香茶品質因子的多變量分析及判別

馬軍輝，仝 晨，馮海強，李 倩，王 羽，羅列萬，王校常,*，林 杰,*

（1.麗水市經濟作物總站，浙江 麗水 323000；2.浙江農林大學茶學與茶文化學院，浙江 杭州 311300；3.浙江省農業(yè)技術推廣中心，浙江 杭州 311103；4.浙江大學茶葉研究所，浙江 杭州 311300）

香茶起源于浙江，其選取中小葉種茶樹新梢，采用循環(huán)滾炒等特定工藝加工而成，屬于具有高香特征的炒青綠茶；其質優(yōu)價平，是最典型的大眾消費綠茶之一[1]。2018年浙江省香茶產量即達3.25萬 t，占全省茶葉總產量17.52%，全省至少有22 個縣生產香茶[2]。近年來，針對名優(yōu)茶品質形成的研究較多，如對安吉白茶[2]、蘇州碧螺春[2]、西湖龍井[2]、黃山毛峰[3]、太平猴魁[4]的品質成分分析，而對日常消費量更大的大眾茶品質形成、品質關鍵因子的針對性研究則較少。浙江香茶作為生產、消費量較大的大宗綠茶，對其產地溯源、品種判別以及市場價格的判定進行研究非常必要。張悅等[5]對不同產地的香茶化學成分含量進行了分析，發(fā)現(xiàn)氨基酸組分中的天冬酰胺、脯氨酸和異亮氨酸在不同產地香茶中的質量分數存在顯著差異。夏小歡等[6]對不同揉捻壓力下香茶的感官品質和生化成分進行分析，發(fā)現(xiàn)香茶感官品質隨著揉捻壓力的增加整體呈現(xiàn)上升趨勢。藺志遠等[7]研究了提香溫度對香茶感官品質的影響，發(fā)現(xiàn)不同干燥條件下茶葉樣品香氣存在差異。然而，目前對構成香茶特有品質并起主要作用的化學成分組成和含量方面的研究尚不系統(tǒng)[8]，香茶品質因子間的關聯(lián)性研究不足，且鮮見其產地、品種的判別研究，這不利于其產地精準鑒別、品種判定及市場價格的預測。

本研究采集香茶產地交易市場同期購入的3 個代表性產區(qū)和4 個主產品種的50 個香茶樣品，測定其常規(guī)理化成分、感官因子和兒茶素組分等19 個指標，采用相關性分析、線性判別分析（linear discriminant analysis，LDA）和隨機森林回歸（random forest regression，RF-R）分析等多變量分析方法探索香茶各指標間的關聯(lián)性及其產地、品種的可判別性，并嘗試構建單一品類茶葉（香茶）的批發(fā)交易參考價模型。旨在為大眾綠茶的品質因子關聯(lián)特征、縣域產地判別和交易參考價預測等相關研究提供借鑒。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

茶葉樣品：2017年6月于浙南茶葉市場收集香茶樣品共50 個，樣品產區(qū)來源覆蓋松陽（16 個）、武義（19 個）、遂昌（16 個）3 個香茶主要產區(qū)，品種來源覆蓋迎霜（12 個）、龍井43（13 個）、鳩坑（13 個）、烏牛早（12 個）4 個種植面積最大的香茶品種。按照DB3311/T 19—2020《麗水香茶生產技術規(guī)范》[9]將茶樣分級，其中一級香茶樣品9 個，二級香茶樣品16 個，三級香茶樣品25 個，分布在4 個價格區(qū)間：10 元/斤≤批發(fā)交易價＜40 元/斤（25 個）、40 元/斤≤批發(fā)交易價＜70 元/斤（15 個）、70 元/斤≤批發(fā)交易價＜100 元/斤（7 個）、100 元/斤≤批發(fā)交易價＜130 元/斤（3 個）。

8 種兒茶素單體、咖啡堿標準品 上海阿拉丁生化科技股份有限公司；甲醇（分析純）、福林-酚、碳酸鈉、水合茚三酮、磷酸二氫鉀、谷氨酸、磷酸氫二鈉上海Macklin試劑公司；乙腈、甲醇（均為色譜純）美國Tedia公司。

