西湖龙井茶“狮、龙、云、虎、梅”字号的历史形成及其分布

历史上“狮、龙、云、虎、梅”老字号产区是西湖龙井茶核心产区,茶园主要分布在龙井、翁家山、杨梅岭、满觉陇、梅家坞等村落,其字号大致形成于清末民国期间,尤其是民国期间其产地细分已较为详细和明确。1949年后,老字号进行归并,形成了“狮峰龙井”“梅坞龙井”“西湖龙井”3个品类,目前加上后来新增的产地品类,统称为西湖龙井茶。

3个不同地域龙井茶香气组成异同的解析

选西湖产区、钱塘产区和越州产区12个龙井茶,以SDE法提取茶叶香气,用GC-MS配合标准样品定性和定量分析,再以聚类分析探讨产区之间茶叶香气组成及含量的差异。分析结果表明:西湖产区龙井茶香气组分的数量较多、香气含量较高,尤其是芳樟醇、己酸叶醇酯、β-紫罗兰酮、橙花叔醇、苯甲醛、壬醛、香叶醇、雪松醇和反式呋喃型芳樟醇氧化物9种重要香气组分的含量较高。以这9种组分的含量为变量,以茶样为实体,作聚类分析。将13个茶样分为两组,来自西湖产区的6个龙井茶样和来自钱塘产区、越州产区的茶样各1个茶样聚为一组;其余5个茶样聚为一组。双浦镇虽属于西湖产区,但该地龙井茶香气和西湖产区的龙井茶样有一定差异;敬亭绿雪不能和西湖产区龙井茶聚为一类。据此认为:(1)原产地的西湖龙井茶香气的成分多、含量丰富;钱塘产区和越州产区龙井茶香型比较接近,各有一个优质茶样与西湖产区龙井茶聚为一类;敬亭绿雪距离原产地远,其香气组成与西湖产区龙井茶差别大。(2)可以选用合适参数,再以多元分析方法明确揭示几个茶区龙井茶香气的差异。

西湖龙井茶对高脂高果糖饮食小鼠肠道菌群的调节作用

越来越多的研究表明,肠道菌群及其介导的微生态环境在高脂高果糖饮食引起的相关代谢障碍中发挥着关键作用。本研究首先探究了西湖龙井茶对常规饮食小鼠肠道菌群的作用,随后构建高脂高果糖饮食小鼠模型,进一步研究西湖龙井对预防高脂高果糖饮食小鼠脂质积累、肠道屏障功能损伤和肠道微生态紊乱的效果。结果表明:西湖龙井茶汤能够抑制高脂高果糖饮食小鼠的体质量上升和脂肪积累,有效改善代谢紊乱。进一步探究西湖龙井对高脂高果糖饮食小鼠肠道稳态的保护作用时发现,西湖龙井茶汤处理抑制了小鼠肠道上皮细胞低氧诱导因子-1α(hypoxia inducible factor-1α, HIF-1α)及其靶基因烯醇化酶-1(enolase-1, ENO1)和乳酸脱氢酶A(lactate dehydrogenase A, LDHA)的表达。此外,西湖龙井茶汤干预可以降低小鼠肠道厚壁菌门/拟杆菌门菌群丰度的比值,使norank_f_Muribaculaceae等益生菌富集,且高脂高果糖饮食+低浓度茶汤处理下毛螺菌科菌群富集,高脂高果糖饮食+高浓度茶汤处理使颤螺菌属菌群的相对丰度增加。本研究结果为龙井茶通过改善肠道菌群紊乱来调节脂肪积累提供了理论依据,为饮茶能够改善肠道健康、发挥降脂减肥作用提供了理论支持。

新版浙江省地方标准《龙井茶加工技术规程》(DB33/T 239—2023)解读

研究介绍了新版浙江省地方标准《龙井茶加工技术规程》(DB33/T 239—2023)修订的背景,解读了新旧版标准在内容上的异同,特别是新版标准基于鲜叶档次细化了机械加工工艺流程,优化调整了部分机制工序与参数,增加了模式图;针对当前龙井茶生产现状,提出了根据鲜叶档次选用合适的工艺流程,鲜叶摊放要兼顾摊放时间、失水速率和含水率,以及应把握好机械加工配套技术等措施和建议。

