葡萄酒的质量和哪些因素有关

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葡萄酒的质量和哪些因素有关

1原料

葡萄的质量由品种、栽培气候和栽培工艺共同决定。品种是基础,工艺是辅助,而栽培气候则决定了能否种植出优质的葡萄。那么什么样的气候适合种植葡萄呢?我们可以从雨量、温差、光照几个方面讨论。葡萄是抗旱不抗涝的植物,且根系十分发达,可以深入地底汲水。所以年降雨量在300-500mm比较合适。在葡萄成熟的季节,雨量越少越好,因为过的雨量会滋生病虫害。同时降低光照。葡萄是喜光性植物,如果无法获得充足的光照,葡萄将无法进行充足的光合作用,呈味物质、葡萄花色素、芳香物质等都无法良好的积累。葡萄的含糖量是由昼夜温差决定的,当白天温度较高,葡萄进行光合作用积累的糖分多,晚上温度低葡萄进行呼吸作用消耗的糖分少,所以葡萄的含糖量就会高。同时,在弱呼吸作用的条件下,苹果酸被消耗掉。葡萄将会糖高而酸度适中。

2.生产工艺

白葡萄酒的工艺要点在于低温澄清,而红葡萄酒的工艺要点是皮渣的浸提和皮渣分离。由于白葡萄酒是纯汁发酵,在发酵过程中不存在浸渍作用。而干白葡萄酒的质量,主要由葡萄品种的一类香气和源于酒精发酵的二类香气以及酚类物质的含量所决定。所以,在葡萄品种一定的条件下,葡萄汁的取汁速度及其质量、影响二类香气形成的因素和葡萄汁及葡萄酒的氧化现象即为影响干白葡萄酒质量的重要工艺条件。发酵前的葡萄汁澄清与否,主要影响一类香气和酒精发酵的二类香气及酚类物质的含量。

干红葡萄酒的质量主要决定于酚类物质的种类和含量,必须有能达到红葡萄酒颜色要求的色素,还必须有合适的单宁结构,浓郁复杂的香气同样是红葡萄酒必不可少的质量因素。浸渍作用对红葡萄酒的酿造是必需的,合理的浸渍条件和强度既可以获得满意的颜色,又可以获得丰满柔和的口感。在红葡萄酒酿造中,为了将红葡萄酒皮渣中的优质单宁、花色素、酚类化合物以及芳香物质转移到发酵酒中,需加强对皮渣的浸提。适宜的发酵温度,果胶酶,酿酒单宁的应用和合理的带皮发酵时间等,都具有重要意义。传统浸渍工艺中浸渍与发酵是同时进行

的,因此,在这一过程中对温度的控制比较复杂,温度不能过高,以免影响酵母菌的活动,导致发酵中止,引起细菌性病害和挥发酸含量的升高; 同时温度又不能过低,以保证良好的浸渍效果。热酿造工艺虽然可以通过高温短时间获得较好的浸渍效果,但在贮存过程中颜色变淡,这主要是因为由该工艺生产的红葡萄酒色素含量虽高,但单宁含量低。热浸渍结束后,初发酵温度较高,有利于酵母菌的繁殖,提高发酵速度。这一点对发酵季节温度低的地区尤为重要。

3.生产设备

对葡萄酒生产影响最大的三个设备是除梗破碎机、压榨机和发酵罐。除梗破碎机要尽可能的破碎每一颗葡萄,同时不能使葡萄汁与铁铜等接触。压榨机所要做到的是压榨速度快,时间断,出汁率高,所得的果汁澄清。发酵罐是葡萄汁转换成葡萄酒的重要场所,因此我们要选择合适的材质,准确的控温设备等等保证发酵的进行。

葡萄酒质量的评价1

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括、电子、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A (隐去论文作者相关信息) 日期: 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

葡萄酒质量的评价 摘要 葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价,由于人为主观因素的影响,对于酒质量的评价总会存在随机差异,为此找到一种简单有效的客观方法来评酒,就显得尤为重要了。本文通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系,以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标的关系,以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系,旨在通过客观数据建立数学模型,用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。 首先,采用双因子可重复方差分析方法,对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验,利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果,结合01 -数据分析,发现对于红葡酒有70.3%的评价结果存在显著性差异,对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。通过比较可知,两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显著性差异,而对于白葡萄酒的评分,评价差异性较为不明显。为了评价两组结果的可信度,借助Alpha模型用克伦巴赫α系数衡量,并结合F检验,得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高,而对白葡萄酒的品尝评分,第二组评酒员的评价结果可信度更高。综合来看,主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。 结合已分析出的两组品酒师可靠性结果,对葡萄酒的理化指标进行加权平均,最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标(一级指标)共同构成一个数据矩阵,采用聚类分析法,利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类,根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A(优质)、B(良好)、C(中等)、D(差)四个等级,客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。 为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,采用相关分析法,能有效地反映出两者间的联系,取与葡萄各成分相关性显著的葡萄酒理化指标,与葡萄成分做多元线性回归得出葡萄酒理化指标与酿酒葡萄的拟合方程,从而反映酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系。 由于已经通过回归分析建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系,因此从酿酒葡萄成分对葡萄酒的理化指标的影响,再研究出葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系,便可作为一个桥梁,反映出葡萄与葡萄酒理化指标对葡萄酒的质量的作用。研究葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的联系,需要运用变量间的相关性及Pearson系数法分析葡萄酒的理化指标与葡萄酒质量评价指标的相关性,通过比较选出与葡萄酒评价的一级指标相关性程度大的葡萄酒成分,进行回归分析法,建立酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的拟合方程,结合各个质量一级指标的权重,从而完成了从葡萄酒成分对葡萄酒质量的客观评价。综合计算结果,与酿酒葡萄分级的结果吻合,所以分析结果较客观。

我国葡萄酒质量分级的发展历程分析.