1.2 儀器與設備

BSA124S-CW型電子天平 天津賽多利斯科學儀器有限公司；FW100高速萬能粉碎機 天津市泰斯特儀器有限公司；HWS28恒溫水浴鍋 上海一恒儀器有限公司；HH-2數顯恒溫水浴鍋 常州國華電器有限公司；3K15離心機 德國Sigma實驗室離心機股份有限公司；LC-20A型高效液相色譜儀 日本島津公司；2802S紫外分光光度計 日本尤尼柯公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品處理

所有樣品置于干燥、無異味容器保存，溫度4 ℃。收集樣品均符合浙江省地方標準DB33/T 967—2015《香茶加工技術規(guī)程》[10]的適制香茶原料及加工方式要求，采用色澤鮮綠、新鮮勻凈、無劣變或異味、無夾雜物的中小葉種茶樹新梢通過攤放→殺青→攤涼回潮→揉捻→第1次循環(huán)滾炒→第2次循環(huán)滾炒→提香工藝制成的香茶。

1.3.2 感官審評與理化檢測

按GB/T 23776—2018《茶葉感官審評方法》[11]對所取茶樣進行感官評審，由3 位浙江大學茶學系審評專家對香茶品質進行評價，取3 g茶樣于150 mL沸水，沖泡5 min后開湯審評外形、湯色、香氣、滋味、葉底5 個因子。每項滿分100 分并單獨計分。按照集體評分方法，參加審評的人員組成一個審評小組，推薦其中一人為主評。審評過程中由主評先對感官審評5 個因子進行打分并作出感官評價。其他人員根據品質標準對主評出具的分數進行修改與確認，對觀點差異較大的茶進行討論，最后共同確定分數[11]。

茶葉中茶多酚含量以及兒茶素類化合物（兒茶素（catechin，C）、表兒茶素（epicatechin，EC）、沒食子兒茶素（gallocatechin，GC）、兒茶素沒食子酸（catechin gallate，CG）、表沒食子兒茶素（epigallocatechin，EGC）、表兒茶素沒食子酸酯（epicatechin gallate，ECG）、沒食子兒茶素沒食子酸酯（gallocatechin gallate，GCG）、表沒食子兒茶素沒食子酸酯（epigallocatechin gallate，EGCG））的檢測參照GB/T 8313—2008《茶葉中茶多酚和兒茶素類含量的檢測方法》[12]；茶葉中游離氨基酸總量的檢測參照GB/T 8314—2013《茶 游離氨基酸總量的測定》[13]；茶葉含水量的檢測參照GB/T 8304—2013《茶 水分測定》[14]；茶葉水浸出物總量的檢測參照GB/T 8305—2013《茶 水浸出物測定》[15]。每個樣品檢測指標均設3 次重復。

1.4 數據處理與分析

采用SPSS Statistics 25.0軟件進行多變量分析，包括方差分析、線性回歸分析和Pearson’s相關性分析，同時采用Tukey法進行差異顯著性比較；采用SIMCA-P 14.1軟件進行主成分分析和數據可視化處理，使用PyCharm Community Edition 2020.1.4軟件進行LDA?；赟cikit-sklearn機器學習庫實現(xiàn)RF-R分析，采用Python 3.27編程語言實現(xiàn)香茶批發(fā)交易參考價預測模型構建，建模腳本可在github網站（https://github.com）上找到。采用Scikit-sklearn庫中的模型調參器Grid Search CV進行網格搜索參數調優(yōu)。采用5折交叉驗證法進行重復交叉驗證，模型評價指標包含：均方誤差（mean squared error，MSE）、平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）、決定系數（R2）、解釋方差得分（explained variance score，EVS）。

