葡萄和葡萄酒的理化指标
以下那种酒的理化指标中有铁含量的测定
以下那种酒的理化指标中有铁含量的测定在酒的理化指标中，由于酒类的种类不同，其理化指标也会有所差异。
然而，一些常见的酒种中，铁含量通常不是一个被广泛监测的参数。
下面
是一些常见酒种的理化指标及其可能与铁含量相关的参数的介绍。
1.葡萄酒：
葡萄酒是由葡萄果实发酵制成的酒类，其理化指标通常包括酒精浓度、总酸度（包括酒石酸）、还原糖、pH值、挥发酚、酚类等。
铁含量通常
不是葡萄酒的监测参数之一
2.啤酒：
啤酒是由大麦或其他谷物发酵制成的酒类。
其理化指标通常包括酒精
浓度、浸出物、总酸、苦度、pH值、挥发性酸等。
铁含量在啤酒中通常
不是被重点监测的参数。
3.白酒：
白酒是中国传统的一种蒸馏酒，以高粱、小麦等为原料。
其理化指标
通常包括酒精浓度、总糖、酸度、甲醇含量、氨基酸、挥发性酚、苯酚类
物质等。
铁含量通常不是被广泛监测的参数。
4.红葡萄酒：
红葡萄酒是在葡萄皮和葡萄汁一起发酵的过程中制成的。
其理化指标
通常包括酒精度、总酸及其组分、总多酚、总花青素、糖类成分、挥发性
物质等。
铁含量在红葡萄酒中通常不是被广泛监测的参数。
需要强调的是，尽管铁通常不是被广泛监测的参数，但这并不意味着
酒中不存在铁。
酒中可以含有微量的铁，但与其他重金属元素相比，铁的
含量较低且较不重要。
此外，一般情况下，酒类生产过程中会有严格的质量控制，以确保酒的安全和品质，并减少或消除可能的污染物。
综上所述，根据目前的常规监测方法和实践，铁含量通常不是常见酒类的理化指标之一。
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价葡萄及葡萄酒的评价是葡萄酒产业中非常重要的一环，而基于理化指标的分析是评价葡萄和葡萄酒质量的一种方法。
下面我们将对基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价进行详细讨论。
首先，对于葡萄而言，理化指标主要包括果实大小、果皮厚度、果实颜色、果汁含糖量、酸度、酚类化合物含量等。
果实大小与产量密切相关，通常越大的葡萄产量越高。
果皮厚度与葡萄外观和保存性能有关，较厚的果皮可以保护果实不受外界因素的影响。
果实颜色通常被视为葡萄的品质指标之一，深色葡萄通常含有更多的花青素，而花青素是葡萄酒中重要的色素成分。
果汁含糖量与葡萄糖度相关，是判断果实成熟度和甜度等级的指标之一、酸度是葡萄品质的重要指标之一，过低的酸度可能导致葡萄酒口感平淡。
酚类化合物含量则与葡萄的芳香物质和抗氧化能力等相关。
通过对这些理化指标的分析，可以全面评价葡萄的品质和适用于酿酒的潜力。
对于葡萄酒而言，理化指标主要包括酒精度、总酸度、挥发性酸度、PH值、葡萄酒中的有机酸、糖分、酚类化合物、色素等。
酒精度是葡萄酒中的酒精含量，对于葡萄酒的风味和醇度影响很大。
总酸度和挥发性酸度分别是葡萄酒中总酸和挥发性酸的含量，对于葡萄酒的酸度和口感起到重要作用。
PH值是葡萄酒的酸碱度，对于葡萄酒的稳定性和口感也有影响。
葡萄酒中的有机酸是葡萄酒中的重要成分，不同有机酸的含量和比例会影响葡萄酒的口感和风味。
糖分是判断葡萄酒甜度的重要指标。
酚类化合物和色素是葡萄酒中的重要成分，对于葡萄酒的色泽和口感产生显著影响。
基于理化指标的分析的定量化方法可以通过仪器设备进行测量，然后用数学和统计学的方法进行分析和处理。
利用这些分析结果，我们可以对葡萄和葡萄酒的品质进行判断和评价。
同时，可以通过与历史数据和目标品质进行对比，从而找出改进和调整的方向。
此外，还可以通过对不同产地、不同品种的葡萄以及不同酿造方法的葡萄酒进行理化指标的分析比较，探索出最佳的生产和酿造工艺。
葡萄和葡萄酒的质量分析及评价
葡萄和葡萄酒的质量分析及评价摘要：葡萄酒的质量评价是研究葡萄酒的一个重要领域，目前葡萄酒质量的确定一般通过有资质的评酒员进行品评，也可通过建立数学模型依据葡萄酒和酿酒葡萄的理化指标来对葡萄酒进行评价研究。
关键词：偏相关分析；因子分析；多元线性回归；评价模型引言分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间的联系，由于白葡萄和红葡萄及白葡萄酒和红葡萄酒在理化指标上都有所不同，所以需要分开分别分析，可以利用统计分析的方法将酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标进行相关性分析。
1.葡萄酒与酿酒葡萄的相关性分析1.1数据处理不考虑酿酒葡萄和葡萄酒的二级指标，只重视一级指标的作用。
对多次测量的理化指标取平均值，把酿酒葡萄的55种芳香物质无量纲求和作为酿酒葡萄的一个理化指标，把葡萄酒的73种芳香物质无量纲求和作为葡萄酒的一个理化指标[1]。
1.2相关性分析相关分析就是研究两个或多个变量之间的相关程度大小，以及使用函数来表示互相关系的方法。
Lij>0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈正相关；Lij<0时，表示葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的第j项指标呈负相关；Lij的绝对值大小反映了葡萄酒的第i项指标与酿酒葡萄的j项指标线性关系的强弱。
但是Lij代表的相关系数存在误差，通过回归方程对Lij进行拟合，求出拟合度R方。
R方的范围是0到1，越大越好。
偏相关回归分析是在多元回归分析中常见的分析方法，在消除其他变量影响的条件下，所计算的某两个变量之间的的相关系数。
1.3相关性系数的求解将酿酒葡萄和葡萄酒的各项理化指标（各种芳香物质归为理化指标的一项）进行无量纲化。
现在有红葡萄酒的理化指标10个，酿红葡萄酒葡萄的理化指标31个，白葡萄酒的理化指标9个，酿白葡萄酒葡萄的理化指标31个。
通过SPSS软件的偏相关回归分析求得葡萄酒与酿酒葡萄理化指标之间的相关系数Lij,见附录和附录。
由相关系数正负可以判断葡萄酒与酿酒葡萄之间的性关系。
酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系分析
酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的联系分析
葡萄是酿酒葡萄酒的主要原料之一，理化指标是表征葡萄酒质量的重要标志，葡萄与葡萄酒的理化指标之间存在着千丝万缕的联系，直接反映着葡萄酒质量特征。
先看理化指标。
葡萄酒中的理化指标主要有比重、pH值、酸度、酒精度等。
比重主要测定了酒体的香气，pH值表明了酒的酸性强弱，酸度是测量酒中酸的量度，酒精度是表征酒体成分的重要指标。
葡萄的理化指标主要包括葡萄糖含量、酸含量、总有机物等。
