基于CIELAB色空間的紅葡萄酒顏色直觀表征

李運(yùn)奎 韓富亮 張予林 王 華,2

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)葡萄酒學(xué)院， 陜西楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué)(合陽)葡萄試驗(yàn)示范站， 合陽 715301)

基于CIELAB色空間的紅葡萄酒顏色直觀表征

李運(yùn)奎1韓富亮1張予林1王 華1,2

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)葡萄酒學(xué)院， 陜西楊凌 712100; 2.西北農(nóng)林科技大學(xué)(合陽)葡萄試驗(yàn)示范站， 合陽 715301)

現(xiàn)有紅葡萄酒顏色特征的表征方法，很難形象地描述和傳遞葡萄酒顏色信息?；贑IELAB色空間，構(gòu)建了高清色彩平面(L*=60)，以紅葡萄酒顏色的彩度分布圖、明度分布圖和特征顏色圖，并結(jié)合可見吸收光譜圖，直觀地表征紅葡萄酒的顏色特征。采用該方法和傳統(tǒng)的CIELAB參數(shù)分析法，對我國各產(chǎn)區(qū)10款陳釀型赤霞珠干紅葡萄酒顏色特征的研究表明，該方法可以完整而直觀地呈現(xiàn)CIELAB參數(shù)信息，并可給出具體的酒樣特征顏色；供試酒樣間顏色特征差異顯著，但都存在顏色過快老化的問題。

紅葡萄酒； 顏色特征； 吸收光譜； 顏色空間； CIELAB

引言

顏色是葡萄酒的重要感官特征，與香氣和口感等不同，顏色往往是影響消費(fèi)者選購決策最直接的因素，它與葡萄酒品質(zhì)、類型、貯存性，甚至營養(yǎng)價值等都有重要關(guān)系[1-2]。葡萄酒顏色的研究對葡萄酒釀造工藝優(yōu)化、過程質(zhì)量控制、品質(zhì)鑒別與提升、風(fēng)格特色認(rèn)定等有重要意義[3-4]。目前相關(guān)研究包括葡萄酒顏色的影響因素[3-11]，如花色苷、單體酚等關(guān)鍵成分的組成與含量，葡萄品種、栽培與管理措施、原料成熟度狀況、釀造工藝以及陳釀條件等；葡萄酒顏色演化規(guī)律[5]；葡萄酒顏色特征的描述與評價等[3,12-13]。

葡萄酒顏色特征方面的研究，傳統(tǒng)的Glories參數(shù)法采用色度與色調(diào)描述葡萄酒顏色，這2個參數(shù)由酒樣在420、520、620 nm波長處的吸光度計(jì)算而來[13]。該方法由于實(shí)驗(yàn)簡便，并能從一定程度上反映酒樣的顏色狀況而曾被廣泛采用。CIELAB色空間法抓住顏色的3個基本屬性：色調(diào)、色度和明度，根據(jù)酒樣在450、520、570、630 nm波長處的吸光度計(jì)算得到3個彼此獨(dú)立的參數(shù)L*(明度)、a*(紅/綠色彩通道)和b*(黃/藍(lán)色彩通道)[3,14-16]，并將其與三維坐標(biāo)軸對應(yīng)從而構(gòu)建CIELAB色空間。任意顏色都可以在該空間中找到其對應(yīng)的一點(diǎn)，顏色的色彩變化用a*和b*參數(shù)描述，層次變化用L*參數(shù)描述。由于它是一種基于人類生理特征而設(shè)計(jì)的能完備描述人類視覺色域、與設(shè)備無關(guān)并具有較好視覺均勻性的顏色系統(tǒng)，CIELAB色空間法已成為最流行的葡萄酒顏色評價方法[3-4,17-18]。

CIELAB色空間為葡萄酒顏色特征的直觀表征創(chuàng)造了條件。然而，當(dāng)前的研究一般只簡單地比較L*、a*與b*等各參數(shù)數(shù)值、變化規(guī)律、與關(guān)鍵成分含量相關(guān)性等，很難形象化和直觀性地描述和傳遞葡萄酒顏色信息。王宏等[3]對10個新紅葡萄酒的CIELAB參數(shù)進(jìn)行了計(jì)算，并初步在CIELAB空間中采用色度和明度圖表征紅葡萄酒顏色，陳曉藝等[12]在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對紅葡萄酒顏色進(jìn)行了量化分級。BOISIER等[13]給出了230個酒樣在CIELAB色空間中的分布情況。這些研究嘗試在CIELAB色空間中直觀表達(dá)葡萄酒色度和明度等信息，使CIELAB參數(shù)以可視的圖像呈現(xiàn)。本文一方面構(gòu)建高清(2 880像素×2 880像素)CIELAB色空間彩度和明度分布圖，并進(jìn)一步給出各酒樣的特征顏色，挖掘酒樣在400～780 nm可見光區(qū)吸收光譜的顏色信息，直觀表征葡萄酒顏色特征。另一方面，目前對國內(nèi)各產(chǎn)區(qū)紅葡萄酒顏色特征的報道較少，尤其對同品種不同產(chǎn)區(qū)紅葡萄酒顏色特征的報道更少，本文研究國內(nèi)各產(chǎn)區(qū)陳釀型赤霞珠干紅葡萄酒的顏色特征，以期為相關(guān)研究和生產(chǎn)提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

