袁海波，鄧余良，滑金杰，李 佳，董春旺，楊艷芹，王近近，尹軍峰，江用文*

茶葉、可可、咖啡并稱為世界三大傳統(tǒng)飲料[1]，隨著人們健康意識(shí)的提升及消費(fèi)理念的轉(zhuǎn)變，茶飲料逐漸成為消費(fèi)者最為青睞的健康飲品之一[2-3]。近些年來，我國茶飲料的產(chǎn)量每年以近30%的速度快速增長[4]，2014年占到飲料消費(fèi)市場份額15%以上[5]，其產(chǎn)值亦占到茶業(yè)總產(chǎn)值的1/3[3]，茶飲料行業(yè)已成為我國傳統(tǒng)茶產(chǎn)業(yè)的重要支柱[6-7]。

茶飲料富含氨基酸、多酚類等成分[8]，制作及貯藏過程中易出現(xiàn)色澤褐變、風(fēng)味熟化和混濁等現(xiàn)象[9]，對加工技術(shù)要求較高。經(jīng)過多年發(fā)展，我國茶飲料的加工技術(shù)水平得到了顯著提高，制備、調(diào)配、滅菌、灌裝等關(guān)鍵工序已實(shí)現(xiàn)流水化作業(yè)。原料茶是制作優(yōu)質(zhì)茶飲的關(guān)鍵因素之一，在飲料加工工藝技術(shù)較為成熟的當(dāng)下，其重要性越加突出。與傳統(tǒng)茶葉相比，飲料用原料茶在品質(zhì)要求和評(píng)價(jià)方式上存在明顯不同，傳統(tǒng)茶注重色、香、味、形等內(nèi)外品質(zhì)的統(tǒng)一，且大多以現(xiàn)場熱泡飲用為主，而茶飲料一般在常溫或低溫下飲用，要求有較長的貨架期，對外觀要求較少[2]。

飲料用原料茶工藝技術(shù)方面的研究已有相關(guān)報(bào)道[10-12]，但對其篩選方法的研究較少，目前生產(chǎn)上主要通過比較貯藏期間茶飲料的品質(zhì)穩(wěn)定性進(jìn)行甄別，即在特定環(huán)境條件下檢測所制茶飲料的抗高溫色變、抗低溫渾濁和風(fēng)味保真等能力的高低[13-14]，該方法實(shí)驗(yàn)周期長，且篩選效果與樣本數(shù)量直接相關(guān)。對于茶飲料而言，湯色的穩(wěn)定性是判斷茶飲質(zhì)量或原料品質(zhì)的關(guān)鍵因子，基于此，本研究從湯色角度出發(fā)，分析了不同原料茶制作飲料各階段的明亮度、色度、濁度等指標(biāo)的變化規(guī)律，結(jié)合C&R決策樹分析建立一種基于湯色的飲料用原料茶的快速初篩方法，以期減少樣本數(shù)量，提高篩選效率，為實(shí)現(xiàn)茶飲料專用原料的快速篩選方法的建立提供技術(shù)參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

不同加工工藝制作的茶葉樣本62 個(gè)，由浙江省開化縣名茶開發(fā)公司基地提供。

酒石酸亞鐵（分析純） 上海麥克林生化科技有限公司；純水（娃哈哈純凈水） 浙江省娃哈哈實(shí)業(yè)股份有限公司飲用水分公司。

1.2 儀器與設(shè)備

電加熱6CS-40型滾筒殺青機(jī)、6CSF-500型熱風(fēng)殺青機(jī)浙江上洋機(jī)械股份有限公司；6CR-45型揉捻機(jī)、6CCQ-50型雙鍋曲毫機(jī) 浙江春江茶葉機(jī)械有限公司；6CHG-601型名茶輝鍋機(jī) 浙江綠峰機(jī)械有限公司；MINOLAT CT-310色差計(jì) 廣州君達(dá)瑞電子科技有限公司；WZT3A型光電濁度計(jì) 無錫市光明濁度儀廠。

1.3 方法

1.3.1 茶飲料制備

取20 g磨碎茶樣于1 000 mL錐形瓶中，加入900 mL 70 ℃純水并在相同溫度水浴中浸提15 min，趁熱用脫脂棉過濾至1 000 mL容量瓶中，冷卻定容至1 000 mL。測定茶多酚濃度，將其稀釋為具有相同茶多酚濃度的茶湯。稀釋后的茶湯經(jīng)雙層濾紙抽濾，常溫常壓下100 ℃滅菌1 min，趁熱灌裝于45 mL離心管中，密封后待處理。

