白酒的感官品质是质量控制、研发及市场中备受关注的问题,而在所有感官品质中,白酒的风味特征有着举足轻重的影响。白酒的风味研究包括很多方面,如探究不同产区白酒风味的差异及其产区的影响因素[1];探究不同工艺对白酒风味组成的影响[2];探究不同贮藏条件对白酒风味特征的作用等[3]。这些研究的起点及终点都是为了实现白酒最优的风味品质,而白酒风味品质的评判依据最终要回归到人与市场,这也意味着风味研究方法中,感官评定目前依然是必不可少的方法,而实现这些食品标准化的感官评定,确定其风味轮或风味术语是基础[4]。风味轮或风味术语是感官研究中一种广泛使用的工具,用于展示评价员在评估产品时所使用的感官语言。在风味轮或风味术语中,每个描述词都有其含义,有些还会给出食品或化学的实物参比,以帮助评价员或消费者识别和标出正确的感官属性[5]。
目前世界著名的烈酒都已拥有国际通用的代表风味轮,如苏格兰威士忌[6]、朗姆酒[7]和干邑白兰地[8]。中国白酒风味构成复杂、个性鲜明,如何构建一套兼具市场化与标准化、能够服务于不同产区与品牌的风味描述与定位,并清晰传达给消费者的风味轮工具,一直是白酒行业关注的核心问题之一。近年来,中国白酒风味轮研究逐渐深入。国内学者借鉴国际酒类风味轮的构建方法,已对不同香型白酒展开了较为系统的感官解析,并形成了国家标准GB/T 33405—2016《白酒感官品评术语》。然而,由于白酒十二大香型之间存在显著感官差异及产业多元需求,目前的研究多聚焦于特定香型或品牌并分别构建其相应的风味术语体系。在酱香型白酒领域,NIU等[9]从文献、标准、自由描述性问卷和Pivot Profile实验中收集了广为认可的感官描述词,然后对这些描述词进行文本分析和合并,得出了88个感官描述词,并在此基础上使用M值和多元统计方法将这些描述词缩小到35个,并为这些描述词建立了相应的定义和参比样。吕思蕾等[10]通过对12种来自4个不同品牌的酱香型白酒进行感官评价与多元统计分析,构建了包含香气、口味、口感等维度的风味轮,并筛选出酱香、曲香、焙烤香等14个品牌区分指标及5个等级评价指标。张雪瓶等[11]基于4种市场购买的酱酒进行感官品评并构建涵盖56个香气术语的风味轮,并通过主成分分析确定高粱香、熟曲香、陈鲜香、酱陈香、曲陈香、空杯曲香、空杯花果香等能较好地反映酱香型白酒的基本感官特征,为消费者认知与酒体设计提供了可视化工具。浓香型白酒方面,周维军等[12]基于10种浓香型白酒原酒及成品酒建立了包含50种参比样的浓香型白酒风味术语体系,通过对应分析实现不同风格产品的精准区分,但现有体系仍需随工艺革新持续完善。杨焕等[13]对10种典型汾酒进行了感官描述分析,构建了包含55个感官描述语的汾酒风味轮,并对不同档次产品的风味差异进行了解析,明确了4种不同档次和风格特点的汾酒产品的风味差异,为品牌感官品质标准化提供了范例。此外,针对中国白酒口感特征复杂化及感官评价标准化不足的问题,何英霞等[14]通过文献查阅、酒评网及消费者调研及结合广泛酒样的描述性分析,构建了38个包括基本味、刺激感、触感、酒体、余味等类别的中国白酒的风味轮,并给出了每个描述词的定义,为生产者与消费者搭建了专业沟通桥梁。这些研究证实风味轮在品质控制、产品分级中的有效性,同时也提出了在风味轮构建中诸如样本代表性不足、专家评委及消费者评委描述词差异化等问题。
浓香型白酒是最受欢迎的白酒风味类型之一,近30年来一直占据市场第一的位置,2023年仍占市场超过一半的份额[15],其中,宜宾产区所产的浓香型白酒被公认为高品质代表之一。然而,该产区白酒在感官与风味特征上与其他产区的差异尚未得到系统阐明,也缺乏充分的实验数据支持。通过采用国际标准化的研究方法,结合白酒特有的感官属性,构建宜宾产区五粮浓香型白酒风味轮,将有助于精准界定其风味特征,确立具有产区辨识度的感官品质指标。这一工具不仅可支持宜宾白酒实现更严格的质量控制和科学合理的市场定位,还可推动产区的高质量发展,增强其国际影响力。
