中國(guó)進(jìn)口紅葡萄酒香氣特征與價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)分析

胡竹韻，王星晨，陶永勝,2,*，傅小萌，張芳芳

中國(guó)進(jìn)口紅葡萄酒香氣特征與價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)分析

胡竹韻1，王星晨1，陶永勝1,2,*，傅小萌1，張芳芳1

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué)葡萄酒學(xué)院，陜西 楊凌 712100；2.陜西省葡萄與葡萄酒工程技術(shù)研究中心，陜西 楊凌 712100）

葡萄酒樣本選擇673款不同價(jià)格水平的進(jìn)口干紅葡萄酒。葡萄酒的香氣特征采用經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的品嘗員的感官描述分析得到，而后香氣特征采用“葡萄酒香氣輪”上的香氣標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)歸類。供試葡萄酒香氣特征被標(biāo)準(zhǔn)化后被分為12個(gè)香氣類別，每一香氣特征和香氣類別在不同價(jià)格區(qū)段的出現(xiàn)頻率經(jīng)統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到。結(jié)果表明：不同價(jià)格區(qū)段的進(jìn)口葡萄酒具有的香氣特征有差異，除了＞1 400元/瓶的葡萄酒之外，其余價(jià)格區(qū)段的葡萄酒香氣特征的出現(xiàn)頻率與價(jià)格水平之間存在多元線性關(guān)系。偏最小二乘回歸模型確認(rèn)了進(jìn)口干紅葡萄酒價(jià)格與香氣特征之間的數(shù)學(xué)聯(lián)系，即來(lái)源于陳釀中的香氣特征與價(jià)格呈正相關(guān)，并且確認(rèn)＞1 400元/瓶的進(jìn)口葡萄酒產(chǎn)品屬于奢侈品的特例。

進(jìn)口紅葡萄酒；價(jià)格；香氣特征；主成分分析；偏最小二乘回歸

眾所周知，商品的價(jià)格會(huì)影響消費(fèi)者的選擇意向，葡萄酒消費(fèi)者的購(gòu)買選擇也必然受到葡萄酒價(jià)格水平的影響[1]。國(guó)外葡萄酒市場(chǎng)消費(fèi)研究把消費(fèi)者的葡萄酒購(gòu)買選擇影響因素分為主觀因素和客觀因素。主觀因素包括消費(fèi)者性別[2]、年齡[3]、國(guó)籍[4]、社會(huì)階層[2]、權(quán)威響應(yīng)[1]以及廣告效應(yīng)[5-6]等?？陀^因素相比主觀因素對(duì)消費(fèi)者更有影響力[7]，又可分為外部因素和內(nèi)部因素，外部因素包括葡萄酒產(chǎn)區(qū)、葡萄園級(jí)別、葡萄品種、獲獎(jiǎng)情況、采收期的天氣和酒瓶質(zhì)量[8-11]；內(nèi)部因素包括葡萄酒外觀、香氣、口感和酒體結(jié)構(gòu)[8,12-14]。Mueller等[15]對(duì)330名澳洲葡萄酒消費(fèi)者的調(diào)查結(jié)果顯示，消費(fèi)者購(gòu)買葡萄酒時(shí)非?？粗鼐茦?biāo)上的感官特征描述，以及與食物搭配的信息。很多調(diào)查報(bào)告都揭示出酒標(biāo)上與感官質(zhì)量相關(guān)的有用信息是高檔葡萄酒的提示語(yǔ)言[16-17]。西班牙市場(chǎng)的一項(xiàng)調(diào)查研究顯示，消費(fèi)者很關(guān)注葡萄酒產(chǎn)區(qū)、年份、香氣、平衡度和復(fù)雜度[13]。希臘市場(chǎng)的調(diào)查也顯示，消費(fèi)者最關(guān)注的方面是葡萄酒產(chǎn)區(qū)和香氣[18]。在中國(guó)北京、上海和廣州，對(duì)310名葡萄酒消費(fèi)者進(jìn)行的調(diào)查有著相似的結(jié)果，52%的調(diào)查對(duì)象認(rèn)為香氣是最重要的因素[19]。因此，影響葡萄酒選擇消費(fèi)的內(nèi)部因素中，香氣質(zhì)量是消費(fèi)者重點(diǎn)關(guān)注的感官特征。

