基于紫外光谱技术的茶叶分类

肖益+高锦红+吕重莹+加平平+史佳伟+赵耿+温盼+温彬彬+马兰+雷楠

摘要：采用紫外可见分光光度计测定20种茶叶的紫外光谱数据，根据槲皮素对照品最大吸收峰，选取382 nm波长处的吸光度作为吸收特征值，结合聚类分析法对茶叶样本进行聚类分析，分析结果将20种茶叶样本分成3组，且分类结果与实际类别接近，说明聚类分析法能用于茶叶的紫外光谱定性鉴别。

关键词：紫外可见光谱；茶叶；聚类分析

中图分类号：S571.1；O657.32 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2014）17-4085-03

Classification of Tea Leaves Based on UV Spectroscopic Technology

XIAO Yi， GAO Jin-hong， L？譈 Zhong-ying， JIA Ping-ping， SHI Jia-wei， ZHAO Geng， WEN Pan， WEN Bin-bin，

MA Lan， LEI Nan

（School of Chemistry and Life Science， Weinan Normal University， Weinan 714000， Shaanxi， China）

Abstract： The ultraviolet spectrum data of twenty kinds of tea were determined by UV-visible spectrophotometer. According to the maximum absorption peak of quercetin reference substance， 382 nm wavelength of absorption value was used as the characteristic value of specific line. Cluster analysis was used to analyse the tea samples. Results showed that twenty kinds of tea were classified into three groups. The cluster analysis could be used for qualitatively analysing ultraviolet spectrum of tea leaves.

Key words： ultraviolet spectrum； tea leaves； cluster analysis

茶自古以来就是中国人喜爱的饮品，我国茶叶种类繁多，共分7大茶系（绿茶、红茶、白茶、黄茶、花茶、黑茶、乌龙茶）数百种之多，随着国际贸易的发展和人们饮食结构的调整，对茶叶质量的要求越来越高，全面提高茶叶产品的质量，已日趋为人们所重视。但面对如此庞大数目的茶叶品种，其优劣实难分辨。因此建立一种快速、简便和准确的鉴别茶叶优劣的方法极其重要。

现代紫外可见光谱分析技术可充分利用全谱段或多波长下的光谱数据进行定性或定量分析。由于紫外可见光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测量方便等特点，已经被越来越多地应用于食品工业、石油化工、制药工业等领域，国内外已有学者研究利用紫外可见光谱分析技术区别物质[1-5]。为此，采用紫外可见光谱技术建立20种茶叶的紫外光谱指纹图谱，用聚类分析方法进行分类研究，以期为食品分类研究提供一定的理论参考。

1 材料与方法

1.1 材料

试验用茶叶均购自渭南市华润超市茶叶专卖店，共计20个样本，粉碎后置干燥器中保存备用；槲皮素（中国药品生物制品检定所，批号：100081-200406）；甲醇（分析纯）；去离子水。

仪器：UV-2000紫外分光光度计（北京莱伯泰科有限公司）；DHG-9140A型电热恒温鼓风干燥箱（上海一恒科学仪器有限公司）。

1.2 方法

1.2.1 样品处理 槲皮素对照品溶液制备：称取干燥的槲皮素对照品约0.005 0 g，加适量甲醇溶解，置于100 mL容量瓶中，得50.00 μg/mL的槲皮素对照品溶液。

茶叶样本处理：将样本放入80 ℃烘箱1 h后，粉碎，置干燥器中保存备用。称取茶叶备用样约1.000 0 g，置于50 mL锥形瓶中，加入25 mL甲醇，60 ℃恒温水浴加热1 h，趁热过滤，冷却，取2 mL滤液置于25 mL容量瓶中用甲醇定容，摇匀待测。

1.2.2 光谱数据的获取 将待测的茶叶提取液用UV-2000紫外可见分光光度仪在200～500 nm波长范围内扫描，可得茶叶样本的紫外可见光谱图谱，测定波长间隔为2 nm，记录测定值，样品光谱数据取3次扫描的平均值。

2 结果与分析

2.1 槲皮素对照品紫外吸收图谱及甲醇提取液紫外光谱图谱

槲皮素对照品紫外吸收图谱见图1，20种茶叶样本甲醇提取液紫外可见光谱图谱见图2。从图2可以看出，20种茶叶甲醇提取液紫外可见光谱的谱图极为相似，从光谱图谱中难以进行分类分析，尤其样本数多的情况下更难以直观地进行分类研究。从紫外光谱图谱和吸光度来看，每个样本在3个波长处的吸光度存在比较明显的差异，特别是在382 nm处的吸收度，这些共性和差异性具有一定的特征性和指纹性，是建立不同品种茶叶指纹图谱的科学依据。差异性可能是由于各茶叶品种、产地和加工工艺的差异引起的，这些差异为茶叶的鉴别奠定了理论基础。

