有機(jī)成分與元素分析相結(jié)合鑒別6 種中國(guó)名茶

陳 波，靳保輝，顏 治，涂小珂，王丙濤，趙瓊暉，王宏菊，謝麗琪

（深圳出入境檢驗(yàn)檢疫局食品檢驗(yàn)檢疫技術(shù)中心，深圳市食品安全檢測(cè)技術(shù)研發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518067）

有機(jī)成分與元素分析相結(jié)合鑒別6 種中國(guó)名茶

陳 波，靳保輝，顏 治，涂小珂，王丙濤，趙瓊暉，王宏菊，謝麗琪

（深圳出入境檢驗(yàn)檢疫局食品檢驗(yàn)檢疫技術(shù)中心，深圳市食品安全檢測(cè)技術(shù)研發(fā)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣東 深圳 518067）

利用有機(jī)成分與元素分析相結(jié)合，建立6 種中國(guó)名茶的鑒別方法。通過(guò)原產(chǎn)地購(gòu)買67 份不同產(chǎn)地的茶葉，包括綠茶（杭州龍井、蘇州碧螺春、黃山毛峰、廬山云霧）和烏龍茶（武夷巖茶、安溪鐵觀音），利用電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜測(cè)定茶葉中K、Ca、Mg、Al、Mn、Fe、Zn、Rb、Ti 9 種元素，利用電感耦合等離子體-質(zhì)譜法測(cè)定Pb、As、Cd、Cr、V、Ni、Co、Cu、Sr、Cs、Ba、Se 12 種元素，利用超高效液相色譜測(cè)定茶葉中10 種有機(jī)成分。通過(guò)偏最小二乘變量篩選法分別建立6 種中國(guó)名茶的元素判別模型和有機(jī)成分判別模型，并設(shè)定已知茶葉樣本的確證及未知茶葉樣本的溯源流程。實(shí)際樣品檢測(cè)結(jié)果表明，6 種中國(guó)名茶分類效果較好，通過(guò)2 種模型交叉驗(yàn)證可有效減少結(jié)果誤判。

茶；電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜法；電感耦合等離子體-質(zhì)譜法；超高效液相色譜法；產(chǎn)地鑒別；交叉驗(yàn)證

茶葉是我國(guó)重要的經(jīng)濟(jì)作物，但目前我國(guó)市場(chǎng)上茶葉商品質(zhì)量混亂，產(chǎn)地信息不明，以假充真、以次充好的現(xiàn)象普遍存在。因此，研究不同產(chǎn)地茶葉之間的差異，發(fā)展茶葉的真實(shí)屬性表征技術(shù)對(duì)于茶葉的質(zhì)量控制，保護(hù)原產(chǎn)地域產(chǎn)品和消費(fèi)者權(quán)益，市場(chǎng)的規(guī)范運(yùn)作，幫助我國(guó)茶葉走向國(guó)際市場(chǎng)都具有積極意義[1]。

傳統(tǒng)的茶葉識(shí)別方法是感官評(píng)定法和化學(xué)方法。感官評(píng)定的結(jié)果受人為因素和外界環(huán)境的干擾很大，影響到結(jié)果的客觀性。因此，通過(guò)現(xiàn)代分析儀器尋求茶葉鑒別方法的研究一直是茶葉研究的熱點(diǎn)，如核磁共振[2]、近紅外光譜[1,3-5]、高效液相色譜[6-7]、電感耦合等離子體-質(zhì)譜（inductively coupled plasma-mass spectrometry，ICP-MS）[8-10]、電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜（inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry，ICPAES）[11-13]、穩(wěn)定同位素質(zhì)譜[9,14]、離子色譜[15]、氣相色譜-質(zhì)譜[16-17]、電子鼻技術(shù)[18-19]及激光誘導(dǎo)熒光[20]等?，F(xiàn)代分析技術(shù)的一個(gè)共同特點(diǎn)就是對(duì)每一個(gè)樣品測(cè)量所得到的分析結(jié)果都是多參量數(shù)據(jù)，對(duì)多參量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，僅用肉眼判斷或簡(jiǎn)