當(dāng)前，葡萄酒產(chǎn)品是我國(guó)一線城市重要的酒類消費(fèi)產(chǎn)品，關(guān)于葡萄酒的價(jià)格與香氣特征之間的關(guān)聯(lián)分析，目前國(guó)內(nèi)還沒(méi)有相關(guān)的研究報(bào)道。本研究以當(dāng)前中國(guó)市場(chǎng)上進(jìn)口干紅葡萄酒為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)不同價(jià)格區(qū)段進(jìn)口干紅葡萄酒的香氣特征進(jìn)行感官描述分析，試圖建立進(jìn)口葡萄酒價(jià)格與香氣質(zhì)量之間的數(shù)學(xué)關(guān)聯(lián)，為葡萄酒市場(chǎng)監(jiān)管提供可用的技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1葡萄酒樣品

2011年，從北京、上海、廣州的零售商超或者葡萄酒專賣店采集了673款不同價(jià)格水平的進(jìn)口干紅葡萄酒，價(jià)格區(qū)段信息見(jiàn)表1，葡萄酒價(jià)格范圍在17～7 980元/瓶。表1中葡萄酒價(jià)格區(qū)段的劃分標(biāo)準(zhǔn)是用來(lái)保證葡萄酒樣品數(shù)量的均勻分布，各價(jià)格區(qū)段的葡萄酒總量都占到樣品總量的5%以上。在每個(gè)零售商超或葡萄酒專賣店，每一價(jià)格區(qū)段的葡萄酒只選一款，若某一價(jià)格區(qū)段上沒(méi)有可供選擇的酒樣，則不選取，同一款的葡萄酒只選一次。

對(duì)葡萄酒樣品進(jìn)行感官描述分析，如果感官分析結(jié)果與葡萄酒背標(biāo)上標(biāo)注香氣質(zhì)量特征明顯不符，則葡萄酒樣品作廢，如表1所示，共有23款葡萄酒作廢，占采集葡萄酒樣品總量的5%以下。

表1 葡萄酒樣品的價(jià)格區(qū)段Table 1 Price levels of wine samples

1.2 感官分析

葡萄酒香氣特征的描述分析由經(jīng)過(guò)“標(biāo)準(zhǔn)香氣物質(zhì)”培訓(xùn)的品嘗小組進(jìn)行，品嘗小組由30名“葡萄與葡萄酒工程”專業(yè)的本科學(xué)生組成。在感官描述分析之前，小組成員采用葡萄酒標(biāo)準(zhǔn)香氣物質(zhì)（Le Nez du Vin）聞香培訓(xùn)，直到品嘗組對(duì)每一香氣物質(zhì)的正確識(shí)別率＞95%，才能進(jìn)行感官分析。感官分析在標(biāo)準(zhǔn)葡萄酒感官分析實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行，明亮的白色光線，溫度20℃，每一品嘗員位于相對(duì)獨(dú)立的品嘗空間，每一款葡萄酒取30 mL盛放在黑色的標(biāo)準(zhǔn)葡萄酒盲品杯中，小組成員聞香5～10 s后展開(kāi)討論，最終按照“葡萄酒香氣輪”[20-21]中的香氣詞匯給每一款酒確定3～6個(gè)香氣特征。不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中某一香氣特征出現(xiàn)的頻率（present frequency，PF）按照公式（1）計(jì)算。

供試葡萄酒樣品的香氣特征分為12個(gè)香氣類別：小漿果、熱帶水果、溫帶水果、香料、橡木、焦糖、花香、烘烤、煙熏、堅(jiān)果、香草和薄荷，每一香氣類別的出現(xiàn)頻率是該類別中香氣特征出現(xiàn)頻率的總和。

1.3統(tǒng)計(jì)分析

每一香氣特征和香氣類別的標(biāo)準(zhǔn)偏差分析采用Excel 2010（Microsoft Inc.，USA）計(jì)算，主成分分析（principle component analysis，PCA）和偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）采用SPSS19.0（SPSS Inc.，Chicago，Ⅱ，USA）計(jì)算處理。

