底圩茶风干叶香气的判别分析

赵一明　梁大艳　丁海琴　高峻　周泳臣　茶凤官　孔胜　刘颖　吕才有

摘要［目的］采用電子鼻技术对13个底圩优良群体种的风干叶香气进行研究。［方法］利用主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA），对底圩茶新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底香气物物质进行分析和判别。［结果］电子鼻技术对13个底圩优良群体种风干叶均有较好的响应。PCA分析表明，新梢干茶和茶汤的贡献率分别为99.85%、99.85%，高于成熟叶干茶和茶汤的贡献率（99.32%、99.71%），叶底则相反，新梢贡献率（99.84%）低于成熟叶贡献率（99.94%）；LDA分析表明，新梢干茶和茶汤贡献率（85.44%、91.62%）高于成熟叶干茶和茶汤贡献率（77.92%、88.87%），叶底新梢贡献率（98.09%）低于成熟叶（98.17%）；PCA贡献率均高于LDA，则PCA较LDA更能明显地区分13个底圩优良群体种风干叶的香气。通过电导率G/G0值可以判别出硫化物挥发性成分为底圩茶第一主要成分，芳香成分、有机硫化物为第二主要成分，氮氧化合物为第三主要成分。［结论］应用电子鼻技术对13个底圩优良群体种的香气鉴定是可行的，有望在底圩茶检测领域得到使用。

关键词 底圩茶；风干叶；香气分析；电子鼻；主成分分析法；线性函数判别分析法

中图分类号 TS272.7 文献标识码 A 文章编号 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

底圩茶是滇东南地方特色茶树种质资源之一，也是珍贵的特色野生茶树种质资源，它既表现着滇东南茶树种质资源的连续性，又同时具备滇桂茶树种质资源的共有性［1］。底圩茶属山茶科、山茶属，属于有性繁育。底圩茶的香气高扬且独特，但相关研究比较少，所以此次将使用电子鼻测定和进一步分析13个底圩优良群体种的香气。

茶叶中的香气物质属于挥发性成分，挥发性香气物质虽然在茶叶中的含量较低，但却是决定茶叶风味品质、产品等级和品质优劣的重要指标之一［2］。截至目前，茶叶中已经发现了 600 多种挥发性成分，归纳起来可分为碳氢化合物、醇类、醛类、酮类、酯类、内酯类、羧酸类、酚类、含氧化合物、含硫化合物和含氮化合物共11类，含量占茶叶干物质质量的0.03%～0.05［3-4］。现阶段茶叶香气成分的检测技术主要有气相色谱-质谱联用技术（GC-MS）、电子鼻技术等［5-6］。

电子鼻是一种由功能各异的化学传感器阵列适当的模式识别系统组成的，可以用来识别简单或者复杂气味的仪器［7-8］。围绕电子鼻的工作方式和名称的争议一直处于中心位置［9］。尽管存在争议，但近年来电子鼻也广泛应用于绿茶［10-11］、红茶［12-14］、乌龙茶［15］、白茶［16］和普洱茶［17-22］的香气研究领域中。该研究选取同一生长条件下底圩大白毫群体种的一芽二叶新梢与成熟叶的风干叶为研究材料，采用电子鼻技术检测茶叶香气成分，利用主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）对其新梢与成熟叶的干茶、茶汤、叶底的香气物质进行分析与判别，以期为电子鼻技术在茶叶香气判别上提供可行性。

1 材料与方法

1.1 试验材料

茶样，13个文山州广南县底圩大白毫群体种的自然风干叶（表1）；广南县凯鑫茶叶集团茶园基地采取。

1.2 仪器设备

PEN3型便携式电子鼻（德国Airsense公司）。该电子鼻主要由传感器阵列、信号处理模块以及模式识别系统等功能模块构成。其中，传感器阵列由10个金属氧化物气敏传感器组成，传感器性能如表2所示，电子鼻不同传感器检测到的样品信息即代表了样品中全部挥发物的总体分布，检测过程中的数据由电子鼻的10个不同金属氧化物传感器提供。检测过程中的响应信号为传感器阵列接触挥发性气体后的电导率（G）与经过标准净化装置处理后的电导率（G0）的比值，即G/G0。G/G0值的变化即代表了香气物质含量的相对变化。

