特開 2023-4728 酒の識別方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023004728

(43)【公開日】2023-01-17

(54)【発明の名称】酒の識別方法

(51)【国際特許分類】

   G01N 33/14 20060101AFI20230110BHJP

   C12G 3/022 20190101ALN20230110BHJP

【ＦＩ】

G01N33/14

C12G3/022 119A

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021106609

(22)【出願日】2021-06-28

(71)【出願人】

【識別番号】306024148

【氏名又は名称】公立大学法人秋田県立大学

(74)【代理人】

【識別番号】100097113

【弁理士】

【氏名又は名称】堀 城之

(74)【代理人】

【識別番号】100162363

【弁理士】

【氏名又は名称】前島 幸彦

(74)【代理人】

【識別番号】100194283

【弁理士】

【氏名又は名称】村上 大勇

(72)【発明者】

【氏名】川島 洋人

(72)【発明者】

【氏名】須藤 百香

【テーマコード（参考）】

4B115

【Ｆターム（参考）】

4B115CN03

(57)【要約】

【課題】日本酒の産地の識別を高精度で行う。
【解決手段】、本発明の実施の形態に係る酒（日本酒）の識別方法において用いられるのは、日本酒に含まれる硝酸成分（硝酸イオン）である。この手法を更に他の手法で用いられる指標と組み合わせることによって、特に高精度の識別が可能となる。日本酒の産地を判定するために、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の値を指標とすることができる。この際に、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－以外の測定値も指標として組み合わせて用いることができる。図９は、複数種類の日本酒における測定結果を、横軸をδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、縦軸をＮＯ_３ ^－濃度として各地方毎に示す。この場合には、秋田県、新潟県、京都府が２次元上の異なる領域として区分される。
【選択図】図９

【特許請求の範囲】

【請求項1】

酒の産地を識別する、酒の識別方法であって、
前記酒から生成された試料から硝酸成分を抽出する抽出工程と、
抽出された前記硝酸成分の窒素安定同位体比であるδ^１５Ｎを測定する安定同位体比測定工程と、
測定されたδ^１５Ｎに基づいて前記酒の産地を推定する産地推定工程と、
を具備することを特徴とする酒の識別方法。

【請求項2】

前記抽出工程において脱窒菌法を適用することを特徴とする請求項１に記載の酒の識別方法。

【請求項3】

前記産地推定工程において、δ^１５Ｎ及び前記酒における前記硝酸成分の濃度に基づいて前記産地を推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の酒の識別方法。

【請求項4】

前記安定同位体比測定工程において、前記硝酸成分の酸素安定同位体比であるδ^１８Ｏを測定し、
前記産地推定工程において、δ^１５Ｎ及びδ^１８Ｏに基づいて、あるいはδ^１５Ｎ、δ^１８Ｏ、及び前記酒における前記硝酸成分の濃度に基づいて、前記産地を推定することを特徴とする請求項１又は２に記載の酒の識別方法。

【請求項5】

前記産地推定工程において、
前記産地内における前記酒を生産した酒蔵を推定することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の酒の識別方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、酒（日本酒等）の識別方法に関する。

【背景技術】

【0002】

食品の識別を食品に含まれる軽元素（炭素、窒素、酸素、水素等）の安定同位体比率を用いて行う技術は、例えば非特許文献１に記載されている。ここでは、植物は光合成の方式の違いによりＣ３植物（米、麦、芋等）、Ｃ４植物（サトウキビ、トウモロコシ等）、ＣＡＭ植物（サボテン、パイナップル等）に分類でき、それぞれにおける重い炭素（^１３Ｃ）の取り込みやすさの違いに起因して、炭素の同位体比（^１３Ｃ／^１２Ｃ）が異なることが用いられる。焼酎におけるアルコールの原料となる植物はＣ３植物、Ｃ４植物であるため、焼酎の種類によって、含まれるアルコール中の炭素における同位体比は異なり、この同位体比を、焼酎の種類の識別の指標として用いることができる。

【0003】

また、非特許文献２には、液体クロマトグラフによって日本酒におけるエタノール成分とグルコース成分を分離し、エタノール成分における炭素同位体比δ^１３Ｃとグルコース成分における炭素安定同位体比δ^１３Ｃを測定し、これらの値から日本酒の種類（純米酒、吟醸酒、普通酒）を高精度で判定できることが記載されている。ここで、δ^１３Ｃは、「（（試料における^１３Ｃ／^１２Ｃの同位体比）／（国際標準化物質における^１３Ｃ／^１２Ｃの同位体比）－１）×１０００（‰：パーミル）」で定義される。