1 材料与方法
1.1 实验样品
本实验样品选择以五粮浓香型白酒为主,主要从宜宾产区12家企业收集的48种白酒样品中,筛选了具有代表性和差异性的14种酒样开展分析研究,其中成品酒10种、原酒4种,涉及非宜宾产区样品代表样品10种,其中成品酒5种、原酒5种。样品在感官分析前贮存于25 ℃室温条件下,原酒的感官品评在实验开始前一天统一将酒精度稀释到52%vol进行。样品信息及在实验中的使用情况如表1所示。
表1 实验样品信息
Table 1 Sample information of experiment
样品代码产区类别酒精度/%vol风味轮构建Napping分析S1-H宜宾成品酒52是是S1-L宜宾成品酒52是是S2-H宜宾成品酒52是S2-L宜宾成品酒52是是S3-H宜宾成品酒52S3-L宜宾成品酒38是是S3-1宜宾一级原酒68是S3-T宜宾特级原酒68是是S4-H宜宾成品酒52S4-L宜宾成品酒39是是S4-1宜宾一级原酒69是是S4-T宜宾特级原酒70是S5-L宜宾成品酒52是S6-H宜宾成品酒52是G1-L非宜宾成品酒42是是G2-T非宜宾特级原酒73是J1-H非宜宾成品酒52是J1-L非宜宾成品酒41是J1-1非宜宾一级原酒68是J1-T非宜宾特级原酒53是A1-H非宜宾成品酒52A1-L非宜宾成品酒42是是A1-Z非宜宾特级原酒68是是A1-G非宜宾一级原酒70是
1.2 实验方法
1.2.1 评价员组成
研究招募江南大学酿酒专业年轻消费者65名(30名男性,35名女性,年龄18～26岁)及白酒国家评委12名(2名男性,10名女性,年龄36～53岁)参与了这项研究。所有受试者均确认其嗅觉和味觉能力正常。本研究遵循了《赫尔辛基宣言》的建议,并通过了江南大学国际研究委员会的审查和批准(JNU20220901IRB20)。每位受试者在参加研究前均已获得知情同意。他们被要求在研究前至少1 h,避免喷洒香水及进食、饮水。
1.2.2 感官品评流程
感官品评在无异味、无噪音,温度、相对湿度适宜,光线充足的品酒室进行,品评过程参照GB/T 33404—2016《白酒感官品评导则》执行。每个待测样品15 mL置于贴有三位随机代码的标准白酒杯中,按随机顺序依次为每名评价员提供不同的样品。在评估前,评价员需要用水清洁口腔,之后要求评价员品尝约1 mL的样品,按照不同的感官实验内容对样品进行评估。每个样品间休息2 min,期间自愿选择用黄瓜或饼干缓解味觉疲劳,及时用清水清洁口腔。每轮评估之间休息5～10 min,每次实验不超过1.5 h。
1.2.3 消费者描述词的建立及筛选
基于中国知网、Web of Science、酒评网查阅及白酒国家评委供词等方式,收集浓香型白酒风味特征相关的描述词,通过整理汇总为浓香型白酒术语库,必要时提供给评价员供其参考。
宜宾产区风味描述词的构建选择13个白酒样品(表1)进行,这些样品在预实验中由白酒专家盲评筛选确定,包括以宜宾产区为代表的成品酒及原酒。在第一次正式品评过程中,所有评价员按照随机顺序依次品尝所有酒样,要求评价员尽可能多地写出每杯样品的感官描述词(香气、口味、口感和余味),将收集的描述词汇总。在第二次正式品评过程中,要求评价员对描述词进行讨论,并根据GB/T 39625—2020《感官分析 方法学 建立感官剖面的导则》要求逐步删除快感术语、定量术语和无关术语。在此基础上计算所有描述词的M值,计算如公式(1)所示,运用几何平均值将它们初步分级,除去平均值相对低的描述词。最后要求评价员将筛选后的所有描述词进行分类和归纳,并讨论及确认所有描述词最相近的定义及相似度最高的参比样。
