酿酒商们现在面临一个问题。
全球变暖和气候变干导致山火和丛林火灾变得更加频繁,同时全球火灾季节的持续时间也延长了,这对包括酿酒业在内的多个行业产生了重大影响。事实上,2020 年山火的烟雾和火焰就已经破坏或烧毁了加州纳帕和索诺马部分葡萄酒产区的葡萄藤,这使得当年的葡萄秋收产量大为下降(Mobley,2020 年)。
山火烟雾,不仅带来了失去葡萄园的严重风险,同时也会对后续酿造的葡萄酒品质带来潜在风险。当葡萄长时间暴露在山火烟雾中后,这些葡萄制成的葡萄酒,就有可能会出现烟熏、烧焦和灰烬的气味和味道。产生这种烟雾污染的风险取决于多种因素,包括烟雾暴露的时间节点和持续时间(Kennison 等人,2009/2011 年)以及烟雾密度(Szeto 等人,2020 年)。
近年来山火发生的频率和持续时间都有所增加。
Wildfire frequency and duration have increased in recent years
Kerry Wilkinson 博士 阿德莱德大学农业、食品和葡萄酒学院酿酒学教授
针对酿酒商们的困扰,阿德莱德大学农业、食品和葡萄酒学院酿酒学教授 Kerry Wilkinson 博士一直试图找出可以减轻山火烟雾对酿酒业影响的方法。她希望在酿酒商采收葡萄并进行葡萄酒酿造前,便能通过确认烟雾污染标志物的方式,直接识别出受烟雾影响的葡萄,并将这些受影响的葡萄祛除。
“在山火烟雾中我们发现了一些化合物(挥发性酚)。”Wilkinson 说。“这些化合物会被吸收到葡萄中并通过果皮进行扩散;由于这些化合物具有一定反应活性,葡萄藤便会在化合物上添加一个或多个糖分子以降低其反应性。因此葡萄中既存在游离形式的化合物(挥发性酚),也存在糖结合形式的化合物(糖络合物)。"
Wilkinson 解释说,两种形式的化合物使化学分析变得更加复杂,因为需要两种不同的分析仪器对其进行检测和测量,比如挥发性酚必须用气相色谱-质谱法(GC-MS)测定,而糖络合物又需要用液相色谱-质谱法(LC-MS)进行分析。大型酿酒厂大多具备测量挥发性酚的设备,但许多酿酒厂确没有可以测量糖络合物的液相色谱-质谱仪。这时酿酒厂定量糖络合物的一个替代解决方案,便是使用酸或酶对样品进行水解,同时用 GC-MS 测量水解前后样品中的挥发性酚。水解将挥发性酚从糖中分离出来,其初始和最终浓度之间的差异便可以看作是糖络合物的相对浓度。
Colleen Szeto
除了烟雾污染测量方法外,Wilkinson还有其他相关研究主题,比如葡萄藤暴露在山火烟雾中的不同程度,对其引起的烟雾污染风险有什么影响;暴露在烟雾后,葡萄中的挥发性酚和糖络合物浓度随时间有哪些变化,这些变化与后续酿造的葡萄酒化学成分和感官体验有什么关系等。
这些研究成果最近都发表在《分子》期刊中《葡萄酒与化学》合集里,Wilkinson的博士生之一 Colleen Szeto 参与了论文撰写。
Wilkinson的研究发现,现在的商业实验室有可能低估了葡萄的烟雾污染风险。误差大小取决于暴露在山火烟雾后,葡萄被采集并提交给商业实验室的时间(Szeto 等人,2020 年)。这是因为葡萄暴露在烟雾后一小时内可以检测到挥发性酚,24 小时后挥发性酚基本已“消失殆尽”(代谢作用)。糖络合物在烟雾暴露后一天开始出现,并在烟雾暴露后一周到一个月之间显著增加。简单来说葡萄暴露在烟雾后,葡萄采集存在一个时间敏感期,超过一定时间,利用GC-MS对烟雾污染风险的预测便存在一定局限。
现在酿酒商们虽然可以将葡萄样品送到外部实验室进行分析,来了解烟雾污染的严重程度。但是这个过程十分昂贵,更重要的是寄送和接受葡萄样品都需要时间,这可能会导致烟雾污染风险在葡萄采收期前被低估。
除了改善实验室中烟雾污染的定量方法,在葡萄园中制定积极的缓解策略也同样重要。目前如果一个产区存在烟雾暴露,种植者就会因为果实品质较低而面临亏损的风险。但由于缺乏葡萄园中烟雾位置、烟雾存在时间、烟雾浓度以及果实采收方式等细节数据,因此种植者无法评估每吨果实的具体损失价值。若种植者卖不出葡萄,或酿酒商不愿意将污染过重的葡萄酒装瓶,那么整个葡萄酒行业将会付出巨大的经济代价。
HORIBA Aqualog 配备 Fast-01 自动进样器
为了让种植者和酿酒商能够在烟雾暴露后快速识别出受污染的葡萄,避免在无法确定葡萄藤的烟雾暴露情况下,冒险使用受烟熏影响的葡萄酿造葡萄酒,最终影响葡萄酒品质,Szeto 和 Wilkinson 正在努力开发一种更加快速、经济和准确的方法来鉴别葡萄和葡萄酒是否受山火烟雾影响。
为了实现这一目标,该团队使用了 HORIBA Aqualog® 荧光光谱仪 ,利用葡萄荧光光谱数据可以预测葡萄酒的感官分析结果。Aqualog® 荧光光谱仪采用专有的 A-TEEM™ 分析技术,可以同时测量吸收和透射光谱以及荧光激发-发射矩阵(A-TEEM™)。Aqualog样品制备简单,它的高灵敏度和快速采集能力,使得商业实验室中每个样品的分析成本显著低于 GC-MS 或 LC-MS。Aqualog 能够在短时间内扫描大范围的波长。分析过程中,样品在 240-700 纳米(增量为 5 纳米)的激发范围内完成扫描仅需几分钟。
