（一）葡萄酒观察方法
1 酒液总体观察
1.1 澄清度观察
衡量葡萄酒澄清程度的指标有透明度、浑浊度等，与之相关的指标还有是否光亮、有无沉淀等。优良的葡萄酒必须澄清、透明(色深的红葡萄酒例外)、光亮。
a.澄清：是衡量葡萄酒外观质量的重要指标。澄清表示的是葡萄酒明净清澈、不含悬浮物。通常情况下，澄清的葡萄酒也具有光泽。
b.透明度：表示的是葡萄酒允许可见光透过的程度。 红葡萄酒如果颜色很深，则澄清的葡萄酒也不一定透明。
c.浑浊度：表示的是葡萄酒的浑浊程度，浑浊的葡萄酒含有悬浮物。葡萄酒的浑浊往往是由微生物病害、酶破败或金属破败引起的。浑浊的葡萄酒其口感质量也差。
d.沉淀：指的是从葡萄酒中析出的固体物质。沉淀是由于在陈酿过程中，葡萄酒构成成份的溶解度变小引起的，一般不会影响葡萄酒的质量。
1.2 颜色观察
葡萄酒的颜色受酒龄影响，新红葡萄酒由于源于果皮花色素苷的作用，通常颜色鲜艳，为紫红色和宝石红色，带紫色色调；在葡萄酒的成熟过程中，丹宁逐渐与游离花色素苷等结合而使成年葡萄酒带有黄色色调。瓦红或砖红色为成年红葡萄酒的常有的颜色，而棕红色则为在瓶内陈酿10年以上的红葡萄酒的颜色。因此，可根据颜色，判断葡萄酒的成熟状况。
葡萄酒的颜色和口感的变化存在着平行性，颜色和口感之间必须相互协调平衡。颜色的深浅反应葡萄酒的结构、丰满度以及尾味和余味。如在红葡萄酒中，颜色的深浅与丹宁的含量往往正相关。如果红葡萄酒颜色深而浓，几乎处于半透明状态，多数情况下它必然醇厚、丰满、丹宁感强。相反，色浅的葡萄酒，则味淡、味短。当然，如果较柔和，具醇香，仍不失为好酒。例如瓦红色的红葡萄酒，必须与浓郁的醇香和柔顺的口感同时存在，否则表明该酒是人工催熟条件下陈酿而未能表现出最佳感官质量。 带紫色的新葡萄酒往往口味平淡、瘦弱、尖酸、粗糙；褐色过重的成年葡萄酒，氧化过重、老化。
1.3 浑浊度观察
观察葡萄酒有无下列情况：略失光，失光，欠透明，微混浊，极浑浊，雾状混浊，乳状混浊；
1.4 沉淀观察
观察葡萄酒有无下列情况：有无沉淀，沉淀类型：纤维状沉淀，颗粒状沉淀，絮状沉淀，酒石结晶，片状沉淀，块状沉淀。
2 酒液表面观察
2.1 流动性观察
如果葡萄酒不正常，则其流动性差；如倒时无声，无气泡，呈油状。
--灰腐病危害的葡萄酿的酒；
--酒发生了由乳酸菌引起的油脂病。
2.2观察液面方法
方法A：用食指和姆指捏着酒杯的杯脚，将酒杯置于腰高，低头垂直观察葡萄酒的液面。或者将酒杯置于品尝桌上，站立弯腰垂直观察。
方法B：如果葡萄酒透明度良好，也可从酒杯的下方向上观察液面。
正常葡萄酒的液面标准
a. 葡萄酒的液面呈圆盘状；
b. 葡萄酒的液面洁净、光亮、完整；
c. 透过圆盘状的液面，可观察到"珍珠"，即杯体与杯柱的联接处。表明葡萄酒具有良好的透明性。
2.3 不正常现象分析
a. 液面灰暗无光，失光，均匀分布有非常细小的尘状物，则该葡萄酒很有可能已受微生病害的侵染(灰尘、油污、醋酸菌、共酵母)
b.液面具兰色色调，则该葡萄酒很有可能已患金属破败病。
2.4 酒柱观察
倾斜酒杯或摇动酒杯，使葡萄酒进行圆周运动，使酒在杯内壁上形成无色酒柱，即挂杯现象。
--酒柱多，下降速度慢，说明甘油、酒精、还原糖等含量高。
--酒柱少，甚至没有，而且下降速度快，说明干物质和酒精含量都低。
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葡萄农药残留及其对葡萄酒酿造的影响
李记明，司合芸，于英，段辉，梁冬梅，姜文广，李学慧
（张裕集团有限公司技术中心，山东烟台 264001）
中国农业科学 2012,45（4）:743-751
0 引言
【研究意义】在中国广大的酿酒葡萄栽培区，包括黄河故道、京津塘、环渤海等区域，夏秋多雨常导致真菌病害的频繁发生。因此，使用农药防治病害就成了这些区域普遍采用的方法[1-3]。这些农药（包括杀菌剂、杀虫剂和除草剂等）首先进入葡萄果实中，然后通过发酵进入葡萄酒中。由于葡萄田间管理不规范，过量农药包括杀虫剂、杀菌剂和除草剂等的使用，导致部分酿酒葡萄果实中农药残留量过高，给中国葡萄酒的质量安全带来了巨大隐患。这一问题已经引起行业内广泛重视。【前人研究进展】近年来，国内外在葡萄和葡萄酒中农药残留分析检测方面做了大量工作，已经能准确分析近200 种农药残留（杀菌剂、杀虫剂和除草剂等）[4-8]。通过研究发现，葡萄果实农药残留量一般高于经过发酵等处理后葡萄酒中的农药残留量，这主要与葡萄皮渣、葡萄籽、酵母泥和澄清剂等的吸附沉淀作用有关[8-10]。同时，还发现酿酒葡萄中一些农药残留物质会影响酵母的正常生长代谢，抑制酵母的生长或延迟酵母的发酵等，甚至产生一些不良代谢产物和异味物质，影响葡萄酒的感官质量[2,7,11]。
【本研究切入点】中国酿酒葡萄中的农药残留情况怎样？它们对葡萄酒的发酵过程及最终的葡萄酒质量产生什么样的影响？这些问题尚未得到足够的重视，相关研究也很少[2-5]。【拟解决的关键问题】本文以山东省烟台地区主要酿酒葡萄品种为材料，系统研究葡萄果实中的农药残留，常用农药对葡萄酒发酵过程的影响，葡萄酒中的农药残留及其对酒质量的影响，以期为酿酒葡萄病虫害的化学防治提供科学指导，为酿酒工艺的优化及葡萄与葡萄酒农药残留安全性标准的制定提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 材料
本试验于2008—2009 年在烟台张裕集团有限公司技术中心进行。供试葡萄品种赤霞珠（CabernetSauvignon）、霞多丽（Chardonnay）于2008 年取自烟台产区4 个不同区域葡萄园，分别标注地块1、地块2、地块3、地块4，葡萄园按常规栽培管理，葡萄园土壤为轻壤土、沙土，树形有单干双臂和多主蔓扇形两种，株行距分别为0.5 m×2.0 m 和0.7 m×2.
