贺兰山东麓‘赤霞珠’品质形成气象条件与评级方法研究*

马力文, 李剑萍, 韩颖娟, 李万春



贺兰山东麓‘赤霞珠’品质形成气象条件与评级方法研究*

马力文, 李剑萍**, 韩颖娟, 李万春

(中国气象局旱区特色农业气象灾害监测预警与风险管理重点实验室/宁夏气象防灾减灾重点实验室 银川 750002)

葡萄品质很大程度上决定了葡萄酒品质, 其与气象条件关系密切。在正常管理和农业技术水平下,衡量葡萄生长气象条件是否适宜品质形成的方法称为酿酒葡萄品质气象评价技术。研究酿酒葡萄品质形成的气象评级技术和气象指标, 可为葡萄酒商业评级、年份酒鉴定和窖藏提供气候参考依据。利用贺兰山东麓2003—2011年多点采样化验的101份‘赤霞珠’总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁资料, 选取其中的51份进行相关普查, 确定了有生物学意义的显著气象因子, 以各因子的决定系数分别建立了5项品质指标的权重模型, 通过单项品质指标对综合品质的贡献构建了综合品质气象评价模型。参照前人对葡萄酒品质、酿酒葡萄品质的研究和葡萄酒和葡萄品质标准, 根据酿造葡萄酒所需的总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁, 确定‘赤霞珠’各项品质指标的阈值, 利用模型反推出与葡萄酒品质相对应的气象因子阈值和‘赤霞珠’品质气象分类标准。回代检验显示5项品质指标均通过了0.001的检验和检验, 与实测值接近且变化趋势一致。总糖、总酸、糖酸比和单宁的模拟效果较好,≥0.59且RMSE较小, 但pH误差相对较大。用50份未参与建模的样本估算了‘赤霞珠’品质等级。总糖、总酸与实测接近; 个别样本的糖酸比、单宁误差相对较大, 但变化趋势与实测一致; 样本pH均在适宜范围内且较稳定。从综合评分和等级来看, 28个样本与实况等级相同, 18个样本误差在1级内, 仅4个样本相差2级, 准确反映出原料的质量。‘赤霞珠’品质气象评价指标和模型为评价贺兰山东麓酿酒葡萄品质提供了一套可行的方法。

贺兰山东麓; 赤霞珠; 酿酒葡萄; 气象品质; 气象因子; 品质等级; 模型评价

贺兰山东麓光热充足, 干燥少雨, 是业界认可的酿酒葡萄世界最佳产区, 葡萄酒屡获国内外大奖, 2003年获“葡萄酒国家地理标志产品”保护区认证[1]。业界普遍认为优质葡萄酒主要取决于品种、土壤和气象条件[2], 气象条件是决定酿造原料品质的关键[3]。气象条件好的年份葡萄酒的浓缩度高, 单宁、色素、酚类物质、矿物质、维生素等成分含量高[4]。因此, 开展酿酒葡萄品质气象评价可为葡萄酒评级、提高附加值和市场认可度提供重要参考依据。