2 結(jié)果與分析

2.1不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中的香氣特征

葡萄酒香氣特征是可以被品嘗員客觀描述的，Noble在葡萄酒品嘗學(xué)研究中，設(shè)計(jì)并改進(jìn)了一套葡萄酒香氣特征描述術(shù)語(yǔ)，制成葡萄酒香氣輪[20-21]，指導(dǎo)品嘗員和消費(fèi)者利用標(biāo)準(zhǔn)化的香氣術(shù)語(yǔ)客觀地分析描述葡萄酒香氣質(zhì)量。隨后，葡萄酒香氣輪在葡萄酒產(chǎn)品研發(fā)、感官分析和市場(chǎng)拓展中發(fā)揮了重要的作用。一些根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)香氣術(shù)語(yǔ)制作的葡萄酒標(biāo)準(zhǔn)香氣物質(zhì)產(chǎn)品被開(kāi)發(fā)出來(lái)，例如酒鼻子（Le Nez du Vin），用于葡萄酒香氣特征的培訓(xùn)。本實(shí)驗(yàn)中，感官分析小組成員經(jīng)過(guò)葡萄酒標(biāo)準(zhǔn)香氣物質(zhì)培訓(xùn)，然后進(jìn)行香氣特征的描述分析。品嘗員聞香給出的相似的香氣特征描述采用葡萄酒香氣輪中的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)統(tǒng)一歸納。不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒的香氣特征采用出現(xiàn)頻率進(jìn)行量化處理，表2為供試不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中香氣特征和香氣類別的出現(xiàn)頻率，共有12個(gè)香氣類別的38種香氣特征出現(xiàn)在供試葡萄酒中。

由表2分析可知，雖然38 種香氣特征并不是都在所有價(jià)格區(qū)段的葡萄酒中出現(xiàn)，但每一價(jià)格區(qū)段的葡萄酒都有12 個(gè)香氣類別的香氣特征。香氣特征或香氣類別的標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)（coefficient of standard deviation，C-STD）表示它們?cè)诓煌瑑r(jià)格區(qū)段葡萄酒水平之間的偏差。C-STD值是標(biāo)準(zhǔn)偏差和平均值的比值，它比STD更加精確[22]，因此C-STD在比較香氣特征在葡萄酒之間的偏差更有價(jià)值。供試葡萄酒中，小漿果、香料、溫帶水果、橡木和焦糖等香氣類別有較高的PF值和較低的C-STD值。但是，花香、烘烤、煙熏和堅(jiān)果等香氣類別以及它們包括的香氣特征的C-STD值均＞0.7，并且很多香氣特征在多個(gè)價(jià)格區(qū)段的葡萄酒中沒(méi)有或者出現(xiàn)頻率很低，這說(shuō)明不同價(jià)格區(qū)段的葡萄酒具有的香氣特征有差異。

表2 不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中香氣特征的出現(xiàn)頻率Table 2 Frequency of appearance of aroma characteristics from wines with different price levellss%

盡管有研究認(rèn)為包括產(chǎn)區(qū)、生產(chǎn)商、陳年時(shí)間、酒精度和品種等外在因素會(huì)影響葡萄酒產(chǎn)品的價(jià)格，但很多研究證據(jù)都顯示，葡萄酒的內(nèi)在因素，即葡萄酒的感官質(zhì)量才是眾多葡萄酒產(chǎn)品價(jià)格的主要決定因素，而感官質(zhì)量中香氣特征的決定作用更大[8-9]。本研究中，香氣特征在不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中出現(xiàn)頻率的偏差分析表明，不同價(jià)格的進(jìn)口干紅葡萄酒中香氣特征存在差異，但是要想挖掘不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中香氣特征差異的深層次信息，需要進(jìn)行更高層次的統(tǒng)計(jì)分析。

2.2香氣特征出現(xiàn)頻率的主成分分析

葡萄酒香氣特征與價(jià)格的研究中，主成分分析（PCA）是最常用的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析方法，它能在多個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)的多元信息中進(jìn)行降維處理，篩選關(guān)鍵特征和有用信息。采用該方法或其類似方法，Charters等[8]的一項(xiàng)調(diào)查結(jié)果顯示，香氣質(zhì)量是葡萄酒感官質(zhì)量的重要信息，特殊的香氣特征通常與品質(zhì)優(yōu)良的葡萄酒相聯(lián)系。Swangkeaw等[23]研究認(rèn)為新鮮的果香和花香特征是新鮮型年輕紅葡萄酒的感官特征，其價(jià)格便宜。Piqueras等[12]研究得出葡萄酒價(jià)格與葡萄酒陳釀時(shí)間呈正相關(guān)，因?yàn)殛愥剷?huì)增加葡萄酒香氣的復(fù)雜度。而B(niǎo)rentari等[24]的研究表明葡萄酒的特殊香氣和口感通常會(huì)使葡萄酒更加昂貴。

圖1 香氣類別和價(jià)格在前兩個(gè)主成分上的載荷Fig.1 Loadings of aroma categories and price on the first two PCs

