基于因子综合法评价重庆X区绿茶品质

郝麒麟1,陈梅2,贺燕1,程鸿2,韦铮1,黄先智3,丁晓雯1*,张夏兰2,涂锡茂2,杨凤娇2

1(西南大学 食品科学学院,重庆, 400716)2(重庆市巴南区农产品质量安全中心,重庆, 401320) 3(西南大学科技处,重庆, 400716)

摘 要 为评价重庆市X区绿茶品质,抽取X区产地绿茶41份,测定茶多酚、茶氨酸等13个主要指标的含量,通过主成分分析(principal component analysis,PCA)和聚类分析(cluster analysis,CA)评价X区绿茶主要品质特性。结果表明,X区绿茶样本各指标存在差异。主成分分析法提取出5个综合性评价指标,累计贡献率达75.701%;聚类分析将41份绿茶样本聚为四类,各类绿茶的品质特性存在一定差异,分析结果基本与主成分分析一致,最终优选出X区编号为30、31和28的绿茶品质最好。

关键词 绿茶;主成分分析;聚类分析;品质评价

DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.023350

引用格式:郝麒麟,陈梅,贺燕,等.基于因子综合法评价重庆X区绿茶品质[J].食品与发酵工业,2020,46(10):278-283.HAO Qilin, CHEN Mei, HE Yan, et al. Evaluation of green tea quality from Chongqing X district based on comprehensive factor method[J].Food and Fermentation Industries,2020,46(10):278-283.

第一作者:硕士研究生(丁晓雯教授为通讯作者,E-mail:837731486@qq.com)

收稿日期:2020-01-13,改回日期:2020-02-04

Evaluation of green tea quality from Chongqing X district based on comprehensive factor method

HAO Qilin1,CHEN Mei2,HE Yan1,CHENG Hong2,WEI Zheng1,HUANG Xianzhi3, DING Xiaowen1*,ZHANG Xialan2,TU Ximao2,YANG Fengjiao2

1(College of Food Science, Southwest University, Chongqing 400716, China) 2(Banan District Agricultural Products Quality and Security Inspection Center of Chongqing, Chongqing 401320, China) 3(Department of Science and Science and Technology, Southwest University, Chongqing 400716, China)

ABSTRACT The purpose of this study was to investigate and evaluate the quality of green tea in X district of Chongqing. 41 samples of green tea in X district were extracted to determine the contents of 13 main evaluation indexes such as polyphenols and theanine, and the main quality characteristics of green tea in X district were evaluated by principal component analysis and cluster analysis. The results showed that there were differences in different indexes of green tea samples in X district. Five comprehensive evaluation indexes were extracted by principal component analysis, and the cumulative contribution rate reached 75.701%. According to the cluster analysis, 41 samples of green tea were grouped into four categories. There were some differences in the quality characteristics of each type of green tea, and the results were consistent with the principal component analysis. In conclusion, the best quality of green tea was selected from X district was number 30, 31 and 28.

Key words green tea; principal component analysis; cluster analysis; quality evaluation

绿茶是采摘茶树鲜叶经杀青、揉捻(做形)和干燥3个工序加工而成,因而几乎保留了鲜叶中茶多酚、茶多糖、咖啡碱、儿茶素、氨基酸、维生素和矿质元素等大量天然成分。研究表明,绿茶具有显著的降糖降脂、抗菌、抗疲劳、抗氧化等功能[1-3]。我国绿茶产区分布广泛,品种多样,在不同地域、生长环境下的绿茶产品各具特色,如西湖龙井、洞庭碧螺春、峨眉竹叶青等,重庆地区的主要绿茶品类有巴南银针、永川秀芽、秀山毛尖等[4]。近年来,地方性特色茶叶产品广受关注与研究。王海利等[5]评价龙井、碧螺春和安吉白茶理化性质和香气成分,探究出了与品质相关的代表性成分;龚自明等[6]分析了湖北省具有代表性的名优绿茶感官、生化、氨基酸和矿质元素特点;王婷婷等[7]评价四川西、南和北3个地区绿茶的感官和滋味品质,解释了不同产区绿茶品质的差异。可见,不同地区的茶叶品质存在一定程度差异,同时各具特色,形成以地区为代表的特色产品。目前,关于重庆地区绿茶的品质评价还未见报道,开展品质评价对反映重庆绿茶的特色、提高重庆绿茶的知名度和经济效益具有重要参考价值。

