光谱技术在葡萄酒原产地识别中的应用进展

赵 芳，郝亚楠，战吉宬*

（中国农业大学 食品科学与营养工程学院，北京 100083）

地理标志（geographical indications，GI）又称原产地标志，《与贸易有关的知识产权协议》（agreement on trade-related aspects of intellectual property right，TRIPS）对地理标志的解释为：地理标志是指证明某一产品来源于某一成员国或某一地区或该地区内的某一地点的标志，该产品的某些特定品质、声誉或其他特点在本质上可归因于该地理来源[1]。地理标志保护制度是世界上多数国家为有效保护本国特色产品而采取的重要制度体系。截至2012年底，我国已对3 579个原产地地理标志产品实施了专门保护[2]。

葡萄酒是一种地域性很强的农产品，其品质主要由酿酒葡萄的质量和酿造工艺所决定，而酿酒葡萄的好坏直接依赖于产区的土壤、气候、品种和相应的栽培技术。到目前为止，我国已有河北昌黎、河北沙城、山东烟台等葡萄酒产区申请了葡萄酒地理标志产品保护[3-7]。随着人民生活水平的提高，葡萄酒的消费量持续增长，地理标志葡萄酒更是受到市场的广泛认可。为了牟取利益，假冒伪劣葡萄酒大量涌现，常有以非地理标志保护的葡萄酒冒充地理标志保护的葡萄酒进行销售。为了提高地理标志保护葡萄酒的品牌效应和经济效益，维护消费者的合法权益，葡萄的原产地识别至关重要。

目前，国内外已有多种检测技术应用于葡萄酒的产地溯源，如高效液相色谱法（high performance liquid chromatography，HPLC）[8]、气相色谱法（gas chromatography，GC）[9]、电感耦合等离子体质谱法（inductively coupled plasma mass spectrometry，ICP-MS）[10]、同位素比率质谱法（isotope ratio mass spectrometry，IRMS）[11]、电子鼻串联质谱技术[12]等。主要从酚类物质、氨基酸、挥发性成分、微量元素、同位素、感官特性等角度对葡萄酒进行分析，再结合化学计量学方法，追溯葡萄酒原产地。光谱分析是一种快速、灵敏的检测技术，利用化学物质（原子、基团、分子及高分子化合物）所具有的发射、吸收或散射光谱的特征，来确定其性质、结构或含量，在各类农产品的定性判别中都有广泛应用。本文综述了近年来光谱分析技术在葡萄酒产地识别中的应用现状和研究进展，并分析了我国葡萄酒产地溯源未来的研究重点，希望能为我国在保护原产地葡萄酒方面的研究提供参考。

1 核磁共振光谱

核磁共振光谱（nuclear magnetic resonance spectroscopy，NMR）是一种吸收光谱，具有自旋性质的原子核在核外强磁场作用下，吸收射频辐射而产生能级跃迁。NMR具有高度重现性、样品前处理少、可同时测定多种物质的优势，但仪器和后期维护昂贵。在葡萄酒行业中，NMR技术广泛应用于葡萄酒的品种鉴别[13]、年份识别[14]和产地溯源[15-18]。常用于葡萄酒产地分析的NMR有核磁共振氢谱法（1H NMR）和点特异性天然同位素分馏核磁共振技术（site-specific natural isotope fractionation-nuclear magnetic resonance，SNIF-NMR），基于1H、13C、18O等指纹图谱，获得葡萄酒中分子的结构信息。

