酿酒葡萄分级

葡萄酒分级标准葡萄酒是一种古老而又充满魅力的酒类，它的品质和等级直接关系到葡萄酒的市场价值和消费者口味。

因此，对葡萄酒的分级标准是非常重要的。

葡萄酒的分级标准通常由国家或地区的葡萄酒产区管理机构或葡萄酒协会制定，并且遵循一定的原则和规定。

下面将介绍一般情况下葡萄酒的分级标准。

首先，葡萄酒的分级标准通常包括葡萄酒的产地、葡萄品种、酿造工艺、质量等级等因素。

葡萄酒的产地通常是一个很重要的因素，因为不同的产地会影响到葡萄酒的口感和风味。

一些葡萄酒产区因为其独特的土壤和气候条件而被认为是高品质的产区，这些产区生产的葡萄酒通常会被赋予更高的等级。

其次，葡萄品种也是影响葡萄酒分级的重要因素。

不同的葡萄品种具有不同的风味特点，一些葡萄品种因为其稀有性或者独特的风味而被认为是高品质的葡萄品种，这些葡萄品种酿造的葡萄酒通常会被赋予更高的等级。

此外，葡萄酒的酿造工艺也是影响葡萄酒分级的重要因素之一。

一般来说，传统的酿造工艺和精细的酿造工艺会使葡萄酒更加优质，因此这些葡萄酒通常会被赋予更高的等级。

最后，葡萄酒的质量等级也是葡萄酒分级的关键因素之一。

葡萄酒的质量等级通常由专业的葡萄酒品鉴师根据葡萄酒的外观、气味、口感等方面进行评定，评定结果会直接影响到葡萄酒的等级。

总的来说，葡萄酒的分级标准是一个综合考量葡萄酒产地、葡萄品种、酿造工艺和质量等级等多个因素的过程。

只有在这些因素都达到一定标准的情况下，葡萄酒才能获得更高的等级。

因此，葡萄酒的分级标准是非常重要的，它不仅可以帮助消费者更好地了解葡萄酒的品质，也可以促进葡萄酒产业的发展和提升。

葡萄酒等级(1) [葡萄酒等级]法国红酒文化知识法国的红酒文化是伴随着法国的历史与文明成长和发展起来的。

下面是百分网小编为大家整理的关于法国红酒文化知识，希望大家喜欢!法国红酒基础知识法国玛格丽红葡萄酿酒有限公司是世界名牌葡萄酿酒知名酒庄，波尔多玛格丽红葡萄酒享誉世界，它口感柔顺细致，风情万种，有“法国葡萄酒皇后”的美称，是世界公认最大的葡萄酒产地。

1855年，世界万国博览会在巴黎举行。

当时的法国国王拿破仑三世命令波尔多商会将波尔多产区的葡萄酒进行等级评定，这张波尔多葡萄酒等级表流传至今，波尔多五大顶级酒庄(Chateau Lafite-Rothshild、Chateau Margaux、Chateau Latour、Chateau Haut Brion、Chateau Monton-Rothshild)也由此闻名世界。

时过境迁，许多法国波尔多红酒庄园的风貌已大有改观，庄园主历经了数次变更，酿造方法也与先前有了不同，但这个分级法的原则至今仍被人们遵循，并推广到法国乃至世界。

古老的葡萄酒行会对波尔多来说，同样值得一提。

这是一个由社会名流和葡萄酒专业人士组成的非盈利性协会，他们身着古色古香的红顶红袍，系着白色披肩，举行庄严盛大的仪式，隆重纪念与葡萄酒相关的节气和活动。

行会世代相传，延续至今。

波尔多是法国最大的AOC葡萄酒产区。

同样是波尔多AOC等级的红葡萄酒，在分级上还大有不同，通常是酒标上标称的产区越小，葡萄酒的质量越高，所以酒庄(Margaret Red)的酒最为名贵。

在波尔多纵横十万公顷的葡萄园上，遍布大小酒庄8000多个，出产的葡萄酒各具风格，纵是一街之隔，风味亦截然不同，这也是波尔多红酒令人着迷的原因之一。

酒城波尔多有句名言：酒是酿造师的孩子。

意思是说，有了优秀的酿造师，才能创造出高质量的酒。

波尔多玛格丽红红酒的高贵源于它漫长而细致的酿造方式：葡萄汁在发酵过程中，浸皮的时间控制着红酒清澈动人的颜色及酒中丹宁的含量;发酵完成后，需要将沉于发酵槽底的酒渣抽取出来，这是一段缓慢而耐心的过程;接下来是选出品质最好的酒，同时将不同品种的葡萄酒以完美的比例结合。