主成分分析法(principal component analysis,PCA)的主要思想是降维,在损失较少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标,目的是使降维后的综合指标信息互不相关。聚类分析法(cluster analysis,CA)是根据数据的特征相关性聚合成不同类别,同一类数据在某种意义上彼此相似[8-9]。2种分析方法广泛应用于水果品质评价与选种[10]、白酒香气成分分析与质量品评[11]等食品相关研究方面,同时在茶叶品质比较[12]、茶叶品质分级[13]、茶叶产地辨别[14]等方面也有广泛应用。本研究以重庆X区绿茶为研究对象,采用分光光度法、高效液相色谱法等测定茶多酚、茶氨酸等13个主要指标的含量,通过PCA与CA评价X区绿茶的品质,为X区绿茶产业发展提供数据支持。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

X区绿茶样本41份,2019年3月随机抽取于管理条件基本一致的X区茶园,编号为1~41,粉碎后备用。

香荚兰素、茶氨酸、咖啡碱、没食子酸、槲皮素,均购于生物源叶公司;乙腈、甲醇均为色谱纯级,购于美国Sigma公司;其他试剂均为国产分析纯。

1.2 仪器与设备

752型紫外可见分光光度计,上海菁华科技仪器有限公司;Fibertec-TM-M6型纤维仪,福斯中国有限公司;LC20A型高效液相色谱仪,日本岛津公司。

1.3 实验方法

水分、灰分、水浸出物、粗纤维含量分别参照国标[15-18]进行测定;果胶、叶绿素:采用分光光度法测定[19-20];花青素:采用pH示差法测定[21];总糖:采用苯酚-硫酸法测定[22];总黄酮:采用AlNO3-NaOH显色法测定[23];茶多酚:采用Folin-Ciocalteu比色法测定[24];儿茶素:采用香荚兰素比色法测定[25]

咖啡碱:采用高效液相色谱法测定[26]。测定条件为:色谱柱:C18柱,流动相:70%超纯水-30%甲醇;流速:1.0 mL/min;柱温:40 ℃;进样量:10 μL;检测波长:280 nm。

茶氨酸:采用高效液相色谱法测定[27]。测定条件为:色谱柱:SB-Aq,Agilent,250 mm×4.6 mm,5 μm;流动相:100%超纯水-100%乙腈;流速:1.0 mL/min;柱温:35 ℃;进样量:20 μL;检测波长:210 nm;梯度洗脱条件:0~12 min,100%A;12~22 min,20%A、80%B;22~40 min,100%A。

1.4 数据处理

每项指标均重复测定3次以上,结果用X±SD表示,采用Excel 2016和SPSS 21.0软件对测定结果进行统计分析和差异显著性分析。采用PCA与CA结合评价X区绿茶品质。

2 结果与分析

2.1 X区绿茶评价指标总体状况

根据GB/T 14456.1—2017绿茶基本要求[28]测定了X区炒青绿茶的水分、灰分等13个指标,水分、灰分、水浸出物、粗纤维、茶多酚、儿茶素是GB/T 14456.1—2017炒青绿茶基本要求的基本评价指标,多糖、总黄酮是绿茶中基本的功能成分,茶氨酸与咖啡碱是绿茶中重要的香气和滋味物质[1-3],这13个评价指标包含了滋味、口感、功能性、矿物质含量等诸多因素,基本能反映X区绿茶的总体品质。X区绿茶各评价指标的总体状况如表1所示。