2 結果與分析

2.1 香茶品質因子的相關性分析

首先對50 個香茶樣品的常規(guī)理化指標、兒茶素組分、感官因子、產地交易市場批發(fā)價格因子進行相關性分析，以期找到香茶品質因子間的相關性特征。從圖1可以看出，咖啡堿與氨基酸呈較弱的顯著正相關（r＝0.29*），與水浸出物呈較弱的顯著負相關（r＝-0.32*）；而茶多酚與氨基酸、水浸出物、咖啡堿均無顯著相關性。理化成分與感官因子之間也存在一定相關關系，例如，酚氨比與審評總分呈顯著負相關性（r＝-0.36*），與香氣、滋味呈極顯著負相關。氨基酸與產地交易市場批發(fā)價格也呈極顯著正相關（r＝0.38*）；同時，酚氨比與產地交易市場批發(fā)價格達到顯著負相關（r＝-0.31*），咖啡堿與產地交易市場批發(fā)價格呈顯著正相關（r＝0.32*）。此外，5 項感官因子及審評總分與產地交易市場批發(fā)價格都達到了極顯著相關水平（P＜0.01）；其中，外形與產地交易市場批發(fā)價格的相關性最高（r＝0.90），超過了審評總分與產地交易市場批發(fā)價格的相關系數（r＝0.88），其余感官因子與產地交易市場批發(fā)價格的相關系數都達到0.73以上?？傮w而言，咖啡堿與氨基酸、水浸出物間存在顯著相關性；而產地交易市場批發(fā)價格與氨基酸、酚氨比、咖啡堿3 項理化因子及5 項感官因子均有較強相關性，研究結果可為后續(xù)進行香茶產地、品種的多變量判別分析、香茶產地交易市場價的特征品質因子分析及多變量預測模型構建提供一定的數據支持。

2.2 香茶的產地、品種特征品質因子分析

在品質因子相關性分析基礎上，進一步對不同產地、不同采制品種香茶的各品質因子進行比較分析。如表1所示，就常規(guī)理化指標而言，不同產地所產茶樣的游離氨基酸含量存在顯著差異，松陽縣所產的茶樣氨基酸含量最高，且顯著高于武義縣；不同產地所產茶樣的酚氨比、C含量存在極顯著差異（P＜0.01），武義縣所產香茶酚氨比顯著高于松陽縣，C含量顯著高于遂昌縣；但不同采制品種所制香茶的理化成分含量并未達到顯著差異水平（表2）。就審評總分而言，產地效應未達顯著水平（P＝0.087），而品種效應則達到極顯著水平（P＝0.001），迎霜的審評總分最高，且顯著高于龍井43、鳩坑。就感官因子而言，不同產地香茶樣品無顯著差異，不同采制品種的香茶其外形、滋味均有極顯著差異，香氣和葉底存在顯著差異。就產地交易市場批發(fā)價格因子而言，不同產地間差異達到顯著水平（P＝0.039），松陽縣所產的香茶交易市場批發(fā)價格最高，且顯著高于武義縣，這與兩地香茶氨基酸含量差異規(guī)律相符；不同品種間的產地交易市場批發(fā)價格差異達到極顯著水平（P＝0.003），迎霜品種所制香茶產地交易市場批發(fā)價格最高，且顯著高于鳩坑，與審評總分的方差分析結果一致。綜上，不同產地所產香茶的氨基酸、酚氨比、C含量及交易市場批發(fā)價格存在差異，可作為特征品質因子參與縣域產地判別；不同采制品種的香茶審評總分及感官因子（外形、滋味、香氣、葉底）存在差異，也可作為特征品質因子參與品種判別。

表1 不同產地香茶理化成分與感官因子比較分析（）Table 1 Comparative analysis of physicochemical and sensory factors of Xiangcha tea from different geographical origins ()

表1 不同產地香茶理化成分與感官因子比較分析（）Table 1 Comparative analysis of physicochemical and sensory factors of Xiangcha tea from different geographical origins ()

注：各成分質量分數均以干基計；*.差異顯著（P＜0.05）；**.差異極顯著（P＜0.01）；同行不同小寫字母表示差異顯著（P＜0.05）。表2同。

表2 不同品種香茶理化成分與感官因子比較分析（）Table 2 Comparative analysis of physicochemical and sensory factors of Xiangcha tea from different varieties ()

表2 不同品種香茶理化成分與感官因子比較分析（）Table 2 Comparative analysis of physicochemical and sensory factors of Xiangcha tea from different varieties ()

