基于礦質(zhì)元素的赤霞珠葡萄酒產(chǎn)地溯源

呂真真，謝輝，龐榮麗，王瑞萍，焦中高，劉杰超

（1.中國農(nóng)業(yè)科學院鄭州果樹研究所，河南鄭州 450009；2.新疆農(nóng)業(yè)科學院園藝作物研究所，新疆烏魯木齊 830091）

近年來，隨著人們生活水平提高，健康意識、消費能力和消費需求不斷上升，我國葡萄酒行業(yè)發(fā)展迅速[1]。原產(chǎn)地是葡萄酒產(chǎn)品差異的重要體現(xiàn)之一，葡萄酒的質(zhì)量和商業(yè)附加值通常將產(chǎn)地來源作為其內(nèi)在評價標準[2-3]。葡萄酒的產(chǎn)地鑒別主要是通過分析不同地域來源葡萄酒的特異性指標，結(jié)合化學計量法，建立區(qū)分葡萄酒產(chǎn)地來源的模型，從而對不同地域葡萄酒進行產(chǎn)地溯源[4-7]。葡萄酒中礦質(zhì)元素大部分是由葡萄原料帶入酒中，而原料中的礦質(zhì)元素基本上由根系從土壤中吸收的，不同產(chǎn)區(qū)具備不同的地質(zhì)條件，因而不同地域葡萄酒具備不同的礦質(zhì)元素特征，可以通過礦質(zhì)元素的指紋特征鑒定不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒[8-10]。國內(nèi)外很多學者已經(jīng)找出了可以用來描述和區(qū)別不同產(chǎn)地葡萄酒特征的礦質(zhì)元素和模型，且證實這些鑒別方法有很高的準確率，如李彩虹等[11]采用Fisher 判別分析，對賀蘭山東麓、沙城、清徐、武威、渤海灣和云南高原6 個產(chǎn)區(qū)赤霞珠葡萄酒樣進行回代檢驗和交叉檢驗，正確判別率分別為98.6%和84.7%；劉霞等[12]將K、Ca 和Mg 元素作為特征元素，應用于河西走廊產(chǎn)區(qū)赤霞珠葡萄酒的原產(chǎn)地保護；Soares 等[13]建立的線性判別分析模型對南美洲4 個國家（阿根廷、巴西、智利、烏拉圭）來源的葡萄酒整體正確判別率為99.9%；Orellana 等[4]采用差異顯著性、線性判別、主成分對美國4 個主產(chǎn)區(qū)的葡萄酒進行分析，整體正確判別率達到96.2%。

我國葡萄酒的發(fā)展重心有逐步向西轉(zhuǎn)移的趨勢[14]。新疆天山北麓葡萄酒產(chǎn)區(qū)海拔在450～1 000 m，緯度為北緯44°，具有充足的水源和光照，并且所處的昌吉回族自治州，是新疆率先發(fā)展的重點地區(qū)，獨特的自然、地理、土地、政策優(yōu)勢使得這里的葡萄酒發(fā)展進入新的歷史階段[15-17]。而針對天山北麓產(chǎn)地的葡萄酒鑒別體系的探索還相對不足，這就可能會導致此產(chǎn)地的葡萄酒無法與其它產(chǎn)地葡萄酒區(qū)分。本研究通過采集新疆天山北麓產(chǎn)區(qū)與國內(nèi)其他產(chǎn)區(qū)（寧夏、甘肅、河北、山東）赤霞珠葡萄酒樣品，測定樣品中的礦質(zhì)元素，探尋天山北麓產(chǎn)區(qū)與其他地域葡萄酒的差異化元素指標，建立有效的原產(chǎn)地鑒別技術(shù)，以期為構(gòu)建天山北麓區(qū)域品牌，提升品牌競爭力，完善不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒保護體系，規(guī)范葡萄酒市場及維護消費者合法權(quán)益提供一定的參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

