《农业工程学报》2024年第40卷第15期刊载了西北农林科技大学等单位白雪冰、陈鑫龙、刘乾鑫、葛颖、张旭、董树萌、杨佳宁与陶永胜的论文——“基于色味指标光谱特性的贺兰山东麓干红葡萄酒产地细分”。该研究由国家重点研发计划项目（项目号：2019YFD1002504）等资助。
引文信息：白雪冰，陈鑫龙，刘乾鑫，等. 基于色味指标光谱特性的贺兰山东麓干红葡萄酒产地细分[J]. 农业工程学报，2024，40(15)：253-261.
DOI: 10.11975/j.issn.1002-6819.202403145
研究目的与方法：
贺兰山东麓被认为是全球最适宜种植葡萄和生产优质葡萄酒的区域之一。贺兰山东麓葡萄酒产区自北向南已形成石嘴山、银川、永宁、青铜峡和红寺堡等5个产地的区划格局，但因产地风土各异，尚未建立科学规范的葡萄酒产地细分管理方法。为了协助宁夏贺兰山东麓产区强化干红葡萄酒产品区划管理，该研究以贺兰山东麓干红葡萄酒为研究对象，分析葡萄酒色味理化指标的相关性和产地差异性，并依据随机森林的节点权值确定了可反映产地信息的关键色味理化指标。然后，基于近红外光谱和化学计量学方法构建了各项指标的定量分析模型，并以光谱预测结果为输入量，训练了以ReLU为最佳激活函数的人工神经网络产地判别模型，实现了贺兰山东麓干红葡萄酒的产地细分。
结果与结论：
结果表明，酒石酸酯和pH值的产地差异性最为显著，多项色味理化指标之间存在较强的相关性，通过去低权值指标分析确定了酒石酸酯、多聚体花色苷、pH值、红/绿通道a∗、黄/蓝通道b∗、总单宁、单体花色苷、明度L∗、黄酮醇、滴定酸、离子化指数、乙醇指数、色度C∗ab、总花色苷等14项关键色味理化指标。每项指标的光谱定量模型决定系数（r2）均高于0.90，相对分析误差（RPD）高于2.5，具有准确的定量分析能力；人工神经网络模型对石嘴山酒样判别的灵敏度（sensitivity，SEN）为100%，准确率（accuracy，CCR）为100%；对银川酒样判别的SEN为100%，CCR为90%；对永宁酒样判别的SEN为87.5%，CCR为93.33%；对青铜峡酒样判别的SEN为94.74%，CCR为100%；对红寺堡酒样判别的SEN为92.31%，CCR为92.31%，具有可靠的产地判别能力。该方法可为贺兰山东麓干红葡萄酒的产品区划管理提供技术支撑，有助于中国葡萄酒原产地保护制度的建立与发展。
本文由丨《农业工程学报》编辑部丨精编发布
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