定量描述分析法和Flash Profile法在祁門紅茶香氣評價中的應用

戴前穎，葉穎君，李明泇，莊映菁，張海偉,*

（1.安徽農業大學茶與食品科技學院，安徽 合肥 230036；2.安徽農業大學 茶樹生物學及資源利用國家重點實驗室，安徽 合肥 230036）

香氣是茶葉品質的重要組成成分，祁門紅茶更是因其獨特的“似花似果似蜜”香氣風味而享譽世界，與印度大吉嶺紅茶和斯里蘭卡烏瓦茶并稱“世界三大高香紅茶”[1]。祁門紅茶（簡稱祁紅），是以祁門櫧葉種及以此為資源選育的無性系良種為主的茶樹品種鮮葉為原料，按傳統工藝及特有工藝加工而成的具有“祁門香”品質特征的紅茶[2]，其中祁紅毛峰和祁紅工夫是市面上主要流通的產品。祁紅毛峰是由細嫩的芽葉按照萎凋、揉捻、發酵、做形、干燥而制成的紅毛茶，香氣高鮮甜香，作為“名優紅茶”進入茶葉消費市場；祁門工夫則是指在初制過程后，經過一系列精制工藝加工而成的條形茶，香氣鮮甜香。祁門紅茶根據DB34/T 1086—2009《祁門紅茶》中的傳統茶葉感官審評報告作為感官指標劃分具體等級。傳統茶葉審評報告[3]使用專業性極強的術語和程度副詞[4]描述香氣品質，且描述詞的先后位置[5]也代表著不同的品質特征，因此需要經驗豐富的專家撰寫報告，還需要經過訓練的專業人員解讀報告，這樣復雜的品質特征描述對祁紅的消費流通造成了阻礙。

定量描述分析（quantitative descriptive analysis，QDA）法和閃現剖面（flash profile，FP）法[6]是分別選用優選評價員和消費者評價員對產品感官品質進行描述分析的方法。QDA方法需要對評價員進行長期培訓，形成對描述詞匯的共識[7]，確定樣品的感官描述詞匯表和具體參比樣，得到的結果更全面具體亦可量化，因而得到廣泛的應用[8-9]。對評價結果進行主成分分析（principal component analysis，PCA）[9]、方差分析（analysis of variance，ANOVA）[10]、聚類分析[11]等數據處理，并能以蛛網圖[12]等形式使數據以更直觀的方式呈現，更能科學客觀地分析茶葉的感官特性差異。

FP方法是在自由選擇剖面法[13]基礎上增加樣品感官屬性強度排序，即消費者評價員各自創造屬于自己的感官屬性詞匯表和強度判斷標尺，不必形成標準化的描述語言，極大地縮短實驗所需時間，利用排序結果進行廣義普魯克分析（generalized procrustes analysis，GPA）和聚類分析判斷樣品間的差異。目前在檸檬冰茶[14]、果醬[15]、酸奶[16]、獼猴桃果汁[17]、咖啡[18]、葡萄酒[19]等產品中已經證實應用FP與傳統方法的結果非常相似。

祁門紅茶的香氣評價一直依托于傳統審評法，QDA法、FP法尚鮮見報道，本實驗分別利用傳統審評法、QDA法和FP法對3 個級別祁紅毛峰和祁紅工夫的香氣特性進行描述性分析，并對3 種方法的結果進行比較，希望以此豐富祁紅香氣評價方法，使茶葉感官評價體系更具科學性。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

實驗所用茶樣為采自祁門產區的2 種不同品類的3 個不同等級（毛峰特級、1級、2級分別對應編號：MF1、MF2、MF3；工夫1級、2級、3級分別對應編號：GF1、GF2、GF3）祁門紅茶。實驗前，不同等級的各個祁紅樣品由鋁箔紙獨立密封包裝于4 ℃條件下保存。實驗所用參比樣（鮮花瓣、玫瑰花瓣、青梅、白砂糖、蜂蜜、紅薯）均購自安徽合肥市當地超市，黃大茶樣品于2018年購自安徽省霍山縣佛山茶廠。

氯化鈉（食品級） 天津市風船化學試劑科技有限公司；谷氨酸鈉（食品級） 河南祥意商貿有限公司；蔗糖（食品級） 天津致遠化學試劑有限公司。

1.2 儀器與設備

DGT-G250電熱鼓風干燥箱 合肥華德利科學器材有限公司；BCD-509WF冰箱 海爾集團公司；專用棕色玻璃瓶 衡水智淘醫療器械商貿有限公司；20 mL品評杯 廈門千年電子商務有限公司；10 mL樣品杯常德比克曼生物科技有限公司；審評杯碗 上海清友堂實業有限公司。

