贵州绿茶滋味分属性二次多项回归模型构建

冉乾松 刘忠英 尹杰 李琴 戴宇樵 杨婷 刘建军 张拓 方仕茂 潘科

摘要：【目的】通過分析贵州绿茶感官滋味特征和主要滋味成分含量及其Dot值，探究智能感官滋味特征属性及其相关化学物质，为建立贵州绿茶数字化评价体系提供理论依据。【方法】基于贵州5个茶叶主产区（遵义、铜仁、贵阳、黔南和六盘水）39个绿茶样品，经人工感官审评、智能感官审评和化学组分检测，结合二次多项式回归分析方法构建贵州绿茶滋味属性评价模型。【结果】醇度和鲜爽度是贵州绿茶的典型共有属性，不同产区贵州绿茶智能感官在鲜味和涩味上均有较高响应值，分别为12.85～18.21和13.15～26.77;苦味响应度较低，为3.98～8.44。不同产区贵州绿茶在滋味化学组分含量方面差异较小，其中水浸出物、总游离氨基酸和茶多酚平均质量分数分别为45.15%～46.63%、5.49%～6.46%和25.56%～27.63%，咖啡碱和绿原酸平均含量分别为35.85～41.63 mg/g和1.96～2.53 mg/g。构建了贵州绿茶滋味属性评价模型：Y（苦）=-0.3041+0.4189X6+0.2182X22+0.0015X1X3-0.0016X1X4-0.0885X2X6+0.6868X2X7-0.0434X6X7;Y（涩）=21.9559-0.4562X6+0.2728X22-0.0196X1X6+0.1206X1X7+0.0192X3X6-0.0308X4X7;Y（鲜）=13.3301+0.1096X22-0.0037X1X6+0.0058X3X6-0.0013X4X6[X1、X2、X3、X4、X6和X7分别表示茶氨酸、谷氨酸、咖啡碱、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）、表儿茶素没食子酸酯（ECG）和绿原酸];二次多项式回归模型显示，相关系数在0.8100以上，决定系数在0.6600以上，参考模型滋味强度鲜味为9.62～23.10、苦味为0.69～10.99、涩味为2.95～40.51。【结论】高水浸出物、高氨基酸、高咖啡碱和适中茶多酚形成贵州绿茶浓、醇、爽的滋味特征，根据3个模型能拼配出贵州绿茶滋味属性的最高强度和最低强度。

关键词： 贵州绿茶;滋味特征;人工感官;智能感官;评价模型

中图分类号： S571.1                       文献标志码： A 文章编号：2095-1191（2022）04-1131-12

Construction of quadratic multinomial regression model for Guizhou green tea taste attributes

RAN Qian-song1，2， LIU Zhong-ying2， YIN Jie1， LI Qin2， DAI Yu-qiao2， YANG Ting1，2，

LIU Jian-jun1， ZHANG Tuo2， FANG Shi-mao2， PAN Ke2*

（1College of Tea Science， Guizhou University， Guiyang， Guizhou  550025， China; 2Guizhou Tea Research

Institute，Guiyang，Guizhou  550006， China）

Abstract：【Objective】To analyze the sensory taste characteristics，the content of main taste components and their Dot values of Guizhou green tea， and to explore the intelligent sensory taste characteristics and related chemical substances， and clarify the chemical contribution mechanism of the formation of the taste characteristics of Guizhou green tea，so as to provide theoretical reference for establishing a digital evaluation of Guizhou green tea. 【Method】Based on 39 green tea samples from 5 main tea producing areas in Guizhou（Zunyi，Tongren，Guiyang，Qiannan，Liupanshui），artificial sensory evaluation，intelligent sensory evaluation，chemical composition detection were conducted，combined with quadratic multinomial regression model analysis method was used to construct the evaluation model of Guizhou green tea taste attributes. 【Result】Mellowness and freshness were typical common attributes of Guizhou green tea. The intelligent sensory perception of Guizhou green tea from different producing areas had high responsivity values for umami and astringency，which were 12.85-18.21 and 13.15-26.77，respectively; bitterness responsivity were lower，ranging from 3.98 to 8.44. Guizhou green tea from different producing areas had little difference in the content of taste chemical components，among which the average mass fractions of water extract，total free amino acids and tea polyphenols were 45.15%-46.63%，5.49%-6.46% and 25.56%-27.63%，respectively. The average contents of caffeine and chlorogenic acid were 35.85-41.63 mg/g and 1.96-2.53 mg/g，respectively. An evaluation model for the taste attributes of Guizhou green tea was constructed：Y（bitter）=-0.3041+0.4189X6+0.2182X22+0.0015X1X3-0.0016X1X4-0.0885X2X6+0.6868X2X7-0.0434X6X7;Y（astringent）=21.9559-0.4562X6+0.2728X22-0.0196X1X6+0.1206X1X7+0.0192X3X6-0.0308X4X7;Y（fresh）=13.3301+0.1096X22-0.0037X1X6+0.0058X3X6-0.0013X4X6（X1，X2，X3，X4，X6 and X7 respectively represented theanine，glutamic acid，caffeine，EGCG，ECG，chlorogenic acid）. The quadratic polynomial regression model showed that the correlation coefficient was above 0.8100，the coefficient of determination was above 0.6600，and the taste intensity of the reference model was 9.62-23.10. The bitterness was 0.69-10.99，and the astringency was 2.95-40.51. 【Conclusion】High water extract，high amino acid，high caffeine and moderate tea polyphenols form the thickness，mellow and refreshing taste characteristics of Guizhou green tea. According to the three models，the highest intensity and the lowest intensity of the taste attributes of Guizhou green tea can be combined.