【0004】

また、近年の日本酒の輸出量（海外での需要）の増加に伴い、日本酒の産地の保証をすることが重要になっており、この産地を識別（判定）するための技術が要求されている。ここで、日本酒の主な原料は米と水（仕込み水）であるが、水としては産地のものが用いられるため、特に日本酒における水の分析をすることによって、産地に関する情報を得ることができる。非特許文献３、特許文献１には、δ^１８Ｏを用いてこの産地を判定することが記載されている。ここで、δ^１８Ｏは、前記のδ^１３Ｃにおける^１３Ｃ／^１２Ｃの代わりに酸素についての^１８Ｏ／^１６Ｏの同位体比を用いた値である。ここでは、日本酒中の水のδ^１８Ｏとその産地（醸造地）近郊の水のδ^１８Ｏには強い相関があり、日本酒全体中の水のδ^１８Ｏは概ね－１２．０～－５．７‰の範囲であるのに対して、北海道，東北，北陸地域の日本酒は，南の地域に比べてδ^１８Ｏの範囲が異なることが記載されている。このため、このδ^１８Ｏを産地の判定の指針とすることができる。

【0005】

また、非特許文献４、特許文献１には、日本酒の水分における水素安定同位体比δＤと地域との相関が認められることも記載されている。ここで、δＤは前記のδ^１３Ｃにおける^１３Ｃ／^１２Ｃの代わりに水素についての^２Ｈ／^１Ｈの同位体比を用いた値であり、日本酒中のδＤの値は－７０．４～－３５．２‰の範囲であり、前記のδ^１８Ｏの場合と同様に、δＤを日本酒の産地の判定の指針に用いることができることが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0006】

【特許文献1】特開２０１３－１３２２２３号公報

【非特許文献】

【0007】

【非特許文献1】伊豆英恵、橋口知一、堀井幸江、須藤茂俊、松丸克己、「本格焼酎市販品の安定同位体比分析」、ＢＵＮＳＥＫＩ ＫＡＧＡＫＵ、第６１巻、第７号、６４３頁（２０１２年）

【非特許文献2】Ｍｏｍｏｋａ Ｓｕｔｏ ａｎｄ Ｈｉｒｏｔｏ Ｋａｗａｓｈｉｍａ、「Ｃｏｍｐｏｕｎｄ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｃａｒｂｏｎ Ｉｓｏｔｏｐｅ Ａｎａｌｙｓｉｓｉ ｉｎ Ｓａｋｅ ｂｙ ＬＣ／ＩＲＭＳ ａｎｄ Ｂｒｅｗｅｓ’ Ａｌｃｏｈｏｌ Ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ」、Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ Ｒｅｐｏｒｔｓ、Ｖｏｌ．９、Ａｒｔｉｃｌｅ．Ｎｏ．１７６５３（２０１９年）

【非特許文献3】富山眞吾、橋口知一、「酸素同位体比測定による清酒の産地特定について」、日本醸造協会誌、第１１０巻、６８頁（２０１５年）

【非特許文献4】笹本なみ、阿部善也、高久雄一、中井泉、「微量元素組成及び軽元素同位体比による日本酒の化学的キャラクタリゼーション」、ＢＵＮＳＥＫＩ ＫＡＧＡＫＵ、第６６巻、第８号、５９１頁（２０１７年）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

日本酒の産地の判定をする際に、非特許文献３、４に記載の技術においては、主にδ^１８ＯやδＤに緯度等の地理的条件依存性があることが用いられた。このため、地理的条件が類似した日本国内の他の地域や中国等の海外の地域との間の識別は困難であった。このため、これらの技術による地域の判定能力は十分ではなかった。

【0009】

このため、日本酒の産地の識別をより高精度で行う技術が求められた。

【0010】

本発明は、かかる問題点に鑑みてなされたものであり、上記問題点を解決する発明を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0011】

本発明は、上記課題を解決すべく、以下に掲げる構成とした。
本発明の酒の識別方法は、酒の産地を識別する、酒の識別方法であって、前記酒から生成された試料から硝酸成分を抽出する抽出工程と、抽出された前記硝酸成分の窒素安定同位体比であるδ^１５Ｎを測定する安定同位体比測定工程と、測定されたδ^１５Ｎに基づいて前記酒の産地を推定する産地推定工程と、を具備する。
本発明の酒の識別方法において、前記抽出工程において脱窒菌法を適用してもよい。
本発明の酒の識別方法は、前記産地推定工程において、δ^１５Ｎ及び前記酒における前記硝酸成分の濃度に基づいて前記産地を推定してもよい。
本発明の酒の識別方法は、前記安定同位体比測定工程において、前記硝酸成分の酸素安定同位体比であるδ^１８Ｏを測定し、前記産地推定工程において、δ^１５Ｎ及びδ^１８Ｏに基づいて、あるいはδ^１５Ｎ、δ^１８Ｏ、及び前記酒における前記硝酸成分の濃度に基づいて、前記産地を推定してもよい。
本発明の酒の識別方法は、前記産地推定工程において、前記産地内における前記酒を生産した酒蔵を推定してもよい。