葡萄糖含量是指葡萄中可消化食品糖的含量，反映着葡萄对酒质量影响的重要因素，酸含量可以直接反映酒的酸性，总有机物表明了葡萄中素材的浓缩程度，从而决定了酒的美味度。
葡萄与葡萄酒理化指标之间存在着千丝万缕的联系，这种联系可用数学方法去表示。
葡萄带给酒的气味、口感和质地是由理化指标决定的，是理化指标的加总结果，理化指标的变化将直接影响酒的口感和质地。
综上所述，葡萄与葡萄酒理化指标之间有着千丝万缕的联系，葡萄的理化指标从某种程度上影响了酒体的香气、pH值、酸度、酒精度等，而这些又决定了酒的美味度。
只有通过准确计算和分析，我们才能更好地把握葡萄酒质量特征，从而更好地为葡萄酒消费者提供高质量的产品。
葡萄酒理化指标的测定
葡萄酒主要理化指标的测定1 实验目的通过测定葡萄酒中糖（总糖或还原糖）、酸、花色苷、酒精度、SO2(游离SO2和总SO2)的含量以及酒的色度和色调，掌握葡萄酒主要理化指标的测定方法。
2 方法2.1总糖和还原糖（直接滴定法）2.1.1原理利用费林溶液与还原糖共沸，生成砖红色氧化亚铜溶液的反应，以次甲基蓝为指示液，以样品或经水解后的样品滴定煮沸的费林溶液，达到终点时，稍微过量的还原糖将蓝色的次甲基蓝还原为无色，以示终点。
根据样品消耗量求得总糖或还原糖含量。
注：反滴法——即先向反应体系中加入一定量的葡萄酒，再用标准葡萄糖溶液滴定反应体系至终点，此时所用糖的体积与标定费林试剂时所用糖体积的差值即为酒中的糖。
（一般地，滴定时用待测液进行滴定，但由于干葡萄酒中糖含量较低，滴定至终点所需样液量极大，因此采用反滴法）2.1.2试剂和材料盐酸溶液（1:1）氢氧化钠溶液（200g/L）葡萄糖标准液（2.2778g/L）次甲基蓝指示液费林溶液（I，II）测总糖用葡萄酒（25mL葡萄酒，酸水解，调pH至中性，蒸馏水定容至500mL）测还原糖用葡萄酒（50mL葡萄酒，蒸馏水定容至500mL）2.1.3分析步骤（见黑板）2.1.4结果计算X=*1000X:葡萄酒中总糖或还原糖的含量，单位g/LF：费林溶液I、II各5mL相当于葡萄糖的克数，单位gC：葡萄糖标准溶液的浓度，单位g/mLV：消耗标准葡萄糖溶液的体积单位mLV1吸取酒样的体积；V2稀释后的体积；V3吸取V2的体积=(测总糖用葡萄酒)2.2总酸（指示剂法）2.2.1原理利用酸碱中和原理，以酚酞做指示剂，用氢氧化钠标准溶液滴定样品中的有机酸，根据氢氧化钠溶液的体积计算葡萄酒中的有机酸含量（以酒石酸计）2.2.2 试剂和材料氢氧化钠标准滴定溶液0.04974mol/L酚酞指示液2.2.3分析步骤（见黑板）2.2.4结果计算X=X:样品中总酸的含量（以酒石酸计），单位g/Lc：氢氧化钠标准滴定溶液的浓度，单位mol/LV0：空白试验消耗氢氧化钠体积，单位mLV1:滴定样品时消耗氢氧化钠体积，单位mLV2：吸取酒样的体积，单位mL75：酒石酸摩尔质量数，单位g/mol3思考题1 试分析总糖或还原糖测定过程中产生误差的原因；2 简述总酸测定过程中待测液颜色的变化及其可能原因；3 试分析总SO2或游离SO2测定过程中产生误差的原因4简述沸点测定仪测定酒精度时影响待测液沸点的原因。
酿酒葡萄分级以及酿酒葡萄理化指标和葡萄酒之间的关系
葡萄酒问题目录深度分析葡萄酒酿造处理方法教你如何分级葡萄如何找两组变量之间的关系分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响Ninety-five enterohemorrhagic Escherichia coli serovar O157 strains, including 30 strains isolated from 13 intrafamily outbreaks and 14 strains isolated from 3 mass outbreaks, were studied by pulsed-field gel electrophoresis (PFGE) and variable number of tandem repeats (VNTR) typing, and the resulting data were subjected to cluster analysis. Cluster analysis of the VNTR typing data revealed that 57 (60.0%) of 95 strains, including all epidemiologically linked strains, formed clusters with at least 95% similarity. Cluster analysis of the PFGE patterns revealed that 67 (70.5%) of 95 strains, including all but 1 of the epidemiologicallylinked strains, formed clusters with 90% similarity. The number of epidemiologically unlinked strains forming clusters was significantly less by VNTR cluster analysis than by PFGE cluster analysis. The congruence value between PFGE and VNTR cluster analysis was low and did not show an obvious correlation. With two-step cluster analysis, the number of clustered epidemiologically unlinked strains by PFGE cluster analysis that were divided by subsequent VNTR cluster analysis was significantly higher than the number by VNTR cluster analysis that weredivided by subsequent PFGE cluster analysis. These results indicate that VNTR cluster analysis is more efficient than PFGE cluster analysis as an epidemiological too] to trace the transmission of enterohemorrhagic E. coli O157.