0 m；蛇龙珠（Cabernet Gernischt）于2008 年取自烟台产区张裕卡斯特酒庄葡萄品种园，葡萄园采取有机栽培管理，沙壤土，树形为单干双臂，株行距0.7 m×2.0 m。
葡萄酒：来自于张裕公司技术中心实验室，按常规工艺酿造的干红葡萄酒[12]。
1.2 主要试剂
标准品：六六六、三氟氯氰菊酯、氧化乐果、杀螟硫磷、灭多威、百菌清、三唑酮，购自Sigma-Aldrich公司（纯度≥99％）。
1.3 方法
1.3.1 试验方法葡萄样品：在葡萄完全成熟时，分别在4 个地块的行间随机选择植株，兼顾葡萄架的上下内外采摘葡萄果粒，每样品取样3 个，取样量100 g，测定农药残留。添加农药残留发酵样品：选择张裕卡斯特葡萄品种实验园成熟的蛇龙珠葡萄，选择4 种农药：百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮，根据生产上农药的使用量计算每千克葡萄的添加量，
将其添加到破碎的葡萄醪中。具体添加量为：氧化乐果分别为正常量（0.210g·kg-1）、2 倍量（0.420 g·kg-1）、3 倍量（0.630 g·kg-1），百菌清分别为正常量（0.100 g·kg -1）、2 倍量（0.200g·kg-1）、3 倍量（0.300 g·kg-1），杀螟硫磷0.125 g·kg-1，三唑酮0.005 g·kg-1，对照为不添加任何农药。每个处理均作平行样，样品量为20 kg，按正常工艺酿造葡萄酒。测定发酵过程中发酵醪的温度、比重等指标，并比较其发酵过程的差异。同时，测定发酵酒的理化指标和香气成分，并进行感官品评。
葡萄酒发酵农药残留含量跟踪样品：取烟台产区赤霞珠葡萄，按照正常工艺酿造葡萄酒，分别测定葡萄、发酵原酒、下胶澄清处理后的葡萄酒样品中的农药残留。
1.3.2 分析方法农药残留种类的确定参考相关标准[13-15]：六六六（有机氯类杀虫剂）、三氟氯氰菊酯（即功夫、功夫菊酯，菊酯类）、氧化乐果（有机磷杀虫、杀螨剂）、杀螟硫磷（有机磷类）、灭多威（氨基甲酸酯类）、百菌清（有机氯类杀菌剂）、三唑酮（即粉锈宁，有机氯类）。有机磷类农药：利用Agilent 7890 气相色谱-火焰光度检测器（GC-FPD）对样品进行检测，色谱柱：DB-B 30 m×0.22 mm×0.35 μm。具体样品处理和检测方法参见《中华人民共和国进出口商品检验行业标准》；
有机氯类农药：利用Agilent 7890 气相色谱-电子俘获检测器（GC-ECD）对样品进行检测，色谱柱：DB-B 30 m×0.22 mm×0.35 μm。具体样品处理和检测方法参见《中华人民共和国进出口商品检验行业标准》；
葡萄酒理化指标：参见国家标准GB15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》；
葡萄酒感官质量分析：由15 名品酒员按照GB15038—2006 进行。
上述所有分析在张裕公司技术中心进行，每个样品分析3 次。
2 结果
2.1 葡萄原料中的农药残留
通过对烟台4 个地块赤霞珠和霞多丽2 个主栽品种的农药残留抽样检测发现（表1），烟台各地块酿酒葡萄原料中残留的农药种类有差异，氧化乐果、杀螟硫磷、灭多威均未检出，地块1 的霞多丽、地块3的赤霞珠检测出了六六六，浓度分别为：2.23 和4.86μg·kg-1；地块2 的霞多丽中检测出了百菌清，浓度为7.44 μg·kg-1；地块2、地块3 的2 个葡萄品种中检测出了三氟氯氰菊酯，浓度范围在2.36—7.51 μg·kg-1，平均浓度为4.28 μg·k g-1；4 个地块的2 个葡萄品种中均检测出了三唑酮，浓度范围在12.98 — 121.76μg·k g-1，平均浓度71.09 μg·kg-1。
进一步比较4 个地块的葡萄原料发现，地块4 的葡萄中检出农药残留种类最少，除了三唑酮外，其它农药均未检出。根据上述结果可以看出，烟台各地块酿酒葡萄中的农药残留浓度非常低，远低于绿色葡萄标准及水果农药残留标准[13-14]。
表1 烟台地区4 个地块赤霞珠和霞多丽葡萄农药残留情况（2008 年）
2.2 农药残留对葡萄酒酒精发酵过程的影响
选用张裕卡斯特葡萄品种实验园蛇龙珠葡萄，采用有机方式栽培管理，经检测葡萄样品中不含有农药残留。分别在蛇龙珠葡萄醪中添加酿酒葡萄生产中常用的4 种农药：百菌清（0.100 g·kg-1）、氧化乐果（0.210g·kg-1）、杀螟硫磷（0.125 g·kg-1）、三唑酮（0.005 g·kg-1），进行酒精发酵。
如图1 所示，添加百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮4 种农药对葡萄酒酒精发酵过程具有一定影响。与对照相比，添加百菌清的葡萄醪酒精发酵温度较低，维持在16—17℃，葡萄醪比重降低缓慢，发酵时间延长了40 h，可见百菌清对酵母酒精发酵有明显抑制作用。添加氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮3 种农药的葡萄醪酒精发酵过程比重变化趋势与对照接近，且都在一定程度上提高了发酵速率。
图2 中，chlorothalonil-1、-2、-3 分别表示百菌清的添加浓度为正常量（0.100 g·k g-1）的1、2、3 倍。与对照相比，添加的百菌清浓度越大，对酒精发酵的抑制作用越明显。随着添加量的增大，葡萄醪的比重下降速度明显减缓，发酵时间延长。添加2 倍、3 倍百菌清的葡萄醪出现发酵停滞现象，无法完成酒精发酵，再次添加酵母也不能顺利完成酒精发酵。同时，百菌清浓度越大，葡萄醪的最高发酵温度越低，也表明其发酵过程越缓慢，发酵不旺盛。
图3 中，Omethoate-1、-2、-3 分别表示氧化乐果的添加浓度为正常量（0.210 g·k g-1）的1、2、3 倍。与对照相比，添加氧化乐果明显降低发酵醪酒精发酵的最高温度，使发酵过程中的温度变化幅度减小，这说明酵母菌的活动较迟钝；但葡萄醪均能够顺利完成酒精发酵，没有出现发酵停滞现象，且比重变化比较平稳。
2.3 农药残留对葡萄酒理化指标的影响
从表2 可看出，添加百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮4 种农药的蛇龙珠葡萄原料，经发酵得到的葡萄酒理化指标有一定差异。差异显著性分析显示，添加百菌清对葡萄酒的理化指标影响最明显，随着发酵醪中百菌清浓度的增加，出现葡萄酒的酒度降低，残糖升高，挥发酸、总酸升高，干浸出物含量相应增加。当百菌清浓度高于0.200 g·kg-1 时，无法彻底完成酒精发酵，此时葡萄酒的酒度只有8.6％（v/v），残糖为30.50 g·L-1。此外，还观察到添加农药三唑酮使葡萄酒干浸出物含量显著降低，只有18.90 g·L-1，其它指标差异不大。
与对照相比，添加杀螟硫磷，葡萄酒酒度降低1％（v/v），残糖、总酸和挥发酸略升高；添加氧化乐果，葡萄酒中干浸出物有所降低，其它理化指标变化不大，在统计学上无显著差异。
2.4 农药残留对葡萄酒感官质量的影响
组织专业品酒人员对添加百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮4 种农药处理原料发酵葡萄酒进行感官品评（表3）。在葡萄醪中添加农药残留对葡萄酒的感官质量影响较大，与对照相比存在显著差异，特别是影响葡萄酒香气的纯正度，降低口感的协调性。
其中，添加百菌清发酵的葡萄酒感官质量最差（60.3—70.9 分），其次是添加氧化乐果（71.5—72.1 分）、三唑酮（73.8 分）发酵的葡萄酒。
另外，分析比较了上述对照与添加农药发酵的葡萄酒中香气成分，在对照葡萄酒中检测出39 种香气物质，而添加了百菌清（0.300 g·kg-1）的葡萄酒中，只检测出31 种香气物质（数据未列出），两者共有的物质有22 种，有差异的物质有26 种，这表明添加了农药的葡萄，农药对酒精发酵过程中的酵母代谢产生了一定影响，进而影响发酵产物的形成，最终影响葡萄酒的感官质量。
2.5 葡萄酒发酵过程中农药残留的变化
选用烟台地区赤霞珠葡萄为原料，研究葡萄原料、葡萄酒发酵结束、下胶澄清过滤后3个阶段农药残留的变化情况（表4）。在赤霞珠葡萄原料中检测出六六六、百菌清、三唑酮和三氟氯氰菊酯4 种农药残留；经发酵处理后在葡萄酒中只检测出六六六和三唑酮，且含量分别降低63.11％和93.03％；而通过下胶过滤处理后，葡萄酒中六六六和三唑酮含量分别降低11.72％和90.13％，这说明葡萄酒储存过程中的澄清过滤等处理也可除去部分农药残留。
表4 赤霞珠葡萄农药残留在酿酒过程中的变化（μg·kg-1 或μg·L-1）
3 讨论
3.1 烟台地区酿酒葡萄中农药残留
葡萄中的农药主要来源于防治病虫害所用的杀菌剂、杀虫剂及田间除草剂等。在烟台地区酿酒葡萄主要病虫害有白腐病、霜霉病、炭疽病、黑痘病等，为了得到优质葡萄，常使
用一些农药防治病害，因此给葡萄酒的质量安全带来隐患。本研究对烟台地区4 个地块的赤霞珠和霞多丽葡萄中7 种农药（按照NY/T844—2005《绿色食品-葡萄》规定）进行了检测，共检测出4 种农药残留，所检赤霞珠和霞多丽葡萄样品均满足《绿色食品-葡萄》中农药残留限量标准 [13]。
3.2 农药残留对葡萄酒酿造的影响
本文通过在蛇龙珠葡萄原料中添加百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮4 种农药来研究农药残留对葡萄酒酿造的影响，观察到百菌清对酵母酒精发酵有明显的抑制作用，当其浓度高于0.200 g·kg-1 时，造成酒精发酵后期的发酵停滞。百菌清作为一种广谱杀菌剂，能与真菌细胞中的三磷酸甘油醛脱氢酶发生作用，与该酶中含有半胱氨酸的蛋白质相结合，从而破坏该酶活性，使真菌细胞的新陈代谢受破坏而失去生命力。