【発明の効果】

【0012】

本発明は以上のように構成されているので、日本酒の産地の識別を高精度で行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】様々な試料における硝酸成分中のδ^１８とδ^１５Ｎの値を示す図である。

【図2】実施の形態に係る酒の識別方法における抽出工程、安定同位体比測定工程を標準試料に対して適用して得られたδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－（ａ）、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－（ｂ）の測定結果である。

【図3】複数種類の仕込み水におけるＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を測定した結果である。

【図4】複数種類の日本酒におけるＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を測定した結果である。

【図5】仕込み水、日本酒におけるＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の測定結果を産地毎に集計した結果である。

【図6】試料となった日本酒におけるＮＯ_３ ^－濃度とその仕込み水におけるＮＯ_３ ^－濃度の関係である。

【図7】試料となった日本酒におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－とその仕込み水におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の関係である。

【図8】試料となった日本酒におけるδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－とその仕込み水におけるδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の関係である。

【図9】試料となった日本酒におけるδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、ＮＯ_３ ^－濃度をそれぞれ横軸、縦軸として示した際の、産地毎の区分を示す例である。

【図10】試料となった日本酒におけるδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－をそれぞれ横軸、縦軸として示した結果である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本発明の実施の形態に係る酒の識別方法について説明する。この識別方法においては、日本酒の産地が識別される。ここで、非特許文献３、４に記載された技術においては、この識別のために用いられるＯやＤは日本酒中に含まれる水に含まれるものであったのに対し、本発明の実施の形態に係る酒（日本酒）の識別方法において用いられるのは、日本酒に含まれる硝酸成分（硝酸イオン：ＮＯ_３ ^－）である。後述するように、この手法を更に他の手法で用いられる指標と組み合わせることによって、特に高精度の識別が可能となる。

【0015】

ＮＯ_３ ^－は日本酒の製造の際の仕込み水に含まれ、日本酒の造りの一つである生もと（きもと）造りにおいては重要な役割を果たしており、産地の地下水や井戸水等、この産地で算出されるものが用いられる。生もと造りとは，日本酒の元となる酒母を作る工程で，自然な微生物を利用し雑菌の増殖を抑える方法である。一般的な方法では，人工的に醸造用乳酸を用いるのに対し、生もと造りでは，硝酸還元菌により，仕込み水に含まれる硝酸塩から亜硝酸（ＮＯ_２ ^－）が生成され雑菌の増殖が抑制される。ここで、仕込み水に含まれているＮＯ_３ ^－は，化学肥料や人畜由来のし尿等の様々な人間の活動に関連した発生源に由来する。

【0016】

例えば、Ｃ．Ｋｅｎｄａｌｌ、Ｅ．Ｍ．Ｅｌｌｉｏｔｔ、 ａｎｄ Ｓ．Ｄ．Ｗａｎｋｅｌ、「Ｔｒａｃｉｎｇ Ａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃ Ｉｎｐｕｔｓ Ｏｆ Ｎｉｔｒｏｇｅｎ Ｔｏ Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓ」、Ｃａｐｔｅｒ １２、 ｉｎ 「Ｓｔａｂｌｅ Ｉｓｏｔｏｐｅｓ Ｉｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ Ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ」、２ｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ、Ｂｌａｃｋｗｅｌｌ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ、ｐ３７５のＦｉｇ．１２．１には、環境中の様々な試料中の硝酸イオン（ＮＯ_３ ^－）における酸素安定同位体比δ^１８Ｏ（δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－）、窒素安定同位体比δ^１５Ｎ（δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－）が、試料に応じて様々な値をとることが記載されている。ここで、δ^１８Ｏ（又はδ^１５Ｎ）は、「（（試料における^１８Ｏ／^１６Ｏの同位体比、又は^１５Ｎ／^１４Ｎの同位体比）／（国際標準化物質における^１８Ｏ／^１６Ｏの同位体比、又は^１５Ｎ／^１４Ｎの同位体比）－１）×１０００（‰：パーミル）」で定義される。

