快速感官分析技術(shù)在葡萄酒香氣感官分析中的應(yīng)用

田欣，張會(huì)寧，祁新春，徐巖，王棟*，唐柯*

1(教育部工業(yè)生物技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，食品科學(xué)與技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江南大學(xué) 生物工程學(xué)院，釀酒微生物與酶技術(shù)研究室，江蘇 無(wú)錫，214122)2(山西戎子酒莊有限公司，山西 臨汾，042100)

葡萄酒是指用新鮮的葡萄或葡萄汁發(fā)酵，酒精度不低于7%vol的一類飲料[1]，是世界上最流行的酒精飲料之一。近年來(lái),隨著中國(guó)葡萄酒的快速發(fā)展，關(guān)于葡萄酒感官分析的研究也越來(lái)越多，如何對(duì)葡萄酒的感官特征進(jìn)行快速、準(zhǔn)確分析變得日益重要。

感官評(píng)價(jià)是通過(guò)人的感覺(jué)器官檢測(cè)分析產(chǎn)品感官特性，主要是通過(guò)視覺(jué)、嗅覺(jué)、味覺(jué)等所引起的反應(yīng)來(lái)測(cè)定、分析和解釋產(chǎn)品的一種科學(xué)方法[2]。近年來(lái)國(guó)內(nèi)對(duì)于葡萄酒感官研究也取得一定的進(jìn)展，多采用多元統(tǒng)計(jì)分析手段對(duì)葡萄酒的香氣描述符進(jìn)行篩選或定量描述分析(quantitative descriptiv analysis, QDA)等傳統(tǒng)感官分析技術(shù)對(duì)葡萄酒進(jìn)行香氣特征的描述，如李華等[3]采用主成分分析和聚類分析對(duì)澳大利亞西拉葡萄酒的香氣描述符進(jìn)行了篩選，認(rèn)為: (1)(燒)烤味或胡椒; (2)香料或漿果或玫瑰花香或甜水果; (3)甘草; (4)巧克力或鳳梨，這4個(gè)描述符可以反映西拉干紅葡萄酒香氣感官特性；糜川清等[4]利用主成分分析和聚類分析方法篩選了“媚麗”桃紅葡萄酒的香氣特性感官描述符：玫瑰花(或生青味、蘋果)、草莓(或桃)、甜瓜和菠蘿；唐柯等[5]同樣采用主成分分析和聚類分析方法篩選了黃土高原赤霞珠桃紅葡萄酒的香氣特性感官描述符:(1)熱帶水果、棗、麥芽香;(2)水果糖;(3)花香;(4)紅色漿果;(5)酸梅。定量描述性分析是目前葡萄酒感官評(píng)價(jià)中運(yùn)用最為廣泛且相對(duì)綜合的感官評(píng)價(jià)方法，既可對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行描述，又有區(qū)分與排序的功能[6]。CADOT等[7]通過(guò)專家感官品評(píng)小組對(duì)來(lái)自法國(guó)不同地區(qū)的24款品麗珠葡萄酒進(jìn)行定量描述分析，探究風(fēng)土對(duì)葡萄酒香氣典型性的影響；席艷茹等[8]采用定量描述分析對(duì)晉西黃土高原產(chǎn)區(qū)赤霞珠干紅葡萄酒的感官特征進(jìn)行了研究；HUANG等[9]采用該方法對(duì)我國(guó)和加拿大威代爾冰葡萄酒的感官特征進(jìn)行了探究，明確2個(gè)產(chǎn)區(qū)之間的差異性及特性。

