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文献解读
葡萄园对黑比诺葡萄酒元素成分的影响期刊：FoodChemistry（6.）发表时间：.07研究背景
土壤和岩石的元素组成有助于浆果中发现非碳，氢和氧元素。由于土壤来源的母体不同，土壤的元素分布在不同地点之间也有很大差异。在酿酒厂中，葡萄浆果及其组成元素被转化为葡萄酒。葡萄酒的元素特征非常重要，不仅因为其与产地之间的联系，同时也影响了葡萄酒的物理，化学和感官特性。葡萄浆果元素的组成受到葡萄藤摄取、环境因素、沉积在浆果表面的化学化合物、酿酒中与设备和容器的接触、酿酒后的处理等的影响。在这项研究中，我们假设即使通过最小化葡萄种植地点和葡萄酒之间的差异引入，我们也能够通过元素组成观察葡萄酒化学上的显着差异。研究使用一个葡萄品种黑比诺，以及在单个地点，加州大学戴维斯分校教学与研究酒庄，接收葡萄和酿酒。我们未来的工作包括阐明葡萄酒在整个生长季节中元素特征的可重复性，并将元素化学的差异与土壤化学联系起来。材料与方法
1.葡萄园位置黑比诺是从十四个不同的葡萄园地点获得的。这些地点代表了八个不同的美国葡萄种植区（AVA），包括圣丽塔山（SRH），圣玛丽亚谷（SMV），阿罗约塞科（AS），卡纳罗斯（CRN），索诺玛海岸（SNC），俄罗斯河谷（RRV），安德森谷（AV）和威拉米特谷（OR）。最南端和最北端站点之间的距离约为km，如图1所示。站点海拔范围从近海平面到近m。由于这一数量的地点以较大的距离和不同的高度分散开来，因此分别在表1和表2中显示了许多不同的土壤类型和微气候，随后在此实验设计中进行了表示。2.发酵来自14个不同葡萄园地点的葡萄收获时的Brix糖度为23.9+/-0.9。收获日期为年8月13日至年9月15日。平均pH值为3.6+/-0.1，平均可滴定酸度以酒石酸计为5.0+/-0.6g/L。在加州大学戴维斯分校的教学与研究酿酒厂酿酒。使用标准化的酿酒规范以最小化变量。酿酒结束后将葡萄酒放入不锈钢储存容器中，取样进行元素分析。3.化学分析在加州大学戴维斯分校等离子体质谱跨学科研究中心使用安捷伦7ce进行电感耦合等离子体质谱法（ICP-MS）对14种葡萄酒的元素组成进行了表征。结果与讨论
1.葡萄栽培地点如表1所示，这14个葡萄园站点包括十个不同的土壤系列或土壤系列的组合。表1列出了这两个站点。阿罗约塞科AVA中的两个AS1和AS2包括Chualar壤土。俄罗斯河谷AVA内的两个地点RRV1和RRV2，以及索诺玛海岸AVA内的一个地点SNC1，由Goldridge细砂壤土组成。安德森河谷AVA，AV1和AV2内的两个地点均由Bearwallow–Wolfey复合土壤系列组成。这些葡萄园地点还提供表1所示的一系列植物总可用水（PAW）。类别从非常低（7.5厘米）到很高（22.5厘米）的植物总可用水。SRH1的圣卢西亚土壤的特征是最低的植物可用水为6.9cm。在RRV1，RRV2和SNC1中发现的Goldridge土壤的特征是最高PAW为26.7厘米。SMV2和AS1、AS2的Chualar土也分别提供24.3cm和25.6cm高的PAW。PAW是不同土壤质地的类型和数量的结果。在AVA挖了两个H1和H2深度的土壤。在这些葡萄园场地的地平线H1处，粘土的百分比从13到52不等，而沙子的百分比从7到68.8不等。这些葡萄园的H2值与H1相似，粘土含量从13到50，而沙子含量从7到61.1。除了PAW的差异外，这些土壤还提供了不同的化学环境，H2层中这些土壤的报告pH值范围为OR1中的5.1到AS1和AS2中的7.3。这些葡萄园站点还受到不同的微气候条件的影响，如表2。最高每日温度高于30°C的天数介于SRH1的2到AV1和AV2的86。最低的日度差（Degree–Days）为在OR1和OR2中观察到的，AV1和AV2是，与OR1和OR2站点相比，相对差近50％。生长条件的这种差异反映在收获日期为AS1和AS2的8月20日，OR1和OR2的9月14日。在2月至10月之间这些站点观测到的累积降雨（以附近的气象站为特征）相差30倍。SRH1的降雨量最小，为14.7mm。