Key words： Guizhou green tea; taste characteristics; artificial sense; intelligent sense; evaluation model

Foundation items： Guizhou Science and Technology Support Project （QKHZC〔2020〕1Y007，QKHZC〔2020〕1Y009，QKHFQ〔2019〕4006）

0 引言

【研究意义】茶是世界上最受欢迎的三大饮料之一。茶叶的质量与其地理来源和生长环境密切相关（Ye，2012;王春波等，2021;Liu et al.，2021），贵州茶生长在高海拔、低纬度、多云雾、寡日照和昼夜温差大的贵州高原，独特的地理环境，形成了贵州茶高水浸出物和高氨基酸的品质特点，贵州绿茶更是第一个获得省级地理标志的茶叶产品。贵州绿茶区域品牌多而零散，不同产区的绿茶因原料及加工工艺不同影响产品中滋味成分的含量，进而导致不同贵州绿茶滋味略有差异。因此，研究不同區域贵州绿茶感官品质典型共同特征，以智能感官属性与其重要贡献化合物构建贵州绿茶滋味属性评价模型，对贵州绿茶加工工艺标准化及构建科学的贵州绿茶品质评价体系具有重要意义。【前人研究进展】茶叶中含有丰富的生物活性化合物，如茶多酚、生物碱、氨基酸、可溶性糖等（Sharma et al.，2021），这些成分含量的差异是影响绿茶品质和风味的主要因素，而这些因素与茶叶的品种、环境和加工工艺等因素息息相关（Ji et al.，2017;Chen et al.，2018;Wang et al.，2019）。刘凯等（2015）对贵州石阡苔茶、都匀毛尖、安顺瀑布毛峰、湄潭翠芽和凤冈锌硒茶5种绿茶的游离氨基酸进行检测分析，发现游离氨基酸和茶氨酸是5种绿茶品质差异形成的原因;李俊等（2017）对都匀毛尖、湄潭翠芽、绿宝石和贵定云雾等贵州绿茶滋味特征进行分析，结果表明高水浸出物、高氨基酸、高咖啡碱、低儿茶素和低茶多酚形成了贵州绿茶爽适、甘厚、鲜爽滋味特征;张玲玲等（2020）利用指纹图谱聚类分析不同品种茶叶，发现湄潭翠芽、凤冈锌硒茶、都匀毛尖和绿宝石为一类;郭建军等（2021）对贵州黔中、黔北、黔南、黔东南、黔西南和黔西6个产区12种绿茶品质特征进行分析，结果表明贵州不同产区绿茶生化成分含量存在一定差异，总体形成了“嫩、鲜、浓、醇”的贵州绿茶滋味特点。绿茶滋味特征主要包括苦味、涩味和鲜味（Yu et al.，2014;Zhang et al.，2016）。有研究报道，儿茶素和咖啡碱是茶汤苦味和涩味的主要来源（刘盼盼等，2014;Zhang et al.，2016;沈强等，2020），其中表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）是最丰富和最重要的化合物（Jin et al.，2014），茶氨酸、谷氨酸和天冬氨酸是茶汤鲜味的重要组成因子（刘盼盼等，2014;Yu et al.，2014;范方媛等，2020）。目前主要通过传统感官审评方法对茶汤滋味品质进行鉴定，茶叶经审评能判别其品质的优次，优化加工工艺，指导茶叶生产加工。但该方法易受评茶人员主观因素和环境因素的影响，在一定程度上限制其评价的客观性。近年来，基于仪器分析方法已广泛应用于葡萄酒、牛奶、果汁和茶叶等食品质量控制（潘玉成等，2016;Yan et al.，2017）。其中，电子舌传感器具有良好的稳定性和灵敏度，主要由传感器阵列、信号处理和模式识别系统组成。传感器阵列响应液体样品并输出信号，该信号经计算机系统处理以获得反映样品滋味特征（Cheng et al.，2021）。电子舌已成功应用于食品工业、调味品等质量评估和真伪鉴别，使得电子舌有望成为人类对食物样本进行感官分析的工具（Tian et al.，2018）。【本研究切入点】目前，针对不同产区贵州绿茶滋味品质特征，建立贵州绿茶滋味评价模型的研究尚未见报道。【拟解决的关键问题】以贵州省5个茶叶主产区39个绿茶样品为材料，通过人工感官、生化成分检测及智能感官结合二次多项式回归分析方法，构建贵州绿茶滋味属性评价模型，旨在为构建科学的贵州绿茶质量评价体系和数字化评价体系提供理论参考，为贵州绿茶进一步标准化发展提供科学支撑。

1 材料与方法

1. 1 试验材料

以贵州遵义（ZY1～ZY10）、铜仁（TR1～TR10）、六盘水（LPS1～LPS4）、黔南（QN1～QN8）和贵阳（GY1～GY3、AS1～AS4）5个茶叶主产区，共取39个春季绿茶样作为检测对象，各产区绿茶样信息见表1。39个样品均为贵州名优绿茶代表品牌，包括湄潭翠芽、凤冈锌硒茶、都匀毛尖、云雾贡茶、石阡苔茶、梵净山翠峰、安顺瀑布毛峰、水城春、绿宝石及其他。

色谱级甲醇、乙腈和乙酸购自美国Tedia公司;咖啡碱、绿原酸、没食子酸（GA）、表没食子儿茶素（EGC）、表儿茶素（EC）、儿茶素（C）、表儿茶素没食子酸酯（ECG）、表没食子儿茶素没食子酸酯（EGCG）、儿茶素没食子酸酯（CG）、没食子儿茶素没食子酸酯（GCG）和没食子儿茶素（GC）购自美国Sigma-Aldrich公司;氨基酸分析专用试剂包AccQ·Tag（衍生试剂AccQ·Fluor和洗脱缓冲盐）和17种氨基酸混合标样购自美国Waters公司;茶氨酸购自上海源叶生物科技有限公司;硫酸亚铁、酒石酸钾钠、磷酸氢二钠、磷酸二氢钾、茚三酮和氯化亚锡等购自国药集团化学试剂有限责任公司。

主要仪器设备：超纯水仪（KL-UP-III-20，成都唐氏康宁科技发展有限公司）;快速水分测干仪（FBS-750A，厦门市弗布斯检测设备有限公司）;高速离心机（TG16A，上海卢湘仪离心机仪器有限公司）;真空抽滤装置（SHZ-III，天津市恒奥科技发展公司）;恒温磁力搅拌器（IT-07A-3，上海一恒科技有限公司）;高效液相色谱（LC-2030C）、紫外—可见分光光度计（U-5100）（日本岛津公司）;电子天平[PL203，梅特勒—托利多仪器（上海）有限公司];电热鼓风干燥箱（WGL-230B）、电热恒温水浴锅（DK-98-Ⅱ）（天津市泰斯特仪器有限公司）;电子舌（SA-402B，日本Insent公司）。

1. 2 试验方法

1. 2. 1 感官评审法 由审评专家和高级评茶员构成的8人审评小组（男女比例4∶4），参照GB/T 23776—2018《茶叶感官审评方法》进行审评。准确称取茶样3.0 g置于150 mL审评杯中，注入沸水150 mL，室温冲泡4 min，滤出茶汤，留叶底于杯中。