1.1 核磁共振氢谱

1H NMR通过分析氢的NMR信号来分析样品中化合物的结构和组成。BRESCIA M A等[15]用1H NMR分析测定了意大利阿普利亚不同小产区的葡萄酒，通过定量丙氨酸、异亮氨酸、脯氨酸等氨基酸和其他未知有机物，结合主成分分析（principal component analysis，PCA）和判别分析（discriminant analysis，DA），将北部、中部和南部三个小产区的葡萄酒进行了有效区分，模型对训练集样品的判别率为97%，对测试集未知样品的判别率为100%。GODELMANN R等[16]用1H NMR测定了德国葡萄酒中甲醇、甘油、有机酸、氨基酸等16种有机物，通过PCA和DA，巴登、莱茵法兹、莱茵黑森等五个地区葡萄酒可以得到明显区分。模型对符腾堡产区的判别率为59%，37%错判为毗邻产区巴登，其余四个产区的判别率均在90%之上。对葡萄酒品种和年份的判别效果也令人满意。结果说明1H NMR图谱可以作为葡萄酒的特征“指纹”，包含了葡萄酒的产地、品种、年份等信息。胡博然等[17]用1H NMR测定了我国沙城和贺兰山东麓的美乐、赤霞珠葡萄酒，经过PCA和偏最小二乘判别分析法（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）对指纹图谱的分析，两个产区的葡萄酒能够得到有效识别。

1.2 点特异性天然同位素分馏核磁共振技术

SNIF-NMR通过同位素的比值来进行葡萄酒的产地溯源。因为只有元素原子核的磁矩不为0，才能在外磁场中观察到核磁共振信号，所以SNIF-NMR单独应用具有局限性。若将SNIF-NMR与IRMS 结合起来，则能有效提高产地识别的正确率。BEJJANI J等[18]提取了黎巴嫩葡萄酒中的乙醇，用SNIF-NMR检测了乙醇分子中甲基氘/氕（D/H）I比值和次甲基（D/H）II比值，用IRMS测定了葡萄汁中水分子的D/H比值，经过分析计算，形成了新的参数（D/H）Is。结果表明，（D/H）Is可以将葡萄酒区分为三个产区，比值的大小与酿酒葡萄生长的年降水量成反比，同时受到灌溉、葡萄成熟度等的影响。MONAKHOVA Y B等[19]用1H NMR获得了葡萄酒的氢谱，借助SNIF-NMR检测了乙醇分子甲基（D/H）I比值和次甲基（D/H）II比值，（D/H）I反映了果实中糖的积累，（D/H）II反映了葡萄生长过程中的气候情况。结合IRMS测得的13C/12C和18O/16O，通过判别因子分析（discriminant factor analysis，DFA）、PLS-DA和独立成分分析（independent component analysis，ICA）等化学计量学方法建立判别模型。结果发现，NMR技术可以有效将德国718个葡萄酒分为四个产区，1H NMR 的判别率为82%～89%，SNIF-NMR的判别率为60%～70%，而两者结合起来的判别率则达到100%，显著提高了产地溯源的正确率。同时，对葡萄酒年份的判别率达到了99%。薛洁等[20]借助SNIF和IRMS测得葡萄酒中稳定性同位素D/H、18O/16O 和13C/12C 的比值，基于PCA，沙城、怀来、烟台和宁夏葡萄酒的区分效果令人满意，但研究中所用样本量较少，并不能代表各产地的准确信息。

2 原子光谱

原子光谱（atomic spectrum，AS）是由原子中的电子在能量变化时所发射或吸收的一系列波长的光所组成的光谱，每一种原子的光谱都不同，称为特征光谱。原子光谱主要分为原子吸收光谱（atomic absorption spectroscopy，AAS）、原子荧光光谱（atomic fluorescence spectrometry，AFS）和原子发射光谱（atomic emission spectrometry，AES）。原子光谱技术在葡萄酒的定量检测和定性判别中应用较广[21-24]。目前常用于产地溯源的原子光谱主要为AAS和AES，通过测定葡萄酒中的微量元素，来追溯酿酒葡萄生长的土壤类型、农药使用以及酿造工艺等情况。