單的數(shù)據(jù)比較來(lái)處理是難以奏效的。因此，通常使用模式識(shí)別方法來(lái)分析數(shù)據(jù)，以便最大限度提取信息。常見(jiàn)的模式識(shí)別方法包括主成分分析[2,10,17,21]、聚類分析[1-2,21]、偏最小二乘法[4]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]及多元線性回歸[22]等。

常見(jiàn)的茶葉溯源研究是將檢測(cè)獲得數(shù)據(jù)利用一種或幾種不同的模式識(shí)別方法進(jìn)行建模分析。然而，還沒(méi)有見(jiàn)到將多種模型結(jié)合起來(lái)實(shí)現(xiàn)判別的研究報(bào)道。因此，本研究分別利用ICP-MS與ICP-AES測(cè)定茶葉中的21 種元素含量，利用超高效液相色譜（ultra high performance liquid chromatography，UPLC）法測(cè)定茶葉中10 種有機(jī)成分，將元素成分與茶葉有機(jī)成分結(jié)合在一起，利用偏最小二乘變量篩選法分別建立6 種中國(guó)名茶的元素判別模型和有機(jī)成分判別模型，將2 個(gè)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，降低了誤判率，取得很好的區(qū)分效果。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

67 份茶葉包括綠茶（杭州龍井12 份、蘇州碧螺春10 份、黃山毛峰15 份、廬山云霧15 份）和烏龍茶（武夷巖茶7 份、安溪鐵觀音8 份）均在原產(chǎn)地購(gòu)買，茶葉樣品經(jīng)高速粉碎機(jī)粉碎后室溫保存。

甲醇（色譜純）、硝酸（質(zhì)量分?jǐn)?shù)65%，優(yōu)級(jí)純）德國(guó)Merck公司；過(guò)氧化氫（質(zhì)量分?jǐn)?shù)30%，優(yōu)級(jí)純）天津市科密歐化學(xué)試劑有限公司；三氟乙酸 美國(guó)Sigma公司；超純水 美國(guó)Millipore公司。

標(biāo)準(zhǔn)品：元素標(biāo)準(zhǔn)儲(chǔ)備液（1 000 mg/L，使用體積分?jǐn)?shù)5%硝酸（以濃硝酸為基準(zhǔn)）稀釋至適當(dāng)質(zhì)量濃度）國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)中心；咖啡因（caffeine，CAFF） 中國(guó)食品藥品檢定研究院；沒(méi)食子兒茶素（gallocatechin，GC）、表沒(méi)食子兒茶素（epigallocatechin，EGC）、表兒茶素沒(méi)食子酸酯（epigallocatechin gallate，ECG）、表兒茶素（epicatechin，EC）、表沒(méi)食子兒茶素沒(méi)食子酸酯（epigallocatechin-3-gallate，EGCG） 日本和光純藥工業(yè)株式會(huì)社；沒(méi)食子酸（gallic acid，GA） 美國(guó)Alfa Aesar公司；沒(méi)食子兒茶素沒(méi)食子酸酯（gallocatechin gallate，GCG）、兒茶素（catechin，C）、茶葉堿（theophylline，THEO） 美國(guó)Sigma公司。

1.2 儀器與設(shè)備

710-ES電感耦合等離子體-原子發(fā)射光譜儀 美國(guó)瓦里安公司；XSERIES 2電感耦合等離子體-質(zhì)譜儀美國(guó)熱電公司；ACQUITY超高效液相色譜儀（二極管陣列檢測(cè)器） 美國(guó)Waters公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品前處理

1.3.1.1 元素分析

稱取0.5 g左右試樣（精確至0.001 g）于微波消解罐中，加2 mL水潤(rùn)濕樣品，加5 mL硝酸，靜置反應(yīng)2 h左右，加1 mL過(guò)氧化氫，蓋好消解罐放入微波消解儀中，根據(jù)儀器條件設(shè)定最優(yōu)程序進(jìn)行消解。冷卻后轉(zhuǎn)移定容至25 mL，待測(cè)。若樣液元素質(zhì)量濃度過(guò)高，可適當(dāng)稀釋或適當(dāng)減少取樣量。同時(shí)做試劑空白實(shí)驗(yàn)。

