RU2278503C2 - Способ управления формированием качества виноградного вина - Google Patents

Способ управления формированием качества виноградного вина Download PDF

Info

Publication number
RU2278503C2
RU2278503C2 RU2003135810/12A RU2003135810A RU2278503C2 RU 2278503 C2 RU2278503 C2 RU 2278503C2 RU 2003135810/12 A RU2003135810/12 A RU 2003135810/12A RU 2003135810 A RU2003135810 A RU 2003135810A RU 2278503 C2 RU2278503 C2 RU 2278503C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
quality
wine
sugar content
grape
factors
Prior art date
Application number
RU2003135810/12A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2003135810A (ru
Inventor
Тать на Ивановна Гугучкина (RU)
Татьяна Ивановна Гугучкина
Лиди Михайловна Лопатина (RU)
Лидия Михайловна Лопатина
Елена Николаевна Якименко (RU)
Елена Николаевна Якименко
Original Assignee
Северо-Кавказский зональный научно-исследовательский институт садоводства и виноградарства
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Северо-Кавказский зональный научно-исследовательский институт садоводства и виноградарства filed Critical Северо-Кавказский зональный научно-исследовательский институт садоводства и виноградарства
Priority to RU2003135810/12A priority Critical patent/RU2278503C2/ru
Publication of RU2003135810A publication Critical patent/RU2003135810A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2278503C2 publication Critical patent/RU2278503C2/ru

Links

Landscapes

  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Breeding Of Plants And Reproduction By Means Of Culturing (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области виноградарства, в частности к способам прогнозирования и оценки качества вина. Способ предусматривает определение структурных признаков сырья, таких как сахаристость, титруемая кислотность, урожайность, выбор направления переработки, дегустационная оценка продукта. В различных экологических условиях возделывания производят измерения значений внешних лимитирующих факторов по фазам онтогенеза сорта винограда, на основе полученных данных строят множественные регрессионные модели связи среди структурных признаков с внешними лимитирующими факторами. По параметрам этой модели выбирают оптимальный срок сбора урожая, зону возделывания, экологические условия которой наиболее соответствуют генетическим требованиям сорта. Затем строят множественные регрессионные модели связи дегустационной оценки виноградного вина с его структурными признаками и с учетом полученных данных строят номограмму, по которой судят о типе и качестве вина путем определения 4-х квадрантов, образованных горизонтальной и вертикальной границами, первая из которых проходит по линии, при которой независимо от уровня титруемой кислотности и постоянном значении сахаристости вино имеет постоянную дегустационную оценку, а вторая - через точку пересечения всех линий на номограмме. Значения сахарно-кислотного интервала, лежащие на линиях в левом и правом верхних квадратах, соответствуют высококачественным сухим и специальным винам соответственно, а левый и правый нижние квадранты соответствуют менее качественным специальным и сухим винам. Обеспечиваются отбор сорта или зоны возделывания винограда, соответствующей генетическим требованиям сорта, с заданными показателями качества и плодоносности, а также определение оптимального срока сбора урожая за счет учета доли влияния на них внешних лимитирующих факторов среды по фазам онтогенеза, что позволяет формировать качество и тип вина. 1 ил.