研究酿酒葡萄品质, 首先要明确决定葡萄酒品质的主要酿造指标。李记明[5]提出葡萄酒品质决定于葡萄总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁含量。总糖决定了酒度和风味, 170 g∙L-1以上才能酿出优质葡萄酒[6]。总糖与成熟度有关, 王华等[7]用水热系数反映葡萄成熟度。Vršič等[8]、Neumann等[9]认为气温升高导致葡萄总糖增加, 总酸下降。毛如志等[10]认为气温高是云南‘美乐’葡萄总糖、单宁比山东高的原因, 但Webb等[11-12]研究表明澳大利亚‘赤霞珠’和‘黑比诺’品质随气温升高而下降。总酸与口感有关, 李华[13]确定酿酒葡萄的适宜酸度为6~10 g∙L-1, 过少使葡萄酒乏味、少筋、平淡, 过多酸涩。翟衡等[14]认为酿酒葡萄总酸决定于光合呼吸、浆果膨大的稀释及糖、醛、酸的代谢转化。酿酒葡萄糖酸比相对稳定。刘玉兰等[15-16]认为糖酸比与采收前35 d水热系数关系密切, 32左右较合适, 过高、过低不易酿造出优质葡萄酒。陈晓前等[17]认为pH是衡量葡萄酒品质的指标; 李记明等[6]给出酿造优质葡萄酒的pH为3.0~3.6, 过高会增加微生物活性, 降低花色苷的显色比例和游离SO2的有效量, 缩短陈酿潜力。张晓煜等[18]认为酿酒葡萄pH与开花至成熟期最高气温关系密切。岳俊波等[19]提出葡萄酒中的单宁能沉淀蛋白质, 提高结构感, 稳定色素, 抗氧化, 抗自由基, 抗菌, 防止还原味。葡萄品质与土壤有关, 周涛等[20]认为土壤质地影响贺兰山东麓酿酒葡萄品质。赵磊等[21]认为贺兰山东麓‘赤霞珠’和‘美乐’香气物质比河北沙城高的原因是两地气候、土壤的差异。王秀琴等[22]认为各地气候、土壤差异与葡萄果实花青素、糖、pH、可滴定酸、果皮和种子多酚及葡萄酒的醇含量、苹果酸、总酚、颜色强度、颜色稳定性及口感均有关系。Pircalabu等[23]、Jones等[24]认为气候变率导致葡萄风味年际间差异明显。此外, 还有一些成分影响葡萄酒品质和风味。如Cheng等[25]提出新疆≥35 ℃高温日数偏多、降水偏少可增加酿酒葡萄花青素浓度。张娟等[26]、周淑珍等[27]认为气象条件影响葡萄酒总酚含量。杨晓帆等[28]认为积温与葡萄香气物质的积累有关。房玉林等[29]试验得到水分亏缺对酿酒葡萄生长和品质均有影响。一些国家尝试用气候评价葡萄年份酒。如Webb等[11-12]建立了优质葡萄酒品种的品质气候敏感性估测模型, Gouveia等[30]用葡萄牙春夏季最高气温、降水量和霜日建立了年份酒气候评价方法, 张晓煜等[18,31]采用调和权重法构建了贺兰山东麓酿酒葡萄的综合品质权重模型。

综上所述, 国内外对葡萄品质与气象、土壤养分的关系研究较多, 个别国家建立了评价葡萄年份酒的气候模型, 但国内尚未建立酿酒葡萄品质的气象评价模型。葡萄酒质量70%决定于原料, 30%决定于工艺和设备。本文在归纳、借鉴前人研究的基础上, 把不同时段的温度、积温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数等气象要素分别与总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁进行相关普查, 筛选出对品质影响生物学意义明显的显著气象因子, 根据其贡献权重合成最佳模拟方程。参考酿酒葡萄品质评价相关标准[32-35]及李记明等[5-6]的研究, 结合酿酒师的经验, 分别制定了‘赤霞珠’总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁等级及关键气象因子的指标范围, 构建了‘赤霞珠’综合品质的气象评价模型和指标, 可根据气象条件评价酿造原料应形成的品质级别, 为保障生产优质葡萄酒、商业评级提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 资料来源

所用数据资料为2003—2011年贺兰山东麓7个市县的葡萄基地和酒庄的101份‘赤霞珠’化验和生育进程观测结果。所涉及的葡萄生育期包括开花期、转色期和采收期, 品质化验指标有可溶性固形物、总糖、总酸、糖酸比、pH及单宁。采用斐林试剂滴定法测定总糖含量, NaOH滴定法测定总酸(以酒石酸计), 硫酸苯酚法测定单宁。选择其中51份样品建立模型, 另50份样品用于检验效果。气象资料为与化验年份和采样地点对应的自动气象站逐日气温、降水量资料, 日照选用样点所在市县气象局大监站的资料(表1)。

1.2 ‘赤霞珠’品质指标与气象因子的膨化相关普查

采用‘赤霞珠’可溶性固形物、总糖、总酸、糖酸比、pH及单宁化验结果, 分别与生长期间不同阶段平均气温、最高和最低气温、≥10 ℃积温、累计降水量、日均降水量、累计日照时数等因子进行膨化相关普查; 时段分为开花至采收、转色至采收以及距离采收10~40 d内间隔5 d, 以扩大因子的筛选范围, 粗选出通过显著性检验的气象因子。