1.3.1.2 有機(jī)成分分析

參照涂小珂等[23]所建立的方法進(jìn)行操作。準(zhǔn)確稱取0.25 g茶葉樣品于50 mL離心管中，加入25 mL 90 ℃熱水，于90 ℃水浴中振蕩提取25 min后，取上清液5 mL置于50 mL容量瓶中，用二次水定容后，0.45 μm微孔濾膜過(guò)濾待測(cè)。

1.3.2 儀器條件

ICP-MS測(cè)量參數(shù)：射頻功率1 400 W；駐留時(shí)間10 ms；測(cè)量通道3；掃描次數(shù)120 次；泵速30 r/min；冷卻氣流量14 L/min；輔助氣流量0.9 L/min；霧化氣流量0.88 L/min；其他儀器條件按儀器調(diào)諧最佳狀態(tài)時(shí)設(shè)置。

ICP-AES測(cè)定參數(shù)：功率1.20 kW；等離子氣流量15.0 L/min；輔助氣流量1.50 L/min；霧化氣壓力220 kPa；讀數(shù)時(shí)間5 s；泵速15 r/min。各元素參考分析譜線波長(zhǎng)如下：K 769.897、Fe 234.350、Al 237.312、Zn 206.200、Ca 315.887、Mn 259.372、Mg 279.800、Rb 780.026、Ti 336.122 nm。

UPLC分析條件，參照涂小珂等[23]所建色譜方法。

2 結(jié)果與分析

2.1 檢測(cè)結(jié)果

2.1.1 元素檢測(cè)

表1 茶葉中21 種元素檢測(cè)結(jié)果Table 1 Analytical results for 21 elements in teas mg/kg

采用ICP-AES測(cè)定所有茶葉樣本中K、Ca、Mg、Al、Mn、Fe、Zn、Rb、Ti 9 種元素，采用ICP-MS測(cè)定所有茶葉樣本Pb、As、Cd、Cr、V、Ni、Co、Cu、Sr、Cs、Ba、Se 12 種元素，共計(jì)21 種元素。結(jié)果顯示，不同元素之間含量相差很大，K含量很高，都在10 000 mg/kg以上。Mg、Ca含量在1 000～6 100 mg/kg之間，Mn、Al、Fe、Rb、Zn等金屬含量稍低，在18～2 600 mg/kg之間，其他元素含量更低，最低的As只有0.013 mg/kg。要從如此大量的數(shù)據(jù)中分析出各來(lái)源茶葉的特征信息，僅靠肉眼顯然無(wú)法實(shí)現(xiàn)。

2.1.2 有機(jī)成分檢測(cè)

利用UPLC測(cè)定67 份茶葉中GA、GC、THEO、CAFF、C、EC、EGC、EGCG、GCG、ECG 10 種有機(jī)成分。結(jié)果表明，CAFF與EGCG的含量最高，在300～2 600 mg/kg之間；其余有機(jī)成分含量相對(duì)低，為十幾到幾百mg/kg，其中GA的含量最低，平均含量為53.6 mg/kg。與元素檢測(cè)結(jié)果相同，要想僅靠肉眼從這么多有機(jī)成分的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律，十分困難。

表2 茶葉中10 種有機(jī)成分檢測(cè)結(jié)果Table 2 Analytical results for 10 organic components in teas mg/kg

2. 2 偏最小二乘法（partial least squares，PLS）分析

在處理自變量數(shù)很大的實(shí)際問(wèn)題時(shí)，PLS得到的模型由于回歸系數(shù)個(gè)數(shù)很多而不夠簡(jiǎn)單。如果能根據(jù)PLS建模過(guò)程中的一些信息，找到一種刪除冗余變量或影響不顯著的變量的判據(jù)，在保證不損失模型的預(yù)報(bào)穩(wěn)定性情況下簡(jiǎn)化模型，將對(duì)分析和處理實(shí)際問(wèn)題有很大的意義。本實(shí)驗(yàn)采用廈門大學(xué)朱爾一研制的偏最小二乘變量篩選法[24-25]建立模型，實(shí)現(xiàn)很高的判別準(zhǔn)確率。變量篩選主要通過(guò)誤差方程計(jì)算出每刪除特定變量引起的誤差變化的大小來(lái)選擇變量，重新建立預(yù)報(bào)模型。方法在刪除那些對(duì)所研究問(wèn)題影響不大的變量的同時(shí)，保證模型的總誤差值的增長(zhǎng)最小。