Description

Изобретение относится к области виноградарства, в частности к способам прогнозирования и оценки качества вина.
В настоящее время оценка качества сводится в основном к контролю за производством, начиная от выбора ареала возделывания винограда и до реализации готовой продукции. Основным параметром при определении качества вина на данный момент является дегустационная оценка. Однако эта оценка является сугубо субъективной и поэтому не может быть достаточно точной.
Необходимость оценивать качество вина на основе объективных данных, которыми являются его физико-химические показатели, привела к тому, что при определении технической зрелости, выборе направления переработки винограда и определении типа вина стали учитывать значения его сахаристости, титруемой кислотности и их соотношения (Пономарев В.Ф. и др., Технология переработки винограда, Москва, Издательство МСХА, 1997, с.с.15-16).
Наиболее близким по технологической сущности является способ производства вина заданного качества, который учитывает влияние на него структурных признаков, включающих не только сахаристость и титруемую кислотность, но и урожайность. По этому способу промышленная переработка винограда начинается с подбора сортов винограда и выбора участков земли, способных обеспечить высокое качество готового продукта (Шольц Е.П. и др., Технология переработки винограда, Москва, Агропромиздат, 1990, с.с.64-99).
После определения качества сырья принимают решение о направлении переработки винограда. Оценка качества при этом проводится дегустационной комиссией.
Недостатками данного способа является неточность оценки качества и типа произведенного вина, требующая постоянной корректировки технологии, которую может осуществить только опытный технолог, и только при использовании традиционных сортов, знания условий его произрастания, агротехнических приемов и т.д. При этом оценка качества и типа вина, полученного из новых генотипов, обладающих многими полезными хозяйственно-биологическими свойствами, вообще трудноосуществима, и поэтому их распространение игнорируется многими виноградарями и виноделами.
Техническим результатом от использования предлагаемого изобретения является обеспечение отбора сорта или зоны возделывания винограда, соответствующей генетическим требованиям сорта, с заданными показателями качества и плодоносности, а также определение оптимального срока сбора урожая за счет учета доли влияния на них внешних лимитирующих факторов среды по фазам онтогенеза, что позволяет формировать качество и тип вина.
Технический результат достигается за счет того, что в способе управления формированием качества виноградного вина, включающем определение структурных признаков сырья, таких как сахаристость, титруемая кислотность, урожайность, выбор направления переработки, дегустационная оценка продукта, предусмотрено в различных экологических условиях возделывания проведение измерений значений внешних лимитирующих факторов по фазам онтогенеза сорта винограда, на основе полученных данных строят множественные регрессионные модели связи среди структурных признаков с внешними лимитирующими факторами и по параметрам этой модели выбирают оптимальный срок сбора урожая и зону возделывания, экологические условия которой наиболее соответствуют генетическим требованиям сорта, затем строят множественные регрессионные модели связи дегустационной оценки виноградного вина с его структурными признаками и с учетом полученных данных строят номограмму, по которой судят о типе и качестве вина путем определения 4-х квадрантов, образованных горизонтальной и вертикальной границами, первая из которых проходит по линии, при которой независимо от уровня титруемой кислотности и постоянном значении сахаристости вино имеет постоянную дегустационную оценку, а вторая - через точку пересечения всех линий на номограмме, при этом значения сахарно-кислотного интервала, лежащие на линиях в левом и правом верхних квадратах, соответствуют высококачественным сухим и специальным винам соответственно, а левый и правый нижние квадранты соответствуют менее качественным специальным и сухим винам.
На дегустационную оценку виноградного вина огромное влияние имеют не только структурные признаки, агротехнические приемы, ареалы возделывания и технология его получения, но и внешние лимитирующие факторы среды по фазам онтогенеза сорта винограда.
В результате научных исследований и математического моделирования была установлена зависимость структурных признаков от внешних лимитирующих факторов.
Управление урожайностью и качеством винограда состоит в том, что, имея в руках математические модели реакции сорта на конкретные лимитирующие факторы среды по фазам онтогенеза и подробные карты экологических ситуаций региона, для каждого сорта определяют оптимальный срок сбора урожая, подбирают зону возделывания, экологические условия которой наиболее соответствуют генетическим требованиям сорта, или, наоборот, для конкретной зоны возделывания подбирают соответствующий сорт.
Управление качеством виноградного вина и его типом осуществляется следующим образом.
Дегустационная оценка, характеризующая качество вина, напрямую связана с физико-химическими показателями состава винограда и его продуктивностью. Эти структурные признаки, в свою очередь формируются в зависимости как от экологических условий выращивания, так и от генетических особенностей сортов. Сначала формализуют причинно-следственные связи дегустационной оценки сорта винограда с ее структурными признаками: сахаристостью, титруемой кислотностью, урожайностью. Подставляя в уравнение связи данные о складывающихся конкретных метеоусловиях онтогенеза, уже в ранние периоды развития растения делают прогноз на формирование сахаристости, титруемой кислотности, урожайности. Такой прогноз можно проводить в каждую фазу развития растений. Строят модель связи дегустационной оценки с перечисленными параметрами, на основании чего строят номограмму для определения дегустационной оценки вина из данного сорта винограда в зависимости от содержания титруемых кислот при различной сахаристости.
При приближении срока созревания фактические данные по сахаристости, кислотности и урожайности (предполагаемой или оцененной визуально) подставляют в уравнение дегустационной оценки и рассчитывают ее прогноз. Отслеживая динамику этих параметров, уточняют оптимальный срок сбора урожая. Имеющиеся номограммы связи дегустационной оценки с сахаристостью и кислотностью каждого сорта винограда позволяют прогнозировать тип и качество вина из виноградного сырья с конкретными характеристиками. Сырье направляется на переработку для получения гарантированного типа и качества вина.
Пример конкретного выполнения.