1. 2. 2 高效液相色谱（HPLC）测定茶叶中儿茶素、生物碱和酚酸类 称取0.2 g茶样于10 mL离心管中，加入5 mL预热的70%甲醇水溶液，在70 ℃水浴条件下浸提10 min，每隔5 min振荡搅拌1次，浸提后冷却至室温，转入离心机3500 r/min离心10 min，将上清液转移至10 mL容量瓶。残渣用5 mL预热过的70%甲醇水溶液重复上述操作，合并2次提取液定容至10 mL，摇匀备用。取2 mL备用液至10 mL容量瓶中，用稳定溶液定容至刻度，摇匀，用0.45 μm滤头过滤，制成待测样。参照GB/T 8313—2018《茶叶中茶多酚和儿茶素类含量的检测方法》进行检测。

1. 2. 3 HPLC测定茶葉中氨基酸组分 精确称取0.1 g磨碎试样于15 mL离心管中，移液管取10 mL纯水，在100 ℃水浴中浸提45 min，每隔10 min振荡1次;冷却至室温用0.45 μm水系滤头过滤，制成待衍生样品。流动相：A相为体积比1∶10稀释浓缩液A（AccQ·Tag洗脱液），0.22 μm滤膜抽滤;B相为色谱纯级别乙腈;C相为屈臣氏蒸馏水。流动相均进行15 min超声脱气处理。流速设为1 mL/min，梯度洗脱条件如下：0 min：100% A相;17 min：91% A相，5% B相，4% C相;24 min：80% A相，17% B相，3% C相;32 min：68% A相，20% B相，12% C相;34 min：68% A相，20% B相，12% C相;35 min：60% B相，40% C相;38 min：100% A相;45 min：100% A相。

1. 2. 4 紫外—可见分光光度计测定氨基酸总量和茶多酚 茶多酚检测：方法同1.2.2儿茶素检测方法，参照GB/T 8313—2018《茶叶中茶多酚和儿茶素类含量的检测方法》进行。氨基酸检测：称取3.0 g茶样于500 mL锥形瓶，加沸蒸馏水450 mL，在沸水浴中浸提45 min，每隔10 min摇动1次，浸提完毕减压抽滤，定容500 mL待用，参照GB/T 8314—2013《茶游离氨基酸总量的测定》进行测定。水浸出物检测：称取2.0 g茶样于500 mL锥形瓶加沸蒸馏水300 mL，在沸水浴中浸提45 min，每隔10 min摇动1次，浸提完毕减压抽滤，将茶渣同已知质量的滤纸于120 ℃恒温干燥箱内烘干称重。测定方法按照GB/T 8305—2013《茶 水浸出物测定》进行。

1. 2. 5 基于电子舌的口味评价 茶汤滤液制备：按照GB/T 23776—2018《茶叶感官审评方法》冲泡，随机称取所选贵州不同茶区绿茶茶样各3.0 g，加入100 ℃的超纯水150 mL，冲泡4 min后迅速过滤，获得茶水比为1∶50的茶汤滤液，温度恢复至室温后取100 mL用于电子舌评价。

电子舌的测定参考Cheng等（2021）的方法并进行优化调整。将正、负电极分别浸入正极清洗液（30%乙醇、0.01 mol/L KOH和0.1 mol/L KCl）和负极清洗液（30%乙醇和0.1 mol/L HCl）中浸洗90 s后，使用基准液（Reference）（30 mmol/L KCl和0.3 mmol/L酒石酸）清洗120 s，重复2次。清洗完毕后，测定基准液的膜电位，采集时间30 s，然后测定茶汤滤液的膜电位，采集时间30 s。测定结束后，将正、负电极在2杯基准液中分别浸洗5 s后，再次测定基准液的膜电位，采集时间30 s。所有测试过程每1 s采集数据1次，同时软件自动记录并分析，取第30 s的测试值为传感器信号输出值。每个茶样重复上述过程4次，取后3次的测定数据记录并分析。每个绿茶浸液测量的后3次获得平均值。对获得的口味评分数据进行多变量分析，以表征这些绿茶的口味质量。

V=Vs-Vr

式中，V表示电势差输出值，Vs表示传感器在样品溶液中稳定30 s测得的电势值，Vr表示传感器在基准液中稳定30 s测得的电势值。

1. 2. 6 智能感官滋味属性评价模型构建 对贵州绿茶滋味成分含量及贡献度分析，选择在贵州绿茶滋味含量较高和对贵州绿茶茶汤贡献较大（Dot值>1）的主要成分含量为自变量，智能感官检测结果鲜度、苦度和涩度为因变量，进行二次多项式回归分析。

1. 3 统计分析

感官示意图的绘制依据感官滋味品质描述性分析表述词语出现的频率，以Origin 2019绘制;采用Excel 2013分析处理化学组分含量数据，采用DPS 2021进行二次多项式回归分析。

2 结果与分析

2. 1 贵州绿茶主要滋味成分分析结果

2. 1. 1 感官评审结果 利用人工感官结合智能感官对样品进行感官滋味描述性及滋味属性强度分析，智能感官分别对样品鲜度、苦度和涩度进行检测（表2）。遵义地区绿茶滋味以鲜醇、醇爽和醇厚为主，部分茶样略显高火和青气，智能感官苦度值在3.98～5.99，涩度值在18.46～26.77，鲜度值在13.94～17.30;铜仁地区绿茶滋味以鲜醇和浓醇为主，近一半茶样具有火味，智能感官苦度值在4.69～8.44，涩度值在14.99～26.04，鲜度值在13.48～17.73;黔南地区绿茶滋味以鲜醇、醇厚和醇正为主，部分茶样高火味突出，智能感官苦度值在5.65～6.43，涩度值在15.51～20.86，鲜度值在13.69～15.59;贵阳地区绿茶滋味以鲜醇、浓醇和醇厚为主，部分茶样略显高火，智能感官苦度值在4.71～6.10，涩度值在13.15～19.41，鲜度值在12.85～14.71;六盘水地区绿茶滋味以醇正和醇厚为主，部分茶样显焦苦，智能感官苦度值在6.25～7.11，涩度值在20.79～24.47，鲜度值在15.85～18.21。

