民勤盆地酿酒葡萄毛毡病无害化防控技术

民勤盆地自2010年调整农业结构以来,发展以酿酒葡萄为主的特色林果业,至2015年已建成酿酒葡萄基地9236hm~2,通过近5年对酿酒葡萄毛毡病危害症状、发病规律及成因的观察,进行了病虫害无害化防控技术的探索研究,归纳总结出了一套酿酒葡萄毛毡病无害化防控技术,为同类地区防控酿酒葡萄毛毡病提供参考。     

阿坝州酿酒葡萄栽培区划

本研究根据酿酒葡萄品质与气候因素的关系,依据葡萄的生长习性和阿坝州各县具有代表性的气象站点的气象资料,从平均气温、生长积温、极端气温、降水量、无霜期等数据进行对比分析,提出了阿坝州是酿酒葡萄适宜栽培区。通过对阿坝州的气候条件与国内主要产区进行比较,证明阿坝州是国内优质酿酒葡萄栽培地区。在此基础上进行了酿酒葡萄的品种区域化试验,对阿坝州酿酒葡萄不同品种进行了区域规划。     

阿坝州酿酒葡萄下脚料开发利用前景

酿酒葡萄是近年来我州在岷江流域、大渡河流域干热河谷地区,充分利用优势特色农业资源而新发展起来的附加值较高、对农民增收具有显著效益的特色优势产业。截止目前,全州已建上万亩的酿酒葡萄种植基地,随着酿酒葡萄种植面积及加工产业的发展,逐年递增的酿酒葡萄下脚料给环境带来巨大的压力。针对这一问题,本文提出了对酿酒葡萄下脚料的开发利用,不仅能有效的减轻环境压力而且可以获得良好的经济效益。     

酿酒葡萄叶面积的测定方法研究

在调查酿酒葡萄叶片形状及大小的基础上 ,以两年、两个试验地点的 3个酿酒葡萄品种 (赤霞珠、梅鹿辄、阿尔卡布斯 )的成熟叶片为试材 ,应用相关的回归分析 ,找出叶片宽度 (x)和叶面积 (y)的回归方程。结果表明 :两个试验地点的相同品种 (赤霞珠 )以及两个试验地点的 3个不同品种的混合叶片 ,均可以用叶宽做自变量 ,建立与叶面积的回归方程 ,并且相关程度达极显著水平。这为酿酒葡萄叶面积的测定提供了一个更为简单实用、操作快捷的测定方法     

新疆地区酿酒葡萄栽培气候区划研究

中国的新疆地区处于干旱地区,地域广阔,光照条件好,昼夜温差大,是国内最大的鲜食、酿酒葡萄栽培区.本研究通过对中国新疆地区102个一般气象站点30年(1979-2008)的气象资料进行统计分析,结合目前中国酿酒葡萄区划各项指标,对新疆地区进行了酿酒葡萄栽培气候区划.本研究采用无霜期F作为一级指标,生长季(4-9月)干燥度DI作为二级指标,埋土防寒线作为三级指标,得出不适宜种植酿酒葡萄的区域与适宜栽培区.适宜栽培区可划分为4个气候区,即优质酿酒葡萄产区2个,优良酿酒葡萄产区2个.     

沂蒙山区规模化、区域化、产业化发展酿酒葡萄的可行性研究

影响酿酒葡萄品质的外部因素主要有温度、降水量、光照和土壤的理化特性等。本从沂蒙山区现有的自然条件以及技术和社会条件等方面的系统地分析了山区丘陵地带区域化、规模化、产业化发展酿酒葡萄的可行性，认为沂蒙山区可以成为新的优质酿酒葡萄生产基地，酿酒葡萄生产在振兴地方经济、改善城乡居民生活水平方面具有重要意义，同时会产生巨大的生态效益和社会效益。     