法国葡萄酒分级标准法国葡萄酒一直以其丰富的品种和优质的口感闻名于世。

而法国葡萄酒的分级标准更是严格而完善，为消费者提供了可靠的参考依据。

法国葡萄酒分级标准主要包括AOC、VDP和Vin de France三个等级。

首先是AOC（Appellation d'Origine Contrôlée），即受控产区。

AOC是法国葡萄酒分级中最高级别的认证，它确保了葡萄酒的产地、品种和酿造工艺都符合严格的标准。

AOC认证的葡萄酒通常来自于特定的产区，比如勃艮第、波尔多等。

这些产区都有其独特的气候和土壤条件，对葡萄的生长和成熟起着至关重要的作用。

因此，AOC认证的葡萄酒往往具有浓厚的地域特色，口感丰富，品质优良。

其次是VDP（Vin de Pays），即乡村葡萄酒。

VDP是法国葡萄酒分级中的中等级别，相对于AOC而言，VDP的标准相对宽松一些。

VDP认证的葡萄酒通常来自于更大的地区范围，品种和酿造工艺也相对灵活。

VDP葡萄酒的特点是多样性，不同的产区和酿酒师可以展现出更多的创意和个性，因此VDP葡萄酒的口感和风味也更加丰富多样。

最后是Vin de France，即法国葡萄酒。

这是法国葡萄酒分级中的最低级别，也是最灵活的一个等级。

Vin de France可以来自于法国的任何地区，可以使用任何葡萄品种酿造，没有地域限制，也没有特定的酿造工艺要求。

因此，Vin de France葡萄酒的特点是多样性和灵活性，消费者可以根据自己的口味和需求选择更加个性化的葡萄酒。

总的来说，法国葡萄酒分级标准为消费者提供了清晰的指引，帮助他们更好地选择适合自己口味和需求的葡萄酒。

无论是追求地域特色和品质的AOC葡萄酒，还是更加个性化和多样化的VDP和Vin de France葡萄酒，都能满足消费者不同层次的需求。

因此，了解和掌握法国葡萄酒分级标准对于喜爱法国葡萄酒的消费者来说至关重要。

不同香气浓度酿酒葡萄品种鉴别体系
不同香气浓度酿酒葡萄品种鉴别体系如下：
•初级香气：来自葡萄本身的香气，不同的葡萄品种有不同的香气。

红葡萄往往呈现红色、黑色水果的香气，如草莓、黑加仑；白葡萄通常呈现草本、柑橘、热带水果或核果特征。

•二级香气：在葡萄酒酿造过程中，葡萄与酵母和细菌结合并与酵母和细菌相互作用，从而产生的多种香气，如面团、奶油、黄油、杏或桃的香气；
以及与橡木接触吸收的橡木香气。

•三级香气：随着陈年，葡萄酒的分子之间、葡萄酒与氧气之间相互作用，逐渐呈现出类似皮革、松露、部分香料（如肉豆蔻、茴香）、森林地表、烤肉和干果等香气。

需要注意的是，不同的酿酒葡萄品种会呈现出不同的香气特征，且同一品种在不同的气候、土壤和酿造工艺下也会产生不同的香气。

因此，该鉴别体系仅作为参考，实际香气浓度和风味可能会有所不同。

酿酒葡萄的分级标准含糖量与葡萄酒质量的关系最为密切 是控制葡萄果实成熟度的主要指标之一 同时 糖酸比也是判断酿酒葡萄果实成熟度的一个重要指标(李记明和李华1994)。

在浆果成熟过程中 由于叶片及果实本身的光合作用、呼吸作用、有机酸代谢及其他一系列生理反应使得葡萄浆果中含糖量不断增加 含酸量不断降低。

成熟期的昼夜温差、光照、降雨量及灌溉等因素是影响葡萄果实成熟度差异的主要因素。

BryanGCoombeetal(1980)的研究表明 只有适当的糖酸平衡的葡萄原料刁’能酿造出优质的葡萄酒 即最好的酿酒品种 加上最佳的成熟度 刁‘能酿出高质量的葡萄酒:葡萄原料过熟 所酿的葡萄酒酸低 pH值高 葡萄酒质量差;葡萄原料次等成熟 所酿的葡萄酒瘦弱而寡淡。