試驗共收集了2018年和2019年新疆天山北麓3個小產(chǎn)區(qū)（呼圖壁黑洼山、三工灘、瑪納斯）及昌吉市與其他4 個產(chǎn)區(qū)（寧夏、甘肅、河北、山東）赤霞珠（Cabernet Sauvignon）干紅葡萄酒樣品28 個，分別為新疆天山北麓產(chǎn)區(qū)14 個（TS1～TS9）、寧夏賀蘭山產(chǎn)區(qū)3個（NX1～NX3）、甘肅莫高產(chǎn)區(qū)3 個（GS1～GS3）、河北懷來產(chǎn)區(qū)3 個（HB1～HB3）、山東蓬萊產(chǎn)區(qū)5 個（SD1～SD5）。酒樣由新疆大唐西域酒莊、新疆印象戈壁酒莊、中葡酒業(yè)瑪納斯分公司、新疆農(nóng)業(yè)科學院、昌吉市聚隆葡萄酒、寧夏利思葡萄酒莊、甘肅莫高葡萄酒、木桐莊園、蓬萊國賓葡萄酒莊等提供。

濃硝酸（優(yōu)級純）：德國Merck 公司；高氯酸（優(yōu)級純）、鉬酸銨（分析純）：北京化學試劑研究所；氯化鈉、氯化鉀、碳酸鈣、磷酸二氫鉀、氧化鎂（均為分析純）：北京沃凱生物科技有限公司；18 種礦質(zhì)元素標準溶液[100 mg/L，包括硼（B）、鐵（Fe）、鍶（Sr）、錳（Mn）、鈦（Ti）、鋁（Al）、銅（Cu）、鋅（Zn）、鋇（Ba）、鉻（Cr）、鎳（Ni）、鉛（Pb）、硒（Se）、釩（V）、鈧（Sc）、釔（Y）、鎘（Cd）、鑭（La）]、內(nèi)標溶液錸（Re）（50 μg/L）：國家有色金屬及電子材料分析測試中心。

1.2 儀器與設(shè)備

Millipore-Q 超純水系統(tǒng)：美國Millipore 公司；Z700 原子吸收分光光度計、Jena 50 紫外可見分光光度計：德國耶拿分析儀器股份公司；Xseries2 電感耦合等離子體質(zhì)譜儀（inductively coupled plasma-mass spectrometer，ICP-MS）：美國Thermo 公司；LabTech EHD36電熱消解板：北京萊伯泰科儀器有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品濕法消解

準確移取5 mL 試樣于錐形瓶中，100 ℃電熱板上加熱去除乙醇至1 mL，冷卻至室溫后加入5 mL 硝酸、0.5 mL 高氯酸，于常溫下消解3 h，再置于85 ℃電熱板上消解30 min。若消化液呈棕褐色，再加硝酸，消解至冒白煙，消化液呈無色透明或略帶黃色。冷卻至室溫后轉(zhuǎn)入容量瓶，用2%的硝酸溶液定容至25 mL，待測。

1.3.2 樣品分析

采用火焰原子吸收光譜法，分別按照GB 5009.91—2017《食品安全國家標準食品中鉀、鈉的測定》、GB 5009.241—2017《食品安全國家標準食品中鎂的測定》、GB 5009.92—2016《食品安全國家標準食品中鈣的測定》對Na、K、Mg、Ca 進行測定；按照GB 5009.87—2016《食品安全國家標準食品中磷的測定》中的分光光度法對P 進行測定；采用ICP-MS 法，按照GB 5009.268—2016《食品安全國家標準食品中多元素的測定》對B、Fe、Sr、Mn、Ti、Al、Cu、Zn、Cr、Ni、Ba、Pb、Se、V、Sc、Y、Cd、La 進行測定。

1.4 數(shù)據(jù)分析

采用Office 2007、SPSS 17.0 軟件對礦質(zhì)元素含量進行多元統(tǒng)計分析。每個樣品重復3 次，結(jié)果以平均值±標準差表示。

2 結(jié)果與分析

2.1 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素差異性分析

不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素含量見表1。

表1 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素含量分析Table 1 Mineral element content in wine samples from different regions

