李葉鳳，王圣儀，譚 丹，劉亞新，齊鵬宇，劉敦華，張 昂,*

（1.寧夏大學(xué)食品與葡萄酒學(xué)院，寧夏 銀川 750021；2.秦皇島海關(guān)技術(shù)中心，河北 秦皇島 066000）

近年來，隨著國內(nèi)消費能力和消費需求的不斷上升，加之國外葡萄酒文化和消費觀念的影響，我國葡萄酒行業(yè)發(fā)展迅速，葡萄酒市場的巨大潛力漸顯。對于目前市場上種類繁多、品牌林立的葡萄酒而言，打造差異化產(chǎn)品是提升其競爭力的重要途徑，尤其是在價格折扣促銷無效的情況下，而原產(chǎn)地和葡萄品種是使葡萄酒產(chǎn)品產(chǎn)生差異的兩個重要因素。就葡萄酒而言，葡萄品種和地理來源是決定其品質(zhì)和商業(yè)附加值的標(biāo)準，是影響消費者購買偏好的重要因素。

人們對食物的接受度很大程度上取決于其風(fēng)味特征。葡萄酒是一種復(fù)雜的基質(zhì)，復(fù)雜的揮發(fā)物組成體系是葡萄酒香氣呈現(xiàn)的最主要貢獻者。而葡萄酒香氣是決定葡萄酒品質(zhì)和特性的重要指標(biāo)，能直接影響消費者的購買意向，調(diào)查研究表明，復(fù)雜且平衡的香氣決定了葡萄酒的市場接受度。葡萄酒獨特的風(fēng)味來自葡萄果實中的化合物組分，以及發(fā)酵、陳釀及貯藏過程中形成的揮發(fā)性化合物及化合物前體，它們對葡萄酒整體氣味特征的貢獻不同，主要取決于它們的氣味閾值和濃度。這些揮發(fā)性化合物可根據(jù)其在葡萄酒中濃度與氣味閾值的關(guān)系來分類：第一類由大多數(shù)葡萄酒中濃度超過其氣味閾值的揮發(fā)物組成，這類揮發(fā)物主要為酵母代謝所形成的化合物，構(gòu)成了葡萄酒的“基本香氣”；第二類產(chǎn)生“精雅的香氣”，由大多數(shù)葡萄酒中存在的揮發(fā)性物質(zhì)組成，但其濃度并非總是超過它們的氣味閾值，這類揮發(fā)物賦予葡萄酒不同的芳香；第三類揮發(fā)物產(chǎn)生“特殊香氣”，由氣味閾值極低、具有強烈氣味的化合物組成，這些揮發(fā)物只出現(xiàn)在具有特殊香氣特征的葡萄酒中。目前，葡萄酒中已鑒定出的揮發(fā)性化合物超1 000種，質(zhì)量濃度差異較大，從ng/L到mg/L不等，其種類和濃度的差異使得葡萄酒的香氣特征各具特色。但形成葡萄酒特有香氣的關(guān)鍵氣味只占葡萄酒揮發(fā)性化合物相對較小的一部分，有研究指出僅10%左右的揮發(fā)性化合物對葡萄酒的最終香氣有重要貢獻。

葡萄酒的揮發(fā)性成分特征是多個因素復(fù)雜交互作用的結(jié)果，包括葡萄地理來源（如土壤與氣候特征）、葡萄品種、酵母菌株及釀酒工藝等。葡萄酒中典型的品種香氣可歸因于相應(yīng)葡萄果實中的香氣，由葡萄中一些典型揮發(fā)性化合物產(chǎn)生，這些化合物從葡萄轉(zhuǎn)移到酒中不受發(fā)酵過程影響，因此可用于品種的鑒別。葡萄酒的地域性或“風(fēng)土性”是某一產(chǎn)地地理地質(zhì)、氣候等賦予葡萄酒的獨特特征，選取有代表性的葡萄酒樣可提供特定地區(qū)葡萄酒風(fēng)格的信息。因此，利用揮發(fā)性成分對葡萄酒的原產(chǎn)地及品種進行鑒別研究有重要意義。同時，在消費者越來越注重對葡萄酒品質(zhì)與安全、風(fēng)格多樣化追求的大趨勢下，研究葡萄酒中的揮發(fā)性成分有助于分析葡萄酒產(chǎn)品風(fēng)格差異的形成原因，保證其品質(zhì)和真實性，有利于促進葡萄酒產(chǎn)業(yè)健康穩(wěn)定的發(fā)展。本文以揮發(fā)性化合物的分析方法為引，總結(jié)了葡萄酒揮發(fā)性成分主要檢測技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，并綜述了基于揮發(fā)性成分分析的葡萄酒原產(chǎn)地及品種鑒別研究進展，以期促進對葡萄酒揮發(fā)性成分的綜合研究和深入分析，同時為加快我國原產(chǎn)地域葡萄酒分類、鑒別以及保護技術(shù)的建立提供參考。

