‘蛇龙珠’葡萄园土壤指标与葡萄酒理化指标相关性分析
2018-07-04宋建强屈慧鸽梁海忠翟瑞意姜文广沈志毅段长青李记明
宋建强,屈慧鸽,梁海忠,翟瑞意,姜文广,沈志毅,段长青,李记明
(1.烟台张裕集团有限公司 山东省葡萄酒微生物发酵技术重点实验室,山东烟台 264001;2.鲁东大学 生命科学学院/葡萄酒研究院,山东烟台 264025;3 中国农业大学 食品科学与营养工程学院/葡萄与葡萄酒研究中心,北京 100083)
在特定葡萄园中,葡萄品种、树龄、栽培管理方式一致条件下,除葡萄酒酿造、贮藏陈酿技术等外,葡萄园微气候、海拔、地形、土壤理化特性等风土条件是影响葡萄酒品质的重要因素[1-2]。其中,土壤是酿酒葡萄生长的基础,土壤理化状况直接影响葡萄生长和果实品质,进而影响葡萄酒的品质。探讨土壤指标与葡萄酒品质指标关系对葡萄园精准管理,提高葡萄酒品质,增加农民收益具有重要意义。
Bramley等[3]和Reynolds等[4]研究表明,即使是同一酿酒葡萄园,土壤指标也存在明显空间变异性。Wang等[5]研究发现,葡萄园灰钙土有利于酚类物质的形成,显著影响葡萄酒成分,而粘土所生产的葡萄酒品质较低。Reynolds等[6]研究表明,基于土壤质地对葡萄进行分区采收所酿造的葡萄酒品质不同。非灌溉葡萄园,土层深度也会影响葡萄与葡萄酒中酚类物质[7]。土壤质地和土层深度影响土壤保水能力,进而影响树体水分状况和生长、果实产量、成分及葡萄酒质量[4,7-9]。此外,土壤结构、颜色和温度、土壤阳离子交换量、营养物质含量、pH等土壤本身的内在因素都会影响葡萄的生长,进而影响葡萄与葡萄酒的品质[10-12]。
烟台是中国重要的葡萄酒产区。该地区的土壤类型主要为沙壤土和丘陵砾石壤土,土壤通透性好,利于获得优质葡萄原料。唐美玲等[13]和李记明等[14]研究发现,烟台产区土壤条件存在明显差异,且同一葡萄园土壤特性存在空间变异,导致葡萄酒品质的区域差异。但目前对该产区土壤理化指标对葡萄酒品质指标影响的研究相对较少。因此,本研究对烟台‘蛇龙珠’葡萄园不同监测点的土壤理化指标和葡萄酒指标及其相互关系进行分析,以期对葡萄园土壤的科学管理及优质葡萄酒的生产提供实践指导。
1 材料与方法
1.1 试验地概况
试验在山东省蓬莱市大柳行镇酿酒葡萄基地进行。供试葡萄品种为‘蛇龙珠’(Cabernet Gernischt)。葡萄于2007年定植,南北行向,株行距为1.5 m×2 m,采用篱架、单干双臂整形修剪。葡萄园土壤为棕壤土,采用一致的管理规范对葡萄园进行管理。
1.2 试验方法
1.2.1 土壤样品的采集和处理 利用GPS定位系统(Trimble Recon,USA)在研究区采用随机法确定监测点。监测点设置避开田坎、沟、路、渠及堆肥点。2015年和2016年分别确定8个和16个监测点。
果实采收后,按随机、等量及多点混合的原则,分别于距离葡萄植株30 cm处采集0~30 cm土层的土样约1 kg。每个监测点尽量设置在地块中间,以“S”型布点,以8个点的混合土样作为该点的样品。鲜土样装入无菌自封袋内带回实验室,立即取500 g在105~110 ℃的烘箱中烘至恒量,测定失去水分质量,计算土壤质量含水量[15]。剩余土壤样品经风干处理,去除砾石、葡萄根茎等,混匀,进行研磨,过2 mm筛后测定土壤理化指标。
1.2.2 土壤理化指标的分析 土壤理化指标参考文献[15]进行测定。土壤不同颗粒质量分数采用Mastersizer 2000激光粒度分析仪测定;土壤pH采用水浸提[V(水)∶m(土) =2.5∶1] pH计测定;土壤电导率采用水浸提[V(水) ∶m(土) =5∶1]电导率仪测定;土壤有机质质量分数采用重铬酸钾容量法-稀释热法测定;碱解氮质量分数采用碱解扩散法测定;速效磷质量分数采用钼锑抗比色法测定;交换性钾质量分数采用1 mol/L乙酸铵浸提-火焰原子吸收分光光度计测定;交换性钙、镁质量分数采用乙酸铵浸提-原子吸收分光光度计测定。