2.1 原子吸收光谱

AAS是基于气态的基态原子外层电子对紫外光和可见光范围的光辐射的吸收强度来定量被测元素为基础的分析方法，选择性强，灵敏度高，但不能同时检测多种元素。BOSCHETTI W等[25]采用高分辨连续光源火焰原子吸收光谱法（high-resolution continuous light flame atomic absorption spectrometry，HR-CS-FAAS）测定了葡萄酒中铍（Be）、钙（Ca）、锶（Sr）等10种元素，结合PCA和层聚类分析（hierarchical cluster analysis，HCA），可将巴西八个产地的葡萄酒分为七组，其中有两个产地的葡萄酒划分为同一组，同时发现钾（K）、锰（Mn）、铷（Rb）和锶（Sr）可作为巴西葡萄酒产地示踪的特征元素。KORENOVSK M等[26]用火焰原子吸收光谱法（flame atomic absorption spectrometry，FAAS）和石墨炉原子吸收光谱法（graphite furnace atomic absorption spectrometry，GF-AAS）测定了干白葡萄酒中的砷（As）、钡（Ba）、钙（Ca）等11种元素，基于PCA和主成分因子法（principal component factor，PCF），得出结论，PCF的判别效果优于PCA，钙（Ca）、镁（Mg）、铷（Rb）、锶（Sr）、钡（Ba）和钒（V）可将来源于六个葡萄园的斯洛伐克葡萄酒区分开，而钡（Ba）、钙（Ca）、钴（Co）、铬（Cr）、锂（Li）、镁（Mg）、铷（Rb）、锶（Sr）和钒（V）则可以对欧洲意大利、法国、西班牙等不同国家的葡萄酒进行识别。

2.2 原子发射光谱

AES是利用物质在热激发或电激发下，每种元素的原子或离子发射特征光谱来进行定性与定量分析的，检测速度快，可同时测定多元素，对非金属元素灵敏度低。AES应用时，常以电感耦合等离子体（inductively coupled plasma，ICP）为激发光源。JOS A等[27]用电感耦合等离子体原子发射光谱法（coupled plasma-atomic emission spectrometry，ICP-AES）检测了起泡酒中铝（Al）、钡（Ba）、钙（Ca）等12种元素，用AAS检测了镉（Cd）、镍（Ni）、铅（Pb）和砷（As），结合线性判别分析（linear discriminant analysis，LDA）和簇类独立软模式法（soft independent modeling of class analogy，SIMCA）可以区分西班牙气泡酒和法国香槟酒，两种方法的判别率均为100%，而能有效区分这两种酒的特征元素为锌（Zn）、锶（Sr）、铅（Pb）、钠（Na）、铜（Cu）、镍（Ni）、砷（As）、磷（P）和镉（Cd）。JURADO JM等[28]用ICPAES检测了干白葡萄酒中铝（Al）、钡（Ba）、硼（B）等17种元素，统计分析表明，各元素在西班牙四个产地的葡萄酒中存在差异，经过PCA和LDA，筛选出了铬（Cr）、锰（Mn）、硅（Si）、钠（Na）和锶（Sr）5种元素，作为产地识别的特征元素，同时，基于建立的支持向量机（support vector machine，SVM）模型，葡萄酒产地的判别率为100%。

3 红外光谱

用红外光照射有机物分子时，分子中的化学键或官能团可发生振动吸收，不同的化学键或官能团吸收频率和含量不同，在红外光谱（infrared spectroscopy，IR）上的位置和吸收强度将不同，从而获得分子的组成、结构和含量信息。红外光谱通常分为三个区域：近红外区（0.75～2.50 μm）、中红外区（2.5～25.0 μm）和远红外区（25～300 μm）。红外光谱法的特点是快速、无损、绿色、操作简单。目前广泛用于葡萄酒原产地识别的红外光谱技术主要有近红外光谱法（near infrared spectrometry，NIRS）和中红外光谱法（mid infrared spectrometry，MIRS），实际应用中，常结合紫外、可见光区进行分析。