源代码：% 1 ºìx=[60 78 81 62 70 67 64 62 81 67 ...70 77 63 64 80 76 73 67 85 75 ...63 70 76 64 59 84 72 59 84 84 ...67 82 83 68 75 73 75 68 76 75 ...73 60 72 63 63 71 70 66 90 73 ...78 84 76 68 82 79 76 76 86 81 ...72 80 80 71 69 71 80 74 78 74 ...70 85 90 68 90 84 70 75 78 70 ...76 84 84 66 68 87 80 78 82 81 ...63 65 49 55 52 57 62 58 70 68 ...72 69 71 61 82 69 69 64 81 84 ...52 64 65 66 58 82 76 63 83 77 ...69 84 79 59 73 77 77 76 75 77 ...73 83 72 68 93 72 75 77 79 80 ...70 79 91 68 97 82 69 80 81 76 ...51 66 49 54 77 61 72 61 74 62 ...71 81 86 74 91 80 83 79 85 73 ...80 85 89 76 69 89 73 83 84 76 ...64 76 65 65 76 72 69 85 75 76 ...54 42 40 55 53 60 47 61 58 69 ...74 74 72 62 84 63 68 84 81 71 ...83 85 86 80 95 93 81 91 84 78 ...69 50 50 58 51 50 56 60 67 76 ...73 80 71 61 78 71 72 76 79 77 ...77 78 76 82 85 90 76 92 80 79 ...73 90 96 71 69 60 79 73 86 74 ...入藏号: WOS:000250744100018文献类型: Article语种: EnglishKeyWordsPlus: MYCOBACTERIUM-TUBERCULOSIS; CAPILLARY-ELECTROPHORESIS; LOCI通讯作者地址: Yokoyama, E (通讯作者),Chiba Prefectural InstPublHlth, DivBacteriol, 666-2 Chuo, Chiba 2608715, Japan.地址:1. Chiba Prefectural InstPublHlth, DivBacteriol, Chiba 2608715, Japan 电子邮件地址: e.ykym@ma.pref.chiba.lg.jp出版商: INT ASSOC FOOD PROTECTION, 6200 AURORA AVE SUITE 200W, DES MOINES, IA 50322-2863 USAWeb of Science 类别: Biotechnology & Applied Microbiology; Food Science & Technology研究方向: Biotechnology & Applied Microbiology; Food Science & Technology IDS 号: 228QHISSN: 0362-028X。
葡萄酒理化指标的测定
葡萄酒理化指标的测定葡萄酒是一种酒精饮料，具有特殊的香味与风味。
它的质量与风味受到多种理化指标的影响。
因此，对葡萄酒理化指标进行准确可靠的测定非常重要。
下面将介绍葡萄酒几个常见的理化指标的测定方法。
1.酒精度酒精度是指葡萄酒中酒精的含量，是衡量葡萄酒酒精浓度的重要指标。
测定酒精度的常用方法是密度法和蒸馏法。
密度法通过测量葡萄酒的密度来计算酒精度，而蒸馏法则是将葡萄酒蒸馏得到酒精蒸馏液，再通过测定酒精蒸馏液的体积或比例来计算酒精度。
2.酸度葡萄酒的酸度主要包括总酸度和挥发酸度。
总酸度是指葡萄酒中的总酸含量，常用的测定方法是以酒石酸为指示剂，用氢氧化钠溶液滴定葡萄酒中的总酸。
挥发酸度是指葡萄酒中易挥发的有机酸的含量，通常以乙酰氯为指示剂，用氢氧化钠溶液滴定葡萄酒中的挥发酸。
3.pH值pH值是用来表示溶液酸碱性的指标，对于葡萄酒而言，它的pH值直接影响到其口感和稳定性。
常用的测定方法是使用酸碱指示剂与葡萄酒溶液进行滴定，根据溶液的颜色变化来确定pH值。
4.老化程度指标葡萄酒的老化程度对于其质量和风味有着重要的影响。
常用的老化程度指标包括酚类物质含量和色素变化。
酚类物质含量可以通过紫外-可见分光光度法进行测定，通过测定葡萄酒溶液在一定波长下的吸光度来计算酚类物质含量。
色素变化可以通过比色法进行测定，将葡萄酒溶液与标准色板进行比色，根据色差评估葡萄酒的色素变化程度。
5.抗氧化能力抗氧化能力是葡萄酒抵御氧化反应的能力，直接影响其质量和口感。
抗氧化能力的测定方法有多种，例如Folin-Ciocalteu法可以测定葡萄酒中多酚类物质的含量，还可以使用1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(DPPH)法或四氨基吡啶(ABTS)法来测定葡萄酒中的自由基清除能力。
总结起来，葡萄酒的理化指标的测定在保证其质量与口感方面起着至关重要的作用。
通过准确测定葡萄酒中的酒精度、酸度、pH值、老化程度指标和抗氧化能力等指标，可以进一步探索和优化葡萄酒的制作工艺和质量调控方法，提高葡萄酒的质量和市场竞争力。
分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响
（一）品尝方法1、看外观：通过3次观察，判断葡萄酒的色泽和挂杯情况。
先用食指和拇指握住酒杯柄脚部，将酒杯置于腰高低，低头垂直观察酒的液面，看酒体是否正常；再将酒杯举至双眼高度，观察酒的色泽，透明度及是否存在悬浮物和沉淀物；然后，将酒杯倾斜或摇动，使酒液均匀分布于酒杯的内壁，静置后观察酒液的挂杯状况。
2、闻香：通过3次闻香，判断香气，第一次闻香；端起酒杯，稍低头将鼻孔接近于杯口，只能闻到挥发性强的成份香气；第二次闻香，摇动酒杯，使酒液呈圆周运动，杯壁湿润，酒杯空间充满挥发性成份，再闻香更浓，第三次闻香找香气是否有缺陷。
3 尝味酒入口后，要使酒液布满舌部及口腔，闭上嘴唇，利用舌头及面颊肌肉的运动分散酒液，也可微微张口，轻轻地吸点空气，使酒的香气进入鼻腔后部，品尝味道。
一般先感觉到甜味，再感知酸味，后尝到苦涩味，当然不是截然分开的。
（二）葡萄酒评价1、外观：色正、悦目、晶亮、澄清透明、有光泽、闪烁等；2、香气：醇正、清雅、优美、具有和谐的果香和酒香；3、口味：醇厚、圆润、协调等；4、典型性：风格独特、典型性强；各类上好的葡萄酒的综合评价。