2.2 稳定性和重复性考察

为了考察该方法的稳定性和重复性，以对照品槲皮素紫外吸收光谱在382 nm波长处的最大吸光度为参照，对茶叶中槲皮素提取时水浴加热的温度、时间和取样量进行了优化。优化的结果是：水浴温度60 ℃，时间60 min，取样2 mL定容至25 mL容量瓶。用以上方法对20种茶叶样本进行紫外光谱测定，得到382 nm波长处的吸光度见表1，重复3次的RSD都在2%以下，说明用此方法可行。

2.3 聚类鉴别分析

聚类分析是按照光谱之间的相似性来分类光谱的，是一种探索性的分析，在分类的过程中，不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发自动进行分类，建立每个样本的聚类分析谱系图。本研究就以20种茶叶的紫外光谱吸光度进行聚类分类[6，7]。

茶叶样本间的差异如果仅用感官确认的方法进行判断，其判断结果的可信度将会大打折扣，如果将样品通过多种方法检测得到的多维信息进行相互验证来判断其差异性，则将会大大提高判断的可信度。因此，试验对20个不同品种茶叶进行主成分槲皮素最大吸光度测定，试验结果如表1。从测定结果来看，样品中槲皮素吸光度之间存在一定的差异，这些差异为通过紫外可见光谱技术检测茶叶品种建立快速鉴别的方法提供了依据。

根据表1中的数据，首先对各样本在382 nm波长处的吸光度进行标准化处理，然后根据处理后的紫外光谱数据进行聚类分析，分析结果见图3。从图3可以看出，20个样品聚为两大组。第一组有10个样本，包括3（大白毫）、4（古树红）、8（龙井1号）、9（薰衣草）、10（香碧螺）、11（龙井2号）、12（银峰）、13（龙井3号）、14（雀舌）和15（紫阳富硒）号样，第一组大部分样本属于绿茶，表明以上茶叶中槲皮素含量相近，则聚为一类是合理的，而其中3号样大白毫属白茶，4号样古树红属红茶，3号和4号样聚进第一组，说明这两种茶叶中主成分槲皮素含量和同组绿茶相近；第二组有10个样本，包括1（普洱茶）、2（茉莉）、5（铁观音1号）、6（铁观音1号）、7（铁观音1号）、16（人参乌龙）、17（水仙）、18（台湾乌龙）、19（凤凰单枞）、20（龙须茶）号样。其中1号普洱茶和2号茉莉茶聚进第二组，这也说明本研究所收集到的这两种样本中主成分槲皮素的含量相近。而在第二大组中龙须茶单独聚为一类，表明其所含槲皮素含量有所差别，因龙须茶也称为龙须保健茶和三高保健茶，具有很好的药用价值，本研究分类结果与实际情况一致，则龙须茶单独聚为一类与其所具的有广泛的预防保健及药用功效有关。

3 小结

采用紫外可见光谱技术建立20种茶叶的紫外光谱指纹图谱。经紫外可见光谱仪在200～500 nm波长范围扫描，获得了20个不同品种茶叶的紫外可见光谱图谱。根据槲皮素对照品最大吸光度，选取了382 nm波长处吸光度作为特征值，通过聚类分析法对20种茶叶样本进行聚类分析，初步实现了不同品种茶叶样品的定性分析。试验结果表明，利用紫外可见光谱技术结合聚类分析方法可以快速地对不同品种茶叶进行分类鉴别。通过本研究得出紫外可见光谱结合聚类分析法用于食品鉴别是可行的。

参考文献：

[1] 蒋家奎，马永昆，范晓波，等.基于紫外-可见光谱技术快速鉴别镇江香醋方法的研究[J].中国调味品，2009，34（3）：112-117.

[2] 王 吰，连喜军，陈良笛，等.不同品种甘薯色素紫外光可见谱性质研究[J].食品研究与开发，2009，30（1）：25-28.

[3] 杨华峰，杨 勇，董 勤，等.紫外-可见光谱技术在葡萄酒品质评价中的应用[J].酿酒科技，2012（11）：58-60，64.