1.2.3 葡萄果实的采收和葡萄酒的酿造 果实采收期(含糖量接近200 g/L时),在不同监测点分别采集代表性葡萄果穗25 kg,带回实验室进行指标分析和葡萄酒的酿造。采用“小容器酿造葡萄酒”方法酿造‘蛇龙珠’干红葡萄酒[16]。
1.2.4 葡萄与葡萄酒理化指标的检测 葡萄果汁指标:果实总糖、总酸和pH等指标参考文献[17]的方法测定。每个葡萄样品重复检测3次。
葡萄酒基本指标: 葡萄酒总酸、挥发酸、残糖、酒精度、pH等基本指标参照文献[17]的方法测定。
葡萄酒中酚类物质:葡萄酒中总酚质量浓度采用Folin-Ciocalteu法来测定[18];单宁质量浓度采用福林-丹尼斯法测定;总花色苷质量浓度采用pH示差法进行检测[19]。总类黄酮质量浓度采用NaNO2-AlCl3来测定[20];黄酮醇质量浓度参照文献[21]的方法测定,每个样品重复检测3次。
1.3 数据处理
应用SPSS 16.0软件(SPSS Inc., Chicago, Illinois)对土壤指标与葡萄酒指标进行统计分析。
2 结果与分析
2.1 ‘蛇龙珠’葡萄园土壤指标的区域差异
土壤指标的范围、平均值、标准差、变异系数等广泛用于描述性分析,反应土壤指标的整体特征。由表1可以看出,试验区土壤不同理化指标的变异不同,变异系数(CV)为7.71%~109.41%。其中,土壤指标中弱变异的为砂粒(CV<0.1),其他指标中,除电导率外,变异系数为12.86%~75.96%,属中等变异(0.1≤CV≤1)。从土壤颗粒组成情况可知,供试‘蛇龙珠’葡萄园土壤主要为砂质壤土和壤质砂土,且土壤中砂粒质量分数相对较高(65.66%~86.29%)。葡萄园区土壤pH为4.42~6.75,表明园区部分土壤存在明显的酸化状况。土壤电导率为46.00~799.30 μS/cm,变异系数为109.41%,表明该园区土壤中盐离子质量浓度相对较低,且存在明显区域差异。土壤有机质、氮、磷、钾、钙和镁元素变异都相对较大,可能与施肥方法、田间管理措施等有关。
2.2 ‘蛇龙珠’葡萄园葡萄与葡萄酒指标的区域差异
由表2可知,试验区葡萄与葡萄酒理化指标具有明显变异。葡萄果实指标的变异系数为3.34%~17.16%,葡萄酒指标的变异系数为1.82%~54.22%。葡萄果实总糖、总酸质量浓度最高的地区分别较最低地区高31.0%和92.9%,说明葡萄园不同区域所采收葡萄果实成熟度存在明显差异。
园区不同区域葡萄酒的酒精度平均值为12.41%,残糖均低于4 g/L,挥发酸质量浓度均低于1.2 g/L,符合葡萄酒国家标准。葡萄酒中总酸质量浓度变异系数低于10%,为弱变异,其质量浓度最高的地区较最低的地区高46.8%。酚类物质质量浓度多为中等变异,总酚、单宁、花色苷、总类黄酮和黄酮醇质量浓度相差最大分别为2.49、2.40、4.04、7.83和4.22倍。土壤质地、含水量、有机质等的区域差异可能是葡萄酒总酸、酚类物质等区域差异的重要原因[5,14,22-23]。
表1 ‘蛇龙珠’葡萄园土壤养分的描述性统计(n=24)Table 1 Descriptive statistics parameters of soil variables in ‘Cabernet Gernischt’ vineyard (n=24)
表2 ‘蛇龙珠’葡萄园不同区域葡萄与葡萄酒指标的描述性统计分析(n=24)Table 2 Analysis of statistical indices of physichemical properties of grape juice and wine in ‘Cabernet Gernischt’ vineyard (n=24)
