铁观音鲜叶茶多酚含量与气象因子的相关性研究

赵璇，彭启良，林添水，李锦梁，张金超，连志萍，许普祯，李媛媛，杜欣欣，林金科*

（1. 福建农林大学园艺学院，福建 福州 350002；2. 福建省安溪县气象局，福建 泉州 362400）

温、光、水、气等气候条件不仅影响茶树的生长发育与经济产量，还对茶叶内含生化成分的形成、代谢与转化的动态变化具有重要作用，茶树代谢产物在不同的环境条件下会呈现一定的差异［1,2］。茶多酚作为决定茶叶品质的生化成分，是影响茶汤滋味浓淡的重要成分之一，对人体具有一定的健康价值［3－5］。目前国内就茶叶品质、茶树品种、茶叶产量与各省份的气象因素相关性研究取得了一定成果，如刘声传［6］等采集并分析了不同茶树品种鲜叶茶多酚、氨基酸与咖啡碱含量的月变化与主要气象因子的相关性，认为‘中黄3号’茶多酚含量主要受半月均温影响，半月均降水量次之；半月均相对湿度与半月均降水量对‘苔茶15’的酚氨比有较大影响。

茶作为我国重要的经济作物，不同时节的气候与降水变化都会对茶叶产量造成影响。姜燕敏［7］等认为高温热害程度最强，茶叶损失情况愈严重。余会康［8］、阮惠瑾［9］等先后剖析了影响福建漳平优质高山茶与周宁县中高海拔茶叶生长的气候条件，认为适宜的气温、充足的降水与光照等条件有利于当地优质茶生产，同时也对异常气候导致的虫害、旱害与冻害提出相应的农艺措施建议。曾新晖［10］认为平均气温、相对湿度与1月降水量与春茶平均亩产量有关。杨俊虎［11］等通过灰色关联法分析了3月空气相对湿度与春茶关联度最大，2～3月降水量与中高档春茶关联度最大。孙秀邦［12］、龙振熙［13］、金志凤［14］、陶瑶［15］等分别使用加权指数求和法、层析聚类分析法、积温法等分析气象因素的变动对浙江省、贵州省、江西省的春茶开采期及春茶产量的影响，认为1～2月的气温升高、春霜日数的减少使得春茶开采期有所提前，而倒春寒的发生对不同采摘期的春茶特优率有不同程度的影响。由此可见尽管省份不同，但是1～3月的水分与气温均在不同程度上对春季茶叶的生产造成了一定影响。

目前关于气象因子与茶叶生产、茶叶品质的研究，气象因子的选取上多以连续多年气象数据展开对绿茶春茶产量与品质的相关性研究，针对于安溪铁观音秋季首轮新梢生长期内气象因子变化对茶多酚含量的系统研究还鲜见报道。故采集安溪铁观音秋季新梢首轮生长期气象因子数据，通过皮尔森相关分析、主成分分析与偏最小二乘分析，探究气象因素与鲜叶茶多酚含量的相关关系，筛选出影响鲜叶茶多酚含量的关键气象因子，以期为室外茶树栽培措施与室内茶树栽培技术提供一定的理论依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料、地点

试验材料为2020年安溪县不同茶园铁观音品种秋季鲜叶，等级为一芽一叶展开，在9月15日～9月18日进行就地采样，采样范围距离茶园小气象10 m距离内，每一采样点取3个生物学重复。采后立即就地烘干固样，固样温度为110℃ 10 min转90℃ 20 min。采样地点为安溪县不同产茶乡镇内配备小气象站的7处茶园（表1）。

表1 安溪县不同采样点经纬度及海拔高度Table 1 Latitude, longitude, and altitude of sampling sites in Anxi

1.2 气象数据的处理

气象数据选取自安溪主要产茶乡镇7个样本茶园区域内气象自动站点的气象数据。为保证气象数据的完整性与准确性，数据起止时间选择为各茶园夏茶修剪后至秋茶首轮新梢生长期，具体为2020年8月8日～9月15日共计45 d的茶园内逐日逐时的温度、降水量、空气湿度、10 cm地温值数据。所有气象数据在进行统计分析前均剔除异常数据。气象因子具体选取为各采样地45 d总降水量、日均气温、有效积温、最高气温、最低气温、平均相对湿度、日均10 cm地温。

1.3 生化成分的测定

茶多酚含量按照GB/T8313-2018［16］方法测定，对每个茶样进行至少3次的重复试验。

1.4 数据分析方法

使用Origin 2021b软件进行主成分分析（principal component analysis，PCA）；使用SPSS 24.0 进行Duncan新复极差法、皮尔森相关分析与偏最小二乘回归分析；使用Excel 2010与Graphpad Prism8.0软件制图。使用origin 2021b软件进行相关性绘图。

