基于风味指纹谱的庐山云雾茶品质等级研究

祁兴普，刘纯友，佀再勇，刘萍，傅晓雨，战旭梅，陈通*

（1.江苏农牧科技职业学院食品科技学院，江苏 泰州 225300；2.广西科技大学生物与化学工程学院，广西 柳州 545006）

庐山云雾茶是我国传统名茶，其主要产于江西省九江市境内的庐山，其色泽呈碧绿，茶汤清澈透明，滋味醇香甘润，是绿茶中的上品[1-3]。相关资料表明[4-6]，茶叶的品质等级差异是由其内在的化学成分组成以及在冲泡过程中所呈现出的感官属性所决定的。而茶叶香气则是众多挥发性有机物质（volatile organic com－pounds，VOCs）综合作用的结果，也是茶叶品质分级的重要判别依据，其直接关系到企业的经济效益与消费者的喜爱程度。因此，茶叶中VOCs的差异组成可作为特征指纹谱用于直观反映茶叶品质特征[7]。当前，不同等级茶叶之间的鉴别仍然依靠评茶师的感官评价，但该方法难以通过数字化方式表述VOCs信息组成，且由于不同等级茶叶之间品质成分差异不大，导致其正确识别率也并不理想[8]。因此，应用化学计量学方法提取茶叶VOCs中的表征性成分，实现茶叶品质等级的快速、准确、无损判别对现代茶叶的产业化发展显得尤为重要。近年来，相关研究人员已采用气相色谱-质谱联用（gas chromatography-mass spectrometry，GCMS）[9]、气相色谱-嗅闻[10]以及电子鼻、电子舌[11]等多种分析技术对茶样中的VOCs成分进行分析检测，并在产地识别、种类判别以及品质分级等方面均取得了较好的成果[12-14]。然而，这些分析方法均存在一定的局限性，如GC-MS联用技术的检测结果虽然准确可靠，但其设备运行环境要求苛刻，且操作繁杂、检测成本高、耗时久，难以在现代化工业生产中得到推广应用。离子迁移谱（ion mobility spectrometry，IMS）技术是基于气相中不同的气相离子在电场中迁移速度的不同来表征离子物质自身属性的一项分析技术，目前已广泛应用于爆炸物的痕量检测[15]、非法药物识别[16]、食品质量过程控制[17]、人体健康检查[18]以及生物环境监测[19]等多个领域。气相离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry，GC-IMS）是由气相色谱和离子迁移谱两种设备组合形成的联用型分析仪器，其可发挥不同仪器各自的优势，从而产生长处相互叠加的效果，具有无损、简便、快捷、准确的优点，已广泛应用于食品、农产品的品质检测、质量控制以及过程分析控制等多个领域，而基于VOCs指纹信息将GC-IMS技术应用于茶叶品质的研究却少有报道。

本研究以不同等级的庐山云雾茶为研究对象，引入数字图像技术[20-21]，通过分析GC-IMS二维谱图筛选不同等级庐山云雾茶样品之间VOCs的差异，并结合化学计量学方法建立庐山云雾茶的等级判别模型，为茶叶品质分析提供一种新的分析方法。

1 材料与方法

1.1 试验材料

庐山云雾茶样：庐山市七尖云雾茶有限公司（江西九江），63个茶样，共3个等级，其中一级样品为18个，二级样品为20个，三级样品为25个。茶叶等级评定主要依据采摘日期而定，高等级的茶样采摘时间较早，且产量低。试验前，将所有样品保存于5℃冰箱中待测。

1.2 仪器与设备

FlavourSpec@1H1-00128型GC-IMS设备：德国Gesellschaft公司；CTC-PAL自动进样装置：瑞士CTC Analytics AG公司；SE-54-CB-1型非极性石英毛细管柱（15 m ×0.53 mm ×1 μm）：德国 CS-Chromatographie Service GmbH公司；EL204-IC型电子天平：梅特勒-托利多仪器有限公司。

1.3 GC-IMS检测条件

样品检测前，参照陈熠敏等[22]、宋萌萌等[23]的预处理方法，将不同等级庐山云雾茶粉碎过筛待测，GC-IMS检测条件如下。

顶空进样条件：分别称取2 g茶叶样品置于20 mL顶空进样瓶中密封，通过自动顶空进样方式进样，进样体积200 μL，孵化温度80℃，孵化时间30 min，进样针温度为85℃，孵化器转速500 r/min。