本研究中，PCA用來(lái)對(duì)不同價(jià)格區(qū)段葡萄酒中香氣特征出現(xiàn)頻率的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。當(dāng)用表2中38個(gè)香氣特征的數(shù)據(jù)分析時(shí)，總方差均勻地分布在了前6個(gè)主成分（PC）中，所以降維效果不佳。當(dāng)使用12個(gè)香氣類別數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析時(shí)，前5個(gè)主成分占總體方差的100%，并且前兩個(gè)主成分分別占總方差的69.0%和19.1%，二者合占88.07%。圖1為香氣類別和價(jià)格在主成分1和主成分2上的載荷圖，除了熱帶水果和溫帶水果之外，其他香氣類別均處于PC1的正向端，香草、小漿果、橡木、焦糖、烘烤、香料和煙熏等聚集在一起，對(duì)PC1的正向貢獻(xiàn)較大，熱帶水果、薄荷和花香處于PC2的正向端，對(duì)其貢獻(xiàn)較大，而溫帶水果、價(jià)格與堅(jiān)果在PC2的負(fù)向端。

圖2為不同價(jià)格區(qū)段在主成分1和主成分2上的分布圖，價(jià)格區(qū)段根據(jù)其平均價(jià)格的數(shù)值大小在PC1上呈遞增分布，PC1占總體方差的69%，可以作為代表價(jià)格的主成分。各價(jià)格區(qū)段在PC2上分布分散，按照價(jià)格數(shù)值傾斜向上的線性趨勢(shì)分布，＞1 400元/瓶的區(qū)段成為例外，位于PC2的負(fù)向端。對(duì)應(yīng)分析圖1和圖2，不難得出，對(duì)PC1貢獻(xiàn)最大的香氣類別對(duì)葡萄酒價(jià)格的影響更大，并且葡萄酒價(jià)格與香氣類別之間存在線性相關(guān)性，但是＞1 400元/瓶的葡萄酒產(chǎn)品是特例。

圖2 不同價(jià)格在前兩個(gè)主成分上的分布Fig.2 Distribution of different price levels on the first two PCs

2.3葡萄酒價(jià)格與香氣特征之間的多元線性回歸

供試葡萄酒香氣特征數(shù)據(jù)的PCA分析結(jié)果顯示葡萄酒香氣特征與價(jià)格之間存在線性關(guān)系，為了進(jìn)一步探究進(jìn)口干紅葡萄酒香氣特征與價(jià)格之間的數(shù)學(xué)聯(lián)系，本研究采用偏最小二乘回歸（PLSR）建立價(jià)格與香氣特征之間數(shù)學(xué)模型。在多元數(shù)據(jù)之間的線性相關(guān)研究中，相比其他傳統(tǒng)的回歸模型，PLSR擁有更多的優(yōu)勢(shì)[25]。PLSR曾被用來(lái)在18種香氣特征與對(duì)應(yīng)的揮發(fā)性物質(zhì)之間建立模型，并最終確定了化學(xué)物質(zhì)和香氣之間的復(fù)雜的多變量關(guān)系[26]。Ferreira[27]、Juan[28]等在利用PLSR分析了從西班牙紅葡萄酒氣相色譜數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，葡萄酒的質(zhì)量主要取決于較高含量比例的令人愉悅的果香成分和較低含量的不愉快異味成分。Peng Chuantao等[29]研究香氣特征與香氣成分之間的數(shù)學(xué)聯(lián)系，PLSR結(jié)果揭示出葡萄酒的典型香氣特征取決于葡萄本身的品種香氣成分，而發(fā)酵香氣成分僅對(duì)溫帶果香存在補(bǔ)充作用。

圖3是PLSR得到的預(yù)測(cè)價(jià)格與實(shí)測(cè)價(jià)格之間的對(duì)比圖，結(jié)果顯示在供試所有價(jià)格區(qū)段樣品參加時(shí)，二者之間的關(guān)聯(lián)性較差，模型解釋的方差是總體方差的87%，校正系數(shù)R2為0.988，驗(yàn)證系數(shù)R2為0.587。與PCA結(jié)果相似的是，＞1 400元/瓶的價(jià)格區(qū)段是異常值。當(dāng)排除＞1 400元/瓶?jī)r(jià)格區(qū)段，進(jìn)行PLSR分析后，回歸效果大大提高，如圖4所示，預(yù)測(cè)值與實(shí)則值之間的關(guān)聯(lián)度顯著提高，校正系數(shù)R2和驗(yàn)證系數(shù)R2均＞0.900，模型解釋的方差也高于總體方差的90%，以香氣類別的出現(xiàn)頻率為橫坐標(biāo)，進(jìn)口葡萄酒的價(jià)格水平為縱坐標(biāo)進(jìn)行線性回歸，得到回歸模型方程為：