1.3 方法

1.3.1 傳統茶葉審評方法

祁門紅茶傳統審評由2 位國家級茶葉審評專家完成。制備員根據GB/T 23776—2018《茶葉感官審評方法》[20]沖泡茶樣。由2 名高級評茶師對照DB34/T 1086—2009[2]對祁紅香氣進行評價，給出評語和分數，并判斷品類及等級，平行實驗3 次，中間休息10 min再進行下一次審評。其中，茶葉、審評杯、審評碗均采用3 位數的隨機編碼，且隨機呈送給評價員。

1.3.2 QDA法

從安徽農業大學茶學研究生中根據時間、興趣、描述能力等篩選出15 名候選專業評價員，均已具有2～5 a的茶葉感官審評經驗。在無異味的感官分析實驗室中進行感官能力、感官靈敏度和描述能力的檢驗，選擇出10 名優選評價員[21]（2 男8 女），然后對每位評價員進行為期3 周的感官描述分析培訓，培訓內容包括感官分析基礎知識、感官特性的識別及標度的確立和使用等。

根據GB/T 14487—2017《茶葉感官審評術語》和DB34/T 1086—2009中的香氣術語和多年紅茶審評的經驗，利用頭腦風暴對祁紅香氣術語進行擴展，通過評價小組的反復篩選和討論，最終確立達到共識的16 個描述詞及其定義。參考GB/T 16291.1—2012《感官分析 選拔、培訓與管理評價員一般導則 第1部分：優選評價員》[21]對評價員進行香氣強度的標度訓練，采用連續數字0～9標度法（1～3弱，4～6中，7～9強），以其中的典型樣品進行強度賦值，反復訓練增強評價員對香氣的區分能力和評價穩定性。正式評價時，考慮到溫度對香氣的影響，每次提供兩輪樣品用以評價員打分及確認分值，評價需在1 h內完成，評價重復3 次，樣品均采用3 位數的隨機編碼，且隨機呈送。

1.3.3 FP法

從安徽農業大學本科生和研究生中招募18 名消費者評價員（7 男11 女）：要求無感官缺陷，未參加過感官嗅聞實驗培訓，且具備一定氣味聯想和描述能力。在實驗前向評價員介紹FP實驗流程[14]。

評價小組對同時提供的6 種紅茶樣品進行嗅聞，在全部嗅聞之后評價員根據個人感受進行氣味描述，要求必須寫出5～10 個可產生實物聯想的描述詞。接著每個人對自己列出的感官屬性進行強度排序，1表示最強，6表示最弱，若1和2強度相當則二者皆排序為1.5，以此類推。

1.4 數據處理

QDA法中的優選評價員數據通過使用PanelCheck 1.4.0平臺分析評價員的表現（http://www.panelcheck.com）。其余數據處理均利用XLSTAT 2016軟件。對于QDA法得到打分數據分別進行ANOVA、PCA和層次聚類（agglomerative hierarchical clustering，AHC）分析；對FP法得到的描述詞和排序數據分別進行GPA和AHC分析。

2 結果與分析

2.1 祁門紅茶傳統審評方法評價結果

根據2 名專家給出的評語、對品類及品質的判斷以及分數，如表1所示，不同品類和品質的祁門紅茶審評的得分結果按由高到低排序：MF1＞MF2＞GF1＞MF3＞GF2＞GF3。其中，MF2的香氣得分比MF3低1 分，這在感官審評上差異不顯著，由于茶葉等級的確定不僅與香氣品質有關，還包括外形、滋味、湯色和葉底等影響因素，故可能導致MF2和MF3雖外形上有明顯的等級差異，但香氣品質上無明顯差別；祁紅工夫的等級香氣得分與等級高低順序吻合。3 個祁紅毛峰雖然產地不同，但都具有鮮甜香，且與工夫之間的品類差異顯著。除了GF1香中帶鮮，余下2 個等級的工夫只有甜香。GF1得分與MF2、MF3接近的原因可能是原料較細嫩所致。