(1)
式中:F为描述词实际出现的次数占该描述词所有可能出现总次数的百分率;I为描述词实际的强度和占该描述词最大可能强度的百分率。
1.2.4 专家评价员描述词收集及不同浓香型白酒的Napping分析
Napping分析的评价员为12名白酒国家评委。实验开始前告知评价员实验的流程及注意事项,并通过预实验使其熟悉基本的实验流程。实验共采用18种样品(表1),分为成品酒轮次及原酒轮次。每轮正式实验,为评价员提供3位随机编码的所有白酒酒样、铅笔、橡皮和白纸。要求评价员以风味特征的相似性为标准,将样品摆放至A3纸上,如果样品之间的距离越近,说明样品的风味特征越相似。每个样品的数据是样品的位置以白纸中心为原点转换成X和Y坐标。然后,要求专家评价员采用Ultra Flash Profiling(UFP)进一步给出描述词来描述每个白酒样品,并记录每个属性的频率。
1.3 数据处理及统计分析
感官数据的统计分析使用R语言(4.3.1版),统计分析使用FactoMineR、Factoextra软件包。Kruskal-Wallis检验用于感官属性在不同样本之间的显著差异。本研究的统计显著性水平设定为P<0.05(显著“*”,P<0.05;非常显著“**”,P<0.01;极其显著 “***”,P<0.001)。对描述词M值数据进行斯皮尔曼相关性分析,以反映感官属性之间的相关性关系。对Napping及UFP数据进行多因素分析(multi factor analysis,MFA),以反映不同浓香型白酒样品及其风味特征之间的关系。风味轮的绘制使用XLSTAT软件。
2 结果与分析
2.1 消费者描述词库的建立及筛选
在第一次评价中,消费者评价小组首先独立从香气、味道、味感3个方面对13个样品进行评价,一共产生132个描述词。之后在第二次评价中通过讨论:1)整合使用频率高、共识一致的描述词,如“水果”“水果香”被统一为“水果”,“纸皮”“纸板”被统一为“纸皮”;2)删减快感术语,如“好闻的”,删除定量术语,如“强烈的”“淡淡的”及一些同义词;3)最后通过计算每个描述的M值,删除M值<1的描述词,最终得到79个描述词。
研究通过系统性的感官评价分析,共鉴定出香气描述词60个,如表2所示。结果显示60个描述词的M值分布为1.1～30.8,果香类的描述词为出现最多的描述词,如“菠萝”(M=30.8)、“苹果”(M=18.8),表明以宜宾产区为主的浓香型白酒样品具有典型的水果香气特征,也说明这些描述词为宜宾产区浓香型白酒的核心香气特征。此外,“醇香”(M=11.7)、“高粱香”(M=9.8)和“青苹果”(M=9.5)等描述词亦呈现较高的M值,可能与发酵过程中酯类、醇类等物质的积累相关。相比之下,次要风味(1.0≤M<5.0),如草本类(“青草”“胡椒”)、烘烤类(“烤面包”)贡献度较低,而微弱风味(M<1.5),如“巧克力”(M=1.1)、“纸皮”(M=1.2)对整体风味的贡献较为有限。值得注意的是,部分描述词,如“橡胶”(M=3.7)和“皮革”(M=2.4)虽被检出,但其M值显著低于果香类物质,且这部分的出现频率在原酒中相对较高,提示其可能在生产过程中与某些工艺或流程相关。进一步分析发现,在P<0.05条件下,共有14种描述词被标记为在13种样品间具有显著性差异的描述词(表2中*及**标出),包括“菠萝”“苹果”“醇香”“高粱香”“青草”“花蜜香”等。说明以宜宾产区为主的不同浓香型白酒间或与其他白酒在这些描述词上存在差异,而这些描述词也可以作为宜宾产区浓香型白酒定量描述分析中的核心描述词进行使用。
表2 浓香型白酒消费者香气描述词及不同描述词的M值