1 葡萄酒揮發(fā)性成分的分析方法研究進展

對于葡萄酒中揮發(fā)性成分的研究方法可分為兩種：一種是利用感官分析法揭示葡萄酒中的揮發(fā)性成分與感官特征之間的關(guān)系；另一種是利用儀器分析法對葡萄酒中的揮發(fā)性成分進行分析，然后再結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法篩選出能區(qū)分某一產(chǎn)區(qū)或某一品種葡萄酒的特征揮發(fā)性成分，進而達到鑒別目的。

1.1 感官分析法

通過感官分析可獲得某一產(chǎn)區(qū)或某一品種葡萄酒的感官特性，再結(jié)合多元統(tǒng)計分析手段可達到對葡萄酒原產(chǎn)地及品種進行區(qū)分的目的。目前，對葡萄酒的感官研究常采用傳統(tǒng)描述性分析技術(shù)中的定量描述分析（quantitative descriptive analysis，QDA）。Robinson等使用描述性感官分析對澳大利亞‘赤霞珠’葡萄酒的地域特征進行了表征；King等采用描述性感官分析法對阿根廷門多薩省4個地區(qū)和美國加利福尼亞州5個地區(qū)‘馬爾貝克’葡萄酒的感官特性進行了探究；為探究我國和加拿大‘威代爾’冰葡萄酒的差異性及特性，Huang Ling等采用QDA對這2個產(chǎn)區(qū)的‘威代爾’冰葡萄酒的感官特征進行了描述。

傳統(tǒng)描述性感官分析在葡萄酒行業(yè)雖然已經(jīng)被廣泛使用，但其對參評員的專業(yè)性要求高，因此存在成本較高、費時等不足。但感官分析方法也有其不可替代性，很多學(xué)者也在不斷致力于開發(fā)新型高效、便捷的感官分析法。Napping法是參評員根據(jù)樣品間的差異性和相似性在紙上對樣品進行不同位置擺放，從而建立一種以距離遠近表示樣品間差異和相似程度的快速感官分析方法，Napping一般和Ultra Flash Profiling（UFP）一起使用。田欣等采用快速感官分析技術(shù)Napping結(jié)合UFP對來自中國4個產(chǎn)區(qū)的12 款‘赤霞珠’干紅葡萄酒進行香氣感官評價，并通過多元統(tǒng)計分析方法對感官數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒間具有明顯的產(chǎn)區(qū)差異性。此外，有學(xué)者還開發(fā)了一種基于自由描述的快速感官描述方法——Pivot? profile（PP）法：在待評估樣品范圍內(nèi)選擇Pivot樣品，用作描述其他樣品的基準，然后參評員基于未知樣品與Pivot樣品間的差異來生成無限數(shù)量的感官描述符。PP法是對自由描述的改進，允許以有序的方式記錄參與者的自由描述，它的優(yōu)點是參評者可以不受任何限制地在定性、定量層面提供精確而詳細的感官描述，未經(jīng)過專業(yè)訓(xùn)練的普通消費者均可參評，但一般建議由專業(yè)評價員進行描述，如釀酒師或評酒師，他們能給出更多、更專業(yè)的樣品感官描述符。Longo等通過葡萄酒專業(yè)人員對來自澳大利亞5個產(chǎn)區(qū)的‘黑比諾’葡萄酒進行PP法快速感官描述分析，探究不同產(chǎn)區(qū)‘黑比諾’葡萄酒的感官特征；為評估來自澳大利亞主要地區(qū)的商業(yè)‘西拉’葡萄酒之間是否存在地區(qū)特定的感官差異，當(dāng)?shù)蒯劸茙熓褂肞P快速感官法進行評估，地區(qū)PP評估提供了每個地區(qū)可變性的感官“指紋”，進而確定了代表每個地區(qū)葡萄酒類別的感官特征。

1.2 儀器分析法

儀器分析能準確定性、定量分析葡萄酒中的揮發(fā)性成分，而且具有較好的重現(xiàn)性。分析技術(shù)和儀器的快速發(fā)展使得研究目標(biāo)從最初側(cè)重于分析葡萄酒中主要揮發(fā)性化合物進展到分析質(zhì)量濃度非常低（甚至低于1 ng/L，但氣味閾值極低）的化合物。儀器分析法涉及樣品前處理技術(shù)和揮發(fā)性成分分析技術(shù)。

1.2.1 前處理技術(shù)

葡萄酒化學(xué)組分復(fù)雜，其揮發(fā)性化合物分屬于不同的化學(xué)類別，并且通常以較低的濃度存在，因此，有必要對樣品進行分離、濃縮及富集等處理。樣品的前處理是保證儀器分析結(jié)果準確性的關(guān)鍵步驟。目前，在葡萄酒的揮發(fā)性成分研究中，常見的前處理方法有液-液萃取法（liquid-liquid extraction，LLE）、靜態(tài)頂空法（static headspace，SHS）、動態(tài)頂空法（dynamic headspace，DHS）、固相萃取法（solid phase extraction，SPE）、固相微萃取法（solid phase microextraction，SPME）、攪拌棒吸附萃取法（stir bar sorptive extraction，SBSE）等。