1.3 ‘赤霞珠’品质要素与气象因子的关系模型

分别研究可溶性固形物、总糖、总酸、糖酸比、pH及单宁与相关极显著的气象因子的线性、非线性关系, 选择通过检验且对品质形成具有生物学意义的气象因子, 建立不同品质指标的关系模型, 根据入选气象因子复相关系数的权重建立评价酿酒葡萄单项品质要素的综合权重模拟方程。

1.4 酿酒葡萄单项品质要素等级判别指标及综合品质气象等级模型

参考4项葡萄酒和葡萄品质评价标准、国际植物遗传委员会(BPGR)葡萄品质分级标准[32-35]及相关文献[5-6], 结合玉泉营、立兰酒庄酿酒师的分级经验, 分别确定评价酿酒葡萄总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁优劣的分级指标, 每项指标均分为5级(特优)、4级(优)、3级(良)、2级(中)和1级(差)5个等级标准, 反推显著气象因子的等级指标范围。考虑到以上5项品质要素对酿酒葡萄综合品质等级的贡献, 以每个品质要素气象因子综合模拟方程的2作为权重, 集成得到综合品质气象等级模型。按照上述等级划分方法, 将综合品质等级也划分为5个级别。评价时将相关气象因子代入每项品质气象模拟模型, 分别得到总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁的估测值和相应等级, 代入综合品质等级模型, 可评价酿酒葡萄综合品质等级。

表1 ‘赤霞珠’葡萄采样年份、地点及对应的气象站点位置

1.5 品质气象评价模型的效果检验

为检验该方法的适宜性, 选用2003—2011年期间永宁、青铜峡和芦花台葡萄基地的‘赤霞珠’化验样本, 将参与模拟的51份样本进行回代检验, 其余未参与模拟的50份样本进行评估检验。对估算值和实测值均按照分类阈值进行品质等级归类, 与实测值归类结果进行比较, 计算单项品质指标评分和综合评分的准确率。

2 结果与分析

2.1 ‘赤霞珠’品质与气象因子的膨化相关普查

膨化相关普查表明(表2), 可溶性固形物、总糖含量及糖酸比与开花至采收期的平均气温、最高气温极显著负相关, 与≥10 ℃积温和日照正相关; 转色至采收期间上述显著因子的相关更好, 表明转色后常出现不利气象条件, 影响总糖和可溶性固形物的累积及糖酸转化。总酸含量与开花至采收期间平均气温正相关, 与日照负相关, 均通过0.001的检验, 而转色至采收期间相关性弱一些, 说明总酸主要在结实前中期积累, 转色后的气象条件主要影响糖酸的转化。pH仅与转色至采收日照时数的正相关和采收前30 d降水量的负相关达到0.005极显著水平。单宁与转色至采收期间的积温和日照正相关, 与转色后的平均气温、最低气温负相关, 与采收前10~30 d的最低气温、降水量负相关更显著。表明转色后气温越低, 日照越少, 单宁越高; 转色至采收间隔越长, 期间积温和日照越多, 代表晴天多, 气温日较差大, 单宁越多; 期间降水越多, 单宁越少。

表2 ‘赤霞珠’葡萄品质与不同生育期气象因子的相关分析(n=51)

****、***、**和*表示通过0.001、0.005、0.01和0.05的显著性检验。****, ***, ** and * indicate passing= 0.001, 0.005, 0.01 and 0.05 significance test.