对表2中滋味评语提取归纳感官滋味特征属性关键词，5个茶叶主产区绿茶感官滋味特征表现有所不同。遵義地区绿茶样品感官滋味品质特征体现在醇、厚、爽等滋味属性方面（图1-A）;铜仁地区绿茶样品感官滋味品质特征在醇、浓、爽等方面有所体现，部分样品在其他滋味上有较明显的体现（图1-B）;黔南地区绿茶样品感官滋味品质主要体现在醇、爽等方面（图1-C）;贵阳地区绿茶滋味特征在醇、浓、厚、爽等方面有所体现（图1-D）;六盘水茶区绿茶样品数量较少，感官滋味品质主要体现在醇、爽、厚等方面，同时，在其他滋味特征上有较明显的体现（图1-E）。由此可见，醇度和鲜度是贵州绿茶滋味的共有属性，贵州不同产区绿茶样品感官滋味在浓、厚等方面有差异。

2. 1. 2 主要苦涩味觉表征成分含量分析 同一产茶区所有茶样单个成分含量的均值作为本产茶区含量（表3），各产区水浸出物含量为45.15%～46.63%，且差异不显著（P>0.05，下同）;茶多酚含量为25.56%～27.63%，差异也不显著;咖啡碱含量为35.85～41.63 mg/g，其中铜仁地区含量最高，贵阳地区含量较低，二者间差异显著（P<0.05，下同）;所测绿茶样的绿原酸含量为1.96～2.53 mg/g，酚氨比均较低，为4.15～5.12，各产区的酚氨比和绿原酸含量差异不显著。

儿茶素是茶多酚的主体物质，占茶多酚总量的70%～80%（Wang et al.，2019）。对贵州5个茶叶主产区绿茶儿茶素组分进行测定分析，结果（表3）显示，各地区绿茶的儿茶素总量为149.67～201.25 mg/g，黔南地区与铜仁地区差异不显著，但显著高于其他地区，以六盘水地区含量最低;所测样品儿茶素组分中EGCG含量最高，平均含量在90.77～115.34 mg/g;其次为ECG、EGC、EC和GCG，而GC、C和CG含量相对较低。其中，黔南地区EGCG、GCG和C含量显著高于其他地区，遵义地区CG含量显著高于其他地区，铜仁地区GC含量显著高于贵阳和六盘水地区，而贵阳和六盘水地区C含量显著低于其他地区;各产区所测绿茶中酯型儿茶素含量在124.61～153.57 mg/g，黔南地区含量最高，显著高于其他地区，六盘水地区含量最低。各产区的儿茶素总量和茶多酚含量较适中，咖啡碱含量均较高，使得贵州绿茶苦味强度整体较低。

2. 1. 3 主要鲜甜味觉表征成分含量分析 茶叶中氨基酸主要分为鲜味氨基酸（茶氨酸、天冬氨酸、谷氨酸）和甜味氨基酸（苏氨酸、丝氨酸、脯氨酸、丙氨酸）（Yu and Yang，2020）。由表4可知，贵州各产区茶样总游离氨基酸质量分数为5.49%～6.46%，以贵阳地区含量最低;茶氨酸含量为15.82～20.52 mg/g，以黔南地区含量最低;谷氨酸和天冬氨酸含量分别为2.27～2.79 mg/g和0.88～1.07 mg/g;各产区甜味氨基酸以丝氨酸和脯氨酸为主，含量分别为1.13～1.63 mg/g和0.23～0.33 mg/g，且差异不显著。鲜味氨基酸含量较高可能是贵州绿茶茶汤呈鲜味的主要因素。

2. 1. 4 主要滋味贡献度分析 基于5个茶叶主产区绿茶主要滋味成分含量，并通过相关文献（Tseng et al.，2005;Scharbert and Hofmann，2005;张燕红，2019）查找各滋味成分的呈味阈值，对所测样品进行滋味贡献度分析。由表5可知，EGCG、ECG和咖啡碱3个主要苦味物质的平均Dot值大于1，是茶汤苦味主要贡献物质;EGCG、ECG、GCG、EGC、GC和绿原酸等6个主要涩味物质的平均Dot值大于1，表明这6种物质是茶汤涩味主要贡献物质;样品鲜味物质Dot均值均小于1，但谷氨酸在部分样品中的Dot值大于1，故谷氨酸是5个茶叶主产区绿茶鲜味的主要贡献物质;茶氨酸在5个茶叶主产区绿茶中的含量虽最高，但由于阈值较大，导致其对鲜味的贡献相对较小。

2. 2 贵州绿茶滋味属性评价模型的建立

2. 2. 1 贵州绿茶滋味分属性参考物模型 运用线性回归分析旨在考虑多个因素对同一结果的影响。以HPLC测得贵州不同产区绿茶滋味成分含量为自变量、智能感官滋味属性为因变量（表6），采用二次多项式回归分析，建立智能感官滋味属性参考物模型（表7）。所建3个方程显著性均达极显著水平（P<0.01），相关系数在0.8100以上，决定系数R2均在0.6600以上，表明所构建滋味分属性模型能有效评价鲜味强度、苦味强度和涩味强度与这几种滋味成分含量之间的关系。从各方程（表7）可看出，ECG与茶氨酸、EGCG的交互项对鲜味强度有负效应，谷氨酸二次项、咖啡碱与ECG的交互项对鲜味强度有正效应;ECG、谷氨酸二次项及茶氨酸与咖啡碱、谷氨酸与绿原酸的交互项对苦味强度有正效应，茶氨酸与EGCG、谷氨酸与ECG、ECG与绿原酸的交互项对苦味强度有负效应;谷氨酸二次项、茶氨酸与绿原酸交互项、咖啡碱与ECG交互项均对涩味强度有正效应，ECG、茶氨酸与ECG、EGCG与绿原酸的交互项对涩味强度有负效应。

2. 2. 2 贵州绿茶评价模型最佳配方的确定 通过二次多项式回归分析建立智能感官滋味属性强度评价模型，分别对表7中苦味、涩味和鲜味属性模型进行规划求解，可确定出各滋味强度所需最佳含量。由表8可知，5个茶叶主产区绿茶样品茶汤鲜味和涩味强度明显高于苦味，其中鲜味的极大值和极小值分别为23.10和9.62，苦味的极大值和极小值分别为10.99和0.69，涩味的极大值和极小值分别为40.51和2.95。由此可见，表7中3个绿茶滋味分属性审评参考物模型在这些强度范围内可以使用。