LLE又稱有機溶劑萃取法，因其方法容易掌握、不需要特別的輔助設(shè)備、實驗成本低且適用于葡萄酒中大部分揮發(fā)性成分的提取，在分析葡萄酒揮發(fā)性成分的樣品制備中被廣泛使用。該方法常用的有機溶劑有二氯甲烷、乙醚、氟利昂、乙醇等低沸點試劑。

頂空分析技術(shù)是對密閉容器中處于平衡狀態(tài)時樣品釋放的游離組分進行分析的技術(shù)，包括SHS和DHS，SHS是對樣品組分進行一次性萃取，揮發(fā)性成分不易損失，但一般萃取不完全，而DHS是進行連續(xù)萃取，頂空氣體平衡狀態(tài)不斷變化，萃取相對完全。

SPE是一種基于液-固分離萃取的樣品制備技術(shù)。SPME是在SPE基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種樣品預(yù)處理技術(shù)，與傳統(tǒng)SPE相比，SPME可實現(xiàn)采集、萃取、濃縮、進樣過程于一體，有浸入式和頂空式。其中，頂空式SPME易與氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass chromatography，GC-MS）儀聯(lián)用，被認為是分析葡萄酒揮發(fā)性組分最有效、應(yīng)用最廣泛的前處理技術(shù)。而SBSE是一種新型SPME技術(shù)，Alves和張莉等同時采用SPME和SBSE提取葡萄酒中的揮發(fā)性成分，對比兩種提取方法的提取效果，發(fā)現(xiàn)在相同實驗條件下，采用SBSE對樣品進行前處理可以捕集到更多葡萄酒中痕量及難揮發(fā)性成分，提取化合物種類更多。

揮發(fā)性成分前處理方法基本原理及優(yōu)缺點如表1所示，不同的前處理技術(shù)適合不同揮發(fā)性化合物的提取，需要根據(jù)目標(biāo)分析物選擇合適的前處理方法。

表1 揮發(fā)性成分前處理方法基本原理及優(yōu)缺點Table 1 Basic principles, advantages and disadvantages of sample pretreatment methods for volatile compound analysis

1.2.2 分析技術(shù)

色譜技術(shù)是目前葡萄酒揮發(fā)性成分研究中應(yīng)用最為廣泛的分析技術(shù)，可以偶聯(lián)多種檢測器（如氫火焰離子化檢測器、質(zhì)譜檢測器及嗅聞儀等）對揮發(fā)性成分進行分析。此外，還有模擬人嗅覺系統(tǒng)的由化學(xué)傳感器陣列和能從復(fù)雜信號中提取信息的模式識別系統(tǒng)組成的電子鼻（electronic nose，EN）技術(shù)，也廣泛應(yīng)用于葡萄酒中揮發(fā)性化合物的分析。

GC-MS技術(shù)通過色譜的高分離能力和質(zhì)譜的高鑒別特性，可一次性完成對復(fù)雜混合樣品的分離、定性和定量分析。毛建利等采用GC-MS分析技術(shù)對昌黎產(chǎn)區(qū)‘赤霞珠’葡萄酒樣進行分析，測出40種揮發(fā)性香氣物質(zhì)，主體香氣成分是-紫羅蘭酮、辛酸乙酯、正己酸乙酯和苯乙醛；?pánik等對25個不同地理來源、加工工藝和陳釀時間的白蘭地樣品通過GC-MS進行揮發(fā)性成分分析，結(jié)果表明，所研究酒樣間的揮發(fā)物種類和濃度均存在差異，部分特征揮發(fā)性化合物可用作確定白蘭地地理來源或加工技術(shù)的特定標(biāo)記。這些實驗研究表明GC-MS分析揮發(fā)性成分在葡萄酒的鑒別研究中具有強大的實用性和可靠性。而GC-嗅聞（GC-olfactometry，GC-O）技術(shù)將GC的分離能力與人類鼻子的靈敏性結(jié)合起來，可對氣味活性成分進行有效分析，常用于鑒定可表征不同地域或品種葡萄酒的特征氣味活性化合物。Alegre等通過GC-O分析確定了在‘Verdejo’葡萄酒中，乙酸異戊酯、-大馬士酮、吲哚、2-乙酸苯乙酯能產(chǎn)生成熟和燉煮水果氣味，3-巰基己基乙酸酯、3-巰基己醇能產(chǎn)生熱帶水果香氣，乙酸異丁酯、己酸乙酯、二氫月桂烯醇能產(chǎn)生白色水果香氣，3-甲基丁酸能產(chǎn)生令人不愉快的氣味；在‘丹魄’葡萄酒中，-3-己烯醛被鑒定為一種與青草氣味有關(guān)的化合物，乙酸異戊酯、己酸乙酯、3-巰基己基乙酸酯、乙酸苯乙酯和-大馬士酮被鑒定為能在紅酒中產(chǎn)生水果香味的化合物，乙酸異丁酯、呋喃酮和-大馬士酮被鑒定為能產(chǎn)生焦糖和紅果香味的化合物。