3.1 近红外光谱

近红外光谱由有机分子中含氢基团（O-H、N-H、C-H、S-H）振动的合频吸收和倍频吸收产生。近红外光谱技术是一种间接分析技术，根据化合物在近红外谱曲的吸收强度和吸收位置，通过建立模型，实现定量分析和定性分析[29]。LIU L等[30]采集了雷司令葡萄酒的可见-近红外光谱图（Vis-NIR），将光谱数据进行了标准正态变换（standard normal variate，SNV）、平滑和求导，降低散射、噪音和基线漂移对模型的影响，通过模式判别方法PLS-DA和LDA建立了产地分类模型。结果发现，可见光区和长波近红外光区所含样品信息丰富，模型对澳大利亚和德国葡萄酒的判别效果令人满意，对新西兰和法国葡萄酒的识别率不足70%。MARTELO-VIDAL MJ等[31]应用紫外-可见-近红外光谱法区分了西班牙下海湾原产地四个不同小产区的阿尔巴利诺葡萄酒，通过扫描葡萄酒的光谱图，在PCA的基础上分别建立了SIMCA、LDA和SVM判别模型，结果表明，SIMCA可在不同波段区分萨尔内斯、康达杜、里拜依拉德乌亚的葡萄酒，LDA可在可见-近红外光区区分出罗萨尔的葡萄酒，判别率均在80%之上。刘巍等[32]将NIRS应用于我国昌黎、沙城和法国波尔多地区葡萄酒的识别，经过逐步回归分析筛选特征波段，建立了三个产地的判别模型，聚类分析的效果同样令人满意。

3.2 中红外光谱

中红外光谱是由分子的基频振动所产生的吸收光谱。基频振动是红外活性振动中吸收最强的振动，最适宜进行红外光谱的定性和定量分析，通常所说的红外光谱大都指这一范围。GREMAUD G等[33]应用傅立叶红外光谱法（fourier transform infrared spectrometry，FT-IR）检测了葡萄酒的酒精度、pH值、总酸等物质的吸收强度，结合葡萄酒中的微量元素含量，建立了LDA判别模型，实现了对瑞士五个不同产区葡萄酒的有效识别，识别率为100%。RIOVANTO R等[34]分别扫描了葡萄酒的紫外、可见、近红外、中红外光谱图，基于PCA，采用LDA对澳大利亚五个产区的葡萄酒进行识别，结果发现，使用中红外光谱图的模型效果最好，经过进一步建立SIMCA判别模型，可以较好的区分葡萄酒的产区，巴罗萨谷、克莱尔谷、麦克拉伦谷、古纳华拉、西澳的判别率分别为89.5%、88.7%、100%、86.9%、100%。张军等[35]采集了河北、山东和天津玫瑰香葡萄酒的中红外光谱，建立了SVM产地判别模型，模型对于样品三个产地的识别率均在98%以上。

4 分子荧光光谱

分子荧光光谱（molecular fluorescence spectroscopy）又称荧光光谱法或荧光分析法，其是利用某些物质分子受光照射时所发生的荧光的特性和强度，进行物质的定性或定量分析。可以产生荧光的物质，多为有机芳香族化合物或它们与金属离子形成的配合物。荧光光谱法灵敏度高、无损、快速，但易受浓度、pH值等因素的影响。葡萄酒中酚酸、氨基酸、单宁等物质含量丰富，这些物质与葡萄酒的品种、产地、酿造工艺等有关，且都能产生荧光现象，因此可以通过分析葡萄酒的荧光光谱，达到葡萄酒产地溯源的目的。

AIRADO-RODRÍGUEZ D等[36]用前表面荧光光谱法，结合平行因子分析（parallel factor analysis，PARAFAC），分析了西班牙北部里奥哈产区和中南部瓜迪亚纳河岸产区的葡萄酒。结果表明，两个产区的葡萄酒可以明显区分开，原因可能在于这两个产区的气候类型差别较大，还可以看到里奥哈产区的葡萄酒分布集中，迪亚纳河岸产区的葡萄酒分布较为离散，这可能由酿造工艺和陈酿方式的不同所造成。YIN C L等[37]将三维荧光光谱法应用于我国昌黎原产地干红葡萄酒的定性判别，结果发现，不同葡萄酒的荧光强度、荧光峰的位置和数量均不同，荧光光谱数据结合PCA，可以很好地对昌黎产区不同年份、不同酒厂和不同品种的葡萄酒进行识别。

5 结论与展望

随着全球葡萄酒贸易的迅速发展，建立葡萄酒的安全追溯体系至关重要，产地溯源技术的研发不断深入。从光谱技术在葡萄酒原产地识别中的应用来看，每种光谱方法都有自己的优点和缺陷，在实际应用中，应该综合考虑葡萄酒中对产地指示性强的元素和化合物，选择成本较低、速度较快、效果较好的检测方法。

与国外相比，我国在葡萄酒产地溯源中的相关报道较少，在已有的报道中，研究所使用的样品量也远远不够，不能反映一个产地的真实信息。我国应该大量收集有代表性的原产地葡萄酒，建立各产地葡萄酒的特征指纹库，尤其是微量元素和同位素的数据库，从而对我国原产地葡萄酒进行有效保护。

[1]郑成思.WTO 知识产权协议逐条讲解[M].北京：中国方正出版社，2001.