3 讨论

3. 1 苦、涩味觉表征与主成分关联性分析

不同加工工艺影响茶叶中滋味成分的含量（Wang et al.，2019）。董晨等（2020）研究表明揉捻过程会促进茶叶细胞内儿茶素等内含物质的释放，使儿茶素含量增加。本研究所选茶样中以卷曲形为主，特别是黔南地区均为卷曲形茶样，而卷曲形茶在加工过程中均受到一定程度揉捻，结果表明，贵州黔南地区样品在儿茶素总量、EGCG、GCG和C含量均明显高于其他地区，与董晨等（2020）的研究结果相一致。

滋味是评价茶叶品质的重要影响因子（Zhang et al.，2020）。茶叶中茶多酚、氨基酸、咖啡碱、有机酸和可溶性糖等化合物共同表征茶湯滋味特征，因组成、含量及其比例不同，而呈现不同滋味特征（张英娜等，2017）;通常优级绿茶滋味多表现为浓、醇、鲜，水浸出物反映茶叶滋味成分含量的丰富度，是影响茶汤浓度的主要因素（刘盼盼等，2014），茶多酚是影响绿茶茶汤浓度的主要组成物质，20%～25%可满足茶汤浓度的基本要求。陈美丽等（2014）认为高水浸出物、高茶多酚是茶汤形成涩而浓的主要因素。本研究对贵州5个茶叶主产区39个绿茶样品的水浸出物和茶多酚进行定量分析，结果表明，5个茶叶主产区水浸出物含量为45.15%～46.63%，高于DB 52/T442.1—2017《贵州绿茶 第一部分：基本要求》中规定的贵州绿茶水浸出物大于38%的标准，茶多酚含量为25.56%～27.63%，感官结果也表明部分茶样茶汤具有浓的特点，因此高水浸出物、适中茶多酚形成了贵州绿茶浓的特点。

苦味和涩味是绿茶滋味的主体特征（Cao et al.，2019;Zhang et al.，2020）。儿茶素和酚酸类是茶汤苦涩味形成的主要物质（Xu et al.，2018）。本研究利用HPLC对贵州5个茶叶主产区绿茶儿茶素组分和部分酚酸进行定量分析，结果表明，儿茶素总量和绿原酸平均含量均较高，分别为149.67～201.25 mg/g和1.96～2.53 mg/g;智能感官评价结果表明，贵州5个茶叶主产区绿茶苦味强度均较低，涩味强度相对较高，感官审评中少部分茶样存在涩味。研究表明酯型儿茶素较非酯型儿茶素涩味强，是茶汤涩味的主要来源（张英娜等，2017）。本研究对贵州5个茶叶主产区绿茶酯型儿茶素定量分析，结果表明5个茶叶主产区绿茶酯型儿茶素平均含量为124.61～153.57 mg/g，在总儿茶素中占比较高。为进一步明确主要滋味成分对茶汤苦涩味的贡献度，Dot值是综合考虑滋味成分的含量和呈味阈值，避免了仅以滋味成分含量反映其对滋味贡献的误区（刘盼盼等，2014）;当Dot值大于1时，表明该成分对茶汤滋味有显著贡献，Dot值越大其滋味贡献度越高（毛世红，2018），贡献强度的差异形成了不同茶汤间不同的呈味特征。本研究所测样品的Dot值中，苦味物质EGCG和ECG的平均Dot值大于1;涩味物质EGCG、ECG、EGC和绿原酸的平均Dot值大于1。因此，高含量的EGCG、ECG、EGC和绿原酸是贵州绿茶的主要苦涩味物质。

3. 2 鲜味觉表征与主成分关联分析

绿茶滋味醇度是茶汤浓度与鲜度协调形成的结果，氨基酸与茶多酚的比值反映茶汤滋味的醇度（陈冬等，2017），氨基酸是鲜味的主要贡献物质（Yu and Yang，2020）。高含量的咖啡碱能增强茶汤滋味爽口，咖啡碱与茶多酚、氨基酸等形成络合物降低茶汤苦涩味，增强茶汤鲜爽度。研究表明，茶叶中氨基酸含量≥5%认为是高氨基酸（方开星等，2019）。咖啡碱含量在4.5%以下时，咖啡碱含量与茶叶品质呈正相关（郭颖等，2015）。本研究利用紫外—可见分光光度计和HPLC对贵州5个茶叶主产区绿茶总游离氨基酸和咖啡碱进行定量分析，结果表明，咖啡碱和总游离氨基酸含量均较高，分别为35.85～41.63 mg/g和5.49%～6.46%。谷氨酸是绿茶茶汤呈鲜味的主要代表性物质（Yu et al.，2014），本研究利用HPLC对贵州5个茶叶主产区绿茶谷氨酸进行定量分析，测得谷氨酸平均含量为2.27～2.79 mg/g，谷氨酸在部分样品中的Dot值大于1。感官结果也表明贵州5个茶叶主产区绿茶滋味均以醇爽为主。智能感官评价结果表明贵州5个茶叶主产区绿茶鲜味强度均较高。因此，高氨基酸、高咖啡碱、高谷氨酸形成了贵州绿茶醇、爽的滋味特征。部分茶样感官鲜爽度仍不足，仅表现浓、醇，且少部分出现高火、焦苦等不良滋味特征，因茶叶在加工过程中糖类、氨基酸、果胶等物质发生美拉德反应，焦糖化反应产生大量具有焙烤香的香气组分（Gotti et al.，2021），在一定程度上抑制鲜醇滋味的呈现。

3. 3 绿茶滋味属性评价模型

茶叶感官评价主要是传统的感官评价方法，但该方法易受评茶人员主观因素和环境因素的影响，在一定程度上限制了其评价的客观性;不同的味觉成分有各自的味觉特征，在不同的浓度下表现出不同的强度，同时由于其各自的阈值和呈味特征不同对茶味有不同程度的贡献。电子舌是综合表征味觉成分的共同味道特性，避免评茶人员主观因素及仅以味觉成分含量反映茶叶质量优劣的误区。近年来，运用多元统计学方法对茶叶滋味等品质进行综合评价有较广泛的应用，其中二次多项式回归分析法是多重线性变化将多个变量简化成一个综合变量，各自变量之间相互独立，可以更加科学准确地评价茶叶品质（廖森等，2003）。本研究对贵州不同产区绿茶进行人工感官审评，结果表明所选39个茶样中有8个茶样具有明显高火味或焦苦味，因此不能作为建模茶样;对贵州不同产区绿茶生化成分含量检测及Dot值进行综合分析，结果表明EGCG、GCG、ECG、绿原酸和咖啡碱是贵州绿茶苦涩味主要影响因子，茶氨酸和谷氨酸是贵州绿茶鲜爽味主要影响因子，电子舌所测苦味值、鲜味值和涩味值分别是茶汤滋味综合呈现结果。因此选择贵州31个绿茶样作为试验水平，利用二次多项式回归分析法构建滋味代表成分含量与智能感官滋味属性间的线性模型。

