基于HPLC多元指紋圖譜的龍井茶產(chǎn)地判別研究

范方媛 徐鵬程 李春霖 龔淑英* 金 晶 陸德彪

（1 浙江大學(xué)茶葉研究所 杭州 310058

2 浙江省農(nóng)業(yè)技術(shù)推廣中心 杭州 310020）

龍井茶是我國(guó)著名的名優(yōu)綠茶，是浙江省名優(yōu)茶的典型代表，國(guó)家質(zhì)監(jiān)總局在2001年將其批準(zhǔn)為地理標(biāo)志保護(hù)產(chǎn)品。隨著地理標(biāo)志的逐步規(guī)范與增強(qiáng)，不同產(chǎn)區(qū)龍井茶的品質(zhì)差異化受到關(guān)注，龍井茶的產(chǎn)地判別也成為焦點(diǎn)之一。由于各產(chǎn)區(qū)的地理?xiàng)l件相似且有相互交錯(cuò)，采用的“龍井茶”生產(chǎn)加工方式又十分相似，從外形、香氣、滋味等方面判別龍井茶產(chǎn)區(qū)具有較大難度。

指紋圖譜作為國(guó)際公認(rèn)的產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)價(jià)手段，已在藥材、食品[1-2]等領(lǐng)域中有較為充分的體現(xiàn)。該方法目前在茶葉種類(lèi)、等級(jí)及產(chǎn)地判別上也有應(yīng)用。Ning等[3]針對(duì)茶葉中兒茶素、咖啡堿及茶氨酸進(jìn)行HPLC圖譜分析，結(jié)合Fisher判定方法成功判定六大茶類(lèi)；成浩[4-5]等采用HPLC建立綠茶化學(xué)指紋圖譜，并結(jié)合逐步判別分析對(duì)扁形綠茶的原料品種及產(chǎn)品產(chǎn)地屬性進(jìn)行判定，正確率均較高。本研究選取龍井茶不同產(chǎn)區(qū)代表性樣品，利用HPLC建立不同產(chǎn)區(qū)龍井茶樣本的多元指紋圖譜，采用3種化學(xué)計(jì)量學(xué)判別方法進(jìn)行產(chǎn)地判別，以此優(yōu)化基于HPLC指紋圖譜的龍井茶產(chǎn)地判別方法。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

試驗(yàn)樣本為2016年春季收集的來(lái)自3個(gè)產(chǎn)區(qū)25個(gè)取樣點(diǎn)的龍井茶樣品，共104個(gè)。其中西湖龍井茶樣26份，分別來(lái)自西湖產(chǎn)區(qū)龍井村、翁家山、梅家塢等10個(gè)自然村的12個(gè)取樣點(diǎn)；錢(qián)塘龍井茶樣36份，分別來(lái)自錢(qián)塘產(chǎn)區(qū)3個(gè)縣（淳安、富陽(yáng)、蕭山）的6個(gè)取樣點(diǎn)；越州龍井茶樣42份，分別來(lái)自越州產(chǎn)區(qū)3個(gè)縣（新昌、嵊州、磐安）的7個(gè)取樣點(diǎn)。

沒(méi)食子酸（GA）、可可堿（TB）、茶葉堿（TP）、咖啡堿（CAF）、兒茶素（C）、表兒茶素（EC）、沒(méi)食子兒茶素（GC）、表沒(méi)食子兒茶素（EGC）、兒茶素沒(méi)食子酸酯（CG）、表兒茶素沒(méi)食子酸酯（ECG）、沒(méi)食子兒茶素沒(méi)食子酸酯（GCG）、表沒(méi)食子兒茶素沒(méi)食子酸酯（EGCG）、楊梅素（Myr）、槲皮素（Que）、山奈素（Kae）、楊梅素-3-o-半乳糖苷（Myr-gla）、楊梅素-3-o-葡萄糖苷（Myr-glu）、楊梅素-3-o-鼠李糖苷（Myr-rha）、槲皮素-3-o-半乳糖苷（Que-gla）、槲皮素-3-o-葡萄糖苷（Que-glu）、槲皮素-3-o-蕓香糖苷（Que-rut）、山奈酚-3-o-葡萄糖苷（Kaeglu）、山奈酚-3-o-蕓香糖苷（Kae-rut）、牡荊素-2-o-鼠李糖苷（Vit-rha）等標(biāo)準(zhǔn)品，阿拉丁試劑公司；乙腈、乙酸、甲酸等試劑均為色譜純級(jí)，Tedia公司。

