定量描述分析法和Flash Profile法在祁门红茶香气评价中的应用

戴前颖，叶颖君，李明泇，庄映菁，张海伟,*

（1.安徽农业大学茶与食品科技学院，安徽 合肥 230036；2.安徽农业大学 茶树生物学及资源利用国家重点实验室，安徽 合肥 230036）

香气是茶叶品质的重要组成成分，祁门红茶更是因其独特的“似花似果似蜜”香气风味而享誉世界，与印度大吉岭红茶和斯里兰卡乌瓦茶并称“世界三大高香红茶”[1]。祁门红茶（简称祁红），是以祁门槠叶种及以此为资源选育的无性系良种为主的茶树品种鲜叶为原料，按传统工艺及特有工艺加工而成的具有“祁门香”品质特征的红茶[2]，其中祁红毛峰和祁红工夫是市面上主要流通的产品。祁红毛峰是由细嫩的芽叶按照萎凋、揉捻、发酵、做形、干燥而制成的红毛茶，香气高鲜甜香，作为“名优红茶”进入茶叶消费市场；祁门工夫则是指在初制过程后，经过一系列精制工艺加工而成的条形茶，香气鲜甜香。祁门红茶根据DB34/T 1086—2009《祁门红茶》中的传统茶叶感官审评报告作为感官指标划分具体等级。传统茶叶审评报告[3]使用专业性极强的术语和程度副词[4]描述香气品质，且描述词的先后位置[5]也代表着不同的品质特征，因此需要经验丰富的专家撰写报告，还需要经过训练的专业人员解读报告，这样复杂的品质特征描述对祁红的消费流通造成了阻碍。

定量描述分析（quantitative descriptive analysis，QDA）法和闪现剖面（flash profile，FP）法[6]是分别选用优选评价员和消费者评价员对产品感官品质进行描述分析的方法。QDA方法需要对评价员进行长期培训，形成对描述词汇的共识[7]，确定样品的感官描述词汇表和具体参比样，得到的结果更全面具体亦可量化，因而得到广泛的应用[8-9]。对评价结果进行主成分分析（principal component analysis，PCA）[9]、方差分析（analysis of variance，ANOVA）[10]、聚类分析[11]等数据处理，并能以蛛网图[12]等形式使数据以更直观的方式呈现，更能科学客观地分析茶叶的感官特性差异。

FP方法是在自由选择剖面法[13]基础上增加样品感官属性强度排序，即消费者评价员各自创造属于自己的感官属性词汇表和强度判断标尺，不必形成标准化的描述语言，极大地缩短实验所需时间，利用排序结果进行广义普鲁克分析（generalized procrustes analysis，GPA）和聚类分析判断样品间的差异。目前在柠檬冰茶[14]、果酱[15]、酸奶[16]、猕猴桃果汁[17]、咖啡[18]、葡萄酒[19]等产品中已经证实应用FP与传统方法的结果非常相似。

祁门红茶的香气评价一直依托于传统审评法，QDA法、FP法尚鲜见报道，本实验分别利用传统审评法、QDA法和FP法对3 个级别祁红毛峰和祁红工夫的香气特性进行描述性分析，并对3 种方法的结果进行比较，希望以此丰富祁红香气评价方法，使茶叶感官评价体系更具科学性。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

实验所用茶样为采自祁门产区的2 种不同品类的3 个不同等级（毛峰特级、1级、2级分别对应编号：MF1、MF2、MF3；工夫1级、2级、3级分别对应编号：GF1、GF2、GF3）祁门红茶。实验前，不同等级的各个祁红样品由铝箔纸独立密封包装于4 ℃条件下保存。实验所用参比样（鲜花瓣、玫瑰花瓣、青梅、白砂糖、蜂蜜、红薯）均购自安徽合肥市当地超市，黄大茶样品于2018年购自安徽省霍山县佛山茶厂。

氯化钠（食品级） 天津市风船化学试剂科技有限公司；谷氨酸钠（食品级） 河南祥意商贸有限公司；蔗糖（食品级） 天津致远化学试剂有限公司。

1.2 仪器与设备

DGT-G250电热鼓风干燥箱 合肥华德利科学器材有限公司；BCD-509WF冰箱 海尔集团公司；专用棕色玻璃瓶 衡水智淘医疗器械商贸有限公司；20 mL品评杯 厦门千年电子商务有限公司；10 mL样品杯常德比克曼生物科技有限公司；审评杯碗 上海清友堂实业有限公司。