由表1 可知，天山北麓產(chǎn)區(qū)和疆外四大產(chǎn)區(qū)葡萄酒中礦質(zhì)元素含量呈現(xiàn)一定的特點。K、P、Mg 為含量高的元素，大于100 mg/L。天山北麓產(chǎn)區(qū)的K 含量最高，可達2 060.70 mg/L，3 種元素含量占所測總元素含量的90.60%～96.15%。Ca、Na、B、Fe、Sr、Mn 含量次之，介于1～100 mg/L，6 種元素含量占所測總元素含量的3.75%～9.30%。Ti、Al、Cu、Zn、Cr、Ni、Ba、Pb、Se、Sc、V、Y、Cd、La含量較少，均小于1 mg/L，14 種元素含量占所測總元素含量的0.07%～0.14%。本研究中測得國內(nèi)5 個產(chǎn)區(qū)赤霞珠葡萄酒中K、Mg、Ca、Na、Mn、Zn、Cu、Ni、Pb、Se元素含量水平（786.70～2 060.70、77.84～219.50、38.19～67.67、11.14～80.41、0.71～1.66、0.11～0.55、0.02～0.42 mg/L、11.43～40.38、9.37～55.20、2.00～33.20 μg/L）與王丙濤等[18]測得100 份葡萄酒中的元素含量水平相當。天山北麓產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素中Fe、Mn、Al、Zn、Ni、Ba、Pb、Y 平均含量比寧夏、甘肅、河北、山東產(chǎn)區(qū)含量低，其余礦質(zhì)元素平均含量比其他4 個產(chǎn)區(qū)含量高，其中P、Mg、Sr、Ti、Al、Cu、Ba 具有顯著（p＜0.05）或極顯著差異（p＜0.01），可以作為不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒的特征性元素。這7 種元素作為可識別葡萄酒產(chǎn)地的特征元素，與相關(guān)的研究一致[19-22]。

2.2 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素主成分分析

主成分分析是利用降維的思想，把多指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標，用較少指標反映較多信息的一種分析方法[23]。對不同產(chǎn)地葡萄酒的礦質(zhì)元素進行主成分分析，降低維度，分析得到的載荷矩陣和方差貢獻率。

不同產(chǎn)地葡萄酒礦質(zhì)元素主成分分析載荷矩陣及方差貢獻率見表2。

表2 主成分載荷矩陣及方差貢獻率Table 2 Principal component load matrix and variance contribution rate

續(xù)表2 主成分載荷矩陣及方差貢獻率Continue table 2 Principal component load matrix and variance contribution rate

表2 結(jié)果表明，前8 個主成分的累計方差貢獻率達到78.51%，說明這幾個主成分涵蓋了23 種元素的絕大部分信息。其中，主成分1 的方差貢獻率為18.42%，正向主要集中了K、P、Mg、B、Sr、Ti 元素的含量信息，負向主要集中了Al、Pb、Ba 元素的含量信息，主成分2 的方差貢獻率為14.82%，正向主要集中了Ni、Y、Ba、Zn 的含量信息，負向主要集中了Cu 的含量信息，主成分3 的方差貢獻率為10.97%，正向主要集中了Sr、Ti 元素的含量信息。利用前3 個主成分的標準化得分作3D 散點圖，結(jié)果見圖1。

圖1 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒前3 個主成分標準化得分圖Fig.1 Standardized scores of the first three principal components of wine samples from different producing areas

由圖1 可知，天山北麓樣品主要集中在主成分1正向、主成分2 負向、主成分3 正向，K、P、Mg、B、Sr、Ti、Cu 含量較高，Ni、Y、Ba、Zn 含量較低，寧夏、甘肅、河北、山東產(chǎn)區(qū)葡萄酒樣品主要集中在主成分2 正向、主成分3 負向，Ni、Y、Ba、Zn 含量較高，Sr、Ti 含量較低。天山北麓葡萄酒樣品與寧夏、甘肅、河北、山東葡萄酒樣品大部分能分離開，少數(shù)樣品分散較遠，還有個別樣品交叉重合。通過主成分分析（principal component analysis，PCA）不能很好地區(qū)分天山北麓與寧夏、甘肅、河北、山東產(chǎn)區(qū)葡萄酒樣品，接下來利用聚類分析和判別分析對不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒進行分類。

2.3 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素聚類分析

聚類分析是將樣品按照品質(zhì)特性相似程度逐漸聚合在一起，相似度最大的優(yōu)先聚合在一起，最終按照類別的綜合性質(zhì)將多個品種聚合[24]。本研究以葡萄酒樣品中P、Mg、Sr、Ti、Al 5 種有差異性的礦質(zhì)元素含量為依據(jù)，采用系統(tǒng)聚類分析中的Ward 法對不同產(chǎn)區(qū)28 個葡萄酒樣品進行聚類分析，結(jié)果見圖2。

圖2 基于P、Mg、Sr、Ti、Al 5 種元素不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒的聚類分析Fig.2 Cluster analysis of wine samples from different producing areas based on P，Mg，Sr，Ti and Al