1.2 樣品處理

準(zhǔn)確稱(chēng)取研磨至碎的茶樣0.15 g，置于50 mL離心管內(nèi)，加入50%乙醇25 mL，蓋上離心管蓋，置于70℃水浴鍋內(nèi)恒溫加熱30 min，每10 min緩慢搖動(dòng)1次，取出冷卻至室溫，4℃和12 000 r/min條件下離心15 min，取上清液作為待測(cè)樣品。

1.3 色譜分析方法

色譜條件1（兒茶素、生物堿組分的HPLC檢測(cè)分析條件）[6]：色譜柱：Agilent TC-C18柱（4.6 mm×250 mm，5 μm）；流動(dòng)相 A：3%乙腈+0.5%乙酸+96.5%超純水；流動(dòng)相B：30%乙腈+0.5%乙酸+69.5%超純水；流速1 mL/min，柱溫25℃，進(jìn)樣量10 μL，檢測(cè)波長(zhǎng)280 nm。洗脫梯度：前40 min內(nèi)B相由20%線性增加至75%，在40.01 min時(shí)降至20%B，接著以20%B相保持5 min。

色譜條件2（黃酮苷類(lèi)的HPLC檢測(cè)分析條件）[7-8]：色譜柱：Agilent TC-C18柱（4.6 mm×250 mm，5 μm）；流動(dòng)相A：0.1%甲酸水溶液；流動(dòng)相B：0.1%甲酸乙腈溶液；流速1 mL/min，柱溫35℃，進(jìn)樣量10 μL，檢測(cè)波長(zhǎng)360 nm。洗脫梯度：前40 min內(nèi)B相由20%線性增加至40%，在40.01 min時(shí)降至20%B，接著以20%B相保持5 min。

1.4 數(shù)據(jù)處理

采用Excel 2010對(duì)HPLC指紋圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，利用中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)軟件（2012A版）進(jìn)行特征多元指紋圖譜構(gòu)建。采用SPSS 20.0軟件進(jìn)行判別因子分析（DFA）和多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析（MLP），采用MATLAB 2010軟件進(jìn)行支持向量機(jī)分析（SVM）。

2 結(jié)果與分析

2.1 三大產(chǎn)區(qū)龍井茶品質(zhì)特征圖譜的構(gòu)建

采用已被驗(yàn)證并普遍應(yīng)用于茶葉品質(zhì)化學(xué)成分定量檢測(cè)的HPLC檢測(cè)方法，利用1.3節(jié)所述色譜條件1[6]能夠同時(shí)檢測(cè)出8種兒茶素、3種生物堿及沒(méi)食子酸（圖1），利用色譜條件2[7-8]能夠同時(shí)檢出12種黃酮及黃酮苷類(lèi)化合物（圖1），結(jié)果顯示各色譜峰均呈現(xiàn)出良好的峰型及分離度。不同產(chǎn)區(qū)龍井茶樣品經(jīng)HPLC檢測(cè)后采集圖譜，采用中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)對(duì)HPLC圖譜進(jìn)行疊加、參照?qǐng)D譜設(shè)置、多點(diǎn)校正、自動(dòng)匹配等處理，生成對(duì)照?qǐng)D譜。采用平均數(shù)法得到不同產(chǎn)區(qū)龍井茶產(chǎn)品的特征圖譜（圖2）。由圖2可看出，樣品圖譜中各色譜峰峰型及分離度均良好?；跇悠穲D譜選擇90%以上樣本共有的具有標(biāo)準(zhǔn)峰型色譜峰為樣本集共有峰，最終結(jié)合兩種檢測(cè)方法共選擇28個(gè)色譜峰作為構(gòu)建特征指紋圖譜的特征峰。峰號(hào)如圖2中標(biāo)記所示，所選取的28個(gè)色譜峰峰面積占總峰面積90%以上，能夠反映該檢測(cè)條件下樣品的品質(zhì)組分情況。通過(guò)外標(biāo)法與已知標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的HPLC圖譜（圖1）對(duì)比分析，其中16個(gè)色譜峰對(duì)應(yīng)已知化合物，分別是：4號(hào)峰GA，5號(hào)峰 TB，6號(hào)峰 EGC、8 號(hào)峰 CAF，11 號(hào)峰 EC，12號(hào)峰 EGCG，13號(hào)峰 GCG，17號(hào)峰 ECG，19號(hào)峰Myr-gal，20 號(hào)峰 Myr-glu，21 號(hào)峰 Que-rut，22 號(hào)峰 Myr-rha，23 號(hào)峰 Que-gal，24 號(hào)峰 Que-glu，26號(hào)峰Kae-rut，28號(hào)峰Kae-glu；其它標(biāo)記峰為未知化合物。