式中：ΔEi表示刪除第i個(gè)變量時(shí)，模型總誤差的增加值，通過(guò)不斷刪除ΔE（i）值為最小的變量達(dá)到變量篩選優(yōu)化的效果；bi為線性模型第i個(gè)變量的回歸系數(shù)矢量；1i為第i個(gè)分量為1，其余分量為0的一種特殊矢量；T為正交矩陣；矩陣（TTT）-1為對(duì)角矩陣；R是PLS正交分解得到的矩陣。

2.2.1 不同產(chǎn)地茶葉元素判別模型分析

本實(shí)驗(yàn)一共測(cè)定67 份茶葉中的21 種元素。以67 個(gè)樣本的21 種元素含量組成（67×21）的自變量矩陣X，以6 個(gè)產(chǎn)地構(gòu)成目標(biāo)變量矩陣Y，其中矩陣Y有6 列矢量，第1列矢量y1對(duì)應(yīng)鐵觀音，如果樣本為鐵觀音，則取1，否則取0。以此類推：第2列矢量y2對(duì)應(yīng)武夷巖茶，第3列矢量y3對(duì)應(yīng)黃山毛峰，第4列矢量y4對(duì)應(yīng)西湖龍井，第5列矢量y5對(duì)應(yīng)廬山云霧，第6列矢量y6對(duì)應(yīng)碧螺春。用PLS直接對(duì)21 個(gè)元素變量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，根據(jù)Y的信息分別對(duì)變量矩陣X作正交分解，并采用使預(yù)測(cè)殘差平方和（predicted residual sum of squares，PRESS）值最低或接近最低的隱變量個(gè)數(shù)建立回歸模型，得到對(duì)應(yīng)于y1、y2、y3、y4、y5、y6模型PRESS值為最低值時(shí)的隱變量數(shù)分別為8、8、9、6、7、5，最終所得模型的交叉檢驗(yàn)相關(guān)系數(shù)（cross-validation correlation coefficient，CR）[24]分別為0.878、0.922、0.883、0.837、0.958、0.760。CR值越接近1則說(shuō)明模型效果越理想，通常CR值大于0.9時(shí)就可以得到十分理想的區(qū)分效果。直接PLS分析結(jié)果中除武夷巖茶與廬山云霧茶CR值大于0.9，其余4 種茶的CR值均小于0.9，碧螺春的CR值則小于0.8，因此所建模型分類效果還不能令人滿意。

圖1 PLS篩選過(guò)程中模型CR值隨入選變量數(shù)變化關(guān)系圖（ys）Fig.1 Relationship between model CR and the number of variables in the model (y5)

對(duì)上述21 個(gè)元素進(jìn)行變量擴(kuò)維，將各元素含量相除，引入各元素間的非線性項(xiàng)，這樣自變量X矩陣中變量個(gè)數(shù)從21 個(gè)增加至274 個(gè)，Y矩陣不變，對(duì)X與Y矩陣進(jìn)行PLS正交分解，采用一般PLS方法建模，所得CR值分別為0.994、0.993、0.988、0.979、0.991、0.954，說(shuō)明變量擴(kuò)維后模型的可靠性比擴(kuò)維前顯著提高。再用PLS變量篩選方法對(duì)擴(kuò)維后的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，據(jù)刪除冗余變量或影響不顯著的變量，使模型得到簡(jiǎn)化，并在該過(guò)程中不損失模型的預(yù)報(bào)穩(wěn)定性。以廬山云霧為例，目標(biāo)變量y5篩選過(guò)程中入選自變量數(shù)與模型CR值的關(guān)系見(jiàn)圖1。PLS模型信息見(jiàn)表3，CR值較變量篩選前幾 乎沒(méi)有變化。從表3可見(jiàn)，對(duì)判別影響最大的參數(shù)，即模型系數(shù)絕對(duì)值