[4] 夏敦玲，任小林，李演利，等. 冬枣果皮红色素的紫外光谱分析[J].西北农业学报，2006，15（6）：144-147.

[5] 李晓丽，何 勇，裘正军，等.一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法[J].光谱学与光谱分析，2007，27（2）：279-282.

[6] 魏淑红，彭正松，夏 玲.半夏类药材紫外光谱聚类分析[J].生物技术，2004，14（1）：38-41.

[7] 谭梅英，谭志灿，孙冬梅，等.基于紫外光谱和聚类分析法结合的布渣叶鉴别研究[J].海峡药学，2012，24（7）：62-64.

2.3 聚类鉴别分析

聚类分析是按照光谱之间的相似性来分类光谱的，是一种探索性的分析，在分类的过程中，不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发自动进行分类，建立每个样本的聚类分析谱系图。本研究就以20种茶叶的紫外光谱吸光度进行聚类分类[6，7]。

茶叶样本间的差异如果仅用感官确认的方法进行判断，其判断结果的可信度将会大打折扣，如果将样品通过多种方法检测得到的多维信息进行相互验证来判断其差异性，则将会大大提高判断的可信度。因此，试验对20个不同品种茶叶进行主成分槲皮素最大吸光度测定，试验结果如表1。从测定结果来看，样品中槲皮素吸光度之间存在一定的差异，这些差异为通过紫外可见光谱技术检测茶叶品种建立快速鉴别的方法提供了依据。

根据表1中的数据，首先对各样本在382 nm波长处的吸光度进行标准化处理，然后根据处理后的紫外光谱数据进行聚类分析，分析结果见图3。从图3可以看出，20个样品聚为两大组。第一组有10个样本，包括3（大白毫）、4（古树红）、8（龙井1号）、9（薰衣草）、10（香碧螺）、11（龙井2号）、12（银峰）、13（龙井3号）、14（雀舌）和15（紫阳富硒）号样，第一组大部分样本属于绿茶，表明以上茶叶中槲皮素含量相近，则聚为一类是合理的，而其中3号样大白毫属白茶，4号样古树红属红茶，3号和4号样聚进第一组，说明这两种茶叶中主成分槲皮素含量和同组绿茶相近；第二组有10个样本，包括1（普洱茶）、2（茉莉）、5（铁观音1号）、6（铁观音1号）、7（铁观音1号）、16（人参乌龙）、17（水仙）、18（台湾乌龙）、19（凤凰单枞）、20（龙须茶）号样。其中1号普洱茶和2号茉莉茶聚进第二组，这也说明本研究所收集到的这两种样本中主成分槲皮素的含量相近。而在第二大组中龙须茶单独聚为一类，表明其所含槲皮素含量有所差别，因龙须茶也称为龙须保健茶和三高保健茶，具有很好的药用价值，本研究分类结果与实际情况一致，则龙须茶单独聚为一类与其所具的有广泛的预防保健及药用功效有关。

3 小结

采用紫外可见光谱技术建立20种茶叶的紫外光谱指纹图谱。经紫外可见光谱仪在200～500 nm波长范围扫描，获得了20个不同品种茶叶的紫外可见光谱图谱。根据槲皮素对照品最大吸光度，选取了382 nm波长处吸光度作为特征值，通过聚类分析法对20种茶叶样本进行聚类分析，初步实现了不同品种茶叶样品的定性分析。试验结果表明，利用紫外可见光谱技术结合聚类分析方法可以快速地对不同品种茶叶进行分类鉴别。通过本研究得出紫外可见光谱结合聚类分析法用于食品鉴别是可行的。

参考文献：

[1] 蒋家奎，马永昆，范晓波，等.基于紫外-可见光谱技术快速鉴别镇江香醋方法的研究[J].中国调味品，2009，34（3）：112-117.

[2] 王 吰，连喜军，陈良笛，等.不同品种甘薯色素紫外光可见谱性质研究[J].食品研究与开发，2009，30（1）：25-28.

[3] 杨华峰，杨 勇，董 勤，等.紫外-可见光谱技术在葡萄酒品质评价中的应用[J].酿酒科技，2012（11）：58-60，64.

[4] 夏敦玲，任小林，李演利，等. 冬枣果皮红色素的紫外光谱分析[J].西北农业学报，2006，15（6）：144-147.

[5] 李晓丽，何 勇，裘正军，等.一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法[J].光谱学与光谱分析，2007，27（2）：279-282.

[6] 魏淑红，彭正松，夏 玲.半夏类药材紫外光谱聚类分析[J].生物技术，2004，14（1）：38-41.

