伊犁河谷冰葡萄最佳延迟采收时间探讨*

2021-06-29顾雅文刘纪疆胡启瑞

中国农业气象 2021年6期

黄娟，顾雅文，刘纪疆，胡启瑞，王曼

（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，乌鲁木齐 830002；2.中亚大气科学研究中心，乌鲁木齐 830002；3.新疆农业气象台，乌鲁木齐 830002）

冰葡萄不同于一般酿酒葡萄，它通过延长葡萄采收期，利用霜冻对葡萄进行自然浓缩。当气温低于−8℃左右[1]时，将葡萄在树枝上保持一定时间，使其自然结冰浓缩，再采摘、压榨成冰葡萄汁。用此葡萄汁酿造的葡萄酒称为冰酒，冰酒属于优质高级葡萄酒中的最高级，被誉为“液体黄金”[2]，是世界公认的葡萄酒中的极品[3]。冰葡萄品质对冰葡萄酒的质量起着决定作用，而不同区域气候条件的差异及气候年际变化对冰葡萄品质影响极大[4−5]。在良好的气候条件下，葡萄原料才能表现出糖酸平衡、风味、香味充分等优良品质[6]。成熟后不同的采收时间对应不同的气象条件及果实品质，因此，冰葡萄采收时间的判定尤为重要。

关于冰葡萄的相关研究主要集中在两个方面。一方面，关于冰葡萄成熟后品质变化规律研究。徐超亚等通过测定贺兰山东麓产区威代尔葡萄果实的理化及感官品质，探究其后熟过程中品质的变化规律[7]；吉奇等通过建立辽宁省桓仁县冰葡萄种植区日最低气温稳定通过−8℃初日模糊隶属度函数集和多元回归方程，预测冰葡萄适宜收获开始日期[8]；另一方面，从长时间序列角度分析冰葡萄生长与气候变化的关系，并提出相关管理建议。陈啸天等从邯郸涉县近30a气象条件变化特征进行分析，得出涉县冰葡萄种植的可行性[9]；张晓煜等利用GIS技术对中国北方30a气候资料进行分析，开展冰葡萄的生态区划[10]；李新等综合分析了伊犁河谷冰葡萄威代尔的生产表现与栽培技术，提出科学管理建议[11]。

现阶段针对冰葡萄最佳采收期的相关研究不多[12]，现有研究主要是对成熟期不同气候条件的分析，缺少品质变化规律与延迟采收时间关系的探讨，尚且没有针对冰葡萄品质变化与成熟后气象条件变化一对应的相关气候机理研究。本研究在归纳、借鉴前人研究的基础上，利用对比分析冰葡萄品质成熟期变化规律、年际变化规律及其与气象因子的关系，得出冰葡萄品质变化机理，并依据品质与气象条件变化关系进行冰葡萄最佳采收时间的判定，以期为优化冰葡萄品质、合理化区域管理提供参考依据。

1 材料与方法

1.1 试验概况

试验地设在七十团，位于新疆维吾尔自治区伊宁县境内的伊犁河谷生态产区，产区属天山山脉西部，三面环山，与生产葡萄酒的法国波尔多、生产冰酒的加拿大安大略纬度一致，极适合酿酒葡萄的种植和生长，是中国乃至世界罕见的原生态河谷葡萄产区[13−14]。

研究区为白冰葡萄产地，品种为6a生“白玉霓”，东西行向，面积6.67hm2。种植行距2m，株距0.8m，葡萄架高度为1.5m，整块地中有一条宽约5m的田垄，将试验地划分为70行和90行的两个地块。在第40行和第110行离地面1.5m处各架设1台HOBOware温湿度记录仪，记为仪器①、②，两台仪器直线距离140m，分别处于两块观测地段中心位置，用于监测地上1.5m处（葡萄果穗位置）葡萄果穗所处的温湿度，仪器位置分别为43°43' 32"N，81°9' 12"E和43°43' 25"N，81°9'11"E。