Table 2 Consumer aroma descriptors of Nongxiangxing Baijiu and the M-values of different descriptors
描述词P值FIM描述词P值FIM菠萝∗32.9 28.9 30.8 酱油6.1 1.2 2.7 苹果∗∗18.4 19.2 18.8 蜂蜜2.8 2.5 2.7 醇香∗12.1 11.3 11.7 皮革∗2.1 2.7 2.4 高粱香∗11.7 8.2 9.8 柑橘2.5 2.2 2.3 青苹果∗11.1 8.2 9.5 薄荷2.8 1.7 2.2 烟熏7.3 7.5 7.4 油哈拉3.2 1.4 2.2 窖香8.1 5.9 6.9 饭香2.7 1.5 2.0 柠檬8.3 4.8 6.3 陈香2.6 1.4 1.9 蘑菇∗8.9 4.1 6.1 松柏2.6 1.1 1.7 泥土∗8.7 3.8 5.7 稻壳1.9 1.5 1.7 米香4.7 6.6 5.6 尘土2.7 1.0 1.7 腌菜4.4 6.7 5.4 谷物1.9 1.4 1.6 生粮香6.3 4.3 5.2 黄油2.6 1.0 1.6 青草∗10.8 2.5 5.2 焦糊1.9 1.2 1.5 梨∗4.1 6.0 5.0 塑料2.8 0.8 1.5 马厩∗5.7 3.9 4.7 海贝壳1.9 1.1 1.4 草莓5.1 3.7 4.3 蜜饯1.9 1.1 1.4 木头5.7 3.2 4.3 生姜1.9 1.1 1.4 胡椒3.8 4.2 4.0 可可1.2 1.6 1.4 水果∗∗4.2 3.7 3.9 青椒1.2 1.6 1.4 花蜜香∗4.8 3.0 3.8 中药1.5 1.2 1.3 橡胶9.7 1.4 3.7 烤芝麻1.2 1.5 1.3 曲香∗7.2 1.9 3.7 丁香2.4 0.7 1.3 麦香3.7 3.6 3.6 茶香1.9 0.8 1.2 豆香4.2 3.1 3.6 桃子1.9 0.8 1.2 玫瑰4.7 2.6 3.5 雪松1.7 0.9 1.2 烤面包1.8 5.2 3.1 窖泥1.4 1.1 1.2 草本8.8 1.0 3.0 甜瓜2.4 0.6 1.2 糟香4.7 1.7 2.8 纸皮1.7 0.8 1.2 肉桂2.7 2.7 2.7 巧克力1.9 0.6 1.1
研究对样品的味觉及味感特征的描述词也进行了收集及整理,共确定5种味觉描述词及14种味感描述词,涵盖了基本味道、口感特征等多个维度。在基本味道方面,“苦”(M=47.0)、“酸”(M=43.2)和“甜”(M=33.1)表现最为突出。在口感方面,“辣”(M=76.9)被消费者选择的频率最高,其次为“涩”(M=46.9)。此外,“柔和”(M=35.8)、“收敛感”(M=32.8)、“清爽”(M=32.0)和“丰满”(M=12.2)也较多被消费者选择。其他口感描述词(M<10),如“醇厚”“黏稠”等词汇也被使用,但是相比其他词汇,M值相对较低。进一步分析发现,在P<0.05条件下,共有7种描述词被标记为在13种样品间具有显著性差异的描述词(表3中*标出),这些描述词为“辣”(P<0.001)、“甜”(P<0.01)、“涩”(P<0.01)、“柔和”(P<0.01)、“清爽”(P<0.01)、“苦”(P<0.05)、“酸”(P<0.05),说明以宜宾产区为主的不同浓香型白酒间或与其他白酒在这些属性上具有十分显著的差异。
表3 浓香型白酒消费者味道及味感描述词及不同描述词的M值
Table 3 Consumer taste and mouthfeel descriptors of Nongxiangxing Baijiu and the M-values of different descriptors
