鄧 云,胡榮鎖,陸敏泉,楊曉曼,*,徐樹良,董文江

(1. 德宏州質量技術監(jiān)督綜合檢測中心,云南德宏 678400;2. 中國熱帶農業(yè)科學院香料飲料研究所,海南萬寧 571533)

德宏州生咖啡風味組分與海拔相關性研究

鄧 云1,胡榮鎖2,陸敏泉2,楊曉曼1,*,徐樹良1,董文江2

(1. 德宏州質量技術監(jiān)督綜合檢測中心,云南德宏 678400;2. 中國熱帶農業(yè)科學院香料飲料研究所,海南萬寧 571533)

為了探討生咖啡風味組分與海拔之間的關系,采用HS-SPME-GC/MS對德宏州13個不同海拔地區(qū)的咖啡豆風味組分進行分析,同時利用聚類分析及Pearson相關分析法對相關性進行分析。實驗結果表明:德宏州咖啡含量最高5種風味物質分別為異戊醛、異戊醇、正己醇、2,3-丁二醇和異戊酸;按不同海拔咖啡區(qū)分,第一主成分累計貢獻率為46.572%,第一第二主成分的累計貢獻率為74.224%;通過聚類分析可知除樣品11外,其它樣品分為2大類(900 m以上和900 m以下),但差異不顯著;通過Pearson相關性系數分析可知樣品間不存在顯著性差異,相關性隨著海拔差距而增大。綜上可知,海拔是造成風味差異的因素之一,但兩者的相關性不強,不存在顯著性差異。

生咖啡,風味,海拔

云南省德宏州是我國咖啡主產區(qū)之一,種植面積已超過40萬畝,分布在德宏州2市3縣50個鄉(xiāng)鎮(zhèn),其中主要種植品種為卡蒂莫,此外還有波旁、鐵畢卡、卡杜拉、卡杜艾等。德宏州海拔落差大,最低700 m,最高可達3500 m,咖啡種植帶分布在各個不同的海拔區(qū)間。

國內對咖啡風味影響因素研究不多,黃家雄[1]研究了不同海拔對小粒種咖啡品質影響的研究;李錦紅[2]等研究了緯度對云南咖啡質量的影響;胡雙芳[3]研究了產區(qū)對咖啡豆的化學組分差異與感官品質的差異性。國外對風味影響因素同樣不多,但對整體品質的影響有一定的研究,如Farah[4]研究了葫蘆巴堿的含量隨著咖啡品質下降而降低,相關系數達到了0.93。CI Rodrigues[5]研究發(fā)現產區(qū)對咖啡品質具有十分顯著的影響。

本實驗以德宏州生咖啡為原料,通過HS-SPME-GC/MS等方法,研究不同海拔咖啡揮發(fā)性風味成分,并通過主成分分析、聚類分析、相關性分析來研究咖啡風味與海拔的相關性,來判斷影響咖啡風味的因素,為選擇最佳種植環(huán)境,生產高品質咖啡提供理論參考。

表1 13種咖啡樣品信息表Table 1 13 kinds of coffee sample information table

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

云南德宏州小粒種咖啡 品種為卡蒂莫7963,由德宏州質量技術監(jiān)督綜合檢測中心收集。13種不同海拔咖啡樣品信息見表1。

圖1 分階段離子流程圖Fig.1 Phase ion flow chart

SPME手動進樣手柄及萃取頭 上海安譜科學儀器有限公司;7890A-5975C氣相色譜質譜聯(lián)用儀 美國Agilent公司;HK-06B中藥粉碎機 杭州賽旭食品機械有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 咖啡原料預處理 咖啡鮮果采摘后采用濕法加工,即采摘后12 h內脫皮,加水浸泡常溫自然發(fā)酵24 h,換水后繼續(xù)常溫自然發(fā)酵8 h,沖洗果膠,采用日曬干燥至12%為止,收集備用。

咖啡樣品粉碎采用中藥粉碎機粉碎,過20目篩,收集備用。

1.2.2 咖啡風味組分檢測方法 SPME前處理:取2 g粉碎好的咖啡,放入20 mL的頂空瓶中,50 ℃下預熱20 min,插入萃取頭吸附30 min,將萃取頭插入氣相色譜進樣口,250 ℃解吸附5 min。

氣質條件:初始溫為50 ℃,保持5 min,以5 ℃/min升溫至240 ℃,然后以1 ℃/min升溫到250 ℃。載氣為氦氣;流量為1.0 mL/min。離子源為EI源模式。電子轟擊能量70 eV,離子源溫度為230 ℃,接口溫度280 ℃,掃描范圍30～350 amu。色譜庫 NIST 14。積分開始時間為5.00 min,以避免溶劑峰[6]。