要回答这个问题是很复杂的,一般要长篇大论一番才可能说清楚。简单点说是没有正规的分级制度。但有质量保证体系。 讨论稿中等级制的标准大致参照法国的分级标准(AOC、VDP、VDT),即特优级、优质级、佐餐级三大等级。通过酿酒葡萄品种、酿酒葡萄产量、葡萄含糖量、葡萄酒陈酿期、理化指标、感官鉴定6项指标,对葡萄酒质量进行综合评价并分级。 近年来,我国葡萄酒业有了长足的进步,葡萄酒的产量在2008年已达到69.83万千升,工业总产值达191.68亿元。葡萄酒产品的种类日益丰富,产品质量也有了很大的提升。在东部地区和中西部的大中型城市,饮用葡萄酒已经成为一种时尚。葡萄酒等级制 对于葡萄酒产品的质量管理,许多从事葡萄栽培和葡萄酿酒工作的专家学者,都提出要求制定《中国葡萄酒质量等级管理办法》,推行产品分级管理制。 中国葡萄酒质量等级制度多年前就已经提上日程。1999年,郭其昌和郭松泉在中国酿酒工业协会主办的北戴河年会上提出了要建立中国的葡萄酒质量等级制度,并草拟了《中国葡萄酒质量分级管理(讨论稿)》。 其后,在2000年的烟台年会、2001年的合肥年会以及2004年的蓬莱年会,中国酿酒工业协会前后三次组织了会议对该《草案》进行讨论修改。 此讨论稿包括以往讨论过的质量分级内容、分级认定原则、认定顺序、监督管理等。 讨论稿中等级制的标准大致参照法国的分级标准(AOC、VDP、VDT),即特优级、优质级、佐餐级三大等级。通过酿酒葡萄品种、酿酒葡萄产量、葡萄含糖量、葡萄酒陈酿期、理化指标、感官鉴定6项指标,对葡萄酒质量进行综合评价并分级。 2005年,时任中国酿酒工业协会葡萄酒分会主任的高美书表示,在中国酿酒工业协会2004年8月的蓬莱会议上,已经完成了《葡萄酒等级制》的最后修订。并于当年10月,将《葡萄酒等级制》(送审稿)上报国家质检总局。

(精编)葡萄酒质量的评价

(精编)葡萄酒质量的评 价

2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的,如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A (隐去论文作者相关信息) 日期:2012 年9 月10 日 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 2012高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 赛区评阅记录(可供赛区评阅时使用): 评

阅 人 ,,,,,,,,,, 评 分 ,,,,,,,,,, 备 注 ,,,,,,,,,, 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进行编号):

葡萄酒质量的评价 摘要 葡萄酒质量的好坏主要依赖于评酒员的感观评价,由于人为主观因素的影响,对于酒质量的评价总会存在随机差异,为此找到一种简单有效的客观方法来评酒,就显得尤为重要了。本文通过研究酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量的关系,以及葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标的关系,以及葡萄酒理化指标与葡萄酒质量的关系,旨在通过客观数据建立数学模型,用客观有效的方法来评价葡萄酒质量。 首先,采用双因子可重复方差分析方法,对红、白葡萄酒评分结果分别进行检验,利用Matlab软件得到样品酒各个分析结果,结合数据分析,发现对于红葡酒有的评价结果存在显著性差异,对于白葡萄酒只有53%的评价结果存在显著性差异。通过比较可知,两组评酒员对红葡萄酒的评分结果更具有显著性差异,而对于白葡萄酒的评分,评价差异性较为不明显。为了评价两组结果的可信度,借助Alpha模型用克伦巴赫系数衡量,并结合检验,得出红葡萄酒第一组评酒员的评价结果可信度更高,而对白葡萄酒的品尝评分,第二组评酒员的评价结果可信度更高。综合来看,主观因素对葡萄酒质量的评价具有不确定性。 结合已分析出的两组品酒师可靠性结果,对葡萄酒的理化指标进行加权平均,最终得出十位品酒师对样品酒的综合评价得分。将每一样品酒的综合得分与其所对应酿酒葡萄的理化指标(一级指标)共同构成一个数据矩阵,采用聚类分析法,利用SPSS软件对葡萄酒样进行分类,根据分类的结果以及各葡萄样品酒综合得分最终将酿酒葡萄分为A(优质)、B(良好)、C(中等)、D(差)四个等级,客观地反映了酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒质量之间的联系。 为了分析酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的联系,采用相关分析法,能有效地反映

快速判断葡萄酒质量的办法

快速判断葡萄酒质量的办法 很多因素会导致一瓶葡萄酒变坏,最常见的因素就是软木塞污染(即在装瓶前软木塞受到了污染)和氧化(葡萄酒与氧气接触过多)。其他的因素还有褐化(由高温引起)和再发酵(葡萄酒在瓶中进行二次发酵)。 被软木塞污染的葡萄酒其实是被软木塞中的TCA细菌污染。如果软木塞中的TCA细菌过多,这种细菌就会转移到葡萄酒中,让葡萄酒变质。不过要注意的是,拿软木塞来闻一下并不能判断它是否被TCA污染。虽然闻软木塞这个动作可能看起来比较酷,但是其实这样做并没有什么作用。 氧化是葡萄酒变坏的最大杀手。如果储存不当,葡萄酒就可能会与氧气过多、过久接触。另外,开瓶后的葡萄酒如果不尽快喝完,也会很容易发生氧化。 那么,怎样判断一款葡萄酒到底有没有变坏呢? 第一招:看 1、如果一款红葡萄酒的颜色比较黯淡,没有光泽,呈不正常的棕色,那它可能已经过度氧化或者受到了其他污染。如果一款白葡萄酒呈很深的黄色,它也可能发生了过度氧化。 2、开瓶前,如果发现软木塞被从瓶中微微推了出来,这意味着葡萄酒可能经历过高温,导致瓶中气体压力升高,把塞子往外挤。 第二招:闻 1、如果一款葡萄酒闻起来像是老太太的旧衣橱的味道,比如发霉、陈腐、湿纸板、湿狗的味道,那它应该是变坏了。 2、如果一款非雪利葡萄酒闻起来却像是雪利葡萄酒的味道,那它很可能已经变坏了。 3、如果一款葡萄酒闻起来像是把煮过的葡萄干放在锅里一两个星期后发出来的味道,那它很可能已经变坏了。煮得过熟的水果的味道或者浓郁的葡萄干的味道都预示着葡萄酒可能已经变坏。 第三招:品 1、如果葡萄酒带有刺激的、醋酸似的或者化学物品似的风味,那说明它已经变坏了。通常在品尝之前,你就可以闻到这样的味道。 2、如果一款葡萄酒的口感比较寡淡、沉闷,缺乏应有的果香,那它可能已经变质了。 3、如果你在一瓶非起泡葡萄酒中发现气泡,这意味着该酒很可能在瓶中发生了二次发酵;当然,不是所有二次发酵都是坏事,有些葡萄酒是经过酿酒师的特别处理而在装瓶后继