以云南、新疆、甘肅、寧夏、河北、陜西和山東幾大產(chǎn)區(qū)共10款2011年份陳釀型赤霞珠干紅葡萄酒為試材。酒石酸鉀鈉、硫酸銅、葡萄糖、氫氧化鈉、碘、碘化鉀、鹽酸、硫酸、淀粉、鄰苯二甲酸氫鉀、酚酞與亞甲基藍(lán)等藥品均為分析純，由上海阿拉丁生化科技股份有限公司提供；實(shí)驗(yàn)用水為去離子水。

1.2 儀器與設(shè)備

UV-1750型紫外可見分光光度計(jì)，日本島津公司；芯硅谷一次性無菌針式過濾器及0.45 μm微孔濾膜由上海阿拉丁生化科技股份有限公司提供。

1.3 方法

酒精度、殘?zhí)?、干浸出物、總二氧化硫與游離二氧化硫、pH值、總酸和揮發(fā)酸含量的測定方法參照文獻(xiàn)[19]。

去離子水作參比，將葡萄酒樣品經(jīng)0.45 μm濾膜過濾后，采用2 mm光程玻璃比色皿，用UV-1750型紫外可見分光光度計(jì)掃描酒樣在可見光區(qū)400～780 nm內(nèi)的吸收光譜，間隔1 nm，每酒樣重復(fù)3次。

CIELAB參數(shù)計(jì)算選用10°觀察者視場，D65標(biāo)準(zhǔn)白光源[3,17]。將吸收光譜中450、520、570、630 nm波長處的吸光度校正到1 cm光程后，參數(shù)L*、a*與b*[3,14,20-21]計(jì)算公式為

(1)

(2)

(3)

其中X=19.717T450+1.884T520+42.539T570+

32.474T630-1.841

(4)

Y=7.950T450+34.764T520+42.736T570+

15.759T630-1.180

(5)

Z=103.518T450+4.190T520+0.251T570-

1.831T630+0.818

(6)

Ti=10-Ai(i=450, 520, 570, 630)

(7)

(8)

式中Ai——吸光度Ti——透光率X、Y、Z——樣品三刺激值Xn、Yn、Zn——D65標(biāo)準(zhǔn)白光三刺激值，取94.825、100.000、107.381

(9)

(10)

(11)

其中

(12)

(13)

(14)

式中下標(biāo)“1”和“2”分別表示參照酒樣和一般酒樣。

1.4 數(shù)據(jù)處理

使用OriginPro 8、IBM SPSS Statistics 22以及Fireworks 8完成吸收光譜繪制、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、高清CIELAB色空間彩度和明度分布圖以及葡萄酒特征顏色圖繪制。

2 結(jié)果與分析

經(jīng)分析，10款酒樣酒精度、殘?zhí)?、干浸出物、總二氧化硫和揮發(fā)酸等常規(guī)理化指標(biāo)符合GB/T 15037—2006。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對酒樣顏色特征進(jìn)行分析和直觀表征。

2.1 CIELAB參數(shù)分析

紅/綠色彩通道a*代表酒樣紅綠色程度，在人眼色域內(nèi)，取值-100(綠色)～100(紅色)[17]。由表1可見，供試酒樣的a*較高，在43.2～54.0之間，說明酒體顏色中紅色分量都較大；彼此間差異顯著，其中最大者為4號酒樣，最小者為10號酒樣。黃/藍(lán)色彩通道b*代表酒樣黃藍(lán)色程度，取值-100(藍(lán)色)～100(黃色)[17]。由表1可見，供試酒樣的b*較高，在13.1～58.0之間，說明酒體顏色中黃色分量較大；彼此間差異顯著，其中最大者為4號酒樣，最小者為10號酒樣。

表1 酒樣CIELAB參數(shù)

注：1～10表示來自云南、新疆1、甘肅1、寧夏、河北1、河北2、陜西、山東、甘肅2與新疆2(數(shù)字表示子產(chǎn)區(qū))產(chǎn)區(qū)的赤霞珠干紅葡萄酒，下同；計(jì)算色差時，選取10號酒樣為參照；同列不同小寫字母表示Duncan多重比較在P<0.05水平差異顯著。

