底圩茶風干葉香氣的判別分析

趙一明　梁大艷　丁海琴　高峻　周泳臣　茶鳳官　孔勝　劉穎　呂才有

摘要［目的］采用電子鼻技術對13個底圩優良群體種的風干葉香氣進行研究。［方法］利用主成分分析（PCA）與線性判別分析（LDA），對底圩茶新梢和成熟葉的干茶、茶湯和葉底香氣物物質進行分析和判別。［結果］電子鼻技術對13個底圩優良群體種風干葉均有較好的響應。PCA分析表明，新梢干茶和茶湯的貢獻率分別為99.85%、99.85%，高于成熟葉干茶和茶湯的貢獻率（99.32%、99.71%），葉底則相反，新梢貢獻率（99.84%）低于成熟葉貢獻率（99.94%）；LDA分析表明，新梢干茶和茶湯貢獻率（85.44%、91.62%）高于成熟葉干茶和茶湯貢獻率（77.92%、88.87%），葉底新梢貢獻率（98.09%）低于成熟葉（98.17%）；PCA貢獻率均高于LDA，則PCA較LDA更能明顯地區分13個底圩優良群體種風干葉的香氣。通過電導率G/G0值可以判別出硫化物揮發性成分為底圩茶第一主要成分，芳香成分、有機硫化物為第二主要成分，氮氧化合物為第三主要成分。［結論］應用電子鼻技術對13個底圩優良群體種的香氣鑒定是可行的，有望在底圩茶檢測領域得到使用。

關鍵詞 底圩茶；風干葉；香氣分析；電子鼻；主成分分析法；線性函數判別分析法

中圖分類號 TS272.7 文獻標識碼 A 文章編號 0517-6611（2023）06-0197-07

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.06.047

Discriminant Analysis of Aroma of Air Dried Leaves of Dixu Tea

ZHAO Yi－ming1，2， LIANG Da－yan2，3，DING Hai－qin1，2 et al

（1.Tea College of Yunnan Agricultural University， Kunming，Yunnan 650100;2.Cultivation Research Laboratory in Yunnan Modern Agricultural Tea Industry System Construction， Kunming，Yunnan 650201;3.Agricultural Technology Extension Service Center of Guangnan County， Wenshan Prefecture， Yunnan Province， Guangnan， Yunnan 663300）

Abstract ［Objective］The electronic nose technology was used to study the aroma of dried leaves of 13 species with good bottom Dixu.［Method］Principal component analysis （PCA） and linear function discriminant analysis （LDA） were used to analyze and discriminate the dry tea， tea soup and aroma substances at the bottom of new shoots and mature leaves of Base Dixu tea.［Result］The electronic nose technology had a good response to the air dried leaves of 13 base Dixu superior population species. The PCA contribution rates of fresh shoot dry tea and tea soup were 99.85% and 99.85%， respectively， which were higher than those of mature leaf dry tea and tea soup （99.32% and 99.71%）， on the contrary，the contribution rates of fresh shoot （99.84%） were lower than those of mature leaf （99.94%）.The contribution rate of LDA fresh shoots and tea soup（85.44%， 91.62%） was higher than that of mature leaves and tea soup （77.92% ，88.87%）， while the contribution rate of LDA fresh shoots （98.09%） was lower than that of mature leaves （98.17%）.PCA contribution rates were higher than LDA.PCA was more effective than LDA in distinguishing the aroma of the dried leaves of the 13 best populations.According to G/G0 value of electrical conductivity， it could be distinguished that the volatile component of sulfide was the first main component of Dixu tea， the aromatic component， the organic sulfide was the second main component， and the nitrogen oxide was the third main component.［Conclusion］The application of electronic nose technology is feasible for aroma identification of 13 Dixu fine population species， and it is expected to be used in the field of Dixu tea detection.

Key words Dixu tea;Air dried leave;Aroma analysis;Electronic nose;PCA;LDA

底圩茶是滇東南地方特色茶樹種質資源之一，也是珍貴的特色野生茶樹種質資源，它既表現著滇東南茶樹種質資源的連續性，又同時具備滇桂茶樹種質資源的共有性［1］。底圩茶屬山茶科、山茶屬，屬于有性繁育。底圩茶的香氣高揚且獨特，但相關研究比較少，所以此次將使用電子鼻測定和進一步分析13個底圩優良群體種的香氣。

茶葉中的香氣物質屬于揮發性成分，揮發性香氣物質雖然在茶葉中的含量較低，但卻是決定茶葉風味品質、產品等級和品質優劣的重要指標之一［2］。截至目前，茶葉中已經發現了 600 多種揮發性成分，歸納起來可分為碳氫化合物、醇類、醛類、酮類、酯類、內酯類、羧酸類、酚類、含氧化合物、含硫化合物和含氮化合物共11類，含量占茶葉干物質質量的0.03%～0.05［3-4］。現階段茶葉香氣成分的檢測技術主要有氣相色譜-質譜聯用技術（GC-MS）、電子鼻技術等［5-6］。

