Možnosti určení původu vína z prvkového složení

Abstract

Cílem této diplomové práce bylo posoudit možnosti určení původu vína na základě prvkového složení. Za tímto účelem byla provedena analýza majoritních a minoritních prvků ve vybraných odrůdách vín z šesti vinařských podoblastí Čech a Moravy. Celkově bylo stanoveno a posouzeno 48 parametrů, z toho 35 představovalo koncentrace zvolených prvků a 13 bylo následně vytvořeno z naměřených hodnot. Koncentrace prvků byla stanovena hmotnostní spektrometrií s indukčně vázaným plazmatem (ICP-MS). Pro účely klasifikace vzorků do skupin byly použity vícerozměrné statistické metody. Naměřený soubor dat byl nejprve protříděn pomocí analýzy rozptylu (ANOVA) a diskriminační analýzy (DA). Bylo prokázáno, že vybrané proměnné mají vliv na rozdělení vín do kategorií podle svého zeměpisného původu. Pro grafické znázornění výsledků byla použita kanonická diskriminační analýza, analýza hlavních komponent (PCA) a shluková analýza. Zároveň byl vytvořen model umožňující na základě provedených analýz určit původ vína neznámého vzorku.

The aim of this diploma thesis was to evaluate the possibility of determining the origin of the wine on the basis of elemental composition. For this purpose an analysis of major and minor elements was accomplished in selected varieties of wines. In total, 48 parameters for six wine subregions in Bohemia and Moravia was determined and used. The sum of 35 parameters represented the concentration of selected elements and other 13 parameters were created from the measured values. The concentration of elements was determined by inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS). For the purpose of classification of samples into groups multivariate statistical methods were used. The measured data set was firstly separated using analysis of variance (ANOVA) and discriminant analysis (DA). It has been proved that the selected variables influence the distribution of wines into categories according to their geographic location. Canonical discriminant analysis, principal component analysis (PCA) and cluster analysis has been used for graphical projection. Simultaneously the model based on our analysis was created to enable classify an unknown sample of wine according to the origin.