1.3 方法

1.3.1 传统茶叶审评方法

祁门红茶传统审评由2 位国家级茶叶审评专家完成。制备员根据GB/T 23776—2018《茶叶感官审评方法》[20]冲泡茶样。由2 名高级评茶师对照DB34/T 1086—2009[2]对祁红香气进行评价，给出评语和分数，并判断品类及等级，平行实验3 次，中间休息10 min再进行下一次审评。其中，茶叶、审评杯、审评碗均采用3 位数的随机编码，且随机呈送给评价员。

1.3.2 QDA法

从安徽农业大学茶学研究生中根据时间、兴趣、描述能力等筛选出15 名候选专业评价员，均已具有2～5 a的茶叶感官审评经验。在无异味的感官分析实验室中进行感官能力、感官灵敏度和描述能力的检验，选择出10 名优选评价员[21]（2 男8 女），然后对每位评价员进行为期3 周的感官描述分析培训，培训内容包括感官分析基础知识、感官特性的识别及标度的确立和使用等。

根据GB/T 14487—2017《茶叶感官审评术语》和DB34/T 1086—2009中的香气术语和多年红茶审评的经验，利用头脑风暴对祁红香气术语进行扩展，通过评价小组的反复筛选和讨论，最终确立达到共识的16 个描述词及其定义。参考GB/T 16291.1—2012《感官分析 选拔、培训与管理评价员一般导则 第1部分：优选评价员》[21]对评价员进行香气强度的标度训练，采用连续数字0～9标度法（1～3弱，4～6中，7～9强），以其中的典型样品进行强度赋值，反复训练增强评价员对香气的区分能力和评价稳定性。正式评价时，考虑到温度对香气的影响，每次提供两轮样品用以评价员打分及确认分值，评价需在1 h内完成，评价重复3 次，样品均采用3 位数的随机编码，且随机呈送。

1.3.3 FP法

从安徽农业大学本科生和研究生中招募18 名消费者评价员（7 男11 女）：要求无感官缺陷，未参加过感官嗅闻实验培训，且具备一定气味联想和描述能力。在实验前向评价员介绍FP实验流程[14]。

评价小组对同时提供的6 种红茶样品进行嗅闻，在全部嗅闻之后评价员根据个人感受进行气味描述，要求必须写出5～10 个可产生实物联想的描述词。接着每个人对自己列出的感官属性进行强度排序，1表示最强，6表示最弱，若1和2强度相当则二者皆排序为1.5，以此类推。

1.4 数据处理

QDA法中的优选评价员数据通过使用PanelCheck 1.4.0平台分析评价员的表现（http://www.panelcheck.com）。其余数据处理均利用XLSTAT 2016软件。对于QDA法得到打分数据分别进行ANOVA、PCA和层次聚类（agglomerative hierarchical clustering，AHC）分析；对FP法得到的描述词和排序数据分别进行GPA和AHC分析。

2 结果与分析

2.1 祁门红茶传统审评方法评价结果

根据2 名专家给出的评语、对品类及品质的判断以及分数，如表1所示，不同品类和品质的祁门红茶审评的得分结果按由高到低排序：MF1＞MF2＞GF1＞MF3＞GF2＞GF3。其中，MF2的香气得分比MF3低1 分，这在感官审评上差异不显著，由于茶叶等级的确定不仅与香气品质有关，还包括外形、滋味、汤色和叶底等影响因素，故可能导致MF2和MF3虽外形上有明显的等级差异，但香气品质上无明显差别；祁红工夫的等级香气得分与等级高低顺序吻合。3 个祁红毛峰虽然产地不同，但都具有鲜甜香，且与工夫之间的品类差异显著。除了GF1香中带鲜，余下2 个等级的工夫只有甜香。GF1得分与MF2、MF3接近的原因可能是原料较细嫩所致。