电子鼻Winmuster软件自带的模型识别方法可进行主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）。PCA是模式识别中的一种线性监督分析法，其将传感器多元的信息线性进行降维、简化、重排、变换为少数的几个保留了原始数据中主要信息的综合信息（主成分），最终用二维的散点图形式展现。PCA的散点图中每个圈代表一个样品，点与点的距离代表样品间特征的差异大小。主成分的总贡献率大于85%，就基本可以反映原始数据的特征信息。LDA是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，达到抽取分类信息和降低特征空间维数的效果，可以将组间分得更开，LDA值越大，区分效果就越好，当 LDA值大于80%时即可用［23］。

1.3 试验方法

1.3.1 干茶分析样的制备。

将待测样剪碎（大约1 cm2），称取1 g剪碎后的茶叶放入100 mL锥形瓶中，双层保鲜膜密封，静置30 min，使其平衡后，进行检测。制备3个平行样进行检测以减少误差。

1.3.2 茶汤分析样的制备。

称取1 g剪碎后的待测样放入100 mL锥形瓶中，加入50 mL的沸水，双层保鲜膜密封，茶汤冷却至45 ℃，摇匀等待对茶汤进行检测。制备3个平行样进行检测以减少误差。

1.3.3 叶底分析样的制备。

称取1 g剪碎后的待测样放入100 mL锥形瓶中，加入50 mL的沸水，双层保鲜膜密封，冷却至45 ℃后滤出茶汤，对叶底的香气进行检测。制备3个平行样进行检测以减少误差。

1.3.4 测定步骤。仪器预热30 min，传感器进行清洗120 s，各传感器响应值趋向于1.000 0，开始检测样品（流速300 mL/min，信号采集60 s），记录并保存数据。

1.4 数据处理

此次试验选取检测响应处于平稳时进行检测，取电导率检测信号在55 s处进行分析，主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）均取检测信号在55～60 s处进行分析。

2 结果与分析

2.1 底圩茶群体种电导率G/G0值变化

从13个底圩优良群体种的新梢与成熟叶的干茶、茶汤和叶底分别对应的响应值（表3～8）可以看出，13个底圩茶新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底香气测定中，均为传感器W1W的响应值贡献率最高，W2W和W5S的次之，由此可以得出硫化物挥发性成分为底圩茶第一主要成分，芳香成分、有机硫化物为第二主要成分，氮氧化合物为第三主要成分。由表3～8可知，新梢总体的响应值明显高于成熟叶总体的响应值，但不论是新梢还是成熟叶中，在茶汤中挥发性成分的含量最高，葉底中的含量次之，干茶中的含量最低。由上述可知，在其主要香气成分的组成上底圩茶的新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底基本相似，但电子鼻对新梢的香气总体判别高于成熟叶，对茶汤的香气判别高于叶底和干茶。

2.2 PCA分析结果

从13个底圩优良群体种的干茶、茶汤和叶底的香气的主成分分析（PCA）结果（图1）可以看出，新梢的干茶、茶汤和叶底的累计贡献率分别达到99.85%、99.86%和99.84%，成熟叶的干茶、茶汤和叶底的累计贡献率分别为99.32%、99.71%和99.94%，由累计贡献率可以得出电子鼻对茶样新梢干茶和茶汤的判别优于成熟叶，对叶底的判别成熟叶优于新梢，PCA具有可行性。

在PCA的散点图中，在新梢的干茶中，G10与其他12个样品分布区域离得较远，在第一、第二主成分中优势较大，所以G10与其他12个样品差异较明显；G2、G4、G9、G12之间存在一定的相似性，差异较小，但经电子鼻检测仍然是可以区分的。在成熟叶的干茶中，G1在第一主成分中优势最大，与其