1.3.2 茶飲料貯藏和評(píng)價(jià)

取上述茶飲料分別于4 ℃冰箱放置41 h、7 d以及37 ℃恒溫箱中放置7 d后取出，待恢復(fù)至常溫后測定樣品的色度指標(biāo)。

1.3.3 色度指標(biāo)的測定

取高溫滅菌前后，以及貯藏后的茶飲料，分別進(jìn)行明亮度、色差和濁度等色度指標(biāo)的檢測。明亮度和色差檢測采用色差計(jì)檢測；濁度檢測采用光電濁度計(jì)檢測，單位為NTU。

1.3.4 茶飲料湯色感官評(píng)價(jià)

建立由5 人（3 男2 女）組成的感官審評(píng)小組，小組成員為具有國家中級(jí)評(píng)茶員及以上資質(zhì)的專業(yè)人員。通過審評(píng)小組對湯色進(jìn)行評(píng)價(jià)，滿分為100 分，所得平均值即為湯色感官評(píng)價(jià)得分。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

所有色度指標(biāo)均為62 個(gè)樣本的平均值，每個(gè)樣本3 次平行。采用SPSS 21.0軟件對中湯色感官評(píng)價(jià)得分的變化、相關(guān)性和顯著性（LSD）進(jìn)行分析，圖表的制作以及擬合模型的構(gòu)建采用Origin 8.6軟件，C&R決策樹分析采用SPSS Modeler 14.1軟件。

2 結(jié)果與分析

2.1 茶飲料制作過程中的湯色感官評(píng)價(jià)得分變化

對茶飲料在制作過程中的湯色感官評(píng)價(jià)得分分析可知，高溫滅菌以及4 ℃放置41 h處理對于茶湯湯色感官評(píng)價(jià)得分的影響不顯著；在高溫滅菌后的長時(shí)間放置過程中，茶湯湯色感官評(píng)價(jià)得分則會(huì)顯著降低。4 ℃和37 ℃放置7 d后的湯色感官評(píng)價(jià)得分分別降低1.23和6.11。特別是37 ℃下放置的湯色感官評(píng)價(jià)得分下降更為明顯。而在日常生活中茶飲料往往以常溫保存為主，因此對于茶飲料來說尤其需要篩選37 ℃下放置能獲得較高湯色感官評(píng)價(jià)得分的原料。

首先分析高溫滅菌前湯色感官評(píng)價(jià)得分初始值對后續(xù)各處理階段茶湯湯色的影響效應(yīng)。初始湯色感官評(píng)價(jià)得分與高溫滅菌后、4 ℃放置7 d、37 ℃放置7 d等處理組分值的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.475（P＝0.000）、0.445（P＝0.000）和0.238（P＝0.062）。其中初始湯色感官評(píng)價(jià)得分與37 ℃放置7 d后的湯色感官評(píng)價(jià)得分的相關(guān)性不顯著，表明要篩選37 ℃放置后湯色感官評(píng)價(jià)得分較高的原料的標(biāo)準(zhǔn)不能簡單依靠初始湯色感官評(píng)價(jià)得分來實(shí)現(xiàn)。

圖1 不同制作階段茶飲料湯色感官評(píng)價(jià)得分Fig. 1 Sensory evaluation scores of tea infusion under different processing conditions

2.2 色度指標(biāo)的變化規(guī)律分析及其線性回歸模型的構(gòu)建

明亮度L值、色差（－a、b、－a/b值）和濁度是反映溶液物理性質(zhì)的重要指標(biāo)，表1為茶飲料制作不同階段茶湯色度指標(biāo)的檢測結(jié)果。Pearson相關(guān)性分析顯示，除－a值外，其他幾個(gè)指標(biāo)與湯色感官得分存在顯著的相關(guān)性（表2）。

表1 不同制作階段茶飲料的色度指標(biāo)Table 1 Color parameters and turbidity of tea infusion under different processing conditions

表2 各色度指標(biāo)與湯色感官評(píng)價(jià)得分的相關(guān)性分析Table 2 Correlation analysis between instrumental and sensory color evaluation of tea infusion

以滅菌前檢測值為初始值，不同樣本在37 ℃放置7 d后其L、b、－a/b值和濁度的變化規(guī)律如圖2所示。結(jié)果顯示，b值與濁度在放置后呈現(xiàn)上升趨勢，且初始值越大，上漲幅度越大；L值和－a/b值在放置后則出現(xiàn)下降的趨勢，L值初始值越小，下降幅度越大；而－a/b值從分布來看所有樣本的降低程度相近。