茶汤中滋味物质不仅仅呈现单一的滋味属性，是多种滋味物质综合反映的结果，一种物质的增加或减少会引起其他物质滋味强度的变化，存在协同作用和抑制作用（张英娜等，2017），给滋味综合评价带来困难。研究表明，虽然咖啡碱在茶汤中呈现单一苦味，但咖啡碱能与其他物质产生互作作用，如咖啡碱能与氨基酸、茶多酚形成具有鲜爽味的络合物降低茶汤苦涩味（李再兵，2002）。咖啡碱增强茶氨酸鲜味的同时，能少量降低茶氨酸甜味（Yin et al.，2014）。茶汤中部分低含量的苦味氨基酸（精氨酸、酪氨酸、苯丙氨酸等）能增强茶汤及其他氨基酸鲜味感（Dala-Paula et al.，2020）。本研究通过智能感官滋味属性与主要滋味成分含量构建模型，滋味属性强度与单体间的关系结果表明，ECG与茶氨酸、EGCG的交互项对鲜味强度有负效应，谷氨酸二次项、咖啡碱与ECG的交互项对其鲜味强度有正效应。有研究表明，咖啡碱与EGCG具有协同作用，且能增强EGCG涩味（徐文平等，2010）;同时，茶氨酸可抑制咖啡碱和儿茶素引起的苦涩味（刘盼盼等，2014）。本研究结果表明，茶氨酸与绿原酸交互项、咖啡碱与ECG交互项均对涩味强度有正效应，茶氨酸与EGCG、谷氨酸与ECG、ECG与绿原酸的交互项对苦味强度有负效应，茶氨酸与ECG、EGCG与绿原酸的交互项对涩味强度有负效应。从模型中自变量与因变量的对应关系来看，智能感官滋味强度与这几种物质间交互作用相符，智能感官滋味强度与单体间的对应关系和呈味物质间的交互作用基本一致，表明本研究所构建的智能感官滋味分属性评价模型有效。在智能感官评价中，该模型可用于构建不同滋味强度的绿茶样品，以判断绿茶滋味属性强度。因此，通过对贵州5个茶叶主产区39个绿茶样滋味品质进行系统研究，所建模型将有助于明确贵州绿茶的滋味品质，也为贵州绿茶滋味品质智能化评价提供新的思路和方法。

4 结论

高水浸出物、高咖啡碱、高氨基酸和适中茶多酚形成贵州绿茶浓、醇、爽的物质基础，EGCG、ECG、GCG、绿原酸和咖啡碱是贵州绿茶苦涩味的主要贡献物质，茶氨酸和谷氨酸是贵州绿茶鲜味的主要贡献物质。根据3个模型能拼配出贵州绿茶滋味属性的最高强度和最低强度。

参考文献：

陈冬，马涛，伞惟林，王昶，李全宏. 2017. 优质祁门红茶滋味特征分析[J]. 食品科学，38（18）：168-174. [Chen D，Ma T，San W L，Wang C，Li Q H. 2017.Taste characteristics of Keemun black tea[J]. Food Science，38（18）：168-174.] doi：10.7506/spkx1002-6630-201718027.

陈美丽，唐德松，龚淑英，杨节，张颖彬. 2014. 绿茶滋味品质的定量分析及其相关性评价[J]. 浙江大学学报（农业与生命科学版），40（6）：670-678. [Chen M L，Tang D S，Gong S Y，Yang J，Zhang Y B. 2014. Quantitative analysis and correlation evaluation on taste quality of green tea[J]. Journal of Zhejiang University（Agriculture and Life Sciences），40（6）：670-678.] doi：10.3785/j.issn.1008-9209. 2013.12.042.

董晨，何畅，朱珺语，曲凤凤，冉茂权，艾仄宜，刘淑媛，余志，郑时兵，倪德江. 2020. 不同做形方式对鄂茶10号优质绿茶品质的影响[J]. 云南农业大学学报（自然科学），35（1）：139-148. [Dong C，He C，Zhu J Y，Qu F F，Ran M Q，Ai Z Y，Liu S Y，Yu Z，Zheng S B，Ni D J. 2020. Effect of shaping methods on the quality of E-Cha No.10 green tea products[J]. Journal of Yunnan Agricultural University（Natural Science），35（1）：139-148.] doi：10.12101/j.issn. 1004-390X（n）.201805002.

范方媛，唐貴珍，龚淑英，纵榜正，郭昊蔚，李春霖. 2020. 典型黄茶滋味品质特征属性及相关滋味化学组分[J]. 中国农业科学，53（2）：371-382. [Fan F Y，Tang G Z，Gong S Y，Zong B Z，Guo H W，Li C L. 2020. Typical yellow tea taste characteristic and its related taste-chemical compositions[J]. Scientia Agricultura Sinica，53（2）：371-382.] doi：10.3864/j.issn.0578-1752.2020.02.011.

方开星，姜晓辉，秦丹丹，李红建，黄华林，潘晨东，李波，吴华玲. 2019. 高氨基酸和高茶氨酸茶树资源筛选[J]. 核农学报，33（9）：1724-1733. [Fang K X，Jiang X H，Qin D D，Li H J，Huang H L，Pan C D，Li B，Wu H L. 2019. Selection of tea germplasm with high contents of amino acid and theanine[J]. Journal of Nuclear Agriculture，33（9）：1724-1733.] doi：10.11869/j.issn.100-8551.2019.09.1724.

郭建军，周艺，王小英，马强，武国华，罗晓波. 2021. 贵州不同产区代表绿茶的品质特征及香气组分分析[J]. 食品工业科技，42（5）：78-84. [Guo J J，Zhou Y，Wang X Y，Ma Q，Wu G H，Luo X B. 2021. Analysis of quality features and aroma components in Guizhou representative green tea[J]. Science and Technology of Food Industry，42（5）：78-84.] doi：10.13386/j.issn1002-0306.2020050022.