酿酒葡萄品种对绿盲蝽抗性的筛选及其挥发物初步鉴定

为了确定绿盲蝽在葡萄园区的取食和产卵行为,以及不同酿酒葡萄品种释放的挥发性物质成分,在田间对不同品种酿酒葡萄叶片的受害情况和各品种酿酒葡萄上的绿盲蝽越冬卵量进行调查。结果表明,不同葡萄品种对绿盲蝽的抗性不同,其中玛瑟兰对绿盲蝽抗性最强,抗性指数为5.0,小味儿多对绿盲蝽抗性最弱,抗性指数为1.0;绿盲蝽在不同葡萄品种上的越冬卵量存在差异,分析表明不同品种酿酒葡萄叶片受害指数与绿盲蝽越冬卵量之间无相关性。采用顶空采样技术,分析不同抗性酿酒葡萄苗释放的挥发性物质含量与种类的差异,5个不同品种的酿酒葡萄共鉴定出53种挥发性成分,不同抗性酿酒葡萄释放的挥发物不尽相同,其中苯酚、顺-2-戊烯-1-醇、长叶烯等化合物为高抗植物玛瑟兰所特有,邻苯二甲酸二甲酯、正十三烷、乙二膦酸等化合物为高感植物特有。     

基于多元描述性统计对葡萄酒质量的评价

基于对两组评酒员的评价结果的方差分析,以及显著性检验,第二组评价结果的可信度较之第一组的更高.在以此确定葡萄酒质量的基础上,本文利用SAS软件以酿酒葡萄的各项理化指标为标准对酿酒葡萄样品进行系统聚类,并参照葡萄酒的质量建立了酿酒葡萄的等级体系,分别将红、白酿酒葡萄划分为五个等级;通过典型性相关分析,构建了酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标的关系;依据多元回归分析的方法,确立了葡萄酒质量与酿酒葡萄的理化指标之间、葡萄酒质量与葡萄酒的理化指标之间的线性关系.本文认为,由于用于分析研究的方程中的自变量个数偏少,上述关系仅在一定程度上可作为葡萄酒质量的评价标准,而要完全充分评估葡萄酒的质量还需与感官评价相结合.     

酿酒葡萄“U”形架在北疆埋土地区的应用

针对北疆地区酿酒葡萄传统篱架模式在特殊年份葡萄糖度低、品质差,影响葡萄产业的发展。2010年在张裕酒业技术人员的指导下,引进了酿酒葡萄"U"形架栽培技术,采用这种水平双蔓龙干形双壁开张的"U"形整形修剪技术。既是在埋土防寒地区的创新,也为酿酒葡萄的修剪、采收机械化打下基础。     

酿酒葡萄理化成分因子分析

酿造优质葡萄酒与原料葡萄品质有重要的关系,对酿酒葡萄质量的评价,传统的人为感官评价方法主观性强,且不适合大批量产品评价,理化指标是酿酒葡萄品质评价的有效依据.以红色酿酒葡萄为例,应用主成分分析方法对其理化指标进行因子分析,选取评价指标的主成分,经因子旋转后确定葡萄品质理化评价指标.     

甘肃省气候区划及酿酒葡萄品种区划指标

 通过对甘肃省一般气象站点20年的气候资料进行统计分析,按照李华等提出的气候区划指标体系,即采用无霜期作为一级指标,干燥度作为二级指标,埋土防寒线作为三级指标,将甘肃省划分为9个气候区。确定了河西走廊地区、白银中部地区、兰州周边县区为酿酒葡萄的最佳产区,其余地区为一般适宜区,可发展适应性较强的酿酒葡萄品种,还有某些特殊的小气候区域也能生产优质或优良葡萄与葡萄酒,但需进一步研究细化。通过对光热指数、纬度-温度指数、有效积温3个品种区划指标的计算分析,结合甘肃省目前酿酒葡萄实际的种植情况,确定了光热指数比较适合作为甘肃省酿酒葡萄品种区划的指标,并根据计算结果提出了每个区域适合栽种的酿酒葡萄品种。     