[2]李玉萍，叶 露，秦小立，等.我国热区地理标志产品发展现状及对策研究[J].广东农业科学，2013（22）：207-212.

[3]全国原产地域产品标准化工作组.GB/T 19049—2008 地理标志产品昌黎葡萄酒[S].北京：中国标准出版社，2008.

[4]全国原产地域产品标准化工作组.GB/T 19265—2008 地理标志产品沙城葡萄酒[S].北京：中国标准出版社，2008.

[5]全国原产地域产品标准化工作组.GB/T 18966—2008 地理标志产品烟台葡萄酒[S].北京：中国标准出版社，2008.

[6]全国原产地域产品标准化工作组.GB/T 19504—2008 地理标志产品贺兰山东麓葡萄酒[S].北京：中国标准出版社，2008.

[7]全国原产地域产品标准化工作组.GB/T 20820—2007 地理标志产品通化山葡萄酒[S].北京：中国标准出版社，2007.

[8]KUMŠTA M,PAVLOU ŠEK P,KUPSA J.Phenolic profile in Czech white wines from different terroirs[J].Food Sci Biotechnol,2012,21(6):1593-1601.

[9]OLIVEIR JM,FARIA M,SÁ F,et al.C6-alcohols as varietal markers for assessment of wine origin[J].Anal Chim Acta,2006,563(1-2):300-309.

[10]GALGANO F,FAVATI F,CARUSO M,et al.Analysis of trace elements in southern Italian wines and their classification according to provenance[J].LWT-Food Sci Technol,2008,41(10):1808-1815.

[11]DUTRA S V,ADAMI L,MARCON A R,et al.Characterization of wines according the geographical origin by analysis of isotopes and minerals and the influence of harvest on the isotope values[J].Food Chem,2013,141(3):2148-2153.

[12]CYNKAR W,DAMBERGS R,SMITH P,et al.Classification of Tempranillo wines according to geographic origin:combination of mass spectrometry based electronic nose and chemometrics[J].Anal Chim Acta,2010,660(1-2):227-231.

[13]SON H S,HWANG G S,AHN H J,et al.Characterization of wines from grape varieties through multivariate statistical analysis of1H NMR spectroscopic data[J].Food Res Int,2009,42(10):1483-1491.

[14]CONSONNI R,CAGLIANI L R,GUANTIERI V,et al.Identification of metabolic content of selected Amarone wine[J].Food Chem,2011,129(2):693-699.

[15]BRESCIA M A,CALDAROLA V,GIGLIO A,et al.Characterization of the geographical origin of Italian red wines based on traditional and nuclear magnetic resonance spectrometric determinations[J].Anal Chim Acta,2002,458(1):177-186.

[16]GODELMANN R,FANG F,HUMPFER E,et al.Targeted and nontargeted wine analysis by1H NMR spectroscopy combined with multivariate statistical analysis.Differentiation of important parameters:grape variety,geographicalorigin,yearofvintage[J].J Agr Food Chem,2013,61(23):5610-5619.

[17]胡博然，周 妍，朱 勇，等.利用核磁共振技术和电子舌技术分析2个产区干红葡萄酒代谢产物的差异[J].分析与检测，2013，39（10）：215-222.

[18]BEJJANI J,BALABAN M,RIZK T.A sharper characterization of the geographical origin of Lebanese wines by a new interpretation of the hydrogen isotope ratios of ethanol[J].Food Chem,2014,165:134-139.