飛行時間質(zhì)譜（time of flight-MS，TOF-MS）因其在單位時間給出的樣品信息量大逐漸被應(yīng)用于葡萄酒揮發(fā)性成分的分析。Setkova等采用頂空（headspace，HS）-SPME-GC-TOF-MS法對加拿大（安大略省、不列顛哥倫比亞?。┖徒菘吮七M行了表征和分類研究，發(fā)現(xiàn)與加拿大冰酒相比，捷克冰酒中的糠醛含量要低得多，因此糠醛可作為指示性香氣成分之一來區(qū)分捷克與加拿大冰酒，而-壬內(nèi)酯可作為區(qū)分安大略省和不列顛哥倫比亞省冰酒的特征香氣成分，在不列顛哥倫比亞省的酒樣中沒有檢測到-壬內(nèi)酯。傳統(tǒng)的一維色譜分析得到的部分色譜峰是兩個或以上化合物共洗脫的結(jié)果，容易丟失很多關(guān)鍵信息。為滿足對葡萄酒中揮發(fā)性化合物高分離要求，有學(xué)者開發(fā)了多維氣相色譜（multidimensional GC，MDGC）技術(shù)，如中心切割二維氣相色譜、全二維氣相色譜（comprehensive two-dimensional GC，GC×GC），有助于分離共洗脫化合物并檢測一些對葡萄酒香氣有重要貢獻的痕量化合物。二維色譜技術(shù)聯(lián)用嗅聞儀可識別葡萄酒中低氣味閾值、低濃度且不易分離的氣味成分，在Pinar等的研究中，利用中心切割二維氣相色譜聯(lián)用嗅聞儀成功鑒定出葡萄酒樣中GC-O未分離出的-癸內(nèi)酯、-壬內(nèi)酯、2,3-丁二酮、異丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯和4-乙烯基愈創(chuàng)木酚6種揮發(fā)性化合物。由于葡萄酒揮發(fā)性組分數(shù)量龐大、分布復(fù)雜，識別和定量低濃度揮發(fā)性化合物具有嚴峻的挑戰(zhàn)，而二維色譜的高分離能力，加上使用TOF-MS獲得的反卷積質(zhì)譜圖，使得能觀察到更多在一維色譜中被共洗脫的新化合物，進而可以更有效地對不同品種或原產(chǎn)地的葡萄酒進行區(qū)分。Welke等采用HS-SPME-GC×GC-TOF-MS對5種單一品種葡萄酒中的揮發(fā)性成分進行了分析，發(fā)現(xiàn)12種揮發(fā)性化合物可以對不同品種葡萄酒進行區(qū)分和分類，對5種不同品種葡萄酒的鑒別率均為100%，同時對比一維色譜與二維色譜分離的化合物信息，發(fā)現(xiàn)這12種化合物中部分化合物會與其他組分一起被洗脫。

基于多傳感器陣列系統(tǒng)結(jié)合模式識別技術(shù)的電子鼻，能獲得樣品獨特的整體模式或“指紋”，進而建立判別或分類程序。電子鼻技術(shù)在早期常用于檢測不合格樣品，現(xiàn)在被廣泛應(yīng)用于葡萄酒香氣質(zhì)量評估。Martínez-García等通過揮發(fā)性化合物的定量指紋圖譜和電子鼻響應(yīng)數(shù)據(jù)區(qū)分在不同溫度、陳釀時間和酵母條件下獲得的起泡葡萄酒，建立了基于電子鼻數(shù)據(jù)集的判別模型，對樣本的分類正確率為100%，可看出電子鼻在鑒別葡萄酒原產(chǎn)地及品種的研究中有良好應(yīng)用前景。電子鼻多與質(zhì)譜檢測器結(jié)合使用對葡萄酒揮發(fā)性成分進行分析，MS-EN技術(shù)不是對樣品中的單一組分進行表征，而是分析樣品的整體揮發(fā)性成分“指紋”圖譜。對于許多樣品的常規(guī)監(jiān)測和篩選，通過MS-EN技術(shù)得到總揮發(fā)性圖譜通常比鑒定和定量分析單個化合物更適用，因MS-EN技術(shù)具有樣品制備簡單、分析速度快、成本低等優(yōu)點，也被廣泛應(yīng)用于葡萄酒原產(chǎn)地、品種、陳釀時間等的鑒別研究。Cozzolino等采用MS-EN技術(shù)成功對澳大利亞兩種白葡萄酒進行了區(qū)分；Cynkar等同樣采用MS-EN技術(shù)對澳大利亞和西班牙‘丹魄’葡萄酒進行了可靠的正確分類；Zió?kowska等應(yīng)用MS-EN技術(shù)并結(jié)合多元分析，建立了一個對紅葡萄酒和白葡萄酒分類和預(yù)測能力均達100%的模型。