1.2 项目观测

采样方法：2018年、2019年自冰葡萄充分成熟后（10月10日）30d内，每10d在该果园选择观测区仪器架设点有代表性3株葡萄，在每株上部、中部和下部各选整串葡萄采样，采样后放入保鲜袋，装入低温绝热采样箱，当天送伊犁哈萨克自治州产品质量检验所，总糖含量采用斐林试剂滴定法测定[15]，总酸含量（酒石酸当量）用氢氧化钠滴定法测定[16]，标记观测地仪器①位置冰葡萄汁检测结果为样本1，仪器②位置冰葡萄汁检测结果为样本2。

气象数据：温湿度记录仪自动记录并存储每小时气温、相对湿度数据，其他气象数据（最低气温、温差、相对湿度、日照时数等）选取气象站点数据进行统计。

1.3 数据分析

利用SPSS统计分析软件进行气象因子与冰葡萄品质数据的相关分析、偏回归分析和多元线性回归分析，筛选显著影响冰葡萄品质的气象因子，并建立多元回归方程。

2 结果与分析

2.1 延迟采收期冰葡萄总糖和总酸含量变化

由图1线性及多项式趋势线可见，2018年葡萄成熟后（10月10日）30d内，每10d在该果园两个地点选取的果实样本中，总糖和总酸含量的整体变化趋势基本一致，均表现为总糖含量随采收时间推迟逐渐增大，总酸含量随采收时间推迟先减后增的变化特点。具体来看，第1次采收时（10月11日）果实总糖含量为207.5g·L−1和192.2g·L−1，最后1次采收时（11月21日）总糖含量达到了244.3g·L−1和250.4g·L−1，30d内两个样地总糖含量分别增加了17.7%和30.3%。总酸含量随采收时间推迟的变化过程相对复杂一些，表现出明显的先减小、后增大的特点。具体来看，总酸含量自第1次采收起（10月11日）至10月25日，呈减小趋势，减小幅度分别为7.7%和6.5%，11月1日略有增大，较前一次采收增幅分别为3.3%和5.2%，11月12日继续减小至总酸最小值0.58%，较第一次采收减小幅度分别为10.8%和6.5%，11月21日总酸大幅度增加至最大值0.66%和0.71%，较第一次采收增加幅度分别为1.5%和14.5%。

图1 2018年葡萄成熟后（10月10日）30d内两个取样点果实总糖和总酸含量的变化过程Fig.1 Variation course of the total sugar and total acid content in two sample sites during 30 days after maturity (Oct.10) in 2018

由图2可见，2019年葡萄成熟后（10月10日）每10d检测的结果也显示出与2018年相同的规律。两组观测样本中，总糖含量也表现出随采收时间推迟呈增大趋势，总酸含量随采收时间推迟先减小后增大的特点。从具体数据上看，两年观测数据间差异不大，2019年两个检测点总糖最小值分别是196.2g·L−1和206.2g·L−1，最后1次采收时（12月1日）总糖含量达到了231.1g·L−1和220.9g·L−1，30d内两个地点总糖含量分别增加了17.8%和7.1%。试点1总酸含量自第1次采收起（10月10日）至10月20日，呈减小趋势，最小值为0.53%，减小幅度为11.7%，之后呈增大趋势，至12月1日达到最大值0.62%，增幅为17.0%；试点2总酸含量自第1次采收起（10月10日）开始减小，至11月22日达到最小值0.57%，减小幅度为17.4%，之后呈增大趋势，至12月1日达到0.66%的次大值，增幅为15.8%。两个样点总酸变化趋势均表现为先减小后增大的规律，且最后一次采摘总酸值为最大值或次大值，但总酸出现增加趋势的转折点不同。

图2 2019年葡萄成熟后（10月10日）30d内两个取样点果实总糖和总酸含量的变化过程Fig.2 Variation course of the total sugar and total acid content in two sample sites during 30 days after maturity (Oct.10) in 2019

