西北地區(qū)紅葡萄酒顏色微觀量化分類與宏觀量化分級

李運奎 范舒悅 張 煜 陶永勝

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)葡萄酒學(xué)院, 陜西楊凌 712100;2.西北農(nóng)林科技大學(xué)寧夏賀蘭山東麓葡萄酒試驗示范站, 永寧 750104)

0 引言

顏色是紅葡萄酒重要、直觀的感官特征和質(zhì)量指標(biāo),通常被認(rèn)為是消費者所獲得的第1種感官屬性,能直接影響消費者的接受度和偏好以及對紅葡萄酒的風(fēng)格和質(zhì)量的初始評估[1-2],甚至在很大程度上影響品鑒者對香氣和味道的感知[3-4]。利用葡萄酒的顏色可以判斷風(fēng)格類型、酒齡、品質(zhì)、原料品種和釀造方法等信息,甚至預(yù)示可能存在的缺陷[5-6]。傳統(tǒng)的紅葡萄酒顏色測定方法有Glories參數(shù)法[7],但該方法未處在均勻色空間下,難以客觀地重現(xiàn)人眼看到的顏色[8]。CIELAB顏色空間是目前用來描述人眼可見的所有顏色最完備的均勻色彩模型,因而得到了發(fā)展與流行,是食品顏色研究中應(yīng)用最多、最廣的體系[9],并受到了國際葡萄與葡萄酒組織(OIV)的推薦[10]。此外,利用CIELAB參數(shù)還可以對干紅葡萄酒釀造和陳釀過程中顏色的變化進(jìn)行監(jiān)控、分析和比較[11-12];采用主成分和相關(guān)性分析等方法可以進(jìn)一步挖掘CIELAB參數(shù)與相關(guān)感官理化指標(biāo)間的關(guān)系[13],不少研究也基于CIELAB參數(shù)并結(jié)合以上兩種方法探究紅酒顏色與花色苷成分間的聯(lián)系[14-17]。

單純的顏色參數(shù)便于分析和比較,卻難以形象直觀地表現(xiàn)和傳遞葡萄酒的顏色特征。為了宏觀形象地描述紅葡萄酒的顏色,人們進(jìn)行了多種嘗試。如拍照,但這對拍照技術(shù)條件要求很高[18],且圖像信息難以量化,不便于比較,故難以適應(yīng)大量酒樣顏色信息的描述。而文獻(xiàn)[19]繪制了112款紅葡萄酒、36款桃紅葡萄酒和82款白葡萄酒在CIELAB色空間中的分布圖,并嘗試?yán)煤铣梢后w復(fù)制和再現(xiàn)葡萄酒的顏色。文獻(xiàn)[5]對10款新紅葡萄酒的CIELAB參數(shù)進(jìn)行了計算,并初步嘗試在CIELAB空間中運用色度圖和明度圖表示和比較不同紅葡萄酒的顏色。文獻(xiàn)[20-22]構(gòu)建了可視化的CIELAB色空間表征法,該方法在完整描述CIELAB顏色參數(shù)值的基礎(chǔ)上,通過彩度分布圖、明度分布圖以及特征顏色圖呈現(xiàn)和傳遞紅葡萄酒的宏觀顏色特征,較之單純的CIELAB參數(shù)更加形象和直觀。