例：干型，半干型葡萄酒，具有和谐的果香味和酒香味；口味干爽，醇厚，优雅；典型性强。
半甜型葡萄酒：果香和酒香和谐，口味甘甜，醇厚柔和；风格典型。
在葡萄酒的感官评价中，由于品酒员间存在评价尺度、评价位置和评价方向等方面的差异，导致不同品酒员对同一酒样的评价差异很大。
从而不能真实地反映不同酒样间的差异。
因此，在对感官评价结果进行统计分析时．必须对品酒员的原始数据进行相应的处理，以真实反映样品间的差异。
对有关数据处理方法的比较分析结果表明：标准化法不仅没有消除品酒员间的异质性，反而加大了品酒员间的差异；而置信区间法对原始数据进行调整，能有效地降低品酒员间的差异，真实地反映酒样间的客观差异。
葡萄酒新国标理化指标要求(GB15037-2006)
葡萄酒新国标理化指标要求（GB15037-2006） 葡萄酒新国标理化指标要求（GB15037-2006） 15037
项目 酒精度（20℃），% （vol） 葡萄糖 干葡萄酒 平静葡萄酒 半干葡萄酒 半甜葡萄酒 甜葡萄酒 总糖（以葡萄糖计） 天然型高泡葡萄酒 绝干型高泡葡萄酒 高泡葡萄酒 干型高泡葡萄酒 半干型高泡葡萄酒 甜型高泡葡萄酒 白葡萄酒 干浸出物，g/L 桃红葡萄酒 红葡萄酒 挥发酸（以乙酸计），g/L 总酸（以酒石酸计），g/L 柠檬酸，g/L 干、半干、半甜葡萄酒 甜葡萄酒 低泡葡萄酒 二氧化碳（20℃），MPa 高泡葡萄酒 干葡萄酒 其他类型葡萄酒 <250ml/L瓶 ≥250ml/瓶 <250ml/L瓶 ≥250ml/瓶 总二氧化碳，ml/L 铁，mg/L 铜，mg/L 甲醇，mg/L 铅（Pb），mg/L 苯甲酸或苯甲酸钠（以苯甲酸计），mg/L 山梨酸或山梨酸钾（以山梨酸计），mg/L 白、桃红葡萄酒 红葡萄酒
要求≥7.0 ≤4.0 4.1—12.0 12.1—32.0 ≥45.1 ≤12.0（允许差为3.0） 12.1—17.0（允许差为 3.0） 17.1—32.0（允许差为 3.0） 32.1—50.0 ≥50.1 ≥16.0 ≥17.0 ≥18.0 ≤1.0 实测值 ≤1.0 ≤2.0 0.05—0.29 0.05—0.34 ≥0.30 ≥0.35 ≤200 ≤250 ≤8.0 ≤1.0 ≤150 ≤300 ≤0.2 ≤50 ≤200
酿酒葡萄的理化指标与葡萄酒的理化指标的联系
摘要为寻求并解释酿酒葡萄的理化指标对葡萄酒的理化指标的影响程度，本模型主要围绕利用统计软件和统计分析方法解决问题，利用两者的理化指标为原始数据，用spss分析软件的相关性分析研究理化指标之间的相关性程度，然后进行记录，分类工作。
经过查阅书籍、小组共同讨论并研究，利用统计手段和有效利用建模方法，由于数据庞大且有较大随机性，首先利用spss软件分析理化指标的主成分，然后记录和分类，建立超定方程模型，把理化指标的关系转化为二阶最小二乘解的问题，运用spss软件中的最小二乘法，记录计算数据。
关键字理化指标之间的相关性程度超定方程最小二乘法双变量分析5.2.3数据预处理1附件二可知，白藜芦醇是由顺式白藜芦醇、反式白藜芦醇、順式白藜芦醇苷和反式白藜芦醇苷组成；黄酮醇是由杨梅黄酮、槲皮素、山萘酚和异鼠李素组成，还原糖是由果糖和葡萄糖组成，氨基酸是由天门冬氨酸、苏氨酸、丝氨酸等组成，这些一级指标都由二级指标构成。
因此，在数据处理之时我们以一级指标作为标准进行处理。
2相关性分析的原始数据有所改动，对于三次实验值，分析的原始数据改为取均值。
3第三问中颜色指标的取值与第二问中的颜色指标雷同5.2.3分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
5.2.3.1由于数据过于庞大，我们有必要先整理数据，因此我们利用主成分分析，下面运用SPSS软件对白葡萄酒与白葡萄的理化指标进行系统主成份分析，我们把葡萄酒与葡萄的理化指标的主成份得出的结果，做了归类如下表5.2.3.1模型的建立通过查阅部分书籍，我们意识到要清楚数据中元素之间的联系，可以通过统计方法的相关性分析，把得出的相关性参数利用matlab 软件，建立两种指标间的联系，将问题转化为用线性最小二乘拟合求解超定方程组的问题。
5.2.3.2相关性分析红葡萄与红葡萄酒的理化指标的相关性分析相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。
分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响并论证能否用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量
图 1 逐步回归交互式界面 复判定系数为 R 2 0.8711 ，检验值 F 15.2108 ，得到最终模型为 y 0.1423 y1 0.1782 y2 0.1027 y6 0.1936 y12 0.3670 y13 此回归方程即为酿酒红葡萄和红葡萄酒的理化指标对红葡萄酒质量的影响方程，
Matlab 程序
clc,clear gj=xlsread('…\葡萄酒评价\葡萄酒和葡萄.xlsx'); gj=zscore(gj); %数据标准化 r=corrcoef(gj); %计算相关系数矩阵 %下面利用相关系数矩阵进行主成分分析，x 的列为 r 的特征向量，即主成分的 系数 [x,y,z]=pcacov(r) %y 为 r 的特征值，z 为各个主成分的贡献率 contr=cumsum(z)/sum(z) t=x(:,1:19) t1=z(1:19) y1=zeros(27,19); y1=gj*t Y=[68.1 74 74.6 71.2 72.1 66.3 65.3 66 78.2 68.8 61.6 68.3 68.8 72.6 65.7 69.9 74.5 65.4 72.6 75.8 72.2 71.6 77.1 71.5 68.2 72 71.5]; Y=zscore(Y); %数据标准化
yi 表示酿酒红葡萄、红葡萄酒理化指标的第 i 个主成分。
通过逐步回归分析后， 影响红葡萄酒质量的红葡萄和红葡萄酒理化指标的主成分只剩下
yi (i 1, 2, , 6), y12 , y13 。结合红葡萄及红葡萄酒理化指标的主成分，糖转化为酒精，酸影
酿酒葡萄与葡萄酒理化指标及其质量的分析与评估
酿酒葡萄与葡萄酒理化指标及其质量的分析与评估摘要本文通过运用SPSS首先对两组品酒员对葡萄酒的评价进行了差异显著性分析以及评Cronbach α系数分析对品酒员评价的可信度进行了分析，得到了两组品酒员评价之间存在显著性差异，并且第一组品酒员的评价结果更为可信。