由表1可知,41份X区的绿茶样本水分含量在(6.28±0.05)%~(9.03±0.12)%,根据“GB/T 14456.1—2017炒青绿茶基本要求”的规定,水分含量应<7.0%。在测定的41个茶叶样本中,只有5个样本达到该要求。41份X区的绿茶样本的灰分、水浸出物、粗纤维含量分别是(5.09±0.02)%~(7.06±0.05)%、(41.88±0.82)%~(49.06±0.16)%、(9.00±0.77)%~(15.87±0.42)%,根据GB/T 14456.1—2017炒青绿茶基本要求的规定,灰分含量<7.5%、水浸出物含量>34%、粗纤维含量<16%,得到X区41份绿茶样本的灰分、水浸出物、粗纤维均达标,达标率为100%。41份X区的绿茶样本的茶多酚含量(9.26±0.17)%~(22.20±0.34)%,儿茶素含量(5.15±0.08)%~(11.44±0.08)%,根据GB/T 14456.1—2017炒青绿茶基本要求的规定,茶多酚含量>11.0%,儿茶素含量>7.0%,可得41份X区绿茶样本的茶多酚、儿茶素达标率分别为60.98%和41.46%;果胶含量(1.38±0.02)%~(3.16±0.04)%,花青素含量(77.38±3.37)%~(222.59±5.74) mg/kg,与丁华等[29]测得湖北绿茶中花青素含量相当;叶绿素含量(0.34±0.02)%~(2.51±0.01) mg/g,变异系数高达59.17%,表明样本间叶绿素含量差异明显;总糖含量(9.39±0.04)%~(13.52±0.18)%,与孙伟等[30]测得信阳绿茶中多糖含量相当;总黄酮含量(0.80±0.04)%~(1.84±0.03)%,与赵丽平[31]用乙醇浸提法测得信阳绿茶黄酮含量相当。X区绿茶茶氨酸含量(0.69±0.07)%~(1.97±0.03)%,咖啡碱含量(3.39±0.11)%~(4.81±0.07)%,与陈小强等[32]测得以西湖龙井、祁门红茶和普洱茶为代表的三类茶中的茶氨酸与咖啡碱含量相当。

表1 X区绿茶特征性成分评价指标的描述性统计(n=41)
Table 1 Descriptive statistics of characteristic component evaluation indexes of green tea in X district

评价指标最小值最大值中位数平均值标准差变异系数水分/%6.289.037.777.790.7810.01灰分/%5.097.066.055.940.589.76水浸出物/%41.8849.0645.2345.321.944.28粗纤维/%9.0015.8710.6811.011.4713.35果胶/%1.383.161.681.910.4925.65花青素/(mg·kg-1)77.38222.59127.62136.6738.7728.37叶绿素/(mg·g-1)0.342.510.630.840.5059.52总糖/%9.3913.5210.9511.001.1110.09总黄酮/%0.801.841.471.390.3323.74茶氨酸/%0.691.971.271.280.3728.91茶多酚/%9.2622.2011.3412.242.5020.80儿茶素/%5.1511.446.657.191.8525.73咖啡碱/%3.394.814.174.160.358.41

2.2 PCA法分析X区绿茶各评价指标

由于X区绿茶各评价指标之间存在量纲和数量级差异,为避免彼此影响,参照KAVDIR等[33]、傅隆生等[34]的方法,对所测定41份X区的绿茶样本的原始数据进行标准化处理,使得各指标的评价值处于相同数量级,再进行后续的统计分析。对X区41个绿茶样本的13个指标进行主成分分析,结果如表2、表3所示。

表2 X区绿茶评价指标主成分特征值与方差贡献率
Table 2 Principal component eigenvalue and cumulative variance rate of green tea in X district

成分初始特征值/%方差贡献率/%累积方差贡献率/%PC13.95330.41130.411PC22.32917.91748.329PC31.37410.56858.896PC41.1498.83967.735PC51.0367.96675.701