如圖2所示，利用色譜條件1采集的指紋圖譜干擾雜峰較少，基線平穩(wěn)；采用色譜條件2采集的指紋圖譜特征峰較為集中，基線略有起伏。干擾雜峰雖較多，但不影響特征峰識(shí)別及應(yīng)用。三大產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜對(duì)比分析顯示，指紋圖譜中色譜峰響應(yīng)值因產(chǎn)區(qū)不同而有所差異，28個(gè)特征峰中，1號(hào)、3號(hào)、8號(hào)、9號(hào)、12號(hào)、14號(hào)、17號(hào)峰在色譜條件1下較其它特征峰響應(yīng)值相對(duì)較高，均大于500 000 mV；色譜條件2下的19～28號(hào)特征峰響應(yīng)值相對(duì)于色譜條件1特征峰較低，響應(yīng)值范圍在1 000～25 000 mV之間，其中西湖產(chǎn)區(qū)及錢(qián)塘產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜中響應(yīng)值大于10 000 mV的特征峰有21號(hào)及23號(hào)峰，而在越州產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜中信號(hào)響應(yīng)值大于10 000 mV的特征峰除21號(hào)及23號(hào)峰外，還包括19號(hào)、20號(hào)及22號(hào)特征峰。此外，17號(hào)峰在西湖產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜中表現(xiàn)較明顯，在其它兩個(gè)產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜中響應(yīng)相對(duì)較弱。由此可見(jiàn)，龍井茶不同品質(zhì)成分在相同檢測(cè)條件下因產(chǎn)區(qū)不同而表現(xiàn)出不同的信號(hào)響應(yīng)值及組分間比例的差異，為指紋圖譜應(yīng)用于產(chǎn)區(qū)判別提供了可能。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)的HPLC-DAD檢測(cè)圖譜Fig.1 Standard-substances chromatograms based on HPLC-DAD detection

圖2 三大產(chǎn)區(qū)龍井茶特征指紋圖譜Fig.2 Characteristic HPLC-fingerprints for Longjing teas from three tea-producing areas

2.2 基于判別因子分析技術(shù)的龍井茶產(chǎn)區(qū)判別

基于2.1節(jié)中篩選出的28個(gè)特征峰，依據(jù)多元信息融合原則，將2個(gè)不同檢測(cè)條件下的色譜數(shù)據(jù)以串行方式進(jìn)行合并，確定其中一個(gè)樣品中一個(gè)峰面積相對(duì)較大的主峰為參照峰，計(jì)算每個(gè)樣品中每個(gè)特征峰的相對(duì)峰面積，以此進(jìn)一步進(jìn)行判別因子分析。判別因子分析（Discriminant factor analysis，DFA）是優(yōu)化區(qū)分性的分類(lèi)技術(shù)，用于識(shí)別和區(qū)分多組變量。本研究中將龍井茶樣品按照法定產(chǎn)區(qū)來(lái)源分為3類(lèi)，其中西湖龍井為1類(lèi)（26個(gè)），錢(qián)塘龍井為2類(lèi)（36個(gè)），越州龍井為3類(lèi)（42個(gè)），采用選一留一法，將所有樣本分為訓(xùn)練集52個(gè)和測(cè)試集52個(gè)。按Wilksλ法選擇變量進(jìn)行逐步判別分析并建立判別方程，再進(jìn)行訓(xùn)練樣本的回代判別，計(jì)算回代錯(cuò)判率。將每一樣本逐一從訓(xùn)練集中去掉，再進(jìn)行內(nèi)部交叉驗(yàn)證分析，驗(yàn)證所建立方程的穩(wěn)定性，最后采用外部驗(yàn)證樣本驗(yàn)證判別方程的判別效果[5]。結(jié)果顯示104個(gè)樣本數(shù)據(jù)無(wú)缺失及越界，全部有效。經(jīng)計(jì)算得到非標(biāo)準(zhǔn)化典型判別函數(shù)F1和F2，其中判別函數(shù)F1特征值為7.793，解釋76.8%的方差；判別函數(shù)F2特征值為2.359，解釋23.3%的方差，二者的典型相關(guān)系數(shù)均表現(xiàn)較高（F1為0.941，F(xiàn)2為0.838），表明判別函數(shù)F1和F2均能較好地體現(xiàn)類(lèi)間差異。判別函數(shù)的Wilks’s Lambda檢驗(yàn)顯示F1與F2的Sig值均小于0.05，即兩個(gè)判別函數(shù)均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，判別有效。樣品的聯(lián)合分布顯示（圖3），三大產(chǎn)區(qū)質(zhì)心函數(shù)分別為西湖龍井產(chǎn)區(qū)（4.534，-0.806），錢(qián)塘龍井產(chǎn)區(qū)（-2.567，-1.527），越州龍井產(chǎn)區(qū)（-0.607，1.808），不同產(chǎn)區(qū)間樣本分離度較高，產(chǎn)區(qū)間區(qū)分顯著。產(chǎn)區(qū)判別結(jié)果（表1）顯示，在原有數(shù)據(jù)的所有龍井茶樣品中，有96.2%的樣品產(chǎn)區(qū)判斷正確，其中1個(gè)西湖龍井樣品誤判為越州龍井；3個(gè)越州龍井樣品誤判為錢(qián)塘龍井；錢(qián)塘龍井所有樣品產(chǎn)區(qū)判斷正確率為100%。交叉驗(yàn)證的正確率為95.2%，其中有1個(gè)西湖龍井樣品誤判為越州龍井；4個(gè)越州龍井樣品誤判為錢(qián)塘龍井；錢(qián)塘龍井所有樣品產(chǎn)區(qū)判斷正確率為100%。由此可見(jiàn)，基于龍井茶HPLC指紋圖譜，利用判別因子分析技術(shù)能夠?qū)颖井a(chǎn)區(qū)進(jìn)行較為準(zhǔn)確的判別。

