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    赤水河流域不同地區(qū)醬香型白酒礦質元素特征分析及產(chǎn)地辨識初探

    2021-10-18 13:06:26山其木格畢榮宇李長文
    中國釀造 2021年9期
    關鍵詞:古藺習水醬香型

    王 麗,盧 君 *,山其木格,唐 平,畢榮宇,王 凡,李長文

    (1.貴州國臺酒業(yè)股份有限公司,貴州 仁懷 564501;2.天士力控股集團有限公司研究院,天津 300410)

    醬香型白酒作為中國白酒主體香型之一,有著悠久的歷史文化,遵循傳統(tǒng)的釀造工藝‘釀造周期為1年,通過2次投糧、9次蒸煮、8次發(fā)酵、7次取酒’[1],再經(jīng)常年儲藏、盤勾勾兌、精心調(diào)味而成,亦成就了其獨特的品質與風格。赤水河對于生產(chǎn)好酒有著不可或缺的地理優(yōu)勢,孕育了眾多中國名優(yōu)白酒品牌,既有單品銷售額全球第一的茅臺酒,也有郎酒、習酒、國臺、釣魚臺等強勢產(chǎn)品,還有正在赤水河沿岸大力投資的珍酒、勁牌等新銳陣營[2],在過去一年赤水河流域醬香型白酒產(chǎn)能占全國醬酒產(chǎn)能的85%,其營收占全國醬酒市場的90%以上[3],已經(jīng)形成了典型的產(chǎn)業(yè)集群。

    由于各地具有獨特的氣候、土壤、水源等自然因素及不同的人文技術條件,因而各地具有獨特地理標志的天然物產(chǎn)和產(chǎn)品[4]。酒類產(chǎn)品同樣由于其所采用的釀酒水源等自然因素不同和釀造設備、工藝、技術水平等人文因素差異也賦予了其特定的地理標志。酒類地理標志產(chǎn)品的保護可以傳承和保護地方工藝特色。特別是名優(yōu)白酒等地理標志產(chǎn)品,產(chǎn)自特定原產(chǎn)地,其品質和聲譽具有鮮明的地域特色,并與其原產(chǎn)地的地質地理環(huán)境關系密切[5]。建立與原產(chǎn)地地質地理環(huán)境密切相關的白酒組分特定指標,對于識別名優(yōu)白酒的地域來源和豐富中國酒文化都具有重要意義。

    白酒中礦質元素來源與釀造原料、生產(chǎn)用水等原產(chǎn)地的地質地理環(huán)境關系密切,因此礦質元素含量差異可為白酒產(chǎn)地判別提供可能性。目前國內(nèi)針對白酒產(chǎn)地辨識較常用的有基于電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜法(inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry,ICP-AES)[6-8]、電感耦合等離子體-質譜法(inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)[9-11],基于氣相色譜-同位素比值質譜法(gas chromatography-isotope ratio mass spectrometry,GCIRMS)[12-14],或者是二者結合被認為是有效的白酒產(chǎn)地判別手段[15]。因此,本研究采用常用的電感耦合等離子體-質譜法(ICP-MS)對圍繞赤水河流域的茅臺核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)、金沙地區(qū)以及四川古藺地區(qū)的不同品牌的35個具有代表性的醬香型白酒進行研究,以礦質元素為測定基礎,結合計量學的分析技術處理數(shù)據(jù),探索建立赤水河流域醬香型白酒的產(chǎn)地判別模型,旨在更好的豐富醬香型白酒的產(chǎn)地判別研究,為較集中地域范圍內(nèi)醬香型白酒的產(chǎn)地判別研究奠定基礎。

    1 材料與方法

    1.1 材料與試劑

    實驗用酒樣均為醬香型白酒成品酒,分別來自于赤水河流域不同產(chǎn)區(qū)及不同品牌,酒樣具體信息見表1。

    表1 白酒樣品信息Table 1 Information of Baijiu samples

    礦質元素標準品溶液:鎂(Mg)、鋁(Al)、釩(V)、鎘(Cr)、錳(Mn)、鐵(Fe)、鎳(Ni)、鋅(Zn)、砷(As)、銣(Rb)、鍶(Sr)、銫(Cs)、鈦(Ti)、鈮(Nb)、鋰(Li)、鈧(Sc)、釔(Y)、銦(In)、鉍(Bi)(1 000 mg/L):國家有色金屬材料分析中心。

