杨圣慧， 郑永军， 刘星星， 张天罡， 张小栓， 徐丽明

中国农业大学工学院， 北京 100083

引 言

酿酒葡萄一般按地块进行种植和管理。 对于同一种植区域内同一酿酒葡萄品种而言， 通常选择批量采收的方式。 由于采收期能够影响葡萄品质[1]、 进而影响葡萄酒质量[2]， 因此在采收前需要不断判别葡萄成熟度， 确定该区域的最佳采收时间。 蛇龙珠(Cabernet Gernischt)是一种典型的酿酒葡萄。 传统的蛇龙珠成熟度判别主要依据样本理化指标的化验结果， 即把田间采集的果实在实验室榨汁后滴定， 测得总糖、 酸度等结果， 与往年指标对比， 或建立各理化指标与成熟度的关系模型， 最终确定采收时间。 该方法准确性好， 但是步骤多、 周期长、 存在较大的滞后性， 可能导致葡萄错过最佳采收期； 同时， 传统方法对检测条件要求较高、 人工劳动强度较大， 不适宜按地块对蛇龙珠进行监测。 因此， 建立快捷、 准确的方法对蛇龙珠成熟度进行判别， 进而确定期最佳采收时间， 对于保证葡萄品质、 提升葡萄酒质量， 具有实际意义和经济价值。

光谱技术可实现对作物成熟度的快速准确识别， 目前对在草莓、 烟叶、 冬枣等多种样品均获得良好的结果。 在葡萄检测上， 主要用于糖度、 含水量等指标的检测， 如： Daniels等研究了用傅里叶变换近红外光谱测定整串鲜食葡萄果实中可溶性固形物(TSS)、 可滴定酸度(TA)、 TSS/TA、 氢离子浓度(pH)和BrimA(TSS-k x TA)等关键指标的方法， 采用移动平滑窗(MSW)和乘法散射校正(MSC)对光谱进行预处理， 建立了葡萄成熟度与感官品质参数的偏最小二乘回归模型[3]；……