SPSS软件在葡萄与葡萄酒理化指标的相关性分析中的应用

利用SPSS软件对酿酒葡萄样品与葡萄酒样品的理化指标进行相关性分析,根据分析结果得出酿酒葡萄与葡萄酒的理化指标之间的内在联系。     

酿酒葡萄直上架与倾斜上架效果对比试验

通过酿酒葡萄直上架与倾斜上架的对比试验,了解两种不同的上架方式对葡萄营养生长及品质的影响。结果表明,酿酒葡萄直上架能促进营养生长,倾斜上架能促进果实膨大及糖分的积累。     

酿酒葡萄与葡萄酒的评价分析模型

本文主要从酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒的质量两个方面,利用层次分析法对酿酒葡萄的理化指标各因素和葡萄酒的质量各因素进行综合分析,建立因素判断矩阵并进行一致性检验,利用Matlab软件进行求解计算,给出了酿酒(红白)葡萄与(红白)葡萄酒的四个系列分级.其次,我们利用马克威分析系统得出线性回归方程,由“回归系数分析”表中的“显著性”可以得出葡萄酒中的物质与酿酒葡萄中的某些物质间的密切联系.     

不同环境条件对酿酒葡萄霜霉病发病的影响

为明确当地酿酒葡萄霜霉病的发病规律,以酿酒葡萄品种"赤霞珠"葡萄为材料,采用离体叶片、室内、室外人工接种等方法,对葡萄霜霉病发病的适宜条件进行了研究。结果表明:病菌接种浓度过高和过低均不利于酿酒葡萄霜霉病的发生,当接种浓度为1×108~2×108个/L最有利于发病;低温处理接种和菌液在叶片上长时间留存叶片发病较重;清晨6:00和傍晚18:00接种发病率最高,室外晴天18:00接种效果最好。     

家庭酿造红葡萄酒工艺条件的研究

通过测定几种市售鲜食葡萄与酿酒专用葡萄的平均粒重、含糖量、酸度等指标,比较和论述了它们在酿酒方面的差异,指出由于提子果胶含量较高、含酸量较低,故不宜选用提子酿造葡萄酒.     

基于SWOT分析的甘肃酿酒葡萄产业发展研究

结合甘肃省自身的特点，采用SWTO分析方法，通过对甘肃省酿酒葡萄产业的大量调查与研究，制定出符合甘肃省酿酒葡萄产业发展的一系列原则与思路，对甘肃乃至全国酿酒葡萄酒产业发展具有一定的借鉴意义。     

葡萄酒活性干酵母发酵性能的比较

比较了7种进口葡萄酒活性干酵母产品的质量、对张家口酿酒葡萄汁的发酵性能以及耐SO_2和耐高糖的能力。结果表明7种活性干酵母的活细胞率均高于60%,其中LAFFORT VL1的活细胞率最高,达到93%。比较7种进口葡萄酒活性干酵母的发酵性能发现,7种产品均能够启动张家口酿酒葡萄汁的正常发酵,具有良好的耐SO_2和耐高糖能力,其中以LALVIN D254和LAFASE F15与张家口酿酒葡萄汁的发酵性能最为匹配,可以用于张家口酿酒葡萄发酵的备选发酵菌剂。该研究为提升张家口地区的葡萄酒品质、风味提供依据。     

酿酒葡萄理化指标与葡萄酒质量的灰色关联聚类分析

根据灰色关联聚类分析的基本原理,结合实例说明灰色关联聚类分析方法的使用.通过对酿酒葡萄和葡萄酒进行灰色关联聚类分析,从而对酿酒葡萄进行优、良、中、差的等级划分.该方法所需原始数据少,原理简单,运算方便,易于挖掘数据规律.     

酿酒葡萄的等级判别方法研究

针对酿酒葡萄分类问题,在没有明确分类情况下,提出模糊C均值聚类和自主神经网络算法,在已知葡萄酒质量评分结果的前提下,首先对酿酒葡萄的理化指标和葡萄酒质量的数据进行极差归一化处理;运用模糊C均值聚算法得到分类隶属度矩阵和分类中心,并用自主神经网络无监督的学习方式成功地将酿酒葡萄分为三个等级．可以作为葡萄酒生产的参考。