GC条件：色谱柱温50℃，载气为高纯度N2（纯度≥99.999%），载气流速控制程序为：起始流速2 mL/min，保持2 min后8 min内线性增加至15 mL/min，接着10 min内线性增至100 mL/min，最后10 min内线性增至150 mL/min，总分析时间为30 min。

IMS条件：3H电离源（6.5keV），漂移管温度为45℃，漂移气体为N2，漂移气体流速为150 mL/min，漂移管温度45℃，正离子化模式，漂移管长度9.8 cm，管内线性电压为400 V/cm。

1.4 数据分析处理

使用 MATLAB R2009b（The Mathworks Inc.）软件绘制谱图；采用GC×IMS Library Search 2.0.3（内置NIST2004与IMS数据库）软件进行特征化合物的鉴定；使用PRTools 5.0（荷兰代尔夫特理工大学）工具包实现特征提取和模式识别分析。

2 结果与分析

在GC-IMS二维谱图中，X、Y、Z轴分别对应迁移时间（ms）、保留时间（s）和离子强度大小（V），其本质为一个二维矩阵。因此，基于数字图像原理，该矩阵数据可依据颜色映射表显示为一幅灰度图像，或者按照一定的颜色图填充形成伪彩色图像，颜色的差异用于表示Z轴数据的大小。

2.1 GC-IMS指纹谱分析

为观察不同等级茶叶样品的整体VOCs特征信息，按照等级归属分别计算每个等级内茶叶样品的平均GC-IMS谱图（即每个等级内矩阵的平均值）作为表征谱图。另外，由于GC-IMS原始谱图对应的矩阵维度较大（4 615×4 500），且不能很好地分辨茶叶样品所产生的VOCs区域差异，对后续判别模型的学习和计算带来不便。因此，为降低数据运算和提高可视化效果，截取迁移时间为7.698 ms～13.138 1 ms、保留时间为108.42 s～426.66 s内的数据矩阵进行可视化显示，结果如图1所示。

图1 一级、二级和三级的庐山云雾茶GC-IMS谱图Fig.1 GC-IMS chromatography plot of first-grade，second-grade and third-grade of Lushan Cloud-fog tea

由图1可知，3种等级庐山云雾茶样产生VOCs的种类在GC-IMS谱图上呈现一定的相似性，表明3种等级茶样均含有部分相同的VOCs，具体表现为在相同的迁移时间和保留时间垂直相交的特征区域均有信号峰产生，但对应VOCs的含量存在差异，表现为特征峰强度的不同（图1中分别标记的实线矩形框）；不同等级的茶叶样品含有对应自身等级所独有的挥发性有机物质，如图1 A中实线箭头方向指示的区域，该物质对应的区域在二级、三级茶叶样品中均未出现，其为一级庐山云雾茶样品所特有的香气物质。

GC-IMS二维谱图仅能够提供直观性的对比分析，不能实现准确的数字化表述。因此，如何从GCIMS谱图中提取特征性VOCs信息用以表征不同等级样品品质之间的差异显得很有必要。为进一步观察不同等级庐山云雾茶的VOCs差异变化，依据颜色混合原理（即加色混合），分别使用红色、绿色、蓝色3种单色对3个等级茶样的平均矩阵数据进行映射，然后将得到的谱图进行颜色混合处理，结果如图2所示。

图2 不同等级庐山云雾茶单色混合图Fig.2 Monochromatic mix of maps of different grades of Lushan Cloud-fog tea

由RGB色彩模型可知，红色与绿色混合可形成黄色，红色与蓝色混合可产生品红色，绿色和蓝色混合则形成青色，而3种颜色等量混合可形成白色。因此，结合图2可知，图中部分特征区域（如图2中标记编号为11的特征峰对应物质为苯甲醛）对应的特征VOCs为一级庐山云雾茶所特有，部分特征区域对应物质为二级茶特有（见图 2中标记编号为 5、8、9、13、20等区域对应的特征峰），而其它区域对应的VOCs则为3种等级茶样所共有的VOCs物质（见图2中标记编号为10对应的特征峰）。结合本研究的目的，使用Otsu自动阈值分割算法对混合处理后的颜色进行特征提取，最终共提取了47个特征峰变量作为表征不同等级茶样之间的VOCs差异，以便结合化学计量学方法进一步分析，选取的特征区域见图2中数字标识区域。