【0017】

図１は、そのＦｉｇ．１２．１に記載の内容を示し、ここでは、様々な試料におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－とδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の値が記載されている。なお、ここでは原図に対してプロットが追加されており、この内容については後述する。ここで示されるように、土壌（Ｓｏｉｌ）のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－は、肥料の種類（Ｍａｎｕｒｅ（有機質肥料）、Ｆｅｒｔｉｌｉｚｅｒ（化学肥料））腐敗廃棄物（Ｓｅｐｔｉｃ Ｗａｓｔｅ）やＰｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（降水）の有無によって、－１０‰～＋２５‰程度の広い範囲にわたり変動するため、人間の生活排水等、地理的条件や気象条件以外の影響も大きく受ける。このため、日本酒に含まれる硝酸イオンのδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－にも、仕込み水の産地に起因した依存性があると考えられる。また、仕込み水は酒蔵毎に定まっているため、この依存性は酒蔵に起因する依存性と考えることもできる。この依存性については、前記のδ^１８ＯやδＤがこの地域の地理的条件（緯度等）を反映したのに対し、前記のようにこの地域の人間の生活活動を反映するため、この地域を識別するための情報として有効である。また、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を、地理的条件を反映した依存性に対応する他の評価値と組み合わせることによって、特に産地（酒蔵）の判定を正確に行うことができる。

【0018】

このため、この識別方法は、（１）試料（日本酒）から硝酸成分を抽出する抽出工程、（２）抽出された硝酸成分中における安定同位体比（特に窒素安定同位体比）を測定し、δ^１５Ｎ等を算出する安定同位体比測定工程、（３）測定されたδ^１５Ｎ等に基づいて試料の産地を推定する産地推定工程、を具備する。各工程の詳細について以下に説明する。

【0019】

抽出工程は、試料から硝酸成分を抽出するために行われ、例えば試料に対して脱窒菌法を適用することによって行われる。脱窒菌法は、Ｄ．Ｍ．Ｓｉｇｍａｎ、Ｋ．Ｌ．Ｃａｓｃｉｏｔｔｉ、Ｍ．Ａｎｄｒｅａｎｉ、Ｃ．Ｂａｒｆｏｒｄ、Ｍ．Ｇａｌａｎｔｅｒ、 ａｎｄ Ｊ．Ｋ．Ｂｏｈｌｋｅ、「Ａ Ｂａｃｔｅｒｉａｌ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｔｈｅ Ｎｉｔｒｏｇｅｎ Ｉｓｏｔｏｐｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｏｆ Ｎｉｔｒａｔｅ Ｉｎ Ｓｅａｗａｔｅｒ Ａｎｄ Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ］、Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、Ｖｏｌ．７３（１７）、ｐ４１４５（２００１年）に記載されており、脱窒菌を用いて試料の硝酸成分をＮ_２Ｏガスとして得る手法である。

【0020】

脱窒菌法によれば、得られたＮ_２Ｏ中のＮ（δ^１５Ｎ）やＯ（δ^１８Ｏ）の高感度分析を行うことができ、この際に必要となる元の試料の量も僅かであるため、脱窒菌法を用いることが特に好ましい。脱窒菌法は、地下水、河川、海水中のＮＯ_３ ^－成分中のδ^１５Ｎ、δ^１８Ｏの分析を行う際に用いられている。ただし、上記のような分析を行う際には、試料（日本酒）に含まれるエタノールや糖類等の夾雑物を除去することが好ましい。このため、ここでは固相抽出法によって予めこれらが除去することが好ましい。

【0021】

以下に、実際に抽出工程及び安定同位体比測定工程を標準試薬と試料（各種の日本酒）に対して適用した際の手順及び結果を具体的に説明する。また、ここでは日本酒を製造する際に用いられた仕込み水に対してもこれらの工程が同様に適用された。

【0022】

標準試薬は、試料に対する結果の妥当性を確認するために作成された日本酒と類似組成をもち予め組成が判明している疑似日本酒である。ここでは、Ｌ（＋）－酒石酸（＞９９．５％）、リンゴ酸（＞９９．０％）、乳酸（８５．０～９２．０％）、コハク酸（＞９９．５％）、Ｌ－アラニン（＞９９．０％）、Ｌ－グルタミン酸（＞ ９９．０％）、エタノール（＞９９．５％）、硝酸カリウム（以上、富士フィルム和光純薬工業製）、Ｄ（＋）－グルコース（＞９８．０％）（関東化学製）を混合したものを標準試薬として作成した。ここで、硝酸成分は硝酸カリウムに含まれる。

【0023】

試料となる日本酒は合計８７種類で、対応する酒蔵の数は１４（秋田県：８、新潟県、京都府：２ずつ、石川県、福井県：１ずつ）とし、各酒蔵毎に２～１１種類とした。ここでは，日本酒を水、米、麹のみで作る「純米酒」、純米酒に醸造アルコールも添加可能な「吟醸酒」、さらに砂糖や有機酸も添加可能な「普通酒」の３つに分類した。また、これらの日本酒とは別に、その醸造中に使用される仕込み水を１４種類の酒蔵毎に入手して分析の対象とした。