葡萄酒的质量和哪些因素有关

葡萄酒的质量和哪些因素有关 1原料 葡萄的质量由品种、栽培气候和栽培工艺共同决定。品种是基础,工艺是辅助,而栽培气候则决定了能否种植出优质的葡萄。那么什么样的气候适合种植葡萄呢?我们可以从雨量、温差、光照几个方面讨论。葡萄是抗旱不抗涝的植物,且根系十分发达,可以深入地底汲水。所以年降雨量在300-500mm比较合适。在葡萄成熟的季节,雨量越少越好,因为过的雨量会滋生病虫害。同时降低光照。葡萄是喜光性植物,如果无法获得充足的光照,葡萄将无法进行充足的光合作用,呈味物质、葡萄花色素、芳香物质等都无法良好的积累。葡萄的含糖量是由昼夜温差决定的,当白天温度较高,葡萄进行光合作用积累的糖分多,晚上温度低葡萄进行呼吸作用消耗的糖分少,所以葡萄的含糖量就会高。同时,在弱呼吸作用的条件下,苹果酸被消耗掉。葡萄将会糖高而酸度适中。 2.生产工艺 白葡萄酒的工艺要点在于低温澄清,而红葡萄酒的工艺要点是皮渣的浸提和皮渣分离。由于白葡萄酒是纯汁发酵,在发酵过程中不存在浸渍作用。而干白葡萄酒的质量,主要由葡萄品种的一类香气和源于酒精发酵的二类香气以及酚类物质的含量所决定。所以,在葡萄品种一定的条件下,葡萄汁的取汁速度及其质量、影响二类香气形成的因素和葡萄汁及葡萄酒的氧化现象即为影响干白葡萄酒质量的重要工艺条件。发酵前的葡萄汁澄清与否,主要影响一类香气和酒精发酵的二类香气及酚类物质的含量。 干红葡萄酒的质量主要决定于酚类物质的种类和含量,必须有能达到红葡萄酒颜色要求的色素,还必须有合适的单宁结构,浓郁复杂的香气同样是红葡萄酒必不可少的质量因素。浸渍作用对红葡萄酒的酿造是必需的,合理的浸渍条件和强度既可以获得满意的颜色,又可以获得丰满柔和的口感。在红葡萄酒酿造中,为了将红葡萄酒皮渣中的优质单宁、花色素、酚类化合物以及芳香物质转移到发酵酒中,需加强对皮渣的浸提。适宜的发酵温度,果胶酶,酿酒单宁的应用和合理的带皮发酵时间等,都具有重要意义。传统浸渍工艺中浸渍与发酵是同时进行

葡萄酒评价指标

葡萄酒评价指标 区分好坏葡萄酒没有具体的绝对的量化标准,目前权威的葡萄酒评分系统主要是美国著名的葡萄酒评论家罗伯特·帕克,帕克推崇的是葡萄酒100分制评分体系;以及大家俗称的3W1D也是世界葡萄酒评分系统中的权威。 帕克的100分制给葡萄酒的打分范围是50-100,基于以下四个因素:外观,香气,风味,总体质量或潜力。帕克将葡萄酒分成四个档次(从50-100分),具体的打分体系如下: 96-100 Extraordinary 经典:顶级葡萄酒。 90-95 Outstanding 优秀:具有高级品味特征和口感的葡萄酒。 80-89 Above average 优良:口感纯正、制作优良的葡萄酒。 70-79 Average 一般:略有瑕疵,但口感无尚大碍的葡萄酒。 60-69 Below average 低于一般:不值得推荐 50-59 Unacceptable 次品 一般帕克的评分系统会给每一款酒一个基础的分数(50分)。在50分的基础上,按酒的质量特点加分。 酒的颜色和外观值5分,好的葡萄酒的外观应该澄亮透明(深颜色的酒可以不透明),有光泽,其颜色与酒的名称相符,色泽自然、悦目。 然后,酒香值15分,取决于香气的浓度、复杂度和纯粹感,香气应该是葡萄的果香(比如赤霞珠的黑醋栗香气、黑比诺的樱桃香气、霞多丽的热带水果香气)、发酵的酒香、陈酿的醇香(橡木桶陈酿及瓶内陈酿组成的香气,主要包括花香、果香、辛香料香、动物香、矿物香、动物香、焙烤香等香气类型),这些香气应该平衡、协调、融为一体,香气幽雅,令人愉快; 酒的口感和后味值20分,好的葡萄酒其口感应该是舒畅愉悦的,各种香味应细腻、柔和,酒体丰满完整,有层次感和结构感,果味、单宁、酒精、酸度、甘油、糖分均衡,余味绵长;最后,酒的总体质量水平或者演化进步的潜力,也就是说陈化的潜力,值10分。 3W指WA、WS、WE WA是《葡萄酒倡导家》杂志Wine Advocate journal 即罗伯特·帕克的评分 WS是《葡萄酒观察家》Wine Spectator magazine杂志,该杂志同样为美国最具影响力的杂志之一,同样倡导百分制,基本思路与帕克类似,但《葡萄酒观察家》拥有众多的优秀评酒师,通过蒙瓶试酒,多方面综合结果,所以评分相对较中立。 分数解释 96-100 经典的,绝佳的