傳統(tǒng)描述性分析雖然已經(jīng)被廣泛使用，并且可以很好地描述一款產(chǎn)品的特征和強(qiáng)度，但由于其需要對(duì)評(píng)價(jià)員有較長(zhǎng)時(shí)間的訓(xùn)練，使評(píng)價(jià)員具有較好且一致的評(píng)價(jià)能力，這在實(shí)際操作中需要較長(zhǎng)的時(shí)間和較高的成本，所以目前感官描述性分析方法正朝著快速便捷的方向發(fā)展[10]，國(guó)外科學(xué)家也不斷致力于提高描述性分析方法效率和減少成本研究[11-12]。其中Napping?是根據(jù)產(chǎn)品間的差異性和相似性進(jìn)行感官位置的擺放從而生成感官圖的一種快速感官分析技術(shù)[10]，其最初應(yīng)用于葡萄酒行業(yè)中。PAGES等[13]在2003年使用Napping?和多因素分析(multi-factor authentication, MFA)對(duì)10款法國(guó)盧瓦爾河的白葡萄酒進(jìn)行了分類和感官評(píng)價(jià)，近年來(lái)在國(guó)外對(duì)于產(chǎn)品感官評(píng)價(jià)的研究中逐漸被廣泛應(yīng)用[11,14-15]。在進(jìn)行Napping?之后通常結(jié)合Ultra Flash Profiling(UFP)進(jìn)一步對(duì)感官特征進(jìn)行探究。該方法結(jié)合了自由選擇的概念和快速確定感官屬性描述詞的特點(diǎn)，其要求評(píng)價(jià)員在每個(gè)產(chǎn)品的位置寫下描述詞[14]。同時(shí)，Napping?不僅用于感官研究中，還可以作為市場(chǎng)研究的工具，研究消費(fèi)相關(guān)的感官描述來(lái)指導(dǎo)產(chǎn)品的研發(fā)[10]。

目前，我國(guó)還未有采用快速感官分析技術(shù)對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行感官分析的報(bào)道，本研究則采用快速感官分析技術(shù)結(jié)合3種多元統(tǒng)計(jì)分析手段,對(duì)我國(guó)來(lái)自不同產(chǎn)區(qū)的赤霞珠干紅葡萄酒的香氣感官特征的差異性和特征性進(jìn)行評(píng)價(jià)，以期對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而為我國(guó)葡萄酒感官分析的深入研究提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

赤霞珠干紅葡萄酒，山西戎子酒莊，詳情見(jiàn)表1；鉛筆；橡皮；60 cm×40 cm白紙1張。

表1 赤霞珠干紅葡萄酒樣品信息Table 1 Cabernet Sauvignon dry red wine sample information

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 感官小組的建立

采用自愿報(bào)名的方式進(jìn)行感官品評(píng)員的招募，并通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查的形式收集報(bào)名者的相關(guān)信息，包括個(gè)人基本信息、是否有興趣并自愿加入品評(píng)小組、健康狀況、是否有食物過(guò)敏、空余時(shí)間安排等。有感官評(píng)價(jià)相關(guān)經(jīng)歷或熟悉葡萄酒者優(yōu)先。然后對(duì)報(bào)名者進(jìn)行基本味覺(jué)測(cè)試(酸、甜、苦、咸、澀)和香氣辨別能力測(cè)試。通過(guò)初篩選出40名無(wú)明顯味覺(jué)缺失并且香氣辨別正確率在70%以上的品評(píng)員。經(jīng)過(guò)香氣識(shí)別及描述訓(xùn)練后，復(fù)篩選出12名具有較好能力的評(píng)價(jià)員進(jìn)行感官實(shí)驗(yàn)。

1.2.2 Napping?

將所有葡萄酒酒樣進(jìn)行3位隨機(jī)編碼，并一次性提供給評(píng)價(jià)員，同時(shí)提供鉛筆、橡皮和白紙，要求評(píng)價(jià)員根據(jù)每杯葡萄酒香氣特征的相似性和差異性在白紙上進(jìn)行位置擺放：距離越近則越相似，越遠(yuǎn)則差異越大，當(dāng)確定所有酒樣位置之后，在位置下寫下酒樣編碼，之后對(duì)每款酒的坐標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[14]。

1.2.3 UFP

在進(jìn)行Napping?之后，要求評(píng)價(jià)員在每款酒編碼的旁邊寫下1～3個(gè)區(qū)別性、典型性的香氣描述詞，之后對(duì)詞匯進(jìn)行歸類，并對(duì)頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)[14]。

1.3 數(shù)據(jù)分析

采用R語(yǔ)言3.4.3進(jìn)行普氏多維向量分析(PMFA)和Indscal模型分析；采用XLSTAT 2014進(jìn)行聚類分析。

2 結(jié)果與分析

根據(jù)R語(yǔ)言SensoMineR安裝包提供的處理Napping?相關(guān)感官數(shù)據(jù)的方法，選擇其中2種算法：PMFA和Indscal模型分析，其基于不同算法可相互對(duì)應(yīng)。聚類分析已被廣泛運(yùn)用于感官分析中，可對(duì)PMFA和Indscal模型分析結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