含糖量的高低是判断葡萄果实成熟与否的重要指标 既决定了所酿葡萄酒的潜在酒度 又在很大程度上决定了葡萄酒的风味。

在一定范围内 原料的含糖量越高 所酿葡萄酒的质量越好。

因此 并非原料的含糖量最高所酿葡萄酒的质量最好 高质量的葡萄酒是由含糖量较高的原料酿造的 并且要求原料中其他成分也达到一定的含量且具有较好的平衡关系。

葡萄果实中糖的含量一般为巧%一25% 果实中可溶性固形物含量与总糖含量呈正相关 且总糖占其可溶性固形物含量的60%一80% 葡萄及葡萄酒中多酚物质的含量因葡萄品种、产地、气候条件、栽培管理措施、酿造工艺等的不同而异。

即使是同一品种 不同的生态环境、气候条件和栽培管理措施也会导致其酚类物质含量差异较大 (KelleyMIHeazdinaGetal1998)。

一般而言 红葡萄品种果实中酚含量比白葡萄品种多。

葡萄的酚类物质主要存在于果皮、种子及果梗中 其中果梗和种子中酚类物质的含量分别占果穗总酚含量的20%和20%一55%(李华 2001;孙达旺1992)。

周存田等(1999)的研究进一步发现 红葡萄果实中 总酚含量在果皮、果肉、果汁和种子中的比例分别为33.3% 0.7% 3.4%和62.6%;相应在白葡萄中的比例分别为23.2% 0.9% 4.5%和71.4%。

葡萄酒的评价摘要经济快速发展的今天，葡萄酒越来越为众多人喜欢。

而如何评价葡萄酒的品质更成为一个很重要的问题。

我们根据题目中所提供的表格数据建立葡萄酒评价体系的模型，一边是生产葡萄酒和销售葡萄酒的相关企业获得最大利益。

对于消费者来说，也可以更了解葡萄酒的哪些指标对葡萄酒影响较大，以便更好的消费。

模型1，我们认为品酒员的评价是客观的，对于哪组评价更可信，我们运用方差分析的方法，方差越小可信度越高。

于是我们对每种葡萄酒样品的十名品酒员整体评价做方差，并把求出的方差做折线图，由此更直观的得出第二组红葡萄酒评酒员的评价结果方差年华更稳定。

模型2，我们从葡萄酒的质量出发，用葡萄酒的质量来衡量酿酒葡萄的好坏，对外观，香气，口感建立加权平均值的模型，通过分析加权平均值的大小，将样品酒分为四个等级，为优秀，良好，中等，差四种。

模型3，我们认为酿酒葡萄和葡萄酒的一级指标最能反映问题，所以我们选取花色苷，单宁与总酚这三种成分，对数据取平均值，并用MATLAB对数据进拟合，通过图像，我们得出酿酒葡萄和葡萄酒的理化指标之间呈线性关系。

模型4，对于问题四，由于酿酒红葡萄和红葡萄酒之间呈线性关系，我们选择酿酒红葡萄的总酚数据作参考指标，把品酒员对葡萄酒的评论作为标准，得出葡萄和葡萄酒的理化指标能用了评价葡萄酒的质量，并呈一次相关。