傳統(tǒng)的從CIELAB參數(shù)數(shù)據(jù)分析葡萄酒顏色特征，面臨數(shù)據(jù)數(shù)量龐大、紛繁復(fù)雜且缺乏直觀性和形象化的問題。以下將構(gòu)建高清CIELAB彩度和明度分布圖，以及各酒樣特征顏色，挖掘酒樣吸收光譜的顏色信息，更直觀和形象地表征葡萄酒顏色特征。

2.2 CIELAB彩度與明度分布圖

CIELAB空間中的任何一個顏色，可以分解為3個正交的獨(dú)立參數(shù)L*、a*和b*。其中L*體現(xiàn)顏色的明暗和層次，a*和b*體現(xiàn)顏色的色彩。單獨(dú)分析這2類參數(shù)有利于直觀表征顏色特征。

其次分析明度L*。如圖1右側(cè)圖所示，左側(cè)L*軸從0變化到100(a*=0，b*=0)，酒樣以帶編號的圓斑表示，依據(jù)L*排列圓斑位置，并給予相應(yīng)明暗程度的著色，由此構(gòu)成了各酒樣顏色的明度分布圖。從圖中可以直觀看出酒樣顏色偏暗，酒樣間差異較大，4號酒樣顏色最明亮，10號最暗。

事實(shí)上，酒樣所呈現(xiàn)的顏色是L*、a*和b*參數(shù)綜合呈現(xiàn)的結(jié)果，除了分解參數(shù)剖析各酒樣顏色特征外，在生產(chǎn)實(shí)踐和研究中，更需要給出各酒樣的特征顏色。

圖1 酒樣CIELAB彩度與明度分布圖Fig.1 Colorfulness (left panel) and lightness (right panel) distributions of ten wine samples

2.3 酒樣特征顏色圖

傳統(tǒng)的CIELAB顏色分析方法只能給出相關(guān)參數(shù)數(shù)據(jù)，不能給出特征顏色，無法對酒樣顏色進(jìn)行直觀表征。如圖2所示，酒樣以帶編號的圓斑表示，依據(jù)L*排列圓斑位置，綜合L*、a*和b*參數(shù)的貢獻(xiàn)給予圓斑相應(yīng)的著色，由此給出了各酒樣的特征顏色，即在自然觀察條件下的酒體顏色(自然白光、10°觀察視角)?？梢姡?號酒樣顏色亮麗，但黃色色調(diào)較重，呈橙紅色；10號酒樣顏色較暗，但紅色色調(diào)較重。

圖2 酒樣的特征顏色圖Fig.2 Feature color of ten wine samples

2.4 酒樣可見吸收光譜特征

圖3 酒樣在可見光區(qū)的吸收光譜圖(吸光度已校正到1 cm光程)Fig.3 Visible absorption spectra of ten wine samples

在葡萄酒顏色特征的研究報道中，較少探討酒樣在可見光區(qū)的吸收光譜特征。事實(shí)上，吸收光譜是葡萄酒中所有有色成分所呈現(xiàn)的宏觀的顏色特征，與葡萄酒酒齡、酒種、成分、品種、工藝等有緊密關(guān)系，并與CIELAB參數(shù)相關(guān)。10個酒樣在400～780 nm可見光區(qū)的吸收光譜見圖3?？梢?，各吸收光譜曲線的總體趨勢一致，升降幅度接近，這說明10款酒的酒齡相近，并推測花色苷等呈色成分的組成比例相近。酒中有色物質(zhì)對光的吸收主要集中在630 nm以前。各吸收光譜在520 nm附近都有微弱的出峰，這反映了酒樣中二甲花翠素-3-O-葡萄糖苷依然占據(jù)一定比例，但520 nm處相比于450 nm處的吸光度相差并不大，說明酒樣已經(jīng)有一定的酒齡。一般來說，隨著陳釀的進(jìn)行，單體花色苷逐漸向酰化花色苷和吡喃花色苷等復(fù)雜花色苷轉(zhuǎn)化[5]，相應(yīng)的吸收光譜特征是：520 nm處的峰值逐漸降低，甚至與450 nm相平或更低。王宏等[3]研究了10款新紅葡萄酒的吸收光譜，在520 nm處出峰明顯，其吸光度較450 nm處高出50%左右；而陶永勝

等[4]對12款3～23 a酒齡的紅葡萄酒吸收光譜分析表明，520 nm處沒有出峰，且其吸光度較450 nm處更低。

圖3所示各酒樣吸收光譜間差異較大的是吸光度，最大的2號酒樣吸光度是最小的9號酒樣的2倍左右，這反映了供試酒樣間花色苷等呈色物質(zhì)含量的差異。對酒樣成分分析表明，2號酒樣總花色苷和單體花色苷質(zhì)量濃度分別為114.4 mg/L和54.4 mg/L；9號酒樣為72.3 mg/L和33.1 mg/L。這種差異是產(chǎn)地生態(tài)條件、栽培管理措施、釀酒工藝等差異的綜合表現(xiàn)。