郭颖，陈琦，黄峻榕，吴雪原，吴琼. 2015. 茶叶滋味与其品质成分的关系[J]. 茶叶通讯，42（3）：13-15. [Guo Y，Chen Q，Huang J R，Wu X Y，Wu Q. 2015. The tea flavor qua-lity and its ingredients[J]. Tea Communication，42（3）：13-15.] doi：10.3969/j.issn.1009-525X.2015.03.003.

李俊，蔡滔，周雪丽，郭晓关，杜楠，袁旭，王震，庞宏宇，刘凯，胡胜，杨亚. 2017. 贵州绿茶品质分析研究[J]. 中国茶叶，39（7）：22-26. [Li J，Cai T，Zhou X L，Guo X G，Du N，Yuan X，Wang Z，Pang H Y，Liu K，Hu S，Yang Y. 2017. Guizhou green tea quality analytical research[J]. China Tea，39（7）：22-26.]

李再兵. 2002. 绿茶主要品质成分的浸出动态及其与滋味感官评分的相关性研究[D]. 杭州：浙江大学. [Li Z B. 2002. Study on the leaching dynamics of the main quality components of green tea and its correlation with taste sensory score[D]. Hangzhou：Zhejiang University.]

廖森，王建设，陈超球. 2003. 共线性在多元二次多项式回归模型中的危害及其处理方法[J]. 广西科学，10（2）：101-103. [Liao S，Wang J S，Chen C Q. 2003. Problems caused by collinearity and solution in the multivariate second-degree polynomial models[J]. Guangxi Science，10（2）：101-103.] doi：10.3969/j.issn.1005-9164.2003.02.006.

刘凯，雷学昌，赖飞，王震，张宝林. 2015. 五种绿茶中游离氨基酸的测定和分析[J]. 农技服务，32（8）：81. [Liu K，Lei X C，Lai F，Wang Z，Zhang B L. 2015. Determination and analysis of free amino acids in five green teas[J]. Agricultural Technology Services，32（8）：81.] doi：10.3969/j.issn.1004-8421.2015.08.058.

刘盼盼，邓余良，尹军峰，张英娜，陈根生，汪芳，陈建新，袁海波，许勇泉. 2014. 绿茶滋味量化及其与化学组分的相关性研究[J]. 中国食品学报，14（12）：173-181. [Liu P P，Deng Y L，Yin J F，Zhang Y N，Chen G S，Wang F，Chen J X，Yuan H B，Xu Y Q. 2014. Quantitative analysis of the taste and its correlation research of chemical constitutes of green tea[J]. Journal of Chinese Institute of Food Scien-ce and Technology，14（12）：173-181.] doi：10.16429/j. 1009-7848.2014.12.029.

毛世紅. 2018. 基于风味组学的工夫红茶品质分析与控制研究[D]. 重庆：西南大学. [Mao S H. 2018. Quality analysis and control of Gongfu black tea based on sensomics[D]. Chongqing：Southwest University.]

潘玉成，叶乃兴，江福英，黄先洲. 2016. 电子舌在茶叶检测识别中的应用[J]. 茶叶科学，36（6）：621-630. [Pan Y C，Ye N X，Jiang F Y，Huang X Z. 2016. Application of electronic tongue in tea detection and identification[J]. Journal of Tea Science，36（6）：621-630.] doi：10.13305/j.cnki.jts.2016.06.009.

沈强，张小琴，许凡凡，刘忠英，潘科，何萍，刘晓霞，郑文佳. 2020. 不同时期正安白茶呈味物质变化及滋味评价[J].食品工业科技，41（24）：31-35. [Shen Q，Zhang X Q，Xu F F，Liu Z Y，Pan K，He P，Liu X X，Zheng W J. 2020. Changes of odorous substance and taste attributes of the Zheng’an Bai Cha in different times[J]. Science and Technology of Food Industry，41（24）：31-35.] doi：10.13386/j.issn1002-0306.2020030278.

王春波，吕辉，韦玲冬，郭治友. 2021. 不同产地都匀毛尖茶代谢组学研究[J]. 河南农业大学学报，55（3）：422-428. [Wang C B，Lü H，Wei L D，Guo Z Y. 2021. Metabolomics study on Duyun Maojian tea from different geog-raphical origins[J]. Journal of Henan Agricultural University，55（3）：422-428.] doi：10.16445/j.cnki.1000-2340.20 210316.003.

徐文平，李大祥，张正竹，唐茜，宛晓春. 2010. 绿茶几种化学组分苦涩味非线性回归分析及在感官审评中的应用[J]. 茶叶科学，30（5）：399-406. [Xu W P，Li D X，Zhang Z Z，Tang X，Wan X C. 2010. The nonlinear regression of bitterness and astringency of main compounds in green tea and the application in organoleptic tests[J]. Journal of Tea Science，30（5）：399-406.] doi：10.13305/j.cnki.jts.2010. 05.006.

張玲玲，孔娟，李小芬，冯华，王祥培，吴红梅. 2020. 不同品种茶叶指纹图谱的建立及其相似度评价[J]. 食品工业科技，41（8）：242-249. [Zhang L L，Kong J，Li X F，Feng H，Wang X P，Wu H M. 2020. Establishment and simila-rity evaluation of fingerprints of different varieties of tea[J]. Science and Technology of Food Industry，41（8）：242-249.] doi：10.13386/j.issn1002-0306.2020.08.038.

张燕红. 2019. 典型酚酸类化合物的呈味特性及对绿茶茶汤苦涩味的影响[D]. 合肥：安徽农业大学. [Zhang Y H. 2019. The taste characteristics of typical phenolic acid and their effects on the bitterness and astringency of green tea infusion[D]. Hefei：Anhui Agricultural University.]

张英娜，嵇伟彬，许勇泉，尹军峰. 2017. 儿茶素呈味特性及其感官分析方法研究进展[J]. 茶叶科学，37（1）：1-9. [Zhang Y N，Ji W B，Xu Y Q，Yin J F. 2017. Rewiew on taste characteristic of catechins and its sensory analysis method[J]. Journal of Tea Science，37（1）：1-9.] doi：10.13305/j.cnki.jts.2017.01.001.

Cao Q Q，Zou C，Zhang Y H，Du Q Z，Yin J F，Shi J，Xue S，Xu Y Q. 2019. Improving the taste of autumn green tea with tannase[J]. Food Chemistry，277：432-437. doi：10. 1016/j.foodchem.2018.10.146.