[7] 谭梅英，谭志灿，孙冬梅，等.基于紫外光谱和聚类分析法结合的布渣叶鉴别研究[J].海峡药学，2012，24（7）：62-64.

2.3 聚类鉴别分析

聚类分析是按照光谱之间的相似性来分类光谱的，是一种探索性的分析，在分类的过程中，不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发自动进行分类，建立每个样本的聚类分析谱系图。本研究就以20种茶叶的紫外光谱吸光度进行聚类分类[6，7]。

茶叶样本间的差异如果仅用感官确认的方法进行判断，其判断结果的可信度将会大打折扣，如果将样品通过多种方法检测得到的多维信息进行相互验证来判断其差异性，则将会大大提高判断的可信度。因此，试验对20个不同品种茶叶进行主成分槲皮素最大吸光度测定，试验结果如表1。从测定结果来看，样品中槲皮素吸光度之间存在一定的差异，这些差异为通过紫外可见光谱技术检测茶叶品种建立快速鉴别的方法提供了依据。

根据表1中的数据，首先对各样本在382 nm波长处的吸光度进行标准化处理，然后根据处理后的紫外光谱数据进行聚类分析，分析结果见图3。从图3可以看出，20个样品聚为两大组。第一组有10个样本，包括3（大白毫）、4（古树红）、8（龙井1号）、9（薰衣草）、10（香碧螺）、11（龙井2号）、12（银峰）、13（龙井3号）、14（雀舌）和15（紫阳富硒）号样，第一组大部分样本属于绿茶，表明以上茶叶中槲皮素含量相近，则聚为一类是合理的，而其中3号样大白毫属白茶，4号样古树红属红茶，3号和4号样聚进第一组，说明这两种茶叶中主成分槲皮素含量和同组绿茶相近；第二组有10个样本，包括1（普洱茶）、2（茉莉）、5（铁观音1号）、6（铁观音1号）、7（铁观音1号）、16（人参乌龙）、17（水仙）、18（台湾乌龙）、19（凤凰单枞）、20（龙须茶）号样。其中1号普洱茶和2号茉莉茶聚进第二组，这也说明本研究所收集到的这两种样本中主成分槲皮素的含量相近。而在第二大组中龙须茶单独聚为一类，表明其所含槲皮素含量有所差别，因龙须茶也称为龙须保健茶和三高保健茶，具有很好的药用价值，本研究分类结果与实际情况一致，则龙须茶单独聚为一类与其所具的有广泛的预防保健及药用功效有关。

3 小结

采用紫外可见光谱技术建立20种茶叶的紫外光谱指纹图谱。经紫外可见光谱仪在200～500 nm波长范围扫描，获得了20个不同品种茶叶的紫外可见光谱图谱。根据槲皮素对照品最大吸光度，选取了382 nm波长处吸光度作为特征值，通过聚类分析法对20种茶叶样本进行聚类分析，初步实现了不同品种茶叶样品的定性分析。试验结果表明，利用紫外可见光谱技术结合聚类分析方法可以快速地对不同品种茶叶进行分类鉴别。通过本研究得出紫外可见光谱结合聚类分析法用于食品鉴别是可行的。

参考文献：

[1] 蒋家奎，马永昆，范晓波，等.基于紫外-可见光谱技术快速鉴别镇江香醋方法的研究[J].中国调味品，2009，34（3）：112-117.

[2] 王 吰，连喜军，陈良笛，等.不同品种甘薯色素紫外光可见谱性质研究[J].食品研究与开发，2009，30（1）：25-28.

[3] 杨华峰，杨 勇，董 勤，等.紫外-可见光谱技术在葡萄酒品质评价中的应用[J].酿酒科技，2012（11）：58-60，64.

[4] 夏敦玲，任小林，李演利，等. 冬枣果皮红色素的紫外光谱分析[J].西北农业学报，2006，15（6）：144-147.

[5] 李晓丽，何 勇，裘正军，等.一种基于可见-近红外光谱快速鉴别茶叶品种的新方法[J].光谱学与光谱分析，2007，27（2）：279-282.

[6] 魏淑红，彭正松，夏 玲.半夏类药材紫外光谱聚类分析[J].生物技术，2004，14（1）：38-41.

[7] 谭梅英，谭志灿，孙冬梅，等.基于紫外光谱和聚类分析法结合的布渣叶鉴别研究[J].海峡药学，2012，24（7）：62-64.