最大的5 個(gè)參數(shù)均為元素比值，如對(duì)鐵觀音判別影響最大的參數(shù)為Cd/Mg比值，其次是Se/Mn、As/Ca、Co/Mg和Co/Fe，對(duì)武夷巖茶判別影響最大的是Cd/Mg比值，對(duì)黃山毛峰判別影響最大的是Ba/Ca比值，對(duì)西湖龍井判別影響最大的是Co/Ca比值，對(duì)廬山云霧判別影響最大的是Cd/Mg比值，對(duì)碧螺春判別影響最大的是Co/Mn比值。

表3 茶葉元素模型基本參數(shù)表Table 3 Basic parameters of element model for teas

分別采用矢量模型y1、y2和y4、y5的擬合值作圖，如圖2所示，鐵觀音、武夷巖茶、黃山毛峰、碧螺春、廬山云霧和黃山毛峰均顯示出很好的分類效果。通常，對(duì)于產(chǎn)地模型yi計(jì)算出來(lái)的該產(chǎn)地樣本點(diǎn)估計(jì)值大于0.5，則判斷正確，否則判錯(cuò)，同時(shí)模型計(jì)算出來(lái)的其他產(chǎn)地樣本的估計(jì)值小于0.5，則判斷正確，否則判錯(cuò)，通過(guò)樣本總數(shù)和判別正確數(shù)來(lái)計(jì)算全部樣品實(shí)際判別的準(zhǔn)確率[25-26]。本實(shí)驗(yàn)的元素PLS模型幾乎所有茶葉對(duì)應(yīng)的模型計(jì)算結(jié)果均在0.8～1.2之間，實(shí)際判別準(zhǔn)確率為100%。

圖2 PLS模式識(shí)別分類圖Fig.2 PLS-based classification models for 6 kinds of tea

2.2.2 有機(jī)成分判別模型

有機(jī)成分判別模型的建立與元素判別模型的建立相似，將10 種有機(jī)成分含量?jī)蓛上喑敫饔袡C(jī)成分間的非線性項(xiàng)，這樣自變量X矩陣中變量個(gè)數(shù)從10 個(gè)增加至90 個(gè)，對(duì)X與Y進(jìn)行PLS正交分解，采用PLS方法建模并進(jìn)行變量篩選，PLS模型參數(shù)見(jiàn)表4。有機(jī)成分建立判別模型的總體效果較好，但不及元素判別模型，其中西湖龍井和碧螺春的相關(guān)系數(shù)CR值小于0.9。從PLS模型系數(shù)可知，GCG含量對(duì)于鐵觀音判別的影響最大，對(duì)武夷巖茶判別影響最大的是CAFF含量，對(duì)黃山毛峰和西湖龍井判別影響最大是GC含量，廬山云霧判別影響最大是EC和GA含量，碧螺春判別影響最大是C的含量。

表4 茶葉有機(jī)成分判別模型基本參數(shù)表Table 4 Basic parameters of organic component model for teas

2.3 模型交叉驗(yàn)證

本實(shí)驗(yàn)一共建立2 個(gè)模型：元素判別模型和有機(jī)成分判別模型。根據(jù)茶葉判別的需求分別采用2 種流程進(jìn)行分析，如圖3所示，將2 個(gè)判別模型結(jié)合在一起判定，取得很好的結(jié)果，減少了溯源分析的誤判率。對(duì)于在模型范圍內(nèi)的已知茶葉樣本類別的確證，只需要采用元素判別模型進(jìn)行分析，若計(jì)算結(jié)果為0.8～1.2間，則可確證。若是針對(duì)未知茶葉樣品進(jìn)行溯源分析，單獨(dú)使用元素判別模型可能會(huì)導(dǎo)致誤判，此時(shí)需結(jié)合有機(jī)成分判別模型，只有2 個(gè)模型均判別為某類茶葉時(shí)才可確認(rèn)溯源結(jié)果，這可有效減少誤判率。