最后我们通过对葡萄酒和葡萄以及他们的理化指标之间的关联做出研究，得出结论，葡萄酒和酿酒葡萄之间线性相关，从而证明了我们模型的实用性。

关键词：方差分析，加权平均值，MATLAB，拟合一、问题重述如今随着人们生活水平的不断提高，人们对于生活品质的追求也有所提高。

葡萄酒业成为人们追求的消费品之一，因此对葡萄酒品质的评价就显得越来越重要了。

对企业来说，建立起葡萄酒的评价体系很重要，它能在更好的生产葡萄酒的同时，更好的了解消费者的心理，帮助企业获得更大的利益。

而品酒员对葡萄酒品尝后对其分类指标打分，求和得到总酚，从而确定葡萄酒的质量。

葡萄酒分级葡萄酒是一种古老而复杂的饮品，其品质和风味因多种因素而异。

为了帮助消费者更好地理解和选择葡萄酒，葡萄酒分级系统应运而生。

葡萄酒分级是一种对葡萄酒进行分类和评估的方法，通常根据产地、葡萄品种、酿造工艺以及质量等因素进行评定。

葡萄酒分级的历史可以追溯到法国波尔多地区的1855年葡萄酒分级制度的建立。

此后，许多其他葡萄酒产区也纷纷借鉴了波尔多的经验，建立了自己的葡萄酒分级系统。

目前，世界上各大葡萄酒产区都有各自的分级标准和体系，如法国新兴产区克鲁瓦尔地区的“圣爵修”，意大利的“DOCG”和美国的“AVA”。

在葡萄酒分级的体系中，通常将葡萄酒分为不同的档次或等级。

这些等级通常通过代表性葡萄酒的质量和特征来确定，以帮助消费者更好地选择他们所喜欢的葡萄酒。

下面将介绍一些常见的葡萄酒分级等级。

第一等级葡萄酒通常是该产区的顶级产品，具有出色的风味和质量。

这些葡萄酒通常是来自最佳葡萄园，采用最优质的葡萄品种，经过长时间的陈酿和精细工艺。

这些葡萄酒往往价格昂贵，适合特殊场合或收藏。

第二等级葡萄酒通常也是非常优质的产品，但与第一等级相比可能有一些差距。

这些葡萄酒仍然具有出色的风味和质量，但可能缺乏一些细节和复杂性。

第三等级葡萄酒通常是中档价位的产品，可能在质量和品味上略逊于前两个等级。

这些葡萄酒通常是可口的和令人满意的，但可能不具备复杂的风味。

第四等级葡萄酒通常是短期陈酿和较低价位的产品。

这些葡萄酒可能是年份较新或没有经过长时间的陈酿，因此味道相对较简单。

此外，还有一些特殊的葡萄酒分级等级，如特级葡萄酒或顶级酒庄的特别酒款。

这些葡萄酒通常是特殊年份的收藏品，或者是某个酒庄的顶级产品。

除了葡萄酒分级等级，一些产区还对葡萄酒的产地进行分级。

产地分级可以帮助消费者更好地了解和识别某个产区的葡萄酒。

总的来说，葡萄酒分级是葡萄酒界为了更好地评估和鉴定葡萄酒的品质和特征而建立的一个体系。

通过葡萄酒分级，消费者可以更好地了解和选择自己喜欢的葡萄酒。

酿酒葡萄分级的方法研究1 模糊C均值聚类1.1 算法描述聚类分析的目的是把分类对象按一定规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的，对类的数目和类的结构不必作任何假定。

在同一类里的这些对象在某种意义上倾向于彼此相似，而在不同类里的对象倾向于不相似。

硬聚类把每个待辨识的对象严格地划分到某类中，具有非此即彼的性质，模糊聚类由于能够描述样本类属的中介性，能够客观地反映现实世界，已逐渐成为聚类分析的主流[1-2]。

在此，我们采用模糊C均值聚类的方法。

模糊C均值聚类（FCM），是用隶属度确定每个数据点属于某个聚类的程度的一种算法。

FCM把n个向量x■（i=1，2，…，n）分为c个模糊组，并求每组的聚类中心，使得非相似性指标的价值函数达到最小。

与引入模糊划分相适应，隶属矩阵U允许有取值在0，1间的元素。

不过，加上归一化规定，一个数据集的隶属度的和总等于1：■u■=1，？坌j=1，…，n（1）那么，FCM的价值函数（或目标函数）就是：J（U，c■，…，c■）=■J■=■■u■■d■■（2）这里u■介于0，1间，c■为模糊组I的聚类中心，d■=‖c■-x■‖为第I个聚类中心与第j个数据点间的欧几里德距离；m∈[1，∞）是一个加权指数。

构造如下新的目标函数，可求得使（2）式达到最小值的必要条件：■（U，c■，…，c■，λ■，…，λ■）=J（U，c■，…，c■）+■■■λ■（■u■-1）=■■u■■d■■+■λ■（■u■-1）（3）这里λ■，j=1到n，是（1）式的n个约束式的拉格朗日乘子。

对所有输入参量求导，使式（2）达到最小的必要条件为：c■=■（4）和u■=■（5）由上述两个必要条件，模糊c均值聚类算法是一个简单的迭代过程。

在批处理方式运行时，FCM用下列步骤确定聚类中心c■和隶属矩阵U：步骤1：用值在0，1间的随机数初始化隶属矩阵U，使其满足式（1）中的约束条件。

步骤2：用式（4）计算c个聚类中心c■，i=1，…，c。