1.2.3 數據分析 用SPSS 18.0對數據進行主成分分析、聚類分析和Pearson相關系數等統(tǒng)計分析。

2 結果與分析

2.1 生咖啡風味組分分析

對收集到的生咖啡樣品粉碎后使用HS-SPME-GC/MS檢測其風味組分,典型樣品DH4的離子流程圖見圖1,13種咖啡樣品的成分見表2。

表2 13種咖啡樣的成分分析Table 2 13 kinds of coffee component analysis

注:ND:未發(fā)現。

由圖1和表2可知,德宏州咖啡生豆風味物質主要集中在0～50 min,主要包括烷類、醇類、酸類、酯類等24種風味物質,其中醇類10種,醛類4種,烷烴類3種,酸類2種,萜烯類2種,吡啶類2種,酯類1種;含量較高的特征風味物質僅有5種,分別為2-甲基丁醛,[S-(R*,R*)]-2,3-丁二醇,[R-(R*,R*)]-2,3-丁二醇,1-己醇,3-甲基-1-丁醇和3-甲基-丁酸。本實驗將利用這5種風味物質來研究風味與海拔的相關性。

2.2 生咖啡風味與海拔相關性分析

2.2.1 相關性分析 Pearson相關性系數用來衡量定距變量間的線性關系。相關系數的絕對值越大,相關性越強,相關系數越接近于1或-1,相關度越強,相關系數越接近于0,相關度越弱。通常情況下通過以下取值范圍判斷變量的相關強度:相關系數0.8～1.0極強相關,0.6～0.8強相關,0.4～0.6中等程度相關,0.2～0.4弱相關,0.0～0.2極弱相關或無相關。

由于生咖啡中具有數百種風味物質,其組成結構十分復雜,至今仍沒有研究透徹,表3是利用生咖啡中含量較高的主要風味物質作為參照研究其與海拔的相關性,從表3可以看出風味與海拔之間不存在顯著性差異;同時可以看出相鄰海拔樣品間咖啡風味的相關性大,海拔越遠相關性差異越小。如DH1與相鄰DH3、DH4、DH7、DH10、DH12、DH13隨著海拔的差距相關性逐漸減少,但其中也有DH2、DH6等隨著海拔變化相關性也有一定的變化,但無明顯趨勢。由此可見,海拔是影響咖啡風味的重要因素之一。

2.2.2 主成分分析 PCA分析的主要工作原理是在樣品特性未知的前提下,通過變換觀察視角來尋找樣品間差異的一種算法。該算法不丟失任何樣品信息,僅通過改變坐標軸來達到區(qū)分樣品的目的[7]。從表3各相關系數能夠看出,85%以上的數據絕對值大于或接近0.3,因而可以用主成分分析法來研究變量之間的關系[8]。以5種主要特征風味物質代表咖啡風味,進行主成分分析。13個不同海拔咖啡樣品信息表見表1,主成分總方差列表見表4,碎石圖和主成分分析結果見圖2和圖3。

表3 咖啡樣品Pearson相關性分析aTable 3 Coffee samples Pearson correlation analysisa

注:a.矩陣不是正定矩陣。

表4 主成分總方差列Table 4 Total variance of principal component

由表4可知,旋轉前第一主成分的累計貢獻率為46.572%,前兩個主成分的累計貢獻率為74.224%,旋轉后第一主成分的累計貢獻率為39.564%,前兩個主成分的累計貢獻率為74.224%,說明大部分的原始信息可以被提取的主成分接收,選擇兩個主成分是合理的。

圖2 主成分碎石圖Fig.2 Screen plot of PCA

圖3 主成分分析圖Fig.3 Principal component analysis

圖2碎石圖是按照特征根大小排列的主成分散點圖,從圖中可以看出,第一、第二、第三主成分的特征根值較大,其它的幾個均較小,第一和第二主成分可以表達樣品的絕大多數信息,因此提取兩個主成分因子作主成分分析[9]。

圖3中可以看出,13個咖啡樣品分布具有一定的規(guī)律性,但不明顯。除樣品2和樣品5外,基本可以看出隨著箭頭的順序逐漸增大,可以說明樣品在不同海拔風味具有一定的差異性。根據因子得分系數矩陣,可得主成分的表達式為:

F1=0.965DH1+0.512DH2+0.972DH3+0.859DH4+0.689DH5+0.802DH6+0.486DH7+0.086DH8+0.85DH9+0.471DH10+0.811DH11+0.099DH12+0.454DH13

F2=0.128DH1+0.843DH2+0.144DH3+0.142DH4-0.510DH5-0.361DH6+0.740DH7+0.773DH8-0.500DH9-0.871DH10-0.505DH11+0.113DH12+0.113DH13

注:F1表示主成分1,F2表示主成分2。

2.2.3 聚類分析 在解決實際問題過程中,將多樣本對象分類時,依據單因素分類不足以全面綜合的描述其類別,往往要考慮多方面因素進行分類。聚類分析是針對研究對象或者指標的諸多特性進行分類，將樣品按照品質特性相似程度逐漸聚合在一起相似度最大的優(yōu)先聚合在一起,最終按照類別的綜合性質多個品種聚合,從而完成聚類分析的過程[10]。對13個咖啡樣品進行聚類分析,結果見圖4。