葡萄酒质量的评价模型 全国数学建模

承诺书 我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则. 我们完全明白,在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式(包括电话、电子邮件、网上咨询等)与队外的任何人(包括指导教师)研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道,抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料(包括网上查到的资料),必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺,严格遵守竞赛规则,以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛规则的行为,我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会,可将我们的论文以任何形式进行公开展示(包括进行网上公示,在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等)。 我们参赛选择的题号是(从A/B/C/D中选择一项填写): A 我们的参赛报名号为(如果赛区设置报名号的话): 所属学校(请填写完整的全名):长江师范学院 参赛队员(打印并签名) :1. 李蓉 2. 马艳 3. 周成楷 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名):廖江东 日期: 2012 年 9 月 10 日赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号):

编号专用页 赛区评阅编号(由赛区组委会评阅前进行编号): 全国统一编号(由赛区组委会送交全国前编号):全国评阅编号(由全国组委会评阅前进

葡萄酒质量的评价模型 摘要 本文围绕葡萄酒的质量评价问题进行讨论,主要应用数据的统计原理以及数据的处理方法对酿酒葡萄的分级、葡萄酒和葡萄的理化指标的联系、以及葡萄酒质量评价问题建立了模型,并对模型做了较详细的模型检验,客观地实现了问题的解决。 问题(1),是一个数据统计问题,首先对红、白葡萄酒每类酒的样本数据建立了两独立样本的T检验模型,通过对比T统计量t值与T分布表给出的相伴概率值之间的大小,得出两组数据样本具有显著性差异。对于两数据样本的可信度问题,本文巧妙通过对每类的两个数据样本的均值方差的图像分析和对客观的评价准则考虑,得出结果:第二组评酒员给出的分数更具有可信性。 问题(2),属于多方案排序问题,首先利用问题(1)中的结果得到两组样品的有效性较高的评分数据样本,并借以建立了排序模型。同时本文还应用逼近理想解排序法(TOPSIS法),得出了两类葡萄酒质量的排序,然后通过权重法筛选出氨基酸、糖、蛋白质作为核心理化指标。最后基于“层次分析法”评价模型建立分级评价模型,通过权重算法得到以核心量化指标的贴近度作为分级的标准,确定出了对酿酒葡萄的四个等级:(见表4-15、4-16)。 问题(3),对附件2中一级指标下的多重数据进行求平均值处理获得该级指标的最优值,建立了多元线性回归模型,首先对酿酒红、白葡萄的30种一级指标进行筛选,筛选出众多核心理化指标的最优值,并采用“逐步回归”的方法,针对多重数据下的多种指标进行分别拟合,从中抽出拟合最好的一组数据和结果进行图像分析,得出整体的酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标成正相关的关系。 问题(4),本文基于问题(1)、问题(2)和问题(3)的研究结果,首先针对酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量影响问题,建立了多元回归分析模型,并运用逐步回归方法对这里的最优值进行有效而合理的筛选,之后将筛选得到的多个理化指标给与拟合,并对其进行图像分析,得出筛选出来的5个一级指标就可以反映出整体的关系,最后应用这个结果论证出:用葡萄和葡萄酒的理化指标来判断葡萄酒的质量是不全面的。 关键词:葡萄酒的评价 T检验层次分析法多元线性回归分析逐步回归法

影响葡萄酒品质的关键因素

影响葡萄酒品质的关键 因素 集团文件发布号:(9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

如果说葡萄酒有什么使我们津津乐道的,那肯定首先是它的品质。虽然这是一个难以展开讨论的话题,却不妨碍我们发表意见,转而求其次,讨论那些影响葡萄酒品质的因素。很多时候当我们评完酒,都会捎带对酿酒师品头评足一下,或许当初这样或者那样做酒会更好一些,并通过揭示那些影响酒品质的关键秘密,增加一些谈资。 那么,影响葡萄酒品质的关键因素有哪些?或许你也有兴趣加入讨论。 产地 葡萄酒的产地肯定影响了葡萄酒的品质。“产地”具体包括什么呢?一个具体的地理位置——通过这个确定的位置,那里的土壤也就确定了。于是,土壤也就成为了我们的谈资:土壤的类型,土壤的肥力,地块的朝向等等。通过确定的地理位置,我们也可以获知当地的气候特点。“气候”有包括什么呢?这些内容至少不应该漏掉:生长日数,生长期积温,光照,降雨量以及降雨的季节分布,干燥度以及自然灾害性等。 从宏观来说气候是相对稳定的——蒙布里埃(朗格多克-鲁西荣)是地中海式气候,阿尔萨斯是大陆性气候,宁夏是大陆季风性气候……从微观上,气候(但愿我没有混淆气候与气象)又不是恒定不变的,

“光、热、雨以及灾害性气候等”会在不同的年度之间出现变化,这就给我们带来另外的谈资: 年份 “年份”二字写着简单,表述起来却不是那么容易——“酿造葡萄酒的葡萄原料采收的自然年度”。但是对于那些过了年才采收葡萄并酿造的朱朗松(也译为瑞朗松—Juran?on),或者某些地区的冰酒,这个表述似乎又不完全正确。其实呢,我们都知道“年份”对葡萄酒品质的影响是指葡萄生长期间气象因素在不同年度间的差异,这对于南半球来说,就更不是酒标上标注的那个4位数就能说清楚的了。 产地也好,年份也罢,其实直接影响了葡萄的表现。除了这些不可改变的外在因素影响葡萄的生长,葡萄本身内在的因素——基因,也就是葡萄的品种/品系(variety/clone)也会表现出差异。 品种 酿酒葡萄的品种把产地与年份的特征浓缩在自己的果实中,最后被酿酒师转化为葡萄酒,让消费者去感受这个积累的过程。品种,往往与特定的产区具有关联性,因为它的产生往往是长期自然选择的结果——哪怕是人工培育的品种,也总是首先产生于一个具体的产区,比如品诺