紅葡萄酒顏色會直接影響品嘗者對其整體質(zhì)量的評價,故酒體顏色是描述和分析葡萄酒感官品質(zhì)的有效手段和葡萄酒質(zhì)量分級的重要依據(jù)。當(dāng)前,對紅葡萄酒顏色的描述有不少方法,但對其顏色品質(zhì)的分級缺乏研究?，F(xiàn)階段仍然主要依靠專業(yè)品鑒員的感官評價法進(jìn)行紅葡萄酒顏色質(zhì)量分級。這種方法主觀性較強(qiáng),只能簡單定性,缺乏定量標(biāo)準(zhǔn)、隨意性較大,受品鑒者主觀差異所導(dǎo)致的顏色判斷與評價的誤差難以忽略[23]。且該方法對觀測和品鑒條件的要求十分嚴(yán)格[24-25]。在不同的文化背景和語言體系中,對紅葡萄酒顏色的主觀描述存在著一定程度上的交流障礙與理解偏差。因而現(xiàn)有文獻(xiàn)基于CIELAB色空間對紅葡萄酒顏色的量化分級進(jìn)行了探討,文獻(xiàn)[26]建立起了紅葡萄酒顏色感官評價與CIELAB參數(shù)以及花色苷含量之間的聯(lián)系。文獻(xiàn)[8]分別在CIELAB色空間中二維的色相圖、彩度圖和亮度圖中對13款紅葡萄酒的顏色參數(shù)進(jìn)行了等級劃分,進(jìn)而對酒樣的顏色品質(zhì)進(jìn)行了量化分級。文獻(xiàn)[23]基于賀蘭山東麓116款紅葡萄酒的顏色參數(shù)建立利用L*、a*和b*參數(shù)的等級表達(dá)紅葡萄酒顏色信息的分級體系。文獻(xiàn)[27]通過對237款干紅葡萄酒的顏色分析建立了基于大量葡萄酒樣本綜合顏色數(shù)據(jù)庫的顏色分類方法和數(shù)學(xué)模型。這些研究雖然嘗試對紅葡萄酒顏色及其顏色質(zhì)量進(jìn)行量化分類或分級,但并未給出有效可靠的量化分級標(biāo)準(zhǔn),或缺乏更多理論依據(jù),體系龐雜、不夠精簡和宏觀,尚未見到更系統(tǒng)明晰的顏色品質(zhì)分級方案和應(yīng)用。

因此,本文旨在通過對我國西北地區(qū)多款干紅葡萄酒CIELAB參數(shù)和宏觀顏色特征等進(jìn)行分析,構(gòu)建干紅葡萄酒顏色特征的定量分類和分級方法,以期為紅葡萄酒顏色信息的存貯、傳遞、比較和評價提供方案;并進(jìn)一步為產(chǎn)區(qū)紅葡萄酒顏色品質(zhì)的區(qū)分評價和過程控制、建立紅葡萄酒顏色穩(wěn)定方案、制定產(chǎn)區(qū)相關(guān)紅葡萄酒顏色品質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn)提供理論依據(jù)和參考。

1 材料與方法

1.1 干紅葡萄酒樣品

175款干紅葡萄酒樣品來自我國西北地區(qū)3個產(chǎn)區(qū)內(nèi)不同產(chǎn)地的不同酒莊。具體產(chǎn)區(qū)包括寧夏(N)、甘肅(G)和新疆(X);年份囊括2013(13)年至2018(18)年;單釀型酒樣品種多為赤霞珠(CS)和美樂(M),少部分為蛇龍珠(CG)、品麗珠(CF)、西拉(S)、黑比諾(PN)、煙73(Y)和馬瑟蘭(MS),混釀(MV)酒樣品種多為赤霞珠和美樂。酒樣根據(jù)年份(13～18)-品種(縮寫)-產(chǎn)區(qū)(N,G或X)+序號(1, 2,…)的順序進(jìn)行編號(如17-CS-G1指甘肅產(chǎn)區(qū)2017年的赤霞珠1號酒樣)。

1.2 儀器與設(shè)備

Cary 60 UV-Vis型紫外可見分光光度計,安捷倫科技(中國)有限公司。1 mm標(biāo)準(zhǔn)帶蓋圓底比色皿,芯硅谷-上海阿拉丁生化科技股份有限公司;一次性5 mL無菌針管,西安交大醫(yī)用器材廠;0.45 μm一次性無菌針式有機(jī)系過濾器,天津杉羽科技發(fā)展有限公司。