描述词P值类别FIM描述词P值类别FIM苦∗酸∗甜∗∗咸鲜味道68.0 32.5 47.0 辣∗∗∗50.3 37.1 43.2 涩∗∗59.3 18.4 33.1 柔和∗∗24.1 25.2 24.6 收敛感16.0 7.5 11.0 清爽∗∗丰满醇厚黏稠细腻顺滑刺激灼烧感浓厚麻味感84.7 69.9 76.9 61.0 36.0 46.9 32.8 39.1 35.8 38.4 27.9 32.8 42.9 23.9 32.0 16.7 9.0 12.2 13.9 6.7 9.6 14.9 3.8 7.5 11.4 3.4 6.2 2.1 1.5 1.8 3.7 0.6 1.4 1.9 0.9 1.3 1.4 1.0 1.2 1.9 0.6 1.1
2.2 消费者描述词相关性分析
对通过系统性的感官评价分析获得的60个香气描述词及19个味觉及味感描述词进行斯皮尔曼相关性分析,明确这些词汇在13种白酒样品中出现频率及强度之间的相关性,并间接探究消费者对不同描述词使用的相似性及相关性,结果如图1及图2所示,图中圆圈标出的两者具有显著相关性(P<0.05)。
图1 浓香型白酒消费者香气描述词相关性分析
Fig.1 Correlation analysis of consumer aroma descriptors of Nongxiangxing Baijiu
注:单元格中有圆形图案代表其相关性具有显著性(P<0.05)(下同)。
图2 浓香型白酒消费者味道及味感描述词相关性分析
Fig.2 Correlation analysis of consumer taste and mouthfeel descriptors of Nongxiangxing Baijiu
如图1所示,使用频率最高的“菠萝”及“高粱香”与任何一个词汇的出现皆无显著的相关性;“苹果”与“曲香”“松柏”之间有一定的正相关性(P<0.05),其相关性系数分别为0.56及0.58,这种关联可能源于风味成分的相似性,或消费者对相近感官体验的不同表述,也从侧面反映出在不同评价群体中实现感官词汇标准化的重要性[5],此外,相同工艺或原料条件也可能导致这些风味在浓香型白酒中同时呈现。“醇香”与“烟熏”、“油哈拉”及“雪松”之间具有极强的正相关性(P<0.01),其相关性系数分别为0.81、0.77及0.75;而“青苹果”与“柠檬”及“水果”之间具有正相关性(P<0.05)。尽管这些香气常在同一酒样中同时出现且强度较高,经讨论,因其感知特征差异明显,故仍作为独立描述词予以保留,未做合并处理。此外,部分词汇之间存在显著负相关关系。结果显示“高粱香”虽然与所有描述词之间无显著的正相关关系,但是与“泥土”和“油哈拉”等词汇之间存在显著负相关的关系(P<0.05),其相关性系数分别为-0.78和-0.61,且“泥土”和“油哈拉”也存在显著的正相关性(P<0.05)。这表明在该批酒样中,“泥土”和“油哈拉”增强时,“高粱香”往往较弱。这种对立可能源于感官体验本身的互斥,也可能与工艺有关,例如,“高粱香”通常代表蒸煮良好的原料特征,而“泥土”和“油哈拉”则可能与原料蒸煮不充分或非正常发酵相关。
如图2所示,味觉与味感描述词之间的相关性模式相对简单,仅部分词汇间存在显著正或负相关。“甜”“酸”“灼烧感”“浓厚”和“黏稠”之间无显著相关性,说明消费者在感知这些味觉与口感特征时视其为相对独立的属性,彼此之间未表现出明显协同或抵消关系,但这并不排除消费者在使用这些词汇时存在偏差或误用的可能性。结果显示,“辣”与“收敛感”和“麻”之间存在显著正相关性(P<0.05),正相关系数都是0.58,表明白酒中“辣”感往往与另外2种口感共存,共同影响整体风味体验。“麻”和“刺激”之间,“咸”与“细腻”“柔和”及“醇厚”之间的高正相关性也说明了它们在口味及口感上的相似性,通常会被同时感知,并在一定程度上可以进行合并处理。同理,负相关关系的存在也同样重要,结果显示“辣”与“柔和”“咸”“细腻”之间具有显著的负相关性,相关系数分别为-0.85、-0.77及-0.70,说明“辣”感的增强往往伴随着后者感知强度的下降。