葡萄酒评分详解

葡萄酒评分详解 什么是葡萄酒评分?关于葡萄酒评分网不多,乐美尚品特撰写此篇文章,供大家分享。 有些人热衷于葡萄酒投资,所以进行葡萄酒评分: 因为新酒刚上市时的价格比完全熟化低很多,作投资为日后饮用。 完全是为了投资,现在买进葡萄酒是为了以后在卖出赚取利润。正国外拥有私人酒窖的人居多。以上两种因素都会影响葡萄酒的投资。全世界对于产量有限的优质葡萄酒的需求,在过去20年间有了巨大的增长。投资葡萄酒的收益可以并且经常超过美国道琼斯和英国金融时报100指数,葡萄酒的回报巨大但又不像股市那样波动剧烈。 给葡萄酒评分对于葡萄酒市场的影响很大。葡萄酒的分数让葡萄酒的知识不多的潜在投资者进入葡萄酒市场,同时也增强了购买者的决策信心。 学习相关葡萄酒评分系统,对葡萄酒鉴别有益无害。谁来为葡萄酒评分?知名的葡萄酒作家和葡萄酒专家为葡萄酒打分。最开始为葡萄酒打分的是美国著名的葡萄酒评论家罗伯特·帕克。帕克推崇的是葡萄酒100分制评分体系。 帕克的100分制给葡萄酒的打分范围是50-100,基于以下四个因素:外观,香气,风味,总体质量或潜力。每瓶葡萄酒最低都能得到50分。 5 points Colour and appearance颜色和外观 15 points Aroma and bouquet香气 20 points Flavour and finish风味和回味 10 points Overall quality level orpotential总体品质或潜力 美国的葡萄酒商展示葡萄酒时会配上带有帕克评分的卡片,从这点可以看出他对葡萄酒消费者、收藏者和投资者的影响程度。当然,他意识到评分系统的局限性,因此坚持认为品尝纪录和评分一起才能对葡萄酒有更精淮的评价。帕克说:“品尝葡萄酒最重要的是自己的味蕾,没有什么比自己品尝更好的培训。”帕克将葡萄酒分成四个档次(从50-100分),具体的打分体系如下: 分数解释 96-100 Extraordinary极佳 90-95 Outstanding优秀 80-89 Above average优良 70-79 Average一般 60-69 Below average低于一般 50-59 Unacceptable次品 帕克对葡萄酒的影响是不容忽视的,如果帕克给出超过90的分数,那么葡萄酒的价格会急剧上涨。毫不夸张的讲,很多波尔多酒商在帕没有打分之前不知道怎么给自己经销的酒定价。 此外,还有《葡萄酒观察家》杂志的评分体系(100分制)。《葡萄酒观察家》杂志一直是100分制葡萄酒评分标准的提倡者。该杂志是这样解释它的评分体系的:“葡萄酒通常是盲品,酒瓶被包起来并编号,品尝人员只知道葡萄酒的大致风格和年份。价格对评分不产生影响” 分数解释 90-95 优秀的,有个性,有风格 80-89 品质优,有特点

葡萄酒的质量因素

葡萄酒的质量是葡萄酒的一种特性,它是表示葡萄酒优秀的程度。复杂性和协调性构成了葡萄酒质量的主要属性。影响葡萄酒质量的因素有:品种及其与之相适应的生态条件、酿酒工艺、陈酿条件等;对葡萄酒的质量进行评价是通过感官指标和理化指标来实现的;葡萄酒成分的分析是通过化学法和仪器法,而葡萄酒的感官指标则是通过感官指标和理化指标来实现的;葡萄酒成分的分析是通过化学法和仪器法,而葡萄酒的感官指标则是通过视觉、嗅觉、味觉即感官分析来实现的;葡萄酒的感官分析可鉴别葡萄酒的品种、特性、产地,葡萄酒是否掺假等。 1 葡萄酒的质量 1.1 质量的概念 葡萄酒的质量即葡萄酒优秀的程度,它是产品的一种特性,且决定购买者的可接受性。因此,葡萄酒能够满足人类需求的各种特性的总和即构成了它的质量。葡萄酒质量属性主要指:复杂性、协调性以及能够激发消费者感情的能力;复杂性意味着葡萄酒有浓郁的令人愉快的香气与滋味,及它的潜力与精巧性。协调性是指各种感官成分的结合是平衡的,每一种成分与其它成分相比,它的存在及其含量是非常适宜的,而且它的复杂性、颜色强度、香气、滋味、后味是稳定一致的。 1.2 影响质量的因素 葡萄酒是葡萄的发酵产品,所以葡萄酒的质量取决于原料的质量、所采用的加工工艺及相应的陈酿技术。影响质量的因素有: ——品种及其适应性; ——适宜于品种良好生长的生态条件(包括土壤、大气候、微区气候); ——原料的质量:包括葡萄的成熟度(糖酸及其平衡、酚类、香味成分的种类及其比例)、葡萄的新鲜度及健康卫生状况; ——酿酒工艺:采用的酵母菌、浸渍方式与发酵时间,发酵温度,分离时间,压榨方式等; ——陈酿技术:采用的贮藏容器及贮藏时间,是否带酒脚贮藏,瓶贮与否及时间长短等。 2 葡萄酒质量的评价 葡萄酒质量的评价是人们为了反映葡萄酒的客观性而人为采取的一些方法,主要包括感官指标,理化指标 2.1 感官指标 包括葡萄酒的外观(颜色、浓度、色调、澄清度、气泡存在与否及持续性);香气(类型、浓度、和谐程度);滋味(协调性、结构感、平衡性、后味等);典型性(外观、香气与滋味之间的平衡性);感官指标是评价葡萄酒质量的最终及最有效的指标。 2.2 理化指标 指由葡萄酒的成分(糖、酒精、矿物质元素、干浸出物、有机酸等)所构成的指标。 3 葡萄酒的感官分析(品尝) 就是利用感官去了解,确定某一产品的感官特征及其优缺点,并最后估价其质量,即利用视觉、嗅觉和味觉对葡萄酒进行观察、分析、描述、定义、分级。葡萄酒的质量检定,单单依靠化学分析或仪器分析,即使完全符合国家标准或部颁标准,是远远不够的,因为化学分析和仪器分析只能表示葡萄酒的化学成分或卫生指标。无法表示酒的风味质量。只有通过目测、鼻嗅与口尝,依靠视觉、嗅觉、味觉对酒的色泽、芳香、滋味做出精密的检定。 3.3葡萄酒标准 品尝杯葡萄酒标准品尝杯应由无色透明的含铅量为9%左右的洁晶玻璃制成,不能有任何印痕和气泡;杯口必须平滑、一致,且为圆边;品尝杯应能承受0—100℃的温度变化,其容量为210—225ml。