從圖4可知,若分為兩類樣品11獨立為一類,且與其它樣品存在較大差異。除樣品11外,樣品5、9、10、12、13分為一類,樣品1、2、3、4、6、7、8分為一類。該分類結果與主成分分析基本一致,說明樣品5雖在870 m種植,但風味與樣品9較為接近;同時說明

圖4 樣品間法聚類分析Fig.4 Samples cluster analysis

樣品在海拔900 m以上風味與900 m以下風味存在差異;樣品12和樣品13與樣品9和樣品10存在差異,說明海拔900 m與1000 m之間存在差異;樣品在海拔800～900 m之間,聚類無規(guī)律,可能是除海拔外咖啡風味還受其它因素影響。

3 結論

從主成分分析可以看出,咖啡的風味與海拔有一定的相關性,但差異并不顯著,而由聚類分析可知,每隔百米之間咖啡風味可分為一類,但也個別存在意外,可知海拔對咖啡風味具有重要影響,但并不是影響咖啡風味的唯一因素。同時從相關性也可以看出距離近的相關性強,反之亦然,但也個別意外存在,可知除海拔外也存在其它因素對咖啡風味有較大影響。

[1]黃家雄,呂玉蘭,程金煥,等. 不同海拔對小粒種咖啡品質影響的研究[J]. 熱帶農業(yè)科學,2012,32(8):4-7.

[2]李錦紅,周華,張洪波,等. 緯度對云南咖啡質量的影響研究[J]. 熱帶農業(yè)科學,2012,31(10):101-104.

[3]胡雙芳,衛(wèi)亞西,邢精精,等. 咖啡豆的化學組分差異與感官品質的相關性分析[J]. 食品工業(yè)科技,2014,34(24):125-128.

[4]A Faraha,M C Monteiroa,V Caladob,et al. Correlation between cup quality and chemical attributes of Brazilian coffee[J]. Food Chemistry,2006,98(2):373-380.

[5]CI Rodrigues,R Maia,M Miranda,et al.Stable isotope analysis for green coffee bean:A possible method for geographic origin discrimination[J]. Journal of Food Composition and Analysis,2009,22(5):463-471.

[6]胡榮鎖,初眾,谷風林,等. 海南主要地域生咖啡豆揮發(fā)性化學成分對比研究[J],光譜學與光譜分析,2013,33(2):548-553.

[7]胡榮鎖,陸敏泉,吳桂蘋,等. 基于電子舌的咖啡不同干燥模式判別[J],食品工業(yè)科技,2014,35(1):304-306,317.

[8]龐東梅,李海潮,吳啟勛,等. 十二種花類藥材中八種微量元素的主成分和因子分析[J],西南民族大學學報:自然科學版,2011,37(1):128-131.

[9]J S Ribeiro,R F Teófilo,F Augusto,et al. Simultaneous optimization of the microextraction of coffee volatiles using response surface methodology and principal component analysis[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2010,102(1):45-52.

[10]公麗艷,孟憲軍,劉乃僑,等. 基于主成分與聚類分析的蘋果加工品質評價[J]. 農業(yè)工程學報,2014(13):276-285.

The correlative analysis of altitude and flavor components of Dehong State green coffee beans

DENG Yun1,HU Rong-suo2,LU Min-quan2,YANG Xiao-man1,*,XU Shu-liang1,DONG Wen-jiang2

(1.Dehong Comprehensive Inspection Centre of Quality and Technical Supervision,Dehong 678400,China;2.Spice and Beverage Research Institute,CATAS,Wanning 571533,China)

To explore the relationship of dehong state green coffee flavor component and altitude. The flavor components of Dehong State green coffee beans in 13 different altitudes were analyzed by HS-SPME-GC/MS,while the correlative analysis was executed by cluster analysis and pearson analysis. The experimental results showed that the highest levels of five kinds of flavor substances in Dehong State were 3-methyl-butanal,isoamyl alcohol,hexanol,2,3-butanediol and isovaleric acid. Principal component analysis could distinguish the different elevations coffee,the first principal component cumulative contribution rate was 46.572%,the first and second principal component cumulative contribution rates were 74.224%. The samples were divided into 2 major categories by clustering analysis(900 m above and 900 m below)excepting sample 11,but the difference was not significant,there was no significant difference between samples via Pearson correlation analysis,but the correlation had increased along with the elevation increasing. All known elevation was one of the factors of flavor differences,but the correlation was not strong,no significant difference.

green coffee;flavor;altitude

2015-12-31

鄧云(1966-),男,博士研究生,高級工程師,研究方向:質量工程與管理,E-mail:dhdengyun@126.com。

*通訊作者:楊曉曼(1975-),女,大學本科,高級工程師,研究方向:質量工程與管理,E-mail:ynyxm555@163.com。

德宏咖啡產品質量技術標準研究(2013ynzjkj08-2);海南省應用技術研發(fā)與示范推廣專項項目(ZDXM2015052)。

TS273

A

1002-0306(2017)02-0166-05

10.13386/j.issn1002-0306.2017.02.023