2.3 专家评价员描述词收集及Napping解析不同浓香型白酒的感官差异
本研究组织12名国家评委分别对9种浓香型白酒原酒样品及9种浓香型白酒成品酒样品(表1)进行了Napping结合UFP分析,以收集专家评价员描述词的同时,对部分宜宾产区及非宜宾产区的代表性样品的感官差异进行解析。通过对数据的收集整理,采用R语言的MFA算法处理,分别生成不同浓香型白酒原酒及成品酒的产品个体因子图和风味特征相关性图。
不同浓香型白酒原酒的个体因子图(图3-a)结果显示Dim1与Dim2可以解释61.8%的变量信息,而四川宜宾产区的4个原酒样本(S3.T、S3.1、S4.T、S4.1)在Dim1轴负向上呈现聚集性,并明显区分于3个非宜宾产区的浓香型白酒原酒(A1.T、A1.1、G1.T)。风味特征相关性分析图(图3-b)的结果显示,四川宜宾产区的S3.T、S3.1及S4.1原酒样本其空间分布与“多粮复合香”“爽净”“醛香”“甜净”等核心属性高度关联,而S4.T原酒样本其空间分布与“粮香”“陈香”及“辣”等核心属性高度关联,而3个非宜宾产区的浓香型白酒原酒其空间分布与“窖泥”“窖香”“干糟”及“辛辣”等核心属性高度关联。MFA结果表明,非宜宾产区的原酒J1.T及J1.1明显区别于其他酒样,在Dim2轴正向分布,与“曲香”“味长”“回甘”等属性强正相关。此外结果显示,特级原酒与其一级原酒在不同品牌之间并没有显著的聚集性,这也意味着在原酒分级中,不同酒厂有其各自的感官特征标准,这一分级标准可能在不同酒厂间并没有达成共识。
a-浓香型白酒原酒样品MFA图;b-原酒感官描述词MFA图
图3 不同浓香型白酒原酒感官特征Napping分析
Fig.3 Napping analysis of sensory characteristics of different raw Nongxiangxing Baijiu samples
不同浓香型白酒成品酒的个体因子图(图4-a)结果显示Dim1与Dim2可以解释52.3%的变量信息,而大部分四川宜宾产区的成品酒样本(S1.H、S1.L、S3.L、S4.L)在Dim1轴正向上呈现聚集性,并明显区分于2个非宜宾产区的浓香型白酒成品酒(J1.H、J1.L)。风味特征相关性分析图(图3-b)的结果显示,四川宜宾产区的S1.H、S1.L、S3.L及S4.L样本其空间分布与“多粮复合香”“爽净”“干果香”“糟香”“优雅”等核心属性高度关联,而J1.H及J1.L样本其空间分布与“绵甜”等核心属性高度关联。MFA结果表明,A1.L及S2.L明显区别与其他酒样,分别在Dim2轴正向及负向分布,其中A1.L与“熟果香”“柔和”等属性强正相关,S2.L与“青草”“醛香”“陈香”等属性强正相关。这一结果与先前研究中通过感官组学技术解析的宜宾产区浓香型白酒与其他产区浓香型白酒的风味特征结果相吻合,在先前的研究中发现宜宾产区的浓香型高度成品酒中香气活性化合物含量高,比例协调,使得宜宾产区的高度成品酒“香气饱满、口感强劲”,而江淮产区的样品相对较“柔和”[16]。
a-浓香型白酒成品酒样品MFA图;b-成品酒感官描述词MFA图
图4 不同浓香型白酒成品酒感官特征Napping分析
Fig.4 Napping analysis of sensory characteristics of different commercial Nongxiangxing Baijiu samples