2 结果与分析

2.1 安溪不同茶园秋季铁观音鲜叶的茶多酚含量差异

对安溪县不同茶园铁观音秋季鲜叶进行茶多酚含量的检测，由图1可知：茶多酚含量含量高低为：国心绿谷＞云岭＞举源＞魏荫＞八马＞感德＞祥华，茶多酚含量总体在16.09%～21.5%之间，两两间存在显著差异，祥华采样地茶多酚含量最低（16.09%），国心绿谷采样地的茶多酚含量最高（21.5%）。

图1 安溪不同茶园铁观音鲜叶茶多酚含量Fig. 1 Polyphenol content of one bud with a leaf on Tieguanyin tea plants from plantations in Anxi

2.2 安溪县不同茶园的气象因子差异

对安溪县不同茶园铁观音秋茶首轮新梢生长期（45 d）的气象数据进行处理，图2（a）、（b）显示：国心绿谷采样地的45 d降水量最多，最高温（34.3℃）居于首位。而感德采样地的45 d降水量最少，但是有效积温、日均温（24.84℃）与其他采样地相比是居于最高水平。45 d最高温表现为：云岭＞国心绿谷＞感德＞举源＞八马＞魏荫＞祥华；10 cm地温表现为：云岭＞八马＞魏荫＞举源＞感德＞国心绿谷＞祥华。海拔高度1350 m的祥华采样地的45 d降水量处于平均水平，有效积温较低，日均温值与10 cm地温值最低。所有采样地45 d平均空气相对湿度差异不大，祥华采样地相对湿度含量最高（94.86%），举源采样地次之（91.23%），感德采样地最低（83.56%）。茶多酚含量高低差异与茶园气候条件［17］、海拔高度［18］有关，降水量、高温条件对于茶叶碳代谢有着一定的促进作用。祥华采样地海拔高，气温低，相对较高的空气平均相对湿度在一定程度上影响着铁观音茶树鲜叶茶多酚的合成。

图2 安溪各茶园铁观音秋茶首轮生长期（45 d）气象因子Fig. 2 Meteorological factors tested on autumn Tieguanyin tea plants in 1st growth period （45 d）

2.3 气象因子与鲜叶茶多酚含量的皮尔森相关性分析

对安溪不同茶园秋季铁观音鲜叶茶多酚含量与气象因子进行皮尔森相关分析，由图3可知，鲜叶茶多酚含量与气象因子的相关性系数为：45 d总降水＞最高气温＞平均相对湿度＞最低气温＞10 cm地温＞日均气温＞有效积温。45 d新梢一轮生长期内总降水量、最高气温值和相对湿度这三个气象因子与茶多酚含量有显著关系，其中45 d总降水量（r＝ 0.785**）、最高气温（r ＝ 0.679**）、最低气温（r＝ 0.431**）与鲜叶茶多酚含量呈正相关，平均空气相对湿度与其呈负相关（r ＝ -0.535**）。

图3 铁观音鲜叶茶多酚含量与气象因子的皮尔森相关系数Fig. 3 Pearson correlation coefficients between leaf polyphenol content and meteorological factors

2.4 气象因子与茶多酚含量的主成分分析

基于安溪县不同茶园45 d气象因子与秋季铁观音鲜叶茶多酚含量的主成分分析结果如表2、图4所示。主成分分析所提取前两个因子PC1、PC2的累积贡献率达到88.2%，其中PC1贡献率为63.8%，主要综合了最高气温、最低气温、日均温、有效积温这些温度因子，PC2贡献率为24.4%，代表了总降水量与相对湿度的水分因子，其中总降水量的特征向量贡献值为0.959。由图4可知，鲜叶茶多酚含量与PC1温度因子的关系较为密切，最高气温、最低气温、日均温、有效积温、10 cm地温对鲜叶茶多酚含量有较为积极的影响，其中以最高温的正相关性最高。而在PC2水分因子中，总降水量与鲜叶茶多酚含量为正相关，相对湿度为负相关。

表2 主成分的特征向量得分Table 2 Eigenvector scores of principal component analysis

（接表2）

图4 不同茶园气象因子与铁观音鲜叶茶多酚含量的主成分分析Fig. 4 Principal component analysis on leaf polyphenol content and meteorological factors

2.5 气象因子与鲜叶茶多酚含量的偏最小二乘回归分析

将安溪县不同茶园茶多酚含量作为因变量，45 d总降水、日均温、有效积温、最高温、最低温、平均相对湿度与10 cm地温作为自变量进行偏最小二乘回归分析，同时使用R2Xcum、R2Ycum、变量投影重要性（variable importance for projection，VIP）、模型的标准化系数来判定模型的可靠性、对因变量解释程度较强的重要自变量及其正负效应。

R2Xcum、R2Ycum表示所有提取的偏最小二乘回归模型的主成分所能解释的自变量总方差比例与因变量总方差的比例。由表3可知，R2Xcum＝0.952表示该模型在提取到前三个主成分时，对自变量的解释能力可达到95.2%，可以较大程度上代表7个自变量影响因素的信息；R2Ycum＝0.939表示该模型对Y（茶多酚含量）的解释性达到93.9%，说明该模型可靠性较强。由此建立气象因子关于鲜叶茶多酚含量的标准化偏最小二乘回归方程：