由圖2 可知，當歐氏距離超過7 時，可以將所有樣品聚為兩類，新疆天山北麓產(chǎn)區(qū)樣品TS1、TS2、TS3、TS4、TS7、TS9、TS10、TS11、TS13、TS14 聚為一類，這些樣品P、Mg、Sr、Ti 含量較高，TS5、TS6、TS8、TS12 4 個樣品P 含量較低，與寧夏、甘肅、山東、河北樣品沒有區(qū)分開，聚為一類，總體上P、Mg、Ti 含量較低。

2.4 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素判別分析

判別分析是按照一定分類條件，建立判別函數(shù)，進行數(shù)據(jù)樣本分類的統(tǒng)計方法[24]。本研究采用Fisher 判別函數(shù)，以23 種礦物元素作為自變量，對不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒樣本進行逐步判別分析，不同產(chǎn)地葡萄酒判別函數(shù)模型系數(shù)見表3，判別分類結(jié)果見表4。

表3 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素判別式分類函數(shù)系數(shù)Table 3 Discriminant function coefficients of mineral elements in wine samples from different regions

表4 不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒礦質(zhì)元素線性判別分析Table 4 Linear discriminant analysis of mineral elements in wine samples from different regions

表3 和表4 結(jié)果顯示，P、Sr、Al 3 種對產(chǎn)地判別顯著的元素被引入到判別模型中，分別建立了天山北麓產(chǎn)區(qū)以及寧夏、甘肅、河北、山東產(chǎn)區(qū)判別函數(shù)Y1=0.06X1+6.70X2+7.28X3-16.77，Y2=0.02X1+3.20X2+32.20X3-14.18。初始驗證和交叉驗證的整體正確判別率分別為96.43%和89.29%，僅有1 個和3 個樣品被誤判在對方產(chǎn)區(qū)中，說明基于礦物元素的差異可有效鑒別天山北麓產(chǎn)區(qū)和國內(nèi)4 個產(chǎn)區(qū)葡萄酒。

3 結(jié)論

本研究測定了新疆天山北麓產(chǎn)區(qū)與其他4 個產(chǎn)區(qū)（寧夏、甘肅、河北、山東）赤霞珠葡萄酒中的23 種礦質(zhì)元素含量，結(jié)合多元統(tǒng)計分析方法得出，新疆天山北麓與其他產(chǎn)區(qū)葡萄酒的礦質(zhì)元素含量呈現(xiàn)一定的特點，K、P、Mg 含量較高，占所測總元素含量的90.60%～96.15%；Ca、Na、B、Fe、Sr、Mn 含量次之，占所測總元素含量的3.75～9.30；Ti、Al、Cu、Zn、Cr、Ni、Ba、Pb、Se、Sc、V、Y、Cd、La 含量較少，占所測總元素含量的0.07%～0.14%。天山北麓產(chǎn)區(qū)葡萄酒中P、Mg、Sr、Ti、Cu 5 種元素含量顯著或極顯著高于寧夏、甘肅、河北、山東產(chǎn)區(qū)中的含量，Al、Ba 2 種元素含量顯著或極顯著低于其他4 個產(chǎn)區(qū)，這7 種元素可以作為區(qū)分天山北麓與國內(nèi)4個產(chǎn)區(qū)葡萄酒的特征性元素。利用主成分分析的標準化得分做圖能區(qū)分天山北麓與國內(nèi)4 個產(chǎn)區(qū)大部分樣品，個別樣品有交叉。以P、Mg、Sr、Ti、Al 5 種礦質(zhì)元素為依據(jù)的系統(tǒng)聚類分析，可以將新疆天山北麓產(chǎn)區(qū)71.43%的樣品聚為一類，剩余樣品與其他4 個產(chǎn)區(qū)葡萄酒聚為一類。以23 種礦質(zhì)元素為依據(jù)的Fisher 判別分析，篩選出了P、Sr、Al 3 種對產(chǎn)地判別顯著的元素，建立的判別函數(shù)Y1=0.06X1+6.70X2+7.28X3-16.77、Y2=0.02X1+3.20X2+32.20X3-14.18 對天山北麓和國內(nèi)4 個產(chǎn)區(qū)葡萄酒的初始驗證和交叉驗證整體正確判別率分別為96.43%和89.29%，僅個別樣品被誤判。通過測定葡萄酒中的礦物元素含量，結(jié)合化學計量學分析手段，可實現(xiàn)天山北麓與寧夏、甘肅、河北、山東不同地域來源的赤霞珠葡萄酒的產(chǎn)地溯源。