同样，Calhelha 等[16]也研究发现，发酵过程中一些杀菌剂如腐霉利、异菌脲、苯霜灵等对酵母菌的活动产生抑制作用或刺激作用。
氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮对葡萄酒发酵过程影响不大，且在一定程度上缩短了发酵时间。同样，李海兰等[2]研究发现，美铵也可提高葡萄酒酿酒酵母的发酵速率。Paolo 等[17]研究灭菌丹对葡萄酒发酵的影响中发现，在发酵过程中灭菌丹降解为邻苯二甲酰亚胺，在一定程度上可加速酵母的发酵。本研究3 种农药促进酵母发酵速率的机理是否与农药降解代谢有关还需进一步研究。
葡萄原料中添加百菌清、氧化乐果、杀螟硫磷、三唑酮4 种农药均使葡萄酒的感官质量明显下降，这说明葡萄中的农药残留通过影响发酵过程中微量成分的形成对葡萄酒的感官质量带来不良影响，尤其是影响品种香气和部分发酵过程中形成的香气。这与国外关于农药残留对葡萄酒品质的影响结果类似[7, 11]。
González-Rodríguez 等[11]研究发现，苯霜灵、丙森锌、唑菌胺酯3 种用于防治霜霉病农药的使用对Godellovar.新酒的香气具有较大影响，含有农药残留的葡萄酒中香叶醇等葡萄品种香气成分减少，而己酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯等果香气味物质含量增加。
González-Rodríguez 等[7] 通过研究农药戊唑醇对Mencia 葡萄酒香气的影响，发现戊唑醇可能刺激Mencia 葡萄酒中葡萄、醇香、花香气味的产生，减少梨香、热带水果和蔬菜气味。
3.3 葡萄酿造过程农药残留的变化
在葡萄酒酿造过程中，葡萄原料中不同种类农药残留的变化是不同的。本研究在赤霞珠葡萄原料中有4 种农药残留，而发酵结束后葡萄酒中只检测出2 种，它们从葡萄到葡萄酒中的转移率分别为六六六（32.14％）和三唑酮（0.67％），差异较大。这表明葡萄经过破碎发酵形成了两相：液相（葡萄醪）和固相（葡萄皮和酒泥），而农药残留更多的与固体部分密切相关，被固体物质吸附；另外，下胶、离心等澄清处理均降低农药残留含量；再者，某些农药残留在酸性环境中不稳定，当葡萄破碎后，葡萄汁pH 2.8—3.6 的酸性环境也会使某些农药残留不稳定而降解。在发酵过程中，葡萄果实中农药残留会经历降解、被固体物或酵母吸附等变化，葡萄酒中的农药残留会低于葡萄中的含量，所以，葡萄到葡萄酒中农药残留的转移率取决于农药种类、酿酒工艺、葡萄品种等因子[16, 18-20]。
3.4 国内外酿酒葡萄与葡萄酒农药残留标准的比较
目前，中国制订了水果中（包含葡萄）30 种农药的限量标准，而国际食品法典委员会（The CodexCommission Pesticide Residues，CCPR）制订了葡萄中51 种农药的限量标准，两者相差21 种[3, 21-22]。中国涉及葡萄的农药残留标准有：《绿色食品——葡萄》（NY /T428—2000）、《无公害食品-落叶浆果类果品农药残留标准》（NY5086—2005）、《农产品安全质量无公害水果安全要求》（GB18406.2—2001）等，这些标准规定的农药残留种类、含量不完全相同，而且，没有专门针对酿酒葡萄的标准。另外，中国目前尚没有专门针对葡
萄酒的农药残留标准，而美国、澳大利亚、加拿大、法国、欧盟等有关葡萄与葡萄酒中的农药残留限量标准132 种[23-25]。
4 结论
本文通过对酿酒葡萄和葡萄酒中有机磷和有机氯农药检测发现，烟台地区葡萄原料的农药残留较低，均符合《绿色食品——葡萄》标准要求；葡萄原料中农药残留对葡萄酒的发酵过程有影响，通过影响发酵
过程中微量成分的形成对葡萄酒的感官质量带来不良影响；随着葡萄酒酿造过程进行，葡萄原料中农药残留种类和含量均减少，不同种类农药残留的转移率是不同的。
随着全社会对食品安全问题的关注，在对中国主要酿酒葡萄产区、葡萄品种及其葡萄酒中农药残留种类深入分析的基础上，应加快制定中国酿酒葡萄与葡萄酒的农药残留标准。在这个过程中，需考虑：以葡萄酒的农药残留标准来确定酿酒葡萄的农药残留标准；各种农药在酿酒过程中的转移率及酿酒工艺对农药残留的影响；毒理学分析及消费量分析等。
在制定标准的基础上，应建立严格的药物管理制度，建立分析检测与控制体系，以无公害农产品认证为基础，积极推行GMP（良好农业操作规范）和HACCP 认证，规范葡萄酒酿造工艺，建立葡萄酒安全性质量可追溯体系
不同发酵温度和浸渍时间对红葡萄酒理化指标的影
响
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发酵温度和浸渍时间是葡萄酒发酵工艺过程中的两个非常重要的环节[1,2]。发酵温度的高低、浸渍时间的长短将直接影响葡萄酒的理化指标。不同发酵温度对于葡萄皮中的色素和单宁等物质的浸出有很大的影响,温度过高,过量的单宁和酚类物质就会被浸出,温度过低又不利于发酵[3,4]。浸渍时间的长短直接影响葡萄酒色素和单宁的含量[5]。以上报道都是针对发酵温度和浸渍时间对葡萄酒酚类物质的影响进行的研究,而针对理化指标的研究较少。本文将不同发酵温度和浸渍时间对葡萄酒理化指标(酒精度、挥发酸、干浸出物、色度和总酚等)的影响进行了研究,以确定最适发酵温度和浸渍时间,为葡萄酒发酵大生产提供依据。1材料与方法1.1材料2005年赤霞珠葡萄,宁夏广夏贺兰山葡萄酿酒有限公司提供。酵母:BM45,200mg/L;果胶酶:天津利华pp-1,30mg/L。1.2仪器PG2002-S型分析天平,VIS-723型分光光度计,PHS-3C型pH计
葡萄酒的主要质量指标大体可分为感官指标和理化指标两大类。感官指标主要指色泽、香气、
滋味和典型性方面的要求，理化指标主要指酒精含量（酒精度）、酸度和糖分指标。从感官指标来看，首先要求葡萄酒应具有天然的色泽。即原料葡萄的色泽，如红葡萄酒是宝石红，白葡萄酒是浅黄色。葡萄酒本身应清亮透明无浑浊。葡萄酒除应有葡萄的天然果香外还应有浓厚的酯香，不应有外来的气味，更不能有异味。滋味与香气密切相关，香气优良的葡萄酒其滋味醇厚柔润。葡萄酒的滋味主要有酸、甜、涩、浓淡、后味等。典型性也称为风格。各种葡萄酒有各自不同的风格。同时因地区、各厂家的葡萄栽培和酿造工艺的不同，同一品种的酒，其风格特点也可能各不相同。每种葡萄酒均应有自己的典型性，典型性越强越好。我国葡萄酒国家标准对感官指标有明确的规定。葡萄酒的理化指标也因酒种不同而有所不同。测定葡萄酒所含的酒精量时，需将酒中的酒精蒸馏出来，再用酒精计测定。一般甜型、加香型葡萄酒酒精度为11.0%—24.0%，其它类型葡萄酒为7.0%—13.0%。葡萄酒中含有挥发酸和不挥发酸，合称总酸。甜型、加香型葡萄酒不挥发酸含量为5.0—.08/克?升-1，其它类型葡萄酒为5.0—7.5/克?升-1。挥发酸含量均应不超过1.1克?升-1。根据葡萄酒的酸度，可以鉴定其滋味，但如挥发酸增加则说明酒已变质。葡萄酒的糖分因品种不同而各异，一般为9%—18%，个别也有20%以上的。具体来说，干型葡萄酒的糖分含量不得超过4.0，半干型葡萄酒在4.1%—12%之间，半甜型葡萄酒在12.1%—50%之间。葡萄酒的主要质量指标为专业性评酒提供了依据，尤其是感官品评，是目前国内外鉴定葡萄酒品质的主要手段
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决定酿酒葡萄品质的五大指标
中国酒业新闻网作者：本站时间：2007-4-6 17:17:50 来源：《华夏酒报》订阅邮箱快讯
糖、酸、单宁、色素和芳香物质是构成酿酒葡萄品质优劣的要素。
水和糖是葡萄的最主要成分，这是葡萄能在酵母作用下发酵成葡萄酒的物质基础。酒精是葡萄果实中的糖发酵后的产物。在目前的发酵工艺下，17克左右的糖，会使每1升的葡萄汁发酵后升高1%的酒精含量。因此，葡萄果实中糖的成分多少，是制约发酵后葡萄酒酒精度的要素。
葡萄中酸的含量，对葡萄酒的影响也很大。在葡萄酒中，酸除了平衡口感外，还具有抗氧化，保持葡萄酒鲜美的作用。在味觉感受方面，适度的酸会使葡萄酒甜而不腻，并在口感上平衡酒精，甜度，葡萄的水果风味，从而增加味觉的舒适性。
单宁和色素对红葡萄酒的特色和风味作用也是显著的。单宁是很好的抗氧化物质。同时，它的涩味和收敛感又造就了葡萄酒丰富的厚重品质。适度而优秀的单宁给人的感受是美妙的。
葡萄酒的颜色来源于葡萄中的色素。葡萄的色素则决定着红葡萄酒的颜色气质。文章来源华夏酒报R> 芳香物质是造就葡萄酒风味的物质之一，芳香物质越多，葡萄酒的风味就浓厚。
尽管单宁、色素和芳香物质在整个葡萄的物质构成中所占比例非常的小。但它们对葡萄酒的特色和风味有着非常显著的贡献。
单宁、芳香物质和色素更多地存在于葡萄皮中，因此，有时人们会认为葡萄皮的厚薄会影响葡萄酒的颜色和风味。而真实的情况是葡萄皮中含有这三种风味物的缘故。
其实，影响葡萄酒品质的因素除了酿造技术外，葡萄果中的五大要素物质的含量及构成比例起着非常重要的作用。可以说葡萄果中的糖、酸、单宁、芳香物质和色素是判断酿酒葡萄品质的指标性物质。
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）: 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）: 参赛队员(打印并签名) :1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名): 日期: 年月日赛区评阅编号（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行编号）:
