论文优质干红葡萄酒中主要质量指标，本文是葡萄酒相关毕业论文题目范文和干红葡萄酒和质量指标和主要质量指标类毕业论文开题报告范文.
摘 要：以市场畅销的50款国内外中高档干红葡萄酒为试材,系统分析其感官质量和呈色、呈香、呈味的理化指标,确定了优质干红葡萄酒的感官特点和主要成分含量范围,利用方差分析和多元线性回归分析等确定出了葡萄酒成分与感官质量间的相互关系.优质干红葡萄酒的主要感官特点：香气浓郁、复杂,果香优雅,酒体平衡,单宁细腻、紧致,回味长,特色鲜明；在理化指标上表现为：颜色深且亮艳,酒精度较高,酸度适宜,甘油等含量高,酚类物质及矿质元素含量较丰富.通过统计分析确定了酒精度等14项指标与葡萄酒的感官品质间具有一定相关性,并建立了相应的回归方程,为优质干红葡萄酒的质量控制、预测、区分提供理论指导.
关键词：干红葡萄酒；感官品评；质量评价；理化指标；统计分析
中图分类号：TS207.3 文献标志码：A
DOI：10.13414/j.cnki.zwpp.2018.06.004
Study on the quality indices in high-quality dry red wine
LI Jiming, JIANG Wenguang
( Technology Center, Yantai Changyu Group Co. Ltd./Shandong Provincial Key Laboratory of Wine MicrobialFermentation Technology, Yantai 264001, China)
Abstract: The main physical and chemical indices in 50 domestic and imported high-quality dry red wine wereanalyzed. The sensory characteristics and the concentration range of the main components of high-quality dry redwine were determined. The relationship between wine composition and sensory quality was investigated by using theanalysis of one-way ANOVA and multivariate linear regression. The sensory characteristics of high-quality dry redwine were summarized as: rich and complex aroma, elegant fruity, balanced body, delicate tannin, long aftertaste anddistinctive features of grape varieties and so on. Corresponding, the physical and chemical indices were: darker andlighter color, higher alcohol concentration, better acidity, higher glycerol concentration, richer phenolic compoundsand mineral elements. According to the results of statistical analysis, the close relationship between 14 indices such asalcohol concentration and wine sensory quality was determined and corresponding regression equations were establishedto provide theoretical guidance for quality control, prediction, and differentiation of high-quality dry red wine.
Key words: dry red wine; sensory evaluation; quality evaluation; physical and chemical indicators; statisticalanalysis
葡萄酒质量是对其外观、香气、口味、典型性的综合评价.葡萄酒的颜色来源于葡萄中的色素物质,红葡萄酒的颜色差别大,从黑紫色到各种红色都有,甚至会转变成琥珀色[1].葡萄酒中的糖类、醇类、有机酸和酚类化合物,都具有各自独特的风味,它们是葡萄酒酒体的主要构成组分[1-2].酒中大量的挥发性物质,包括醇、酯、醛、缩醛、萜烯、碳氢化合物、硫化物等,都具有不同浓度、不同愉悦程度的香气[3-4].葡萄酒最终的质量则是葡萄酒中各种成分协调平衡的结果.葡萄酒的成分之间存在着复杂的关系,它们又与感官质量之间有着密切的联系[5].
当前对葡萄酒的质量进行评价时,多数分析方法是建立在评酒员感官评价的基础上.但在实践中,由于各种因素的变化,如评酒标准的差异、评酒员的主观因素、评酒环境的不同,都可能对同一款酒做出不同的评价结果.而葡萄酒的理化指标则是相对稳定的[6-7].因此,探讨葡萄酒中的理化指标与感官质量的关系,选择出重要的质量指标,结合理化指标和感官评价结果实现对葡萄酒质量的综合评价,减少主观差异,这对葡萄酒酿造、质量控制等提供有效的理论指导具有重要意义.
1 材料与方法
1.1 试验材料
选定国内市场畅销干红葡萄酒产品共计50款,市场售价在200～1000元,其中国产葡萄酒产品23款、进口葡萄酒产品27款（包括法国13款、澳大利亚7款、智利3款、美国2款、意大利1款、西班牙1款）,各样品的产地、品种、年份信息如表1所示.
1.2 检测方法
感官指标：感官指标是能直接反映出葡萄酒质量差异的指标,采用盲评的方式（百分制）,组织20名具有丰富生产经验的专业评酒员对上述葡萄酒进行感官品评,将所有品酒员的分数按去除最高分和最低分后,平均作为每款酒样的最终得分.
常规指标：酒精度、总酸、挥发酸、还原糖、干浸出物、SO2的分析方法执行国家标准《葡萄酒、果酒通用分析方法》（GB/T 15038—2006）.使用pH计直接测定pH值；分光光度计测定色度和色调；Folin-ciocalteu 比色法测定总酚[8]；pH示差法（pH1.0和pH4.5）测定总花色苷[9]；高效液相色谱（HPLC）法测定酚酸类物质[10]；高效液相色谱（HPLC）法测定有机酸和甘油[11-12]；气相色谱-质谱仪（GC-MS）法测定挥发性成分[3]；原子吸收分光光度法测定矿质元素[13]；气相色谱仪（GC）法测定三氯苯甲醚（TCA）[14].