2.3 土壤指标、葡萄果实指标与葡萄酒指标的相关性分析
由表3可知,土壤质量含水量与葡萄酒总酸和黄酮醇质量浓度呈极显著正相关,而与葡萄酒pH和单宁质量浓度呈显著负相关,与葡萄酒中花色苷和总类黄酮质量浓度呈极显著负相关。说明土壤含水量增加有利于提高葡萄酒总酸质量浓度,而降低葡萄酒中酚类物质的质量浓度。土壤pH分别与葡萄酒总酸质量浓度、黄酮醇质量浓度呈显著和极显著负相关。说明土壤pH的降低有利于提高葡萄酒总酸和黄酮醇的质量浓度。土壤有机质质量分数与葡萄酒中总酸和黄酮醇质量浓度呈极显著负相关,与总酚质量浓度呈显著负相关,而与总类黄酮质量浓度呈显著正相关。说明土壤有机质质量分数增加提高葡萄酒中总酸的质量浓度,不利于酚类物质的合成。土壤速效磷质量分数与葡萄酒pH呈显著正相关。土壤交换性钾、钙质量分数分别与葡萄酒总酚质量浓度呈显著和极显著负相关。土壤交换性钙质量分数与葡萄酒中黄酮醇质量浓度也呈显著负相关。说明过多的交换性钾和钙不利于酚类物质的积累。葡萄汁总糖质量浓度与葡萄酒总酸、总酚质量浓度呈显著正相关。葡萄汁总酸质量浓度与葡萄酒总类黄酮质量浓度呈显著负相关,而与黄酮醇质量浓度呈显著正相关。
表3 ‘蛇龙珠’葡萄酒指标与土壤、葡萄汁指标的相关性(n=24)Table 3 Correlation coefficients between indices of wine composition and soil and grape juice parameters (n=24)
虽然土壤指标与葡萄酒指标间存在一定的相关性,但是简单的相关性分析很难说明土壤指标对葡萄酒指标的影响。因此,采用主成分分析法(PCA)进一步分析土壤指标与葡萄酒指标间的关系。前2个主成分分别占总体方差的33.2%和18.55%,各指标在前2个主成分上的载荷见图1。土壤砂粒、有机质、pH和葡萄酒pH、花色苷和总类黄酮在第1主成分的正向端,土壤电导率、交换性钾、钙、镁在第2主成分的正向端。葡萄酒总酚、黄酮醇位于第1、2主成分的负方向,与土壤电导率、交换性钾、钙、镁等负相关。葡萄酒pH、单宁、花色苷和总类黄酮与土壤质量含水量负相关。
2.4 土壤指标与葡萄酒理化指标回归方程的建立
多元线性回归分析结果(见表4)表明,土壤质量含水量与葡萄酒pH、单宁、花色苷、总类黄酮等的质量浓度呈显著负相关,与总酸和黄酮醇质量浓度呈显著正相关。土壤有机质质量分数与葡萄酒总酸质量浓度呈显著负相关,而与总类黄酮质量浓度呈显著正相关。土壤pH和交换性钙质量分数与葡萄酒总酚质量浓度呈显著负相关,土壤交换性钾和钙质量分数与葡萄酒黄酮醇质量浓度呈显著负相关。
x1~x12分别表示土壤中粘粒、粉砂、砂粒、土壤含水量、pH、电导率、有机质、碱解氮、速效磷、交换性钾、钙和镁;y1~y7分别表示葡萄酒总酸、pH、总酚、单宁、花色苷、总类黄酮和黄酮醇x1 to x12 stand for clay,silt,sand, soil water content,soil pH,conductivity,organic matter,alkaline N,available P, available K, available Ca and available Mg of soil,respectively; y1 to y7 stand for titratable acidity,pH,total phenolics,total tannin,total anthocyanins, total flavonoids and total flavonols of wine, respectively.