2.2 ‘赤霞珠’品质与气象因子的关系

2.2.1 总糖含量与气象因子的关系

选择与总糖相关极显著的气象因子建立线性或非线性模型(表3)。总糖与开花至采收期间日照时数呈极显著正相关, 日照越多, 糖分积累也越多。与≥10 ℃积温呈二次曲线关系, 适时采收含糖量最高, 采收过早或过迟, 都会影响酿酒葡萄的含糖量。总糖与转色至采收期间日照时数呈极显著的线性关系, 与最低气温、≥10 ℃积温均呈二次曲线关系。采收前30 d的最低气温越高, 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, 总糖降低9.7 g×L-1, 与刘玉兰等[16]、修德仁等[36]得出采收前1个月降水量每增加10 mm, 含糖量降低8.2 g×L-1的结果相近。

参考国际植物遗传委员会(BPGR)葡萄品质分级标准[32-35], 结合Smith[37]对‘赤霞珠’等4个品种的分级指标和李记明等[5-6]给出的国际上酿造优质、特优级葡萄酒对总糖的要求, 将‘赤霞珠’总糖分为特优(≥210 g×L-1)、优(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个等级, 根据总糖与气象因子的关系反推不同气象因子的阈值范围(表3)。可见, 酿造优质葡萄酒要求开花至采收期间平均气温在22.6 ℃以下, ≥10 ℃积温≥2 189 ℃·d, 日照≥867 h。其中转色至采收平均气温、平均最低气温、≥10 ℃积温和日照分别为≤21.7 ℃、≤16.6 ℃、≥789.6 ℃·d 和≥303 h, 采收前30 d最低气温、降水量需≤16.1 ℃和≤49.1 mm。生产上可根据表3的方程和指标估算酿酒葡萄总糖含量, 达到优质级别后开始采摘。

表3 ‘赤霞珠’葡萄总糖含量(y)与不同生育期气象因子(x)的关系及不同总糖等级的气象因子范围

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

2.2.2 总酸含量与气象因子的关系

葡萄总酸含量与开花至采收期间的平均气温呈二次曲线关系, 气温高导致酸分解, 总酸含量降低。总酸与转色至采收期间的日均降水量呈线性正相关, 转色后降水越多, 总酸越多。总酸与开花至采收、转色至采收累积日照时数均呈对数关系, 日照越多, 总酸含量越低。采收前10 d最高气温与总酸含量呈二次曲线关系, 气温越高, 表示采摘越早, 糖酸转化不充分, 总酸含量越高(表4)。

按照葡萄酒质量要求, 将‘赤霞珠’总酸含量分为特优(8.0~9.4 g×L-1)、优(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个等级, 根据各因子的关系方程反推不同总酸水平的气象因子阈值, 发现达‘赤霞珠’优质葡萄酒的总酸含量要求开花至采收期间平均气温在22.2 ℃以下, 累积日照930 h以上。转色至采收期间≥10 ℃积温946 ℃·d以上, 日均降水量1.4 mm以下, 累积日照357.5 h以上, 采收前10 d平均最高气温在25.7 ℃以下。

表4 ‘赤霞珠’葡萄总酸含量(y)与气象因子(x)的关系及不同总酸等级的气象因子范围

=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 糖酸比与气象因子的关系

随着开花至采收期间平均气温升高, 糖酸比下降, 平均气温每升高1 ℃, 糖酸比下降4.3。采收越迟, 开花至采收的平均气温越低, ≥10 ℃积温和累积日照越多, 糖酸比越高。≥10 ℃积温每增加100 ℃×d, 糖酸比升高1.2; 日照每增加100 h, 糖酸比升高2.8。转色至采收期间的气象因子与糖酸比的关系类似。采收前30 d的降水量与糖酸比存在负指数关系, 随着降水增多, 糖酸比下降。采收前30 d平均最低气温与糖酸比负相关, 低温可促进糖酸转化, 过早采摘糖酸比偏低。

王华等[38]用糖酸比衡量葡萄的成熟度, 分为特优(27~30)、优(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个等级。根据表5的方程反推不同气象因子的阈值, 可见优质葡萄酒的理想糖酸比需开花至采收期间平均气温19.1~21.2 ℃, ≥10 ℃积温2 654 ℃·d以上, 日照1 068 h以上。转色至采收期间平均气温15.9~19.4 ℃, ≥10 ℃积温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, 平均最低气温5.6~12.0 ℃。历年样本大部分处于优质指标范围内, 表明贺兰山东麓‘赤霞珠’适合形成酿造优质葡萄酒所需的糖酸比。

