普洱熟茶滋味、年份预测及产地鉴别综合实验教学设计

［摘 要］ 为了使食品专业的学生更好地掌握先进食品质量安全检测方法，设计基于近红外光谱技术的普洱熟茶滋味、年份预测及产地鉴别的综合实验。实验充分体现了多学科交叉和多维度培养，涉及液相色谱质谱联用、感官评价等传统分析方法，并重点引入便携式近红外光谱和化学计量学模型相结合的快速检测新技术，同时学生可利用光谱预处理和变量筛选方法进一步优化提升模型性能。通过理论知识学习、实验操作锻炼、模型建立优化、数据处理汇报等环节的教学，强化学生对知识的掌握和迁移应用能力，全面提升学生的科研素养。

［关键词］ 综合实验；食品欺诈；普洱熟茶；理论模型

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2025）05-0169-04

食品质量安全关系国计民生。我国高度重视食品质量安全，《“十三五”国家食品安全规划》发布以来，食品监管已取得显著成效。然而，对比实际情况和预期目标，食品质量安全的治理仍任重道远。当前，食品品质不合格、食品欺诈等问题时有发生，制约产业的高质量跨越式发展。高校食品专业有义务培养具备创新和实践能力、掌握先进食品检测技术的高素质人才［1］。

云南省茶资源丰厚，茶产业已成为高原特色农业的支柱产业。普洱熟茶则是云南茶叶的代表，其由云南大叶种茶晒青后通过渥堆发酵后加工而成，因口感醇厚、陈香而备受消费者青睐，已被认定为中国国家地理标志产品。在普洱熟茶的生产中，种植、采摘、加工、运输、贮藏等多环节均会对普洱熟茶的品质产生积极或消极的影响。有效的普洱熟茶品质、年份和产地检测方法，是执法和监管的有力保证，对保障消费者权益、提升产业形象、营造良好的市场秩序意义重大。

近红外光谱技术因其具有快速、无损、环境友好和低成本的优点，常与化学计量学模型结合用于农产品的欺诈检测和品质检测［2］。本实验教学立足国家战略和云南省产业需求，基于学科交叉融合，创新性地设计教学内容，在实验教学中指导学生完成标杆数据确立、近红外光谱采集以及化学计量学模型构建等重要模块，将基础实验环节和理论模型学习相结合，使学生掌握先进的普洱熟茶滋味、年份预测及产地鉴别技术。在传授实验技能的同时，提高学生的科研素养、创新意识。

一、综合实验教学优势

（一）有利于知识探究

实验基于基础理论知识、硬件仪器操作及相关软件的使用，使学生掌握基于近红外光谱的普洱熟茶滋味、年份预测及产地鉴别技术。涉及硬件仪器主要包括用于标杆数据建立的液相色谱质谱联用仪以及小型化的近红外光谱仪。此外，实验环节还将光谱采集软件和化学计量学建模软件等现代化软件工具与实验实践环节相融合。通过将基础理论知识融入软硬件的使用，全方位提升学生的知识探究能力。实验内容与能力培养的对应关系见图1所示。

（二）有利于能力建设

综合实验过程注重学生多维能力的锻炼，强调学生在学习过程中的主动性和实践性，通过理论学习、实际操作和总结反思加深对理论知识的理解和应用，从而提高学生的问题解决能力和创新能力。在教师的指导下，学生自行分组，根据个性和优势分工协作，最终完成文献查阅总结、方案设计、实验操作、模型建立、数据分析等一系列考核点，通过多元素评价的方式培养学生解决实际问题的综合能力，实现“思—学—做—练”一体化的实践教学。

二、综合实验教学安排与评价考核

（一）教学学时分配

本综合实验学时分配涉及多模块教学内容，即教师讲授、样品处理及光谱采集、化学计量学模型优化和建立、结果分析及讨论四部分。各模块学时根据任务量和任务难度分配（见表1），教师全过程追踪学生实验进展和反馈，实时进行答疑和辅导，在弹性范围内根据实际情况调整教学学时，全面达成知识探究和能力培养的教学目标。