L、b、－a/b值和濁度4 個(gè)指標(biāo)的原料茶滅菌前檢測值與37 ℃放置7 d后的檢測值之間均存在著顯著相關(guān)性，其Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.974、0.965、0.896和0.863；隨之進(jìn)行模型擬合（為保證模型能代表大部分樣本，擬合過程中剔除了極少數(shù)偏離擬合曲線距離非常大的樣本），分別得到L、b、－a/b值和濁度4 個(gè)指標(biāo)的擬合方程（1）～（4）。

線性模型擬合的結(jié)果表明原料茶中這4 個(gè)指標(biāo)的初始值與37 ℃放置7 d后的值之間存在著良好的線性關(guān)系，進(jìn)而使得利用放置后的值來推測初始值或者利用初始值來推測放置后的值成為可能。

圖2 原料茶初始色度與37 ℃放置7 d后色度的關(guān)系圖Fig. 2 Relationship between chromaticity of tea infusion before and after storage at 37 ℃ for 7 days

2.3 基于色度指標(biāo)的湯色精準(zhǔn)預(yù)測模型

線性回歸模型的構(gòu)建實(shí)現(xiàn)了原料茶的L、b、－a/b值和濁度4 個(gè)指標(biāo)在放置前后檢測值的相互預(yù)測，在此基礎(chǔ)上如能構(gòu)建指標(biāo)檢測值與湯色感官評(píng)價(jià)得分間的預(yù)測模型，則能在獲得原料茶的L、b、－a/b值及濁度等初始值的基礎(chǔ)上，借助線性回歸模型預(yù)測這幾個(gè)指標(biāo)在37 ℃放置7 d后的檢測值，再進(jìn)一步利用湯色感官評(píng)價(jià)得分的預(yù)測模型實(shí)現(xiàn)對最終湯色感官評(píng)價(jià)得分的判別，從而使得綠茶飲料茶原料的快速初篩成為可能。

首先嘗試建立利用色度指標(biāo)實(shí)現(xiàn)湯色感官評(píng)價(jià)得分精準(zhǔn)預(yù)測的相關(guān)模型，利用SPSS Modeler軟件的自動(dòng)數(shù)值建模功能進(jìn)行不同預(yù)測模型的初步篩選，根據(jù)其相關(guān)系數(shù)R2、絕對誤差、相對誤差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)評(píng)價(jià)模型的預(yù)測效果。表3為不同建模方法所得預(yù)測模型的效果比較。結(jié)果顯示，C&R決策樹建立的模型預(yù)測效果最好，R2＝0.871，相對誤差0.242；模型產(chǎn)生的最小誤差為－4.25，最大誤差6.86，平均絕對誤差1.25，標(biāo)準(zhǔn)差1.67，從平均值與標(biāo)準(zhǔn)差分析預(yù)測結(jié)果的誤差在－2.92～2.92區(qū)間，表明湯色實(shí)際分與預(yù)測分的分差基本處于此范圍內(nèi)。上述結(jié)果表明所建模型能在一定程度上實(shí)現(xiàn)利用色度指標(biāo)對湯色感官評(píng)價(jià)得分的預(yù)測；但由于該模型是用于預(yù)測湯色感官得分，從感官評(píng)定的要求分析，3 分的誤差區(qū)間與理想模型仍存在一定差距，需進(jìn)一步完善。

表3 不同建模方法構(gòu)建茶湯感官得分預(yù)測模型的效果Table 3 Predictive capacity of different mathematical models for sensory color evaluation of tea infusion

2.4 茶湯色度指標(biāo)與湯色感官評(píng)價(jià)得分間C&R決策樹分析

原料茶篩選目的之一在于獲得經(jīng)特定時(shí)間貯藏后湯色感官評(píng)價(jià)得分仍較高的樣品。在前期研究基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用C&R決策樹分析中的四分位法對所有樣本的湯色感官評(píng)價(jià)得分進(jìn)行分箱處理（表4），以明確放置后高湯色感官評(píng)價(jià)得分的色度指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合不同階段樣本的湯色感官評(píng)價(jià)得分分布圖（圖1）可知，第一組中的樣本湯色感官評(píng)價(jià)得分最低，主要由37 ℃放置7 d后的樣本組成；從湯色感官評(píng)價(jià)得分分布規(guī)律可以看出，37 ℃放置7 d的樣本中有77.4%其湯色感官評(píng)價(jià)得分低于82 分，82～84 分的樣本數(shù)占19.4%，84 分以上的樣本僅占3.2%。因此將37 ℃放置7 d后得分大于82 分的樣本作為目標(biāo)樣本，并繼續(xù)利用C&R決策樹探索符合此標(biāo)準(zhǔn)的茶湯色度指標(biāo)特征。