基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究

Advances in Applied Mathematics 应用数学进展, 2015, 4(4), 376-384 Published Online November 2015 in Hans. https://www.360docs.net/doc/0f17073472.html,/journal/aam https://www.360docs.net/doc/0f17073472.html,/10.12677/aam.2015.44047 The Study on Evaluation System of Wine Based on Data Mining Sizhe Wang1, Zhigang Wang2*, Yong He2 1Automation Professional Class 1301, School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha Hunan 2College of Information Science and Technology, Hainan University, Haikou Hainan Received: Nov. 8th, 2015; accepted: Nov. 23rd, 2015; published: Nov. 30th, 2015 Copyright ? 2015 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). https://www.360docs.net/doc/0f17073472.html,/licenses/by/4.0/ Abstract Based on Question A of Mathematical Contest in Modeling for college students in 2012, the empha-sis in this paper is mainly on the establishment of evaluation system of wine based on data mining technology. The wine quality is determined by the score of the wine tasting. We analyze the credi-bility of the liquor score by one-way ANOVA. We classify the wine grape by extracting common factors of some physical and chemical indicators from the wine grape, and by clustering the factor score and wine score. The stepwise regression model is established through the correlation be-tween the physical and chemical indicators and the physical and chemical indicators of wine grapes. By the regression model between the aroma substances and the score of the wine, the key physical and chemical indicators of wine quality will be found. In the end, some shortcomings of current rating system of wine will be pointed out. Keywords Evaluation System of the Wine, Data Mining Technology, One-Way ANOVA, Cluster Analysis, Regression Analysis 基于数据挖掘技术的葡萄酒评价体系研究 王思哲1,王志刚2*,何勇2 1中南大学信息科学与工程学院自动化专业1301班,湖南长沙 2海南大学信息科学技术学院,海南海口 *通讯作者。

影响葡萄酒消费者行为的因素

影响不同类型葡萄酒消费者行为的因素摘要:本文通过实践调研全国主要的葡萄酒消费城市了解葡萄酒的认知度,不同的葡萄酒为主消费群体、消费抉择,来了解影响葡萄酒消费者行为的因素。以及发现大部分消费者不太了解葡萄酒专业知识,通过调研为葡萄酒消费者行为因素。使葡萄酒在国内发展更好发展。 关键词:葡萄酒消费意向消费类型葡萄酒品牌 近些年,葡萄溪的生产与消赞在我国发生了秘天覆地的交纯,增汝速度引人注目。法国波尔多国际葡萄酒与烈酒展览会2014年1月28日公布的一项研究表明,中国已超过法国和意大利,成为全球最大的红葡萄酒消费国。这项由国际葡萄酒与烈酒研究机构IWSR完成的研究表明,中国(包括香港)2013年消费了1.55亿9公升箱红葡萄酒(约18.65亿瓶),比2008年增长136%,研究显示,中国消费红葡萄酒消费速度自2005年以来加快,2007年至2013年中国红葡萄酒消费量增长2.75倍。中国葡萄酒市场已然是巨大潜力,面对葡萄酒的巨大市场潜力。了解中国葡萄酒消费者的行为因素就尤为重要 一调查方法 为了探索全国消费者的葡萄酒消费行为特征及葡萄酒市场现状”,薛文慧、白娜娜等在在全国各大主要消费葡萄酒的城市进行了问卷抽样调查通过在超市,酒庄、专卖店等地方对消费者进行访谈,并请其填写调查问卷。来了解调查问卷共设计丫25道问题,其中5道用于了解受访者的基本情况。其余20道问题用于调查受访者对葡萄洒的了解程度、喜好类型,购买欲望、购买时间地点、价位及影响因素,对国内外葡萄酒的主观想法及对葡萄洒市场的看法等内容。 本次调查共回收问卷400份,所有被调查者中女性占5 5%,2l~30岁年龄段占被调查者总数的72%,3l~40岁年龄段占被调查者总数的15%,两者相加即广义青年段的受访者构成了主要的调查对象。商务人士,企事业人员占63.6%,学生占32.3%;在受教育程本科及以上占63.3%,月收入在800~3000元的占20%,3000~10000元的占58%,收入在10000元以上占9%,有11%的被访问者回答其收入在800无以下,这部分人主要是无收入的学生。通过对回收问卷的仔细分析,可以归纳总结出三大消费群体,对于不同群体来说影响消费行为的因素不同产地、品牌葡萄酒价格和葡萄酒的种类。 二调查结果与分析