表3 主成分分析旋转成分矩阵
Table 3 Rotated component matrix of principal component analysis

评价指标PC1PC2PC3PC4PC5总黄酮 0.758-0.007-0.216-0.0980.436儿茶素 0.7530.1920.0690.153-0.046花青素 0.648-0.0820.1470.149-0.305果胶 0.586-0.528-0.466-0.102-0.104茶多酚 0.532-0.530-0.1440.018-0.123总糖 0.519-0.434-0.329-0.1600.045叶绿素 0.2660.898-0.0320.220-0.014灰分 -0.1120.8590.2200.0810.094水分 -0.1210.1560.883-0.205-0.010水浸出物0.0940.0910.8630.3040.097茶氨酸 0.181-0.0070.0160.7920.029粗纤维 0.116-0.350-0.059-0.787-0.050咖啡碱 -0.0790.0830.1080.0950.920

参考Kaiser标准,由表2可知,依据提取因子的特征值>1提取出5个主成分,它们的方差贡献率依次为30.411%、17.917%、10.568%、8.839%和7.966%,累计方差贡献率达75.701%,把X区绿茶原来的13个评价指标降维综合为5个相对独立的评价因子,达到了降维的目的[9]

将与主成分之间相关系数的绝对值>0.5的指标组合成综合性指标[10],由表3可知,PC1主要综合了总黄酮、儿茶素、花青素、果胶、茶多酚和总糖6个指标,累计方差贡献率30.411%,它们与PC1的相关系数分别是0.758、0.753、0.648、0.586、0.532和0.519,各指标都与PC1都成正相关;总黄酮、儿茶素、花青素、茶多酚和总糖具有抗氧化、抗菌、抗肿瘤作用和降糖降脂生理功能[1-3],PC1值越高,功能作用越强[35]。PC2综合了叶绿素和灰分两个指标,贡献率为17.917%,它们与PC2的相关系数分别是0.898、0.859,这2个指标都与PC2成正相关。绿茶的色泽主要与叶绿素等多种色素类物质的组成、含量、比例等因素有关[36];绿茶中的灰分代表茶叶中无机物与矿质元素的含量,大部分为营养元素。PC2值越大,表明绿茶色泽越好,矿质元素含量越高[37]。PC3综合了水分和水浸出物2个指标,方差贡献率为10.568%,它们与PC3的相关系数分别是0.883、0.863,与PC3成正相关。水分影响茶叶在贮藏过程中色泽、滋味的变化,含量越高陈化劣变速度越快,在茶叶生产加工贮藏过程中应严格控制[38];茶叶水浸出物主要是茶叶中能溶于热水的可溶性物质,包括糖类、蛋白质、氨基酸、咖啡碱、多酚类等。PC3值越高,茶叶水浸出物含量越高,茶汤浓度就越高,越耐泡,茶汤的口感更醇厚[34]。PC4综合茶氨酸与粗纤维2个指标,方差贡献率为8.839%,其中茶氨酸与PC4成正相关,与PC4的相关系数是0.792,粗纤维与PC4成负相关,与PC4的相关系数是-0.787。茶氨酸是茶叶特有的游离氨基酸,主要影响茶叶的香气和滋味;粗纤维含量与原料茶叶的嫩度息息相关,PC4值越高,茶氨酸含量越高,粗纤维含量越低,说明茶汤滋味越鲜爽,绿茶越嫩[39]。PC5只代表咖啡碱这一个指标,方差贡献率为7.966%,它与PC5的相关系数是0.920。咖啡碱是茶叶重要的滋味物质,具有兴奋神经中枢、刺激肠胃助消化、抵抗酒精、烟碱、吗啡等作用,PC5值越高,绿茶中咖啡碱含量越高,茶汤鲜味越滋爽,功能作用越大[29]

X区绿茶评价指标成分得分系数矩阵如表4所示,根据各评价指标的得分矩阵,建立各成分因子得分方程如下:

Z1=0.078X1+0.057X2+0.107X3+0.095X4+0.163X5+0.273X6+0.185X7+0.165X8+0.323X9-0.008X10+0.16X11+0.341X12-0.022X13

Z2=-0.033X1+0.402X2-0.161X3+0.001X4-0.120X5-0.005X6+0.488X7-0.100X8+0.095X9-0.159X10-0.205X11+0.147X12-0.087X13

Z3=0.515X1-0.029X2+0.505X3+0.083X4-0.128X5+0.163X6-0.159X7-0.064X8-0.048X9-0.018X10+0.057X11+0.078X12+0.035X13

Z4=-0.230X1-0.122X2+0.150X3-0.539X4-0.002X5+0.054X6-0.050X7-0.068X8-0.150X9+0.588X10+0.077X11-0.011X12+0.048X13

Z5=-0.024X1+0.070X3-0.001X4-0.036X5-0.257X6-0.097X7+0.085X8+0.385X9+0.018X10-0.055X11-0.057X12+0.791X13

以各成分的方差贡献率为权数,建立X区绿茶品质综合评价模型:

C=30.411%Z1+17.917%Z2+10.568%Z3+8.839%Z4+7.966%Z5

表4 X区绿茶成分得分系数矩阵
Table 4 Component score matrix of green tea in X district

评价指标PC1PC2PC3PC4PC5水分(X1)0.078-0.0330.515-0.230-0.024灰分(X2)0.0570.402-0.029-0.1220.000水浸出物(X3)0.107-0.1610.5050.1500.070粗纤维(X4)0.0950.0010.083-0.539-0.001果胶(X5)0.163-0.120-0.128-0.002-0.036花青素(X6)0.273-0.0050.1630.054-0.257叶绿素(X7)0.1850.488-0.159-0.050-0.097总糖(X8)0.165-0.100-0.064-0.0680.085总黄酮(X9)0.3230.095-0.048-0.1500.385茶氨酸(X10)-0.008-0.159-0.0180.5880.018茶多酚(X11)0.160-0.2050.0570.077-0.055儿茶素(X12)0.3410.1470.078-0.011-0.057咖啡碱(X13)-0.022-0.0870.0350.0480.791

将评价指标标准化处理后的数据带入品质评价模型方程,分数越高表示样本的综合品质越好[40]。由表5可知,综合得分前10的样本编号依次是:30、31、28、32、12、11、1、24、23、13。

表5 X区绿茶样本排名前十得分情况

Table 5 The totpten scores of green tea in X district

样本编号Z1Z2Z3Z4Z5C排名302.352.45-0.170.94-0.111.2101311.332.27-0.500.680.600.8662281.382.03-0.080.250.400.8293320.640.620.001.031.330.5034120.91-0.731.090.910.410.3745111.43-0.720.320.190.010.357612.47-1.62-0.370.85-1.890.3467240.38-0.011.46-0.301.090.3288230.040.001.47-0.111.620.2879130.74-0.421.31-0.590.570.28110

2.3 CA法分析X区绿茶各评价指标

采用系统聚类-组平均法、Euclidean距离基于X区绿茶评价指标综合得分进行CA分析,分类结果如图1所示。

图1 X区绿茶聚类分析图
Fig.1 Cluster analysis of green tea in X district from different habitats

如图1所示,根据分类的相似度及合理性[31,41],当距离为5时,41个样本分为4类,第一类2个样本(样本编号1和2),第二类15个,第三类21个,第四类3个(样本编号28、31和30)。X区绿茶各分类评价指标均值如表6所示。