表4 各階段樣本的湯色感官評(píng)價(jià)得分的品種分布Table 4 Sensory color score distribution of tea infusion at various processing stages

以L、b、－a/b值和濁度4 個(gè)指標(biāo)作為輸入變量，湯色感官評(píng)價(jià)得分作為輸出變量，對不同階段的共310 份樣本進(jìn)行C&R決策樹分析。結(jié)果如表5所示，82 分以上樣本的色度指標(biāo)特征規(guī)則可以分為4 類。當(dāng)－a/b＞0.298時(shí)，茶湯得分有99.0%可能性達(dá)到82 分以上；當(dāng)－a/b≤0.226，且b＞64.1時(shí)，樣本獲得82 分以上高分的可能性為100.0%；而根據(jù)b分布，此情況屬于相對高值范圍，可以劃歸為特種樣本。當(dāng)－a/b值處于0.226～0.298之間時(shí)，可以分為兩種情況：一種是L≤92.5時(shí)，樣本有86.1%的可能性獲得82 分以上的分?jǐn)?shù)；另一種是當(dāng)L＞92.5，且濁度小于14.92的條件下，樣本湯色感官評(píng)價(jià)得分才能在82 分以上。

表5 以82 分為識(shí)別分界線的特征規(guī)則Table 5 Characteristic rules of boundaries based on 82-point identification

2.5 基于湯色的茶飲料用原料茶的快速篩選標(biāo)準(zhǔn)的確立

針對所確定的湯色感官評(píng)價(jià)得分82以上的色度指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合4 個(gè)指標(biāo)在放置前后的回歸模型來計(jì)算原料茶色度指標(biāo)滅菌前初始標(biāo)準(zhǔn)。為全面覆蓋高湯色感官評(píng)價(jià)得分的原料茶范圍，采用擬合方程結(jié)合預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行分析。以色度指標(biāo)特征規(guī)則之一－a/b＞0.298為例，通過之前構(gòu)建的擬合方程（3）計(jì)算獲得放置后達(dá)到82 分以上條件的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)值為－a/b＞0.531，R2＝0.895，按照公式（5）、（6）可確定其上下限分別為0.475、0.586。

因此其預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)值范圍為0.475～0.586，為使標(biāo)準(zhǔn)覆蓋更廣泛的樣本，本實(shí)驗(yàn)的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)采用采用－a/b＞0.475。其他3 個(gè)標(biāo)準(zhǔn)也以最大覆蓋值來確定原料茶的4 個(gè)色度指標(biāo)的初始篩選標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)上述方法去除重合范圍后確定的在放置后獲得高于82 分湯色感官評(píng)價(jià)得分的原料茶篩選條件見表6。

表6 貯藏后高湯色感官評(píng)價(jià)得分的原料茶篩選標(biāo)準(zhǔn)Table 6 Screening criteria of tea raw materials based on sensory color score of stored tea infusion

對結(jié)果分析可知，原料茶滅菌前－a/b值為原料茶的主要決定因素，－a/b值越高，原料茶在放置后獲得高分的可能性越高，當(dāng)－a/b＞0.475時(shí)，有50%的樣本在放置后獲得82 分以上的高分；－a/b值降低到＞0.398～0.475區(qū)間時(shí)，這個(gè)比例降低到11.1%；當(dāng)－a/b≤0.398時(shí)，只有原料茶滅菌前高b值（b＞34.38）樣本才有可能在放置特定時(shí)間后獲得高分，b值在34.38以下時(shí)獲得高分的概率為0。根據(jù)確定的篩選標(biāo)準(zhǔn)，本實(shí)驗(yàn)進(jìn)行樣本初篩后最終得到82 分以上樣本14 個(gè)，其中符合初篩標(biāo)準(zhǔn)的樣本為44 個(gè)，本次實(shí)驗(yàn)的總樣本為62 個(gè)，因此根據(jù)初篩標(biāo)準(zhǔn)可剔除樣本18 個(gè)，初篩后僅需對44 個(gè)樣本進(jìn)行整個(gè)飲料制作過程的實(shí)驗(yàn)，篩選效率由初篩的0.226提高至0.318，而這些規(guī)則外的樣本的篩選效率僅為0，取得了較好的效果。3 條篩選標(biāo)準(zhǔn)中的1號(hào)標(biāo)準(zhǔn)其篩選效率達(dá)到了50%，其支持率（18/62×100%＝29.0%）在幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)中也最高，具有成為茶飲料用原料茶篩選主要標(biāo)準(zhǔn)的潛力，可以在今后的實(shí)驗(yàn)中重點(diǎn)關(guān)注。