1.3 化學(xué)計量學(xué)方法

在利用揮發(fā)性成分鑒別葡萄酒產(chǎn)地及品種的實驗研究中，樣品數(shù)量和數(shù)據(jù)信息量龐大，很難直觀地對結(jié)果進行分類，但化學(xué)計量學(xué)方法能實現(xiàn)對葡萄酒揮發(fā)性成分復(fù)雜信息的全面分析與整合，篩選出能有效揭示樣本揮發(fā)性組分的特征模式或“指紋”信息，進而實現(xiàn)對原產(chǎn)地及品種分類的目的。因此，化學(xué)計量學(xué)方法也是葡萄酒溯源研究中一項強有力的工具。常用的化學(xué)計量學(xué)方法有主成分分析（principal components analysis，PCA）、線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）、聚類分析（cluster analysis，CA）、偏最小二乘（partial least-squares regression，PLS）、軟獨立建模分類（soft independent modeling of class analogy，SIMCA）等。

在各類具有識別、分類能力的數(shù)據(jù)分析方法中，應(yīng)用最廣泛的是PCA、LDA以及偏最小二乘判別分析（partial least-squares discrimination analysis，PLSDA）。Zhang Jian等測定了國內(nèi)‘赤霞珠’‘蛇龍珠’和‘美樂’3 類葡萄酒的揮發(fā)性組分，并采用PCA和逐步線性判別分析（stepwise linear discriminant analysis，SLDA）對數(shù)據(jù)進行處理，建立判別模型，發(fā)現(xiàn)SLDA對樣品進行了一些錯誤的分類，其對‘赤霞珠’和‘蛇龍珠’葡萄酒的預(yù)測能力為100%，對‘美樂’葡萄酒的預(yù)測能力僅為92.31%；但先進行PCA，然后進行SLDA，可達到100%的識別率和100%的預(yù)測能力。Sáenz等對5個不同產(chǎn)區(qū)西班牙葡萄酒樣品中的12種揮發(fā)性化合物進行了研究，然后利用PCA和LDA對數(shù)據(jù)進行多元統(tǒng)計并對葡萄酒樣進行分類，結(jié)果表明分類模型可正確區(qū)分不同產(chǎn)區(qū)的葡萄酒。Dourtoglou等對希臘2種葡萄酒中的揮發(fā)性化合物進行測定，共檢測出27種揮發(fā)性化合物，通過判別分析，從中篩選出7個作為區(qū)分這2種酒樣的關(guān)鍵化合物，再對數(shù)據(jù)進行PCA，經(jīng)交叉驗證建立分類模型，可對這2種葡萄酒達到很好的分類效果。

除PCA、LDA等一些常用的多元統(tǒng)計分析方法，還有一些其他數(shù)據(jù)處理方法，如隨機森林（random forest，RF）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificial neural network，ANN）等也顯示出巨大的潛力和優(yōu)勢。有學(xué)者采用PCA、LDA和多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（multi-layer perceptron-neural network，MLP-NN）作為化學(xué)計量學(xué)工具對葡萄酒揮發(fā)性組分進行分析，發(fā)現(xiàn)PCA和LDA判別模型均未達到100%的分類和預(yù)測能力，但構(gòu)建的MLP-NN模型對目標(biāo)葡萄酒樣的分類及未知樣的預(yù)測能力均達100%。Gómez-Meire等通過RF算法對葡萄酒中測定的所有揮發(fā)性化合物進行分析，發(fā)現(xiàn)在4種西班牙單一品種葡萄酒之間獲得了很好的分類精度。

綜上，化學(xué)計量學(xué)方法在大規(guī)模樣本集、數(shù)據(jù)集的實驗研究中能表現(xiàn)出很強的分類、預(yù)測能力。但鑒于葡萄酒揮發(fā)性組分的復(fù)雜性和多變性，僅使用單一的數(shù)據(jù)分析手段很難實現(xiàn)對其準確鑒別，需要多種統(tǒng)計方法結(jié)合使用才能達到更好的效果。

2 利用揮發(fā)性成分鑒別葡萄酒產(chǎn)地及品種的研究

不同原產(chǎn)地、不同品種葡萄酒表現(xiàn)出的不同揮發(fā)性成分組成特性，是利用揮發(fā)性成分對葡萄酒原產(chǎn)地及品種進行鑒別的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

2.1 葡萄酒品種的鑒別研究

雖然許多對葡萄酒香氣有貢獻的揮發(fā)性化合物是在發(fā)酵和陳釀過程中形成的，但很多葡萄果實中特有的化合物在發(fā)酵過程中基本不受影響或僅發(fā)生細微變化，得以保留于葡萄酒中，構(gòu)成了葡萄酒的品種香，可用于區(qū)分品種葡萄酒。例如，賦予‘瓊瑤漿’葡萄酒玫瑰花香的順式玫瑰醚、賦予‘麝香’葡萄酒花香的芳樟醇、賦予‘赤霞珠’葡萄酒青椒味的2-甲氧基-3-異丁基吡嗪，以及賦予‘長相思’葡萄酒黃楊木氣味的4-甲基-4-巰基-2-戊酮等揮發(fā)性化合物。