相反，最接近OR1和OR2以及AV1和AV2的气象站在同一时间段内大约降雨量为毫米。在此实验设计中使用的站点附近的数据中，最大的GDD比最低的GDD高出50％。在OR站点观测到最低的GDD。根据可用的土壤温度数据得出的土壤日度差表明，在生长季节中，累积热量的范围相对狭窄。这些数据表明，该实验设计中的位点包括多种土壤，因此隐含了土壤的质地、组成以及生长条件，从而产生了随位点变化的元素组成。葡萄酒元素组成已被用作衡量站点间相似性和差异性的指标。酿酒活动导致的元素成分变化已通过使用的标准化酿酒规范得以最小化。这种可重复性的结果是最大限度地减少了酒厂和酿酒对样品的影响，从而能够更好地将元素成分与葡萄园所在地相关联。这些表征现场土壤，温度和降雨的数据揭示了这项工作所代表的广泛的物理和化学条件。需要跨位点的变化以使浆果中产生范围广泛的化学成分。这些地点包括许多用于黑比诺生长的重要AVA，因此，有望提供有关黑比诺葡萄酒所产生的各种理想品质的物理和化学条件的见解。2.元素统计从十四个葡萄园中种植的葡萄制成的葡萄酒中，对47种监测元素中的27种进行了元素成分定量分析。在至少十四个地点的一半中，观察到这27种元素超出了葡萄酒的定量极限。通过方差分析（ANOVA）确定所有27个量化元素在各个葡萄园站点之间均存在显著差异。图2显示了葡萄园效应的PCA图，其中包括葡萄园地块的分数和元素的含量。PCA的第一维描述了将近42％的变化。与高浓度的Al，Pb，Ga，B，Zn，Na，Fe和V元素呈正相关，与高浓度的Ba，Eu，Sr和Rh呈负相关。第一维与葡萄园AS1，SRH1，SMV2和AS2正相关，而与葡萄园SNC1，OR2和OR1负相关。PCA的第二维描述了变化的15％。它与Co，Ce和Cu元素呈正相关，与P元素呈负相关。由于实验设计最大程度地减少了葡萄种植地点和葡萄酒之间的差异，因此，葡萄园地点和单个元素之间元素组成的显著差异以及相关性可能是葡萄园地点不同的结果。在至少一半（7）的葡萄园场所中，观察到元素Li，Na，K，Rb和Cs。Li的浓度范围为0.9至21.0μg/L。Na浓度范围为4.0至40.4×μg/L。K浓度范围为0.7至1.2×μg/L。Rb浓度范围为1.0–4.9×μg/L。Cs浓度范围从0.8到15.3μg/L。在这些元素中，Li，Na和Cs的最大浓度与最小浓度之比大于10倍。在下文中观察到的其他元素具有10倍或更大的范围的元素是Pb，Mo和Er。在这些地点种植的葡萄酿造的葡萄酒中，元素Li，Na和Cs相差一个数量级。这些葡萄酒中的K浓度确实有明显的区别，但仅在2倍范围内，这可能是由于其单价阳离子和质子交换在葡萄生理中的关键作用。K的浓度会影响果汁和葡萄酒的重要指标，例如所得果汁中的pH值和可滴定的酸度。Al的浓度范围可能是厂址的结果，基于设备的差异也不大，因为在所有厂址使用了相同的酿酒设备和工艺条件。基本元素B和Al的最大最小比为3.6到6.5倍。相比之下，即使不是必需营养素，Ga的最大/最小比率也仅为2.1。然而，Ga已显示出可以明显区分葡萄园地点。我们还观察到几种过渡金属的定量浓度在各个站点之间都存在显著差异。Zn浓度范围为至μg/L。Fe的浓度范围为1.1至5.0×μg/L。V浓度范围为0.7至4.2μg/L。Zn，Fe和V与PC1密切相关。Cu的浓度范围为34.2至μg/L。Co浓度范围为1.6至6.2μg/L。Cu和Co与PC2密切相关。Mn浓度在1.1至2.8×μg/L之间。Mo的浓度范围为0.至3.21μg/L。Mo是最大观察浓度与最小观察浓度之比大于10的元素之一。Rh浓度范围为0.03至0.07μg/L。Ni的浓度范围为13.2至μg/L。尽管Ni和V与PC1没有很强的相关性，但它们是分开的，其中Ni呈负相关，而V呈正相关。镧系元素的Ce，Eu和Er，在大多数产区的葡萄酒中也观察到，并且在它们之间存在显着差异。Eu浓度范围为0.至0.22μg/L，与PC1密切相关。Ce浓度范围为0.至0.μg/L，与PC2强相关。Er浓度范围为0.至0.14μg/L。Er和Ce与PC2正相关，而Mg与Mg正相关。3.元素组成通过使用PCA，已经确定了与PC1或2显著相关的几个元素。