接下来我们取第一组评酒员给每个样品酒所给出的总分的平均分表示该样品葡萄酒质量的量化指标进行相关讨论我们通过对葡萄及葡萄酒的理化指标归一化处理，将它们之间的联系现实的更为明显，紧接着我们利用因子分析、主成分分析将决定葡萄酒质量的因素维度较低，从而达到简化模型的目的，并通过分析将各成分因子重新命名，再将命名后的主成分和评论员对葡萄酒的评价作为依据对酿酒葡萄等级评定，并引入层次分析法对评定体系进行改进构想。
最后利用MATLAB求解主成分因子与葡萄酒质量之间的函数关系，并用BP人工神经网络进行验证及讨论。
最后我们在每一个问题后面进行了深入的反思与总结，得出了一些具体的改进思路及方法，并得出在原有问题上的修正。
关键字SPSS MATLAB Cronbach α系数分析主成分分析层次分析法BP人工神经网络模型的改进与修正1.问题重述随着经济的日益发展，人们生活水平的不断提高，葡萄酒的受众随之增加，品酒行业逐渐专业化。
品质是现代葡萄酒生产追求的目标之一，针对酒类的质量检测也成为食品行业工作的重中之重。
根据已有数据，运用数学建模的方法，对葡萄酒进行评价是一个重要问题。
确定葡萄酒质量时一般是通过聘请一批有资质的评酒员进行品评。
每个评酒员在对葡萄酒进行品尝后对其分类指标打分，然后求和得到其总分，从而确定葡萄酒的质量。
酿酒葡萄的好坏与所酿葡萄酒的质量有直接的关系，葡萄酒和酿酒葡萄检测的理化指标会在一定程度上反映葡萄酒和葡萄的质量。
从上述相关关系出发，参考相关数据，针对酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标和葡萄酒的质量这几个变量，进行分析并建立数学模型，讨论关于葡萄酒的评价问题：特别注意指出模型中的优点和不足之处，并做出改进方向。
基于理化指标分析的葡萄及葡萄酒的评价
基于理化指标分析的葡萄与葡萄酒的评价摘要针对酿酒葡萄与葡萄酒理化指标的统计，通过聚类法，典型相关分析及逐步回归分析法等，建立数据统计模型：对于问题一，首先对两组数据进行整理分析，然后利用spss软件进行配对数据t-检验（详见第三页表二），从而判断出两组评酒员的评价结果具有显著性差异。
而后利用excel进行方差分析-无重复双因子分析得出二组结果更为可信。
详细见第 3 页。
对于问题二，使用matlab软件对原始变量进行主成分分析得出中和变量,然后使用spss软件应用离差平方和法对中和变量进行聚类分析，从而根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量对这些酿酒葡萄进行分级，为了检验欧式测距是否可以正确区分出葡萄的等级，所以对主成份分析后的理化指标求均值，经过验证，均值相差大，足以区分葡萄等级，最终将红葡萄分为3级，白葡萄分为4级。
详细见第 5 页。
对于问题三，首先通过matlab软件对葡萄酒的理化指标进行主成分分析，得出中和指标。
然后使用spss软件进行典型相关分析，得到葡萄酒的理化指标与酿酒葡萄的理化指标的关联度。
再通过对关系度表格的分析，得到酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。
详细见第 14 页。
对于问题四，考虑到葡萄酒质量与酿酒葡萄和葡萄酒理化指标可能成线性关系，故应用逐步回归分析，将葡萄酒质量设为因变量，酿酒葡萄和葡萄酒理化指标设为自变量，列出线性回归方程，通过spss软件进行数据拟合和显著性分析，排除影响不显著的变量，将因变量与评酒员打分结果对比，得出拟合结果基本符合。
再通过分析得到分析酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响。
最后根据F检验判断所得数据的正确性。
由于葡萄酒可能会收到年份和贮藏环境等其他因素的影响，因此不能单纯地通过葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量。
详细见第 16 页。
关键字：典型相关分析 t检验主成分分析一、问题重述葡萄酒是一种成分复杂的酒精饮料，不同产地、年份和品种的葡萄酒成分不同。
分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系
论酿酒葡萄与葡萄酒之间的关系郭其昌2001年8月于天津蓟县《第八届全国葡萄、葡萄酒学术研讨会》各位代表：我试图用很短的时间把我用50多年时间研究的这个题目向大家说清楚。
我讲3个方面：葡萄酿酒和葡萄栽培技术协作的2次全国会议、酿酒葡萄品种和葡萄酒的关系、葡萄质量和葡萄酒的关系。
一、葡萄酿酒和葡萄栽培技术协作的2次全国会议关于这2次会议，《新中国葡萄酒业五十年》这本书的第16~68页有着详细的记载，大家抽时间可以看一看，相信能够从中取得一些教益。
74年的会议在烟台举行，会议根据当年上半年由轻工、外贸、栽培等单位组织的调查，总结了从解放至当时的葡萄和葡萄酒行业的情况，提出了原料基地化、基地良种化和良种区域化的理论以及执行办法，制定了发展规划。
具体包括：确定发展葡萄不与粮棉争地、厂社挂钩、利用野生资源、加速发展栽培与酿酒之间的协作和研究、根据产地区域划分协作区、各地区的建议发展品种、区域性酿酒试验、出台葡萄酒暂行管理办法（葡萄酒标准的基础）。
为了使行业了解国外情况，还公布了5期内容丰富的国外葡萄酒现状和法规。
80年的会议在通化举行，会议内容非常集中。
主要解决了以下问题：讨论葡萄酒质量管理办法等4个试行草案、随着葡萄酒改型（出现干酒）的发展品尝新产品并提出结论、确定研究推广葡萄酿酒新工艺和新设备以及酿酒葡萄品种区域化的研究方向。
为什么从70年代初我们就把酿酒和栽培结合在一起共议大事？因为通过前20年的研究和实践，使我们清楚地认识到二者之间休戚与共的相互关系。
其实，葡萄栽培和葡萄酿酒本来就是栓在一根绳子上面的两只蚂蚱，要各行其是，只有两败俱伤，谁也没法进步。
酿酒葡萄多次的种种拔拔，其主要原因是两方面结合出的问题。
我们可以清醒地看到：市场经济是栽培和酿酒双方要尊重的市场。
种植酿酒葡萄是为了提供给葡萄酒厂酿造葡萄酒。
葡萄酒厂的市场是面向消费者，而酿酒葡萄的市场是葡萄酒厂，二者相互依存、不可分割。
通过多年的工作，使我们知道要及时地总结经验和汲取教训，再不要热衷于随流。
Person相关分析在酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标间联系应用
与葡 萄 酒 的理 化 指 标 间联 系应 用
张 薇 笪津榕 晏 浩
