基于大数据分析的茶叶质量评估研究

苗 强

（光山县农业茶叶果树管理站，河南信阳 465400）

茶叶生产领域在人们的印象中属于传统生产，看似与大数据没有任何关联，但实际上将大数据分析应用在茶叶生产环节和质量评估上，对于茶叶行业来说是一个全新的思路和手段。在现代化的生产背景下，如果不依靠大数据分析技术，仅依靠传统手艺对茶叶的生产、销售进行管理的话，茶园和茶叶企业则很难生存下去。大数据分析就是建立数据库，并通过现代化的数据分析处理手段，从而将茶叶生产领域与多项数据和行业进行关联，使茶叶生产变得更加智能化、自动化、规模化，并利用数据平台和网络以及大数据处理方式，不断提高茶叶的生产质量，提高产业生产领域的水平。

1 基于大数据分析当前我国的茶叶产业

结合《2018年中国茶叶大数据分析》和《中国茶叶行业发展报告》等一些茶叶大数据报告，我们可以观察到当前茶叶产业的发展现状和未来的发展趋势。2018年，我国茶叶总产量稳定增长，对比2017年的全国干毛茶产量249万吨增长了12万吨，达到了261万吨的数值，未来产量还会平稳上升。我国茶园种植面积也稳中有增，全国18个主要产茶省的茶园面积相比2017年增加了123万亩，变为4395.6万亩。茶类结构区域优化，黑茶、绿茶、红茶、乌龙茶、白茶、黄茶产量均有不同程度的增加。我国的茶叶产量全球占比为4成，但人均茶叶消费世界排名较低，但近年来的统计数据显示，我国茶叶消费人均排名近5年来有所上升，这预示着我国的茶叶消费市场将持续升温，并随着消费结构的转型，消费升级趋势上升，未来国内销总量还会持续增加。并且根据大数据显示报告，我国的精致名优茶产量也将达到357万吨，年均复合增长率约为6.17%。茶园生产优化提质增效明显，茶叶价值明显提升，供给侧调结构优品质。我国的茶产业结构从种植品种、加工工艺上均有所改善，并且在成品质量、生产标准化、绿色安全、品牌效应多方面都有了进一步的优化。根据大数据分析，我们可以看到当前的茶叶消费者已经越来越关注产品和服务质量，茶叶消费也逐渐由价格导向转为品牌导向，因此就未来的茶叶行业发展来说，茶行业最核心的竞争力要依托在产品和服务质量上。

2 大数据分析在茶叶质量评估中的应用

2.1 利用投入产出数据分析提高生产效率

为了扩大茶园的生产规模，保证茶叶生产领域的利益最大化，调整茶园的生产方式、管理方式和营销模式，需要对茶行业的投入和产出比例进行数据分析，从而有效的调整生产结构。例如在茶叶行业中建立平台控制中心，利用大数据思维进行汇总分析并从中发现规律，找到现阶段的茶叶生产效率，从而对产业进行优化升级。运用大数据取代传统的茶叶管理和营销方式，从而帮助茶企业缩减投入，扩大产出，让企业在激烈的市场竞争中更好的生存下去，并在此基础上不断提高茶叶的生产质量从而帮助企业获得更多利益。

2.2 利用数据监控茶园提高生产效率

在我国的南方，其地理气候条件较为适合种植茶叶，我国茶叶出口量前5名的省份分别为浙江、安徽、湖南、福建和江西。但是不同茶园的情况差距也较大，不同地区的茶园气候也适合不同茶叶的生产，有的茶园有适宜的土壤，而有的茶园有种茶和采茶的传统，这些茶园之间的客观因素和主观限制都导致茶园的数据差值较大。在这种情况下，为了保证茶园的生产，提高茶园生产效率，不同的茶园企业可以选择与本地茶园相近的茶园数据进行比对分析。了解影响茶园生产效益的原因，并根据数据的比对结果，寻找到更适应当地茶园的生产方式，并从投入和产出两方面数据进行制定最优的生产方案，保证茶园的生产效率和规模，不断提高茶园的整体收益。