2.1 PMFA

PMFA在2006年被首次提出，并用于產(chǎn)品間差異性的感官分析研究——Napping?中，該方法集成了廣義普氏分析(GPA)和MFA的算法，并且具有二者的優(yōu)點(diǎn)。其中MFA是主成分分析(PCA)的擴(kuò)展，其首先給出了幾種單獨(dú)配置的共同共識(shí)配置并且這種“平均”配置是最佳的。GPA是一種用來(lái)分析形狀分布的方法，數(shù)學(xué)上來(lái)講，就是進(jìn)行不斷迭代，尋找標(biāo)準(zhǔn)形狀，并利用最小二乘法尋找每個(gè)樣本形狀到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)形狀的仿射變化方式，所以該方法將Procrustes意義上變換的個(gè)體配置添加到MFA的“共識(shí)”配置中，共同對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而達(dá)到降低維度的目的[16]。

圖1 實(shí)驗(yàn)過(guò)程Fig.1 Experiment procedure

本研究通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的收集整理，采用R語(yǔ)言的PMFA算法處理，分別生成評(píng)價(jià)小組對(duì)產(chǎn)品感知的置信橢圓及產(chǎn)品的個(gè)體因子圖和香氣特征相關(guān)性圖。

置信橢圓的生成源自MFA計(jì)算中所有結(jié)果對(duì)象的產(chǎn)品配置。該過(guò)程基于變量組的參數(shù)自舉，從而提供關(guān)于產(chǎn)品不確定性和感官評(píng)估結(jié)果有效性的有價(jià)值的圖形信息[17-18]。橢圓以產(chǎn)品為中心，顯示評(píng)價(jià)員對(duì)同一產(chǎn)品感官差異性[19]。從結(jié)果(圖2)可以看到，只有新疆產(chǎn)區(qū)的2款葡萄酒和1款寧夏產(chǎn)區(qū)的葡萄酒(寧夏-1)的香氣感知評(píng)價(jià)員具有一定的差異，而對(duì)于大部分的酒樣，其置信橢圓都較小，說(shuō)明具有較好的一致性。

圖2 普氏多維向量分析Fig.2 Procrustes multiple factor analysis

通過(guò)個(gè)體因子圖，可以看到，葡萄酒樣品被明顯分為3個(gè)組：煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)的2款葡萄酒和晉西產(chǎn)區(qū)的5款葡萄酒與其他產(chǎn)區(qū)的葡萄酒具有明顯的差異性，而來(lái)自新疆和寧夏產(chǎn)區(qū)的葡萄酒之間的差異性較小。結(jié)合香氣特征相關(guān)性圖可以看到，煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)的赤霞珠干紅葡萄酒具有較強(qiáng)的煙熏的氣味；晉西產(chǎn)區(qū)的酒具有濃郁黑醋栗、紅色水果和獨(dú)特的山楂香氣；寧夏產(chǎn)區(qū)和新疆產(chǎn)區(qū)的酒都具有烘焙、李子干和青椒的香氣，但寧夏產(chǎn)區(qū)的酒具有較濃郁的甜香料的香氣，而新疆產(chǎn)區(qū)的酒則具有較強(qiáng)的花香。

2.2 Indscal模型

Indscal模型是一個(gè)同時(shí)分析I個(gè)對(duì)象之間J個(gè)相似度矩陣的模型，Indscal模型常用于感官圖的數(shù)據(jù)分析，例如本研究，對(duì)象是產(chǎn)品(酒樣)，若干主體(評(píng)價(jià)員)評(píng)估這些產(chǎn)品之間的相似性(或差異)，其主要基于加權(quán)歐幾里德模型，根據(jù)產(chǎn)品之間的距離進(jìn)行計(jì)算，從而反映產(chǎn)品之間的關(guān)系，并且Indscal模型是與MFA相對(duì)應(yīng)的方法[20-22]。