基于统计分析的葡萄酒评价模型 摘 要 本文针对葡萄酒评价问题, 指出了两组评酒员评价结果差异, 给出了更可信的小组,根据酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量确定了酿酒葡萄的分级, 然后建立了酿酒葡萄与葡萄酒理化指标之间的回归方程组, 得出了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标对葡萄酒质量影响的方程, 最后论证了葡萄酒质量不能完全用这两种理化指标评价. 问题一:首先对两组评酒员打分数据进行预处理,采用了两个独立样本的非参数统计方法进行Mann-Whitney U 检验,证明了两组评酒员评价结果存在显著差异,并通过比较两组打分样本的方差,异常值点等离散型度量,认为第二组的评价结果更加合理. 问题二:首先选取能代表所有葡萄理化指标的变量,利用聚类分析法验证了所选变量具有代表性,然后通过主成分分析得出每种葡萄的理化指标综合得分,依据综合得分将酿酒红葡萄分为3类、白葡萄分为5类,并根据每一类中葡萄所酿造的酒的质量确定该类葡萄的等级. 问题三:应用SPSS 软件,利用回归分析方法建立了酿酒葡萄和葡萄酒理化指标之间的回归方程组. 问题四:首先利用Matlab 软件对酿酒葡萄和葡萄酒理化指标运用功效系数法进行无量纲量的转换,综合考虑这两方面因素,得到一个关于量化指标的综合指数,最后将葡萄酒质量作为因变量,量化综合指数作为自变量,利用回归分析方法建立两者的联系,得到回归方程为121317105.001.010*302.9171.10N N N M +-+=-,证明了葡萄酒质量不能完全用这两种理化指标评价. 关键词: Mann-Whitney U 检验 聚类分析 主成分分析 回归分析 功效系数法
华南农业大学期末考试试卷（A 卷） 2012-2013学年第 二 学期 考试科目：数学建模 考试类型：（闭卷）考试 考试时间： 120 分钟 学号 姓名 年级专业 一篮白菜从河岸一边带到河岸对面，由于船的限制，一次只能带 一样东西过河，绝不能在无人看守的情况下将狼和羊放在一起；羊和白菜放在一起，怎样才能将它们安全的带到河对岸去? 建立多步决策模型,将人、狼、羊、白菜分别记为i = 1，2，3，4，当i 在此岸时记x i = 1，否则为0；此岸的状态下用s =（x 1，x 2，x 3，x 4）表示。该问题中决策为乘船方案，记为d = (u 1, u 2, u 3, u 4)，当i 在船上时记u i = 1，否则记u i = 0。 (1) 写出该问题的所有允许状态集合；（3分） (2) 写出该问题的所有允许决策集合；（3分） (3) 写出该问题的状态转移率。（3分） (4) 利用图解法给出渡河方案. （3分） 解：(1) S={(1,1,1,1), (1,1,1,0), (1,1,0,1), (1,0,1,1), (1,0,1,0)} 及他们的5个反状（3分） (2) D = {(1,1,0,0), (1,0,1,0), (1,0,0,1), (1,0,0,0)} （6分） (3) s k+1 = s k + (-1) k d k （9分） (4)方法：人先带羊，然后回来，带狼过河，然后把羊带回来，放下羊，带白菜过去，然后再回来把羊带过去。 ?或: 人先带羊过河，然后自己回来，带白菜过去，放下白菜，带着羊回来，然后放下羊，把狼带过去，最后再回转来，带羊过去。 （12分） 1、 二、(满分12分) 在举重比赛中，运动员在高度和体重方面差别很大，请就下面两种假设，建立一个举重能力和体重之间关系的模型： （1） 假设肌肉的强度和其横截面的面积成比例。6分 （2） 假定体重中有一部分是与成年人的尺寸无关，请给出一个改进模型。6分 解：设体重w （千克）与举重成绩y （千克） （1） 由于肌肉强度(I)与其横截面积(S)成比例，所以 y ?I ?S 设h 为个人身高，又横截面积正比于身高的平方，则S ? h 2 再体重正比于身高的三次方，则w ? h 3 （6分） ( 12分) 14分) 某学校规定，运筹学专业的学生毕业时必须至少学
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）：S55001 所属学校（请填写完整的全名）：郑州科技学院 参赛队员(打印并签名) ：1. 刘超 2. 赵芬芳 3. 尹峰 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：闫天增 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）：
葡萄酒的评价 摘要 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。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。本文通过对27种红葡萄酒和28种白葡萄的理化指标数据进行分析，采用显著性差异分析法、可靠度分析、因子分析法、相关系数分析、主成分分析法以及聚类分析法，借助统计软件SPSS和数学软件MATLAB，分析了两组评酒员的评价结果有无显著性差异和可信度，给出了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系，建立了基于酿酒葡萄理化指标和葡萄酒质量的聚类分析模型确定了葡萄酒质量的影响因素，最后通过补充相关信息，建立基于分析模型确定了葡萄酒质量的影响因素。 针对问题一，首先对所有样品的10位评酒员打分的加权平均值进行显著性差异检验，显著性水平取为0.05，通过两组评酒员分别对红葡萄酒和白葡萄酒的显著性检验得出两组评酒员的评价结果有明显差异，最后运用可靠性分析，得到两组评酒员的评价结果的可靠度，结果表明第二组评酒员的评价结果更加可信。 针对问题二，以第二组评酒员的评价结果作为相应葡萄酒样品的质量指标，根据酿酒葡萄理化指标对比葡萄酒的质量利用SPSS软件进行聚类分析，得到酿酒葡萄的聚类树状图，从而将酿酒葡萄分成5个等级。 针对问题三，对葡萄酒的理化指标进行主成分分析，得到葡萄酒的主要成分，然后将每一个主成分与酿酒葡萄的理化指标进行多元回归分析，根据SPSS软件运行结果得出主成分与酿酒葡萄的理化指标的相关性。 针对问题四，利用因子分析分别给出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标对葡萄酒质量的影响因素，将附件3中4个表格里的每张样品中所含各种芳香物质求和作为样品中的芳香指标与葡萄酒的理化指标一并进行因子分析，比较前后两者结果中由样品中的芳香指标导致的影响差异来确定不能只用葡萄和葡萄酒的理化指标来评价葡萄酒的质量，还需要结合感官指标，感官指标是评价葡萄酒质量的最终及最有效的指标。 关键词：理化指标主成分分析法可信度分析显著差异聚类分析芳香物质
IMPORTANT CHANGE TO CONTEST RULES FOR MCM/ICM 2012: Teams (Student or Advisor) are now required to submit an electronic copy (summary sheet and solution) of their solution paper by email to solutions@https://www.doczj.com/doc/5913263982.html,. Your email MUST be received at COMAP by the submission deadline of 8:00 PM EST, February 13, 2012. Teams are free to choose between MCM Problem A, MCM Problem B or ICM Problem C. COMAP Mirror Site: For more in: https://www.doczj.com/doc/5913263982.html,/undergraduate/contests/mcm/ MCM: The Mathematical Contest in Modeling ICM: The Interdisciplinary Contest in Modeling 2012 Contest Problems MCM PROBLEMS PROBLEM A: The Leaves of a Tree "How much do the leaves on a tree weigh?" How might one estimate the actual weight of the leaves (or for that matter any other parts of the tree)? How might one classify leaves? Build a mathematical model to describe and classify leaves. Consider and answer the following: ? Why do leaves have the various shapes that they have? ? Do the shapes “minimize” overlapping individual shadows that are cast, so as to maximize exposure? Does the distribution of leaves within the “volume” of the tree and its branches effect the shape? ? Speaking of profiles, is leaf shape (general characteristics) related to tree profile/branching structure?