參照GB/T 14487—2017和DB34/T 1086—2009，常見的香氣術語有：“甜純”“鮮甜”“嫩香”“花香”“熟甜”“粗氣”等。通過綜合術語和程度副詞[22]，專家可以判斷茶樣的品類，并賦予相應的分值，根據分值繼而判斷品質的優次，該報告體現出對評價專家極高的要求：對茶葉術語、程度副詞的準確使用以及對品類判斷、品質優次的熟練掌握程度，同時對解讀報告的人也有較高的專業要求，充分了解術語的褒義或貶義以及程度的深淺等信息，對于普通消費者來說難以指導選購。

2.2 QDA法的祁門紅茶香氣評價結果

2.2.1 祁紅香氣描述詞匯表的建立

在QDA法中最終確立了16 個祁紅香氣描述詞，其定義和參比樣強度如表2所示，分別有表示優勢風格的正向描述詞：“總體、持久、青、甜花香、玫瑰花香、果香、焦糖香、蜜甜香、鮮嫩、烘焙、煮紅薯”，和表示劣勢風格的負向描述詞：“高火、發酵、悶味、粗氣、塵味”。

表2 QDA法建立的祁紅香氣描述詞匯Table 2 Definitions and references of aroma descriptors of Keemum black tea

有別于傳統審評中簡單概括性的術語描述，QDA法的詞匯表中將祁紅術語中常見的“甜香”分為“甜花香”“焦糖香”“蜜甜香”，其中“甜花香”描述的是紅茶常見的濃郁的甜香，香甜中帶有一點膩；“焦糖香”則是由于祁紅在干燥過程中用較高的火功烘至足干而產生的香氣；“蜜甜香”是祁紅傳統審評中常用的“甜香純正”的感覺，較為清甜的香氣，但不膩不濃，也是祁紅“似花似果似蜜”的典型香氣。祁紅香氣中較為優越的花香型是“玫瑰花香”，故評價員亦需將玫瑰香與甜花香進行區分。在青感方面，分為由原料帶來的“鮮嫩”、鮮嫩原料導致發酵不足的“青”、以及未成熟的果子的“果香”；完全發酵的祁紅常見的香型包括似烤紅薯的“烘焙香”、似紅薯香但略帶水味的“煮紅薯”；傳統審評術語中所用的“香氣濃郁”在QDA法的詞匯表中定義為“總體”，表示嗅聞時整體感覺豐富飽滿濃郁；由于加工不當帶來的不愉悅氣味，產生的描述詞有“高火”“發酵”“悶味”“粗氣”“塵味”。

10 名優選評價員在以上詞匯表的基礎上，利用0～9標度法對6 個茶樣的不同香氣屬性強度進行打分，繪制蛛網圖如圖1所示。

圖1 祁紅樣品的香氣特征蛛網圖Fig.1 Spider plots of aroma characteristics of Keemum black tea samples

正向描述詞中得分（圖1a）祁紅毛峰均在外圍，祁紅工夫分布在內，說明祁紅毛峰樣品在香氣總體、持久、甜花香等屬性上明顯優于祁紅工夫；祁紅工夫的3 個樣品中隨著等級降低，在各個正向描述詞上的得分也逐漸減少，總體品質低于祁紅毛峰，與傳統感官評價一致；但有些描述詞強度并不與茶葉等級呈完全正相關性，如在玫瑰花香上：MF1＞MF3＞MF2＞GF2＞GF1＞GF3，在甜花香上：MF＞GF1＞GF2＞GF3，在焦糖香上：MF3＞MF2＞MF1＞GF1＞GF2＞GF3。負向描述詞得分中（圖1b），除了高火以外的描述詞祁紅工夫均高于祁紅毛峰，分布在外圍，在粗氣上：GF3＞GF2＞GF1＞MF2＞MF3＞MF1，體現出采摘原料的老嫩程度。蛛網圖可以直觀地勾勒出6 種祁紅在不同香氣特征上的差異程度。

2.2.2 優選評價員能力分析

評估小組表現是進行樣品差異分析的必經步驟[23]，評價員對樣品的區分能力、評價結果的重復性和評價小組的一致性是保證感官數據準確可靠的3 個關鍵要素，對評價結果至關重要。本實驗通過PanelCheck軟件從上述3 個方面對評價小組的表現作進一步評估。

