大数据时代茶叶产业中统计知识的应用

● 李龙山 李 平

随着时代的进步，越来越多的人喜欢喝茶，茶叶产业占我国国民经济的比重也越来越大，尤其在大数据时代，在茶叶种植、加工、营销过程中，离不开统计知识的应用。

一、大数据时代的茶叶产业

（一）历史和现状

我国是茶的故乡，早在3000年前的夏商周时期就有了饮茶说，真可谓是历史悠久。到了唐朝，我国茶叶种植、加工技术已处于较高的水平，有关茶的贸易走遍了世界，美名远播。

近年来，我国茶叶产业取得了更大成就，茶园面积不断扩大、产量剧增。2014年，我国茶叶总产量198万吨，人均茶叶消费566g，是全球第一产茶大国，占全球产量的39.4%。

目前全球160个国家和地区，30亿人爱喝茶，目前全球有160多个国家与地区近30亿人喜欢饮茶，这意味着四分之三的国家喜欢饮茶，每认识5个人里面就有2个人喝茶。

然而，今天世界上最大的“茶品牌”却出自一片茶都不产的英国。它每年有近400亿的年产值，我国1000多个市、县茶叶年产值有1349亿，但产值过亿的品牌却屈指可数。

（二）茶叶的功效

1．抗氧化。一杯茶=12瓶的白葡萄酒。试验证实：一杯300ml的茶，它的抗氧化功能=1.5瓶的红葡萄酒=12瓶的白葡萄酒=12杯啤酒=4个苹果=5只洋葱=7杯的鲜橙汁。

2．延衰老。据日本科研人员试验结果证实：茶多酚的抗衰老效果要比维生素E强18倍；通过对百岁老人长寿调查发现，有四成长寿的诀窍是一生嗜茶如命，有八成有饮茶习惯。

3．助降脂。茶叶能减肥是不争的事实，研究表明：不需要任何节食、锻炼、治疗等手段，每天喝8-10克茶叶，12周内，仅茶叶自身的作用就能减掉脂肪约3斤。

4．提升免疫力。中国农科院茶叶研究所对小白鼠免疫、癌变、降脂等方面上千次试验证明，灌服茶水或注射茶叶提取物的小组生命体征极其明显优于普通喂养白鼠。

5．避开核辐射和抗癌。1945年日本广岛原子弹爆炸使10多万人丧生，同时数十万人遭受辐射。若干年后，许多人患上白血病等。但研究发现与茶接触多的人侥幸无恙，这被称为“广岛现象”。

日本国立癌症中心、美国凯斯西储大学、澳大利亚科廷科技大学等机构发表的针对“茶与前列腺癌疾病研究”数据表明，常喝茶的男性比不常喝的病发率降低了60%以上。

二、茶叶产业的几个重要环节

（一）茶叶的种植

首先，茶树是属于多年生物种，必须根据土壤的实际情况，因地制宜。茶树种植若环境适宜、栽培技术科学合理，可以持续多年产出，且茶叶品质较好。茶叶种植时需要注重蓄水保土，使土壤肥力与水分得以保留。有时还需深翻土壤、及时平整、适时施肥、移植栽培等方法，促进茶树根系的生长。

（二）茶叶的加工

乌龙茶、毛茶过去以茶农加工为主，但加工质量参差不齐。专业加工户和茶叶企业是现代茶叶加工的主体。专业加工户通过外购获得新鲜的茶叶原料，加工不同品牌的茶叶，加工量较大、但质量一般；茶叶企业参与茶叶种植、采摘、初制、精制的全过程，加工量大、品牌多、卫生质量有保障，生产规范。一些现代加工技术的应用都具备节约资源、能源清洁的优点，能够有效的提高茶叶品质，快速推进加工工艺的标准化。

（三）质量管理

近些年来，虽然在降低、控制农药残留方面取得了很大的成绩，但仍不排除超标残留。随着人们安全消费意识的提高，茶叶中色素、泥沙、微生物、磁性杂质、非茶异物等相关的质量问题，也越来越受到重视。茶叶的质量安全管理受到经营规模、外部环境、期望收益和产业化程度的影响。