葡萄中一些重要品種化合物，如萜類化合物、甲氧基吡嗪類、硫醇化合物和C-降異戊二烯類化合物等，也是葡萄酒品種香氣的重要貢獻者，其中萜類化合物是葡萄及葡萄酒品種相關(guān)研究中應(yīng)用最廣泛的一種化合物。在對巴西5 款單一品種葡萄酒（‘赤霞珠’‘美樂’‘霞多麗’‘長相思’和‘黑比諾’）的分類實驗中，通過PCA和SLDA，僅利用萜烯化合物（包括橙花醇、-檀香醇和4-蒈烯）即可對50%‘霞多麗’和50%‘黑比諾’混釀葡萄酒與其他葡萄酒進行區(qū)分。此外，在萜類化合物中，單萜醇及其衍生物在葡萄酒香氣表現(xiàn)中起到至關(guān)重要的作用，特別是在‘麝香’品種葡萄及其葡萄酒中。在葡萄酒中發(fā)現(xiàn)的重要單萜醇有芳樟醇、香葉醇、橙花醇、香茅醇、-松油醇及脫氫芳樟醇，它們的感官閾值均比較低，氣味較濃。Vasile-Simone等測定了西班牙和意大利栽培的非芳香葡萄和芳香葡萄中的香氣成分，發(fā)現(xiàn)大多數(shù)萜類化合物在芳香葡萄品種中以較高的濃度形式存在，而C化合物和2-甲基丁醇、3-甲基丁醇在非芳香葡萄品種中最豐富；在芳香葡萄品種中發(fā)現(xiàn)了非常高濃度的香葉醇、橙花醇、香葉酸和芳樟醇。因此在對品種香較突出的葡萄酒品種進行鑒別時，可優(yōu)先選擇特征化合物作為目標(biāo)分析物對葡萄酒品種進行標(biāo)記，一方面選擇特征性比較強的標(biāo)記化合物可更快速、明確地對樣品進行鑒別；另一方面，進行目標(biāo)組分分析可大大減少數(shù)據(jù)集量，更加有針對性。但“品種香”并不意味著每一品種葡萄都有各自特定的揮發(fā)性化合物，對于品種香不是太突出的“中性”葡萄酒，使用特定揮發(fā)性化合物進行分類相對困難，這種情況下，可傾向于考慮對整體揮發(fā)性成分的特征進行非靶向分析，因為更大范圍的、無針對性的分析可為鑒別葡萄酒品種提供更全面的數(shù)據(jù)信息。

有研究者對不同葡萄品種釀造的葡萄酒揮發(fā)性成分進行分析比較。Culleré等對西班牙加那利群島5種單一品種葡萄酒（‘Negramoll’‘Listán negro’‘Tin tilla’‘Vijariego negro’‘Baboso negro’）的揮發(fā)性成分進行感官分析、GC-O分析和化學(xué)定量分析，發(fā)現(xiàn)2,3-戊二酮和3-乙基苯酚僅存在于‘Negramoll’葡萄酒中，戊酸乙酯和3-異丙基-2-甲氧基吡嗪僅在‘Tintilla’葡萄酒中檢測出，4-甲基戊酸乙酯僅在‘Vijariego negro’和‘Baboso negro’葡萄酒中檢測出，這表明不同品種葡萄酒間的揮發(fā)性香氣成分差異較大；另外，在5種葡萄酒樣中均鑒定出賦予酒樣洋蔥味、肉味、烘焙味的2-甲基-3-(甲基二硫)呋喃化合物，這是首次在葡萄酒中發(fā)現(xiàn)該化合物，可作為鑒別西班牙加那利群島葡萄酒的標(biāo)志性化合物。通過對西班牙魯埃達產(chǎn)區(qū)的‘丹魄’葡萄酒和‘Verdejo’葡萄酒進行GC-O分析，發(fā)現(xiàn)-3-己烯醛（青草氣味）、乙酸異戊酯、己酸乙酯、3-巰基己基乙酸酯、2-乙酸苯乙酯、-大馬士酮（果香氣味）、乙酸異丁酯、呋喃酮（焦糖和紅果香味）是‘丹魄’葡萄酒的關(guān)鍵氣味成分；二氫月桂烯醇、芳樟醇氧化物（柚皮味、檸檬酸味）和吲哚（花香、花粉味、蜂蜜味、玫瑰香）被鑒定為‘Verdejo’葡萄酒的關(guān)鍵成分。其中-3-己烯醛首次在‘丹魄’葡萄酒中檢測出，而二氫月桂烯醇首次在‘Verdejo’葡萄酒中檢測出。另外，Welke等采用HS-SPME-GC×GC-TOF-MS技術(shù)對‘美樂’葡萄酒的揮發(fā)性成分進行了定性分析，發(fā)現(xiàn)‘美樂’葡萄酒的特征揮發(fā)性成分為十二酸乙酯、正己醇、壬酸乙酯、己酸乙酯、癸酸乙酯、脫氫-2-甲基-3(2)噻吩酮、3-甲基丁酸、十四酸乙酯、辛酸甲酯、1,4-丁二醇和6-甲基-1-醇。綜合各研究發(fā)現(xiàn)，每一品種葡萄酒都有各自的揮發(fā)性成分組成模式，雖然有時不同品種葡萄酒會表現(xiàn)出相似的氣味特征，但賦予其同一氣味特性的揮發(fā)性化合物也會存在差異。

