu、Eu、Hg、Li、Mg、Mn、Mo、Na、Ni、Rb、Sc、Se、Sr、Th、Tl、Yb、Fe、Zn、P、Ru、Au、Ta、Hf、Pd、Zr 和 Re 35種元素含量在6個產(chǎn)區(qū)間存在顯著差異(P<0.05)。通過主成分分析提取出14個主成分,綜合了58種礦質(zhì)元素85.351%的總信息。Fisher判別分析確定了Al、As、B、Ba、Be、Bi、Cd、Ce、Co、Cr、Cs、Cu、Er、Eu、Gd、Ge、Hg、Ho、Li、Mg、Mn、Mo、Na、Nb、Rb、Zn、Ta 27種葡萄酒產(chǎn)地識別的有效溯源元素指標(biāo),構(gòu)建了不同產(chǎn)地葡萄酒判別模型,該模型基本能鑒別不同產(chǎn)地的葡萄酒。而基于礦物元素的差異不能有效鑒別不同品種的葡萄酒。本研究顯示,礦質(zhì)元素技術(shù)是葡萄酒產(chǎn)地溯源行之有效的方法。目前,穩(wěn)定同位素也是農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地溯源的有效手段,后續(xù)工作中,繼續(xù)挖掘礦質(zhì)元素技術(shù)結(jié)合穩(wěn)定同位素技術(shù),采用多元統(tǒng)計方法進(jìn)行葡萄酒產(chǎn)地溯源,形成更準(zhǔn)確更高效的鑒別技術(shù),為鑒別地理標(biāo)志產(chǎn)區(qū)葡萄酒的真實性提供理論依據(jù)和技術(shù)手段。