对研究中的成品酒及原酒中专家评价员的描述词进行收集及整理,保留在成品酒及原酒中出现次数各超过3次的描述词,结果如表4所示,其中香气描述词13种、基本味2种、味感及混合味描述词6种、与整体结构相关的描述词13种。结果显示专家评价员对香气的描述集中在“窖香”“窖泥”“粮香”“糟香”“多粮复合香”“陈香”“醛香”“曲香”“干糟”这几个词汇上,其中“多粮复合香”在成品酒中出现的频率显著高于在原酒中出现的频率,而“糟香”在原酒中出现的频率显著高于在成品酒中出现的频率。
表4 浓香型白酒专家评价员描述词频词统计
Table 4 Experts’ descriptors of selected Nongxiangxing Baijiu and the frequency of different descriptors
类别描述词频次成品酒原酒总计类别描述词频次成品酒原酒总计香气窖香5366119味感辣066香气窖泥273562整体结构醇和5813香气粮香263460整体结构爽净358香气糟香132639整体结构优雅505香气多粮复合香23932整体结构谐调303香气陈香161127整体结构柔和415香气醛香81220整体结构绵柔505香气曲香11314整体结构味长4812香气干糟01010整体结构回甘3811香气青草香505整体结构醇甜91524香气生糠044整体结构甜净6612香气熟果香303整体结构甘冽369香气干果香303整体结构甘爽538基本味酸7613整体结构绵甜718基本味甜314混合味酸涩055味感醇厚3710混合味辛辣044味感细腻516混合味苦涩044
比较专家评价员描述词和消费者描述词,尤其是与香气相关的词汇上可以发现,由于长期从事白酒生产,行业专家选择的描述词往往与酿造和蒸馏过程中的原料或工艺等有关(如“窖香”“粮香”“糟香”和“窖泥”),而消费者给出的描述词大多来自生活中常见的物品的香气(如“菠萝”和“苹果”)。此外,专家评价员对味觉及味感的描述则集中在“醇甜”“酸”及“醇厚”上,且使用了较多整体风味结构感知类的词汇,如“醇和”和“甜净”,这些词汇既体现了酒的基本味及味感特征,也反映了酒整体风味的平衡性及纯净度,是中国传统白酒感官评语中的特色。在先前的研究中,研究人员比较了专家评价员与经过半训练的风味小组使用的描述词之间的相关性,结果发现2组人群使用的大多数描述词之间存在显著的正相关或负相关,如“窖香”与“菠萝”“花蜜”“醇香”之间存在显著正相关性,“窖泥”与“蘑菇”“皮革”和“泥土”之间存在显著正相关性。这表明,尽管使用了不同的描述词,但2组人群在白酒样品的风味感知方面具有很强的共性[17]。
2.4 风味轮的构建及其定义
为构建更为全面和系统的宜宾产区浓香型白酒感官风味轮,本研究在风味描述词的整理过程中,汇总并分析了来自65名消费者和12名专业评委的描述词,并对描述词中同义词进行合并(如“甜”与“甜味”),对混合感知的描述词进行拆分(如“苦涩”拆分为“苦”和“涩”)。经过专家成员讨论,同时增加了2个传统白酒评语中形容酒体及风味强度的评语词汇即“轻盈”及“浓郁”。香气描述词的筛选基于宜宾产区浓香型成品酒及原酒在不同饮用阶段中,通过前鼻嗅闻和鼻后感知途径所捕捉到的细微香气变化,这些词汇共同构成了该香型白酒层次丰富、复杂的香气体系。滋味描述词涵盖了浓香型白酒中的基本味觉、化学感觉与口感触觉,其中浓香型白酒中的化学感觉主要表现为刺痛感及灼烧感,口感触觉则经过讨论划分为酒体、涩感及质地,其中酒体指白酒在口腔中的重量感及饱满度,而质地则主要指白酒在口腔中的其他物理触感,因为涩感可能来自于物理化学的综合感觉,故单独在口感触觉中归为一类。此外,本研究还保留了用于综合评价白酒整体风味的传统词汇,如“醇甜”“甘冽”“优雅”等,并将整体风味结构描述词划分为五类:持续性、纯净性、复杂性、平衡性及强度,从而形成更完整的风味轮架构。