2.2.4 pH与气象因子的关系

酿酒葡萄的pH与开花、转色至采收的积温为正相关, 与开花至采收期的日照时数、采收前30 d降水量均为负相关, 与转色至采收的日照时数呈二次曲线关系(表6)。pH随采收前30 d降水量的增大而减小。采集样本的pH为2.9~3.6, 与李记明等[6]给出的适宜酿造优质葡萄酒的pH基本相同, 表明贺兰山东麓酿酒葡萄的pH适宜酿造优质酒, 气象条件对pH的影响有限。

优质酿酒葡萄pH为3.0~3.6, 按照0.1的间距分为特优(3.2~3.4)、优(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个等级。由于化验样本的pH均在2.9~3.6, 大部分处于优质级别, 有些气象因子无法反推分类等级。按照酿造优质葡萄酒的pH分类等级, 需要开花至采收期间≥10 ℃积温1671~2 671 ℃·d, 日均日照在12.5 h×d-1以下, 转色至采收期间≥10 ℃积温500~1 360.8 ℃·d, 日照时数203.5~525.0 h, 且采收前30 d降水量少于79.4 mm。

2.2.5 单宁含量与气象因子的关系

单宁含量与开花至采收和转色至采收期间平均最低气温均呈二次曲线关系, 最适值分别为15.2 ℃和13.3 ℃, 转色后的影响更大。转色至采收日照每增加100 h, 单宁增2.6 mmol×kg-1。采收前30 d的平均最低气温、20 d的降水量均与单宁含量有关, 前20 d的降水量增加, 单宁值减少, 当降水量由30 mm增加到40 mm时, 单宁减少1.2 mmol×kg-1。采收前10 d的气温日较差在10~13 ℃时单宁含量较高, 过小、过大单宁含量均会下降(表7)。

表5 ‘赤霞珠’葡萄糖酸比(y)与气象因子(x)的关系及不同糖酸比等级的气象因子范围

=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)与气象因子(x)的关系及不同pH等级的气象因子范围

=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.

按照葡萄酒酿造质量对单宁的要求, 分为特优(>30.1 mmol×kg-1)、优(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个等级。酿造优质葡萄酒需开花、转色至采收期间平均日最低气温分别为15.0~17.3 ℃和13.5~17.1 ℃, 转色至采收日照430.6~633.1 h, 采收前30 d平均最低气温9.6~17.4 ℃, 采收前20 d降水量不超过59.5 mm, 采收前10 d平均气温日较差在9.9 ℃以上。

2.3 ‘赤霞珠’品质的气象因子综合模拟模型

根据2.2中酿酒葡萄不同品质要素与气象因子的关系模型, 以显著性强且相互独立的因子按照决 定系数的权重分别构建了5项品质要素的综合评价模型(表8), 复相关系数均有较大幅度提升, 各地可根据气象实况推算‘赤霞珠’应表现出的各项品质。

2.4 ‘赤霞珠’品质等级评价综合判别模型与指标

参考李记明[5]、张晓煜等[31]的研究, 结合酿酒师的建议, 按照各项品质要素对葡萄酒品质的贡献加权:

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

式中:p为‘赤霞珠’综合气象品质;ScAcS/ATan和pH分别为总糖、总酸、糖酸比、单宁和pH的品质级别, 均分为特优(5级)、优(4级)、良(3级)、中(2级)和差(1级)5个级别, 分别按照表3至表6归类, 得到‘赤霞珠’品质综合气象等级判别指标(表9)。

表7 ‘赤霞珠’葡萄单宁含量(y)与气象因子(x)的关系及不同单宁含量等级的气象因子范围

=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’葡萄各项品质要素与气象因子的最优关系模型

=51。fh、dfh: 开花—采收日照时数(h)和日均日照时数(h×d-1);fh: 开花—采收平均气温(℃); ATsch: 转色—采收≥10 ℃积温(℃·d);nch: 转色—采收平均最低气温(℃);ch: 转色—采收日照时数(h);n30: 采收前30 d平均最低气温(℃);30、20: 采收前30 d、20 d的降水量(mm);m10、d10: 采收前10 d平均最高气温和平均气温日较差(℃)。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’葡萄品质综合气象等级判别指标