茶文化进校园对西湖龙井茶制作技艺的保护作用——以“西湖育春色”西湖龙井展为例

现阶段国内极其重视西湖龙井茶非遗相关的保护与传承,其中西湖龙井茶炒制技艺的保护传承尤为重要,是西湖龙井茶品牌发扬至今的关键。然而大众对于西湖龙井茶炒制技艺的了解程度浅显,且尚未形成保护西湖龙井茶炒制技艺的观念,缺乏学习技艺的渠道,因此西湖龙井茶炒制技艺的知识普及工作亟待完善。从娃娃抓起,利用企事业单位的社会资源,让茶文化进校园,进社区,发挥博物馆的领头作用,本文以中国茶叶博物馆“西湖育春色”西湖龙井茶展为例,分析茶文化进校园对西湖龙井茶制作技艺的保护作用。

西湖龙井茶的守护者——记先父戚国伟先生的一生

先父戚国伟先生一生致力于西湖龙井茶事业,全身心的投入其中60余年,终生爱茶、事茶、护茶。不仅做好公司的经营,还对西湖龙井茶的品牌发展和传承起到了举足轻重的作用,是西湖龙井茶重要的守护者、守望者和传承者。

电脑控制型龙井茶炒制机的研究

电脑控制型龙井茶炒制机由电脑控制器、多功能机和执行机构组成。将优化的龙井茶加工工艺参数贮存在控制器的芯片中,计算机对龙井茶加工过程的温度、时间、转速以及加压、停机等动作进行自动控制,实现了龙井茶青锅和辉锅的自动化加工。控制器贮存有12条龙井茶加工程序,供不同环境、不同鲜叶原料条件下选用。用电脑控制型龙井茶炒制机加工的龙井茶品质超过或接近手工炒制的茶样。从而解决了龙井茶生产依赖炒制工人的技术这一问题,同时提高了名优茶加工的自动化水平。

近红外光谱和模式识别技术在西湖龙井与浙江龙井茶叶鉴别中的应用

为了鉴别西湖龙井和浙江龙井茶叶,采用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法建立了识别模型。先对原始光谱进行标准正态变换(Standard Normal Variant,SNV)预处理,然后分别采用最小二乘判别分析(Partial Least Square Regression-discriminantAnalysis,PLS-DA)、最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)和径向基人工神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)三种模型对西湖龙井和浙江龙井茶叶进行预测。最小二乘支持向量机参数通过网格搜索和完全交叉验证得到优化。经优化后,惩罚系数(γ)和核函数参数(δ~2)分别为229.1和124.9;RBFNN最佳隐藏层神经元个数为27个。通过比较可知,LSSVM的预测性能最好,其校正集均方根误差(RMSECV)和相关系数(R^2)分别为0和1,验证集均方根误差(RMSEP)和相关系数(R^2)也分别为0和1,分辨正确率为100%。

温度变化对机制浙江龙井茶品质的影响

经过对机制龙井茶过程中青锅温度变化的５０多次的测试、比较、分析和辉锅温度变化的３０多次测试、分析，又结合产品的感官审评，结果表明，有利于机制龙井茶品质形成的温度为：①青锅槽壁起始温度控制在１５０～１８０℃，整个过程温度控制在１２０～１８０℃，且低于１５０℃的时间不能太长（一般应少于３ｍｉｎ）；②锅槽空气起始温度控制在９０～１０５℃，整个过程控制在８０～１２５℃；③辉锅槽壁温度控制在１２０～１４５℃。

应用电子鼻判别西湖龙井茶香气品质

根据电子鼻工作原理与西湖龙井茶香气特征,探索利用电子鼻判别西湖龙井茶等级的方法。该研究提出顶空瓶内茶水直接混合的香气制备法,增强电子鼻响应信号、减少人为冲泡误差;合理选择电子鼻顶空进样及信号采集参数,提高香气指纹图谱信噪比;采用不同等级茶样循环交叉排列采集,增加传感器的适应性,剔除仪器系统误差;经校正集与预测集的样本划分,提高模型建立的可靠判别样本集。利用软独立建模分类法(SIMCA)建立不同等级西湖龙井茶判别模型,等级分类正确率高达95%以上,实现了西湖龙井茶的智能分等分级。

顶空蒸馏萃取法结合GC-MS/GC-O技术分析龙井茶的特征香气成分

采用顶空蒸汽蒸馏萃取法提取龙井茶的香气成分,以气相色谱-质谱联用(GC-MS)结合气相色谱-嗅闻(GC-O)技术,对龙井茶的特征香气成分进行了分离鉴定.共鉴出75种香气成分,其中醇类24种,醛类8种,酮类10种,酯类6种,杂环类16种,其他11种.采用气相色谱-嗅闻(GC-O)结合芳香萃取物稀释分析(AEDA)技术分离出49种活性香气成分,其中对龙井茶香气贡献较大的有橙花叔醇、二氢猕猴桃内酯、2-乙基吡嗪、2-乙酰基呋喃、芳樟醇、1-乙基-2-甲酰基吡咯、环氧芳樟醇、水杨酸甲酯、苯甲醇、苯乙醇、吲哚、2-乙基-3,5-二甲基吡嗪、β-紫罗兰酮、顺式茉莉酮、茉莉酮酸甲酯、香豆素.