1.3 方法

1.3.1可見吸收光譜測定

以去離子水作參比,將干紅葡萄酒樣品經(jīng)0.45 μm有機(jī)系微孔濾膜過濾后,采用1 mm光程的玻璃比色皿,用紫外可見分光光度計掃描酒樣在可見光區(qū)380～780 nm內(nèi)的吸收光譜,間隔1 nm,每酒樣重復(fù)3次。

1.3.2CIELAB顏色特征分析

1.3.3顏色可視化表征

基于文獻(xiàn)[20,22]提出的可視化的CIELAB顏色表征方法并稍加修改后對試驗酒樣的顏色進(jìn)行可視化表征,可視化表征結(jié)果以色彩分布圖、明度分布圖和特征顏色圖呈現(xiàn)。具體方法簡述為:在CIELAB色空間中,L*、a*和b*構(gòu)建了一個三維立體空間,每個酒樣在CIELAB色空間中都由一個點表示。當(dāng)取定L*=70時,a*和b*即組成了一個具有確定明度的二維色彩平面。將色空間中各酒樣點投影在a*(a*=0～60)和b*(b*=0～60)所構(gòu)建的二維色彩平面上,稱之為色彩分布圖。當(dāng)取定a*和b*均等于0時,L*即代表具有確定色彩信息的一維明度坐標(biāo)軸,在其延展出的明度平面上投影各酒樣點,稱之為明度分布圖。結(jié)合各酒樣的L*、a*和b*參數(shù)值,對圓斑進(jìn)行著色,得到特征顏色圖。

1.3.4顏色微觀量化分類方法

1.3.5顏色宏觀量化分級方法

1.3.6數(shù)據(jù)處理

使用Microsoft Excel 2016進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計和相關(guān)圖表的繪制;使用IBM SPSS Statistics 20完成主要數(shù)據(jù)分析;使用Adobe Photoshop CS6繪圖。

2 結(jié)果與討論

2.1 酒樣顏色可視化表征

175款干紅葡萄酒的色彩分布圖和明度分布圖見圖1,從圖1可以看出,175款酒樣的色彩具有很高的多樣性、離散性和區(qū)分度,而明度具有較高的區(qū)分度。每一款酒樣都具有獨特的色彩特征和明度特征,體現(xiàn)了其顏色的獨特性和差異性,這正是對干紅葡萄酒顏色進(jìn)行微觀量化分類和宏觀量化分級的基礎(chǔ)。

圖1 175款干紅葡萄酒樣色彩與明度分布圖

2.2 酒樣顏色微觀量化分類

2.2.1色彩微觀類別劃分

表1 色調(diào)色度和明度L*的微觀類別劃分及其對應(yīng)分值

圖2 微觀色彩和微觀明度類別劃分示意圖

2.2.2明度微觀類別劃分

基于前述方法中對干紅葡萄酒顏色的微觀量化分類方法,結(jié)合175款干紅葡萄酒樣的明度L*的取值范圍,對其劃分具體的類別。

175款干紅葡萄酒樣明度L*的極小值41.59和極大值88.78,將明度L*值以40為起始,90為終止,每相隔10劃分1個取值范圍,共分為5個不同的取值范圍。同時,不同的取值范圍對應(yīng)不同的類別。處于同一明度類別的酒樣可以認(rèn)為在視覺感受的角度具有比較相近的明度信息。具體的取值范圍與對應(yīng)類別見表1。同時,在明度圖中對L*的不同取值范圍劃分相應(yīng)類別(圖2b)。

2.2.3酒樣顏色微觀類別劃分

然而,這種以CIELAB顏色參數(shù)值為量化依據(jù)的微觀顏色分類方法得到的類別數(shù)量較多,彼此間缺乏顯著的優(yōu)劣區(qū)分度和次序,并不能從感官角度出發(fā)評價其宏觀顏色質(zhì)量的優(yōu)劣高低。