葡萄酒品质分析方法

葡萄酒品质分析方法 摘要:实验建立了以多壁碳纳米管为填料,基于核熔融技术的在线固相萃取-高效液相色谱-串联质谱联用系统来测定葡萄酒中白藜芦醇的含量。实验中,葡萄酒样品经稀释、过膜后直接进样,经在线固相萃取净化后经熔融核色谱柱分离,串联质谱多反应监测模式下定性与定量分析。实验测定了来自中国七个地区八个品种的葡萄酒,通过实验,测得顺式白藜芦醇与反式白藜芦醇的定量限分别为0.06和0.05 ng/mL;低、中、高3个添加水平的平均回收率为76.9% ~108.3%;日内精密度均小于6.81%,日间精密度均小于7.69%。。结果表明,本方法快速,准确,灵敏度高,可用于实际检测工作。 关键词:葡萄酒;白藜芦醇;在线固相萃取;高效液相色谱-串联质谱 A method of wine quality analyzes Abstract: The experiment was established with multi walled carbon nanotubes as filler, the content of online SPE, fused-core technology and HPLC-MS/MS based on the coupled system to the determination of resveratrol in Wine. In the experiment, Wine samples diluted, after filtration, direct injection, by on-line solid phase extraction purification by column chromatography and nuclear fusion, a series of qualitative and quantitative analysis of mass spectrometry under multiple reaction monitoring mode. The experiment of eight varieties from seven areas of Chinese wine, through the experiment, the measured CIS resveratrol and trans resveratrol detection limit were 0.06 and 0.05 ng/mL; low, medium and high average recovery of the 3 level of adding rate of ~108.3% was 76.9%. Intra-day and Inter-day precision were less than 6.81% and 7.69% respectively. The results show that this method is rapid, accurate and high sensitivity, which can be used in practical detection work. Keywords: Wine; Resveratrol; Online SPE; HPLC-MS/MS 1. 引言 1.1. 葡萄酒概况 1.1.1. 葡萄酒的定义与分类 葡萄酒,是以新鲜葡萄或葡萄汁为原料,经全部或部分发酵酿制而成的,酒精度等于或大于7.0%(V ol)的发酵酒[1]。按色泽分,葡萄酒可分为白葡萄酒、

葡萄酒质量的综合评价分析模型

葡萄酒质量的综合评价分析模型 专家点评: 本文问题一方法合理,结论正确。问题二对葡萄理化指标进行聚类,然后根据葡萄酒质量进行分级,思路简明正确。问题三进行多元线性回归,尚可,但如果能进行相关性分析会更好。问题四用逐步回归的方法,适当,加入芳香类物质,使结论更加合理。如果问题二和问题三也能将附件三考虑入内会使结论更加有力。 【摘要】 近年来,我国掀起了一场葡萄酒热,对葡萄酒的需求与日俱增,特别是随着食品科学技术的发展,人们不再满足传统感官评价葡萄酒的水平,如何运用数据资料定量研究葡萄酒的品质,加快建立葡萄酒市场指标规则成为人们关注的焦点。本文主要研究了葡萄酒的品质与葡萄酒自身以及酿酒葡萄的理化指标的关系,给出了基于葡萄酒自身的理化指标以及酿酒葡萄的理化指标与芳香物质的定量综合评价模型。 首先基于两组评酒员对同一批葡萄酒的评价分数数据,采用假设检验中的t检验法建立评估两组数据差异的模型,得到了两组评酒员的评分存在显著差异的结论,并通过对两组数据进行方差分析,以判别结果具有的稳定性作为标准,得到第二组比较可靠。 接下来我们结合酿酒葡萄的理化指标和可信组评酒员的打分所刻画的葡萄酒的质量对酿酒葡萄进行分级,用聚类分析的方法将红,白葡萄酒和酿酒葡萄各分成了5类,然后对分好的葡萄类所酿造的葡萄酒进行统计,得到各类葡萄所对应的级别。 更进一步,我们分析了酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系,运用主成分分析的方法,从酿酒葡萄的30个指标中提取出了12个主要成分,进而通过逐步回归的方法建立起酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标联系的模型。 最后我们将提取葡萄及葡萄酒的理化指标与芳香物质中的主成分,利用逐步回归的方法考察理化指标与芳香物质对葡萄酒质量的影响程度,通过对芳香物质对葡萄酒质量影响比重得到芳香物质对葡萄酒的质量有30%以上的影响比重(白葡萄的芳香物质对白葡萄酒的质量影响相对更大),故而不能完全用酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标评价葡萄酒的质量。 关键词:假设检验聚类分析主成分分析逐步回归

评判葡萄酒品质的五项指标

评判葡萄酒品质的五项指标 由于从事WSET高级品酒师的教学工作,最经常被学生和爱好者问到的问题,莫过于怎样评价葡萄酒的品质。大家之所以对这个问题特别关心,可能是因为判断葡萄酒品质对学员的工作关系特别密切。葡萄酒行业的从业人员,免不了频繁的选酒和荐酒,如果判断品质的基本功掌握不好,自然无法胜任工作。对于葡萄酒爱好者而言,判断葡萄酒品质直接决定他们的购买行为,也会给葡萄酒的合理价格提供一个参考。 我个人觉得,葡萄酒和任何的食品与饮料一样,都存在“萝卜白菜,各有所爱”的情况。但是,从葡萄酒品评的角度上来讲,就像艺术品的品鉴一样,有着它规范的一面。在我们判断葡萄酒的品质之前,首先需要判断的是葡萄酒是不是存在劣化的问题。葡萄酒的劣化会以带有不愉悦的气味为标志,在技术上我们认为这些不愉悦的气味是葡萄酒的缺陷。酒庄的卫生问题、酿造和陈年过程中氧气参与多少、存储不当或加入二氧化硫过多,都有可能会产生带有缺陷的气味。在葡萄酒竞赛中,会有专职的裁判来判断劣化问题,任何有缺陷气味的葡萄酒都被一票否决,不会进入到竞赛的下一轮环节。 当一款葡萄酒不存在气味缺陷的时候,我们就可以对它的品质来进行判断了。有一些葡萄酒从业人员,单纯地通过某种气味、酒体(口感)、果味、单宁或者酸甜度来判断和介绍葡萄酒的品质,这是不专业的做法。我们通常是从葡萄酒的浓郁度、复杂度、平衡性、回味和典型性这几个角度来对品质进行评价。