龙井茶叶品质的电子鼻检测方法

针对茶叶品质感官审评的不足,采用电子鼻检测手段,对4个不同等级的龙井茶作等级判别。对传感器信号进行多因素方差分析得出:不同容器容积和不同采样时刻对传感器的响应信号有着显著的影响。通过主成分(PCA)、线性判别(LDA)和BP神经网络方法对各茶叶样品进行了分类判别。PCA对于等级差别较近的茶叶区分结果不太理想;而LDA相对于PCA有较好的区分效果;设计BP神经网络拓扑结构为30-12-4,通过对网络进行适当训练,总的测试回判率可达到90%。

毛叶茶和龙井茶提取物的抗瘤作用以及对DNA拓扑异构酶Ⅱ的抑制作用

作者用噻唑蓝(MTT)法研究了毛叶茶提取物(毛茶C)和龙井茶提取物(龙井A)对人宫颈癌HeLa细胞、鼻咽低分化鳞癌CNE_2细胞和胃低分化粘液腺癌MGC—803细胞的细胞毒作用。毛茶C对上述3种细胞株的半数抑制浓度(IC_(50))分别为495.6μg/ml、243.4μg/ml、268.6μg/ml;而龙茶A分别为421.1μg/ml、311.4和274.6μg/ml。体内抑瘤试验表明,毛茶C在2.5—10mg//kg剂量范围内,对小鼠艾氏腹水癌实体型(ESC)有明显抑制作用,抑瘤率为17.8％—48.3％;对小鼠网织细胞肉瘤(L_2)的抑瘤率为28.3％—54.5％;龙茶A在2.5—10mg/kg剂量范围内对艾氏实体瘤ESC的抑制率为31.5％—49.4％;对L_2的抑瘤率为35.8％—50％。而二种茶叶提取物对小鼠肉瘤S—180仅有边缘的抗瘤活性。用琼脂糖凝胶电泳方法则得毛茶C和龙茶A在1—50μg/ml浓度范围内,对DNA拓扑异构酶Ⅱ的抑制率分别为75—100％,抑酶作用有明显的量效关系。在50μg/ml浓度均可抑制全部酶活性,推测DNA拓扑异构酶Ⅱ可能是这两种茶叶提取物的靶酶。

基于矿物元素指纹的龙井茶产地溯源

龙井茶由于外形、工艺的一致性,无法通过外观特征来识别其产地,茶叶中元素组成因气候条件和土壤类型不同而有所差异,形成茶叶产地的元素指纹。本研究通过测定不同产区龙井茶中多种元素含量及同位素比率,借助化学计量学工具建立龙井茶产地区分模型。从西湖龙井、越州龙井和钱塘龙井3个产区采集102个春茶样本,采用微波消解-电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)、电感耦合等离子体发射光谱(ICP-AES)、稳定同位素质谱(EA-IRMS)测定51种元素含量及18种元素同位素比率;运用正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)、逐步线性判别分析(FLDA)、决策树C5.0和神经网络(BP-ANN)4种判别方法对龙井茶进行产区判别。结果表明,4种方法所构建的模型对模型构建样本回代验证的正确判别率均在92%以上,而4种模型的交叉验证准确率以FLDA准确率最高,达到92.17%,决策树C5.0和BP-ANN模型略低,但也在84%以上,4种模型对外部样本的预测准确度均在80%以上,其中以OPLS-DA最高,达93.33%。不同产区龙井茶的矿质元素指纹结合化学计量学工具可以有效对龙井茶产地进行溯源;FLDA和OPLS-DA模型较适合龙井茶产地溯源。通过多元统计分析建立不同产区龙井茶判别模型,为龙井茶品牌的原产地保护提供了鉴定。