2013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《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 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章程和参赛规则的，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，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，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）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3. 指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：
2013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）：
2012年北京师范大学珠海分校数学建模竞赛 题目：对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的分析与预测 摘要 本文研究的是对自数学建模竞赛开展以来各高校建模水平的评价比较和预测问题。我们将针对题目要求，建立适当的评价模型和预测模型，主要解决对中国大学生数学建模竞赛历年成绩的评价、排序和预测问题。 首先我们用层次分析法来评价广东赛区各校2008年至2011年及全国各大高校1994至2011年数学建模成绩，从而给出广东赛区各校及全国各大高校建模成绩的科学、合理的评价及排序；其次运用灰色预测模型解决广东赛区各院校2012年建模成绩的预测。 针对问题一，首先我们对比了2008到2011年参加建模比赛的学校，通过分析我们选择了四年都参加了比赛的学校进行合理的排序（具体分析过程见表13），同时对本科甲组和专科乙组我们分别进行排序比较。在具体解决问题的过程中，我们先分析得出影响评价结果的主要因素：获奖情况和获奖比例，其中获奖情况主要考虑国家一等奖、国家二等奖、省一等奖、省二等奖、省三等奖，我们采用层次分析法，并依据判断尺度构造出各个层次的判断矩阵，对它们逐个做出一致性检验，在一致性符合要求的情况下，通过公式与matlab求得各大学的权重，总结得分并进行排序（结果见表11）；在对广东赛区各高校2012建模成绩预测问题中，我们采用灰色预测模型，我们以华南农业大学为例，得到该校2012年建模比赛获奖情况为：省一等奖、省二等奖、省三等奖及成功参赛奖分别为5、9、8、8(其它各高校预测结果见表10）。 针对问题二，我们对全国各院校的自建模竞赛活动开展以来建模成绩排序采用与问题一相同的数学模型，在获奖情况考虑的是全国一等奖、全国二等奖。运用matlab求解，结果见表12。 针对问题三，我们通过对一、二问排序的解答及数据的分析，得出在对院校进评价和预测时还应考虑到各院的师资力量、学校受重视程度、学生情况、参赛经验等因素，考虑到这些因素，为以后评价高校建模水平提供更可靠的依据。 关键词：层次分析法权向量灰色预测模型模型检验 matlab
首先纠正一下对于数学建模的看法，数学建模重要的是一种数学思想，即使是没有牢固的数学根底，一样可以在建模的赛场上大放异彩。 下面先把试题读一下，个人认为的重点词汇已经标出出来。（不要盲目听从任何人所谓的专家建议） A题葡萄酒的评价 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。附件1给出了某 一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的 和酿酒葡萄的成分数据。请尝试建立数学模型讨论下列问题： 1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？ 2. 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。 3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 4．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？ 附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格） 附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格） 附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格） 解题思路： 1、众所周知，对于同一事物的评价，如果大家的意见越一致，那么评 价的可信度就越高。所以对于问题1的解题思路也就清晰明了了。
我们可以通过离散度（所谓离散程度，即观测变量各个取值之间的 差异程度。它是用以衡量风险大小的指标。）这一概念来对每一组评 酒员作出的评估作出风险分析。显而易见的是若风险评估的值越高，这组评酒员的评价就存在问题了。若风险评估值大小相当，这说明 这两组评酒员是没有明显差异的。 2、题目中要求对葡萄作出评级。看起来似乎没有思路，那么我们可以 动一下我们的小脑筋。既然对于评级我们没有参考标准，那么我们 可以参考评酒员的评价。即使用逆向思维，从评酒员的评分发出， 那么大体上葡萄的分级基本上就能确定下来，根据确定先来的葡萄 分级进行逆推，就可以得出结论。 3、对于这个问题，最直观也是最基本的思路就是看两者之间的趋势。 （作出两者的趋势图）。通过对趋势图的直接观察，两者之间的大体 关系即可确定，然后根据曲线拟合的方法可得出两者间的函数关系。 4、对于问题4的这中学术中称之为白痴型问题，大家肯定一眼就能得 出结论，那就是肯定能用理化指标来评价葡萄酒的质量。但这里有 个前提，就是先分析葡萄和葡萄酒理化指标之间的关系，显然这是 解题的关键。对于这种大量数据的问题，只要通过计算机实现，基 本上不要考虑认为分析，因为在浪费大量时间的前提下基本上不会 得出结论。言归正传，谈一下解题的关键点或者是捷径，可以通过 附件一种的数据来作出评价。至于具体的方法，因为只是初步的讲 解还未作出具体判断。估计会在后续的评论中作出判断。 谢谢大家，小马过河预祝大家考出理想成绩。
第五届华中地区大学生数学建模邀请赛 承 诺 书 我们仔细阅读了《第五届华中地区大学生数学建模邀请赛的选手须知》。 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。 我们的竞赛编号为： 10487022 我们的选择题号为： B题 参赛队员（打印并签名）： 队员1： 刘佩 队员2： 魏肖 队员3： 朱馨 （以下内容参赛队伍不需要填写） 评阅编号： 武工用 汉业与应数学学会 委 中地大生建模邀竞赛组会 第五届华区学数学请赛