[19]MONAKHOVA Y B,GODELMANN R,HERMANN A,et al.Synergistic effect of the simultaneous chemometric analysis of1H NMR spectroscopic and stable isotope (SNIF-NMR,18O,13C) data:application to wine analysis[J].Anal Chim Acta,2014,833:29-39

[20]薛 洁，蒋 露.SNIF-NMR 和IRMS 技术在原产地葡萄酒鉴定中的应用[J].食品与发酵工业，2011，37（10）：154-158.

[21]DE VILLIERS A,ALBERTS P,TREDOUX AG,et al.Analytical techniques for wine analysis:an African perspective；a review[J].Anal Chim Acta,2012,730:2-23.

[22]GRINDLAY G,MORA J,GRAS L,et al.Atomic spectrometry methods for wine analysis:a critical evaluation and discussion of recent applications[J].Anal Chim Acta,2011,691(1-2):18-32.

[23]VERSARI A,LAURIE V F,RICCI A,et al.Progress in authentication,typification and traceability of grapes and wines by chemometric approaches[J].Food Res Int,2014,60:2-18.

[24]PERES B,BARLET N,LOISEAU G,et al.Review of the current methods of analytical traceability allowing determination of the origin of foodstuffs[J].Food Control,2007,18(3):228-235.

[25]BOSCHETTI W,RAMPAZZO R T,DESSUY M B,et al.Detection of the origin of Brazilian wines based on the determination of only four elements using high-resolution continuum source flame AAS[J].Talanta,2013,111:147-155.

[26]KORE OVSKÁ M,SUHAJ M.Identification of some Slovakian and European wines origin by the use of factor analysis of elemental data[J].Eur Food Res Technol,2005,221(3-4):550-558.

[27]JOS A,MORENO I,GONZALEZ A G,et al.Differentiation of sparkling wines(cava and champagne)according to their mineral content[J].Talanta,2004,63(2):377-382.

[28]JURADO J M,ALCAZAR A,PALACIOS-MORILLO A,et al.Classification of Spanish DO white wines according to their elemental profile by means of support vector machines[J].Food Chem,2012,135(3):898-903.

[29]刘翠玲，郑 光，吴静珠，等.近红外光谱分析技术在蔬菜农药残留检测中的初步探索[J].中国酿造，2009，28（10）：138-140.

[30]LIU L,COZZOLINO D,CYNKAR W U,et al.Preliminary study on the application of visible-near infrared spectroscopy and chemometrics to classify Riesling wines from different countries[J].Food Chem,2008,106(2):781-786.

[31]MARTELO-VIDAL M J,DOMÍNGUEZ-AGIS F,VÁZQUEZ M.Ultraviolet/visible/near-infrared spectral analysis and chemometric tools for the discrimination of wines between subzones inside a controlled designation of origin:a case study of Rías Baixas[J].Aust J Grape WineRes,2013,19(1):62-67.

[32]刘 巍，战吉宬，黄卫东，等.基于近红外光谱技术的葡萄酒原产地辨识方法[J].农业工程学报，2010，26（1）：374-378.

[33]GREMAUD G,QUAILE S,PIANTINI U.Characterization of Swiss vineyards using isotopic data in combination with trace elements and classical parameters[J].Eur Food Res Technol,2004,219(1):97-104.

[34]RIOVANTO R,CYNKAR W U,BERZAGHI P,et al.Discrimination between Shiraz wines from different Australian regions:the role of spectroscopy and chemometrics[J].J Agr Food Chem,2011,59(18):10356-10360.

[35]张 军，王 方，魏纪平，等.基于SVM 的天津产地玫瑰香葡萄酒定性分析[J].光谱学与光谱分析，2011，31（1）：109-113.

[36]AIRADO-RODRÍGUEZ D,DURÁN-MERÁS I,GALEANO-DÍAZ T,et al.Front-face fluorescence spectroscopy:a new tool for control in the wine industry[J].J Food Compos Anal,2011,24(2):257-264.

[37]YIN C L,LI H,DING C H,et al.Preliminary investigation on variety,brewery and vintage of wines using three-dimensional fluorescence spectroscopy[J].Food Sci Technol Res,2009,15(1):27-38.