大數據時代茶葉產業中統計知識的應用

● 李龍山 李 平

隨著時代的進步，越來越多的人喜歡喝茶，茶葉產業占我國國民經濟的比重也越來越大，尤其在大數據時代，在茶葉種植、加工、營銷過程中，離不開統計知識的應用。

一、大數據時代的茶葉產業

（一）歷史和現狀

我國是茶的故鄉，早在3000年前的夏商周時期就有了飲茶說，真可謂是歷史悠久。到了唐朝，我國茶葉種植、加工技術已處于較高的水平，有關茶的貿易走遍了世界，美名遠播。

近年來，我國茶葉產業取得了更大成就，茶園面積不斷擴大、產量劇增。2014年，我國茶葉總產量198萬噸，人均茶葉消費566g，是全球第一產茶大國，占全球產量的39.4%。

目前全球160個國家和地區，30億人愛喝茶，目前全球有160多個國家與地區近30億人喜歡飲茶，這意味著四分之三的國家喜歡飲茶，每認識5個人里面就有2個人喝茶。

然而，今天世界上最大的“茶品牌”卻出自一片茶都不產的英國。它每年有近400億的年產值，我國1000多個市、縣茶葉年產值有1349億，但產值過億的品牌卻屈指可數。

（二）茶葉的功效

1．抗氧化。一杯茶=12瓶的白葡萄酒。試驗證實：一杯300ml的茶，它的抗氧化功能=1.5瓶的紅葡萄酒=12瓶的白葡萄酒=12杯啤酒=4個蘋果=5只洋蔥=7杯的鮮橙汁。

2．延衰老。據日本科研人員試驗結果證實：茶多酚的抗衰老效果要比維生素E強18倍；通過對百歲老人長壽調查發現，有四成長壽的訣竅是一生嗜茶如命，有八成有飲茶習慣。

3．助降脂。茶葉能減肥是不爭的事實，研究表明：不需要任何節食、鍛煉、治療等手段，每天喝8-10克茶葉，12周內，僅茶葉自身的作用就能減掉脂肪約3斤。

4．提升免疫力。中國農科院茶葉研究所對小白鼠免疫、癌變、降脂等方面上千次試驗證明，灌服茶水或注射茶葉提取物的小組生命體征極其明顯優于普通喂養白鼠。

5．避開核輻射和抗癌。1945年日本廣島原子彈爆炸使10多萬人喪生，同時數十萬人遭受輻射。若干年后，許多人患上白血病等。但研究發現與茶接觸多的人僥幸無恙，這被稱為“廣島現象”。

日本國立癌癥中心、美國凱斯西儲大學、澳大利亞科廷科技大學等機構發表的針對“茶與前列腺癌疾病研究”數據表明，常喝茶的男性比不常喝的病發率降低了60%以上。

二、茶葉產業的幾個重要環節

（一）茶葉的種植

首先，茶樹是屬于多年生物種，必須根據土壤的實際情況，因地制宜。茶樹種植若環境適宜、栽培技術科學合理，可以持續多年產出，且茶葉品質較好。茶葉種植時需要注重蓄水保土，使土壤肥力與水分得以保留。有時還需深翻土壤、及時平整、適時施肥、移植栽培等方法，促進茶樹根系的生長。

（二）茶葉的加工

烏龍茶、毛茶過去以茶農加工為主，但加工質量參差不齊。專業加工戶和茶葉企業是現代茶葉加工的主體。專業加工戶通過外購獲得新鮮的茶葉原料，加工不同品牌的茶葉，加工量較大、但質量一般；茶葉企業參與茶葉種植、采摘、初制、精制的全過程，加工量大、品牌多、衛生質量有保障，生產規范。一些現代加工技術的應用都具備節約資源、能源清潔的優點，能夠有效的提高茶葉品質，快速推進加工工藝的標準化。

（三）質量管理

近些年來，雖然在降低、控制農藥殘留方面取得了很大的成績，但仍不排除超標殘留。隨著人們安全消費意識的提高，茶葉中色素、泥沙、微生物、磁性雜質、非茶異物等相關的質量問題，也越來越受到重視。茶葉的質量安全管理受到經營規模、外部環境、期望收益和產業化程度的影響。