参照GB/T 14487—2017和DB34/T 1086—2009，常见的香气术语有：“甜纯”“鲜甜”“嫩香”“花香”“熟甜”“粗气”等。通过综合术语和程度副词[22]，专家可以判断茶样的品类，并赋予相应的分值，根据分值继而判断品质的优次，该报告体现出对评价专家极高的要求：对茶叶术语、程度副词的准确使用以及对品类判断、品质优次的熟练掌握程度，同时对解读报告的人也有较高的专业要求，充分了解术语的褒义或贬义以及程度的深浅等信息，对于普通消费者来说难以指导选购。

2.2 QDA法的祁门红茶香气评价结果

2.2.1 祁红香气描述词汇表的建立

在QDA法中最终确立了16 个祁红香气描述词，其定义和参比样强度如表2所示，分别有表示优势风格的正向描述词：“总体、持久、青、甜花香、玫瑰花香、果香、焦糖香、蜜甜香、鲜嫩、烘焙、煮红薯”，和表示劣势风格的负向描述词：“高火、发酵、闷味、粗气、尘味”。

表2 QDA法建立的祁红香气描述词汇Table 2 Definitions and references of aroma descriptors of Keemum black tea

有别于传统审评中简单概括性的术语描述，QDA法的词汇表中将祁红术语中常见的“甜香”分为“甜花香”“焦糖香”“蜜甜香”，其中“甜花香”描述的是红茶常见的浓郁的甜香，香甜中带有一点腻；“焦糖香”则是由于祁红在干燥过程中用较高的火功烘至足干而产生的香气；“蜜甜香”是祁红传统审评中常用的“甜香纯正”的感觉，较为清甜的香气，但不腻不浓，也是祁红“似花似果似蜜”的典型香气。祁红香气中较为优越的花香型是“玫瑰花香”，故评价员亦需将玫瑰香与甜花香进行区分。在青感方面，分为由原料带来的“鲜嫩”、鲜嫩原料导致发酵不足的“青”、以及未成熟的果子的“果香”；完全发酵的祁红常见的香型包括似烤红薯的“烘焙香”、似红薯香但略带水味的“煮红薯”；传统审评术语中所用的“香气浓郁”在QDA法的词汇表中定义为“总体”，表示嗅闻时整体感觉丰富饱满浓郁；由于加工不当带来的不愉悦气味，产生的描述词有“高火”“发酵”“闷味”“粗气”“尘味”。

10 名优选评价员在以上词汇表的基础上，利用0～9标度法对6 个茶样的不同香气属性强度进行打分，绘制蛛网图如图1所示。

图1 祁红样品的香气特征蛛网图Fig.1 Spider plots of aroma characteristics of Keemum black tea samples

正向描述词中得分（图1a）祁红毛峰均在外围，祁红工夫分布在内，说明祁红毛峰样品在香气总体、持久、甜花香等属性上明显优于祁红工夫；祁红工夫的3 个样品中随着等级降低，在各个正向描述词上的得分也逐渐减少，总体品质低于祁红毛峰，与传统感官评价一致；但有些描述词强度并不与茶叶等级呈完全正相关性，如在玫瑰花香上：MF1＞MF3＞MF2＞GF2＞GF1＞GF3，在甜花香上：MF＞GF1＞GF2＞GF3，在焦糖香上：MF3＞MF2＞MF1＞GF1＞GF2＞GF3。负向描述词得分中（图1b），除了高火以外的描述词祁红工夫均高于祁红毛峰，分布在外围，在粗气上：GF3＞GF2＞GF1＞MF2＞MF3＞MF1，体现出采摘原料的老嫩程度。蛛网图可以直观地勾勒出6 种祁红在不同香气特征上的差异程度。

2.2.2 优选评价员能力分析

评估小组表现是进行样品差异分析的必经步骤[23]，评价员对样品的区分能力、评价结果的重复性和评价小组的一致性是保证感官数据准确可靠的3 个关键要素，对评价结果至关重要。本实验通过PanelCheck软件从上述3 个方面对评价小组的表现作进一步评估。