他样品距离较远，所以G1与其他12个样品之间的差异较明显；G2、G3、G4、G11、G13之间的距离较近，差异较小，但经电子鼻检测仍可区分。在新梢的茶汤中，G10、G3与其他样品差异明显，其中G10在第一主成分中的优势最大；虽然G1、G4、G6、G7、G8、G9、G11、G12、G13之间的距离较近，但经电子鼻检测仍可区分。在成熟叶的茶汤中G4与其他样品分布区域离得较远，所以G4与其他样品差异较明显，其余样品之间距离较近，但经电子鼻检测仍可区分；G5在第二主成分中的优势较大。新梢的叶底香气PCA分析显示，G12在第一主成分中优势最大，G13在第二主成分中优势最大，其中G1、G2、G3、G4、G5、G6、G7、G8、G10、G11之间的距离较近，但是经电子鼻检测仍然可以区分。成熟叶叶底香气PCR分析显示，G12在第一主成分中优势最大，G9在第二主成分中优势最大，G2、G3、G5、G6、G8、G10、G11之间距离较近，G1、G4、G13之间距离较近，但经电子鼻检测可以把其区分开。由此可见，电子鼻中的不同化学传感器对底圩茶新梢干茶、茶汤、叶底和成熟叶茶汤中易挥发元素的响应区分明显。成熟叶干茶和叶底香气部分区域之间重叠严重，其主成分区分度较差，可能因为香气组成成分大致相同，只是含量不同导致。经 PCA 分析，传感器能够将不同茶样的新梢和成熟叶的干茶、茶汤和叶底的香气较清楚的区别。

2.3 LDA分析结果

从13个底圩优良群体种的干茶、茶汤和叶底的香气的线性判别分析（LDA）结果（图2）可以看出，新梢的干茶、茶汤和叶底的累计贡献率分别为85.44%、91.62% 和98.09%，成熟叶的干茶、茶汤和叶底的累计贡献率分别为77.92%、88.87%和98.17%，由此可知LDA的判别率均低于PCA。由图2可知，新梢干茶和茶汤的贡献率优于成熟叶，对叶底的贡献率成熟叶优于新梢，无论是新梢还是成熟叶，对叶底的香气贡献率均高于茶汤和干茶。新梢茶汤香气LDA分析中相互之间区分是最显著的，说明LDA法对于新梢茶汤香气区分效果最好。这表明挥发物的含量在不同茶样中存在区别，可以使用电子鼻仪器检测并被区别开来。新梢和成熟叶叶底香气LDA分析中部分样品之间重叠严重，其主成分区分度较差，可能因为香气组成成分大致相同，只是含量不同导致，所以其主成分区分度较差，经LDA分析仍然可以大致区分。

3 结论

该研究将电子鼻应用于底圩茶的检测，通过电子鼻10个传感器对13个底圩茶群体种电导率G/G0值的分析可以判别出其主要香气成分的组成上是基本一致，硫化物挥发性成分为底圩茶第一主要成分，芳香成分、有机硫化物为第二主要成分，氮氧化合物为第三主要成分。这3个主要成分的含量在茶汤中最高，叶底其次，干茶最低，电子鼻对新梢的香气判别也明显高于成熟叶，对茶汤的香气判别高于叶底和干茶。

基于电子鼻响应信号值对13个底圩优良群体种之间的香气进行 PCA 和 LDA 分析，得出PCA主成分贡献率均大于LDA主成分贡献率，总体上说明 PCA 对底圩茶香气的判别率高于LDA，但不论是PCA还是LDA对新梢的判别率明显高于成熟叶，对叶底的判别率高于茶汤与干茶。

茶叶香气构成复杂，电子鼻可以区分13个底圩优良群体种香气间存在的差异，说明该项技术可以用于底圩茶香气品质检测区分，为底圩茶品质检测提供新的技术基础，也为其综合评价提供可能。

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基金项目 国家茶叶产业技术体系（CARS-19）；云南省科技计划项目（202004BI090055）；云南省现代农业茶叶产业技术体系建设栽培研究室项目（2018KJTX007）。

作者简介 赵一明（1998—），女，辽宁辽阳人，硕士研究生，研究方向：茶树种质资源。

*通信作者，副教授，硕士，硕士生导师，从事茶树生理生态及良种繁育研究。

收稿日期 2022-03-17；修回日期 2022-04-15