2.3 酒樣顏色宏觀量化分級

本試驗中175款干紅葡萄酒顏色的宏觀顏色級別的分布情況及不同酒齡酒樣的宏觀顏色級別描述性統(tǒng)計見圖3和表3。

表3 各年份供試酒樣的宏觀顏色級別描述性統(tǒng)計

圖3 各宏觀顏色級別的供試酒樣分布圖

從圖3可以看出175款供試酒樣的宏觀顏色級別及其數(shù)目的分布趨勢,大部分酒樣的級別為3級、4級和5級,少數(shù)酒樣的級別為2級,僅8款酒樣的級別為1級、12款酒樣的級別為6級。經(jīng)計算,所有酒樣的平均級別為3.62,偏度系數(shù)為0.752,峰度系數(shù)為-1.876,故其分布呈尖闊峰正偏態(tài)分布,分布集中在高級數(shù),不對稱的尾端向級數(shù)高處延伸。由此可以說明本試驗中175款干紅葡萄酒樣的總體宏觀顏色級別為中等偏高,相應(yīng)地,其顏色質(zhì)量的表現(xiàn)為中等較差。

由表3可知,2013年酒樣的最高和最低級別分別為4和5,平均級別為4.86;2014年酒樣的最高和最低級別分別為2和6,平均級別為4.14;2015年的酒樣的最高和最低級別分別為2和6,平均級別為4.09;2016年酒樣的最高和最低級別分別為1和6,平均級別為3.50;2017年酒樣的最高和最低級別分別為1和6,平均級別為3.45;2018年酒樣的最高和最低級別分別為1和6,平均級別為3.31。175款不同酒齡的干紅酒樣的宏觀顏色級別呈現(xiàn)出了一定的分布規(guī)律,陳年葡萄酒的級數(shù)較大,級別靠后,顏色質(zhì)量不佳。較年輕葡萄酒的級數(shù)較小,級別靠前,顏色質(zhì)量較優(yōu),經(jīng)計算,年份(酒齡)與平均級別之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.947 (p<0.01),基于此,隨酒齡變小,顏色分級的級數(shù)變小,出現(xiàn)小級數(shù)的概率增高,級別越靠前,則顏色質(zhì)量的表現(xiàn)越好。

利用可視化的CIELAB顏色表征法[20, 22]對175款供試酒樣的特征顏色進(jìn)行表征,并按宏觀顏色級別分類,得到各宏觀顏色級別的供試酒樣特征顏色圖如圖4所示。圖4中平均特征顏色指每個宏觀顏色級別內(nèi)所有酒樣特征顏色的平均,同一級別內(nèi)相同得分的酒樣根據(jù)酒樣編號排序,不代表優(yōu)劣次序。

圖4 各宏觀顏色級別的供試酒樣特征顏色圖

從圖4可以看出,175款干紅葡萄酒的顏色品質(zhì)綜合得分處于8～30分之間,對應(yīng)地,宏觀顏色級別處于6～1級。從每個宏觀顏色級別的平均特征顏色和各酒樣特征顏色可以看出,1級酒樣的特征顏色總體上紫紅色調(diào)、紅色調(diào)強(qiáng),色彩飽和度高,鮮艷濃郁,顏色深沉厚重;2級酒樣的特征顏色總體上紫紅色調(diào)、紅色調(diào)較強(qiáng)或呈現(xiàn)出少許的黃色調(diào),色彩飽和度較高,顏色較深;3級酒樣的特征顏色總體上表現(xiàn)出了一定的黃色調(diào),色彩飽和度中等,顏色略淺,微亮;4級酒樣的特征顏色總體上表現(xiàn)出了較強(qiáng)的黃色調(diào),紫色調(diào)和紅色調(diào)明顯減弱,色彩飽和度較低,略泛灰,較明亮;5級酒樣的特征顏色總體上已經(jīng)以黃色調(diào)為主導(dǎo),色彩飽和度低,泛灰,顏色清淺明亮;6級酒樣的特征顏色總體上以黃色調(diào)為主,色彩飽和度低,泛灰,顏色透亮。

