基于大數據分析的茶葉質量評估研究

苗 強

（光山縣農業茶葉果樹管理站，河南信陽 465400）

茶葉生產領域在人們的印象中屬于傳統生產，看似與大數據沒有任何關聯，但實際上將大數據分析應用在茶葉生產環節和質量評估上，對于茶葉行業來說是一個全新的思路和手段。在現代化的生產背景下，如果不依靠大數據分析技術，僅依靠傳統手藝對茶葉的生產、銷售進行管理的話，茶園和茶葉企業則很難生存下去。大數據分析就是建立數據庫，并通過現代化的數據分析處理手段，從而將茶葉生產領域與多項數據和行業進行關聯，使茶葉生產變得更加智能化、自動化、規模化，并利用數據平臺和網絡以及大數據處理方式，不斷提高茶葉的生產質量，提高產業生產領域的水平。

1 基于大數據分析當前我國的茶葉產業

結合《2018年中國茶葉大數據分析》和《中國茶葉行業發展報告》等一些茶葉大數據報告，我們可以觀察到當前茶葉產業的發展現狀和未來的發展趨勢。2018年，我國茶葉總產量穩定增長，對比2017年的全國干毛茶產量249萬噸增長了12萬噸，達到了261萬噸的數值，未來產量還會平穩上升。我國茶園種植面積也穩中有增，全國18個主要產茶省的茶園面積相比2017年增加了123萬畝，變為4395.6萬畝。茶類結構區域優化，黑茶、綠茶、紅茶、烏龍茶、白茶、黃茶產量均有不同程度的增加。我國的茶葉產量全球占比為4成，但人均茶葉消費世界排名較低，但近年來的統計數據顯示，我國茶葉消費人均排名近5年來有所上升，這預示著我國的茶葉消費市場將持續升溫，并隨著消費結構的轉型，消費升級趨勢上升，未來國內銷總量還會持續增加。并且根據大數據顯示報告，我國的精致名優茶產量也將達到357萬噸，年均復合增長率約為6.17%。茶園生產優化提質增效明顯，茶葉價值明顯提升，供給側調結構優品質。我國的茶產業結構從種植品種、加工工藝上均有所改善，并且在成品質量、生產標準化、綠色安全、品牌效應多方面都有了進一步的優化。根據大數據分析，我們可以看到當前的茶葉消費者已經越來越關注產品和服務質量，茶葉消費也逐漸由價格導向轉為品牌導向，因此就未來的茶葉行業發展來說，茶行業最核心的競爭力要依托在產品和服務質量上。

2 大數據分析在茶葉質量評估中的應用

2.1 利用投入產出數據分析提高生產效率

為了擴大茶園的生產規模，保證茶葉生產領域的利益最大化，調整茶園的生產方式、管理方式和營銷模式，需要對茶行業的投入和產出比例進行數據分析，從而有效的調整生產結構。例如在茶葉行業中建立平臺控制中心，利用大數據思維進行匯總分析并從中發現規律，找到現階段的茶葉生產效率，從而對產業進行優化升級。運用大數據取代傳統的茶葉管理和營銷方式，從而幫助茶企業縮減投入，擴大產出，讓企業在激烈的市場競爭中更好的生存下去，并在此基礎上不斷提高茶葉的生產質量從而幫助企業獲得更多利益。

2.2 利用數據監控茶園提高生產效率

在我國的南方，其地理氣候條件較為適合種植茶葉，我國茶葉出口量前5名的省份分別為浙江、安徽、湖南、福建和江西。但是不同茶園的情況差距也較大，不同地區的茶園氣候也適合不同茶葉的生產，有的茶園有適宜的土壤，而有的茶園有種茶和采茶的傳統，這些茶園之間的客觀因素和主觀限制都導致茶園的數據差值較大。在這種情況下，為了保證茶園的生產，提高茶園生產效率，不同的茶園企業可以選擇與本地茶園相近的茶園數據進行比對分析。了解影響茶園生產效益的原因，并根據數據的比對結果，尋找到更適應當地茶園的生產方式，并從投入和產出兩方面數據進行制定最優的生產方案，保證茶園的生產效率和規模，不斷提高茶園的整體收益。