【0024】

抽出工程における前記の固相抽出法によるエタノール成分の除去には、アニオン交換樹脂のカートリッジ（商品名ＡＧ１－Ｘ８：Ｂｉｏ－Ｒａｄ社製）が用いられ、これがエンプティーポリエチレンカートリッジに充填された。ここでは塩酸（ＨＣｌ：３５～３７％：富士フィルム和光純薬工業製）を用いた抽出が行われた。

【0025】

この工程を最適化するために、上記の標準試薬として、Ｆｕｍｉｋａｚｕ Ａｋａｍａｔｓｕ、Ｔｏｍｏｋａｚｕ Ｈａｓｈｉｇｕｃｈｉ、Ｙｕｒｉ Ｈｉｓａｔｓｕｎｅ、Ｔａｋａａｋｉ Ｏｅ、Ｔａｋａｆｕｍｉ Ｋａｗａｏ、Ｔｓｕｔｏｍｕ Ｆｕｊｉｉ、「Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｔｈｅ Ｉｓｏｌａｔｉｏｎ Ｏｆ Ｃｉｔｒｉｃ Ａｃｉｄ Ａｎｄ Ｍａｌｉｃ Ａｃｉｄ Ｉｎ Ｊａｐａｎｅｓｅ Ａｐｒｉｃｏｔ Ｌｉｑｕｅｕｒ Ｆｏｒ Ｃａｒｂｏｎ Ｓｔａｂｌｅ Ｉｓｏｔｏｐｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ」、Ｆｏｏｄ Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ、Ｖｏｌ．２１７、ｐ１１２ （２０１７年）に記載されたものと同様のものが用いられた。具体的には、前記のエタノール／水（体積比１６：８４）、Ｄ（＋）－グルコース：２００００ｐｐｍ、リンゴ酸：３００ｐｐｍ、乳酸：８００ｐｐｍ、コハク酸：３００ｐｐｍ、Ｌ－アラニン：２５０ｐｐｍ、Ｌ－グルタミン酸：１５０ｐｐｍに、更に硝酸カリウムを１～１０ｐｐｍ混合したものを作成した。ここで用いられた硝酸カリウムにおけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は２３．７‰、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－は－１．９‰であった。

【0026】

この標準試薬を用い、ＮＯ_３ ^－の絶対量が０．４、０．８、２．０、４．０、８μｍｏｌとなるように、通液量を５～５０ｍＬとした。ここでは、前記のイオン交換樹脂と超純水を重量比１：１で混合したものを０．２５ｍＬ、前記のエンプティーポリエチレンカートリッジ１ｍＬに充填し、イオン交換樹脂の活性化のためにコンディショニングとして超純水５０ｍＬ通液した。

【0027】

また、特に実際の試料（日本酒）に対しては、前記のような夾雑物の除去のために、孔径０．４５μｍメンブレンフィルターを通過させたものを、１ｍＬ／ｍｉｎ以下の流量で１５～２５ｍＬ通液した。最後に、１Ｍの前記の塩酸でＮＯ_３ ^－を抽出した。

【0028】

その後、周知の脱窒菌法として、抽出された成分に対して、ＮＯ_３ ^－がＮ_２Ｏに還元された成分が３０～５０ｎｍｏｌＮとなるように脱窒菌が添加された。これによって、窒素同位体比、酸素同位体比を測定する直接の対象となるＮ_２Ｏ成分が抽出された（抽出工程）。

【0029】

次に、この成分に対して、Ｇａｓ Ｂｅｎｃｈ ＩＩ（ユニバーサルオンラインガス調製／導入システム：Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製）と安定同位体比質量分析計（ＩＲＭＳ：商品名ＤｅｌｔａｐｌｕｓＸＰ：Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製）を組み合わせて、窒素同位体比δ^１５Ｎ（δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－）、酸素同位体比δ^１８Ｏ（δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－）を測定した（安定同位体比測定工程）。ＩＲＭＳにおける分析のためのソフトウェアはＩＳＯＤＡＴ３．０（Ｔｈｅｒｍｏ Ｆｉｓｈｅｒ Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ社製）を用いた。δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は、硝酸カリウムの国際同位体標準（ＵＳＧＳ３２：δ^１５Ｎ＝１８０‰、、ＵＳＧＳ３４：δ^１５Ｎ＝－１．８‰）、及び硝酸ナトリウムの国際同位体標準（ＵＳＧＳ３５：δ^１５Ｎ＝２．７‰）を用い、２点検量線法によって算出された。