圖3 茶葉判別流程圖Fig.3 Flow chart for the discrimination of 6 kinds of tea

為進(jìn)一步驗(yàn)證茶葉分類模型的有效性，本實(shí)驗(yàn)還搜集了16 份茶葉樣品，測(cè)定了21 種元素含量以及10 種有

機(jī)成分含量。這16 份茶葉樣品，有8 份屬于茶葉數(shù)據(jù)庫(kù)范圍內(nèi)的品種，8 種茶葉在所建立的譜庫(kù)之外。對(duì)這16 種茶葉樣品按圖3采用2 種不同的判別方式來(lái)實(shí)現(xiàn)判別。結(jié)果表明，8 種譜庫(kù)內(nèi)的茶葉樣品通過(guò)元素判別模型準(zhǔn)確確證歸屬，8 種譜庫(kù)外茶葉樣品使用元素判別模型分析，大部分無(wú)誤判，但其中有一云南普洱茶判別顯示為黃山毛峰，經(jīng)過(guò)有機(jī)成分判別模型分析，該普洱茶在黃山毛峰的計(jì)算值為-1 288.47（表5），顯然并非黃山毛峰。普洱茶屬于全發(fā)酵茶，且越陳越好，茶多酚在發(fā)酵及存放過(guò)程中損失嚴(yán)重，然而黃山毛峰屬于綠茶，茶多酚含量較高，因此通過(guò)有機(jī)成分判別模型能夠有效的避免誤判。

表5 普洱茶樣品的元素判別模型及有機(jī)成分判別模型分析結(jié)果Table 5 Analytical results from the element model and organic component model against an Pu’er tea sample

3 結(jié) 論

不同產(chǎn)地的茶葉在21 種元素含量和10 種有機(jī)成分含量上存在明顯差異。利用PLS變量篩選法，通過(guò)變量擴(kuò)維，引入變量?jī)蓛上喑?xiàng)，同時(shí)通過(guò)變量篩選刪除了一些冗余變量和影響不顯著的變量，實(shí)現(xiàn)了很好的分類效果。所建立的6 種中國(guó)名茶的元素判別模型和有機(jī)成分判別模型能夠?qū)崿F(xiàn)不同茶葉的區(qū)分。設(shè)定了已知茶葉樣本的確證及未知茶葉樣本的溯源流程，通過(guò)實(shí)際樣品的驗(yàn)證，本實(shí)驗(yàn)顯示出很好的分類效果，同時(shí)有效減少了誤判率。

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Discrimination of 6 Kinds of Chinese Tea by Combination of Organic Components and Multielement Analysis

CHEN Bo, JIN Bao-hui, YAN Zhi, TU Xiao-ke, WANG Bing-tao, ZHAO Qiong-hui, WANG Hong-ju, XIE Li-qi
(Shenzhen Key Laboratory of Detection Technology for Food Safety, Food Inspection Center of Shenzhen Entry-Exit Inspection and Quarantine Bureau, Shenzhen 518067, China)

A discrimination method for 6 kinds of Chine se famous tea by combination of organic components and multielement analysis was established. Totally 67 different tea samples from their places of origin were collected, including green tea (Huangshan Maofeng, West Lake Longjing, Biluochun and Lushan Fragrant) and oolong tea (Wuyi Rock Tea, Ti Kuan Yin). The concentrations of 9 elements (K, Ca, Mg, Al, Mn, Fe, Zn, Rb and Ti) were determined by ICP-AES, 12 elements (Pb, As, Cd, Cr, V, Ni, Co, Cu, Sr, Cs, Ba and Se) by ICP-MS, and 10 organic compounds by UPLC. Partial least squares variable selection method was applied in the establishment of the discrimination models for elements and organic components, and a tracing procedure was set up for the confirmation of the known and unknown tea samples. The analysis of real samples showed that the 6 kinds of Chinese famous tea were well discriminated and misjudgment was reduced effectively by cross validation of the two models.

tea; inductively coupled plasma-atomic emission spectrometry (ICP-AES); inductively coupled plasma-mass spectrometry (ICP-MS); ultra high performance liquid chromatography (UPLC); discrimination; cross-validation

O657.33

A

1002-6630（2014）18-0119-05

10.7506/spkx1002-6630-201418024

2013-12-16

國(guó)家質(zhì)檢總局科技計(jì)劃項(xiàng)目（2013IK180）

陳波（1981—），男，工程師，碩士，研究方向?yàn)槭称钒踩珯z測(cè)。E-mail：15207783@qq.com