图5为各气象因子对安溪不同茶园铁观音鲜叶茶多酚含量的变量投影重要性（VIP）。一般认为VIP值＞1.0的自变量对因变量的解释程度较高。由图可知，45 d总降水、最高温对于安溪县不同茶园铁观音秋茶鲜叶茶多酚含量有显著影响，整体上指标重要性从大到小依次为：总降水、最高气温、平均相对湿度、最低气温、10 cm地温、日均气温、有效积温。

图5 安溪县不同茶园气象因子对铁观音鲜叶茶多酚含量的变量投影重要性Fig. 5 VIP of meteorological factors on leaf polyphenol content

由式（1）标准化回归系数知，45 d总降水（X1）、最高气温（X4）、最低气温（X5）与10 cm地温（X7）对于安溪县不同茶园秋季铁观音鲜叶茶多酚含量呈正向效应，对鲜叶茶多酚含量在一定程度上起促进作用。与皮尔森相关分析、主成分分析结果一致的是45 d平均相对湿度（X6）对铁观音鲜叶茶多酚含量起到负效应的影响，而变量X2日均温（-0.0743）、变量X3有效积温（-0.0255）与最高气温（X4）、最低气温（X5）四个变量之间存在一定的相关性，在表达信息时会出现重叠的部分，此部分很可能是通过四者间变量投影值最大的最高气温（X4）表达出了对鲜叶茶多酚含量的影响，这可能是日均气温与有效积温的标准化系数为绝对值较小的负值的原因。

3 结论与讨论

本研究整理并分析了安溪县各产茶乡镇铁观音秋茶首轮新梢生长期内的降水、温度、相对湿度诸多气象因子以及其对铁观音鲜叶茶多酚含量的影响。一般认为，最适宜茶树生长的温度为15～30℃，最适宜新梢生长的日平均气温为≥18℃。茶树某一生育期所要求的有效积温相对稳定，至少需要≥3000℃的有效积温，年降雨量为1500 mm，相对湿度为80%～90%［19］。土壤热量变化直接影响根系吸收交换水平，适合茶树根系生长的最适土温14～25℃。

安溪县7处产茶乡镇气候资源较为丰富，其中平均温度均达到23.43℃，平均相对湿度达88.7%，45 d内平均活动积温达540.79℃，45d总降水量体在297.1～534.5 mm之间，均满足茶叶生长对气候资源的要求。国心绿谷比云岭的海拔高度高190 m，45 d降雨量多50 mm，茶多酚含量高1%，两地的45 d日均温、有效积温、最高温、相对湿度都较为相近，云岭样地的10 cm地温（27.22℃）比国心绿谷样地（24.57℃）高2.65℃，这可能是与海拔高度低与地温高［20］有关。降水量最高的采样地国心绿谷比感德高出237.4 mm，两者相差约1.79倍，海拔高度相差250 m，茶多酚含量相差4.61%，说明除海拔高度外，新梢生长期的降水量对于茶多酚含量的变化同样具有显著影响，此结论与肖健［21］、余会康［22］、刘声传［6］一致，但是却与娄伟平［17］相悖，这可能是于不同采摘季节、茶树品种的差异。

一般认为，在气温较高的低海拔地区，碳代谢进行使得茶多酚含量和黄酮类物质含量得以累积［18］。感德采样地45 d日均温、有效积温与最高温在所有采样点中是最高的，但由于该地的海拔高度、45 d降水量与45 d平均相对湿度为7地最低。茶树遭遇高温胁迫导致叶绿体受损，光合速率下降，根系吸收受阻，氨基酸的含量随温度上升有所增加，而后分解速度加快，脯氨酸累积［23］，蛋白质发生降解，导致茶树氨基酸积累量减少。茶树遭遇水分亏缺，碳氮代谢合成变缓，氨基酸含量降低，叶片加速老化，具苦涩刺激的茶多酚、咖啡碱含量下降［24］。这可能是感德采样地茶多酚含量偏低的原因之一。

安溪县7处茶园秋季铁观音首轮新梢生长期气象因子的变化主要表现在水分与温度差异上，通过皮尔森相关系数、主成分分析与偏最小二乘回归分析得到对不同茶园铁观音秋茶一芽一叶茶多酚含量影响较大的气象因子为45 d总降水量、最高气温与平均相对湿度。探讨气候变化对于茶叶品质的影响研究意义重大，本研究现还存在气象因子少、品种少、实验样品地域性不明显、缺乏不同季节样品对比等缺陷，后续研究的展开需要进一步弥补不足，尽可能全面探究、深入分析气象因子对茶树生长发育、茶叶品质生化成分的影响。