Для примера использования способа были выбраны два современных перспективных сорта винограда различного происхождения Гечеи заматош и Виорика, выращенные в трех агроклиматических зонах: центральной и анапо-таманской зонах Краснодарского края и восточной зоне Ставропольского края в течение 10 лет. Были взяты значения пяти факторов (сумма активных температур, минимальная температура воздуха, максимальная температура воздуха и др.) в рамках пяти фенологических фаз каждого сорта, ограниченных календарными датами начала и конца: начало распускания почек - начало цветения; начало цветения - конец цветения; конец цветения - начало созревания ягод; начало созревания ягод - техническая зрелость; техническая зрелость - листопад. Для каждого структурного признака были созданы монофакторные регрессионные линейные модели. После этого для каждого признака были составлены многофакторные линейные модели, включающие все факторы во все фазы развития (25 переменных). Далее для каждого сорта были получены нелинейные модели зависимости дегустационной оценки от структурных признаков - сахаристости, титруемой кислотности и урожайности.
Модель связи дегустационной оценки со структурными признаками для сорта Гечеи заматош показана уравнением (1)
Figure 00000002
где y - дегустационная оценка, балл;
х1 - сахаристость винограда, г/100 см;
х2 - титруемая кислотность, г/дм;
x3 - урожайность, ц/га
и для сорта Виорика уравнением (2)
Figure 00000003
* - В уравнениях над чертой указаны доли влияния факторов
Модели причинно-следственных связей изучаемых признаков с дегустационной оценкой показали, что на нее в большей степени влияют не столько линейные составляющие факторов, сколько их соотношение, доля влияния которого может достигать 60%.
Поскольку в любой экологической зоне выращивания есть колебания метеоусловий от средних многолетних, то и прогнозируемая с помощью моделей дегустационная оценка не будет постоянной. Мы просчитали по Виорике и Гечеи заматош десятки вариантов возможных сочетаний выбранных трех составляющих дегустационной оценки в рамках реальных условий изучаемых зон, убедились в генотипическом различии изучаемых сортов и для каждого из них определили сахарокислотный интервал для получения качественного вина (см. чертеж).
На чертеже отображена номограмма для расчета дегустационной оценки вин из винограда сорта Виорика.
Из приведенной номограммы видно, что при всем возможном разнообразии титруемых кислот для сорта Виорика границей содержания сахара для получения качественного сухого вина является сахаристость винограда 21%. Варьирование кислот от 6 до 11 г/дм3 при этой сахаристости не меняет дегустационную оценку 8,4 балла.
С увеличением сахаристости выше 21% высококачественное сухое вино получить нельзя.
Подобная граница сахаросодержания у сорта Гечеи заматош, по нашим расчетам, составляет 19%. При более низкой сахаристости (17-18%) высокая дегустационная оценка может быть получена при кислотности 6-8 г/дм3. При сахаристости 19% при всем изученном диапазоне кислотностей (6-10 г/дм3) дегустационная оценка почти не менялась (7,9-8,1 балла). При сахаросодержании 20% и выше сырье может быть использовано в производстве специальных вин.
Таким образом, номограммы, полученные с помощью моделей, демонстрируют качественный переход вина от одного типа к другому.
Линию, разделяющую высококачественное вино от менее качественного, когда, независимо от уровня кислоты в винограде при постоянном значении сахаристости вино имеет постоянную дегустационную оценку, мы назвали «планкой качества». Планка качества является нижней границей высококачественного вина из ягод данного сорта. Величина дегустационной оценки, соответствующей планке качества, зависит от генотипических особенностей сорта и незначительно колеблется при изменении урожая.
«Планка качества» является одной из границ «сахарокислотного» интервала раздела вин по качеству и типу.
Все линии номограммы пересекаются в одной точке перегиба, через которую проходит вторая граница «сахарокислотного» интервала. При кислотности, соответствующей этой точке, изменение сахаристости не ведет к изменению дегустационной оценки.
«Планка качества» и ордината, проходящая через точку перегиба, делят поле координат на 4 квадранта с разными характеристиками типа и качества вина. Значения сахаристости и кислотности, лежащие на графиках в левом верхнем квадранте, соответствуют высококачественным сухим винам; в правом верхнем квадранте - высококачественным сухим винам; в правом верхнем квадранте - высококачественным специальным винам; в нижнем левом - менее качественным специальным и в нижнем правом квадранте дегустационная оценка соответствует менее качественным сухим винам.
Таким образом, на примере сортов Гечеи заматош и Виорика было проведено глубокое исследование зависимости дегустационной оценки от урожайности и физико-химических показателей винограда. Из полученных моделей видно четкое генотипическое различие изучаемых сортов по характеру формирования дегустационной оценки вин, получаемых от каждого сорта винограда, в зависимости от урожая и содержания в нем сахаров и титруемых кислот.
Номограммы, построенные по моделям, отражающим зависимость дегустационной оценки от сахаристости, кислотности, урожайности и их, в свою очередь, от внешних лимитирующих факторов на протяжении вегетационного периода, позволяют для любого сорта прогнозировать как возможные оптимумы дегустационных оценок, так и возможные спады.
Практическая значимость предложенного способа управления формированием качества виноградного вина заключается в том, что с его помощью можно оценить потенциал сорта, рассчитать оптимальный срок сбора урожая, спрогнозировать тип и качество вина, вносить коррективы в технологию его приготовления и принимать соответствующие управленческие решения по организации и проведению винодельческого процесса.
Незначительные отклонения от расчетных границ «сахаро-кислотного» интервала качества и типа вина могут быть вызваны неучтенными здесь аминокислотами, витаминами, ароматическими соединениями и прочими биологически активными веществами.
Предлагаемый нами методический подход анализа зависимости качества вина от физико-химических показателей винограда, его урожайности, а также от внешних лимитирующих факторов позволяет с помощью компьютерного моделирования рассчитать «планку качества» и условия получения высококачественных вин для любого сорта винограда. Эти оценки необходимы для выяснения потенциала сорта в момент сбора урожая и направленности его использования при переработке.
Практическая значимость предложенного способа заключается в том, что он позволяет рассчитать оптимальный момент сбора урожая, прогнозировать тип и качество вина, внести коррективы в технологию для получения необходимого качества вина.