2.3 香茶產地、品種的多變量判別分析

在香茶品質因子相關性分析、產地特征因子分析及品種特征因子分析的基礎上，進一步探索了香茶產地、品種多變量判別分析的可行性?；谙悴铇悠返睦砘煞趾?、感官審評評分、產地交易市場批發(fā)價格相關數據，采用LDA法對香茶產地、品種進行判別分析。分析發(fā)現(xiàn)，不同產地香茶形成各自的聚類群，松陽香茶、遂昌香茶、武義香茶雖有交叉但總體可區(qū)分，在感官因子和理化成分上三者存在一定差異，武義香茶主要分布于第1、4象限，遂昌香茶主要分布于第2象限，松陽香茶主要分布于第3象限（圖2A），說明雖然3 個產茶縣地域相鄰，但彼此間仍然有一定的地域聚類和區(qū)分特征，可以此進行產地溯源。但基于常規(guī)理化成分、兒茶素成分、感官因子進行不同茶樹品種采制的香茶LDA判別時，各品種茶葉明顯混淆，聚類特征不足，進行品種判別的可行性不足（圖2B）。

圖2 香茶的LDA得分圖Fig.2 LDA score plots of Xiangcha tea

2.4 香茶產地交易市場價的特征品質因子分析及多變量預測模型構建

在探索香茶產地、品種的可判別性之外，本實驗也考慮了產地交易市場價格是否可由各品質因子進行預測，從而為制定香茶產地交易市場參考價格提供基礎。為了探尋較優(yōu)的香茶產地交易市場參考價格模型構建效果，采用RF-R分析進行建模測試?？紤]到50 個原始數據集的樣本并不豐富（n＝50），為了充分利用數據集的信息來訓練模型，選擇了k折交叉驗證進行模型的訓練與測試（k＝5）。由圖3可知，預測模型在訓練集的MAE、R2和EVS分別為2.980、0.969和0.962；測試集的MAE、R2和EVS分別為7.792、0.868和0.833。由此可知，基于香茶理化成分、感官因子構建隨機森林預測模型的整體擬合性能較高。

圖3 RF-R訓練的香茶產地交易市場參考價格模型評價指標及PairplotFig.3 Evaluation indicator and pairplot of Xiangcha tea price prediction model trained by RF-R

為進一步分析各輸入特征對香茶產地交易市場參考價格預測的影響，應用隨機森林對輸入特征的重要性進行計算并排序，結果如圖4所示，隨機RF-R模型中外形重要性最高，審評總分其次，然后是香氣、湯色、葉底、滋味、氨基酸、水浸出物、酚氨比、咖啡堿、茶多酚（R2＝0.867、MAE＝7.907、MSE＝86.124）。理化成分中咖啡堿、酚氨比、水浸出物3 個指標同產地交易市場批發(fā)價格的相關系數（依次為0.32、0.31、0.28）和感官審評因子中湯色、葉底、滋味3 項因子同產地交易市場批發(fā)價格的相關系數（依次為0.73、0.75、0.75）接近，因此重要性排序與相關性分析結果順序略有不同。

圖4 RF-R訓練模型的特征因子相對重要性對比Fig.4 Relative importance of feature factors of the model trained by RF-R

3 討論

本實驗對典型的大宗綠茶——浙江香茶進行了研究，分析其品質因子間的相關性。一般來說，常規(guī)理化指標中咖啡因和氨基酸都和嫩度呈正相關[16]，在本研究中，香茶咖啡堿和氨基酸之間呈現(xiàn)較弱的顯著性相關，其結果與名優(yōu)綠茶的研究結果[17]一致，但茶多酚與其他理化成分（除EGCG）之間沒有顯著正相關性，推測可能是因為香茶的原料采制嫩度相對于一般名優(yōu)綠茶低；本研究中香茶樣的茶多酚平均質量分數僅有17.78%，也側面說明了這一點。低采制嫩度可能造成茶葉主要生化成分含量間的相關性規(guī)律不夠明顯，這也可能是大宗綠茶品質因子相關性規(guī)律與名優(yōu)綠茶不同之處。在名優(yōu)綠茶中，茶多酚與水浸出物通常呈極顯著正相關[18-19]。因此，大宗綠茶理化成分含量之間的相關性與名優(yōu)綠茶不一致，大宗綠茶理化成分含量的相關性值得進一步探究，為指導大宗綠茶的生產加工和品質提升提供更多科學的理論依據。氨基酸是茶湯中的主要呈味物質，茶葉中氨基酸的組成及含量與茶葉品質密切相關。在本研究中，氨基酸與審評總分、外形、香氣、滋味均呈極顯著相關。大量研究均顯示，氨基酸是茶葉中鮮爽滋味的主要貢獻物質，氨基酸大多具有鮮、爽、甜的特點，其中鮮味強度占70%，其含量與茶葉品質呈極顯著的線性正相關[20-25]，這與本研究結果相符。