進(jìn)一步研究520 nm處吸光度、520 nm與450 nm處吸光度差、酒齡、總花色苷含量與CIELAB參數(shù)間的相關(guān)關(guān)系，酒樣包括本文的10款酒齡4 a的酒樣、王宏等[3]10款酒齡1 a的酒樣、陶永勝等[4]4款酒齡20～23 a的酒樣，結(jié)果見表2。可見，520 nm處出峰越明顯，紅葡萄酒越年輕、總花色苷含量越高、酒體越亮麗、紅色色調(diào)相比于黃色色調(diào)占比越高、酒體紫紅色越明顯。結(jié)合圖3推測，酒齡4 a左右是一個分水嶺，更年輕的紅葡萄酒520 nm處出峰明顯，4 a以上的紅葡萄酒520 nm處吸光度比450 nm處更低。

表2 吸收光譜與酒齡、花色苷含量、CIELAB參數(shù)的相關(guān)系數(shù)

注：** 代表在P<0.01水平顯著相關(guān)。

綜合來看，運(yùn)用高清CIELAB彩度分布圖、明度分布圖、酒樣特征顏色圖以及可見吸收光譜圖，在不丟失CIELAB參數(shù)信息前提下，可以更直觀和形象地表征和認(rèn)識紅葡萄酒的顏色特征，為相關(guān)基礎(chǔ)研究、葡萄酒生產(chǎn)者以及消費(fèi)者提供分析工具或參考。

3 結(jié)束語

構(gòu)建了高清的CIELAB色空間色彩平面(L*=60)，以酒樣顏色的彩度分布圖、明度分布圖、酒樣特征顏色圖和酒樣可見吸收光譜圖4種形式，直觀和形象地表征葡萄酒顏色特征。對我國各產(chǎn)區(qū)10款4 a酒齡的陳釀型赤霞珠干紅葡萄酒的研究表明：彩度和明度分布圖可以完整給出CIELAB參數(shù)信息，且更形象生動；酒樣特征顏色圖清晰地呈現(xiàn)了酒體在自然觀察條件下的具體顏色；酒樣可見吸收光譜圖則直觀地傳遞了酒齡、酒種、花色苷含量以及CIELAB參數(shù)等信息；供試酒樣黃色色調(diào)占比較高，酒體顏色過快老化問題明顯。

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Visualization for Representation of Red Wine Color Based on CIELAB Color Space

LI Yunkui1HAN Fuliang1ZHANG Yulin1WANG Hua1,2

(1.CollegeofEnology,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China2.HeyangVitis-vinicultureStation,NorthwestA&FUniversity,Heyang715301,China)

The existing methods of color representation are seldom reported to vividly describe and transmit wine color information. A new method was proposed to visually represent red wine color employing charts of colorfulness distribution, lightness distribution and feature color, as well as the visible absorption spectrum of a wine. A high-definition color plane determined bya*andb*axes whenL*=60 was rendered in the CIELAB color space. The colorfulness distribution chart, carrying information ofa*,b*, chroma and hue, was yielded whena*andb*color parameters of a wine were projected on this plane. The lightness distribution chart, indicating the light and shade degree of a wine, was rendered according to theL*value. The feature color chart, illustrating the true color of a wine under the condition of natural observation, made a comprehensive consideration of the effects ofL*,a*andb*parameters. A comparative trial of the new visualized method and a traditional analysis of the CIELAB parameters was carried out to describe the color of 10VitisviniferaL.cv. Cabernet Sauvignon wines from representative regions of China. The results showed that the new method presented the CIELAB parameters information completely and visually, and it also exhibited a specific feature color for each red wine impressively. There were significant differences of the charts of colorfulness distribution, lightness distribution, feature color and the visible absorption spectra between the wine samples. Besides, all wine samples encountered a problem that the color aged faster than expected.

red wine; color feature; absorption spectra; color space; CIELAB

10.6041/j.issn.1000-1298.2017.06.039

2016-10-13

2016-11-17

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31401479)、國家林業(yè)科技推廣項(xiàng)目(2014-45)、中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(QN2013020)和西北農(nóng)林科技大學(xué)試驗(yàn)示范站(基地)科技創(chuàng)新與成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目(XNY2013-76)

李運(yùn)奎(1985—)，男，講師，博士，主要從事葡萄酒顏色化學(xué)研究，E-mail: ykli@nwsuaf.edu.cn

韓富亮(1979—)，男，副教授，博士，主要從事葡萄酒花色苷研究，E-mail: hanfl@nwsuaf.edu.cn

TS262.6

A

1000-1298(2017)06-0296-06