2.2.2.1 區分能力和重復性

評價員的區分能力和重復性可以用F值（組間差異與組內差異的比值）和均方誤差（mean squared error，MSE）圖評估。F值越大說明評價員對于相關屬性的區分能力越好[24]。MSE值即組內方差，MSE值越小說明評價員的重復性越好，但MSE值很小，也可能是由于評價員沒有將樣品區分開，所以當評價員既具有較高的F值同時也具有較低的MSE值時，表明該評價員具備良好的評估樣品的能力[25]。如圖2a所示，大部分評價員對大部分屬性的F值都高于或接近5%顯著水平，說明除了6號和10號評價員之外，評價員區分能力均較好，其中評價員1號、2號、4號和9號對于多數描述詞的評價結果高于1%顯著水平，區分能力強。從圖2b可以看出，評價員1、2、4號和9號區分能力強且重復性較好；3、5、7、8號評價員具備一定的區分能力，但重復性有待提升；6號和10號評價員區分樣品的能力較差，而且重復性差，后續分析中不建議繼續采納其數據。在長期使用的評價小組中，重復性和區分能力較差的評價員，后續要加強相關樣品的評估訓練，以保證數據的可靠性及有效性。

圖2 評價員區分祁紅樣品的能力（a）和重復性（b）Fig.2 Panelists’ ability (a) and repeatability (b) to discriminate Keemum black tea samples

2.2.2.2 一致性

Manhattan圖常被用于分析評價小組整體在評價某個屬性時的表現是否一致，16 個方框分別對應16 個香氣屬性（圖3）；橫軸上的數字分別代表10 個評價員，縱軸上白色方塊占比越多說明評價員對于該屬性的解釋方差越多；圖中通過外框顏色表示一致性的高低，其中“鮮嫩、玫瑰花香、烘焙、焦糖香、總體、持久、青、粗氣”呈現紅色框，表明評價員在0.001水平上都表現很好的一致性；“甜花香、高火”呈現橙色框，說明評價員在0.01水平上表現出相對較好的一致性；“煮紅薯、蜜甜香、果香、發酵、悶味、塵味”這6 個屬性呈現灰色框，說明評價員的一致性表現差。

圖3 評價小組一致性Manhattan分析Fig.3 Manhattan analysis of panel consistency

綜上所述，“煮紅薯、蜜甜香、果香、發酵、悶味、塵味”這6 個詞的一致性差，6號和10號評價員的區分能力和重復性差，故被剔除，在后續QDA法的ANOVA、PCA、聚類分析中以保留的8 名評價員和10 個描述詞為數據分析依據。

2.2.3 QDA法的ANOVA結果

對QDA法得分結果進行單因素ANOVA和多重比較分析（表3），結果表明10 個描述詞均在0.001水平上具有極顯著性差異，其中“鮮嫩、總體、持久、高火”可以作為區分祁紅毛峰和工夫的重要描述詞，祁紅毛峰以“鮮嫩、甜花香、總體豐富濃郁、持久”的特性區別于祁紅工夫；祁紅工夫相較于毛峰品質較普通，即傳統審評中常說的“甜香純正”。MF1以“鮮嫩、玫瑰花香、青”為主要的香氣特性顯著區別于其他茶樣，由于鮮嫩原料需要較輕的發酵保持鮮葉的完整性，導致常會伴隨著“青感”和優質的花香；MF2和MF3以“烘焙、焦糖香、略帶高火”為主要的香氣特性，顯著區別于其他茶樣；GF3以“粗氣”為主要的香氣特性顯著區別于其他茶樣。

表3 QDA法結果的ANOVATable 3 ANOVA of QDA results

2.2.4 PCA結果

根據QDA法的結果對6 種祁紅樣品香氣特征進行PCA，得到祁紅樣品的得分圖和載荷圖（圖4），可代表91.40%的感官變異，樣品的香氣性質既有相似的部分又有各自的特點。樣品的位置越近，表示兩者之間的香氣性質越相似[26]。從圖4可以發現，Y軸將祁紅毛峰和祁紅工夫分隔開，且MF1與其他2 種祁紅毛峰存在較大的香氣差異。對PC1貢獻率大的香氣特征中，烘焙、焦糖香、持久、總體、甜花香、鮮嫩、青、玫瑰花香具有較大的正載荷；而粗氣具有較大的負載荷。樣品與屬性越接近，說明該屬性越強。MF1位于第1象限，在玫瑰花香、青、鮮嫩方面表現突出；MF2和MF3位置比較接近，在焦糖香、烘焙等香氣表現相似；3 款祁紅工夫隨著等級的降低與粗氣的距離越近。

圖4 基于QDA的祁紅樣品PCA得分圖（a）和載荷圖（b）Fig.4 PCA scores plot (a) and loading plot (b) of Keemum black tea samples based on QDA

