不同加工工艺西湖龙井茶品质差异特性分析

为明晰不同加工工艺西湖龙井茶的品质特性差异，采用全机制、一青机制后手工、二青机制后手工、全手工等4种方式加工西湖龙井茶，比较分析感官品质和理化成分含量，并分析色差值与汤色的关系。结果表明，一青机制后手工、二青机制后手工工艺的茶外形优于纯手工工艺的茶叶，一青机制后手工工艺的西湖龙井茶滋味、香气与纯手工工艺的茶叶相当，且优于全机制工艺，即扁形炒制机青锅1次与手工辉锅结合的一青机制后手工工艺有利于提升西湖龙井茶品质；4种方式加工的西湖龙井茶的茶多酚含量、咖啡碱含量、游离氨基酸含量、L值差异不显著（P>0.05），a值、b值差异显著（P<0.05）；一青机制后手工工艺有利于西湖龙井茶EGCG、GCG、谷氨酰胺、茶氨酸等关键风味化学物质的保留。采用一青机制后手工的创新工艺，显著改善了全机制西湖龙井茶滋味和香气品质，与全手工工艺的西湖龙井茶品质相当，可为西湖龙井茶品质提升提供技术支持和理论依据。     

西湖龙井茶基地一级保护区茶叶铅含量调查研究

一直以来,西湖龙井茶铅含量问题倍受公众的关注。鉴于此,文章调查了近年来有关西湖龙井茶铅含量的情况,通过监测西湖龙井茶基地一级保护区茶叶铅含量情况,发现2011～2017年西湖龙井茶基地一级产区茶叶铅含量处于较低水平,铅含量已基本恢复到20年前水平。文章同时探讨了西湖龙井基地茶一级保护区茶叶铅含量下降的原因,并提出了在西湖龙井茶生产加工环节降低铅含量的有关建议。     

西湖龙井茶HS-SPME/GC-MS香气指纹图谱研究

西湖龙井茶产于浙江省杭州市西湖区,是我国传统的历史名茶之一,其香气品质优异,为众多消费者所青睐。采用顶空固相微萃取-气相色谱联用质谱法(HS-SPME/GC-MS)分析了24个西湖龙井茶的香气成分,建立了西湖龙井茶的气相色谱-质谱(GC-MS)指纹图谱。结果表明,本研究中西湖龙井茶香气的HS-SPME最佳萃取条件为采用50/30μm CAR-DVB-PDMS的萃取头,在60℃的水浴温度下萃取30 min。所建立的西湖龙井茶香气成分的GC-MS指纹图谱中共鉴定出24个特征指纹峰,其峰面积占总峰面积的76.20%。采用夹角余弦法和相关系数法对指纹图谱进行了分析,发现24个西湖龙井茶样品具有较好的相似性。聚类分析表明,不同等级的西湖龙井茶样品得到了较好的聚类。GC-MS指纹图谱结合聚类分析法能够对西湖龙井茶的香气质量评价提供科学参考。     

也谈龙井茶的保护

通过名茶成名与人文环境的关系、西湖景与龙井茶的关系的探讨,认为龙井茶应该属于西湖;并应依照原产地名称保护和反不正当竞争法等法律,将“龙井”作为知名商品的特有名称加以保护。“龙井茶”利益牵涉广泛而复杂,应站在历史的高度对如何保护龙井茶作出正确的判断。     

茶中精品——西湖龙井

被誉为茶中珍品的龙井茶,清新醇厚、甘泽润喉,有"色绿、香郁、味甘、形美"的特点,深受中外品茗者的喜爱。新中国建立后,西湖龙井茶被列为"国宾礼仪茶",作为和平友好的使者走向世界。西湖龙井茶,因产于浙江省杭州市西湖山区的龙井而得名,是中国十大名茶之一,具有1200多年历史,在明代时期,被列为上品,在清朝被顺治帝列为贡品。清乾隆帝游览杭州西湖时,盛赞龙井茶,并把狮峰山下胡公庙前的十八棵茶树封为"御茶"。     

周总理品“龙井”

周总理生前是很喜爱饮用西湖龙井茶的,也很关心龙井茶的生产.从1956年起,周总理曾先后五次到盛产龙井茶的杭州西湖梅家坞生     

茶中精品——西湖龙井

被誉为茶中珍品的龙井茶,清新醇厚、甘泽润喉,有“色绿、香郁、味甘、形美”的特点,深受中外品茗者的喜爱.新中国建立后,西湖龙井茶被列为“国宾礼仪茶”,作为和平友好的使者走向世界. 西湖龙井茶,因产于浙江省杭州市西湖山区的龙井而得名,是中国十大名茶之一,具有1200多年历史,在明代时期,被列为上品,在清朝被顺治帝列为贡品.清乾隆帝游览杭州西湖时,盛赞龙井茶,并把狮峰山下胡公庙前的十八棵茶树封为“御茶”.     