1.3 数据处理方法
根据葡萄酒的指标分析和感官分析的结果,利用SPSS 17.0以及Excel 2010软件进行统计分析与数据处理.
2 结果与分析
2.1 葡萄酒感官品评分析
从图1可看出,本次选购的市场畅销50款干红葡萄酒产品感官质量整体较好,感官得分在84～90分,其中：感官得分89.0分以上产品有8款,占总样品的16%；88.0～88.9分产品有12款,占总样品的24%；87.0～87.9分产品有13款,占总样品的26%；86.0～86.9分产品有8款,占总样品的16%；85.0～85.9分产品有7款,占总样品的14%； 84.9分以下仅有2款,占总样品的4%.
通过对感官得分在88.0分以上20款产品的感官描述分析,同时与感官得分在85.0分以下9款产品进行对比,归纳出优质干红葡萄酒的感官特点有：
（1）颜色较深,香气浓郁、复杂（不突出某一种）,酒体平衡（单宁、酸、酒体）,单宁细腻、紧致.
（2）更注重的是香气复杂性,果香、橡木香与酒香平衡,层次性好；香气以黑色和红色浆果气味为主,其中融入愉悦的陈酿醇香及香草、椰子、烟熏等橡木香；香气中很少能感受到植物青涩、化学及动物皮毛等香气.
（3）酒体醇厚、圆润、平衡,单宁成熟、细腻而紧致,持久性很好.
（4）品种典型性强,特色鲜明.
2.2 葡萄酒理化、甘油、颜色和矿质元素指标分析表2中列出了5个感官分数段的干红葡萄酒酒精度、残糖、干浸出物、游离SO2、甘油、色度、色调、钙、镁9项指标的平均值及标准差.在所测50款干红葡萄酒中,残糖、游离SO2、色度、钙、镁含量差异较大,变异系数大于20%.
通过单因素方差分析可看出：不同感官分数段葡萄酒在残糖、游离SO2、干浸出物、色调等指标无显著差异；而酒精度、甘油、色度、钙元素和镁元素存在一定显著差异,其中89.0分以上葡萄酒上述指标均值均为最高,表现出酒精度高、颜色深、甘油含量高、矿质元素含量丰富的特点.
利用多元线性回归分析,进一步研究50款葡萄酒的上述9个理化指标（自变量X1～X9）与其感官得分（因变量Y）间的对应关系.经分析得到的回归方程相关系数R为0.73,调整后的复测定R2为0.42,说明用来衡量的自变量与因变量间存在一定的相关性,自变量能解释变量Y的42%.F 显著性统计量值为0.0002,远小于显著性水平0.05,说明该回归方程回归效果显著.
分析得出的各变量回归分析参数结果如表3所示.可看出：其中X6色度系数的t 统计量的P 值为0.0008,小于显著性水平0.05,因此该指标与感官得分相关.其他指标与感官得分间不存在显著相关性.
2.3 葡萄酒酸类物质指标分析
表4中列出不同感官分数段的葡萄酒总酸、挥发酸、pH、6种有机酸等9项酸类指标均值和标准差.测50款干红葡萄酒中酒石酸、苹果酸、乳酸、柠檬酸的总变异系数超过20%.通过单因素方差分析可观察到：不同感官分数段葡萄酒在总酸、柠檬酸、琥珀酸、山梨酸指标存在一定显著性差异,其中89.0分以上葡萄酒总酸、柠檬酸、琥珀酸指标均值最高,而山梨酸指标均值最低.其他指标在不同感官分数段葡萄酒间无显著差异.
利用多元线性回归分析,进一步研究50款葡萄酒的上述9个酸类指标（自变量X1～X9）与其感官得分（因变量Y）间的对应关系.经分析得到的回归方程相关系数R为0.58,调整后的复测定R2为0.192,自变量能说明变量Y的19.2%.F显著性统计量值为0.035,小于显著性水平0.05,说明该回归方程回归效果显著.
统计分析得出的各变量回归分析参数结果如表5所示.可看出：其中X3 pH值和X5苹果酸两项系数的t 统计量的P 值分别为0.045和0.030,小于显著性水平0.05,因此该两项指标与感官得分相关.其他指标与感官得分之间不存在显著相关性.
2.4 葡萄酒酚类物质指标分析
表6中列出5个感官分数段的葡萄酒中总酚、总花色苷、6种单体酚指标的均值和标准差情况.在50款干红葡萄酒中酚类指标变异系数在28.72%～90.28%,其中香草酸变异系数相对最小,槲皮素变异系数最大.
通过单因素方差分析可看出,不同感官分数段葡萄酒在总花色苷、没食子酸、香草酸、咖啡酸、对香豆酸、芦丁等指标无显著差异；而总酚、丁香酸、槲皮素存在一定差异,其中89.0分以上葡萄酒总酚、槲皮素两指标均值含量最高.
