啤酒作为世界上最受欢迎的三大饮品之一，不仅消费量巨大，而且种类繁多。不同的啤酒由于原料、配方、发酵工艺等的影响形成了不同的感官风味特点。拉格啤酒是一种低酒精度、口感清淡的啤酒，因其具有较好的适饮性在啤酒种类中占有重要的位置。感官特性作为啤酒品质的一个重要方面，影响着消费者的选择。本研究拟采用ink-id="link-1775526495445-0.3535032321843754">QDA、CATA、电子鼻和电子舌对7款拉格啤酒进行评价，评估和对比这4种方法的适用性，并分析啤酒的感官特点和消费者喜好驱动因素。

将7种啤酒提供给感官评价小组进行打分并计算M值，依据M值＞M平均值的原则筛选出12个描述词，具体见表4。由表4可知，这12个描述词包括7个香气描述词（柑橘、生姜、酒花、纸板、麦芽、酵母、果香）和5个口感描词（杀口感、苦味、清爽、酸味、涩感）。

QDA法啤酒样品的感官评分雷达图见图1。雷达图可以直观地显示出每个啤酒样品的香气轮廓，以及在不同感官特征上的强度差异。由图1可知，在A品牌的4款样品中，添加ink-id="link-1775526495447-0.7701121446581602">酒花浸膏的样品（JS8和JS9）比不添加酒花浸膏的样品（XS8和XS9）的“酵母”香气更强烈，且添加酒花浸膏的样品JS8比不添加酒花浸膏的样品（XS8和XS9）的“苦味”口感、“生姜”香气更强烈。样品YJU8和LB的配料一致，香气轮廓也很相近，主要表现为“麦芽”、“果香”、“柑橘”，“杀口感”和“清爽”强烈而突出，而“苦味”、“酸味”，“生姜”和“酵母”味强度低。样品QDJQ的“酵母”、“酸味”、“涩感”和“酒花”味较其他样品更重。

对QDA法啤酒样品的感官评分进行单因素方差分析和多重比较，结果见表5。由表5可知，多数样品的12个感官属性间具有显著性差异（P＜0.05）。样品YJU8和LB的“麦芽”、“果香”、“柑橘”、“杀口感”显著强于其他几款样品（P＜0.05），“麦芽”和“果香”在消费者测试中都是正面属性，而“杀口感”属于负面属性，说明其“杀口感”还没有达到消费者不能接受的强度。样品QDJD和JS9的“涩感”显著强于其他几款样品（P＜0.05），可能是因为酒精会带来灼烧感和刺激感，酒精度高时会进一步放大“涩感”的感知。“生姜”属性在样品JS8和JS9中的强度显著高于其他样品（P＜0.05），而样品XS8和XS9与其他几个样品无明显差异（P＞0.05），这可能与样品JS8和JS9中添加的酒花浸膏有关。

为更直观地展示各样品感官之间的区别和联系，基于QDA法感官评分对啤酒样品进行PCA，结果见图2。由图2可知，前两个主成分的累计方差贡献率为71.53%，说明前两个主成分能代表大部分的原始信息，模型具有可靠的置信度。7个样品在第一维度上得到了很好的区分。样品YJU8和LB的“清爽”、“杀口感”、“柑橘”、“果香”和“麦芽”味强，从而被分为一组。样品QDJD、JS8、JS9和XS9的“酵母”、“酸味”、“涩感”、“生姜”以及“苦味”明显，因此被聚集在一起。值得注意的是，样品XS8远离其他几个样品，主要的香气特点是“苦味”和“麦芽”，而其他感官属性均比较微弱。

消费者对啤酒样品的喜好度和熟悉度得分结果见图3。消费者对7个啤酒样品的喜好度平均分为4.69～5.31分，熟悉度平均分为1.48～4.65分，其中喜好度及熟悉度最高的均为样品YJU8。

将CATA法问卷中建立的22个描述词及7个啤酒样品提供给消费者进行自由勾选，对描述词进行词频计算，得出感官属性在不同样品间的词频，结果见表6。词频数值越大表示消费者感知越强。由表6可知，“清爽”、“麦芽”、“酒花”是被使用次数最多的描述词，表明这3个感官特点是7个啤酒中普遍存在的。从理想样品的感官描述词勾选结果可以看出，消费者希望啤酒中有“酒花”、“麦芽”、“麦皮”、“甜味”和“果香”香气，口感上希望“细腻”且“清爽”，外观“澄清”。而消费者不喜欢“纸板”、“生姜”和“ink-id="link-1775526495448-0.8086844062341718">异香”。