電子鼻是一種由功能各異的化學傳感器陣列適當的模式識別系統組成的，可以用來識別簡單或者復雜氣味的儀器［7-8］。圍繞電子鼻的工作方式和名稱的爭議一直處于中心位置［9］。盡管存在爭議，但近年來電子鼻也廣泛應用于綠茶［10-11］、紅茶［12-14］、烏龍茶［15］、白茶［16］和普洱茶［17-22］的香氣研究領域中。該研究選取同一生長條件下底圩大白毫群體種的一芽二葉新梢與成熟葉的風干葉為研究材料，采用電子鼻技術檢測茶葉香氣成分，利用主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA）對其新梢與成熟葉的干茶、茶湯、葉底的香氣物質進行分析與判別，以期為電子鼻技術在茶葉香氣判別上提供可行性。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

茶樣，13個文山州廣南縣底圩大白毫群體種的自然風干葉（表1）；廣南縣凱鑫茶葉集團茶園基地采取。

1.2 儀器設備

PEN3型便攜式電子鼻（德國Airsense公司）。該電子鼻主要由傳感器陣列、信號處理模塊以及模式識別系統等功能模塊構成。其中，傳感器陣列由10個金屬氧化物氣敏傳感器組成，傳感器性能如表2所示，電子鼻不同傳感器檢測到的樣品信息即代表了樣品中全部揮發物的總體分布，檢測過程中的數據由電子鼻的10個不同金屬氧化物傳感器提供。檢測過程中的響應信號為傳感器陣列接觸揮發性氣體后的電導率（G）與經過標準凈化裝置處理后的電導率（G0）的比值，即G/G0。G/G0值的變化即代表了香氣物質含量的相對變化。

電子鼻Winmuster軟件自帶的模型識別方法可進行主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）。PCA是模式識別中的一種線性監督分析法，其將傳感器多元的信息線性進行降維、簡化、重排、變換為少數的幾個保留了原始數據中主要信息的綜合信息（主成分），最終用二維的散點圖形式展現。PCA的散點圖中每個圈代表一個樣品，點與點的距離代表樣品間特征的差異大小。主成分的總貢獻率大于85%，就基本可以反映原始數據的特征信息。LDA是將高維的模式樣本投影到最佳鑒別矢量空間，達到抽取分類信息和降低特征空間維數的效果，可以將組間分得更開，LDA值越大，區分效果就越好，當 LDA值大于80%時即可用［23］。

1.3 試驗方法

1.3.1 干茶分析樣的制備。

將待測樣剪碎（大約1 cm2），稱取1 g剪碎后的茶葉放入100 mL錐形瓶中，雙層保鮮膜密封，靜置30 min，使其平衡后，進行檢測。制備3個平行樣進行檢測以減少誤差。

1.3.2 茶湯分析樣的制備。

稱取1 g剪碎后的待測樣放入100 mL錐形瓶中，加入50 mL的沸水，雙層保鮮膜密封，茶湯冷卻至45 ℃，搖勻等待對茶湯進行檢測。制備3個平行樣進行檢測以減少誤差。

1.3.3 葉底分析樣的制備。

稱取1 g剪碎后的待測樣放入100 mL錐形瓶中，加入50 mL的沸水，雙層保鮮膜密封，冷卻至45 ℃后濾出茶湯，對葉底的香氣進行檢測。制備3個平行樣進行檢測以減少誤差。

1.3.4 測定步驟。儀器預熱30 min，傳感器進行清洗120 s，各傳感器響應值趨向于1.000 0，開始檢測樣品（流速300 mL/min，信號采集60 s），記錄并保存數據。

1.4 數據處理

此次試驗選取檢測響應處于平穩時進行檢測，取電導率檢測信號在55 s處進行分析，主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）均取檢測信號在55～60 s處進行分析。

2 結果與分析

2.1 底圩茶群體種電導率G/G0值變化

從13個底圩優良群體種的新梢與成熟葉的干茶、茶湯和葉底分別對應的響應值（表3～8）可以看出，13個底圩茶新梢和成熟葉的干茶、茶湯和葉底香氣測定中，均為傳感器W1W的響應值貢獻率最高，W2W和W5S的次之，由此可以得出硫化物揮發性成分為底圩茶第一主要成分，芳香成分、有機硫化物為第二主要成分，氮氧化合物為第三主要成分。由表3～8可知，新梢總體的響應值明顯高于成熟葉總體的響應值，但不論是新梢還是成熟葉中，在茶湯中揮發性成分的含量最高，葉底中的含量次之，干茶中的含量最低。由上述可知，在其主要香氣成分的組成上底圩茶的新梢和成熟葉的干茶、茶湯和葉底基本相似，但電子鼻對新梢的香氣總體判別高于成熟葉，對茶湯的香氣判別高于葉底和干茶。

2.2 PCA分析結果

從13個底圩優良群體種的干茶、茶湯和葉底的香氣的主成分分析（PCA）結果（圖1）可以看出，新梢的干茶、茶湯和葉底的累計貢獻率分別達到99.85%、99.86%和99.84%，成熟葉的干茶、茶湯和葉底的累計貢獻率分別為99.32%、99.71%和99.94%，由累計貢獻率可以得出電子鼻對茶樣新梢干茶和茶湯的判別優于成熟葉，對葉底的判別成熟葉優于新梢，PCA具有可行性。