（二）评价考核方法

实验课程坚持多元素、全面化的评价原则，分为课前、课堂、课后三部分成绩，采取理论和实践成绩相结合的考核方式量化学生的学习成效。课前学习成绩主要考查预习过程中对基础知识的掌握情况，包括文献调研和预习清单的完成情况，总占比10％；课中主要考查实际实验操作、理论模型建立以及小组合作过程中的表现情况，包括样品处理及光谱采集、光谱预处理、特征变量筛选、小组讨论及展示，总占比70％；课后主要考查学生课后作业、最终理论模型对未知样品的定量预测效果及分类鉴别正确率，总占比20％。

三、综合实验教学实践

（一）样本收集与处理

收集不同品牌、产地、生产日期的价格范围从100元/千克至1700 元/千克的100份普洱熟茶样品用于滋味预测模型的建立；收集来自云南四个主要产区的2005—2022年的普洱熟茶（散茶、饼茶、沱茶）共204份用于年份预测模型的建立；以上样品进一步通过主成分分析（PCA）的score图筛选出四个产地的各35份样品，用于普洱熟茶产地鉴别模型建立。为减小普洱熟茶样品形态（散茶、饼茶、沱茶）对近红外光谱数据带来的影响，实验所用普洱熟茶样品经过打粉过筛（60目）处理，打粉后的样品密封后于-20 ℃冰箱保存。

使用便携式近红外光谱仪（杭州谱育科技有限公司，EXPEC 1330）进行普洱熟茶的近红外光谱采集。在收集光谱数据之前，预热20 min并进行仪器自检。每个茶粉样品取30 g放置在样品盘中，扫描波长为1 000～1 800 nm的波长范围下的近红外光谱数据，光谱间隔为1 nm。为减少误差，每份样品被连续检测三次，每次进行32次扫描，然后取三次的平均光谱用于化学计量分析。近红外光谱建模中可能由于数据采集或样本自身的特殊情况而造成样本明显偏离正常样本，会对模型的预测性能产生不良影响，因此需对异常样品进行识别和剔除。通过PCA的score图筛选出异常样品并剔除出样品集，剩下的样品用于后续年份预测模型和产地鉴别模型的建立。

（二）标杆数据的确立

通过高效液相色谱串联质谱对咖啡因和儿茶素等对苦味、涩味影响较大的物质进行定量分析，并作为普洱熟茶滋味成分含量的标杆数据。咖啡因及儿茶素类物质含量的检测方法参考本课题组已报道的高效液相色谱串联质谱方法［3］，所测样品中各物质成分的浓度，作为普洱熟茶物质成分含量定量预测模型的参照值。普洱熟茶的苦味、涩味感官量化得分根据GB/T23776—2018《茶叶感官审评国家标准》进行。感官审评小组由五名茶叶爱好者经过感官评价训练后组成。将咖啡因和表没食子儿茶素溶液作为苦味和涩味的参考标准，分别被稀释成五个梯度浓度并对应0到10的参照评分。取出五人感官评分中的最高分与最低分，取剩余三人评分的平均值作为该样品的感官量化评分的参照值。

（三）样品集的划分与交叉验证

在划分样品集时，所划分校正集的样本是否具有代表性对于模型的建立至关重要。普洱熟茶苦味、涩味及相关物质成分的预测模型按照校正集和预测集4∶1的比例划分；年份预测模型样品集的按照校正集和预测集2∶1的比例划分；产地鉴别模型样品集按照校正集和预测集3∶1的比例划分。在分类及定量预测模型的建立过程中，采用留一法交叉验证，以未参与训练过程的样品来校正和评价建立的模型。