2.2 VOCs成分分析

由于GC-IMS联用设备所获得数据为二维矩阵，故特征峰对应物质的检索是同时依据保留时间和漂移时间进行确定（即十字交叉鉴别）。由于当前设备自带的IMS谱库化合物存储量并不丰富，故不能实现所有特征峰的鉴别。在保留指数检索误差范围为[-6，+6]、归一化后迁移时间误差范围为[-0.01，+0.01]的条件下，部分特征峰对应挥发性物质检索结果见表1。

表1 不同等级庐山云雾茶挥发性有机物质定性结果Table 1 Qualitative results of GC-IMS volatile compounds in the Lushan Cloud-fog tea

由表1可知，庐山云雾茶的VOCs主要为醇类、醛类、烯类以及少量的酮类、呋喃类等物质；其中正戊醇、苯甲醛（对应图2中标记编号3和11的特征区域）等VOCs为一级茶样所特有，同理二级茶样中苯已醛、辛醛以及柠檬烯等物质为其主要特征物质，这与已有的报道相一致[24-25]；而三级茶样所含有的特征VOCs种类较少，且物质含量较低，表现为图2中归属于三级茶样的特征区域出现较少。由此可知，不同等级庐山云雾茶样的VOCs成分在种类、含量等方面均存在差异，故可借助化学计量学方法进一步研究基于VOCs差异而实现不同等级茶叶判别的可行性。

2.3 主成分分析

将选取的47个特征区域的峰面积作为特征变量，组成63×47的矩阵进行主成分分析（principal component analysis，PCA），并取前2个主成分因子的得分向量作散点图，其结果如图3所示。

图3 不同等级庐山云雾茶样品主成分得分图Fig.3 Principal component analysis of the Lushan Cloud-fog tea samples

由图3可知，矩阵经过PCA后前2个主成分得分的贡献率分别为54.78%、32.15%，累计方差贡献率达到86.93%，表明前2个主成分能够较好地代表原始数据的绝大部分有效信息。3种不同等级茶叶样本在主成分得分图中均有各自的归属类，第一主成分比第二主成分在分类边界中起到的作用更大，但不同等级茶叶样品的簇类边界之间还存在一定的重叠现象，尤其是二级与三级样品之间区域边界不明显或部分区域重叠，可能是由这2种等级茶样产生的VOCs过于相似所导致。因此，需要进一步使用模式识别算法对其进行区分。

2.4 模式识别

采用 K-最近邻（K-nearest neighbor，KNN）法对经过PCA特征压缩后的前2个得分向量进行模式识别。考虑到不同等级茶叶样品数量各不相同，故按照7∶3的比例分别从对应等级中随机选取样本，划分为训练集和预测集，最终判别结果如表2所示。

表2 不同等级庐山云雾茶KNN识别结果Table 2 KNN classification results of different grades of Lushan Cloud-fog tea

由表2可知，训练集中一级和二级庐山云雾茶样品的识别率均为100%，而三级茶叶样品中仅有1个样品被误判为二级样品，其正确率为94.12%，预测集中一级和三级的样品识别率为100%，二级茶叶存在1个样品被误判，其识别率为83.33%，产生误判的原因可能是：一方面，二级茶叶样品和三级茶叶样品产生的VOCs种类非常相似，仅在物质成分的含量有所差异，导致二级和三级样品之间的区域边界部分重叠；另一方面，由于KNN算法是基于空间距离实现样品类别的区分，导致其对数据的局部结构非常敏感。由此可知，基于GC-IMS构建的风味指纹谱图结合化学计量学方法可实现不同等级庐山云雾茶的准确区分，其预测集区分度高达94.73%。

3 结论

本研究以不同等级庐山云雾茶为研究对象，依据数字图像技术并结合Otsu自动阈值分割算法实现GCIMS二维谱图中差异特征峰的自动选取，从而构建了不同等级庐山云雾茶的差异指纹信息谱，并结合化学计量学方法建立不同等级的判别模型。试验结果表明，选取的特征峰集合能够有效表征不同等级庐山云雾茶的VOCs信息差异，KNN判别模型的预测集识别率可达94.73%，表明GC-IMS技术可用于茶叶品质信息的分析和检测，数字图像处理技术和化学计量学方法的引入可以更好地实现茶叶等级的数字化判别，该方法为基于VOCs成分差异分析茶叶品质提供了参考依据。