表6 X区绿茶4类品质评价
Table 6 Quality evaluation of green tea in X district in 4 types

类别第一类第二类第三类第四类水分/%7.04±0.10b7.33±0.83b8.20±0.57a7.70±0.30b灰分/%5.27±0c5.43±0.14c6.25±0.43b6.83±0.21a水浸出物/%43.90±0.70b44.44±2.09b45.98±1.73a46.11±1.14a粗纤维/%12.24±0.01a11.56±2.09a10.66±0.76b9.88±0.26c果胶/%3.10±0.09a2.32±0.22b1.52±0.10d1.82±0.25c花青素/(mg·kg-1)218.12±6.33a136.15±30.25c124.13±36.42c172.81±11.48b叶绿素/(mg·g-1)0.62±0.04c0.52±0.11c0.89±0.28b2.31±0.18a总糖/%12.62±0.22a11.69±1.13b10.33±0.70c11.24±0.31b总黄酮/%1.61±0.03ab1.55±0.23b1.20±0.30c1.82±0.01a茶氨酸/%1.52±0.38ab1.12±0.40c1.31±0.30b1.70±0.21a茶多酚/%20.15±2.90a12.58±1.72b11.07±1.31c10.46±1.07c儿茶素/%8.86±2.09a7.27±1.63b6.56±1.63c10.07±1.30a咖啡碱/%3.64±0.11b4.16±0.26a4.20±0.40a4.29±0.13a

注:同行不同字母表示差异显著(P<0.05)

由表6可知,不同分类的X区绿茶评价指标间存在一定差异。第一类果胶、花青素、总糖和茶多酚含量显著高于其他类(P<0.05),咖啡碱含量显著低于其他类(P<0.05);第二类茶氨酸含量显著低于其他类(P<0.05);第三类水分含量显著高于其他类(P<0.05),果胶、总糖、总黄酮和儿茶素含量显著低于其他类(P<0.05);第四类灰分和叶绿素含量显著高于其他类,总黄酮、茶氨酸和儿茶素含量显著高于第二、三类,粗纤维含量显著低于其他类(P<0.05)。X区绿茶4种不同分类各具特点,第一类可选出总糖、茶多酚和花青素含量高的绿茶资源,第二类可选出茶多酚、总糖含量较高的绿茶资源,第三类可选出水浸出物、咖啡碱含量较高的绿茶资源,第四类可选出灰分、水浸出物、总黄酮、茶氨酸、儿茶素、咖啡碱和叶绿素含量高的绿茶资源。同时,第四类的绿茶样本与PCA综合得分前三的一致。

3 结论

在不同地域、品种、生长环境等条件下,绿茶的特征性成分含量会存在着一些差异,但因独特的口感、清香、滋味等特点而各具特色[42-43]。在本研究中,X区绿茶样本的特征性成分含量存在差异,根据GB/T 14456.1—2017炒青绿茶基本要求的规定,X区绿茶样本的茶多酚、儿茶素达标率分别为60.98%和41.46%,可通过改良茶树品种、改进加工方式等措施提高X地区绿茶的茶多酚和儿茶素含量。叶绿素的变异系数最大,可能与绿茶品种、制作工艺等相关;果胶、花青素、总黄酮、茶氨酸、儿茶素的变异系数也较大,可能受品种、加工方式等因素影响。

通过PCA,将评价X区绿茶品质的13个指标降维成5个综合性指标,通过PCA说明评价X区绿茶品质主要集中在滋味、口感、功能性作用、矿物质含量和色泽方面。通过主成分得分系数矩阵建立成分因子得分方程,得到X区绿茶样本得分和排序,得分排名前三的X区绿茶样本编号依次是30、31和28号。

CA按照样本间营养性状、品质特点的相似程度进行聚合,可对绿茶的品质特点提供参考。将X区绿茶41个样本分为4类,结合PCA,X区第四类绿茶品质最好,样本编号是30、31和28号,与PCA成分因子得分方程选出样本得分排名前三的结果一致,第一类绿茶(样本1和2号)品质仅次于第四类,其他类绿茶品质中等。

综合分析结果表明,X区绿茶的总体品质较好。为了进一步提高X区绿茶总体质量,应加强对绿茶资源开发以及对绿茶加工技术的深度研发,提高X区绿茶品质,益于该区绿茶的换代升级,提高茶农与茶企的收益。

参考文献

[1] SAEED M, NAVEED M, ARIF M, et al. Green tea (Camellia sinensis) and l-theanine: Medicinal values and beneficial applications in humans-A comprehensive review[J]. Biomedicine & Pharmacotherapy=Biomedecine & Pharmacotherapie, 2017, 95(2017):1 260.