當前的茶葉產地判別研究更多是針對國家、省域層面，對縣域小產地判別研究不多，本研究基于常規(guī)理化指標、感官因子和產地交易市場批發(fā)價，采用LDA對香茶產地進行判別，結果顯示，香茶存在明顯的縣域產地聚類，武義縣所產的香茶酚氨比顯著高于松陽縣，C含量顯著高于遂昌縣，松陽縣所產的茶樣氨基酸含量最高，推測是由于松陽香茶在采摘方式上與武義和遂昌兩縣相比手采比率更高，采摘的鮮葉嫩度更高，這也使得松陽香茶的交易市場批發(fā)價格顯著高于武義縣，這個結論與實際生產情況相符。近年來，研究人員基于理化成分對綠茶產地的判別已進行了較多研究，咖啡堿、EGCG、茶氨酸和EGC/兒茶素總量（total catechins，TC）可準確判別中國綠茶和其他國家的綠茶，EGC、EGCG、TC和EGC/TC可較好地判別西南茶區(qū)、江南茶區(qū)、江北茶區(qū)和華南茶區(qū)四大茶區(qū)的綠茶[26]；ECG、GCG、咖啡堿、游離氨基酸對湖北、浙江、安徽、貴州和四川的扁形綠茶主要品質特征有較好的判別效果[27]；通過氨基酸組分的測定分析可將原產浙江的龍井茶與其他省份綠茶區(qū)分開[28]。上述幾類方法可以通過理化成分含量測定實現(xiàn)準確的產地判別，推測是由于不同國家、不同省份各茶區(qū)地理位置相距較遠，但松陽、武義、遂昌3 個縣地理位置接近，基于當前常規(guī)理化成分分析的產地判別方法仍顯不足，需要進一步尋找更多產地理化成分標記物用于提高模型判別力。

本研究發(fā)現(xiàn)香茶產地交易市場價格具有較高的可擬合性，基于香茶理化成分、感官審評因子構建的參考價模型具有較高可行性。RF-R分析在茶葉產量預測及特征因子重要性分析上得到應用[29]，對綠茶飲用過程的代謝分析中也能得到關鍵預測因子[30]，還可基于鐵觀音茶葉數據集建立茶葉價格評定模型[31]，本研究運用RF-R分析給出了香茶特征因子的相對重要性，揭示了外形在香茶產地交易市場價格預測中具有較為重要的影響，外形品質是茶葉感官質量評價的主要因子，可以直觀地反映茶葉品質的優(yōu)劣。

本研究對大宗綠茶——香茶的常規(guī)理化指標、感官因子和產地交易市場批發(fā)價格進行多變量分析、產地與品種的判別分析和批發(fā)交易參考價模型的構建。相關性分析中游離氨基酸、咖啡堿含量均與多項感官因子呈顯著相關；游離氨基酸、兒茶素含量及酚氨比為產地關聯(lián)因子，可作為產地溯源的關鍵因子。LDA結果顯示香茶存在明顯的縣域產地聚類，其縣域產地判別存在一定可行性，而采制品種的可判別性仍不充分，這一結果可為大眾茶產地溯源提供客觀量化的參考依據。RF-R分析構建了擬合度較好的香茶批發(fā)交易參考價模型（R2＝0.867，MAE＝7.907，MSE＝86.124），在價格擬合相對重要性特征因子得分中，外形最高，其次為審評總分，香茶的市場價格評估現(xiàn)狀更傾向于“以外形取勝”，本研究可為大眾茶交易參考價制定提供參考。