在PCA的散點圖中，在新梢的干茶中，G10與其他12個樣品分布區域離得較遠，在第一、第二主成分中優勢較大，所以G10與其他12個樣品差異較明顯；G2、G4、G9、G12之間存在一定的相似性，差異較小，但經電子鼻檢測仍然是可以區分的。在成熟葉的干茶中，G1在第一主成分中優勢最大，與其

他樣品距離較遠，所以G1與其他12個樣品之間的差異較明顯；G2、G3、G4、G11、G13之間的距離較近，差異較小，但經電子鼻檢測仍可區分。在新梢的茶湯中，G10、G3與其他樣品差異明顯，其中G10在第一主成分中的優勢最大；雖然G1、G4、G6、G7、G8、G9、G11、G12、G13之間的距離較近，但經電子鼻檢測仍可區分。在成熟葉的茶湯中G4與其他樣品分布區域離得較遠，所以G4與其他樣品差異較明顯，其余樣品之間距離較近，但經電子鼻檢測仍可區分；G5在第二主成分中的優勢較大。新梢的葉底香氣PCA分析顯示，G12在第一主成分中優勢最大，G13在第二主成分中優勢最大，其中G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8、G10、G11之間的距離較近，但是經電子鼻檢測仍然可以區分。成熟葉葉底香氣PCR分析顯示，G12在第一主成分中優勢最大，G9在第二主成分中優勢最大，G2、G3、G5、G6、G8、G10、G11之間距離較近，G1、G4、G13之間距離較近，但經電子鼻檢測可以把其區分開。由此可見，電子鼻中的不同化學傳感器對底圩茶新梢干茶、茶湯、葉底和成熟葉茶湯中易揮發元素的響應區分明顯。成熟葉干茶和葉底香氣部分區域之間重疊嚴重，其主成分區分度較差，可能因為香氣組成成分大致相同，只是含量不同導致。經 PCA 分析，傳感器能夠將不同茶樣的新梢和成熟葉的干茶、茶湯和葉底的香氣較清楚的區別。

2.3 LDA分析結果

從13個底圩優良群體種的干茶、茶湯和葉底的香氣的線性判別分析（LDA）結果（圖2）可以看出，新梢的干茶、茶湯和葉底的累計貢獻率分別為85.44%、91.62% 和98.09%，成熟葉的干茶、茶湯和葉底的累計貢獻率分別為77.92%、88.87%和98.17%，由此可知LDA的判別率均低于PCA。由圖2可知，新梢干茶和茶湯的貢獻率優于成熟葉，對葉底的貢獻率成熟葉優于新梢，無論是新梢還是成熟葉，對葉底的香氣貢獻率均高于茶湯和干茶。新梢茶湯香氣LDA分析中相互之間區分是最顯著的，說明LDA法對于新梢茶湯香氣區分效果最好。這表明揮發物的含量在不同茶樣中存在區別，可以使用電子鼻儀器檢測并被區別開來。新梢和成熟葉葉底香氣LDA分析中部分樣品之間重疊嚴重，其主成分區分度較差，可能因為香氣組成成分大致相同，只是含量不同導致，所以其主成分區分度較差，經LDA分析仍然可以大致區分。

3 結論

該研究將電子鼻應用于底圩茶的檢測，通過電子鼻10個傳感器對13個底圩茶群體種電導率G/G0值的分析可以判別出其主要香氣成分的組成上是基本一致，硫化物揮發性成分為底圩茶第一主要成分，芳香成分、有機硫化物為第二主要成分，氮氧化合物為第三主要成分。這3個主要成分的含量在茶湯中最高，葉底其次，干茶最低，電子鼻對新梢的香氣判別也明顯高于成熟葉，對茶湯的香氣判別高于葉底和干茶。

基于電子鼻響應信號值對13個底圩優良群體種之間的香氣進行 PCA 和 LDA 分析，得出PCA主成分貢獻率均大于LDA主成分貢獻率，總體上說明 PCA 對底圩茶香氣的判別率高于LDA，但不論是PCA還是LDA對新梢的判別率明顯高于成熟葉，對葉底的判別率高于茶湯與干茶。

茶葉香氣構成復雜，電子鼻可以區分13個底圩優良群體種香氣間存在的差異，說明該項技術可以用于底圩茶香氣品質檢測區分，為底圩茶品質檢測提供新的技術基礎，也為其綜合評價提供可能。

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基金項目 國家茶葉產業技術體系（CARS-19）；云南省科技計劃項目（202004BI090055）；云南省現代農業茶葉產業技術體系建設栽培研究室項目（2018KJTX007）。

作者簡介 趙一明（1998—），女，遼寧遼陽人，碩士研究生，研究方向：茶樹種質資源。

*通信作者，副教授，碩士，碩士生導師，從事茶樹生理生態及良種繁育研究。

收稿日期 2022-03-17；修回日期 2022-04-15