[2] 李公斌. 绿茶多糖研究进展[J]. 中国茶叶, 2019, 41(9): 17-23.

[3] MEJIA E G D, RAMIREZ-MARES M V, PUANGPRAPHANT S. Bioactive components of tea: Cancer, inflammation and behavior[J]. Brain Behavior & Immunity, 2009, 23(6):721-731.

[4] 杨娟, 吴全, 钟应富. 重庆市针形名优绿茶研究与发展概述[J]. 中国茶叶, 2019, 41(10): 46-49.

[5] 王海利, 杨秀芳, 孔俊豪, 等. 不同品种名优绿茶理化品质及挥发性成分分析[J]. 食品工业科技, 2019, 40(18): 217-223.

[6] 龚自明, 王雪萍, 高士伟, 等. 湖北省名优绿茶品质特点研究[J]. 湖北农业科学, 2011, 50(22): 4 626-4 628;4 643.

[7] 王婷婷, 蔡自建, 蒲婉欣, 等. 四川绿茶感官品质与主要滋味贡献成分分析[J]. 食品研究与开发, 2018, 39(24): 155-160.

[8] LI J, LUO W, WANG Z, et al. Early detection of decay on apples using hyperspectral reflectance imaging combining both principal component analysis and improved watershed segmentation method[J]. Postharvest Biology and Technology, 2019, 149:235-246.

[9] KLAUS B, BERND E, WULFF P, et al. 多元统计方法——用SPSS工具[M]. 上海:格致出版社, 2017.

[10] 谢国芳, 王艳, 罗桥兰, 等. 因子综合法评价贵州不同产地蓝莓果实品质[J]. 食品与发酵工业, 2018, 44(4): 248-253.

[11] 刘芳, 杨康卓, 张建敏, 等. 基于电子鼻和GC-MS技术的浓香型白酒分类[J]. 食品与发酵工业, 2020,46(2):73-78.

[12] 刘盼盼, 郑鹏程, 龚自明, 等. 不同产地珠形绿茶色泽与滋味成分的差异分析[J]. 食品与发酵工业, 2019, 45(20): 267-274.

[13] JING J, SHI Y, ZHANG Q, et al. Prediction of Chinese green tea ranking by metabolite profiling using ultra-performance liquid chromatography-quadrupole time-of-flight mass spectrometry (UPLC-Q-TOF/MS)[J]. Food Chemistry, 2017, 221: 311-316.

[14] MENG W, XU X, CHENG K K, et al. Geographical origin discrimination of oolong tea (TieGuanYin, Camellia sinensis (L.) O. Kuntze) using proton nuclear magnetic resonance spectroscopy and near-infrared spectroscopy[J]. Food Analytical Methods, 2017, 10(11): 3 508-3 522.

[15] 国家卫生和计划生育委员会. GB 5009.3—2016 食品中水分的测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2016.

[16] 国家卫生和计划生育委员会. GB 5009.4—2016 食品中灰分的测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2016.

[17] 国家质量监督检验检疫总局, 国家标准化管理委员会. GB/T 8305—2013 茶 水浸出物测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2013.

[18] 国家质量监督检验检疫总局, 国家标准化管理委员会. GB/T 8310—2013 茶 粗纤维测定[S]. 北京: 中国标准出版社, 2013.

[19] 赵雪丰. 普洱茶渥堆过程中挥发性成分、茶多糖及果胶研究[D].合肥:安徽农业大学, 2012.

[20] 向芬, 李维, 刘红艳, 等. 茶树叶绿素测定方法的比较研究[J]. 茶叶通讯, 2016, 43(4): 37-40.