【0030】

また、試料（仕込み水を含む）中のＮＯ_３ ^－濃度もイオンクロマトグラフを用いて測定された。ここでは、前記のように夾雑物の除去のためにメンブレンフィルターを通過させたものに対してイオンクロマトグラフ（商品名ＩＣ２０１０：東ソー株式会社製）を適用してＮＯ_３ ^－濃度が測定された。ここで、陰イオン分析用のカラムはＴＳゲルガードカラムＳｕｐｅｒ ＩＣ－ＡＨＳ、ＴＳＫＧｅｌＳｕｐｅｒ ＩＣ Ａｎｉｏｎ ＨＳである。陰イオン混合標準溶液（和光純薬社製）を希釈して分析することによって、検量線を作成し、この際の決定係数＞０．９９９であり、ＮＯ_３ ^－の検出下限は１０ｐｐｂであった。

【0031】

まず、測定の妥当性を検証するために、前記の標準試薬（疑似日本酒）におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－が測定された。硝酸成分の吸着量を０．４～８．１μｍｏｌの範囲としてδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を測定した結果をそれぞれ図２（ａ）（ｂ）に示す。この結果より、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の値（ａ）は、２３．４±０．３‰（０．４μｍｏｌ）、２４．１±０．２‰（０．８μｍｏｌ）、２４．３±０．１‰（２．０μｍｏｌ）、２４．３±０．０４‰（４．０μｍｏｌ）、２４．３±０．１‰（８．１μｍｏｌ）であり、確度≦０．６‰、精度≦０．３‰となった。δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の値（ｂ）は、－１．５±０．１‰（０．４μｍｏｌ）、－１．５±０．１‰（０．８μｍｏｌ）、－１．５±０．１‰（２．０μｍｏｌ）、－１．７±０．１‰（４．０μｍｏｌ）、－１．６±０．１‰（８．１μｍｏｌ）であり、確度≦０．４‰、精度≦０．１‰となった。以上より、上記の吸着量の範囲でδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－は高精度で測定される。

【0032】

次に、前記のようにイオンクロマトグラフを用いて各々が酒蔵に対応した１４種類の仕込み水中のＮＯ_３ ^－濃度を前記のように測定し、かつ前記のようにＮＯ_３ ^－成分を抽出して前記のようにＩＲＭＳを用いてδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を測定した。結果を図３の表に示す。ここで、１４種類の酒蔵として、酒蔵１－１～１－８は秋田県、酒蔵２－１、２－２は新潟県、酒蔵３－１は石川県、酒蔵４－１は福井県、酒蔵５－１、５－２は京都府にそれぞれ属する。

【0033】

この結果より、仕込み水中のＮＯ_３ ^－濃度は１．４～２５．６ｐｐｍの範囲（平均値：８．２±６．６ｐｐｍ）となり、酒蔵毎に有意な差があることがわかる。なお、この濃度は環境基準値よりも大幅に低くなっているため、安全性に対する問題はない。

【0034】

一方、図３において、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は－０．０４～５．７‰の範囲（平均値：２．４±１．５‰）であり、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－は２．０～１１．２‰の範囲（平均値：６．７±２．７‰）である。この結果より、酒蔵毎の違いは、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の方がδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－よりも大きい。

【0035】

図１においては、前記のＫｅｎｄａｌｌ等の図に、図３の結果（１４の酒蔵毎のδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－）がプロットとして追記されている。Ｋｅｎｄａｌｌ等によれば、化学肥料や人畜由来のし尿に起因するδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は－１０～＋１０‰程度であるのに対し，大気由来のδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は６０～１００‰程度となる。図３の結果（δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－が－０．０４～５．７‰の範囲）は、仕込み水におけるＮＯ_３ ^－成分は、大気由来よりも、化学肥料や人畜由来のし尿から硝化によって生じた、人間の活動に由来する成分が多いことを示している。

【0036】

これに対して、図３におけるδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の結果（２．０～１１．２‰の範囲）は、図１より、汚染のない自然土壌中の窒素に由来すると考えられる範囲である。酒蔵１－１、２－１、３－１、５－１、５－２における値はこの範囲内では高めとなっており、これは、他の酒蔵と比べてこれらの酒蔵が人畜由来の硝酸イオンの影響を受けていることを示すと考えられる。このため、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の値を、地域だけでなく酒蔵の判定を行うための指標とすることもできる。

【0037】

図４は、図３（仕込み水）と同様に、製造後の日本酒におけるＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を酒蔵毎に分類した結果である。ここで、試料となった日本酒の種類の数も酒蔵毎に示されている。全ての試料（日本酒）におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は２．３～９．１‰の範囲となり、酒蔵内におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の標準偏差は１．４‰であった。この結果より、酒蔵間におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の違いは大きいのに対して、酒蔵内ではこの差は小さい。