可见，两年不同观测点的试验数据说明，葡萄成熟后推迟采收，果实中总糖含量明显增加，总酸含量会剧烈波动变化。

2.2 冰葡萄延迟采收期间气象条件变化

由图3可见，2018年葡萄成熟后（10月10日）30d内，果园相对湿度整体上表现为随采收时间推迟呈双峰分布的变化特点。具体来看，10月17日、11月12日相对湿度出现两个峰值，分别为95%、92%，对应葡萄果实总酸的谷值，10月28日出现相对湿度谷值，为38%，对应总酸的峰值。可见，果园相对湿度与果实总酸含量呈负反馈机制，具体表现为相对湿度峰值出现的时间对应总酸谷值的出现，相对湿度谷值出现的时间对应总酸峰值的出现。

图3 2018年葡萄成熟后（10月10日）30d内两个取样点果实总酸含量和空气相对湿度的变化过程Fig.3 Variation course of the total acid content and relative humidity(RH) in two sample sites during 30 days after maturity(Oct.10) in 2018

由图4可见，2019年葡萄成熟后（10月10日）30d内，果园相对湿度整体上表现为随采收时间推迟呈剧烈波动的变化特点。具体来看，10月10−12日出现第一次峰值，11月6−7日出现第二次峰值，11月24−25日出现第三次峰值；10月28日、11月17日出现谷值，最后一次采收（12月1日）后又出现下降趋势。

图4 2019年葡萄成熟后（10月10日）30d内两个取样点果实总酸含量和相对湿度的变化过程Fig.4 Variation course of the total acid content and relative humidity(RH) in two sample sites during 30 days after maturity(Oct.10) in 2019

由表1可知，2018年10月17日、11月12日出现大于10mm降雪，对应相对湿度峰值与总酸的谷值，2019年10月12日、11月6−7日出现5mm以上降雪，对应相对湿度峰值。降雪量与相对湿度变化趋势一致，降雪天气频繁，温度降低，相对湿度增大，葡萄果实内部分酒石酸结晶，总酸含量降低，符合实际情况。

表1 2018年和2019年10月、11月降雪情况Table 1 Snowfall during October and November in 2018 and 2019

2.3 冰葡萄品质年际变化规律

图5为2011−2017年伊宁县观测区的冰葡萄品质变化情况。由图可见，2011−2017年伊宁县冰葡萄汁糖度与酸度的整体变化趋势基本一致，均表现为随年份增加呈双峰曲线分布的特点。具体来看，2011年冰葡萄汁糖度和酸度含量分别为365g·L−1和0.87%，2013年糖度和酸度含量分别达到了375g·L−1和0.9%的峰值，相比2011年分别增加了2.7%和3.4%；2014年冰葡萄汁糖度和酸度含量分别达到364g·L−1和0.87%的谷值，相比2013年分别减少了2.9%和3.3%；2015年糖度和酸度含量分别达到了370g·L−1和0.92%的又一峰值，相比2014年分别增加了1.6%和5.7%；2017年酸度达到最小值，为0.82%，糖度略有增加。

图5 2011−2017年伊宁县冰葡萄品质检测结果Fig.5 Quality test results of ice grape in Yining county from 2011 to 2017