根據(jù)stimuli map的結(jié)果可以看到，酒樣可以根據(jù)產(chǎn)區(qū)劃分為4組，相較于PMFA中新疆產(chǎn)區(qū)和寧夏產(chǎn)區(qū)酒差異性較小，通過(guò)該模型的計(jì)算方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，來(lái)自寧夏產(chǎn)區(qū)和新疆產(chǎn)區(qū)的赤霞珠葡萄酒具有明顯的差異性。結(jié)合香氣特征相關(guān)性圖可以看出，煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)的酒具有更為明顯的煙熏和核果類的香氣特征；晉西產(chǎn)區(qū)的酒具有更濃郁的黑醋栗、紅色水果和山楂的香氣，該結(jié)果與PMFA結(jié)果一致；寧夏產(chǎn)區(qū)的酒具有較強(qiáng)的青椒和甜香料的香氣；新疆產(chǎn)區(qū)的酒則具有較強(qiáng)的烘焙、李子干和花香的香氣。

圖3 Indscal模型Fig.3 Indscal models

2.3 聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程，可以更直觀地觀察產(chǎn)品間的相似性，并且已經(jīng)被廣泛應(yīng)用與感官分析中，被認(rèn)為可以較好地評(píng)價(jià)感官分析結(jié)果[23-25]。我們采用聚類分析對(duì)感官數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，根據(jù)產(chǎn)品之間的的相似性進(jìn)行劃分，以期對(duì)PMFA和Indscal模型的結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

從結(jié)果可以看出，來(lái)自4個(gè)產(chǎn)區(qū)的12款葡萄酒均可以根據(jù)產(chǎn)區(qū)進(jìn)行區(qū)分。此外，晉西產(chǎn)區(qū)和煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)的酒之間具有較為一致的產(chǎn)區(qū)特性，并與其他2個(gè)產(chǎn)區(qū)具有明顯的區(qū)別性；寧夏產(chǎn)區(qū)和新疆產(chǎn)區(qū)的葡萄酒則更為接近，該結(jié)果同Indscal模型和PMFA結(jié)果相似，來(lái)自不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒具有明顯的差異，說(shuō)明PMFA和Indscal模型可以較好地對(duì)Napping?數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖4 聚類分析Fig.4 Cluster analysis

3 結(jié)論

首次通過(guò)快速感官分析技術(shù)——Napping?結(jié)合UFP并采用PMFA、Indscal模型和聚類分析3種多元統(tǒng)計(jì)分析對(duì)感官數(shù)據(jù)進(jìn)行分析從而對(duì)來(lái)自4個(gè)產(chǎn)區(qū)12款赤霞珠干紅葡萄酒進(jìn)行香氣感官的評(píng)價(jià)。從3種多元統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果可以得到相似的結(jié)論：來(lái)自不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒間具有明顯的產(chǎn)區(qū)差異性，并且具有相似的香氣特征，其中PMFA與聚類分析得到的結(jié)果一致，煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)和晉西產(chǎn)區(qū)的葡萄酒具有更顯著的產(chǎn)區(qū)特性，而寧夏產(chǎn)區(qū)與新疆產(chǎn)區(qū)間的差異性較小，而Indscal模型得到的結(jié)果是產(chǎn)區(qū)間都具有明顯差異。而通過(guò)對(duì)比PMFA和Indscal模型香氣特征相關(guān)圖，認(rèn)為所得到的結(jié)果具有相似性，其中來(lái)自晉西產(chǎn)區(qū)的葡萄酒都具有黑醋栗、紅色水果和山楂的香氣，而煙臺(tái)產(chǎn)區(qū)的葡萄酒則具有顯著的煙熏，通過(guò)Indscal模型認(rèn)為還具有核果類的果香，寧夏產(chǎn)區(qū)和新疆產(chǎn)區(qū)的香氣特征由于Indscal模型可以較好地將二者進(jìn)行區(qū)分從而將PMFA認(rèn)為是共有的香氣進(jìn)行了產(chǎn)區(qū)區(qū)分，其中來(lái)自寧夏產(chǎn)區(qū)的葡萄酒具有青椒和甜香料的香氣的香氣，而來(lái)自新疆產(chǎn)區(qū)的葡萄酒則是具有更顯著的烘烤、李子干和花香的香氣。研究結(jié)果表明Napping?結(jié)合UFP的方法可以快速、良好地對(duì)葡萄酒進(jìn)行感官評(píng)價(jià)。