中国葡萄酒产区划分浅议

中国葡萄酒产业正处在重大转折时期,对产业的地域分布进行合理划分十分必要.本文提出了产区划分的7个条件,并将中国葡萄酒产业的分布划分为13个产区,其中新疆产区又分为4个亚区,云南产区分为2个亚区.此外,一些新兴的酿酒葡萄及特色资源葡萄种植区正在形成.
利用微生物进行葡萄酒的降酸是葡萄酒研究工作的重点之一,微生物降酸对降低葡萄酒的生产成本、简化酿造工艺、提升品质有重要作用,本文主要从苹果酸-乳酸发酵的乳酸菌及具有降酸作用的酿酒酵母两个方面对国内外葡萄酒利用微生物降酸的研究进展加以概述.
阐述了冰浆在低温乙二醇液体管路壁面上生成过程中的数学模型,并利用该模型模拟了冰浆生成过程中的冰层和糊状层的厚度,得到了冰浆在形成过程中的时间曲线,得到了液体对冰层和糊状层的影响,并进行了模拟分析.
本试验对泾阳县龙泉乡、蒋路乡和白王镇3个地点主要酿酒葡萄品种赤霞珠(Cabernet Sauvignon)、蛇龙珠(Cabemet Gernischet)、北醇(Beichun)和桑娇维塞(Sangiovese)的果实品质进行了研究,并利用层次分析法对供试葡萄品种的综合品质进行了评价,主要得到以下结果: (1)不同立地条件下赤霞珠果实品质存在差异,龙泉乡最好,其次是白王镇,蒋路乡最差. (2)相同立地条件下不同品种果实品质亦有差异,龙泉乡赤霞珠果实品质优于桑娇维塞,而蒋路乡和白王镇的赤霞珠果实品质分别低于蛇龙珠和北醇,其中蒋路乡蛇龙珠品质远远高于其它品种. (3)各因子对酿酒葡萄果实综合品质影响的大小为含糖量>糖酸比>单宁含量>pH.果实综合品质最好的是蒋路乡的蛇龙珠,最差的是白王镇的赤霞珠,其它为龙泉乡的桑娇维塞>龙泉乡的赤霞珠>蒋路镇的赤霞珠>白王镇的北醇. (4)泾阳县应优先发展蛇龙珠和桑娇维塞,同时要做好小区域的选择,赤霞珠和北醇在本实验条件下表现一般.
变量选择技术是光谱建模的重要环节.本研究提出了一种新的变量选择方法——自加权变量组合集群分析法(AWVCPA),首先通过二进制矩阵采样法(BMS)对变量空间进行采样;其次通过对变量出现频率(Fre)和偏最小二乘回归系数(Reg)两种信息向量(IVs)做加权处理,得到了每个光谱变量的贡献值,进而考虑到了Fre和Reg两类IVs对于光谱建模的影响;最后通过指数衰减函数(EDF)删除贡献小的波长点,进而实现特征变量选取.以啤酒和玉米两组近红外光谱数据为例,基于偏最小二乘法(PLS)建立啤酒中酵母浓度预测模型和玉米中油浓度预测模型,对比其它变量选择方法.研究表明,在相同条件下,基于AWVCPA变量选择方法建立的预测模型都取得了最优的预测精度,对啤酒中酵母浓度的预测,相比全光谱PLS模型,RM-SEP由0.5348下降到0.1457,预测精度提高了72.7%;对玉米含油量的预测,相比全光谱PLS模型,预测均方根误差(RMSEP)由0.0702下降到了0.0248,预测精度提高了64.7%.
本发明提供一种特香型白酒的发酵池，包括基材和建材粘结材料，其所述的发酵窖池的窖壁及底部基材为非泥非石材料，所述各相邻的两非泥非石材料间以建材粘结材料进行勾缝。其在发酵池的池底及池壁使用非泥非石的窖壁和在窖底及封窖用窖泥材料，即红褚条石及建材粘结材料勾缝砌成，在窖底及封窖用窖泥，有别于茅台酒的青条石泥土勾缝窖，更不同于浓香型和清香型的泥窖；本发明红褚条石发酵池经久耐用，耐酸极强不易腐蚀；其具有质地疏松、空隙多、吸水性强，有利于有益微生物生长，提高了出酒率，增加单池产量。