2.2.2.1 区分能力和重复性

评价员的区分能力和重复性可以用F值（组间差异与组内差异的比值）和均方误差（mean squared error，MSE）图评估。F值越大说明评价员对于相关属性的区分能力越好[24]。MSE值即组内方差，MSE值越小说明评价员的重复性越好，但MSE值很小，也可能是由于评价员没有将样品区分开，所以当评价员既具有较高的F值同时也具有较低的MSE值时，表明该评价员具备良好的评估样品的能力[25]。如图2a所示，大部分评价员对大部分属性的F值都高于或接近5%显著水平，说明除了6号和10号评价员之外，评价员区分能力均较好，其中评价员1号、2号、4号和9号对于多数描述词的评价结果高于1%显著水平，区分能力强。从图2b可以看出，评价员1、2、4号和9号区分能力强且重复性较好；3、5、7、8号评价员具备一定的区分能力，但重复性有待提升；6号和10号评价员区分样品的能力较差，而且重复性差，后续分析中不建议继续采纳其数据。在长期使用的评价小组中，重复性和区分能力较差的评价员，后续要加强相关样品的评估训练，以保证数据的可靠性及有效性。

图2 评价员区分祁红样品的能力（a）和重复性（b）Fig.2 Panelists’ ability (a) and repeatability (b) to discriminate Keemum black tea samples

2.2.2.2 一致性

Manhattan图常被用于分析评价小组整体在评价某个属性时的表现是否一致，16 个方框分别对应16 个香气属性（图3）；横轴上的数字分别代表10 个评价员，纵轴上白色方块占比越多说明评价员对于该属性的解释方差越多；图中通过外框颜色表示一致性的高低，其中“鲜嫩、玫瑰花香、烘焙、焦糖香、总体、持久、青、粗气”呈现红色框，表明评价员在0.001水平上都表现很好的一致性；“甜花香、高火”呈现橙色框，说明评价员在0.01水平上表现出相对较好的一致性；“煮红薯、蜜甜香、果香、发酵、闷味、尘味”这6 个属性呈现灰色框，说明评价员的一致性表现差。

图3 评价小组一致性Manhattan分析Fig.3 Manhattan analysis of panel consistency

综上所述，“煮红薯、蜜甜香、果香、发酵、闷味、尘味”这6 个词的一致性差，6号和10号评价员的区分能力和重复性差，故被剔除，在后续QDA法的ANOVA、PCA、聚类分析中以保留的8 名评价员和10 个描述词为数据分析依据。

2.2.3 QDA法的ANOVA结果

对QDA法得分结果进行单因素ANOVA和多重比较分析（表3），结果表明10 个描述词均在0.001水平上具有极显著性差异，其中“鲜嫩、总体、持久、高火”可以作为区分祁红毛峰和工夫的重要描述词，祁红毛峰以“鲜嫩、甜花香、总体丰富浓郁、持久”的特性区别于祁红工夫；祁红工夫相较于毛峰品质较普通，即传统审评中常说的“甜香纯正”。MF1以“鲜嫩、玫瑰花香、青”为主要的香气特性显著区别于其他茶样，由于鲜嫩原料需要较轻的发酵保持鲜叶的完整性，导致常会伴随着“青感”和优质的花香；MF2和MF3以“烘焙、焦糖香、略带高火”为主要的香气特性，显著区别于其他茶样；GF3以“粗气”为主要的香气特性显著区别于其他茶样。

表3 QDA法结果的ANOVATable 3 ANOVA of QDA results

2.2.4 PCA结果

根据QDA法的结果对6 种祁红样品香气特征进行PCA，得到祁红样品的得分图和载荷图（图4），可代表91.40%的感官变异，样品的香气性质既有相似的部分又有各自的特点。样品的位置越近，表示两者之间的香气性质越相似[26]。从图4可以发现，Y轴将祁红毛峰和祁红工夫分隔开，且MF1与其他2 种祁红毛峰存在较大的香气差异。对PC1贡献率大的香气特征中，烘焙、焦糖香、持久、总体、甜花香、鲜嫩、青、玫瑰花香具有较大的正载荷；而粗气具有较大的负载荷。样品与属性越接近，说明该属性越强。MF1位于第1象限，在玫瑰花香、青、鲜嫩方面表现突出；MF2和MF3位置比较接近，在焦糖香、烘焙等香气表现相似；3 款祁红工夫随着等级的降低与粗气的距离越近。

图4 基于QDA的祁红样品PCA得分图（a）和载荷图（b）Fig.4 PCA scores plot (a) and loading plot (b) of Keemum black tea samples based on QDA