    65%硝酸(優(yōu)級純):美國默克公司。

    1.2 儀器與設備

    MARS6微波消解儀:美國CEM公司;電感耦合等離子體質譜儀:美國Thermo Fisher公司;DH-VGS40全自動真空趕酸系統(tǒng):北京東行科儀儀器有限公司。

    1.3 實驗方法

    1.3.1 樣品處理方法

    準確量取1 mL酒樣于消解罐中,將消解罐置于趕酸系統(tǒng)中100 ℃加熱趕走乙醇(約30 min),待消解罐冷卻后加入濃硝酸4 mL后置于通風廚過夜進行預消解,第二天微波消解(升溫程序:120 ℃,升溫時間5 min,恒溫5 min;150 ℃,升溫時間5 min,恒溫10 min;190 ℃,升溫時間5 min,恒溫20 min),待消解液冷卻后轉移到50 mL離心管中用純水定容至刻線待測。相同方法準備試劑空白。

    1.3.2 標準溶液的配制

    分別配制不同濃度的混合標準品溶液1:Al、Mg、Fe、Zn、V、Cr、Mn、Ni、As、Rb、Sr、Cs;混合標準品溶液2:Ti、Nb;具體濃度見表2(C1~C6表示不同濃度體系的標準溶液)。

    表2 標準溶液的配制Table 2 Preparation of standard solution

    1.3.3 ICP-MS測定條件

    儀器預熱后用調(diào)諧液(Ba、Bi、Ce、Co、In、Li、U,各1.0μg/L)進行調(diào)諧,射頻功率1 550 W,霧化室溫度2.6 ℃,霧化器流速1.0 L/min,冷卻氣流速1.0 L/min,輔助氣流速1.0 L/min,蠕動泵轉速40 r/min,自動進樣,采樣深度5 mm,跳峰模式采樣,分析模式動能歧視(kinetic energy discrimination,KED),重復3次,掃描10次;校正方程:儀器軟件推薦。外標法定量,以5%硝酸為介質,將元素標準溶液逐級稀釋并繪制標準曲線。內(nèi)標溶液(由Li、Sc、Y、In、Bi 5種元素組成,各10 μg/L)通過內(nèi)標管在線加入。

    1.3.4 數(shù)據(jù)處理

    使用SPSS 13.0對數(shù)據(jù)進行方差分析(Duncan test),使用Simca P進行主成分分析(principal component analysis,PCA)及偏最小二乘法判別分析(partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA)。

    2 結果與分析

    2.1 礦質元素含量測定

    按所建立的分析方法上機測定后,電感耦合等離子體質譜儀自動繪制14種礦質元素標準曲線。連續(xù)測定空白溶液11次,以各元素測定結果的3倍標準偏差所對應濃度為各元素的檢出限。以測定結果的10倍標準偏差所對應的濃度為各元素的定量限。在樣品中分別加入高、中、低3個不同濃度的混合標準品溶液,檢測并計算各元素的加標回收率,結果見表3。

    由表3可知,各元素標準曲線線性良好,相關系數(shù)>0.971,檢出限0.000 5~1.54 ng/mL,定量限為0.002~5.13 ng/mL,說明方法線性關系好,檢出限低。采用所建立的ICP-MS法對實際的白酒樣品進行加標回收實驗,各元素的加標回收率為90.39%~112.28%,表明方法的準確度好。

    表3 14種礦質元素的標準曲線及檢測限、定量限、回收率Table 3 Calibration curve,detection limit,quantitative limit and recovery rate of 14 mineral elements