表1 龍井茶產(chǎn)區(qū)判別結(jié)果Table1 Geographic discrimination of Longjing teas

圖3 不同產(chǎn)區(qū)龍井茶樣本判別分析圖Fig.3 Discriminant analysis of Longjing samples from three tea-producing areas

2.3 基于多層感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)的龍井茶產(chǎn)區(qū)判別

多層感知器（Multilayer perceptron，MLP）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，主要特點(diǎn)為信號(hào)向前傳遞，誤差反向傳遞，根據(jù)預(yù)測(cè)誤差調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值，使輸出的預(yù)測(cè)值不斷接近期望輸出。本研究以2.2節(jié)中構(gòu)成多元指紋圖譜的28個(gè)特征色譜峰的相對(duì)峰面積作為輸入變量，以龍井茶的三大產(chǎn)區(qū)作為輸出變量。將104個(gè)樣品隨機(jī)分為訓(xùn)練集（44個(gè)）、校驗(yàn)集（22 個(gè)）與測(cè)試集（38 個(gè)），運(yùn)用 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行分析。對(duì)HPLC產(chǎn)生的28個(gè)協(xié)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化處理，作為網(wǎng)絡(luò)輸入層，輸入層設(shè)定1個(gè)隱含層，隱含層個(gè)數(shù)為2，樣品的產(chǎn)區(qū)作為網(wǎng)絡(luò)輸出層。采用Sigmoid作為輸入層的激活函數(shù)，同時(shí)采用Softmax作為輸出層的激活函數(shù)，并以共扼梯度法作為訓(xùn)練方法[9]進(jìn)行產(chǎn)區(qū)分類(lèi)預(yù)測(cè)。結(jié)果如表2所示，訓(xùn)練集、校驗(yàn)集及測(cè)試集產(chǎn)區(qū)預(yù)測(cè)總體正確率均在90%以上。不同產(chǎn)區(qū)中，錢(qián)塘產(chǎn)區(qū)龍井茶預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，在訓(xùn)練集、校驗(yàn)集及測(cè)試集中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)100%；西湖產(chǎn)區(qū)龍井茶在訓(xùn)練集中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為90.9%，11個(gè)樣本中有1個(gè)樣本誤判為越州龍井，在校驗(yàn)集及測(cè)試集中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率均達(dá)100%。越州產(chǎn)區(qū)龍井茶預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相對(duì)較低，在訓(xùn)練集、校驗(yàn)集及測(cè)試集中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為94.1%，88.9%和81.3，其中訓(xùn)練集及校驗(yàn)集中樣本誤判為錢(qián)塘龍井，而在測(cè)試集中部分樣品被誤判為錢(qián)塘龍井，部分被誤判為西湖龍井。上述結(jié)果表明，基于龍井茶HPLC指紋圖譜，結(jié)合MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)能夠較好地識(shí)別龍井茶樣本的產(chǎn)區(qū)。

