山火事による煙はワインのヴィンテージを台無しにしかねないが、スマートフォンに直接取り付けられるものを含む新しいデジタルツールが、大規模・小規模を問わずワインメーカーの被害軽減に役立つ可能性があることが、新たな研究で明らかになった。
オーストラリア南部、カリフォルニア、チリ中部、ギリシャ、そして南アフリカのウェスタンケープ州はワインの産地として知られるが、これらの地域はいずれも、ここ数年で記録的な規模となった最悪の山火事に見舞われている。
山火事はブドウ畑に直接的な被害をもたらすことがあるが、近隣の山火事による煙もブドウの房を汚染する。どのワインメーカーに聞いても分かるように、ワインの風味は、土壌、ブドウの木、そして環境の間で生じる複雑な相互作用によって生まれ、それ独自の個性を形作る。
しかし、煙にさらされたブドウはヴィンテージを台無しにしかねないと、植物生理学者でワイン科学者のシグフレド・フエンテス氏は述べる。同氏はメルボルン大学農業食品学部の准教授でもある。
「煙はブドウの品種によって影響が異なるものの、煙による汚染を受けたワインを専門家が分析すると、特にシラーズ、カベルネ・ソーヴィニヨン、メルロー、シャルドネ、ピノ・グリのワインでは、「スモーキーな」香りと「灰のような」後味があると表現されている」と同氏は述べる。
「土壌、植物、環境によって生じる風味の特徴こそ、私たちがワインに感じる多様性の源ですが、こうした劣化の特徴は、ワイン愛好家にとってワインの味わいを確実に損なうものです。」
煙による被害
煙にさらされたブドウは揮発性フェノール、すなわち強い匂いを持つ化合物を吸収し、それが最終的なワインの糖と結合する。そのうちの一つであるグアイアコールが、圧倒的な「スモーキーな」香りと「灰のような」香りの原因となっている。
専門家が、ヴィンテージの中から煙に汚染された果実を特定または除外できれば、ワインメーカーはこうした味や香りを管理、あるいは回避することさえ可能になる。しかし、煙による汚染の程度と範囲は、同じブドウ畑内でも大きく異なることがある。
フエンテス氏によると、ブドウの収穫は通常夏の終わり頃に行われ、これは山火事のピークシーズンと重なるため、ワインメーカーには、煙による汚染がブドウ畑のどこに影響を及ぼすかを正確に測定する方法が必要だという。
「ブドウ栽培農家やワインメーカーが、どのブドウの木が煙に汚染されているか、ブドウに存在する煙による汚染の程度、そしてそこから造られる可能性のあるワインを、ほぼリアルタイムで評価できるようになれば、業界にとって大きな転換点になるでしょう」と同氏は述べる。「気候変動の結果として、世界の主要なブドウ栽培地域で山火事の頻度が増加していることを考えると、特にそうです。」
学術誌Sensorsに掲載された研究で、フエンテス氏と共同研究者らは、パターン認識に基づく赤外線サーマル画像解析や機械学習モデリングといったツールが、被害を受けたブドウの特定に役立つ可能性があることを示している。
研究チームは、煙を用いた試験に供された7品種のブドウから、樹冠の熱赤外線カメラによるデータと、ブドウの近赤外分光法によるデータを収集し、煙による汚染を測定した。
「熱赤外線カメラと近赤外分光計は、ドローンに搭載されるものや手持ち型の機器としてますます入手しやすくなっており、スマートフォンに取り付けることができる。アプリの形式による分析ソフトウェアと組み合わせれば、ブドウ栽培農家にとってより手頃な価格になる」とフエンテス氏は述べる。
「比較的少額の投資と、機械学習に基づく適切なソフトウェアモデルがあれば、ワインメーカーは煙による汚染への解決策を手元に持てることに気づいた」
結果を検証するため、研究チームは非常に高感度の実験室機器を用いて、実験データの正確性を比較した。
迅速かつ低コストな検出
研究者らはこのデータを用いて2つのモデルを開発した。1つはブドウ畑の葉における煙による汚染を測定するもの、もう1つはブドウ果実そのものと、そこから造られたワインにおける煙による汚染を測定するものである。
機械学習によるパターン認識と人工ニューラルネットワーク（ANN）を応用し、研究チームは赤外線サーマル画像解析モデルを開発した。このモデルは、樹冠内の煙による汚染を96％の精度で予測した。
フエンテス氏によると、この精度を達成するため、研究者らは葉からの蒸散のパターン（水分が根から植物内を通って上昇し、葉の裏側にある小さな気孔から放出される過程）を分析し、その後、煙が乱す熱画像の代替指標として評価したという。
その後、機械学習アルゴリズムは、高い精度とより少ないデータ処理量でこのパターンを検出できるようになった。
研究者らは2つ目のモデルを用い、ブドウの近赤外（NIR）分光法により、煙に由来するグアイアコールを予測した。このモデルは、果実を破壊することなく、リアルタイムで果実を検査するために、近距離から手持ち式の一般消費者向け機器と併用することを想定している。
この手法により、高精度の検査がはるかに利用しやすくなるとフエンテス氏は述べる。「現在、ブドウ栽培農家が煙による汚染の可能性を評価できる唯一の現実的な方法は、ブドウ畑から無作為にベリーのサンプルを採取し、質量分析法を用いて実験室で分析することです。しかしこの方法は、果実を破壊し、費用がかかり、また時間もかかります。
「私たちの試験では、これらのモデルが、数千ドルほどのコストがかかる手持ち式の近赤外分光計と、スマートフォン上のソフトウェアを用いて、正確な結果をもたらすことが示されています。これは質量分析計より約45分の1安価です。
この2つの試験的モデルは組み合わせて使用することもできるとフエンテス氏は述べる。ドローンを用いて葉の煙による汚染を高い水準で地図化し、続いて手持ち式機器でブドウを分析するという方法だ。
「これらのモデルのいずれかを単独で用いるアプリケーションでも、ワインメーカーに対して煙による汚染を迅速かつ正確に、そして比較的低コストで可視化することができます」とフエンテス氏は述べる。「両者を組み合わせれば、ワインメーカーはブドウ畑における煙による汚染について、極めて高精度な分析を得られるでしょう。」
「これにより、ワインメーカーは汚染を低減するための管理戦略や、汚染されていないブドウの選別収穫を行い、廃棄物を最小限に抑え、より価値のあるヴィンテージを生み出すことができます。」
その他の研究者は、メルボルン大学とアデレード大学に所属している。
