实验分析方法--红外光谱在酒类产地检验中的应用
酒类属于发酵产品，其发酵过程的微生物区系与生产产地环境密切相关，因此，其质量与产地具有密切关联性。不同产地的酒，其口感和风味上有差异，主要体现在挥发性物质、多酚类物质、颜色、微量元素和同位素、花青素等物质含量的不同。红外光谱在地理标志酒类食品的产地检验中表现优越，尤其是近红外光谱。Cynkar 等将可见-近红外光谱结合化学计量学的方法用于区分产自澳大利亚和西班牙的市售 Tempranillo 葡萄酒。
研究发现，两种葡萄酒的近红外光谱图无显著差异，但对获得的近红外光谱图进行 PCA，分别用 PLS-DA 和 LDA 建立判别模型，并对校正模型用全交叉验证法进行验证，发现 PLS-DA 模型对澳大利亚葡萄酒的鉴别准确率可达100%，对西班牙葡萄酒的鉴别率则为84.7%。相比之下，LDA 校准模型对澳大利亚葡萄酒的鉴别准确率只有72%，对西班牙葡萄酒的鉴别率为85%。于海燕等将近红外光谱技术用于区分产于绍兴和嘉善的中国米酒。在全近红外波长范围内，两种米酒的光谱带几乎重叠。用 PCA 和偏最小二乘相关分析法（PLSR）建立判别模型进行区分时，该判别模型对绍兴和嘉善米酒的分辨准确率高达100%。Cozzolino 等应用可见光-近红外光谱结合化学计量学的方法区分产自不同国家的市售 Riesling 葡萄酒。
通过扫描可见光-近红外光谱，并在 PCA 基础上建立 PLS-DA 模型和逐步线性判别分析（SLDA）模型。结果表明 PLS-DA 模型对产自澳大利亚、新西兰和欧洲国家（法国和德国）的 Riesling 葡萄酒的鉴别正确率分别为97.5%、80%和70.5%。而 SLDA 模型对澳大利亚、新西兰、法国和德国的 Riesling 葡萄酒的鉴别正确率分别为86%、67%、67%和87.5%。
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综述