2.2.5 QDA法的AHC結果

AHC是一種常用于感官評價的分析方法[14,27]。如圖5所示，在54水平距離上，聚為2 大類，祁門毛峰為1類，祁門工夫為1 類；在15 水平距離上可聚為3 類，MF1為1類，MF2、MF3為1 類，祁門工夫為1 類；在8水平距離上進行聚類，可聚為4 類，MF1為1 類，MF2、MF3為1 類，GF3為1 類，GF1、GF2為1 類。該分類方法與審評專家的評審結果一致，以更科學、更直觀的形式展現。

圖5 基于QDA的祁紅樣品AHC樹形圖Fig.5 AHC dendrogram of Keemum black tea samples based on QDA

2.3 FP法的祁門紅茶香氣評價結果

2.3.1 祁紅香氣描述詞匯表的建立

FP是指無感官評價經驗的消費者評價員對樣品進行自由描述以及據此產生的排序結果，和前2 個方法使用的詞匯明顯不同，FP法中所建立的描述詞匯表是隨機的，如在香氣中感受到苦澀等滋味特征；對甜香的描述形象化為“焦糖、蜜水清甜、生薯甜、總體甜度、熟果甜、蜜糖甜、面包甜香、甘草甜、止咳糖漿甜、肉桂甜”等；對土味形象化為“土腥味、塵土-干枯枝葉、灰塵味”，結果如表4所示。由于FP法形成的描述詞是每個評價員自由產生的，雖不能得到祁紅樣品的香氣特征，但從屬性詞和被提及的頻次上看，紅茶以花香、甜香為主要香氣品質特征。

表4 FP法建立的描述詞匯表及被提及的頻次統計Table 4 Aroma descriptors and frequency of mention from FP panelists

2.3.2 GPA結果

GPA是一種為分析自由選擇剖面法的數據而開發的方法，以消費者評價小組的排序數據作為基礎進行GPA，得到樣品載荷圖[28-29]。這種方法快速簡單，對評價員沒有要求，可以高效實現產品差異的描述。如圖6所示，3 種祁紅毛峰位于Y軸右側，MF2和MF3香氣特征接近，區分效果不佳。3 種祁紅工夫位于Y軸左側，可以清晰地看出隨著等級降低，位置的分布規律，因此FP法亦可如QDA法有效地對樣品進行區分。

圖6 基于FP的祁紅樣品GPA載荷圖Fig.6 GPA loading plot of Keemum black tea samples based on FP

2.3.3 FP法的AHC分析結果

如圖7所示，聚類結果與QDA法一致，且距離較大。6 種祁紅樣品按照祁門毛峰和祁門工夫品種被分為2 類，其中3 種祁紅毛峰為1類，3 種祁紅工夫為1類，GF3的粗氣比GF1和GF2顯著。由此可見，消費者評價員對樣品的分類效果與優選評價員的分類一致。綜上所述，這3 種感官評價方法在不同的情境下發揮不同的作用，其優缺點如表5所示。

圖7 基于FP的祁紅樣品AHC樹形圖Fig.7 AHC dendrogram of Keemum black tea samples based on FP

表5 祁門紅茶香氣感官評價方法的優缺點Table 5 Comparison of three sensory evaluation methods for Keemum black tea aroma

3 結 論

傳統茶葉感官審評報告是需要經驗豐富的專家，使用專業的術語進行評價，并且需要專業人員解讀報告，有一定的主觀性。本實驗引入的QDA和FP方法，是廣泛使用于食品感官評價的2 種方法，分別利用優選評價員和消費者評價員[30]對6 種祁門紅茶香氣進行評審，結合統計學分析方法，QDA實現了茶樣香氣特征屬性的細化和量化，更直觀地呈現祁門紅茶的香氣屬性及優次；FP可以快速簡單地區分茶葉樣品，使結果具備一定的科學性和可讀性。

若是需要具體的特征描述詞，則選擇QDA法，不僅能夠有效辨別樣品之間的差異，且能夠表現出描述詞與樣品之間的對應關系。若是對于評價結果僅需區分差異性，無需得到對應特征描述詞時可以選擇使用FP法，因其較QDA法成本更低、效率更高且可以得到和QDA法一致的區分效果，可作為多個茶樣香氣差異定量分析的預備實驗及描述詞的來源。在后續應用中，可以根據實驗目的選擇合適的評價方法或是對方法進行改良以滿足需求。