2.5 估算模型的效果检验

用建模的51个样本回代检验(图1), 5项品质要素气象模型回代均通过了0.001的检验和检验, 其中总糖、总酸、糖酸比和单宁的模拟效果较好,在0.59以上, RMSE较小。pH模拟离散度相对较大, 与样本的pH变化不大, 气象因子的影响相对有限有关。

图1 ‘赤霞珠’葡萄5项品质要素的气象因子回代模拟效果

为检验模型的评估效果, 选用2003—2011年永宁、青铜峡和芦花台葡萄基地未参与建模的‘赤霞珠’化验样本50份, 按照最优模型估算了品质要素值, 样本按照总糖由小到大排列(图2)。结果表明, 总糖、总酸含量与实测结果接近, 变化趋势一致。糖酸比除2005年、2011年的样本估算误差较大外, 其他年份基本准确, 单宁个别样本的估算误差接近10 mmol×kg-1, 误差相对较大, 但变化趋势一致。pH估算值较稳定, 没有反映出样本的差异。总的来看, ‘赤霞珠’各品质要素的实测值与估算值同比增减, 变化趋势较为一致。

图2 用其他未参与建模的‘赤霞珠’葡萄样本对5项品质要素的模拟检验

按照‘赤霞珠’单项品质分类阈值, 分别将估算的每项品质要素按照5个等级归类, 实测值和估算值均按照式(1)计算样本的综合得分值, 再根据表9进行综合品质等级分类。未参与建模的50个样本中, 有28个样本与实况等级相同; 有11个样本将3级估算为4级; 有7个样本将5级估算为4级; 仅有4个样本将3级估算为5级(图3)。

3 讨论

3.1 光热条件主要影响酿酒葡萄的成熟度, 模型可用于预测适宜采收期

酿酒葡萄的品质与葡萄成熟度有关[8], 充分成熟的葡萄含糖量高, 糖酸转化充分, pH适度, 葡萄籽和果皮内芳香类物质丰富, 单宁较高。从模拟结果来看, 开花至采收的日数与总糖、糖酸比、单宁均为极显著正相关, 与总酸极显著负相关。总糖、糖酸比和单宁均随着采收的推迟而增加, 总酸则相反, 表明结实期越长, 葡萄成熟度越好, 品质也越高。王华等[38]认为温度和光照是影响葡萄各种有效成分的主要因素, 无论是开花至采收、转色至采收还是采收前一个月的积温、累积日照与上述物质的含量均显著相关, 反映了气象条件与成熟度的关系, 也说明后期光热资源不足影响葡萄成熟度。由于不同地域的气象条件差异很大, 且高温、低温年果实的生长日数差距很大, 种植户难以随时测定诸多品质要素, 往往凭经验决定采收期。采用积温、累积日照等气象因子估算各类物质的含量能客观反映葡萄的成熟度, 可为生产上确定适宜采收期提供客观依据。

3.2 着色后期的气象条件对酿酒葡萄品质的影响更大

光热条件主要影响葡萄总糖、总酸的积累和转化, 进而影响糖酸比和pH。‘赤霞珠’总糖、糖酸比与转色至采收期间及采收前30 d达到极显著的气象因子多于开花至采收期, 表明后期气象条件的影响更大, 也说明后期光热不足和水分过多更影响总糖积累和转化。总酸与开花至采收期间气象因子的相关系数比转色后的大, 说明总酸的积累与结实前中期的气象条件关系密切。pH与转色后的日照及采收前30 d的降水量通过检验, 表明转色后热量不足、阴雨天气影响pH。单宁与转色后通过显著性检验的气象因子多, 表明转色后温度下降、降水偏多影响单宁含量。采收越早, 单宁越少, 后期光热越充足, 降水越少, 单宁含量越高。这与邓浩亮等[39]、李涛等[40]得出的果实着色至成熟期适度水分胁迫可增加花青苷、还原糖、单宁、总酚含量, 且有效抑制可滴定酸积累的结果相符。