2.4 延迟采收期气象因子与冰葡萄总糖及总酸的关系

对不同采收日期对应的采收前10～120d气象因子与冰葡萄品质因子做相关分析，通过0.05显著性水平检验的模拟结果列于表2。由表中样点1、样点2的分析结果共性可见，影响冰葡萄总糖含量的气象因子主要有采摘前120d平均气温（T120）、采摘前120d平均最低气温（Tmin120）和采摘前30d平均气温日较差（ΔT30）。样点1和样点2中，T120与糖分均呈线性负相关关系，T120越大，糖分越低；Tmin120、ΔT30与糖分均呈二次曲线关系。样点1中，随Tmin120的增大，糖分先减小，后增大，当Tmin120达到14.5℃时，糖分达到最小值，为205.9g·L−1；随ΔT30的增大，糖分先减小，后增大，当ΔT30达到15.3℃时，糖分达到最小值，为232.7g·L−1；由于实际研究区域ΔT30的值均小于15.3℃，所以实际研究区域的糖分随ΔT30的增大呈减小趋势。样点2中，随Tmin120的增大，糖分先减小后增大，当Tmin120达到14.1℃时，糖分达到最小值，为203.4g·L−1；随ΔT30的增大，糖分先减小后增大，当ΔT30达到15.7℃时，糖分达到最小值，为226.7g·L−1；由于实际研究区域ΔT30的值均小于15.7℃，故实际研究区域的糖分随ΔT30的增大呈减小趋势。

表2 不同时段气象因子与冰葡萄品质因子的相关关系Table 2 Correlation between meteorological factors and quality factors of ice grape in different periods

影响冰葡萄总酸含量的气象因子主要有采摘前120d平均气温（T120）、采摘前120天平均最低气温（Tmin120）、采摘前120d平均相对湿度（RH120）、采摘前60d平均相对湿度（RH60）。样点1和样点2中，T120与总酸均呈线性负相关关系，T120越大，总酸越低；Tmin120、RH120、RH60与总酸均呈二次曲线关系。样点1中，随Tmin120的增大，总酸先减小后增大，当Tmin120达到13.3℃时，总酸达到最小值，为5.7g·L−1；随RH120的增大，总酸先增大后减小，当RH120达到73.6%时，总酸达到最大值，为10.5g·L−1；由于实际研究区域RH120的值均小于73.6%，故实际研究区域的总酸随RH120的增大呈增大趋势。随RH60的增大，总酸先增大后减小，当RH60达到1.2%时，总酸达到最大值，为−1.2g·L−1；由于实际研究区域RH60的值均大于1.2%，故实际研究区域的总酸随RH120的增大呈减小趋势，均小于最大值−1.2g·L−1，不符合生产实际，此项舍去。样点2中，随Tmin120的增大，总酸先减小后增大，当Tmin120达到12.8℃时，总酸达到最小值，为5.8g·L−1；随RH120的增大，总酸先增大后减小，当RH120达到66.6%时，总酸达到最大值，为7.9g·L−1；随RH60的增大，总酸先增大后减小，当RH60达到138%时，总酸达到最大值，为14.6g·L−1；由于实际研究区域RH60的值远远小于138%，所以实际研究区域的总酸随RH60的增大呈增大趋势，均小于最大值14.6g·L−1。

综合对比样点1和样点2，冰葡萄糖分含量与T120呈线性负相关关系，T120越大，糖分越低；与Tmin120呈二次曲线关系，随Tmin120的增大，糖分先减小后增大；当ΔT30小于15.3时，随ΔT30的增大呈减小趋势。冰葡萄总酸含量与T120呈线性负相关关系，T120越大，总酸越低；与Tmin120呈二次曲线关系，随Tmin120的增大，总酸先减小后增大；与RH120呈二次曲线关系，随RH120的增大，总酸先增大后减小。

2.5 冰葡萄最佳采收时间的判定

2.5.1 优质冰酒对原料冰葡萄的品质要求

为保证产品糖、酒、酸的平衡性，结合消费者的饮食习惯，中国冰酒标准规定根据葡萄汁的含糖量，可适当降低含糖量、含酸量的指标值，即酒度7.0%～14.0%，糖度不低于120g·L−1，酸度不低于6.5g·L−1。李华等研究表明，酿酒葡萄的适宜酸度应保持在6～10g·L−1，否则葡萄酒会出现乏味、少筋、平淡或酸涩、粗硬[17]。酸度分析中，结合中国冰酒标准规定“酸度不低于6.5g·L−1”，及“采用酿酒葡萄的适宜酸度应保持在6～10g·L−1之间”，综合二者要求酸度满足“6.5≤X≤10.0g·L−1”。糖酸比太高和太低不易酿造出好的葡萄酒，合适的糖酸比应为32左右，最好在35～45。根据2018年、2019年品质变化规律，糖分变化均满足要求，均大于120g·L−1；酸度满足“6.5≤X≤10.0g·L−1”的是第一次采摘（10月11日）及最后一次采摘（11月21日）；糖酸比满足“35～45”的是第三次（10月25日）及之后几次采摘。综合糖度、酸度、糖酸比均能满足优质冰酒要求的最佳采收时间为最后一次采摘，即2018年最佳采收时间为11月21日，2019年最佳采收时间为12月1日。