幽兰龙井

龙井茶产于中国杭州西湖，龙井既是地名，又是泉名和茶名，西湖龙井茶区位于三面环山的自然屏障的独特小气候中，当地的地域风土赋予了龙井茶色绿、香郁、味甘、形美的特质。清明节前采制的龙井茶简称明前龙井，美称“女儿红”，“院外风荷西子笑，明前龙井女儿红。”这优美的句子如诗如画，堪称西湖龙井茶的绝妙写真。历史上龙井茶曾分为“狮”、“龙”、“云”、“虎”、“梅”五个品号，现在统称为西湖龙井。     

机制名优茶工艺流程与机械配套组合研究

本文是浙江省农业厅９５０１０课题成果的一部分。通过对浙江龙井茶、西湖龙井茶、毛峰茶的机械化加工工艺流程及机械配套组合的对比、分析和研究，提出了比较成熟的不同类型名优茶的机制工艺流程及适应不同生产规模的机械配套组合方案。     

打造茶都 做大西湖龙井茶产业

西湖龙井茶素以“色绿、香郁、味甘、形美”四绝著称于世。“欲把西湖比西子，从来佳茗似佳人”，西湖与西湖龙井茶是杭州的双璧，相映生辉；“龙井茶，虎跑水”是杭州的双绝，驰名天下。千百年来，多少文人墨客、才子佳人为之吟咏。新中国成立后，党和国家三代领导人毛泽东、邓小平、江泽民及刘少奇、朱德、周恩来、陈毅等开国元勋，多次亲临西湖龙井茶区，给予我们极大的关怀，世界各国的元首及国际友人也曾慕名而来。     

基于气质联用/ 气相色谱- 嗅觉测定技术的西湖龙井茶特征香气成分分析

采用动态顶空(微阱捕集法,Itex)提取西湖龙井茶汤的香气物质,应用气质联用/气相色谱-嗅觉测定技术同时测定其挥发性呈香成分和嗅感特征,结合检测频率分析初步确定二甲硫醚、2-甲硫基丙醛、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、芳樟醇、α-松油醇、香叶醇和顺-茉莉酮为西湖龙井茶的特征香气成分。     

腐植酸可溶性有机肥影响茶叶品质的研究

目的研究腐植酸可溶性有机肥对浙江省内不同地区不同茶树品种鲜叶内质成分和品质的影响。方法在杭州西湖区和绍兴兰亭两地,分别对群体种及薮北种进行不同的施肥处理,并采集茶鲜叶测定其内质成分含量。结果相对于对照组,叶面施肥处理可以显著提升茶叶中游离氨基酸的含量,下调酚氨比。结论叶面施肥处理在一定程度上可以提升茶叶品质,具有一定推广使用的价值。     

龙井茶原产地沃土上的一株新秀——访杭州巨佳茶业有限公司董事长夏云祥

<正>"超拍价2800元。开始竞拍!"话音刚落,"3000元"、"3400元"、"4200元"……竞拍声不绝于耳。清明前夕,杭州萧山区所前镇巨佳茶业市场内人声鼎沸,一场特殊的拍卖会正在进行中。拍品是刚刚获得首届萧山茶艺节生态茶炒制比赛特等奖的50克"巨佳龙井",竞拍者的目光都集中在这一两茶叶上。角逐共持续了半个多小时,最后以8600元成交,中拍者是来自东南     

蚊群聚类分析算法在茶叶等级分类识别中的应用

来自非原产地的龙井茶已经严重影响了原产地茶叶的信誉与销售。为了减弱这种影响,文章提出了一种蚁群聚类算法应用在茶叶等级分类识别上,因为相对于其他算法,蚁群聚类分析对未知分类的茶叶实行自动分类更有优势。为综合分析茶叶的特性,采集了3个等级的茶叶,每个级别有60组样品,然后提取每个样品的图像和光谱特征共16个参数,将180组样品先自动随机分类。最后利用蚁群聚类分析算法实现样品自动归类。结果发现,与原分组比较后,基于蚁群聚类分析算法的分类识别率达到了92．2％。这表明利用蚁群聚类分析对未知茶叶等级分类是可行的。图5表3参11     

基于龙井茶香气风味特性的品质判定

结合人工感官审评和智能感官分析对4 个等级西湖龙井茶进行识别判定。通过相关性分析和主成分分析,先后建立龙井茶香气分属性权重及龙井茶香气分属性与电子鼻传感器关联性。根据龙井茶香气分属性权重及香气分属性与传感器关联性结果,对电子鼻传感器进行筛选。通过核Fisher判别分析法和K-最近邻算法进行进一步特征提取和模式分类,实现了对于训练集样本100%和测试集样本97.5%的正确识别。     