3.3 酿酒葡萄品质气象等级划分参考了酿造标准, 检验效果较好

品质气象等级的划分参考了国外葡萄质量等级划分标准[41]、山葡萄划分的5级标准及4项颁布标准, 依据葡萄酿造品质对总糖、总酸、糖酸比、pH和单宁含量的要求划分为5级, 并按此等级确定了气象因子的阈值和品质气象等级。因此, 利用气象模型估算的结果可与化验结果相对应, 能客观反映气象条件应形成的品级, 而不是根据品质波动区间划分的相对优劣等级, 对评价和预估葡萄酒质量有一定帮助。

图3 未参试的‘赤霞珠’葡萄样本的综合气象品质评分估算检验

样本回代效果表明, 总糖、总酸、糖酸比和单宁的回代效果准确, pH与气象因子的关系较弱, 说明贺兰山东麓的气象条件不是限制酿酒葡萄pH变化的主要因素。用未参与建模的样本检验, 总糖、总酸含量与实测结果接近, 糖酸比基本准确, 单宁误差相对较大, pH没有反映出样本的差异。综合等级分值与实况相同的样本占56%, 相差1个级别以内的样本占36%, 2个级别误差为8%。总体来看, 该方法和指标能客观反映‘赤霞珠’的品质等级, 对综合品质等级的评定效果较好。

3.4 模型的局限与不确定性

葡萄酒的品质除了原料品质外, 还与酿造技术关系很大, 气象条件只是影响酿酒葡萄品质的一个重要方面, 化验的品质要素仅上述几项, 特别是缺少芳香烃类等众多品质要素的化验资料, 综合气象品质还难以完全反映葡萄酒的色、香、味、柔度等口感。因此, 本方法可作为评价年份酒优劣的客观参考依据, 不能将其与葡萄酒品质完全划等号。其次, 采用气象因子模拟的先决条件是气象因子在取样样本的正常范围内波动, 若气象因子超出模拟范围, 模拟的准确性会受到影响。第三, 有些统计关系中采用二次曲线模拟上升段或下降段, 但实况气象资料超过了模拟范围, 如采收前30 d的降水量建模时最大才到60 mm, 历史上同期降水量超过100 mm, 应用时要注意因子的值域范围不应超过建模样本的值域区间, 否则可能得出错误的结论。另外, 采用的品质化验资料仅限于宁夏范围, 结果有一定的局限性, 应用到我国其他产区时要谨慎, 要做本地化验证。今后可参照本方法建立基于全国各地采样化验资料的品质要素及气象品质模型, 也可根据酿造要求增加其他必要的品质成分指标, 加大气候差异, 扩大模型的适用性。还可以仿照此方法建立其他葡萄品种的品质气象评价模型, 形成酿酒葡萄气候品质评价与鉴定的系列化、客观化和定量化。

4 结论

葡萄酒的品质主要取决于优质酿酒原料, 与品种、土壤和气象条件均有关系, 在正常水肥管理条件下, 气象条件是造成品质年际间波动的主因。本文研究了‘赤霞珠’5项品质要素与气象因子的关系, 构建了最优单项品质要素的气象评价模型, 选择生物学意义明显的因子, 分别构建了5项品质要素的综合加权模型和气象因子等级阈值; 借鉴前人研究、标准和酿酒师的意见, 构建了‘赤霞珠’综合品质等级评价权重模型和等级分类标准, 用非参与建模的样本检验, 显示模型较准确地反映了贺兰山东麓‘赤霞珠’品质的综合等级。其方法、等级分类指标可为年份酒评级提供参考依据, 有助于打造我国优质酿酒葡萄产地, 实施高端品牌战略, 提升品牌知名度。

致谢: 立兰酒庄首席酿酒师邵青松先生对本文提出了宝贵意见, 在此表示感谢！

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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

李剑萍, 主要研究方向为农业气候资源与生态。E-mail: lijp_111@163.com 马力文, 主要从事特色作物农业气象、农作物气候品质认证等方面的研究。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).

* 宁夏回族自治区科技支撑计划项目(2013ZYN245)、中国气象局关键技术集成项目(CMATG2007M44)和宁夏自然科学基金项目 (ZN16202)资助

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

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