摘 要 ：葡萄酒与酿 酒葡萄的理化指标之 间有 着紧密的联 系，选取 花 色苷 、单宁 、总酚 、总黄酮、 白藜芦醇、Ｄ Ｐ Ｐ Ｈ 、Ａ￥、ｂ｝ 等理 化指标 ，通过 Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ相关分析法 ，分析它们之 间的联 系。通过分析发现 ：红酿 酒葡萄与相应 葡萄 酒 中的总黄 酮完全线 性相 关，联 系极强 ； 与花 色苷 、总酚 高度相 关，与单 宁、Ａ 显著相 关，联 系较 强；与 白藜芦醇、ｂ ｝ 微 弱相 关，联 系极弱。 白酿酒葡 萄与相应 葡萄酒 中的单 宁 、 总酚 、 总黄 酮 显 著 相 关 ，联 系较 强 ；与 Ｄ Ｐ Ｐ Ｈ低 度 相 关 ，联 系较 弱 ；与 白 藜 芦 醇 、Ａ 、ｂ｝微 弱 相 关 ，联 系极 弱 。 并 且 应 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ软 件进行 回归分析 ，得到酿酒 葡萄与 葡萄酒的各个理化指标之 间的 函数关 系式。 关键词 ：葡萄酒 ；酿酒 葡萄 ；理化指标 ；Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ相 关分析 ；回归分析
为了分 析酿酒 葡萄 与葡萄酒 的理化 指标 之 间的联 系 ，我们采用 Ｐ ｅ ｒ － ｓ ｏ ｎ积矩相关 ，计算公式如下 ：
∑（ 一 ） （ ｙ 一 ， ， ）
＝ —
芸 ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ＝ ： ＝
（ １ ）
／ ∑（ 一 ） （ ， ， ． 一 ， ， ）
由Ｐ ｅ ｒ ｓ ｏ ｎ 相关系数公式 （ Ｉ ）所得 的相关 系数 可被 分类 。当 Ｒ＝ ０ 时表示不存在线性相关 ，但不意 味着 Ｙ 与Ｘ 无任何关 系 ；当 ０ ＜Ｉ Ｒｌ≤ ０ ． ３时为 微 弱相 关 ；当 ０ ． ３（ １ Ｒ ｌ≤０ ． ５时 为 低 度相 关 ； 当 ０ ． ５＜ Ｉ Ｒ ｌ≤０ ． ８时为显著 相关 ；０ ． ８＜ ｌ Ｒ ｌ≤１时为高度 相关 ；当 ｌ Ｒ ｌ ＝１时为完全线性相关 。 用 ＭＡ Ｔ Ｌ Ａ Ｂ软件 中的相 关性求解 函数 ｃ ｏ ｒ ｒ ｃ ｏ ｅ ｆ（ ｘ ，Ｙ ） 得 出红 、 白 两种酿酒葡萄与其葡萄酒 的理化 指标 的相 关系数 ，并可 由此 判断 出红、 白两种酿酒葡萄与其葡萄酒 的各个理化指标 的相关程度 ，如下表 １ ，红、 白两种酿酒葡萄与其葡萄酒的各个理化指标 的相关程度 ：
葡萄酒果酒分析方法
葡萄酒果酒分析方法葡萄酒和果酒是两种不同的酒类产品，它们的制作方法和原材料不同，因此在分析方法上也会存在一些区别。
以下是关于葡萄酒和果酒分析方法的详细介绍。
葡萄酒分析方法：葡萄酒是由葡萄果实或葡萄汁发酵而成的酒类产品。
葡萄酒的分析方法主要包括理化分析、感官分析和化学分析。
1.理化分析：理化分析是对葡萄酒的物理和化学性质进行测试和测量的方法。
常见的理化分析项包括酸度、pH值、醇度、残糖、硫酸盐、挥发性酸等。
这些指标可以反映出葡萄酒的酸度、甜度、稳定性等特征。
2.感官分析：感官分析是通过人的感官器官对葡萄酒的外观、气味和口感进行评估的方法。
常见的感官分析项包括颜色、清澈度、果香、花香、木香、味道的酒体、口感等。
这些指标可以帮助评估葡萄酒的质量和特色。
3.化学分析：化学分析是利用化学方法对葡萄酒中的化学成分进行分析的方法。
常见的化学分析方法包括气相色谱法、液相色谱法、质谱法、核磁共振法等。
这些方法可以检测葡萄酒中的有机酸、酯类、醇类、氨基酸等成分，从而揭示葡萄酒的风味和品质。
果酒分析方法：果酒是由各种水果发酵而成的酒类产品。
果酒的分析方法主要包括理化分析、感官分析和化学分析。
1.理化分析：理化分析项同样包括酸度、pH值、醇度、残糖、硫酸盐等指标。
但与葡萄酒相比，由于不同水果的特性和发酵过程的差异，果酒在这些指标上可能会有一些变化。
2.感官分析：感官分析同样包括外观、气味和口感等指标。
由于果酒所用水果的不同，其外观、气味和口感也会有所变化。
常见的感官分析项包括颜色、清澈度、果香、花香、酒体、口感等。
3.化学分析：化学分析同样通过化学方法对果酒中的成分进行分析。
由于果酒由不同水果发酵而成，所以其化学成分也会有所不同。
常见的化学分析方法同样包括气相色谱法、液相色谱法、质谱法、核磁共振法等。
综上所述，葡萄酒和果酒的分析方法主要包括理化分析、感官分析和化学分析。
通过这些分析方法，可以了解和评估葡萄酒和果酒的物理化学性质、外观、气味、口感等特征，从而对其质量和特色进行评估。
原酒质量等级评定标准
原酒质量等级评定标准2009-01-01发布2009-01-01实施中粮酒业有限公司发布中粮酒业有限公司原酒质量等级评定标准1. 主题内容与适用范围1.1分级目的：规范公司产品及原酒分级管理，使产成品及原酒分级标准进行统一。
为原酒定价提供质量参考依据。
1.2制定依据：1. GB15037-2006《葡萄酒》2. GB/T15038-2006《葡萄酒果酒通用分析方法》3. 长城葡萄酒专业品质等级标准。
1.3本标准规定了中粮酒业各工厂自酿、委托加工、采购发酵站、国产及进口葡萄原酒质量等级评定原则，葡萄原酒质量等级分类，葡萄原酒质量等级评定方法，葡萄原酒质量等级综合评定标准，葡萄原酒感官品尝评分标准，葡萄原酒理化指标标准，葡萄原酒理化指标评分标准，葡萄原酒质量等级与产品对应标准，葡萄原酒等级质量标准等内容。
1.4本标准适用于中粮酒业各工厂自酿、委托加工、采购发酵站、国产及进口葡萄原酒质量等级的评定。
2. 葡萄原酒质量等级评定原则2.1品酒组成员由中粮酒业技术人员和各工厂技术人员组成，每次不少于10人，专家评委不少于4人；2.2委托加工及采购发酵站原酒评定必须取样三家公司以上方能进行，且样品须重新混合编号，无规则排序。
2.3原酒取样、重新编号和质量等级评定汇总均由酒业相关组织人员和各工厂专人共同参与，负责原酒取样、重新编号和质量等级评定汇总人员必须对信息保密做到公平公正。
3. 葡萄原酒质量等级的分类3.1干红葡萄原酒按其质量分为A、B、C、D四个质量等级。
3.2干白葡萄原酒按葡萄品种和质量进行划分，按葡萄品种分为霞多丽干白原酒、雷司令干白原酒、赛美容干白原酒、白玉霓干白原酒和龙眼干白原酒，每一品种的原酒根据其质量分为A、B、C三个质量等级，C级干白原酒不能用于生产干白产品。
3.3《葡萄原酒等级质量标准》见附表五。
4. 葡萄原酒质量等级评定方法4.1葡萄原酒质量等级评定采用感官质量品评和理化指标检验相结合的方法进行综合评定，以感官质量评定为主，理化指标项目作为扣分项。
红葡萄与红葡萄酒的理化指标