（四）模型的优化和建立

采用偏最小二乘回归（PLSR）建立普洱熟茶滋味、年份预测模型，利用面积归一化（AN）、去趋势化（DT）、多元散射校正（MSC）、标准正态变换（SNV）等进行光谱预处理，利用随机青蛙（RF）和竞争自适应重加权采样（CARS）等进行特征变量筛选，对所构建的化学计量学模型进行优化。模型的优化及建立均在ChemDataSolution（大连达硕信息技术有限公司）软件中完成。通过模型所得的校正集相关系数（Rc）、校正集均方根误差（RMSEC）、预测集相关系数（Rp），预测均方根误差（RMSEP）、剩余预测残差（RPD）等参数评价预测模型的性能［4］。采用PCA结合以上光谱预处理及变量筛选的方法，建立产地鉴别模型，并通过正确率评价分类鉴别模型的性能。

四、综合实验教学结果分析

（一）普洱熟茶苦味、涩味预测模型的建立

在普洱熟茶滋味预测模型建立中，本实验利用近红外光谱数据结合参照值（品质成分含量、感官量化评分）使用PLSR方法建立了普洱熟茶中9种与苦涩味相关的品质成分含量的预测模型以及苦味、涩味两种感官属性的预测模型。通过比较不同光谱预处理方法以及变量筛选方法对PLSR模型性能参数的影响优化模型。咖啡因、儿茶素、儿茶素没食子酸酯、没食子儿茶素、没食子儿茶素没食子酸酯、表儿茶素、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸酯、苦味、涩味的最佳光谱预处理和变量筛选方法分别为1D+DT+CARS、AN+CARS、SNV+MSC+CARS、MSC+1D+RF、CS+CARS、MSC+CARS、CS+DT+CARS、CS+DT+CARS、AN+MSC+RF、1D+2D+CARS、1D+CS+CARS。实验结果表明，咖啡因等9种成分的Rp均在0.86以上，苦味和涩味评价模型均获得了较好的Rp（0.95以上）和RPD（3.5以上）。

（二）普洱熟茶生产年份预测模型的建立

在普洱熟茶生产年份预测模型建立中，利用多种光谱预处理方法以及变量筛选方法对模型进行优化，通过比较所建立模型的性能参数，选择MSC作为最优光谱预处理方法，其Rc、RMSEC、Rp、RMSEP、RPD分别为0.815、2.979、0.751、2.983、1.467。分别采用两种变量筛选方法进行特征波长筛选，减少无关与干扰变量，进一步提升模型预测性能，结果如表2所示，CARS对模型性能的提升效果大于RF。最优生产年份预测模型MSC+CARS-PLSR的Rc、RMSEC、Rp、RMSEP、RPD分别为0.831、2.844、0.836、2.563、1.470。

（三）普洱熟茶产地鉴别模型建立

通过光谱预处理方法以及变量筛选方法对建立的模型进行优化后，最终建立1D+CARS-PCA产地鉴别模型，该模型对校正集样品预测正确率达到0.99以上、预测集样品预测正确率可达到0.97以上，可较准确分辨出大理、普洱、临沧、西双版纳这四个产地的普洱熟茶。

结语

综合实验对培养学生文献调研和实验技能、模型建立和数据分析等能力有重要意义。本综合实验的设计和实施，能够鼓励学生树立科学精神与创新意识，从多元角度看问题，利用跨学科技术解决问题。通过样品制备、标杆数据建立和光谱采集锻炼学生的实践操作能力，通过PLSR模型的建立和优化培养学生数据处理和软件使用能力，引导学生注重自主学习以及知识和技能的综合运用，‌对复合型人才的专业培养具有重要的促进作用。

参考文献

［1］朱玲，崔建涛.新工科理念下食品质量与安全专业人才培养模式的探讨［J］.食品工程，2024（1）：109-112.

［2］中国食品科学技术学会食品真实性与溯源分会.食品真实性科学共识［J］.中国食品学报，2024，24（6）：479-485.

［3］范晓伟.普洱生茶加工过程中的品质相关化学成分研究［D］.昆明：昆明理工大学，2021.

［4］彭海洋，姜子烨，巫忠东，等.基于近红外光谱技术快速检测文山三七品质指标［J］.食品安全质量检测学报，2023，14（17）：215-222.

Comprehensive Experimental Design for Taste， Year Prediction and Origin Identification of Pu’er Ripe Tea

GU Ying， ZHANG Qi， ZHUANG Yong-liang