《Geoderma》：Pedological classification systems as carriers of functional information in terroir interpretation and the formalization of the SCORE-V factorial framework
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针对理解土壤变异如何影响葡萄酒成分这一风土科学核心难题，本研究首次探讨了世界土壤资源参比基础（WRB）和土壤系统分类（ST）这两大主流土壤分类系统的分类描述符是否携带与葡萄酒代谢组谱相关的土壤功能信息。研究通过控制单一变量，将8个地中海葡萄园土壤与相应葡萄酒的化学成分进行关联分析，发现特定土壤描述符（尤其是与层次结构、物理行为和次生碳酸盐积累相关的描述符）能解释酚类和芳香化合物组成的结构化变异，证实土壤分类系统是反映影响葡萄树代谢的成土属性的功能信息载体。研究进一步引入了受Jenny成土因子模型启发的SCORE-V概念模型，为将土壤学与葡萄栽培知识整合到统一的风土解释中提供了理论框架，有助于推进基于过程的风土理解，并支持未来针对特定地块的葡萄栽培策略预测。
你是否好奇，一杯葡萄酒的独特风味从何而来？是酿酒师的巧手，葡萄品种的基因，还是那片滋养葡萄藤的土地的“灵魂”？在葡萄酒世界里，“风土”（Terroir）是一个核心而又有些神秘的概念，它指的是特定产区中气候、土壤、地形、品种及人为管理等因素的综合作用，赋予葡萄酒独特的地域印记。其中，土壤扮演着举足轻重的角色，它就像葡萄藤的“地下管家”，调控着水分供给、养分动态和根系环境，深刻影响着葡萄的生长和最终成分。
然而，传统风土研究在探索土壤影响时，往往依赖于对单个地块进行详细但繁琐的土壤理化性质测定（如pH值、质地、养分含量），这种方法虽然能在局部尺度上提供深度信息，却难以在不同地块间进行系统性的比较和整合。那么，是否有一种更通用、更结构化的工具，能够编码土壤的“功能潜力”，从而帮助我们解读不同土壤如何塑造葡萄酒的风味图谱呢？
答案是：土壤分类系统。像世界土壤资源参比基础（World Reference Base for Soil Resources， WRB）和美国农业部土壤系统分类（Soil Taxonomy， ST）这样的正式土壤分类体系，并非简单的“贴标签”工具。它们基于对诊断层、诊断特性和诊断物质的识别，这些要素综合反映了长期的成土过程。因此，一个土壤类别本身就封装了质地、排水行为、风化程度、土层发育和矿物学组成等属性，所有这些都直接影响着土壤的保水、养分循环和根系穿透等基本功能。近年来，土壤分类的角色正从描述性或制图工具，逐渐转向推断土壤功能行为的框架。但在风土科学领域，将土壤分类作为一个功能性解释框架来应用的探索仍然有限。
为了填补这一空白，一篇发表在土壤科学国际知名期刊《Geoderma》上的研究应运而生。这项研究提出了一个核心假设：正式的土壤分类系统能够捕捉到与葡萄树代谢功能相关的成土特征，进而影响葡萄酒的成分。如果土壤类别确实能反映水文行为、化学反应性和根系环境等方面的系统性差异，那么它们也应该能解释葡萄树代谢反应（包括酚类和挥发性化合物的合成）的变异性。研究团队选择意大利西西里岛西南部的门菲（Menfi）葡萄酒产区作为研究区域，精心挑选了八个葡萄园地块，构建了一个“仅土壤变化”的土壤序列。这意味着，在这些地块上，葡萄品种（主要为黑珍珠（Nero d’Avola）和格里洛（Grillo））、砧木、整形方式及农艺管理措施均保持高度一致，从而确保土壤类型成为影响葡萄酒成分差异的主要变量。研究人员对这些土壤剖面进行了详细的形态描述、理化性质分析，并分别按照WRB和ST系统进行了分类。同时，他们从每个地块的土壤剖面附近采摘葡萄，通过标准化的微酿工艺制成葡萄酒，并利用高效液相色谱（HPLC）、分光光度法和气相色谱-质谱联用（GC-MS）等技术，对葡萄酒中的酚类化合物（如花青素、羟基肉桂酸酒石酸（HCTAs）、黄酮醇、原花青素）和挥发性有机化合物（VOCs）进行了靶向代谢组学分析。