2.3 建立大数据平台，对茶叶的生产加工销售等环节进行质量把控

为了实现茶园的高质量生产，以及在茶叶的生产、加工、销售等环节实现健康绿色发展，建立大数据资源平台对茶叶质量进行评估，并通过在茶园安装视频系统和环境监测系统，与茶叶质量安全云服务平台无缝对接，从而实现茶园和加工车间的全面有效监管，保证茶叶种植和生产过程的安全、有序、高效。一座座树立在茶园的监控设备，可以帮助管理者看护好茶园，及时掌握茶园信息，并结合大数据管理平台，帮助茶叶企业在激烈的行业竞争中按照绿色有机无公害的标准进行茶叶生产管理，及时生产并加工适合市场需要的茶叶产品。

2.4 利用高光谱图像技术判断茶叶的质量等级

现如今，茶叶行业已经从打价格战上转向了以产品质量和服务上的竞争。因此，对于茶园能否存活下去，产出的茶叶质量决定了未来的发展。而如何将大数据分析应用在茶叶质量评估当中呢？茶叶质量检测作为茶业生产领域中最为重要的内容，茶叶生产的每一道工序都要做到尽善尽美，任何一道工序上的微小疏忽，都可能导致茶叶质量大打折扣。因而，茶叶质量的评估和检测也成为了区分顶尖茶、普通茶、劣质茶的重要手段。过去对茶叶质量的评估和检测都是人为，用人工的方式对茶叶的色泽、形状、汤水特性进行评定，从而判断哪种为好茶叶，哪种为劣质茶叶。但是将大数据分析应用在质量评估上，最主要的依托技术为高光谱图像技术。我们通过高光谱图像技术，对不同品种、不同茶园的茶叶进行高光谱图像，它会在特定的波长范围中呈现一系列不同范围的光学图像，形成三维图像块，这个图像块能够有效反映茶叶内部有效成分的特征信息，而这些特征就是表明了茶叶的滋味和香味等品质因子。因此利用高光谱图像，我们对茶园产出的茶叶进行波长照射，收集到一组数据量十分庞大的茶叶品质数据库，通过对数据库中不同图像信息进行分析整理，我们就能找出数据之间的差距，也就能够找到不同茶园产出同种茶叶的差距，从而判断茶叶的质量。这样的高光谱图像技术不仅能够判断出茶园生产茶叶的质量，并对于提高其产品质量有非常重要的指示作用。

2.5 一物一码，坚决杜绝茶叶的质量不过关和茶叶造假现象

任何行业都存在作假行为，茶叶市场也不例外。假货横行导致我国众多的老字号茶叶企业所打造的招牌都深受其影响，并采用了多种方式进行了茶叶产品的质量和渠道管控，但收效甚微。但借助大数据分析，可很好的解决上述问题。利用大数据系统进行布局，采用一物一码技术，对茶企业生产的产品进行一物一码、一罐一码、一箱一码，从而有效的实现产品把控。有些企业还会在码内增加经销商资料，设定一定的销售范围，从而有效实现产品-经销商-消费者的人人参与、人人监管，杜绝了茶叶市场上货品参差不齐以及茶叶造假的现象，有效的把控了产品质量，实现了茶叶的质量评估。不仅为企业获得了良好口碑，同时也有效维护了商品生产者、经营者以及消费者的合法权益。

3 结束语

新时代，伴随着国家扶贫产业、乡镇振兴计划以及大健康国家战略等高度的多方发展驱动因素，以及人们生活水平质量的提高和喝茶饮茶健康理念的兴起，茶产业和茶文化都遇上了最好的发展时期。而大数据分析能够给予茶叶市场准确分析，同时帮助茶叶企业扩大生产范围，帮助茶园实现对茶叶的质量加工和质量管理，也增强了企业做干净茶、良心茶的责任感和未来做茶的信心。未来的茶业生产竞争必然以产品质量和服务质量为主导，将大数据应用在茶叶质量评估中，将使得茶叶行业得到进一步的飞速发展。