通過酒樣特征顏色的直觀呈現(xiàn),供試酒樣的顏色品質(zhì)一目了然。隨級數(shù)增大,酒樣紫色調(diào)和紅色調(diào)減弱,黃色調(diào)增強(qiáng);色彩飽和度降低,鮮艷濃郁的顏色開始變淡泛灰;顏色的透明度也逐漸提高,酒體失去深沉厚重感,變得清淺透亮。圖4中各宏觀顏色級別的平均特征顏色也清晰地呈現(xiàn)出了一致的顏色變化趨勢。由此可見,本研究中構(gòu)建的顏色品質(zhì)量化分級方法劃分出的6個宏觀顏色級別對175款供試酒樣有清晰明顯的分級效果,具有較強(qiáng)的應(yīng)用推廣價值。通過該宏觀量化分級方法可以縱向?qū)σ豢罴t葡萄酒不同年份的顏色質(zhì)量進(jìn)行分級,由此判斷其陳釀期間的穩(wěn)定性;還可以橫向?qū)Χ嗫钔荒攴菁t葡萄酒的顏色質(zhì)量進(jìn)行分級,由此評判和比較其陳釀特性。該分級方法對研究紅葡萄酒的陳釀穩(wěn)定性,預(yù)防色素的衰退,延緩紅葡萄酒顏色品質(zhì)的劣化,進(jìn)而提高紅葡萄酒的顏色質(zhì)量具有指導(dǎo)意義。相比于文獻(xiàn)[8]基于13款紅葡萄酒提出的顏色分級方法中不夠明確、可操作性較低的分級標(biāo)準(zhǔn),本研究在175款干紅葡萄酒樣品的基礎(chǔ)上構(gòu)建的顏色品質(zhì)量化分級方法提出了更明晰的評級標(biāo)準(zhǔn),建立了更具體可行的量化分級方案。相比于文獻(xiàn)[23]將葡萄酒的顏色分為1 690個等級從而建立起的細(xì)微龐雜的分級體系,本研究中對紅葡萄酒的微觀顏色類別劃分更加精簡,而宏觀顏色級別劃分則更為直觀;文獻(xiàn)[26]結(jié)合了感官品鑒綜合評價酒樣的顏色品質(zhì),本研究中的量化分級方法則排除了人為主觀因素的影響,一致性高,可重復(fù)性強(qiáng)。相比于文獻(xiàn)[27]通過建立綜合顏色數(shù)據(jù)庫和復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型及亞數(shù)學(xué)模型對紅葡萄酒顏色進(jìn)行分類,此量化分級方法僅基于CIELAB顏色參數(shù)和簡單的數(shù)學(xué)運算即可實現(xiàn)對紅葡萄酒顏色的量化分類與分級,更加簡便易行,適用性強(qiáng),推廣價值高。此后,隨著樣本量的逐漸擴(kuò)大和進(jìn)一步驗證,此微觀量化分類和宏觀量化分級方法可以更趨細(xì)致和完善。

3 結(jié)束語

以我國西北地區(qū)175款干紅葡萄酒為試驗材料,基于CIELAB顏色可視化方法,構(gòu)建了干紅葡萄酒顏色的微觀量化分類方法和宏觀量化分級方法,得到了125個微觀顏色類別和6個宏觀顏色級別。這種精簡、宏觀的微觀顏色量化分類和宏觀顏色量化分級方法具有客觀、簡便、易標(biāo)準(zhǔn)化的特點,為描述、評價紅葡萄酒的顏色信息和質(zhì)量提供了一種新的可能方案,使得區(qū)別、評判、比較和傳遞紅葡萄酒顏色信息和質(zhì)量更加客觀化、數(shù)字化,具有高還原度和簡便易行的特點。