2.2 葡萄酒產(chǎn)地的鑒別研究

法語術(shù)語“terroir”（“風(fēng)土性”）常被用來定義釀酒葡萄生長的地理和環(huán)境條件。也就是說，與“風(fēng)土性”有關(guān)的葡萄酒成分的獨特特性可能源于與自然環(huán)境相關(guān)的各種因素，如地形、地質(zhì)、土壤和氣候（如陽光、溫度、降雨量），以及人為干預(yù)（如葡萄栽培、釀酒技術(shù)和法律法規(guī)）等。

針對氣候條件對葡萄酒成分產(chǎn)生的影響，Mayr等分析了來自南澳大利亞氣候較溫暖的巴羅薩河谷產(chǎn)區(qū)和西澳大利亞氣候相對涼爽的瑪格麗特河產(chǎn)區(qū)的‘西拉’葡萄酒，發(fā)現(xiàn)瑪格麗特河的‘西拉’葡萄酒中氣味活性值（odor activity values，OAVs）最高的化合物與巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒相似，均為辛酸乙酯，其次是己酸乙酯、丙酸乙酯、3-甲基丁酸乙酯、-大馬士酮；但巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒中丙酸乙酯的含量要高得多，且瑪格麗特河‘西拉’葡萄酒中2-甲基丁酸和3-甲基丁酸的OAVs較巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒的高；巴羅薩河谷‘西拉’葡萄酒中順式橡木內(nèi)酯、丁香酚、二甲硫醚的含量明顯高于瑪格麗特河‘西拉’葡萄酒；只在氣候較涼爽的瑪格麗特河產(chǎn)區(qū)‘西拉’葡萄酒中檢測到高于閾值濃度的倍半萜莎草薁酮化合物。在Ji等的研究中，‘Traminette’葡萄在氣候涼爽的地方種植會產(chǎn)生更高濃度的C6醛類，而在氣候較暖的地方種植會產(chǎn)生更高濃度的單萜烯類。Perestrelo等研究也發(fā)現(xiàn)較高的溫度能增加葡萄中單萜類化合物的濃度。對巴西‘赤霞珠’葡萄酒感官特征的研究表明，來自較高海拔地區(qū)的葡萄酒有甜椒氣味，而來自較低海拔地區(qū)的葡萄酒表現(xiàn)出紅色水果和果醬香味。而Sabon等對不同成熟期‘歌海娜’葡萄酒進行研究，發(fā)現(xiàn)在法國羅訥河谷最南端、氣候最暖地區(qū)，使用成熟較早的‘歌海娜’葡萄釀制的葡萄酒中-大馬士酮和香葉醇含量高，而用較晚成熟的‘歌海娜’葡萄釀造的葡萄酒中-大馬士酮含量較低，但-紫羅蘭酮含量較高。另外，對意大利西西里島產(chǎn)區(qū)的‘西拉’葡萄酒進行分析，發(fā)現(xiàn)進行疏果處理的‘西拉’葡萄酒比未處理的‘西拉’葡萄酒，前者萜烯類（尤其是單萜和倍半萜類）揮發(fā)性組分含量高于后者，同時，疏果處理組酒樣中糠醛和5-甲基糠醛含量較高，糠醛和5-甲基糠醛是杏仁和焦糖香氣的來源。綜合上述研究，可以推測任一特定地方種植或生產(chǎn)的任何葡萄酒中的揮發(fā)性成分都帶有“風(fēng)土性”賦予它的特點。