（四）茶叶的营销

茶叶的质量和效益需要通过销售结果来体现，茶叶要卖出去，必须要采取一定的营销策略和手段，现代的茶叶营销，再也能仅仅依靠过去的“酒香不怕巷子深”的经营理念。尤其是在现在的大数据时代，它必须要用数据说话，事实胜于雄辩。

三、茶叶产业中统计知识的应用

有效地控制茶叶的质量，解决品种规模小、安全生产控制难，生产成本高等矛盾。茶叶产业中如何运用好数学的概率统计知识，尤其显得重要。

（一）茶叶种植中的概率统计知识应用

概率统计源于日常生活，源于人类对在自然和实际生活中，对各类随机现象深入研究探讨，通过观察随机现象、研究存在的统计规律，从而把握住事物发展的本质，因此，在茶叶的种植管理中也存在着概率统计知识的应用。

“贝叶斯定律”是一种计算概率的方法。当我们获得新的信息以后，从先验概率估计特定事件。从样本、专门报告或产品检验等途径，获取事件的其他信息。它是概率分析的重要阶段，通过计算修正概率来校正先验概率。

比如：在茶叶进行培土种植的过程中，经常碰到茶树遭受病虫害现象。此刻得到茶树品种 1 和品种 2 的实验数据，它们的概率可分别计算出来。运用贝叶斯定律就能够回答，这属于随机抽样的问题，若这棵茶树来自于品种 1 的概率是 0.65，但是在得到茶树遭受病虫害的信息后，该茶树来自品种1的概率降低到了0.415。这样就能计算出，遭受病虫害的茶树来自于品种 2 的概率机会超过了 50%。

（二）茶叶加工、营销中的概率统计知识应用

“正态分布率”，在概率统计学中，描述连续随机变量最重要的一种就是“正态分布率”。正态概率分布有着及其广泛的实际应用背景，而且公式都是为人们所熟知的。茶叶种植管理当中如何应用正态概率分布公式呢？

比如，某茶叶企业要把刚刚加工出的一批新茶叶在全国连锁店中销售。此时，往往把新茶叶的口感作为被市场接受的重要因素。所以在实际测试中，该茶企的加工工艺人员对茶叶的估计为A，标准差为δ。在收集到的数据中有显示这种茶叶是符合正态分布的，那么可以计算出在符合正态分布的情况下新茶叶的销售会是怎样的结果。企业决策部门就能确定这批新茶能否推广进入市场。

（三）茶叶质量控制中的概率统计知识应用

“中心极限定律”——SPC。SPC 为统计过程“控制”的英文简称，它是指应用数理统计的方法，分析过程样本的统计数据，用此判定生产过程的波动是否处于可接受的状态。SPC 也是概率统计学中的“中心极限定律”。在现代“质量控制”理论中，不单指产品的质量，还包含生产过程中产品质量的保障。

在茶叶的种植管理中，无论是茶叶的种植、还是茶叶的采摘、加工、包装等过程中的质量控制。通过制定SPC 控制图，可以了解茶叶在种植、加工过程中的过去、现状与未来的质量状况，它是种“动态方法”，可以根据直接研究质量特性的数据，用于研究随时间变化的统计规律。

SPC 控制是以提高产品的整体质量为目的，将以往的质量生产上的“事后检验”变成“事前控制”，以预防为主。SPC 操作方便简易，原理是通过图表来显示生产随时间变化的过程中质量的波动情况，尤其是对异常的波动，实时动态控制，帮助控制分析某工序是否是处于正常的状态，茶叶批量种植、采摘、加工、营销等过程中建立出频数分布图、控制图等，出现问题及时提醒生产者，做出正确的决定，防止次质茶品的出现。

（四）茶叶种植管理中“结构方程模型”的应用分析

“结构方程模型”的出现是为了弥补传统统计方法的不足，是一种高级的统计模型，也是结构方程模型的优势所在。建立“结构方程模型”量化茶叶种植管理与各个因素（潜变量）之间的关系。引入潜变量（不可直接观测的量）使在茶叶产业中所要考虑的问题都显而易见、更加系统化，在茶叶产业的实际应用中，可以用结构方程模型分析，根据相关的理论或经验初步，在调查中为每个潜变量设定观测点来测量它。

总之，大数据时代茶叶产业中运用好数学的统计知识必定能达到事半功倍的效果。