2.3 建立大數據平臺，對茶葉的生產加工銷售等環節進行質量把控

為了實現茶園的高質量生產，以及在茶葉的生產、加工、銷售等環節實現健康綠色發展，建立大數據資源平臺對茶葉質量進行評估，并通過在茶園安裝視頻系統和環境監測系統，與茶葉質量安全云服務平臺無縫對接，從而實現茶園和加工車間的全面有效監管，保證茶葉種植和生產過程的安全、有序、高效。一座座樹立在茶園的監控設備，可以幫助管理者看護好茶園，及時掌握茶園信息，并結合大數據管理平臺，幫助茶葉企業在激烈的行業競爭中按照綠色有機無公害的標準進行茶葉生產管理，及時生產并加工適合市場需要的茶葉產品。

2.4 利用高光譜圖像技術判斷茶葉的質量等級

現如今，茶葉行業已經從打價格戰上轉向了以產品質量和服務上的競爭。因此，對于茶園能否存活下去，產出的茶葉質量決定了未來的發展。而如何將大數據分析應用在茶葉質量評估當中呢？茶葉質量檢測作為茶業生產領域中最為重要的內容，茶葉生產的每一道工序都要做到盡善盡美，任何一道工序上的微小疏忽，都可能導致茶葉質量大打折扣。因而，茶葉質量的評估和檢測也成為了區分頂尖茶、普通茶、劣質茶的重要手段。過去對茶葉質量的評估和檢測都是人為，用人工的方式對茶葉的色澤、形狀、湯水特性進行評定，從而判斷哪種為好茶葉，哪種為劣質茶葉。但是將大數據分析應用在質量評估上，最主要的依托技術為高光譜圖像技術。我們通過高光譜圖像技術，對不同品種、不同茶園的茶葉進行高光譜圖像，它會在特定的波長范圍中呈現一系列不同范圍的光學圖像，形成三維圖像塊，這個圖像塊能夠有效反映茶葉內部有效成分的特征信息，而這些特征就是表明了茶葉的滋味和香味等品質因子。因此利用高光譜圖像，我們對茶園產出的茶葉進行波長照射，收集到一組數據量十分龐大的茶葉品質數據庫，通過對數據庫中不同圖像信息進行分析整理，我們就能找出數據之間的差距，也就能夠找到不同茶園產出同種茶葉的差距，從而判斷茶葉的質量。這樣的高光譜圖像技術不僅能夠判斷出茶園生產茶葉的質量，并對于提高其產品質量有非常重要的指示作用。

2.5 一物一碼，堅決杜絕茶葉的質量不過關和茶葉造假現象

任何行業都存在作假行為，茶葉市場也不例外。假貨橫行導致我國眾多的老字號茶葉企業所打造的招牌都深受其影響，并采用了多種方式進行了茶葉產品的質量和渠道管控，但收效甚微。但借助大數據分析，可很好的解決上述問題。利用大數據系統進行布局，采用一物一碼技術，對茶企業生產的產品進行一物一碼、一罐一碼、一箱一碼，從而有效的實現產品把控。有些企業還會在碼內增加經銷商資料，設定一定的銷售范圍，從而有效實現產品-經銷商-消費者的人人參與、人人監管，杜絕了茶葉市場上貨品參差不齊以及茶葉造假的現象，有效的把控了產品質量，實現了茶葉的質量評估。不僅為企業獲得了良好口碑，同時也有效維護了商品生產者、經營者以及消費者的合法權益。

3 結束語

新時代，伴隨著國家扶貧產業、鄉鎮振興計劃以及大健康國家戰略等高度的多方發展驅動因素，以及人們生活水平質量的提高和喝茶飲茶健康理念的興起，茶產業和茶文化都遇上了最好的發展時期。而大數據分析能夠給予茶葉市場準確分析，同時幫助茶葉企業擴大生產范圍，幫助茶園實現對茶葉的質量加工和質量管理，也增強了企業做干凈茶、良心茶的責任感和未來做茶的信心。未來的茶業生產競爭必然以產品質量和服務質量為主導，將大數據應用在茶葉質量評估中，將使得茶葉行業得到進一步的飛速發展。