【0038】

図５は、図３（仕込み水）、図４（日本酒）の測定結果を産地（府県）毎に集計した結果である。ここでは、府県毎の酒蔵の数（図３、４）も示されている。この結果より、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－は秋田県で４．３±１．５‰、新潟県で６．７±３．５‰、石川県で３．９±０．３‰、福井県で２．３±０．８‰、京都府で５．６±１．０‰である。またδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－は，秋田県で６．１±１．６‰、新潟県で４．３±４．１‰、石川県で７．５±０．４‰、福井県で３．２±０．１‰、京都府で１１．６±１．０‰である。この結果より、産地毎の違いは、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の方がδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－よりも大きい。これは、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の方が前記のような人間の活動状況の地域毎の違いをより反映するためと考えられる。なお、同じ酒蔵内でも日本酒の種類によって酒母（生もと系酒母、速醸系酒母等）や精米歩合によるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の有意な差は見られなかった。このため、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－のを、日本酒の産地を判定するための指標として用いることができる。

【0039】

図６は、図３、４の結果より、日本酒のＮＯ_３ ^－濃度と仕込み水のＮＯ_３ ^－濃度の相関を示した結果である。この結果より、両者には相関があり、両者を直線近似した時の決定係数Ｒは０．７６であった。すなわち、日本酒のＮＯ_３ ^－濃度の大部分は仕込み水に起因する。ただし、日本酒のＮＯ_３ ^－濃度は仕込み水のＮＯ_３ ^－濃度よりも０．５～１６．２ｐｐｍ（直線近似では３．８ｐｐｍ）低くなっている。この原因としては、製造過程において発生する還元反応によってＮＯ_３ ^－の一部がＮＯ_２となること等、製造過程においてＮＯ_３ ^－の一部が分解されることに起因すると考えられる。

【0040】

図７は、同様に、日本酒のδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－と仕込み水のδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－との相関を示した結果である。この結果より、これらの間の相関は、図６（ＮＯ_３ ^－濃度）と比べて弱い（Ｒ＝０．６８）。ただし、全ての試料において、日本酒の方が仕込み水よりもδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－が大きくなっており、この差の平均値は＋２．２‰となっている。

【0041】

一方、図８は、日本酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－と仕込み水のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－との相関を示した結果である。この結果より、これらの間の相関は、図６（ＮＯ_３ ^－濃度）、図７（δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－）と比べると強い（Ｒ＝０．９０）。このため、日本酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－はその仕込み水のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を特に強く反映する。仕込み水は酒蔵に対応するため、日本酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を、この日本酒を製造した酒蔵の判定のための指標とすることができる。

【0042】

このため、日本酒の産地あるいは酒蔵を判定するためには、その仕込み水に起因する量（パラメータ）として、特に日本酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を用いることが有効である。ただし、日本酒における他のパラメータも組み合わせと組み合わせてこの判定を行うことがより好ましい。このような他のパラメータとしては、ＮＯ_３ ^－濃度やδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－がある。図９は、複数種類の日本酒における測定結果（図４）を、横軸をδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、縦軸をＮＯ_３ ^－濃度として図５における各地方毎に示す。この場合には、秋田県、新潟県、京都府が２次元上の異なる領域として区分される。すなわち、日本酒において測定されたδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、ＮＯ_３ ^－濃度を用いて、産地の判定をすることができる。

【0043】

また、図１０は、図９のＮＯ_３ ^－濃度に変えて、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－を用いた結果である。ここで、プロットの種別は図９同様である。この結果からも、少なくとも秋田県、京都府の区分は明確である。また、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、ＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の３つを指標として同時に用いることもできる。この場合には、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、ＮＯ_３ ^－濃度、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－を各軸とした３次元データ中の領域を産地に対応させて設定し、試料となった日本酒におけるデータがこのうちのどの領域に属するかを判定することによって、この日本酒の産地を判定することができる。あるいは、酒蔵毎にこの３次元データ中のプロファイルを作成し、この日本酒の酒蔵を判定することもできる。

【0044】

このように複数のパラメータを組み合わせて判定を行うことは、特に日本酒の産地偽装等に対しては有効である。例えば、異なる産地（日本以外も含む）の酒に対して新たにＮＯ_３ ^－成分を添加し、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－とδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－が日本におけるある産地（例えば秋田県）に対応する値になるように調整して産地の偽装をすることは可能である。この場合、この調整後の酒について、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の２つを指標とした場合には、この偽装を発見することができない。