龙井茶摊放过程中β葡萄糖苷酶活性变化

对龙井茶鲜叶摊放过程中β葡萄糖苷酶活性的变化研究表明: 鲜叶摊放2 小时, 酶活性就达到最高水平, 而后便逐渐下降, 品种间虽有差异, 但趋势基本一致。3 个品种摊放叶的酶活性以水古茶最高, 其次是龙井43 和鸠坑种。在温度较低(20 ℃左右) 和相对湿度较大(90% 左右) 时, 酶活性在6 ～8 小时仍保持较高水平, 而在温度较高(25 ℃) 和相对湿度较低(75 % —80 % ) 时, 摊放2 小时后, 酶活性就大幅度下降到较低的水平, 因此, 要达到传统工艺上的摊放要求, 宜以低温(20 ℃以下) 高湿( 相对湿度90 % 以上) 环境下摊放为妥。

基于高光谱分析技术的机炒龙井茶等级识别方法

随着机炒龙井茶外形和色泽趋向统一整齐,茶叶的内在品质相应成为评判等级的关键,由此,该文提出了一种高光谱与支持向量机分类相结合的技术,进行基于机炒龙井茶内在品质的等级识别方法研究。应用高光谱技术提取了龙井茶在350～2500nm波长范围内的吸收深度、吸收面积、红边位置、红谷位置、归一化植被指数等光谱特征参数,并对这些特征参数与茶叶等级的相关性进行了研究;然后利用带惩罚系数C的支持向量机分类理论,以光谱特征参数为输入量,分析确定了模型中关键的核函数和分类函数,构建了龙井茶等级识别模型,并进行了不同等级机炒龙井茶的分类识别验证。结果表明:采用所研究的方法和建立的模型对龙井茶进行等级分类准确率达到98.3%,证明应用该方法进行机炒龙井茶的等级分类识别是可行的。

西湖产区不同茶树种西湖龙井茶的主要生化成分分析

研究分析了西湖龙井茶原产地保护区中最主要三个茶树品种即龙井群体种、龙井长叶和龙井43采制的西湖龙井茶主要生化成分。结果表明,龙井43、龙井长叶和龙井群体种西湖龙井茶茶氨酸含量分别为18.10、12.48、17.98mg/g;游离氨基酸含量分别为46.79、45.64、46.00mg/g;咖啡碱含量分别为37.54、37.39、34.65mg/g;没食子酸含量分别为1.79、1.53、1.42mg/g;水溶性糖含量分别为33.31、33.67、36.75mg/g;水溶性蛋白质含量分别为12.42、16.55、36.05mg/g;茶多酚含量分别为314.86、307.18、303.92mg/g,并分析了此三个品种茶的儿茶素单体的组成及其含量。

基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究

为探索科学、客观的茶叶品质评价方法,以大佛龙井茶为分析对象,采用近红外光谱偏最小二乘法(NIRS-PLS),分别建立了干茶色泽、汤色、香气、滋味、叶底单因子得分及五因子总分、六因子总分共7个定量分析模型。结果表明,在主成分因子数不大于10的情况下,各模型校正相关系数Rc为90.48%～98.43%,校正均方根误差RMSEC为1.14～2.09,预测相关系数Rp为90.00%～96.65%,预测均方根误差RMSEP为1.52～2.84,7个模型校正集和预测集均获得较高的拟合度;其中五因子总分模型预测性能最好(Rp为96.65%、RMSEP为1.52),同时,总分模型精度均高于单因子模型。研究结果表明应用近红外光谱法进行大佛龙井茶的品质评价是可行的。

顶空固相微萃取-气相色谱/质谱法结合保留指数法测定龙井茶的香气成分

采用顶空固相微萃取(headspace solid phase micro-extraction,HS-SPME)和气相色谱-质谱(gas chromatographymass spectrometry,GC-MS)结合保留指数法分析龙井中的挥发性成分。以茶叶香气成分的种类和数量为参照,考察HS-SPME的最佳萃取条件;同时优化色谱分离条件;利用优化的HS-SPME-GC/MS条件分析龙井茶中的挥发性成分。结果表明,运用HS-SPME-GC/MS能有效测定龙井茶中的挥发性成分,这些挥发性成分中主要含有醇类(31.14%)、酯类(15.66%)、酮类(10.42%)、杂环类化合物(15.00%)等。顶空固相微萃取-气相色谱质谱法结合保留指数分析是一种快速有效分析龙井茶香气成分的方法,可提高定性分析的准确性和效率,使定性结果更加可靠。该定性分析方法也为其他复杂样品中挥发性成分分析提供参考。