2.4 基于支持向量機(jī)分析技術(shù)的龍井茶產(chǎn)區(qū)判別

支持向量機(jī)（Support vector machine，SVM）分析技術(shù)是由Vapnik首先提出的。像多層感知器網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)一樣，支持向量機(jī)可用于模式分類(lèi)和非線性回歸，其主要思想是建立一個(gè)分類(lèi)超平面作為決策曲面，使得正例和反例之間的隔離邊緣被最大化，其理論基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論[10-11]。以2.2節(jié)中構(gòu)成多元指紋圖譜的28個(gè)特征色譜峰的相對(duì)峰面積作為輸入變量，以龍井茶的三大產(chǎn)區(qū)（西湖產(chǎn)區(qū)標(biāo)記為1，錢(qián)塘產(chǎn)區(qū)標(biāo)記為2，越州產(chǎn)區(qū)標(biāo)記為3）作為輸出變量，將所有104個(gè)樣本采用選一留一法，分為訓(xùn)練集（52個(gè)樣本）和預(yù)測(cè)集（52個(gè)樣本）。SVM參數(shù)采用遺傳算法（Genetic algorithm，GA）進(jìn)行優(yōu)化。 結(jié)果（圖4）顯示：SVM 最佳參數(shù) c、g分別為21.69和0.08，交叉驗(yàn)證正確率約為90.38%。實(shí)測(cè)集與預(yù)測(cè)集分類(lèi)圖（圖5）顯示52個(gè)預(yù)測(cè)樣本中預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)98.08%，有一個(gè)越州龍井錯(cuò)判為錢(qián)塘龍井。上述結(jié)果表明，基于龍井茶HPLC指紋圖譜，結(jié)合SVM分析技術(shù)同樣能夠較好地識(shí)別龍井茶樣本的產(chǎn)區(qū)。

表2 基于MLP法分類(lèi)預(yù)測(cè)不同產(chǎn)區(qū)的龍井茶結(jié)果Table2 Geographical discrimination of Longjing teas based on MLP

圖4 SVM最佳參數(shù)適應(yīng)度曲線Fig.4 The best accuracy curve for SVM parameters

圖5 產(chǎn)區(qū)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)分類(lèi)圖Fig.5 Predictive test of geographical discrimination