【0045】

しかしながら、この場合には新たにＮＯ_３ ^－成分が添加されるため、調整前の状態からＮＯ_３ ^－濃度が大きく増加する場合が多く、ＮＯ_３ ^－濃度がこの産地（秋田県）の範囲、あるいは一般的な日本酒における範囲から外れる可能性が高い。このため、このように判定に用いるパラメータの中にＮＯ_３ ^－濃度を含めることが有効である。同様に、このように新たにＮＯ_３ ^－成分を添加してδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－の２つを同時に所望の範囲にすることは、例えばδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－のみを所望の範囲に調整することよりも困難である。このため、このような点において、ＮＯ_３ ^－濃度をδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－と組み合わせて指標として用いることは有効である。

【0046】

また、例えばＴａｋａｓｈｉ Ｎａｋａｍｕｒａ、Ｋｅｎ－ｉｃｈｉ Ｏｓａｋａ、Ｙｕｋｉ Ｈｉｒａｇａ、 ａｎｄ Ｆｕｔａｂａ Ｋａｚａｍａ、「Ｎｉｔｒｏｇｅｎ Ａｎｄ Ｏｘｙｇｅｎ Ｉｓｏｔｏｐｅ Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｏｆ Ｎｉｔｒａｔｅ Ｉｎ Ｓｔｒｅａｍ Ｗａｔｅｒ Ｏｆ Ｆｕｊｉ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ」、Ｖｏｌ．４１（３）、ｐ７９（２０１１年）等に記載されるように、一般的な日本の河川や地下水におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－はそれぞれ－４．２～＋４８‰、－６～＋４６‰の範囲である。これに対して、例えばＸｉｎ Ｚｈａｎｇ、Ｙａｎ Ｚｈａｎｇ、Ｐｅｎｇ Ｓｈｉ、 Ｚｈｉｌｅｉ Ｂｉａ、 Ｚｅｘｕａｎ Ｓｈａｎａ、 ａｎｄ Ｌｉｊｉａｎｇ Ｒｅｎ、「Ｔｈｅ Ｄｅｅｐ Ｃｈａｌｌｅｎｇｅ Ｏｆ Ｎｉｔｒａｔｅ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ Ｉｎ Ｒｉｖｅｒ Ｗａｔｅｒ Ｏｆ Ｃｈｉｎａ］、Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｏｆ Ｔｏｔａｌ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ、Ｖｏｌ．７７０、ｐ１４４６７４（２０２１年）には、中国の河川や地下水におけるδ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－はそれぞれ－１２．７～＋８３．５‰、－２３．５～＋２６．９‰の範囲である。このため、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を用いて、日本産の酒と中国で製造された酒を識別することができる場合が多い。すなわち、上記の産地推定工程においては、日本産の酒と中国で製造された酒を識別することもできる。このため、このような点において、δ^１８Ｏ－ＮＯ_３ ^－をδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－と組み合わせて指標として用いることは有効である。

【0047】

すなわち、δ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－を少なくとも含む、１つまたは複数のパラメータを指標として用いることによって、日本酒の産地（酒蔵）の判定を行うことができ、複数のパラメータを用いることによって、その判定をより正確に行うことができる。この場合、予め素性の判明している多くの日本酒あるいは仕込み水におけるこれらのパラメータを上記の抽出工程、安定同位体比測定工程等を適用することによって測定してデータベース化し、図９に示されるように、産地あるいは酒蔵に対応する領域を設定し、試料（産地が未知の日本酒）において測定されたパラメータがどの領域に属するかを判定することによって、この試料の産地を判定することができる（産地推定工程）。この判定は、上記のデータベースを記憶したコンピュータで容易に行うことができる。

【0048】

この際、例えばある酒の産地や酒蔵が明示されているがその銘柄（種類）が不明、あるいはこれに対応したデータがデータベースにない場合もある。こうした場合、これに対応した仕込み水における上記のデータを上記のようにデータベース化しておけば、例えば、図８の関係より、本来この産地、酒蔵である日本酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－の範囲が推定でき、この範囲からこの酒のδ^１５Ｎ－ＮＯ_３ ^－が大きく異なった場合には、この酒における表示は偽装である可能性が高いと判定される。この際、図示されたような精度の高い回帰式を用いてもよい。すなわち、具体的に産地や酒蔵を特定しない場合でも、日本酒の偽装を判定することができる。

【0049】

上記の例では、識別の対象が日本酒であったが、原料として産地の水（天然水）が用いられる酒類であれば、同様に産地の識別が可能である。あるいは、酒以外の飲料や、野菜等の農産物についても同様である。

【0050】

また、上記の方法では試料から硝酸成分を抽出するために脱窒菌法が用いられたが、同様に硝酸成分が抽出できる限りにおいて、他の手法を用いてもよい。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】