    2.2 赤水河流域醬香型白酒中礦質元素的地域分布差異分析

    14種元素顯著性差異分析結果見表4。結果表明,在五個不同地區(qū)均有14種元素(Mg、Al、V、Cr、Mn、Fe、Ni、Zn、As、Rb、Sr、Cs、Ti、Nb)檢出,Al、Fe、Zn、Rb、Sr 5種元素的含量在四川古藺地區(qū)醬香型白酒中顯著高于貴州的茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)與金沙4個地區(qū),Al元素含量是貴州各地區(qū)醬香型白酒的1.98~6.00倍,F(xiàn)e元素含量是貴州各地區(qū)醬香型白酒的1.74~3.66倍,Zn元素含量是貴州各地區(qū)醬香型白酒的1.97~18.92倍,Rb元素含量是貴州各地區(qū)醬香型白酒的1.30~1.78倍,Sr元素含量是貴州各地區(qū)醬香型白酒的1.75~2.43倍。從地理位置上看,四川古藺地區(qū)位于赤水河的左岸,相對位于下游。貴州茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、遵義市區(qū)、金沙地區(qū)、習水地區(qū)均位于赤水河右岸,且相對位于上游。盡管整個赤水河流域醬香型白酒釀造幾乎都遵循傳統(tǒng)的醬香型白酒釀造工藝,但因局部地理環(huán)境及人工釀造過程(特別是儲酒、勾調(diào)等)[16]產(chǎn)生的差異,可能造成Al、Fe、Zn、Rb、Sr等礦質元素在不同產(chǎn)地及品牌中的差異。另外,貴州各地區(qū)醬香型白酒中,Al、Fe、Rb、Sr 4種元素含量在金沙地區(qū)含量最低,Zn、As、Cs 3種元素含量在金沙地區(qū)著高于貴州其他3個地區(qū),As元素含量分別是茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)的1.72倍、習水地區(qū)的2.36倍、遵義市區(qū)的2.59倍,Cs元素含量分別是茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)的1.81倍、習水地區(qū)的1.81倍、遵義市區(qū)的2.22倍。另外,Mg、Cr、Mn、Ni 4種元素含量在貴州遵義市區(qū)醬香型白酒中顯著高于貴州其他3個地區(qū)(P<0.05)。

    表4 不同地區(qū)醬香型白酒中14種礦質元素含量Table 4 Contents of 14 mineral elements of sauce-flavor Baijiu in different geographical regions

    2.3 赤水河流域不同地區(qū)醬香型白酒中礦質元素的主成分分析及偏最小二乘分析

    對赤水河流域5個不同產(chǎn)地的醬香型白酒中的14種礦質元素含量數(shù)據(jù)歸一化處理后,進行無監(jiān)督的主成分分析,結果顯示,前3個主成分累計解釋79.6%的總變異(R2X),說明這幾個主成分已經(jīng)涵蓋了14種元素的絕大部分信息,Q2=0.58認為模型預測能力較好。不同地區(qū)醬香型白酒主成分分析得分見圖1。

    如圖1所示,四川古藺地區(qū)醬香型白酒單獨聚為一類位于第一象限,茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)、金沙地區(qū)醬香型白酒相互聚集位于二、三、四象限??梢姷谝恢鞒煞謙[1]結合第二主成分t[2]可以將四川古藺地區(qū)醬香型白酒與貴州茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、遵義市區(qū)、金沙地區(qū)、習水地區(qū)醬香型白酒明顯的區(qū)分開來。二、三、四這3個象限中,金沙地區(qū)醬香型白酒相對集中,而茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)醬香型白酒相互聚攏。這可能是由于金沙地區(qū)醬香型白酒與茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)這3個地區(qū)醬香型白酒在某些礦質元素含量上有較大差異。且該推測與前述(文中2.2)貴州各地區(qū)醬香型白酒礦質元素含量特征分析結果相佐證。GT2、DYT1與茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)醬香型白酒較分散,原因可能是由于二者儲存年份較長,金屬元素含量隨著貯存時間均有不同程度的增加所致[17]。據(jù)文獻[18]報道金沙地區(qū)醬香型白酒中風味物質與貴州其他地區(qū)醬香型白酒風味物質差異明顯,可見金沙地區(qū)醬香型白酒確有其獨特之處。綜上,可見基于礦質元素分析的無監(jiān)督的主成分分析模型僅可初步對赤水河流域醬香型白酒進行產(chǎn)地判別,無法達到準確判別的目的,尤其在較集中地域范圍內(nèi)。盡管上述各地區(qū)醬香型白酒中礦質元素含量具有顯著性差異,但由于白酒中礦質元素來源廣泛,不同來源對礦質元素的貢獻程度也不盡相同。因此,準確的產(chǎn)地判別可能需要尋找能夠充分代表產(chǎn)地特征的‘因子’或者是多種檢測或分析方法相結合。

    圖1 不同地區(qū)醬香型白酒主成分分析得分圖Fig.1 Principal component analysis score plots of sauce-flavor Baijiu in different region