样品编号花色苷DPPH自由基1/IC50总酚单宁葡萄总黄酮红葡萄mg/100g鲜重g/L mmol/kg mmol/kg mmol/kg葡萄样品1408.0280.430123.60422.0199.480葡萄样品2224.3670.464426.87523.36113.806葡萄样品3157.9390.409021.68520.37310.794葡萄样品479.6850.265510.6988.638 4.482葡萄样品5120.6060.396117.61814.48610.275葡萄样品646.1860.275010.67115.173 6.838葡萄样品760.7670.17569.214 5.619 3.468葡萄样品8241.3970.414815.24122.4898.483葡萄样品9240.8430.665830.11424.36220.490葡萄样品1044.2030.32559.47616.688 4.631葡萄样品117.7870.2790 6.075 4.543 2.517葡萄样品1232.3430.197312.0597.169 3.897葡萄样品1365.3240.440614.3859.8227.330葡萄样品14140.2570.359714.65713.9417.809葡萄样品1552.7920.218911.90125.417 5.511葡萄样品1660.6600.236711.21410.0869.157葡萄样品1759.4240.358515.33615.7308.701葡萄样品1840.2280.22567.381 5.388 5.245葡萄样品19115.7040.379617.42613.7009.454葡萄样品2023.5230.281912.6778.1158.155葡萄样品2189.2820.379316.19213.6137.515葡萄样品2274.0270.283716.44212.1557.846葡萄样品23172.6260.572529.70424.25724.295葡萄样品24144.8810.28308.75114.4178.206葡萄样品2549.6430.350911.5029.324 5.373葡萄样品2658.4690.31727.348 3.778 3.383葡萄样品2734.1900.26498.89710.310 4.711品种编号花色苷DPPH半抑制体积（IV50） 1/IV50总酚单宁酒总黄酮红葡萄酒mg/100g鲜重uL mmol/kg mmol/kg mmol/kg酒样品1973.8780.3589.98311.0308.020酒样品2517.5810.4609.56011.07813.300酒样品3398.7700.3968.54913.2597.368酒样品4183.5190.177 5.982 6.477 4.306酒样品5280.1900.207 6.034 5.849 3.644酒样品6117.0260.211 5.8587.354 4.445酒样品790.8250.112 3.858 4.014 2.765酒样品8918.6880.34610.13712.0287.748酒样品9387.7650.38611.31312.9339.905酒样品10138.7140.136 4.343 5.567 3.145酒样品1111.8380.105 4.023 4.588 2.103酒样品1284.0790.141 4.817 6.458 2.986酒样品13200.0800.166 4.930 6.385 3.957酒样品14251.5700.163 5.013 6.073 3.068酒样品15122.5920.068 4.064 3.985 1.836酒样品16171.5020.117 4.044 4.832 2.668酒样品17234.4200.310 6.1689.170 4.912酒样品1871.9020.138 4.353 4.447 3.531酒样品19198.6140.167 5.157 5.981 3.875酒样品2074.3770.158 4.858 5.864 4.044酒样品21313.7840.3588.94110.090 4.440酒样品22251.0170.231 6.1997.105 5.827酒样品23413.9400.56612.52910.88812.144酒样品24270.1080.165 5.394 5.747 3.731酒样品25158.5690.165 4.425 5.406 3.022酒样品26151.4810.076 3.889 3.615 2.154酒样品27138.4550.151 4.734 5.961 3.284白藜芦醇反式白藜芦醇苷顺式白藜芦醇苷mg/kg L*(D65)a*(D65)b*(D65)H C(mg/kg)(mg/kg)3.19524.070.780.26 3.7590.8370.388 2.5594.88926.070.64667-1.25-0.358 1.4460.453 3.8814.76425.50 1.08667-0.62-1.601 1.2510.354 4.2543.41225.98 1.84-0.37####### 1.8910.287 2.8500.63726.330.88-0.33-5.0340.9630.23402.20325.16 1.80667-0.1617.116 1.8220.254 1.8500.62325.61 2.05-0.38-6.273 2.09000.5555.94926.850.80333-0.51-1.9550.987 5.28304.90723.81 1.44-0.38-1.757 1.4960.423 3.02212.30727.10 2.16667-1.12-2.225 2.5390.52711.14026.85128.0312.15 3.87 3.25212.7710.27026.3350.69626.57 2.043330.01####### 2.0510.1000.54510.86327.53 1.04333-1.570.044 1.9080.69510.0506.31325.41 1.19333-0.57-2.720 1.3730.661 5.0650.21125.53 1.98-0.0127.914 1.9850.09804.55626.11 1.33333-0.34####### 1.4330.335 4.1210.71125.40 1.18-0.25 5.662 1.2630.4140.1510.41625.52 2.866670.2145.140 2.8800.11503.82127.190.79667-1.51-8.672 1.7280.171 2.8791.54527.09 1.95667-0.43####### 2.0980.229 1.1787.84725.18 1.213330.009.166 1.2170.644 6.4374.28925.94 1.52-0.07####### 1.5220.205 3.4499.96826.65 1.38333-0.42-4.459 1.4780.6907.3752.93525.970.89667-0.29-3.7480.9520.321 2.3962.12927.10 1.52-0.92-1.736 