由于“風(fēng)土性”的差異，不同產(chǎn)區(qū)單一品種葡萄酒的揮發(fā)性成分特征總是各有不同，如對‘美樂’葡萄酒的氣味成分進行分析，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)自法國波爾多的‘美樂’葡萄酒表現(xiàn)出強烈的綠色草本植物氣味、熟果香氣，還伴有無花果的味道，經(jīng)GC-O和GC-MS分析，熟果香氣鑒定為來自3-甲基-2,4-壬烷二酮、-壬內(nèi)酯和-癸內(nèi)酯，綠色草本植物氣味鑒定為來自-1,5-辛二烯-3-酮和3-異丁基-2-甲氧基吡嗪；而產(chǎn)自巴西南部的‘美樂’葡萄酒被鑒定出具有豐富的水果香味，并伴隨甜味、草藥味和脂肪味，經(jīng)分析主要與異戊酸乙酯、己酸乙酯、肉桂酸乙酯、辛酸和正己醇相關(guān)。但不同產(chǎn)區(qū)葡萄酒揮發(fā)性成分特征也存在著一定的一致性，如通過不同揮發(fā)性化合物之間的協(xié)同或拮抗等相互作用最終賦予葡萄酒相同的氣味特征。對巴西和中國的‘赤霞珠’葡萄酒進行分析，在巴西‘赤霞珠’葡萄酒中發(fā)現(xiàn)了26種氣味揮發(fā)性化合物，其中77%對香氣有正面貢獻，使酒體主要表現(xiàn)為果味（正丙醇、己酸乙酯和辛酸乙酯）、花香（乙酸苯乙酯）；我國黃土高原地區(qū)‘赤霞珠’葡萄酒也表現(xiàn)出果香濃郁的特點，經(jīng)鑒定主要與丁酸乙酯、甲酸異戊酯和乙酸丁酯相關(guān)。在多位學(xué)者的實驗研究中也很好地體現(xiàn)了這一點，如King等對阿根廷門多薩和美國加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒樣中的揮發(fā)性香氣成分進行測定，同時進行感官分析，發(fā)現(xiàn)門多薩和加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒都表現(xiàn)出共有的煮熟蔬菜氣味、泥土氣味、大豆香氣以及酸味，經(jīng)鑒定，煮熟蔬菜氣味主要與己醛和-3-己烯-1-醇有關(guān)，泥土氣味與法呢醇和3-苯丙酸乙酯相關(guān)；但門多薩‘馬爾貝克’葡萄酒的氣味特征更復(fù)雜些，它還表現(xiàn)出由單萜類-松油烯、檸檬烯、-蒎烯賦予酒體的紅色水果香氣，以及干果香氣、巧克力香氣；而加利福尼亞州的‘馬爾貝克’葡萄酒帶有人工水果香氣和柑橘味。李媛媛等采用HS-SPME-GC-MS法對寧夏賀蘭山東麓5個不同子產(chǎn)區(qū)的‘赤霞珠’干紅葡萄酒的揮發(fā)性物質(zhì)進行了分析測定，結(jié)果表明，不同子產(chǎn)區(qū)的葡萄酒在揮發(fā)性物質(zhì)組成上具有較好的一致性，但含量略有差異；通過對氣味物質(zhì)的OAVs分析，發(fā)現(xiàn)大馬士酮對酒樣香氣貢獻最為突出，賦予寧夏賀蘭山東麓‘赤霞珠’葡萄酒豐富的花香和果香。

綜上所述，有時少部分品種化合物或氣味閾值極低、氣味濃烈的揮發(fā)性化合物能對葡萄酒最終香氣呈現(xiàn)起決定作用，但更多情況下，葡萄酒最終呈現(xiàn)出的香氣特征是由葡萄酒中各類揮發(fā)性化合物及前體物質(zhì)共同決定的。而“風(fēng)土性”又從方方面面影響著葡萄酒中各類復(fù)雜揮發(fā)性化合物的形成。

3 結(jié) 語

對葡萄酒中揮發(fā)性成分進行分析可作為鑒別葡萄酒原產(chǎn)地及品種的一種有效手段，進而保證產(chǎn)品真實性，同時提高葡萄酒品質(zhì)和市場競爭力。近些年來，國內(nèi)外研究者不斷開展對葡萄酒的原產(chǎn)地及品種等的鑒別研究，加之對葡萄酒中揮發(fā)性成分特征信息的挖掘也隨著現(xiàn)代儀器分析技術(shù)的發(fā)展越來越深入，利用葡萄酒揮發(fā)性成分進行溯源勢必也將成為未來葡萄酒研究熱點與重點之一。

葡萄酒的風(fēng)味模式是食品中最復(fù)雜的一種，從葡萄的栽培到成熟采摘，再到發(fā)酵、陳釀、裝瓶每個過程都會對葡萄酒最終的揮發(fā)性成分組成造成影響，加之取樣及測定過程也會影響最終結(jié)果，因此，對葡萄酒中特征揮發(fā)性成分的準確定性及定量極具挑戰(zhàn)。如有些化合物的含量遠低于儀器的檢測靈敏度，無法用儀器檢測到，然而這些化合物氣味閾值極低，對葡萄酒的最終香氣有重要貢獻；此外，大多數(shù)實驗研究中分析的葡萄酒樣數(shù)量有限，且只涉及少量來自不同產(chǎn)區(qū)、不同品種的葡萄酒，這使得分析結(jié)果缺乏代表性，尤其是在研究大批量、商業(yè)化生產(chǎn)的葡萄酒時，采用固定統(tǒng)一的生產(chǎn)模式可能會導(dǎo)致特定地區(qū)、品種賦予葡萄酒的特征成分未被發(fā)現(xiàn)。

利用揮發(fā)性組分對葡萄酒進行溯源是一項信息龐雜、數(shù)據(jù)量極大、涉及多學(xué)科領(lǐng)域的研究，雖然目前對葡萄與葡萄酒中的揮發(fā)性物質(zhì)已有所研究，但仍需進一步結(jié)合多種方法、多種技術(shù)對葡萄酒的揮發(fā)性組分進行系統(tǒng)深入的研究，以建立更完善的葡萄酒特征揮發(fā)性成分“指紋”圖譜。