浓郁度是葡萄酒爱好者最容易识别的。很多朋友在品尝完葡萄酒后,都会指出这款葡萄酒品味是浓还是淡。其实浓郁度是分为嗅觉的浓度和味觉的浓度,这两部分浓度之间没有必然的关联。有时我们闻起来很酒香很深沉,但品尝起来,却发现浓郁度一般;也会有时发现闻到的气息比较微弱,但是味蕾对觉得味道很厚重。毋庸置疑,浓郁度越高,葡萄酒品质越好。 相比浓郁度来讲,复杂度要难得多。对复杂度的判断需要专业的葡萄酒气味训练,从而具备区分葡萄酒气味的能力。葡萄酒是一种果酒,它主要的味道,肯定是果味,这种果味,是来自葡萄本身的气味,我们称之为第一类气味。但是随着葡萄酒的桶中和瓶中陈年,会演变出香草、雪茄盒、烟草、烟薰、咖啡、焦糖、皮革、泥土、蘑茹等等气味。 如果这款葡萄酒只有果味,同时,如果它不具备能够陈年,香气能够演变的特征,这款葡萄酒注定就是一款果味为主的,适合立即饮用的葡萄酒。一款葡萄酒,只要能有三四种味道,就认为具备良好品质。但一款出色品质的葡萄酒,可能会有十几种以上的味道。 平衡性是一个让葡萄酒爱好者头痛的问题,因为它相对比较感性,不像浓郁度和复杂度这么容易量化。葡萄酒的平衡,最简单的理解就是,果味与甜度和酸度与单宁之间的逻辑关系。打个比方,对于一款干型白葡萄酒,它的甜度和单宁可能都不能被味觉识别,所以往往需要对等的果味和酸度来进行平衡。酸度太低,酒会给人以庸肿、笨拙的感觉,而果味太低,酒显得空洞、平坦。平衡性更深层研究的问题

影响葡萄酒风味的因素

一、温度会影响葡萄酒风味 当我们开启一瓶葡萄酒时,不管它是多么的昂贵,在品尝时的温度都会对风味产生一定的影响,所以说,葡萄酒的适饮温度是十分重要的。 不知道大家有没有听过这么一句话,就是当我们品尝红葡萄酒的时候,最好是在室温效果(欧洲),而当我们品尝白葡萄酒时,最好使用冰镇效果的。然而这仅仅是一种概述,因为在不同的地区,室温是不一样的,在欧洲和在非洲室内是天壤之别,所以我们要有一个规限的温度范围,也就是15℃到18℃之间。 不过,白葡萄酒的适饮温度要比红葡萄酒低,这是因为往往白葡萄酒的酸度会更高,通过冰镇可以抑制酸味,从而可以突显出酒液所呈现的果香。但冰镇也是需要一个度,因为如果白葡萄酒冰镇过度的话,就会让味道变得很淡,所以这是需要注意的事情。 那么我们需要怎样做才能让葡萄酒得到最佳口感呢?其实我们可以通过一个简单的公式计算来获得冰桶的适饮温度,就是把室温和酒的适饮温度相减所得到的数值就是冷藏时间。 假如一款酒体轻盈的葡萄酒适饮温度12℃,那么室温是30℃的情况下,那么需要冷藏的时间是18分钟。 在冰镇葡萄酒的同时,我们需要了解一点的是,冰镇葡萄酒是不应该放置在冰箱的冷冻室的,因为温度的急剧下降会破坏葡萄酒的味道,而且不同的葡萄酒的适饮温度也是不一样的,所以在冰镇前需要充分了解自己想喝的葡萄酒的情况才能得到最佳的冰镇效果。 譬如说对于红葡萄酒而言,如果是酒体厚实的那么就是在15-20℃之间,如果是酒体适中的就是13-15℃之间,如果是酒体轻盈的就是10-12℃之间;对于白葡萄酒而言,如果是干白的话则是8-12℃之间,如果是甜白或者是起泡酒的话,那么则是5-8℃之间。 二、醒酒时间能影响葡萄酒风味 除了对葡萄酒的冰镇会影响葡萄酒的风味外,其实当我们开瓶后的醒酒时间也是会对葡萄酒风味产生一定的影响的。 红葡萄酒在开瓶后,一般是需要醒30分钟到一个小时,让葡萄酒液与空气充分接触,让单宁酸变得更加柔和,让葡萄酒的香气变得更加圆润,然而如果我们醒酒时间过长的话,会因为过度氧化而让葡萄酒失去风味,所以对于葡萄酒的开瓶醒酒时间,我们需要好好把握。 特别是在配餐时葡萄酒的开瓶时间,更需要在主菜上来前选择好一个醒酒时间,这样才可以恰到好处地让葡萄酒更好地与菜肴进行完美的搭配。 但对于某些新酒以及干白葡萄酒的话,并不需要醒酒,可以开瓶后立即品尝。 此外,醒酒除了能让酒瓶内的二氧化硫清除,以及让单宁酸变得柔和外,更重要的一点就是去除葡萄酒中的沉淀物。我们都知道,越好的葡萄酒由于陈年时间越长,因此会产生不少结晶沉淀物,这些沉淀物尽管对我们品酒时没有太大的影响,但我们也可以通过醒酒器来进行沉淀物的去除。譬如说当我们打算几天后喝某款陈年葡萄酒,可以把它提前竖立起来,让沉淀物沉到瓶底之中,然后开瓶后,把酒液倒入醒酒器中去除沉淀物。 通过以上步骤,我们就可以得到晶莹剔透的葡萄酒,以及把好酒的风味给唤醒,让品尝者得到最佳的视觉以及口感上的满足。 三、最后酒杯同样能影响葡萄酒的风味

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