为了评估土壤分类系统能在多大程度上解释葡萄酒代谢组谱的变异，研究采用了严谨的统计分析流程。首先进行主成分分析（Principal Component Analysis， PCA），在去除葡萄品种带来的主导影响后，对剩余的“土壤驱动”代谢变异进行深入分析。接着，利用偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression， PLSR）模型，以WRB和ST系统的分类描述符（转化为二进制变量）为预测变量，以代谢组PCA分析得到的主成分得分作为响应变量，来评估不同土壤分类系统的预测能力和解释效力。通过计算变量重要性投影（Variable Importance in Projection， VIP）得分，识别出对代谢组变异最具影响力的土壤描述符。
研究发现，经过品种效应校正后的PCA清晰地显示，按照WRB分类属于“淋溶土”（Luvisols）或按照ST分类属于“淋溶土”（Alfisols）的土壤，其对应的葡萄酒样本在代谢组空间上聚集得相对紧密，表现出较为均一的代谢响应。这或许与这些土壤在相对稳定的地貌条件下，经历了持续的淋溶和粘粒迁移，形成了发育良好的黏化层（Argic horizon），提供了相对一致的土壤功能环境有关。相反，那些被归类为“钙积土”（Calcisols / WRB）或“钙积正常新成土”（Calcixerepts / ST）的土壤，其葡萄酒样本则表现出更广泛的离散分布。这类土壤受限于淋溶作用，以次生碳酸盐积累为主要成土过程，其内部在质地、收缩-膨胀（Vertic）特性等方面的异质性，可能导致葡萄树经历了更多样化的水分和营养胁迫，从而产生了更广泛的代谢反应谱。
PLSR模型的结果进一步揭示，WRB和ST系统虽然都能编码与葡萄酒代谢组相关的功能性土壤信息，但它们侧重的维度不同。WRB系统的描述符（如“Haplic”、“Cambic”等修饰词以及“Calcisol”参考土壤组）更强调与土壤剖面垂直发育和次生碳酸盐积累相关的成土过程信息。例如，VIP分析显示，“Haplic”和“Cambic”这类描述土壤发育程度的修饰词是重要的预测因子。而ST系统的描述符（尤其是家族级别中的“Vertic”、“Fine”、“Coarse-loamy”等）则更侧重于捕捉控制收缩-膨胀动态、保水能力和根系与土壤物理相互作用的质地与机械属性。这表明，不同的分类逻辑以互补的方式“过滤”和呈现土壤信息，为理解土壤对葡萄酒成分的控制机制提供了多角度的洞察。
除了具体的分析发现，本研究最具理论贡献的部分在于提出了一个名为“SCORE-V”的概念性因子框架。该框架借鉴了汉斯·詹尼（Hans Jenny）著名的土壤形成状态因子模型，将葡萄酒品质（W）形式化地表述为六个相互作用因子的函数：W = f（S， C， O， R， E， V）。其中，S代表土壤属性（包括分类衍生的属性），C代表气候强迫（温度、降水、太阳辐射），O代表生物材料（葡萄品种、克隆、砧木），R代表地形和景观位置，E涵盖生态系统历史（包括树龄和农艺沿革），V代表葡萄栽培与酿酒实践。SCORE-V框架为将土壤学知识与葡萄栽培学、酿酒学维度整合到一个连贯的分析空间中提供了理论支架，使得在不同风土背景下进行系统性比较、解释和知识迁移成为可能。
综上所述，本研究证实了土壤分类系统可以作为解释土壤驱动葡萄酒成分控制的功能性代理工具。它们携带的关于土层结构、质地和碳酸盐积累等信息，能够反映在葡萄酒的酚类和芳香化合物组成差异上。更重要的是，研究通过引入SCORE-V框架，将风土从一个模糊的整体概念，提升为一个可以用状态因子方程来清晰表述和解析的复杂系统。这标志着风土研究向更机制化、更具预测性和可转移性的理解迈出了重要一步，不仅为葡萄酒产业的精细化管理提供了科学依据，也为理解其他农业生态系统中土壤与作物互作的复杂性提供了可借鉴的范式。