Chen S，Li M H，Zheng G Y，Wang T T，Lin J，Wang S S，Wang X X，Chao Q L，Cao S X，Yang Z B，Yu X M. 2018. Metabolite profiling of 14 Wuyi rock tea cultivars using UPLC-QTOF MS and UPLC-QqQ MS combined with chemometrics[J]. Molecules，23（2）：104. doi：10.1016/ j.msec.2017.08.009.

Cheng L Z，Wang Y F，Zhang J R，Xu L R，Zhou H，Wei K，Peng L L，Zhang J，Liu Z H，Wei X L. 2021. Integration of non-targeted metabolomics and E-tongue evaluation reveals the chemical variation and taste characteristics of five typical dark teas[J]. LWT，150：111875. doi：10.1016/ j.lwt.2021.111875.

Dala-Paula B M，Deus V L，Tavano O L，Gloria M B A. 2020. In vitro bioaccessibility of amino acids and bioactive amines in 70% cocoa dark chocolate：What you eat and what you get[J]. Food Chemistry，343：128397. doi：10.1016/j.foodchem.2020.128397.

Gotti R，Leoni A，Fiori J. 2021. Evaluation of roasting effect on selected green tea volatile flavor compound and pyra-zine content by HS-SPME GC-MS[J]. Applied Sciences，11（17）：8217. doi：10.3390/app11178217.

Ji H G，Lee Y R，Lee M S，Hwang K H，Kim E H，Park J S，Hong Y S. 2017. Metabolic phenotyping of various tea（Camellia sinensis L.） cultivars and understanding of their intrinsic metabolism[J]. Food Chemistry，233：321-330. doi：10.1016/j.foodchem.2017.04.079.

Jin J Q，Ma J Q，Ma C L，Yao M Z，Chen L. 2014. Determination of catechin content in representative Chinese tea germplasms[J]. Journal of Agricultural and Food Chemi-stry，62（39）：9436-9441. doi：10.1021/jf5024559.

Liu W W，Chen Y，Liao R X，Zhao J，Yang H，Wang F H. 2021. Authentication of the geographical origin of Guizhou green tea using stable isotope and mineral element signatures combined with chemometric analysis[J]. Food Control，125：107954. doi：10.1016/j.foodcont.2021.107954.

Scharbert S，Hofmann T. 2005. Molecular definition of black tea taste by means of quantitative studies，taste reconstitution，and omission experiments[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry，53（13）：5377-5384. doi：10.1021/jf 050294d.

Sharma R，Verma S，Kumar D. 2021. Polyphenolics and the-rapeutic insights in different tissues extract and fractions of Camellia sinensis（L.） Kuntze （Kangra Tea）[J]. Food Bioscience，42：101164. doi：10.1016/j.fbio.2021.101164.

Tian H X，Zhang Y J，Qin L，Chen C，Liu Y，Yu H Y. 2018. Evaluating taste contribution of brown sugar in chicken seasoning using taste compounds，sensory evaluation，and electronic tongue[J]. International Journal of Food Properties，21（1）：471-483. doi：10.1080/10942912.2018.1424721.

Tseng Y H，Lee Y L，Li R C，Mau J L. 2005. Non-volatile flavour components of Ganoderma tsugae[J]. Food Chemistry，90（3）：409-415. doi：10.1016/j.foodchem.2004.03.054.

Wang Y J，Kan Z P，Thompson H J，Ling T J，Ho C T，Li D X，Wan X C. 2019. Impact of six typical processing methods on the chemical composition of tea leaves using a single Camellia sinensis cultivar，Longjing 43[J]. Journal of Agricultural and Food Chemistry，67（19）：5423-5436. doi：10.1021/acs.jafc.8b05140.

Xu Y Q，Zhang Y N，Chen J X，Wang F，Du Q Z，Yin J F. 2018. Quantitative analyses of the bitterness and astringency of catechins from green tea[J]. Food Chemistry，258：16-24. doi：10.1016/j.foodchem.2018.03.042.

Yan S M，Hu Z F，Wu C X，Jin L，Chen G，Zeng X Y，Zhu J Q. 2017. Electronic tongue combined with chemometrics to provenance discrimination for a green tea（Anji-white tea）[J]. Journal of Food Quality，（6）：1-6. doi：10.1155/2017/3573197.

Ye N S. 2012. A minireview of analytical methods for the geographical origin analysis of teas（Camellia sinensis）[J]. Critical Reviews in Food Science and Nutrition，52（9）：775-780. doi：10.1080/10408398.2010.508568.

Yin J F，Zhang Y N，Du Q Z，Chen J X，Yuan H B，Xu Y Q. 2014. Effect of Ca2+ concentration on the tastes from the main chemicals in green tea infusions[J]. Food Research International，62：941-946. doi：10.1016/j.foodres.2014.05. 016.

Yu P G，Yeo A S L，Low M Y，Zhou W B. 2014. Identifying key non-volatile compounds in ready-to-drink green tea and their impact on taste profile[J]. Food Chemistry，155：9-16. doi：10.1016/j.foodchem.2014.01.046.

Yu Z M，Yang Z Y. 2020. Understanding different regulatory mechanisms of proteinaceous and non-proteinaceous amino acid formation in tea（Camellia sinensis） provides new insights into the safe and effective alteration of tea flavor and function[J]. Critical Reviews in Food Science and Nutrition，60（5）：844-858. doi：10.1080/10408398.2018. 1552245.

Zhang L，Cao Q Q，Granato D，Xu Y Q，Ho C T. 2020. Association between chemistry and taste of tea：A review[J]. Trends in Food Science & Technology，101：139-149. doi：10.1016/j.tifs.2020.05.015.

Zhang Y N，Yin J F，Chen J X，Wang F，Du Q Z，Jiang Y W，Xu Y Q. 2016. Improving the sweet aftertaste of green tea infusion with tannase[J]. Food Chemistry，192：470-476. doi：10.1016/j.foodchem.2015.07.046.

收稿日期：2022-01-24

基金項目：贵州省科技支撑项目（黔科合支撑〔2020〕1Y007号，黔科合支撑〔2020〕1Y009号，黔科合服企〔2019〕4006号）

通讯作者：潘科（1984-），https：//orcid.org/0000-0001-5104-1740，博士，研究员，主要从事茶叶加工研究工作，E-mail：148450502 @qq.com

第一作者：冉乾松（1995-），https：//orcid.org/0000-0002-0825-4967，研究方向为茶叶加工，E-mail：1913560596@qq.com