表4 影响葡萄酒指标的土壤因子回归方程Table 4 Regression equation of soil nutrient factors affecting wine composition
3 讨 论
葡萄园土壤理化指标是决定风土的重要因素[24]。Reynolds 等[25]在雷司令葡萄园的研究发现,土壤质地影响葡萄产量、葡萄与葡萄酒中成分及葡萄酒感官品质。Mackenzie等[26]发现土壤粘粒质量浓度对含糖量无影响,但降低pH,提高总酸的质量浓度。本研究发现,土壤粒度质量分数与葡萄酒品质指标无显著相关性,但是Reynolds等[4]的研究发现,土壤粘粒和粉粒质量分数与土壤质量含水量呈显著正相关。李涛等[27]建立了基于土壤质地的土壤饱和导水率预测模型。土壤水分质量含量影响树体水分状况,最终影响葡萄与葡萄酒的品质[20]。本研究发现,土壤质量含水量与葡萄酒总酸质量浓度呈正相关,而与单宁、花色苷质量浓度等呈负相关,说明水分亏缺利于葡萄果实中酚类物质的积累。水分亏缺可能促进酚类物质的代谢,促进其在葡萄果皮中的积累[28]。因此,土壤质地可能通过影响土壤保水能力来影响葡萄与葡萄酒的品质。
唐美玲等[13]也发现,烟台地区葡萄园土壤呈酸化趋势,且这种酸化与葡萄园不合理的土壤管理方式有关。本研究表明,‘蛇龙珠’葡萄园土壤pH呈酸性,土壤pH与葡萄酒总酸质量浓度呈正相关,与Noble[29]的结果一致。酸化土壤还降低葡萄酒酚类物质质量浓度。
尽管一些研究发现,土壤有机质质量浓度与花色苷质量浓度呈显著正相关[30],但是本研究发现,土壤有机质质量分数与葡萄酒总酸、总酚及黄酮醇等质量浓度呈负相关。研究表明,土壤中养分含量尤其是氮素含量可能改变叶幕微环境,导致葡萄果实中酚类物质含量的变化[31-33],但是本研究中发现,土壤碱解氮与葡萄酒指标无显著相关性。
此外,本研究表明,土壤交换性钾和钙降低葡萄酒中总酚的质量浓度。但Ruan等[34]研究发现,增加钾的含量有利于增加茶叶中总酚的含量。Mackenzie等[26]发现,土壤钙与葡萄果实含酸量的提高有关。土壤矿质元素对葡萄酒成分的影响可能是不同元素通过合理配比综合作用的结果[35]。
气候和土壤是影响葡萄与葡萄酒品质的重要因素[30]。同一葡萄园,温度、光照和降雨等条件相差较小,土壤田间管理一致的情况下,土壤水肥管理水平是影响葡萄酒品质的重要因素。因此,根据不同区域土壤指标及其与葡萄酒品质的相关性进行合理的养分配比是确保葡萄酒品质的关键措施。
4 结 论
本研究分析‘蛇龙珠’葡萄园不同区域土壤指标的区域差异及其与葡萄酒指标的相互关系。结果表明,葡萄园不同区域土壤为砂质壤土或壤质砂土,呈不同程度的酸化现象。多数土壤指标呈中等变异,其中土壤电导率的变异最大。葡萄酒中酚类物质的质量浓度呈中等变异。
葡萄酒中总酸质量浓度受土壤含水量、有机质的影响。葡萄酒黄酮醇受土壤含水量、土壤交换性钾和钙的影响,总酚质量浓度受土壤pH和交换性钙的影响,葡萄酒pH、单宁、花色苷、总类黄酮受土壤含水量的影响。此外,葡萄酒中总类黄酮质量浓度还受土壤有机质的影响。
土壤理化指标是影响葡萄酒品质指标的重要因素,需要根据不同区域土壤指标及其与葡萄酒品质的相关性进行有针对性的土壤管理以提高葡萄酒的品质。
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