3 討論與結(jié)論

龍井茶是采自地理標(biāo)志產(chǎn)品保護(hù)范圍內(nèi)的茶樹(shù)品種的鮮葉，按照傳統(tǒng)工藝在地理標(biāo)志產(chǎn)品保護(hù)范圍內(nèi)加工而成，具有“色綠、香郁、味醇、形美”的扁形綠茶。其中“西湖龍井”不僅具有極佳的品質(zhì)，而且蘊(yùn)藏著深厚的文化內(nèi)涵，有著悠久的歷史淵源，被歷代文人雅士推崇贊頌，并自建國(guó)初期就被指定為“國(guó)賓禮儀之茶”。龍井茶產(chǎn)區(qū)地處錢(qián)塘江、曹娥江流域的山地丘陵，涉及浙江省18個(gè)縣（市），總體自然環(huán)境表現(xiàn)為溫暖多雨、空氣濕潤(rùn)。研究顯示成土母巖、土壤類(lèi)型、性質(zhì)及其元素全量和有效量直接影響龍井茶的質(zhì)量[12]。杭州一帶地質(zhì)適中的黃泥沙土發(fā)育于泥盆紀(jì)石英巖，是適宜發(fā)展優(yōu)質(zhì)茶葉的土壤類(lèi)型，有利于茶樹(shù)生長(zhǎng)及優(yōu)良品質(zhì)的形成。茶樹(shù)品種是茶葉品質(zhì)形成的物質(zhì)基礎(chǔ)，茶樹(shù)品種的生長(zhǎng)特性不僅決定了茶葉產(chǎn)量的高、低，也決定了其加工適制性及產(chǎn)品品質(zhì)特征。依據(jù)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 18650-2008《地理標(biāo)志產(chǎn)品 龍井茶》規(guī)定，龍井茶茶樹(shù)品種應(yīng)選用龍井群體種、龍井 43、龍井長(zhǎng)葉、迎霜、鳩坑種等經(jīng)審（認(rèn)）定的適宜加工龍井茶的茶樹(shù)良種。而行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)GH/T 1115-2015《西湖龍井茶》中定義“西湖龍井茶”是“以杭州市西湖風(fēng)景名勝區(qū)和西湖區(qū)所轄區(qū)域內(nèi)的龍井群體、龍井43、龍井長(zhǎng)葉茶樹(shù)品種的芽葉為原料采用傳統(tǒng)的攤青、青鍋、輝鍋等工藝在當(dāng)?shù)丶庸ざ傻摹?。針?duì)西湖產(chǎn)區(qū)3個(gè)茶樹(shù)品種產(chǎn)品檢測(cè)顯示，其茶多酚總量及沒(méi)食子酸含量較為接近，龍井43及龍井群體種氨基酸含量較龍井長(zhǎng)葉高約0.5個(gè)百分點(diǎn)[13]。敖存等[14]針對(duì)錢(qián)塘產(chǎn)區(qū)龍井茶采用的主要茶樹(shù)品種中茶108、龍井43、浙農(nóng)117等11個(gè)品種進(jìn)行感官品質(zhì)及理化成分的比較分析，結(jié)果顯示各無(wú)性系良種均較好地滿足錢(qián)塘龍井茶的品質(zhì)要求，其中安吉白茶、龍井長(zhǎng)葉及鳩坑早等制得的產(chǎn)品具有品質(zhì)優(yōu)勢(shì)。不同產(chǎn)區(qū)龍井茶在制作工藝上也有差別。傳統(tǒng)西湖龍井茶的炒制技術(shù)全憑手工在一口表面光滑的炒鍋中完成，采用“抖、搭、搨、捺、甩、抓、推、扣、壓、磨”等技術(shù)，該技術(shù)稱(chēng)“十大手法”，分不同階段不斷變換炒制方法[15]，對(duì)制茶經(jīng)驗(yàn)及理論掌握度要求較高。隨著茶產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展壯大及制茶技術(shù)的不斷進(jìn)步，龍井茶制茶技術(shù)同樣也經(jīng)歷了傳承發(fā)展的過(guò)程，不同產(chǎn)區(qū)在傳統(tǒng)制茶工藝基礎(chǔ)上不斷結(jié)合新技術(shù)進(jìn)行演變[16]。目前龍井茶加工主要采用全手工炒制、全機(jī)械炒制和半機(jī)械半手工結(jié)合炒制3種制茶方式，三者制茶工藝流程基本一致，而成品茶品質(zhì)風(fēng)格不盡相同[17]。綜上可見(jiàn)，產(chǎn)區(qū)的地球化學(xué)環(huán)境、茶樹(shù)品種結(jié)構(gòu)、制茶工藝等因素均可導(dǎo)致成品龍井茶品質(zhì)的差異，而產(chǎn)區(qū)特征是上述因素的綜合體現(xiàn)，這種特征差異體現(xiàn)在化學(xué)層面，即品質(zhì)化學(xué)組分的差異。

本研究基于HPLC檢測(cè)方法構(gòu)建不同產(chǎn)區(qū)龍井茶多元指紋圖譜，利用3種判定預(yù)測(cè)分析技術(shù)對(duì)龍井茶樣本進(jìn)行產(chǎn)區(qū)預(yù)測(cè)，結(jié)果顯示判別因子分析法（DFA）、多層感知器法（MLP）、支持向量機(jī)法（SVM）的龍井茶產(chǎn)區(qū)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高，分別為95.2%，92.1%，98.08%。3種判別技術(shù)顯示產(chǎn)區(qū)錯(cuò)判率集中體現(xiàn)在越州產(chǎn)區(qū)龍井茶樣本中，越州產(chǎn)區(qū)部分樣本誤判為錢(qián)塘龍井；極個(gè)別西湖龍井樣本錯(cuò)判為越州龍井，在樣本代表性有充分保障的前提下，推測(cè)是因訓(xùn)練集中同類(lèi)樣本比例較少的原因所致[4]。由此可認(rèn)為，在代表樣本庫(kù)全面典型的前提下，基于HPLC多元指紋圖譜結(jié)合化學(xué)計(jì)量法能夠較好地對(duì)龍井茶樣本進(jìn)行產(chǎn)區(qū)預(yù)判。本研究結(jié)果為茶葉產(chǎn)地溯源及茶葉品質(zhì)控制提供技術(shù)支撐。