[21] 王静, 王瑾, 徐建峰, 等. 茶叶中花青素测定方法研究进展及分光光度测定法的优化[J]. 中国茶叶加工, 2019(3): 59-62;69.

[22] 李瑶佳. 植物多糖提取方法研究进展[J]. 现代农业科技, 2019(1): 222-223;225.

[23] 郑芳, 曹丹丹, 皮婷婷, 等. 紫外分光光度法测定“武当松针茶”中总黄酮的含量[J]. 中医药导报, 2018, 24(2): 44-46.

[24] 高海荣, 黄振旭, 李华敏. 16种中国茶叶中茶多酚含量对比研究[J]. 食品研究与开发, 2016, 37(7): 33-36.

[25] 刘洪林. 工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分近红外快速测定方法的研究[J].食品工业科技, 2016, 37(15): 316-320.

[26] 王延云, 王燕, 潘玲. 峨眉山地区7种绿茶中咖啡碱含量测定及比较[J]. 食品工业, 2015, 36(9): 288-290.

[27] 敬永升, 王蕊. HPLC法测定红茶中茶氨酸的含量[J]. 河南大学学报(医学版), 2018, 37(4): 247-249.

[28] 国家标准化管理委员会, 国家质量监督检验检疫总局. GB/T 14456.1—2017 绿茶 第1部分:基本要求[S]. 北京: 中国标准出版社, 2017.

[29] 丁华, 顾见勋, 王婧, 等. 超高效液相色谱法测定绿茶中花青素的含量[J]. 湖北农业科学, 2018, 57(S2): 188-190.

[30] 孙伟, 贾凯, 叶润, 等. 信阳绿茶中多糖的纯化工艺研究[J]. 中国食品添加剂, 2019, 30(8): 92-96.

[31] 赵丽平. 信阳绿茶黄酮类化合物的2种提取工艺优化及比较[J]. 江苏农业科学, 2015, 43(5): 260-261.

[32] 陈小强, 叶阳, 成浩, 等. 三类茶中茶氨酸、咖啡碱及多酚类的比较分析[J]. 食品研究与开发, 2007,28(12): 141-144.

[33] KAVDIR I, GUYER D E. Evaluation of different pattern recognition techniques for apple sorting[J]. Biosystems Engineering, 2008, 99(3): 211-219.

[34] 傅隆生, 宋思哲, 邵玉玲, 等. 基于主成分分析和聚类分析的海沃德猕猴桃品质指标综合评价[J]. 食品科学, 2014, 35(19): 6-10.

[35] 辜夕容, 陈勇, 邓雪梅, 等. 武隆猪腰枣果实品质变异分析与优良种质筛选[J]. 食品与发酵工业, 2015, 41(3): 124-128.

[36] 徐步城. 绿茶脂溶性色素分析与新型高桥银峰外形色泽形成机理研究[D]. 长沙:湖南农业大学, 2007.

[37] 任静. 富硒抹茶食品开发研究[D]. 上海:上海师范大学, 2014.

[38] 王海利. 龙井绿茶品质判别与保质期预测模型的建立及应用研究[D]. 无锡:江南大学, 2019.

[39] 何靓. 水质和冲泡方式对绿茶茶汤及其抗氧化性能的影响[D]. 杭州:浙江大学, 2016.

[40] 赵瑞蕊, 何结望, 王海明, 等. 基于主成分和聚类分析的湖北烤烟物理质量指标综合评价[J]. 中国烟草科学, 2012, 33(4): 90-94.

[41] 张春岭, 刘慧, 刘杰超, 等. 基于主成分分析与聚类分析的中、早熟桃品种制汁品质评价[J]. 食品科学, 2019, 40(17): 141-149.

[42] 赵熙, 黄浩, 唐睿, 等. 湖南沅陵4种绿茶品质成分分析[J]. 茶叶通讯, 2017, 44(1): 40-43.

[43] 武辰阳, 侯海玲. 日照绿茶茶品质研究进展[J]. 山西农业科学, 2017, 45(11): 1 886-1 889.