因此，这些元素对于表征这14个葡萄园站点的葡萄酒非常重要。Al与PC1高度相关。在图3a所示的阿罗约塞科，圣玛利亚谷和圣丽塔山的葡萄园中观察到较高的Al浓度，即大于μg/L。相比之下，有七个葡萄园的葡萄酒含量不足μg/L。在SRH1和SMV2站点（圣丽塔山和圣玛丽亚谷）发现Zn浓度最高，超过μg/L，如图3b所示。阿罗约塞科中的两个位点略少一些，约为μg/L。从威拉米特谷地（OR1和OR2）和索诺玛海岸/俄罗斯河谷的两个地点（SNC1和RRV1）观察到最低的Zn浓度，低于μg/L。管理实践可能会影响所测Zn的不同含量。Ba与PC1呈负相关，因此我们观察到威拉米特谷的葡萄园中，浓度最高，高于μg/L，如图3c所示。相比之下，来自圣塔丽塔山，圣玛丽亚谷，阿罗约山高和卡内罗斯的站点中浓度最低，低于μg/L。Ce与PC2正相关，因此与RRV2和AS1相关。来自AS1，AS2，OR1，OR2和RRV2的葡萄酒的Ce浓度均高于0.08μg/L，如图3d所示。Ce浓度小于0.04μg/L时，与RRV1和SNC1的Goldridge土壤位点相关的葡萄酒，尤其是Ce的成分与RRV2的Ce成分不同，后者的测得浓度为约0.19μg/L。Ce的不同含量可能与Mg缺乏的土壤有关，在这种土壤中植物能够吸收稀土元素。在所有地点的葡萄酒中，Cs浓度从最大值到最小值变化超过10倍，如图3f所示。在OR2，SNC1和RRV1中观察到最高浓度超过8μg/L，在OR2中观察到最高浓度超过15μg/L。RRV1和SNC1站点位于Goldridge土壤上。相比之下，剩余的含有Goldridge土壤RRV2的地点表现出的最低Cs浓度之一，低于1μg/L。由于通过实验设计可以最大程度地降低酿酒和酿酒厂的影响，因此这些差异很可能是葡萄园场地或不同栽培管理的结果。4.使用站点特征或原始葡萄汁数据投影元素数据通过使用多因素分析（MFA），对PCA建立的元素分布关系（见上文）进行了分析，并利用表征生长位点和初始果汁成分的数据进行了分析。葡萄酒元素分布图和现场天气数据（包括土壤成分指标）在图4a中的MFA图显示，前两个维度描述了80％的变化。维度1与高浓度的粘土（H1Clay和H2Clay）呈正相关，与高浓度的沙子（H1Sand和H2Sand），TPAW（植物总可用水）和CapDD呈负相关。第一维与K正相关，而与Ni负相关。第二维也与CapDD以及元素K和P正相关。预计高粘土含量和可交换阳离子（例如K）之间存在相关性。酒中元素成分和初始果汁化学成分的MFA图在图4b中显示，前两个维度解释了近90％的变化。1维与高NOPA和NH3浓度以及较高的可滴定酸度（TA）具有正相关关系。pH与维度1呈负相关。第一维度与Fe，V，Co和Cu正相关，而与K呈负相关。较高的K和较高的pH之间的相关性是可预期的，因为K的存在通常是由于葡萄中质子的交换所致。随着葡萄酒年龄的增长，钾含量的升高会通过酒石酸钾盐的沉淀而影响葡萄酒的成分。第二维度与NOPA以及元素K，P，Na，Pb，Ga，Al，维度2与Rh，Eu，Sr，Ba，Cs和Ni负相关。结论
元素分析是评估土壤化学成分对水果组成影响的直接手段之一，尽管与场地相关的农业处理也可能影响元素组成。了解场地土壤和微气候对葡萄酒化学的贡献对于确定土壤，水的可利用性和微气候变化的影响非常重要。在这项工作中，黑比诺生长在不同的土壤和微气候条件下，其接近范围从几百米到公里不等。一个区域内的葡萄园站点，因为彼此靠近，通常显示出相似的元素特征。数据还显示了区域之间的差异。地点的区别在于微量元素和微量元素的结合，例如Li和Cs，在这些地点种植的水果酿造的葡萄酒中，其浓度相差十倍。在这项研究中，观察到葡萄酒化学中元素组成的显著差异。使用一个葡萄品种并在一个地点接收葡萄和酿酒可以最大程度地减少葡萄生长地点和葡萄酒之间的差异。跨越多个地点的单一酿酒葡萄的生产进一步证明，葡萄酒中元素化学的显著差异可归因于生长地点。将来，我们计划确定整个生长季节中元素组成的可重复性。GrapeResearch
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