2.5.2 冰葡萄达到优质品质对应的最佳采收时间判定

品质数据与气象因子相关关系显示，糖分分析中，二次曲线最小值全部大于120g·L−1，即葡萄成熟后糖分变化一直满足葡萄酒品质要求。结合样点一和样点二气象因子与品质要素的关系式，得到满足葡萄酒糖度、酸度及糖酸比要求的各气象因子适宜区间为7.5≤T120≤18.3℃，4.8≤Tmin120≤9.6℃，48%≤RH60≤70%，52.3%≤RH120≤64.8%，当前期气象条件满足上述范围时，葡萄达到最佳采收时间。未来可据此判定指标，自成熟当日起（10月10日），单日递推，求得不同延迟采摘期对应的气象因子数值，若满足上述适宜区间，则为当年冰葡萄最佳采收时间。另外，根据气象条件的变化规律，可以预测未来最佳采收时间。

2.5.3 2020年伊宁县冰葡萄最佳采收期验证

取2020年伊宁县气象因子进行验证，当年满足7.5℃≤T120≤18.3℃的采收日期在10月31日−12月20日，满足4.8℃≤Tmin120≤9.6℃的采收日期在11月18日−12月10日，满足48%≤RH60≤70%的采收日期在10月10日−12月21日，满足52.3%≤RH120≤64.8%的采收日期在11月25日−12月31日，综合4个气象要素后得到葡萄最佳采收日期为11月25日−12月10日。伊宁县11月28日降雪8.9mm，29日降雪7.9mm，降雪对冰葡萄品质有影响，故取11月27日为2020年伊宁县冰葡萄最佳采收期，与实际情况相符。

3 结论与讨论

3.1 讨论

陈仁伟等的研究结果表明，随着采收时间的推后，葡萄各项品质指标均有一定程度的波动，可见，采收时间对葡萄果实品质指标有显著影响[18]。本研究结果与之相符，随着采收时间的推迟，2018年及2019年伊宁县冰葡萄总糖和总酸含量的整体变化趋势基本一致，均表现为总糖含量随采收时间推迟逐渐增大，总酸含量随采收时间推迟先减后增。丁琦等的研究中，运用聚类分析和主成分分析方法筛选出pH、糖酸比、固酸比、可溶性糖、可溶性固形物、果总酚、果单宁作为影响酿酒葡萄采收期的主要因子[19]。本研究选取糖度、酸度、糖酸比，表征冰葡萄本身的品质指标及酿造过程中需要考虑的品质指标，并得到其与气象因子一一对应的关系，能够说明糖度、酸度、糖酸比是影响采收期的重要因子，与前人研究结果一致[20]。

一方面，刘怡萱等[21]现有大多数采收期研究中，多运用主成分分析等方法进行品质数据分析，得出当年的品质最优采收期，此研究方法需要测量每年的品质数据，且只针对当年采收期进行判定。本研究方法则不同，只需根据当年的气象数据，代入品质与气象数据一一对应关系式，即可求得当年最佳葡萄品质对应的最佳采收时间，且可以根据气象条件变化规律，预测未来最佳采收期，此研究方法具有延续性和预测性。但本研究时间序列短，未结合土壤差异、年际间人工管理差异等分析，具有一定的局限性，未来可结合多方面因素进行探究。