利用多元线性回归分析,进一步研究50款葡萄酒的上述9项酚类物质指标（自变量X1～X9）与其感官得分（因变量Y）间的对应关系.经分析得到的回归方程相关系数R 为0.54,调整后的复测定R 2为0.135,说明自变量与因变量间相关性较小,自变量只能说明变量Y的13.5%.F 显著性统计量值为0.089,大于显著性水平0.05,说明该回归方程回归效果不显著.
分析得出的自变量回归分析参数结果如表7所示.可看出：各自变量系数的t 统计量的P 值均大于0.05,因此各项指标与感官得分间不存在显著相关性.
2.5 葡萄酒挥发性物质指标分析
表8为不同感官分数段的葡萄酒中7种挥发性物质的均值和标准差.通过变异系数可看出不同酒样间各指标差异较大,变异系数均在20%以上.特别是TCA指标在不同酒样中含量在0.12～13.51 ng/L.通过单因素方差分析,可得出不同感官分数段葡萄酒中只有乳酸乙酯指标存在一定显著性差异,其中85.9分以下葡萄酒中该指标均值最高.其他指标在不同感官分数段间无显著差异.
利用多元线性回归分析,进一步研究50款葡萄酒的上述7项挥发性指标（自变量X1～X7）与其感官得分（因变量Y）间的对应关系.分析得到相关系数R 为0.25,调整后的复测定R2为0,说明用来衡量的自变量与因变量间基本无相关性.
2.6 葡萄酒主要指标与感官质量的关系
根据上述单因素方差分析和多元线性回归分析,得出50款干红葡萄酒中酒精度、甘油、色度、钙、镁、总酚、丁香酚、槲皮素、总酸、pH值、苹果酸、柠檬酸、琥珀酸、乳酸乙酯等14项理化指标与其感官评价得分具有一定的相关性.进一步利用多元线性回归分析,研究酒精度等14项指标（自变量X1～X14）与其感官得分（因变量Y）间的对应关系.分析得到相关系数R 为0.78,调整后的复测定R 2为0.52,说明用来衡量的自变量与因变量间存在一定的线性关系,自变量能解释因变量Y的52%,因变量Y其余48%要由其他自变量解释.F 显著性统计量值为0.001,远小于显著性水平0.05,说明该回归方程回归效果显著.
分析得出的各变量回归分析参数结果如表9所示.回归方程为：Y＝66.49﹢0.61X1﹣0.23X2﹢0.37X3﹢0.01X4﹣0.0006X5﹣0.26X6﹢0.14X7﹣0.03X8﹢0.61X9﹢1.35X10﹣0.92X11﹢2.18X12﹢2.28X3﹢0.01X14.其中X3色度系数的t统计量的P 值为0.005,远小于显著性水平0.05,因此该指标与感官得分相关.通过回归方程看,50款干红葡萄酒感官评价得分与酒精度、色度、钙、丁香酚、总酸、pH值、柠檬酸、琥珀酸、乳酸乙酯间呈一定正相关性,而与甘油、总酚、槲皮素、苹果酸间呈一定负相关性,应合理控制干红葡萄酒含量.
3 结论
本研究对国内市场畅销的中高档干红葡萄酒产品,进行了专业感官品评和较全面的理化指标分析,较好掌握了优质干红葡萄酒的感官风格特点和各项理化指标的含量范围.
优质干红葡萄酒的感官特点：颜色深宝石红色,香气浓郁、复杂,以黑色和红色浆果气味为主,伴有愉悦的陈酿醇香及香草、椰子、烟熏等橡木香；酒体醇厚、平衡,单宁成熟、细腻而紧致,回味持久；品种典型性强,特色鲜明.
感官得分在8 8 . 0 分以上干红葡萄酒产品的主要理化指标范围：酒精度（13.74&plun;0.67）%vol,总酸（6.34&plun;0.55）g/L,干浸出物（27.20&plun;2.09）g/L,总酚（2.60&plun;0.34）g/L,色度11.47&plun;1.98,甘油（10.94&plun;1.20）g/L等.
利用方差分析和多元线性回归分析,得出了50款干红葡萄酒的感官得分与酒精度、色度、钙、丁香酚、总酸、pH值、柠檬酸、琥珀酸、乳酸乙酯等指标间呈一定正相关性,而与甘油、总酚、丁香酚、苹果酸等指标间呈一定负相关性.所测定指标仅能解释葡萄酒感官得分的52%,其余48%要由其他待测指标来解释.在今后研究中,可通过测定酒样中更多指标来更好解释理化指标与感官品质间的相关性.
本研究将统计学方法应用于葡萄酒质量分析与评价中,可以更加清楚地了解葡萄酒成分与感官质量之间的相互关系,为优质葡萄酒酿造、品质提升、质量控制提供更准确、更直观的量化指标和理论数据支持.
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参考文献：
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3、 国内外儿科医疗质量指标对比分析 【摘要】对美国、澳大利亚儿科医疗质量指标,欧洲儿科医疗质量指标,国际医疗质量指标体系中的儿科指标,美国医疗质量与患儿安全年报中的儿科指标……进行介绍,并与我国的儿科医疗质量指标进行对比分析,探讨国内外.
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