题目：基于因子分析法和K-means聚类算法的高校硕士研究生指 标分配问题 摘要 本文对过去研究生指标的分配以及2012年研究生名额分配的问题进行了建模、求解和相关的分析。 针对问题一，首先，根据题意研究生招生指标分配主要根据指导教师的数量以及教师岗位进行分配，可以选取2007年~2011年招生人数以及招生总人数这六个因素作为判断教师等级的指标；然后，根据分析对七个等级分别建立与六个指标的线性关系的模型，求解相关的系数；最后，将未知等级岗位的数据分别与七个模型进行拟合，根据拟合效果判断未知等级的等级岗位。 针对问题二，关注岗位和科研经费、发表中英文数目等的关系时可以发现，岗位代表着综合实力，其内在包含着科研经费等各种数据。于是这个问题也就转化成为对科研经费、发表中英文数目等各项数据进行处理，得到每个岗位的综合实力数值，解释它与招生人数的关系。首先，对科研经费等数据进行标准化处理，消除量纲；然后，利用因子分析法建立模型；之后，利用解出基于相关系数矩阵R的主成分解；最后利用得到的综合指数与招生人数进行比较，对以教师岗位级别为指标分配研究生名额给出合理解释。 针对问题三，在兼顾到岗位的同时又要兼顾到两种类型的招生，所以要探究每个岗位的内部的学术和专业两种能力比例，以这个比例来确定招生时候两种学生的比例。这里存在一个对两种能力量化的问题。我们采用R型聚类分析对指标进行分类，代表学术型和专业型。然后对两类指标数据进行处理得到比例。 针对问题四，首先，根据每个学科的学科特点和学科发展特点，运用K-means聚类算法对学科进行分类，分为学术型和专业型两类；然后，分别从上述两类中选择一门学科进行具体的分析，得到具体的名额分配比例。 针对问题五，首先，查找了相关的资料；然后，对查找的资料进行了整理，在前面四个问题的基础上最终确定了可能对研究生指标分配问题有影响的几个因素；最后，根据找出的因素进行了分析，并最终整理出 最后，对模型的优缺点进行了相关的讨论和推广。
2012年暑期培训数学建模第二次模拟 承诺书 我们仔细阅读了数学建模联赛的竞赛规则。 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）与本队以外的任何人（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它公开的资料（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，我们愿意承担由此引起的一切后果。 我们的参赛报名号为： 参赛队员(签名) ： 队员1： 队员2： 队员3：
2012年暑期培训数学建模第二次模拟 编号专用页 参赛队伍的参赛号码：（请各个参赛队提前填写好）： 竞赛统一编号（由竞赛组委会送至评委团前编号）： 竞赛评阅编号（由竞赛评委团评阅前进行编号）： 数学课程的成绩分析 摘要 本文针对大学甲、乙两个专业数学成绩分析问题，进行建模分析，主要用到统计分析的知识和 excel以及matlab软件，建立了方差分析、相关分析的相关模型，研究了影响学生成绩的相关因素, 以及大学生如何进行数学课程的学习。 问题一针对每门课程分析两个专业的数学成绩可以通过excel工具得出各门功课的平均值、方差
进行比较分析。 问题二针对专业分析两个专业的数学成绩的数学水平有无明显差异，可以运用平均数、方差进行 比较。并对两专业的数学成绩进行T检验，进一步分析其有无显著性差异。 问题三针对各班高数成绩和线代、概率论成绩进行散点图描述建立一元回归线性模型，然后对模 型进行求解，对模型进行改进。包括分析置信区间，残差等。 关键词：平均值方差 T检验一元回归线性模型置信区间 残差 excel matlab 一、问题重述 附件是甲专业和乙专业的高等数学上册、高等数学下册、线性代数、概率论与数理统计等三门数学课程的成绩数据，请根据数据分析并回答以下问题： （1）针对每门课程分析，两个专业的分数是否有明显差异？ （2）针对专业分析，两个专业学生的数学水平有无明显差异？ （3）高等数学成绩的优劣，是否影响线性代数、概率论与数理统计的得分情况？ （4）根据你所作出的以上分析，面向本科生同学阐述你对于大学数学课程学习方面的看法。 二、模型假设 1.假设附件中所给的数据为学生真实考试成绩（由于数据的来源要符合真实可靠的原则）； 2.每位学生的成绩之间是相互独立的； 3.同一个专业不同班之间学生的成绩是相互独立的； 4.假设显著性水平是a=0.05; 三、符号约定 X：甲专业高数平均成绩 Y：乙专业高数平均成绩 ：回归系数 ：回归系数 四、问题分析 问题一分析：比较两个专业成绩是否有明显差异可以通过分别求出各自的成绩平均值以及方差等方法，并画出柱状图来形象表示。 问题二分析：比较两个专业数学水平可以在平均值与方差的基础上进行T检验，从而得出结论。 问题三分析:根据处理后的数据分析高数成绩对其他两科的影响，首先根据数据画出散点图进行模型建立，再用matlab进行回归分析，求出回归系数并分析模型的残差，对模型进行改进直至得到较为满意的模型；并根据模型对问题进行分析得出结论。
（一）葡萄酒观察方法 1 酒液总体观察 1.1 澄清度观察 衡量葡萄酒澄清程度的指标有透明度、浑浊度等，与之相关的指标还有是否光亮、有无沉淀等。优良的葡萄酒必须澄清、透明(色深的红葡萄酒例外)、光亮。 a.澄清：是衡量葡萄酒外观质量的重要指标。澄清表示的是葡萄酒明净清澈、不含悬浮物。通常情况下，澄清的葡萄酒也具有光泽。 b.透明度：表示的是葡萄酒允许可见光透过的程度。 红葡萄酒如果颜色很深，则澄清的葡萄酒也不一定透明。 c.浑浊度：表示的是葡萄酒的浑浊程度，浑浊的葡萄酒含有悬浮物。葡萄酒的浑浊往往是由微生物病害、酶破败或金属破败引起的。浑浊的葡萄酒其口感质量也差。 d.沉淀：指的是从葡萄酒中析出的固体物质。沉淀是由于在陈酿过程中，葡萄酒构成成份的溶解度变小引起的，一般不会影响葡萄酒的质量。 1.2 颜色观察 葡萄酒的颜色受酒龄影响，新红葡萄酒由于源于果皮花色素苷的作用，通常颜色鲜艳，为紫红色和宝石红色，带紫色色调；在葡萄酒的成熟过程中，丹宁逐渐与游离花色素苷等结合而使成年葡萄酒带有黄色色调。瓦红或砖红色为成年红葡萄酒的常有的颜色，而棕红色则为在瓶内陈酿10年以上的红葡萄酒的颜色。因此，可根据颜色，判断葡萄酒的成熟状况。 葡萄酒的颜色和口感的变化存在着平行性，颜色和口感之间必须相互协调平衡。颜色的深浅反应葡萄酒的结构、丰满度以及尾味和余味。如在红葡萄酒中，颜色的深浅与丹宁的含量往往正相关。如果红葡萄酒颜色深而浓，几乎处于半透明状态，多数情况下它必然醇厚、丰满、丹宁感强。相反，色浅的葡萄酒，则味淡、味短。当然，如果较柔和，具醇香，仍不失为好酒。例如瓦红色的红葡萄酒，必须与浓郁的醇香和柔顺的口感同时存在，否则表明该酒是人工催熟条件下陈酿而未能表现出最佳感官质量。 带紫色的新葡萄酒往往口味平淡、瘦弱、尖酸、粗糙；褐色过重的成年葡萄酒，氧化过重、老化。 1.3 浑浊度观察 观察葡萄酒有无下列情况：略失光，失光，欠透明，微混浊，极浑浊，雾状混浊，乳状混浊； 1.4 沉淀观察 观察葡萄酒有无下列情况：有无沉淀，沉淀类型：纤维状沉淀，颗粒状沉淀，絮状沉淀，酒石结晶，片状沉淀，块状沉淀。 2 酒液表面观察 2.1 流动性观察 如果葡萄酒不正常，则其流动性差；如倒时无声，无气泡，呈油状。 --灰腐病危害的葡萄酿的酒； --酒发生了由乳酸菌引起的油脂病。 2.2观察液面方法 方法A：用食指和姆指捏着酒杯的杯脚，将酒杯置于腰高，低头垂直观察葡萄酒的液面。或者将酒杯置于品尝桌上，站立弯腰垂直观察。 方法B：如果葡萄酒透明度良好，也可从酒杯的下方向上观察液面。 正常葡萄酒的液面标准 a. 葡萄酒的液面呈圆盘状； b. 葡萄酒的液面洁净、光亮、完整； c. 透过圆盘状的液面，可观察到"珍珠"，即杯体与杯柱的联接处。表明葡萄酒具有良好的透明性。
脑卒中发病环境因素分析及干预 摘要 环境因素已被证实与脑卒中的诱发密切相关，本文从定量角度给出了脑卒中的发病率与环境因素之间的关系，并提出发病预警和干预的建议方案。 问题一要求对发病人群进行统计描述，我们首先对原始数据进行再加工整理，得到不同性别、不同职业及不同年龄段的发病率数据，通过计算发病人群分布的众数、四分位差、偏度、峰度等统计指标，得到了发病人群分布的特征：如发病人群的年龄呈左偏、平峰分布等。 针对问题二，为全面分析发病率与环境因素的关系，我们增加考虑温度差、和湿度差因素，通过建立统计回归模型，得到了脑卒中发病率与气压、温度、湿度、温度差和湿度差之间的量化关系，结果分析显示拟合优度和显著性检验都令人满意。 最后，根据问题一和问题二得到的结果，我们对不同的年龄层次、职业人群，气候条件等提出了相应的预警干预方案。 关键词：众数、四分位数、偏度、峰度、统计回归