2.2.5 QDA法的AHC结果

AHC是一种常用于感官评价的分析方法[14,27]。如图5所示，在54水平距离上，聚为2 大类，祁门毛峰为1类，祁门工夫为1 类；在15 水平距离上可聚为3 类，MF1为1类，MF2、MF3为1 类，祁门工夫为1 类；在8水平距离上进行聚类，可聚为4 类，MF1为1 类，MF2、MF3为1 类，GF3为1 类，GF1、GF2为1 类。该分类方法与审评专家的评审结果一致，以更科学、更直观的形式展现。

图5 基于QDA的祁红样品AHC树形图Fig.5 AHC dendrogram of Keemum black tea samples based on QDA

2.3 FP法的祁门红茶香气评价结果

2.3.1 祁红香气描述词汇表的建立

FP是指无感官评价经验的消费者评价员对样品进行自由描述以及据此产生的排序结果，和前2 个方法使用的词汇明显不同，FP法中所建立的描述词汇表是随机的，如在香气中感受到苦涩等滋味特征；对甜香的描述形象化为“焦糖、蜜水清甜、生薯甜、总体甜度、熟果甜、蜜糖甜、面包甜香、甘草甜、止咳糖浆甜、肉桂甜”等；对土味形象化为“土腥味、尘土-干枯枝叶、灰尘味”，结果如表4所示。由于FP法形成的描述词是每个评价员自由产生的，虽不能得到祁红样品的香气特征，但从属性词和被提及的频次上看，红茶以花香、甜香为主要香气品质特征。

表4 FP法建立的描述词汇表及被提及的频次统计Table 4 Aroma descriptors and frequency of mention from FP panelists

2.3.2 GPA结果

GPA是一种为分析自由选择剖面法的数据而开发的方法，以消费者评价小组的排序数据作为基础进行GPA，得到样品载荷图[28-29]。这种方法快速简单，对评价员没有要求，可以高效实现产品差异的描述。如图6所示，3 种祁红毛峰位于Y轴右侧，MF2和MF3香气特征接近，区分效果不佳。3 种祁红工夫位于Y轴左侧，可以清晰地看出随着等级降低，位置的分布规律，因此FP法亦可如QDA法有效地对样品进行区分。

图6 基于FP的祁红样品GPA载荷图Fig.6 GPA loading plot of Keemum black tea samples based on FP

2.3.3 FP法的AHC分析结果

如图7所示，聚类结果与QDA法一致，且距离较大。6 种祁红样品按照祁门毛峰和祁门工夫品种被分为2 类，其中3 种祁红毛峰为1类，3 种祁红工夫为1类，GF3的粗气比GF1和GF2显著。由此可见，消费者评价员对样品的分类效果与优选评价员的分类一致。综上所述，这3 种感官评价方法在不同的情境下发挥不同的作用，其优缺点如表5所示。

图7 基于FP的祁红样品AHC树形图Fig.7 AHC dendrogram of Keemum black tea samples based on FP

表5 祁门红茶香气感官评价方法的优缺点Table 5 Comparison of three sensory evaluation methods for Keemum black tea aroma

3 结 论

传统茶叶感官审评报告是需要经验丰富的专家，使用专业的术语进行评价，并且需要专业人员解读报告，有一定的主观性。本实验引入的QDA和FP方法，是广泛使用于食品感官评价的2 种方法，分别利用优选评价员和消费者评价员[30]对6 种祁门红茶香气进行评审，结合统计学分析方法，QDA实现了茶样香气特征属性的细化和量化，更直观地呈现祁门红茶的香气属性及优次；FP可以快速简单地区分茶叶样品，使结果具备一定的科学性和可读性。

若是需要具体的特征描述词，则选择QDA法，不仅能够有效辨别样品之间的差异，且能够表现出描述词与样品之间的对应关系。若是对于评价结果仅需区分差异性，无需得到对应特征描述词时可以选择使用FP法，因其较QDA法成本更低、效率更高且可以得到和QDA法一致的区分效果，可作为多个茶样香气差异定量分析的预备实验及描述词的来源。在后续应用中，可以根据实验目的选择合适的评价方法或是对方法进行改良以满足需求。