葡萄酒与数学

⊙林之樱

1990年，一位来自普林斯顿大学的经济学家Orley Ashenfelter教授为法国波尔多葡萄酒的质量预测设计了一个数学公式，27年后的今天，这个公式的预测一一成真。

数学是一个最富魅力的学科，世上几乎没有一种事物能够脱离数学的影响，包括葡萄酒。我一生酷爱科学和数学，尤其是后者在数量和结构的推理使用，更让我体会到它所蕴含的奇趣和美妙。

葡萄酒和数学的关系始于17世纪一个酒桶事件，并启发了日后的微积分（Calculus）学发展。虽然牛顿（Newton）和莱布尼兹（Leibniz）是被公认的微积分（Calculus）学创办人，在他们之前的一个世纪已经有数十位科学家在这方面进行开创性的研究，其中包括著名的德国科学家约翰内斯开普勒（Johannes Kepler）。

开普勒对微分学的兴趣，源于1613年他在奥地利林茨筹备第二次结婚的事件。开普勒为婚礼购买了一桶葡萄酒，酒商在决定价格之前将一把木尺穿过酒桶的排水孔直插顶盖的相对边缘，之后读取其长度并相应设定价格。对开普勒而言，一个瘦长酒桶和一个肥胖酒桶的斜边长度可能是一样的，可是后者体积肯定大于前者。因此，酒商的计算法太粗枝大叶，几乎带有欺骗嫌疑。由于酒桶形状一般是非圆柱形，这启发了开普勒研究如何精准的计算各种体型容器的体积，最后还撰写了一本名为New solid geometry of wine barrels的数学书籍。

酒桶事件也导致开普勒对差异微积分（Differential Calculus）的兴趣，当时最迫切挑战是如何设计出最佳体积的酒桶。读者如果还记得中学的高数课程，必定对Derivatives不陌生，当一个可微函数（Differentiable Function）的导数（Differentiation）为零时将是函数取得最大值（或最小值）的点。17世纪的微分学研究还在萌芽阶段，因此这项酒桶挑战即成为当时津津乐道的课题。开普勒的研究结果发现，尽管存有微小差异，一般奥地利酒桶的长宽比让原先用于计算体积的木尺程序相当准确。读者如果有兴趣，可引用勾股定理（Pythagorean Theorem）和采用以上酒商的计算法来估计一个圆柱形木桶的体积，你将发现酒桶体积和角线是成正比的。

葡萄酒和数学的关系可不止于此，酿酒过程中所面对的酸度测试则采用了不少数学理论。葡萄酒酸度源自于果实本身的酸性如酒石酸，苹果酸以及发酵产生的乳酸和醋酸等。无论是红酒或白酒，酸度的使命是保持口感清新和提高色泽明亮度。它也扮演了适当的抗氧保质作用，让酒液在发酵期间保持新鲜。因此，葡萄酒酸度是酿酒学的重要指标，酿酒师以总酸度（TA）和pH值为衡量标准。后者是指酸碱值，反映液体中所含氢离子浓度（H+），它们的关系是用对数表示pH=-Log[H+]，即pH相差1，其强度就差10倍。pH越高代表所含酸度越低，白葡萄酒的正常pH值是在3-3.4之间，而红酒的pH值则在3.3-3.6之间。由此可见，白酒和红酒之间的酸性差别最高可达6倍。近年，酒庄开始在酒标上打印各种葡萄酒成分，包括酸度（pH），糖度（Brix）等。因此，pH值可让你在购酒时对该产品有更深一层的了解。

1990年，一位来自普林斯顿大学的经济学家Orley Ashenfelter教授为法国波尔多葡萄酒的质量预测设计了一个数学公式: 葡萄酒品质=12.145+0.00117X冬季雨量+ 0.0614X葡萄园成长季节平均气温+ 0.00386X收获雨量。当时，它在葡萄酒业界引起了一场激烈辩论，著名酒评师Robert Parker认为，数学公式如何也比不上实地品尝样品准确。其实，关键是在波尔多酒庄让酒评师品尝未成熟样品时设定价位，而出售市场时已是在橡木桶熟化至少12-24个月的成品。因此酒评师的评语同样是一种预测，只是他们靠的是经验丰富的味蕾，而Ashenfelter教授是依靠通过葡萄园生长统计数字模拟出来的公式来预测葡萄酒品质。可以肯定的是，这个数学公式正确地预测1989

年为波尔多的伟大年份，同时还指出1990年代的波尔多红酒会比酒评师预测的更好。

27年后的今天，这个公式的预测一一成真。

www.facebook.com/WineTreasures