（四）茶葉的營銷

茶葉的質量和效益需要通過銷售結果來體現，茶葉要賣出去，必須要采取一定的營銷策略和手段，現代的茶葉營銷，再也能僅僅依靠過去的“酒香不怕巷子深”的經營理念。尤其是在現在的大數據時代，它必須要用數據說話，事實勝于雄辯。

三、茶葉產業中統計知識的應用

有效地控制茶葉的質量，解決品種規模小、安全生產控制難，生產成本高等矛盾。茶葉產業中如何運用好數學的概率統計知識，尤其顯得重要。

（一）茶葉種植中的概率統計知識應用

概率統計源于日常生活，源于人類對在自然和實際生活中，對各類隨機現象深入研究探討，通過觀察隨機現象、研究存在的統計規律，從而把握住事物發展的本質，因此，在茶葉的種植管理中也存在著概率統計知識的應用。

“貝葉斯定律”是一種計算概率的方法。當我們獲得新的信息以后，從先驗概率估計特定事件。從樣本、專門報告或產品檢驗等途徑，獲取事件的其他信息。它是概率分析的重要階段，通過計算修正概率來校正先驗概率。

比如：在茶葉進行培土種植的過程中，經常碰到茶樹遭受病蟲害現象。此刻得到茶樹品種 1 和品種 2 的實驗數據，它們的概率可分別計算出來。運用貝葉斯定律就能夠回答，這屬于隨機抽樣的問題，若這棵茶樹來自于品種 1 的概率是 0.65，但是在得到茶樹遭受病蟲害的信息后，該茶樹來自品種1的概率降低到了0.415。這樣就能計算出，遭受病蟲害的茶樹來自于品種 2 的概率機會超過了 50%。

（二）茶葉加工、營銷中的概率統計知識應用

“正態分布率”，在概率統計學中，描述連續隨機變量最重要的一種就是“正態分布率”。正態概率分布有著及其廣泛的實際應用背景，而且公式都是為人們所熟知的。茶葉種植管理當中如何應用正態概率分布公式呢？

比如，某茶葉企業要把剛剛加工出的一批新茶葉在全國連鎖店中銷售。此時，往往把新茶葉的口感作為被市場接受的重要因素。所以在實際測試中，該茶企的加工工藝人員對茶葉的估計為A，標準差為δ。在收集到的數據中有顯示這種茶葉是符合正態分布的，那么可以計算出在符合正態分布的情況下新茶葉的銷售會是怎樣的結果。企業決策部門就能確定這批新茶能否推廣進入市場。

（三）茶葉質量控制中的概率統計知識應用

“中心極限定律”——SPC。SPC 為統計過程“控制”的英文簡稱，它是指應用數理統計的方法，分析過程樣本的統計數據，用此判定生產過程的波動是否處于可接受的狀態。SPC 也是概率統計學中的“中心極限定律”。在現代“質量控制”理論中，不單指產品的質量，還包含生產過程中產品質量的保障。

在茶葉的種植管理中，無論是茶葉的種植、還是茶葉的采摘、加工、包裝等過程中的質量控制。通過制定SPC 控制圖，可以了解茶葉在種植、加工過程中的過去、現狀與未來的質量狀況，它是種“動態方法”，可以根據直接研究質量特性的數據，用于研究隨時間變化的統計規律。

SPC 控制是以提高產品的整體質量為目的，將以往的質量生產上的“事后檢驗”變成“事前控制”，以預防為主。SPC 操作方便簡易，原理是通過圖表來顯示生產隨時間變化的過程中質量的波動情況，尤其是對異常的波動，實時動態控制，幫助控制分析某工序是否是處于正常的狀態，茶葉批量種植、采摘、加工、營銷等過程中建立出頻數分布圖、控制圖等，出現問題及時提醒生產者，做出正確的決定，防止次質茶品的出現。

（四）茶葉種植管理中“結構方程模型”的應用分析

“結構方程模型”的出現是為了彌補傳統統計方法的不足，是一種高級的統計模型，也是結構方程模型的優勢所在。建立“結構方程模型”量化茶葉種植管理與各個因素（潛變量）之間的關系。引入潛變量（不可直接觀測的量）使在茶葉產業中所要考慮的問題都顯而易見、更加系統化，在茶葉產業的實際應用中，可以用結構方程模型分析，根據相關的理論或經驗初步，在調查中為每個潛變量設定觀測點來測量它。

總之，大數據時代茶葉產業中運用好數學的統計知識必定能達到事半功倍的效果。