不同茶树品种鲜叶固定样的体外抗氧化活性

选用6种不同类型茶树品种一芽二叶鲜叶固定样,以Folin-Ciocalteu(福林酚)法测定其茶多酚含量,高效液相色谱(HPLC)法测定儿茶素、咖啡碱和没食子酸含量,三氯化铝法测定总黄酮含量,比较了不同品种茶叶鲜叶的主要抗氧化成分含量的差异。并通过分析其还原能力和清除DPPH自由基、亚硝基以及羟自由基(-OH)的实验研究,探讨了龙井群体种,龙井43号,云南群体种,云抗10号,安化群体种,槠叶齐6种不同茶树类型的体外抗氧化性能。实验结果表明,安化群体种的茶多酚(23.66±0.02%)和儿茶素(12.84±0.11 mg/mL)含量明显高于其他品种;龙井群体种,龙井43号,云南群体种,云抗10号,安化群体种,槠叶齐6个品种类型均具有较好的抗氧化活性,其中安化群体种的抗氧化活性更强。     

3 种名优绿茶特征香气成分的比较及种类判别分析

采用顶空固相微萃取与气相色谱-质谱联用技术,建立绿茶香气分析方法,研究固相微萃取温度和萃取时间对绿茶香气物质种类和总量的影响,并对西湖龙井、黄山毛峰和信阳毛尖3 种名优绿茶特征香气成分进行分析研究和种类判别。结果表明：采用50/30 μm DVB/CAR/PDMS萃取头,在80 ℃条件下吸附60 min,能达到最佳吸附效果;通过对3 种绿茶特征香气组分分析,分析鉴定出58 种绿茶特征香气成分,相对含量较高的主要成分依次为：香叶醇、（Z）-己酸-3-己烯酯、芳樟醇、壬醛、反-橙花叔醇等。利用16 个共有特征香气成分峰的相对峰面积,建立多元化典型判别函数,采用逐步判别分析技术对31 个绿茶样品进行了很好的种类判别,判别正确率近96.8%。     

不同茶树品种龙井茶香气成分差异分析

龙井茶是我国传统的历史名茶之一,也是我国典型的地理标志茶类产品。为了查明不同茶树品种龙井茶香气成分的差异,采用HS-SPME/GC-MS技术分析了6个茶树良种(龙井长叶、龙井群体种、龙井43、乌牛早、迎霜以及鸠坑群体种)制成的龙井茶的香气成分组成情况。结果表明,分别从龙井长叶、龙井群体种、龙井43、乌牛早、迎霜以及鸠坑群体种龙井茶中鉴定出了57、36、41、37、39和50种主要香气成分;尽管不同茶树品种龙井茶的香气成分存在较大的差异,但是相对含量较高的香气成分基本都以芳樟醇、(Z)-己酸-3-己烯酯、柠檬烯、茉莉酮、α-柏木烯、β-紫罗兰酮等为主。不同茶树品种龙井茶香气化合物种类的组成特点也存在较大的差异,龙井群体种中有比较丰富的酯类香气成分,而龙井43中有较高的醛类香气成分;此外,迎霜中有比较丰富的杂环化合物类香气成分,龙井长叶中有比较丰富的酸类香气成分,而鸠坑群体种中具有比较丰富的醇类香气成分等。     

融合光谱与纹理特征的龙井茶等级无损识别

龙井茶等级快速无损识别具有重要意义。本研究以六个等级龙井茶为实验对象,应用高光谱成像技术,分别建立基于光谱特征、纹理特征及融合特征的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)识别模型。首先采用标准正态变量变换(Standard Normal Variate,SNV)对光谱进行归一化处理,提取光谱特征,建立SVM光谱模型;然后通过T分布和随机近邻嵌入(T-Distributed Stochastic Neighbour Embedding,T-SNE)算法将高维高光谱数据映射到低维空间,选取特征图像。应用灰度共生矩阵(Gray-Level Co-Occurrence Matrix,GLCM),提取纹理特征,建立SVM图像模型;最后将光谱特征和纹理特征进行数据级融合,建立SVM混合模型。数据显示,光谱模型预测集识别率为91.11%,图像模型预测集识别率为75.42%,混合模型预测集识别率为95.14%。结果表明,与仅使用光谱或纹理信息建模相比,结合光谱和纹理特征可以提高模型识别的准确率。为进一步提高混合模型精度,引入人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法,迭代优化SVM模型的惩罚因子C和核函数宽度g,得到最优模型,预测集准确率可达98.61%。本研究为改进龙井茶叶快速无损评估技术提供了一种可靠的方法。