Claims (1)

  1. Способ управления формированием качества виноградного вина, предусматривающий определение структурных признаков сырья, таких, как сахаристость, титруемая кислотность, урожайность, выбор направления переработки, дегустационная оценка продукта, отличающийся тем, что в различных экологических условиях возделывания производят измерения значений внешних лимитирующих факторов по фазам онтогенеза сорта винограда, на основе полученных данных строят множественные регрессионные модели связи среди структурных признаков с внешними лимитирующими факторами и по параметрам этой модели выбирают оптимальный срок сбора урожая, зону возделывания, экологические условия которой наиболее соответствуют генетическим требованиям сорта, затем строят множественные регрессионные модели связи дегустационной оценки виноградного вина с его структурными признаками и с учетом полученных данных строят номограмму, по которой судят о типе и качестве вина путем определения 4-х квадрантов, образованных горизонтальной и вертикальной границами, первая из которых проходит по линии, при которой независимо от уровня титруемой кислотности и постоянном значении сахаристости вино имеет постоянную дегустационную оценку, а вторая - через точку пересечения всех линий на номограмме, при этом значения сахарно-кислотного интервала, лежащие на линиях в левом и правом верхних квадратах, соответствуют высококачественным сухим и специальным винам соответственно, а левый и правый нижние квадранты соответствуют менее качественным специальным и сухим винам.
RU2003135810/12A 2003-12-09 2003-12-09 Способ управления формированием качества виноградного вина RU2278503C2 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2003135810/12A RU2278503C2 (ru) 2003-12-09 2003-12-09 Способ управления формированием качества виноградного вина