基于以上过程产生的描述词,结合GB/T 33405—2016《白酒感官品评术语》,最终确定宜宾产区浓香型白酒香气描述词62个、滋味描述词21个、整理结构相关的描述词12个,共计95个描述词。该风味轮采用三层分类结构,涵盖了宜宾产区代表性浓香型成品酒白酒及原酒的主要感官特征,使其在行业品质评估和市场推广中具备一定的实用价值。绘制的感官风味轮见图5。
图5 宜宾产区五粮浓香型白酒风味轮
Fig.5 Flavor wheel for five-grain Nongxiangxing Baijiu from the Yibin region
为保证这些感官属性描述词的可重现性和实用性,评价员参照中国白酒169计划中白酒风味阈值鉴定的科研成果及相关感官分析的文献[9, 18-19],尽可能配制这些典型风味的参比样,无法获得相似标准参比样的描述词,则通过小组讨论确定这些描述词的定义,以便日后在风味轮使用过程中有章可循、有据可依,这些描述词的定义及参比样见电子版增强出版附表1(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.044282)。
3 结论与讨论
本研究基于消费者与专业评委的感官数据,构建了宜宾浓香型白酒的风味轮,包含95个描述词,涵盖香气、味感及整体结构等维度,并明确了其定义与参比体系。消费者评价显示,“菠萝”(M=30.8)、“苹果”(M=18.8)等果香与“醇香”(M=11.7)、“高粱香”(M=9.8)共同构成宜宾酒的核心香气标识,这一发现与周维军等[12]提出的浓香型白酒“粮香-窖香”框架形成差异化补充,揭示了五粮酿造体系下亚热带水果香气的特异性表达。Napping分析进一步表明,宜宾酒样在“多粮复合香”和“爽净”属性上区别于其他产区,感官层面验证了地理标志产品的客观差异。与先前学者构建的白酒风味轮相比[10, 12-13],本风味轮整合了消费者与专家数据,新增“整体结构”维度,纳入“味长”“回甘”等12个传统语汇,兼顾术语规范与消费认知。相关性分析揭示“菠萝”与“曲香”(r=0.56)、“醇香”与“烟熏”(r=0.81)等关键特征的相关性,同时发现原酒中的“粮香-陈香”在成品酒中转化为“多粮复合香”,为勾调工艺研究提供了依据。
未来可推动该成果向2个应用方向转化:一是在产区认证与质控中,将“菠萝”“苹果”等核心风味强度作为勾调一致性指标;二是借助风味轮构建产品风味雷达图,帮助消费者直观理解“窖香浓郁”“余味爽净”等特征,实现感官体验的可视化与量化。然而,本研究仍存在一定的局限性。首先,本研究前期通过从宜宾产区12家企业收集的48种白酒样品中,筛选了具有代表性和差异性的14种酒样开展分析研究,但非宜宾产区对照样本仅10种,且每个产区的代表样品仅来自一家代表性酒厂,消费者选择上则多数为高校酿酒专业的学生,这在一定程度上缺少样品差异分析的全面性及白酒消费人群的代表性。其次,部分描述词的相关性机制尚未明确,如“陈香”等参比样仍依赖专家经验,缺乏化学物质支撑。后续可从三方面深入:结合GC-O/MS等技术对关键风味进行成分溯源;扩展地理标志产区样本,研究生态酿造对香气形成的影响;探究工艺过程中化合物与感官特征的关联,如陈酿中的“陈香-醛香”转化规律,为年份酒鉴定提供依据。本研究不仅为宜宾白酒的标准化提供了感官基础,也为中国烈酒风味的科学表达与国际推广提供了数据支持。
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