多源气象数据融合赋能红酒AI研究，东湖大数据校企合作再出成果

近日，东湖大数据团队与来自中国农业大学黄卫东教授团队在《Food Research International》（Q1，IF：6.475）上发表了研究性论文《A fundamental landscape of fungal biogeographical patterns across the main Chinese wine-producing regions and the dominating shaping factors》（《中国不同葡萄酒产区真菌菌群生物地理分布模式及其形成机制研究》）。

不同产地带来的葡萄酒品质理化指标差异和风格特性，即“风土”特性，是决定葡萄酒喜好度、品质特性和收藏价值的重要因素。随着微生物组学技术的发展和葡萄酒微生物研究的深入，葡萄酒“微生物风土”的概念被提出，中国葡萄酒产区分布广泛，气候类型多样，现有研究仅分析了国内局部产区的微生物多样性，国家层级上是否已经形成了可利用的“微生物风土”，其分布模式和影响因素尚待解析。

对于这个问题，东湖大数据与中国农业大学食品科学与营养工程学院的专业团队，进行了多源数据融合的研究。

本研究以代表性的赤霞珠（红）和霞多丽（白）葡萄品种为研究试材，采集中国 9 个葡萄酒主产区，42 个酒庄（或葡萄园）的葡萄果实，通过高通量测序分析葡萄汁和自然发酵葡萄醪中的真菌菌群，首次系统研究了中国葡萄酒主产区真菌菌群的生物地理分布模式及其形成机制。

研究结论表明，中国不同酒庄的真菌菌群系统发育树与地理轴线相契合（p<0.03），不同产区和酒庄间的真菌菌群均存在显著性差异，已形成“微生物风土”，酒庄之间的差异显著，但是区域内部分产区间和产区内的酒庄间存在一定聚类现象。

东湖大数据基于一种海量气象数据的分析方法，通过多源气象数据融合赋能红酒气象研究，中国农业大学食品研究院专业团队结合气候、土壤、湿度等不同类别的风土指标，关联性分析，构建食品微生物领域国家层级的首次生物地理学研究，本论文首次系统解析中国葡萄酒产区“微生物风土”模式，评估了不同地理层级的真菌差异性，发现真菌菌群与葡萄汁中多酚含量的关联性，为我国葡萄酒产区溯源提供了新的思路。

长期以来，东湖大数据一直坚持科技创新，深化与高校的产学研合作，依托多源（多模态）数据的融合认知计算技术和底层数据质量的优势，积极致力于发挥大数据与人工智能的赋能价值，帮助用户提升核心竞争力。此次探索以气象数据赋能红酒业，用数据融合将葡萄酒的要素关联起来，构建专业模型，为提升产品的附加值，让品牌特色化、地域标签化、管理精准化，最终产生更大的效能。

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东湖大数据成立于2015年，是国内领先的数据资产运营商、国家高新技术企业、国内数据流通竞争力TOP3企业，2018、2019年度光谷“瞪羚企业”、光谷“3551”企业、武汉市大数据协会副会长单位。公司深耕垂直行业大数据应用和人工智能数据服务，提供集智慧招商、数据服务、产业咨询规划、数字政府等一体的数据智能服务。