问题的重述 脑卒中（俗称脑中风）是目前威胁人类生命的严重疾病之一，它的发生是一个漫长的过程，一旦得病就很难逆转。这种疾病的诱发已经被证实与环境因素，包括气温和湿度之间存在密切的关系。对脑卒中的发病环境因素进行分析，其目的是为了进行疾病的风险评估，对脑卒中高危人群能够及时采取干预措施，也让尚未得病的健康人，或者亚健康人了解自己得脑卒中风险程度，进行自我保护。同时，通过数据模型的建立，掌握疾病发病率的规律，对于卫生行政部门和医疗机构合理调配医务力量、改善就诊治疗环境、配置床位和医疗药物等都具有实际的指导意义。 数据来源于中国某城市各家医院2007年1月至2010年12月的脑卒中发病病例信息以及相应期间当地的逐日气象资料。根据题目提供的数据，回答以下问题： 1．根据病人基本信息，对发病人群进行统计描述。 2．建立数学模型研究脑卒中发病率与气温、气压、相对湿度间的关系。 3．查阅和搜集文献中有关脑卒中高危人群的重要特征和关键指标，结合1，2中所得结论，对高危人群提出预警和干预的建议方案。 问题假设 1.脑卒中发病因素只考虑气压、温度、湿度、温度差、湿度差，不考虑其它非环境因素； 2.在07至10年的相应时间段上，当环境因素稳定时，脑卒中人群的发病率服从正态分布； 3.忽略数据统计过程中的微小误差。 符号的假设 M——脑卒中发病人群年龄分布的众数 M——脑卒中发病人群年龄分布的中位数 e Q——脑卒中发病人群年龄分布的上四分位数 L Q——脑卒中发病人群年龄分布的下四分位数 U V——脑卒中发病人群年龄分布的异众比率 r X——脑卒中发病人群年龄分布的均值 Q——脑卒中发病人群年龄分布的四分位数差 D ——脑卒中发病人群年龄分布的偏态系数 3
图一的两组红葡萄酒的平均值、和标准差 第二组红葡萄酒 标准差平均值标准差酒样品1 9.638465 酒样品1 68.1 9.048634 酒样品2 80.3 6.307843 酒样品2 74 4.027682 酒样品3 80.4 6.769211 酒样品3 74.6 5.541761 酒样品4 68.6 10.39444 酒样品4 71.2 6.425643 酒样品5 73.3 7.874713 酒样品5 72.1 3.695342 酒样品6 72.2 7.728734 酒样品6 66.3 4.595892 酒样品7 71.5 10.17895 酒样品7 65.3 7.91693 酒样品8 72.3 6.634087 酒样品8 66 8.069146 酒样品9 81.5 5.739725 酒样品9 78.2 5.072803 酒样品10 74.2 5.51362 酒样品10 68.8 6.014797 酒样品11 61.7 7.91693 酒样品11 61.6 6.168018 酒样品12 53.9 8.924996 酒样品12 68.3 5.012207 酒样品13 74.6 6.703233 酒样品13 68.8 3.910101 酒样品14 73 6 酒样品14 72.6 4.812022 酒样品15 58.7 9.250225 酒样品15 65.7 6.429965 酒样品16 74.9 4.254409 酒样品16 69.9 4.483302 酒样品17 79.3 9.381424 酒样品17 74.5 3.02765 酒样品18 59.9 6.871034 酒样品18 65.4 7.089899 酒样品19 69.4 6.25744 酒样品19 72.6 7.426679 酒样品20 78.6 5.103376 酒样品20 75.8 6.250333 酒样品21 77.1 10.77497 酒样品21 72.2 5.95912 酒样品22 77.2 7.11493 酒样品22 71.6 4.926121 酒样品23 85.6 5.699903 酒样品23 77.1 4.976612 酒样品24 78 8.653837 酒样品24 71.5 3.27448 酒样品25 69.2 8.038795 酒样品25 68.2 6.613118 酒样品26 73.8 5.593647 酒样品26 72 6.44636 酒样品27 73 7.055337 酒样品27 71.5 4.527693 图二两组白葡萄酒的平均值、和标准差 第一组白葡萄酒第二组白葡萄酒 干白品种平均值标准差干白品种平均值标准差 酒样品1 82 9.60324 酒样品1 77.9 5.087021 酒样品2 74.2 14.1798 酒样品2 75.8 7.00476 酒样品3 85.3 19.10817 酒样品3 75.6 11.93687 酒样品4 79.4 6.686637 酒样品4 76.9 6.488451 酒样品5 71 11.24475 酒样品5 26.1 5.126185 酒样品6 68.4 12.75583 酒样品6 75.5 4.766783 酒样品7 77.5 6.258328 酒样品7 74.2 1.212265 酒样品8 71.4 13.54991 酒样品8 72.3 5.578729 酒样品9 72.9 9.631545 酒样品9 80.4 10.30857 酒样品10 74.3 14.58348 酒样品10 79.8 8.390471
（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”） A题葡萄酒的评价 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。附件1给出了某一年份一些葡萄酒的评价结果，附件2和附件3分别给出了该年份这些葡萄酒的和酿酒葡萄的成分数据。请尝试建立数学模型讨论下列问题： 1. 分析附件1中两组评酒员的评价结果有无显著性差异，哪一组结果更可信？ 2. 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。 3. 分析酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的联系。 4．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？ 附件1：葡萄酒品尝评分表（含4个表格） 附件2：葡萄和葡萄酒的理化指标（含2个表格） 附件3：葡萄和葡萄酒的芳香物质（含4个表格）
（请先阅读“全国大学生数学建模竞赛论文格式规范”） B题太阳能小屋的设计 在设计太阳能小屋时，需在建筑物外表面（屋顶及外墙）铺设光伏电池，光伏电池组件所产生的直流电需要经过逆变器转换成220V交流电才能供家庭使用，并将剩余电量输入电网。不同种类的光伏电池每峰瓦的价格差别很大，且每峰瓦的实际发电效率或发电量还受诸多因素的影响，如太阳辐射强度、光线入射角、环境、建筑物所处的地理纬度、地区的气候与气象条件、安装部位及方式（贴附或架空）等。因此，在太阳能小屋的设计中，研究光伏电池在小屋外表面的优化铺设是很重要的问题。 附件1-7提供了相关信息。请参考附件提供的数据，对下列三个问题，分别给出小屋外表面光伏电池的铺设方案，使小屋的全年太阳能光伏发电总量尽可能大，而单位发电量的费用尽可能小，并计算出小屋光伏电池35年寿命期内的发电总量、经济效益（当前民用电价按0.5元/kWh计算）及投资的回收年限。 在求解每个问题时，都要求配有图示，给出小屋各外表面电池组件铺设分组阵列图形及组件连接方式（串、并联）示意图，也要给出电池组件分组阵列容量及选配逆变器规格列表。 在同一表面采用两种或两种以上类型的光伏电池组件时，同一型号的电池板可串联，而不同型号的电池板不可串联。在不同表面上，即使是相同型号的电池也不能进行串、并联连接。应注意分组连接方式及逆变器的选配。 问题1：请根据山西省大同市的气象数据，仅考虑贴附安装方式，选定光伏电池组件，对小屋（见附件2）的部分外表面进行铺设，并根据电池组件分组数量和容量，选配相应的逆变器的容量和数量。 问题2：电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率，请选择架空方式安装光伏电池，重新考虑问题1。 问题3：根据附件7给出的小屋建筑要求，请为大同市重新设计一个小屋，要求画出小屋的外形图，并对所设计小屋的外表面优化铺设光伏电池，给出铺设及分组连接方式，选配逆变器，计算相应结果。 附件1：光伏电池组件的分组及逆变器选择的要求 附件2：给定小屋的外观尺寸图