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2003135810/12A RU2278503C2 (ru) 2003-12-09 2003-12-09 Способ управления формированием качества виноградного вина

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2003135810A RU2003135810A (ru) 2005-05-20
RU2278503C2 true RU2278503C2 (ru) 2006-06-27

Family

ID=35820219

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2003135810/12A RU2278503C2 (ru) 2003-12-09 2003-12-09 Способ управления формированием качества виноградного вина

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2278503C2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105123423A (zh) * 2015-07-21 2015-12-09 句容市万山红遍应时鲜果专业合作联社 一种提高阳光玫瑰葡萄含糖量的种植方法
CN105628884A (zh) * 2016-04-01 2016-06-01 刘涛 一种鉴别真假进口红葡萄酒的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ШОЛЬЦ Е.П. и др. Технология переработки винограда. - М.: Агропромиздат, 1990, с.64-99). ПОНОМАРЕВ К.В. и др. Технология переработки винограда. - М.: издательство МСХА, 1997, с.15-16). *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105123423A (zh) * 2015-07-21 2015-12-09 句容市万山红遍应时鲜果专业合作联社 一种提高阳光玫瑰葡萄含糖量的种植方法
CN105628884A (zh) * 2016-04-01 2016-06-01 刘涛 一种鉴别真假进口红葡萄酒的方法

Also Published As

Publication number Publication date
RU2003135810A (ru) 2005-05-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3211987B1 (en) Method for providing a three-dimensional assessment of water movement through soil and across a field and associated system
Snowdon Modeling Type 1 and Type 2 growth responses in plantations after application of fertilizer or other silvicultural treatments
CN107392376B (zh) 一种农作物气象产量预测方法及***
Findlay An" Austrian" model of international trade and interest rate equalization
CN107037090A (zh) 一种基于叶片紧张度变化的光合作用预测方法
RU2278503C2 (ru) Способ управления формированием качества виноградного вина
LaRue et al. Considerations for variable rate irrigation
CN110896836A (zh) 一种无土栽培营养液管控方法及***
EP3385366A1 (de) Verfahren zur kontrolle eines biotechnologischen prozesses
CN113034302B (zh) 一种农田尺度作物水分利用效率遥感评价方法
Ferretti Topoclimate and wine quality: Results of research on the Gewürztraminer grape variety in South Tyrol, northern Italy
CN105906516A (zh) 植物生长调节剂丁二酸双二乙胺基乙醇酯柠檬酸盐化合物及其制备方法
Wheeler et al. Implementation of soil moisture sensor based automated irrigation in woody ornamental production
Sojkova et al. Evaluation of economic efficiency of orchards investment project with respect to the risk
CN102279567A (zh) 白酒发酵周期的控制方法
CN110162830B (zh) 一种基于叶片紧张度在线监测的变量灌水节点预测方法
TOKAR et al. Optimize the fermentation process of strawberry must for unfortified wine
Nedeljković et al. Prediction of Sunflower Production in the Republic of Serbia
Nedomová et al. Effect of harvest date on composition and geometry of grape berries
CN105320164A (zh) 水体含氧量动态约束处理分层控制方法
Elena et al. METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTING WATER STRESS IN VITICULTURE.
Gips et al. Model Predictive Control of Stem Water Potential in Grapevines: A Simulation Study
CN112990692B (zh) 一种基于分生育阶段多参数耦合的冬小麦产量估计方法
Dobrei et al. Researches concerning the evolution of grapes ripeness in some varieties from Recaș vineyards.
CN107219334B (zh) 一种年青煤降解液综合效价检测方法

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20161210