    基于上述主成分分析結果,本研究繼而采用有監(jiān)督的偏最小二乘判別分析(PLS-DA)法建立了四川古藺地區(qū)醬香型白酒與貴州各地區(qū)醬香型白酒的分類判別模型(如圖2A所示)。該模型R2X=0.738,R2Y=0.985,Q2=0.928。排列實驗[19](圖2B所示)回歸線斜率較大、與縱軸截距較?。≧2截距應<0.45,Q2截距應<0.05),提示有較多的數(shù)據(jù)用來解釋模型;其次R2與Q2值相差小,認為模型所解釋的數(shù)據(jù)與預測數(shù)據(jù)差值小。因此證明模型擬合良好、質量優(yōu)良,預測能力良好。圖2A可見,四川古藺地區(qū)醬香型白酒(LJ)單獨聚為一類,位于第一象限,茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)(MT)、習水地區(qū)(XJ)、遵義市區(qū)(ZJ)、金沙地區(qū)(JS)醬香型白酒相互聚攏為另一類,主要位于第二、三象限。

    圖2 不同地區(qū)醬香型白酒偏最小二乘分析散點圖(A)及排列實驗驗證偏最小二乘法判別分析模型(B)Fig.2 Scatter diagram of partial least-squares analysis of sauce-flavor Baijiu in different regions (A) and permutation experiment validation of partial least squares-discriminant analysis model (B)

    PLS-DA分析是基于偏最小二乘法回歸的一種判別方式,以預設分組變量,作為有監(jiān)督的分析,彌補PCA方法的不足,強化組間的差異,變量重要性分析值(variable importance in the projection,VIP)可以量化PLS-DA的每個變量對分類的貢獻度[20],便于篩選重要的分類變量[21]。赤水河流域不同地區(qū)醬香型白酒礦質元素VIP值分布圖見圖3。由圖3可知,VIP值越大,認為變量在不同產(chǎn)地間差異越顯著[22]。以VIP>1為標準,篩選到對于模型分類起到重要作用的特征變量5種:Rb、Mg、Zn、Sr、Nb。該結果與前述各元素含量顯著性差異分析結果一定程度相吻合。白酒中Mg較常見來源于白酒釀造過程中的加漿水[17],或者是儲酒容器。李清亮等[10]報道Zn元素是區(qū)分不同類型白酒的特征元素之一。有報道說明[23],Nb元素在判別地理環(huán)境方面的應用報道。Sr元素屬于堿土金屬元素,在動、植物中與鈣共存,Rb、Sr均可能來源于某些礦泉,有文獻報道利用Sr同位素進行食品產(chǎn)地溯源[24-25],因此推測白酒中Rb、Sr元素很可能是從釀造原料或釀造用水引入。綜上所述認為四川古藺地區(qū)醬香型白酒與貴州各地區(qū)醬香型白酒中礦質元素有較大差異。

    圖3 不同地區(qū)醬香型白酒偏最小二乘法判別分析VIP值分布圖Fig.3 Partial least squares-discriminant analysis VIP value of sauce-flavor Baijiu in different geographical origin

    3 結論

    本研究采用微波消解結合電感耦合等離子體-質譜法建立了醬香型白酒中14種礦質元素的含量測定方法。隨后圍繞赤水河流域四川古藺地區(qū)、貴州茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)、金沙地區(qū)5個不同地區(qū)代表性醬香型白酒樣品中14種礦質元素展開分析。發(fā)現(xiàn),Al、Fe、Zn、Rb、Sr5種元素的含量在四川古藺地區(qū)醬香型白酒中顯著高于貴州的茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)與金沙地區(qū)。基于14種礦質元素的主成分分析模型可將四川古藺地區(qū)醬香型白酒與貴州茅臺鎮(zhèn)核心地區(qū)、習水地區(qū)、遵義市區(qū)與金沙地區(qū)醬香型白酒明顯區(qū)分,且通過偏最小二乘分析發(fā)現(xiàn),Rb、Mg、Zn、Sr、Nb 5種元素為判別四川古藺地區(qū)與貴州各地區(qū)醬香型白酒的重要分類變量。另外主成分分析結果顯示,貴州各地區(qū)醬香型白酒相互聚攏,無明顯區(qū)分趨勢??梢娀诘V質元素結合無監(jiān)督的主成分分析僅可初步對赤水河流域醬香型白酒進行產(chǎn)地判別,無法達到準確判別的目的,尤其在較集中地域范圍內(nèi)。因此準確的產(chǎn)地判別可能需要借助其他能代表充分白酒產(chǎn)地特征的因子,或者其他的分析判別方法來達到準確的醬香型白酒產(chǎn)地判別的這一目的。本研究豐富了醬香型白酒的產(chǎn)地判別,尤其為較集中地域范圍內(nèi)的醬香型白酒產(chǎn)地判別研究積累經(jīng)驗,提供借鑒。

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