2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛a题 摘要 2013年嫦娥三号成功发射，标志着我国航天事业上的又一个里程碑，针对嫦娥三号软着陆问题，分别建立着陆前轨道准备模型和软着陆轨道模型，建立动力学方程，以燃料最省为目标进行求解。 问题一： 在软着陆前准备轨道上利用开普勒定律、能量守恒定律以及卫星轨道的相关知识，利用牛顿迭代法分别确定了近月点和远月点的速度分别为 1.6925km/s、1.6142km/s，位置分别为（19.91W，20.96N），（160.49E,69.31S）。 问题二： 在较为复杂的软着陆阶段，因为相对于月球的半径，嫦娥三号到月球的表面的距离太小，如果以月球中心建立坐标系会造成比较大的误差，因此选择在月球表面建立直角坐标系，在主减速阶段的类平抛面上建立相应的动力学模型，求出关键点的状态和并设计出相应的轨道，接下来通过利用灰度值阀值分割方法和螺旋搜索法对粗避障阶段和精避障阶段的地面地形进行相应的分析，找出安全点，然后调整嫦娥三号的方向以便安全降落，最后在落地时通过姿态发动机调整探测器的姿态，使之可以平稳的落到安全点上，在以上的各个阶段都可以以燃料最省为最优指标，从而建立非线性的最优规划的动力学模型，并基于该动力学模型可以对各个阶段的制导率进行优化设计由此就可以得到各个阶段的最优控制策略， 问题三： 最后针对所设计的轨道和各个阶段的控制策略进行了误差分析和灵敏度分析。对系统误差和偶然误差都做了解释；通过灵敏度分析发现，嫦娥三号在近月点的位置对结果的影响最大。 关键字牛顿迭代法，灰度值阀值分割，螺旋搜索法，灵敏度分析
一、问题重述 嫦娥三号于2013年12月2日1时30分成功发射，12月6日抵达月球轨道。嫦娥三号在着陆准备轨道上的运行质量为 2.4t，其安装在下部的主减速发动机能够产生1500N到7500N的可调节推力，其比冲（即单位质量的推进剂产生的推力）为2940m/s，可以满足调整速度的控制要求。在四周安装有姿态调整发动机，在给定主减速发动机的推力方向后，能够自动通过多个发动机的脉冲组合实现各种姿态的调整控制。嫦娥三号的预定着陆点为19.51W，44.12N，海拔为-2641m。 嫦娥三号在高速飞行的情况下，要保证准确地在月球预定区域内实现软着陆，关键问题是着陆轨道与控制策略的设计。其着陆轨道设计的基本要求：着陆准备轨道为近月点15km，远月点100km的椭圆形轨道；着陆轨道为从近月点至着陆点，其软着陆过程共分为6个阶段，要求满足每个阶段在关键点所处的状态；尽量减少软着陆过程的燃料消耗。 根据上述的基本要求，请你们建立数学模型解决下面的问题： （1）确定着陆准备轨道近月点和远月点的位置，以及嫦娥三号相应的速度大小和方向。 （2）确定嫦娥三号的着陆轨道和在6个阶段的最优控制策略。 （3）对于所设计设计的着陆轨道和控制策略做相应的误差分析和敏感性分析。 二、问题分析 对于问题一，本文通过查找资料，发现嫦娥三号的运行轨道正好符合开普勒定律第一定律，其次根据开普勒第二定律和能量守恒定律，我们可以得出位于近月点以及远月点的速度大小以及方向，然后利用卫星轨道的相关知识，以月球赤道为平面建立空间直角坐标系，根据嫦娥三号的绕行轨道和赤道平面的的夹角计算出近月点和远月点的位置。 对于问题二，本文分为六段建立模型考虑问题，因为嫦娥三号距离月球地面的位置相对月球半径来说太小，所以我们在月球表面建立直角坐标系，根据的要求要在主减速阶段要求到达预订着陆点上方，利用抛物线相关知识建立精确动力学模型，用最优化方法求出结果，得到相应的再该阶段的控制策略。其次在粗避障和精避障阶段，利用距离地面2400米和100米的高程图，使用图像灰度值阀值分割方法和螺旋搜索法，将图中的不同高度的地面进行分割，分两次缩小安全点的位置，然后再最后下落过程中启动小型姿态发动机来进行水平调以便整最终安全着陆。 针对问题三我们从多个方面出发回归整个建模过程，对一些误差进行了分析，得到了减少误差的方法。
B 题 太阳能小屋的设计 摘要 本题要求设计一个太阳能光伏电池的铺设方案，使得太阳能小屋的年发电量尽可能大，同时单位发电量的费用尽可能小。为此我们首先研究了了太阳能发电原理，然后运用太阳能辐射原理以及布格——朗伯定律，计算出每种型号光伏电池在小屋的不同表面的发电年收益率，经过计算我们得出了A 类型光伏电池铺设在小屋顶面不能收益等（见附录）有益于简化模型的结论。 在模型建立过程中，我们首先通过计算每种型号光伏电池在不同表面的收益率的大小，进而选择各个表面要铺设的光伏电池型号。由于不同型号的电池不能串联，我们规定每个表面铺设多于两种型号的光伏电池，来进一步优化了模型。 问题一，在模型求解中，我们使用Excel 软件，首先穷举出每个表面铺设一种型号光伏电池的35年收益，然后穷举出每个表面铺设两种型号光伏电池时的收益。最后得出最优解是年收入为：13330元，35年的收益320536元。铺设方案见模型求解，当民用电价Wh k /5.0元不变时，小屋的投资回收年限为：7年。 针对问题二，我们考虑到小屋表面电池板的朝向与倾角均会影响到光伏电池的工作效率。在问题一的基础上，我们为了使房顶能够获取最大的辐射能，通过查阅文献，并通过相关计算得出：当大倾斜面的光伏电池的倾斜角度为5°，小倾斜面的光伏电池的倾斜角度为45°，光伏电池的朝向为北偏西23.10°时电池所受到的辐射最强，太阳能小屋的收益最大。 针对问题三，我们充分利用前两问的结果，我们注意到房屋的北面和东面的太阳能辐射较弱，所以我们选择在这两面设计了最大窗墙比。同时对太阳能小屋的朝向和屋顶的角度进行了优化，使得小屋的表面尽可能大，接收的总辐射强度最大，最后建立模型求出经济效益。 关键词： 多目标 整数规划 Excel 软件
车道被占用对城市道路通行能力影响的研究 摘要 关键词：排队论车辆-速度模型 1 问题重述 车道被占用是指因交通事故、路边停车、占道施工等因素，导致车道或道路横断面通行能力在单位时间内降低的现象。由于城市道路具有交通流密度大、连续性强等特点，一条车道被占用，就可能降低路段所有车道的通行能力，即使时间短，也可能引起车辆排队，出现交通阻塞。如处理不当，甚至出现区域性拥堵。 车道被占用的情况种类繁多、复杂，正确估算车道被占用对城市道路通行能力的影响程度，将为交通管理部门正确引导车辆行驶、审批占道施工、设计道路渠化方案、设置路边停车位和设置非港湾式公交车站等提供理论依据。 问题1：根据视频1（附件1），描述视频中交通事故发生至撤离期间,事故所处横断面实际通行能力的变化过程。 问题2：根据问题1所得结论，结合视频2（附件2），分析说明同一横断面交通事故所占车道不同对该横断面实际通行能力影响的差异。 问题3：构建数学模型，分析视频1（附件1）中交通事故所影响的路段车辆排队长度与事故横断面实际通行能力、事故持续时间、路段上游车流量间的关系。 问题4：假如视频1（附件1）中的交通事故所处横断面距离上游路口变为140米，路段下游方向需求不变，路段上游车流量为1500pcu/h,事故发生时车辆初始排队长度为零，且事故持续不撤离。请估算，从事故发生开始，经过多长时间，车辆排队长度将到达上游路口。 2 问题分析 2.1 问题1的分析 在一定的间段内，任何车辆通过道路的最大交通体数量。（辆/ (h 车道) 首先对视频1的信息进行提取，先数出事故未发生的时候，单位时间内通过的车辆，在数出发生事故之后单位时间内通过的车辆，注意，一定要在红灯变成绿灯之后的时候，也就车流量处于饱和的时候提取出事故前与事故后的车辆数。对于这一点我们需要进行数据补足，然后通过查找资料定义实际道路通行能力函数，找出基本通行能力，实际通行能力最大交通量，以及设计通行能力之间的函数关系。在计算的时候注意的条件，当实际交通条件与“理想”条件不同时，本研究中所采取的处理方法是计算交通量时按换算系数将不同类型的车辆换算出标准车，建立车速—通行量的的模型。最后得到函数运行的结果后，将结果用图形的形式描述事故所处的横断面积实际通行能力的变化过程。