1.8290.196 1.4262.08628.00 1.09333-0.83-1.175 1.3810.095 1.8321.56928.79 2.33333-1.23####### 2.8970.166 1.147白藜芦醇反式白藜芦醇苷顺式白藜芦醇苷mg/kg L*(D65)a*(D65)b*(D65)H(D65)C(D65)(mg/L)(mg/L)2.4382 2.48016.1003.884.06916.5610.78040.52973.648414.26045.77024.06 1.72451.709 2.78990.12575.245616.39048.04027.56 1.54855.384 4.10030.98252.933742.30059.53026.75 2.07465.264 1.90570.94384.996934.46060.16024.05 2.36764.789 3.0704 1.74164.431156.95054.43023.57 2.16359.314 1.3164 2.83341.820559.00048.82032.07 1.29758.4110.74730.99471.01588.60038.86014.68 2.52041.5400.56030.44823.859914.17046.09024.19 1.72752.052 3.07250.72663.245957.09058.06087.21258.609 1.5780 1.52640.381688.79012.14019.54-0.03923.0040.06450.26942.162853.68050.45030.59 1.44259.0000.5310 1.54641.338841.59058.73019.6 2.88461.914 1.21670.08972.165924.22056.17035.3 1.37666.3410.74500.95550.888652.95057.87019.09 2.92160.9370.58160.18321.162050.47059.45018.2 3.16462.1730.87320.21361.650441.21056.03025.12 2.07961.403 1.05080.13201.739658.18054.72022.55 2.28859.1840.71000.79349.026947.70064.93020.67 3.03468.1415.1472 3.3978果皮颜色色泽0.964178.48026.39015.87 1.45730.7940.46720.1421 8.793721.50052.80035.21 1.27063.463 4.4904 3.9136 4.466640.55054.05026.2 1.89960.065 1.8563 1.7238 12.682114.60046.86025.07 1.68753.14510.7415 1.5300 6.868942.84059.06017.68 3.24061.650 3.8732 2.6705 2.578950.24063.78011.53 5.47164.814 1.2698 1.0165 2.736933.50062.05029.18 1.96768.5690.97250.1030 4.775863.14048.73015.98 2.93951.283 2.4671 2.2401反式白藜芦醇顺式白藜芦醇(mg/kg)(mg/kg)0.24800.55500.15600.1020.1720.40300.10000.06800.5490.1160.9040.5580.4850.1560.24600.05200.11700.4620.1260.11200.10000.14500.30100.1770.59200.1380.6320.1350.1010.5340.388 1.5150.21700.2190.2880.15900.2570反式白藜芦醇顺式白藜芦醇(mg/L)(mg/L)0.0265 1.10150.01170.72120.03560.127100.08420.02990.155000.28130.01160.06680.007400.01600.04480.03840.103000.047600.08550.032400.02090.44440.01070.11320.02330.05190.01510.452600.23620.08490.39700.00840.3464 0.04060.3491 0.08980.7967 0.11490.2958 0.02310.30210.02760.26511.62390.0375 0.02930.0393。
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影响系数
0.571 -0.393 0.457 -0.432
0.502 0.483 -0.420 0.473 -0.474 -0.602 -0.304
关系
正相关 负相关 正相关 负相关
正相关 正相关 负相关 正相关 负相关 负相关 负相关
白葡萄酒理化指标 白葡萄样品理化指影标响系数
单宁 总酚
酒总黄酮
白藜芦醇 DPPH半抑制体积 色泽L 色泽a 色泽b
单宁 果皮质量 葡萄总黄酮 可溶性固形物 总酚 固酸比 PH值 蛋白质 氨基酸总量
葡萄总黄酮 总糖 VC含量 干物质含量 出汁率 果梗比 出汁率 出汁率 干物质含量 果梗比
关系
0.574 正相关 0.373 正相关 0.588 正相关 0.361 正相关 0.744 正相关 0.138 正相关 -0.174 负相关 0.605 正相关 0.293 正相关
白藜芦醇(mg/L)
DPPH半抑制体积（IV50） 1/IV50(uL)色泽L
葡萄总黄酮 0.43 正
干物质含量 -0.721 负
总糖
0.244 正
出汁率
0.688 负
VC含量
0.233 正
色泽A
白葡萄
单宁 果皮质量
单宁(mmol/L) 正 正
总酚(mmol/L) 葡萄总黄酮 可溶性固形物
红葡萄酒理化指标红葡萄样品理化指标
花色苷
单宁 总酚 酒总黄酮
白藜芦醇
DPPH半抑制体积 色泽L(D65) 色泽a(酸 总酚
褐变度 可溶性固形物 葡萄总黄酮
总酚 百粒质量 百粒质量
0.43 正相关 0.244 正相关 0.233 正相关 -0.721 负相关 0.688 负相关 -0.458 负相关 0.415 正相关 -0.706 负相关 0.585 正相关 0.403 正相关
酚(mmol/L) 正 正
总酚 固酸比 PH值 蛋白质 氨基酸总量
酒总黄酮(mmol/L) 0.744 正 0.138 正 -0.174 负 0.605 正 0.293 正