3 討 論

茶飲料的品質(zhì)因子主要包括色澤、香氣、滋味等，影響茶飲料品質(zhì)的關(guān)鍵在于生產(chǎn)原料及后續(xù)飲料制作工藝。針對茶飲料工藝技術(shù)的研究已有較多報(bào)道，王會(huì)等[15]提出茶湯傳統(tǒng)浸提工藝以茶-水質(zhì)量比1∶50、80 ℃浸泡25 min為最佳；尹軍峰[16]提出了整套的茶飲料風(fēng)味調(diào)配技術(shù)；黃秀娟等[17]確定了無菌冷灌裝的最佳工藝參數(shù)；新技術(shù)研究方面，微波、超聲波、逆流等新型浸提技術(shù)被系統(tǒng)研究[18-22]；Su Erzheng等[23]提出了可改善茶飲香氣和穩(wěn)定性的β-葡萄糖固化技術(shù)；李歡等[24]研究出了可改善茶飲料濁度的酶制劑輔助工藝。茶飲料品質(zhì)內(nèi)在影響因子及機(jī)理不斷被揭示，如明確了咖啡堿含量與固態(tài)茶飲料的濁度呈顯著正相關(guān)[25]，兒茶素組分與楊梅素、葡糖基蘆丁對茶湯色澤具有一定互作效應(yīng)等[26-27]。

原料茶與傳統(tǒng)茶雖然在評(píng)判方式上有所差異[28]，但對色澤的評(píng)價(jià)確是相通的。色澤是茶葉質(zhì)量優(yōu)劣的最直觀的表達(dá)，是對茶葉“色、香、味、形”諸要素的綜合反映[29]。茶葉色澤包括干茶色澤、茶湯色澤和葉底色澤等三部分[30]。目前對茶葉色澤的檢測以L、－a、b值和濁度等參數(shù)為主。貯藏過程中，隨著時(shí)間的推移，兒茶素和氨基酸等的氧化、聚合反應(yīng)以及葉綠素的脫鎂、脫酯基反應(yīng)等逐漸加強(qiáng)，使得干茶色澤不斷變黃、變暗，茶湯變褐，其明亮度亦逐步下降[31]；因此采用色澤參數(shù)表征原料茶的穩(wěn)定特性具有可行性。陳玉瓊等[32]的研究表明，綠茶原料級(jí)別越低，所制茶湯的綠色度保持越好，使用低檔原料加工罐裝茶飲料較為適宜。

本研究分析了湯色在在茶飲料制作過程中的變化規(guī)律，發(fā)現(xiàn)湯色在37 ℃放置后出現(xiàn)了大幅度的降低，但初始湯色感官評(píng)價(jià)得分與37 ℃放置7 d后的湯色感官評(píng)價(jià)得分之間不存在顯著的相關(guān)性。茶湯的明亮度、色差、濁度等指標(biāo)與湯色的相關(guān)性分析表明，這些指標(biāo)均與湯色感官評(píng)價(jià)得分的高低存在著顯著的相關(guān)性。在此基礎(chǔ)上采用了C&R決策樹的分析方法確立了湯色感官評(píng)價(jià)得分在82 分以上茶湯的色差、明亮度和濁度的4 條篩選規(guī)則，并結(jié)合曲線模擬建立的模型，得到放置后獲得高湯色感官評(píng)價(jià)得分的3 條原料茶篩選標(biāo)準(zhǔn)。利用這3 條標(biāo)準(zhǔn)對原料茶進(jìn)行初篩后，將原料茶的范圍從62 個(gè)縮小到44 個(gè)，并最終獲得82 分以上高分的樣本14 個(gè)。通過所確定的篩選標(biāo)準(zhǔn)對原料茶進(jìn)行初篩后獲得高湯色感官評(píng)價(jià)得分的樣本的篩選效率為0.318，而非標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)的樣本的篩選效率為0。本研究證實(shí)了利用色度指標(biāo)對原料茶進(jìn)行快速初篩、提高篩選效率的可能性。