式中：X1～X12分別為漿果、香料、溫帶水果、熱帶水果、橡木、焦糖、花香、烘烤、煙熏、堅(jiān)果、香草、薄荷香氣的出現(xiàn)頻率。

圖3 PLSR模型的預(yù)測(cè)價(jià)格和實(shí)測(cè)價(jià)格比較Fig.3 Predicted versus measured price levels obtained using the PLSR model

圖4 PLSR模型的預(yù)測(cè)價(jià)格和實(shí)測(cè)價(jià)格的比較（去除＞1 400 元/瓶?jī)r(jià)格區(qū)段）Fig.4 Predicted versus measured price levels obtained using the PLSR model (price level higher than 1 400￥ was excluded from the analysis)

基于以上回歸模型揭示的數(shù)學(xué)聯(lián)系，溫帶水果、熱帶水果和烘烤香氣與葡萄酒價(jià)格水平呈負(fù)相關(guān)，但其影響系數(shù)均＜0.1，而那些在葡萄酒陳釀過(guò)程中出現(xiàn)的香料、橡木、焦糖、煙熏和堅(jiān)果等香氣類別與價(jià)格水平呈正相關(guān)，它們的影響系數(shù)＞0.1。該研究結(jié)果與Piqueras等[12]的研究結(jié)果一致，即葡萄酒陳釀過(guò)程提高了葡萄酒的香氣質(zhì)量及其復(fù)雜度。對(duì)于＞1 400 元/瓶的進(jìn)口葡萄酒，香氣特征的PCA和PLSR分析均認(rèn)為是異常值，這可能是高價(jià)格的奢侈型葡萄酒除了感官特征影響其價(jià)格之外，產(chǎn)區(qū)、文化、廠商等外部因素的價(jià)格影響更大[9]。

3 結(jié) 論

本研究采集了中國(guó)不同價(jià)位的進(jìn)口干紅葡萄酒673款，分為6個(gè)不同價(jià)格區(qū)段，葡萄酒香氣特征采用經(jīng)過(guò)培訓(xùn)后的品嘗員描述分析得到，經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化后分為12類，計(jì)算香氣特征在不同價(jià)格區(qū)段的出現(xiàn)頻率。數(shù)據(jù)采用主成分分析和偏最小二乘回歸分析得到如下結(jié)果：進(jìn)口干紅葡萄酒的價(jià)格和香氣特征之間存在多元線性數(shù)學(xué)聯(lián)系，但＞1 400元/瓶?jī)r(jià)格區(qū)段的葡萄酒屬于特例；葡萄酒陳釀過(guò)程中出現(xiàn)的香料、橡木、焦糖、煙熏和堅(jiān)果等香氣特征與價(jià)格水平呈正相關(guān)，它們的香氣強(qiáng)度及復(fù)雜性會(huì)提高葡萄酒的產(chǎn)品價(jià)格。

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Correlation Analyses between Price Levels and Aroma Characteristics of Imported Red Wines in China

HU Zhuyun1, WANG Xingchen1, TAO Yongsheng1,2,*, FU Xiaomeng1, ZHANG Fangfang1
(1. College of Enology, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; 2. Shaanxi Engineering Research Center for Viti-viniculture, Yangling 712100, China)

The objective of this study was to assess the relationship between aroma characteristics and price levels of imported red wines in China. In this study, 673 imported red wines with different price levels were selected. Aroma characteristics of the wines were described by sensory analysis and standardized using the aroma terms described in a wine aroma wheel. The frequency of appearance of each aroma term at different price levels was calculated. The aroma terms were divided into 12 aroma categories. The results obtained from principle component analysis revealed that wines with different price levels had specific aroma profiles. Additionally, there was a multiple linear relationship between aroma characteristics and price levels, with the exception of price level higher than 1 400￥(RMB yuan). Partial least square regression was used to confirm the mathematic relationship between aroma categories and price levels, that is, aroma characteristics from ageing were positively related to the price, and it was shown that the price level higher than 1 400￥was an outlier.

imported red wine; price levels; aroma characteristics; principal component analysis (PCA); partial least squares regression (PLSR)

TS261.4

1002-6630（2015）11-0033-05

10.7506/spkx1002-6630-201511007

2014-08-06

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（31371724）

胡竹韻（1988—），女，碩士研究生，主要從事葡萄酒風(fēng)味化學(xué)研究。E-mail：1742733055@qq.com

*通信作者：陶永勝（1977—），男，副教授，博士，主要從事葡萄酒釀造科學(xué)與風(fēng)味化學(xué)研究。

E-mail：taoyongsheng@nwsuaf.edu.cn