对7个啤酒样品的所有感官属性的词频及喜好度评分进行对应分析，观察样品与感官属性之间的关系，结果见图4A。样品附近的感官属性可以体现样品的感官特征。对应分析的前两个主成分解释方差达到80.31%，表示该模型可靠。由图4A可知，样品YJU8和LB分布在第1象限，具有“清爽”、“花香”和“酸味”的感官特点，最接近理想样品。这两个样品的“清爽”感很可能由添加的大米辅料所致，而“花香”的差异主要是不同品牌特有的酒花带来的。样品XS8和XS9聚集在第2象限，主要突出的感官特点为“酵母”和“余味”。样品JS8和JS9聚集在第3象限，主要的差异感官特点为“生姜”、“金属”、“异香”和“涩感”。将喜好度数据结合CATA词频数据进行主坐标分析，观察感官属性和喜好度的关系，结果见图4B。由图4B可知，“清爽”、“花香”、“蜂蜜”、、“余味”等属性与喜好度呈正相关关系，而“金属”、“涩感”、“异香”、“杀口感”和“生姜”属性太强会降低样品的喜好度。

啤酒样品的电子舌分析结果及主成分分析结果见图5。由图5A可知，7个啤酒样品的各项味觉指标的数值均在无味点以上，表明7个啤酒样品的滋味丰富。由图5B可知，前两个主成分的累计方差贡献率为84.04%，说明前两个主成分能代表大部分的原始信息，模型具有可靠的置信度。7个啤酒样品在图中分散分布，表明其在滋味上存在明显的差异，通过电子舌可将其明确的区分开。咸味、苦味、苦味回味、涩味和涩味回味对第1主成分的贡献较大，酸味对第2主成分的贡献最大，说明7个啤酒样品在滋味上的差异主要体现在苦味、苦味回味、咸味、酸味、涩味和涩味回味等指标上。样品YJU8、LB、JS8和JS9的滋味更为接近，主要呈现出甜味的特点。酒精度最高的样品QDJD苦味、涩味回味、苦味回味也最高，从而与其他样品区分开来。而喜好度最高的样品YJU8苦味、涩味和苦味回味均较小。样品XS8和XS9的涩味要明显高于样品JS8和JS9。结果表明，电子舌的结果与感官结果具有很好的一致性，涩味降低将会提高产品的喜好度。样品YJU8和LB相似性高，二者的咸味、苦味及苦味、回味都偏小。

啤酒样品的ink-id="link-1775526495447-0.4409860943535484">电子鼻雷达图及主成分分析结果见图6。由图6A可知，传感器响应最高的化合物是氮氧化合物、甲烷等短链烷烃、醇醚醛酮类，其次是硫化物、芳香成分、有机硫化物。啤酒中的氮氧化合物可能是啤酒中糖和蛋白质发生美拉德反应生成的产物，通常贡献甜香和焦糖等香气，这类物质在全麦啤酒样品（XS8、JS8、XS9、JS9）中的含量高于大米辅料啤酒样品（QDJD、LB、YJU8），说明麦芽使用量的减少导致啤酒中麦芽特征香气物质含量降低。样品JS9、XS9和QDJD对乙醇响应高于其他4个啤酒样品，对应的这3个啤酒的酒精度（3.4%vol～4.0%vol）也高于其他4个啤酒。

由图6B可知，前两个主成分的累计方差贡献率为80.84%，说明前两个主成分能代表大部分的原始信息，模型具有可靠的置信度。相同配方的样品YJU8和LB聚集在一起，说明其气味相近；同样地，样品JS9和XS9在电子鼻传感器的响应值上比较接近。整体来看，样品JS8距离其他样品最远，说明其气味信息比较特别，主要表现在硫化物的响应更高。

RV系数可以用来度量不同矩阵之间的相似性，因此，计算4种感官评价方法PCA结果的RV系数，结果见表7。由表7可知，通过4种方法获得的样品分组RV系数最高的是CATA法与电子鼻，QDA与电子舌的RV系数也较高。QDA与CATA的RV系数较低，这种差异主要来源于两个评价员小组区分能力的差异，专家小组能使用尽量少的描述词区分不同样品的差异，而消费者小组的描述词有冗余，但消费者测试可以提供额外的喜好度信息。