正如 Wilkinson 所描述的,“我们想利用 Aqualog 开发一种快速方法,来鉴别葡萄并告诉酿酒商,‘您无需担心,这些葡萄未受到烟雾污染;或者这些葡萄受烟雾污染严重,不建议对其进行采收;或者这些葡萄已受到烟雾污染,污染程序还需要进一步的化学分析’。”
当酿酒厂拥有多个葡萄园和数百吨的葡萄需要采收和加工时,他们需要一种快速的方法来确定果实是否完好、是否明显受到污染或介于两者之间。考虑到葡萄酒酿造的时间限制,这些酿酒厂需在短时间内容迅速做出决策。
Wilkinson 说:“如果你已经有了一种快速的预筛选方法,能优先考虑哪些葡萄需要进行更详细的化学分析,那么这将是该行业向前迈出的真正有益的一步。”
然而,在实现囊括葡萄和葡萄酒基质以及化学和感官数据集的更复杂目标前,需要确认 Aqualog 可以在对照组(干净)葡萄酒和烟熏影响葡萄酒中检测到正确的标志物,进而用这些标志物数据区分这两种葡萄酒。
这并不是 Wilkinson 第一次研究使用光谱技术区分烟熏影响葡萄酒的方法(Fudge 等人,2012 年);但是之前的研究存在一个问题,装葡萄酒的橡木桶在烘烤过程中也会形成挥发性酚,在葡萄酒陈酿的过程中,这些挥发性酚会被吸收到葡萄酒中,这时橡木桶陈酿的葡萄酒就会被错误地归为受烟熏影响的葡萄酒。
为此,Wilkinson团队将红葡萄酒、白葡萄酒和玫瑰红葡萄酒等不同程度的暴露在烟雾/橡木桶中,并对这些葡萄酒进行检测获取光谱数据,进而合成了这些葡萄酒的数据库。目前为止,从 Aqualog 获得的荧光指纹图谱与通过 GC-MS 和 LC-MS 测量的关键烟雾污染标记化合物之间存在一些强相关性。这些结果让我们看到了希望。
“能够使用 Aqualog 对葡萄酒进行正确分类固然是一件好事,但通过品尝葡萄酒来对其进行分类,显然比将其送去进行化学分析要快得多”Wilkinson 说。“所以我们更加期待,在葡萄被制作为葡萄匀浆或葡萄汁时就可以对其品质进行分类。”
Mobley, Esther Wildfires have ravaged Napa Valley. Will California’s wine industry survive? National Geographic, October 9, 2020.
Fudge, A.L., Wilkinson, K.L., Ristic, R. and Cozzolino, D. (2012) Classification of smoke tainted wines using Mid-Infrared spectroscopy and chemometrics. J. Agric. Food Chem.2012, 60, 52–59.
Kennison, K. R.; Wilkinson, K. L.; Pollnitz, A. P.; Williams, H.G.; Gibberd, M. R. Effect of timing and duration of grapevine exposure to smoke on the composition and sensory properties of wine. Aust. J. Grape Wine Res.2009, 15, 228−237.
Kennison, K. R.; Wilkinson, K. L.; Pollnitz, A. P.; Williams, H.G.; Gibberd, M. R. Effect of smoke application to field-grown Merlot grapevines at key phenological growth stages on wine sensory and chemical properties. Aust. J. Grape Wine Res.2011, 17, S5−S12.
Szeto, C.; Ristic, R.; Capone, D.; Puglisi, C.; Pagay, V.; Culbert, J.; Jiang, W.; Herderich, M.; Tuke, J.; Wilkinson, K. Uptake and glycosylation of smoke-derived volatile phenols by Cabernet Sauvignon grapes and their subsequent fate during winemaking. Molecules. 2020, 25, 3720.
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