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。

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。

浅析茶文化的传承与数字化品牌保护——以西湖龙井为例

探讨了茶文化传承中面临的挑战以及数字化品牌保护对于茶品牌的重要性,并以西湖龙井为案例展开分析。 茶文化传承面临市场竞争、商业化压力、传承困境和技术发展等多方面挑战。针对这些挑战,数字化品牌保护被提出作为 解决方案之一。论文阐述了建立知识产权保护体系、加强版权保护与防伪技术应用、加密和安全技术的应用、监测与维护 网络安全,以及建立数字化品牌管理机制等关键措施。该研究旨在呼吁加强茶文化传承的保护,同时,利用数字化手段保 护西湖龙井等茶品牌的独特性和市场地位。

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。

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。

基于稳定同位素比率差异的西湖龙井茶产地溯源分析

通过测定不同产区扁形茶稳定同位素比率,借助化学计量学工具探索建立西湖龙井茶产地区分模型。从山东、四川、浙江、贵州等扁形茶主产区代表性取样,采用稳定同位素质谱测定样品中碳、氢、氧、氮、锶、铅、镉稳定同位素比率,对其进行方差分析,采用逐步线性判别(FLDA)、决策树C5.0和神经网络方法构建模型进行产地区分。结果表明,不同产地扁形茶中稳定同位素比率表现出产地差异。δD、δ18 O受陆地效应和高程效应影响较大,并且二者有较好的正相关关系,88 Sr/86 Sr比值随地区纬度增加而增大,在不同产地扁形茶间差异尤为显著。FLDA和BP-ANN模型对外部样本的预测能力相对较差,分别为76%和84%;决策树算法模型回代验证准确率为91.35%,对外部样本的预测准确度达到92%。结果表明,在西湖龙井茶产地判别中,采用基于稳定同位素比率的决策树算法模型可取得较好的效果。

西湖龙井不是技术,是技艺

“这些老茶树到底生长多少年了,就算老茶农也不一定清楚,都是一辈辈传下来的。”走在茶山小道上,十四届全国人大代表、国家级非物质文化遗产项目“西湖龙井采摘和制作技艺”传承人樊生华指着两边的茶树对《方圆》记者说。

基于近红外的PLS量化模型鉴定西湖龙井真伪的研究

对西湖龙井进行原产地精确鉴定是规范市场,打击假冒伪劣的迫切需求。文章利用近红外技术对西湖龙井的真伪鉴定进行了研究,提出了一种模型以进行西湖龙井鉴别的新方法。结果表明,利用西湖龙井茶和其他地区以龙井加工工艺制成的扁形茶全区域的近红外原始光谱,分别对其进行赋值,采用PLS法建立了西湖龙井的预测模型(主成分数为15),通过预测值和西湖龙井的临界值进行比对实现了对西湖龙井的真伪的准确鉴定。对70份定标样品和24份外部验证未知样品鉴定结果的准确率都达到了100%,证明利用定量分析的PLS法建立的模型能有效准确地进行西湖龙井的真伪鉴定。

基于气质联用/气相色谱-嗅觉测定技术的西湖龙井茶特征香气成分分析

采用动态顶空(微阱捕集法,Itex)提取西湖龙井茶汤的香气物质,应用气质联用/气相色谱-嗅觉测定技术同时测定其挥发性呈香成分和嗅感特征,结合检测频率分析初步确定二甲硫醚、2-甲硫基丙醛、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、芳樟醇、α-松油醇、香叶醇和顺-茉莉酮为西湖龙井茶的特征香气成分。

冲泡过程中西湖龙井茶黄酮苷类浸出特性及滋味贡献分析

本研究提出了一种基于HPLC的茶叶黄酮苷类物质检测方法,采用此方法分析了西湖龙井茶中黄酮苷类物质在不同冲泡条件下的浸出特性,并通过Dot值(浓度与阈值的比值)分析黄酮苷类物质对茶汤滋味的影响。结果表明:(1)该检测方法可以较好地分离和测定茶叶中11种黄酮苷类物质;(2)传统冲泡条件下,西湖龙井茶中以杨梅素-3-O-半乳糖苷(Myr-gala)和槲皮素-3-O-芸香糖苷(Que-rut)为主,随着冲泡温度的提高和时间的延长,11种黄酮苷类物质除了山柰酚-3-O-芸香糖苷(Kae-rut)外,都呈不同程度的增加,其中槲皮素-3-O-芸香糖苷(Que-rut)和槲皮素-3-O-半乳糖苷(Que-gala)的浸出速率较快,而杨梅素-3-O-鼠李糖苷(Myr-rha)和牡荆素-2"-O-鼠李糖苷(Vit-rha)的浸出速率较慢;(3)通过Dot值分析,槲皮素-3-O-芸香糖苷(Que-rut)、槲皮素-3-O-半乳糖苷(Que-gala)和杨梅素-3-O-半乳糖苷(Myr-gala)的Dot值均高于10,可能是茶汤滋味的重要贡献物质。

信阳毛尖与黄山毛峰及西湖龙井的香气成分分析

以信阳、黄山、杭州的茶树鲜叶为原料,分别加工成信阳毛尖、黄山毛峰、西湖龙井,其中信阳的鲜叶由3个公司加工成3个信阳毛尖茶样,共5个茶样,采用同时蒸馏萃取法(SDE法)提取香气物质,结合感官审评和GC–MS,分析3种名优绿茶的香气特点及成分构成。结果表明:3个信阳毛尖茶样香气均表现为清香,黄山毛峰茶样香气馥郁带兰花香,西湖龙井茶样香气浓郁带高火香;5个茶样共检测出香气成分74种,其中共有香气成分24种,5个茶样中的香气成分均以醇类物质的含量最高;信阳毛尖茶样中含量较高的成分有β–芳樟醇、壬醛、环氧芳樟醇、反香叶醇、δ–杜松烯、反–橙花叔醇、棕榈酸、反式植醇;黄山毛峰茶样含量较高的成分有棕榈酸、β–芳樟醇、反香叶醇、壬醛、己醛、反式植醇、环氧芳樟醇、庚醛,且在黄山毛峰茶样中检测出苯乙醛、脱氢芳樟醇2种独有的令人愉悦的香气成分;西湖龙井茶样含量较高的成分有β–芳樟醇、反香叶醇、环氧芳樟醇、壬醛、顺氧化芳樟醇、己醛、δ–杜松烯、δ–杜松醇,西湖龙井茶样中检测出烷烃类和吡嗪类物质的数量较多,但未检测出棕榈酸。

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。

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。

西湖龙井茶品质的智能嗅觉识别

通过电子鼻采集不同等级、树种和产地西湖龙井茶的智能嗅觉指纹图谱,利用主成分分析得分矩阵研究等级、树种和产地指纹信息对茶叶品质的影响程度,基于软独立模型分类分析方法建立茶叶等级、树种和产地的3类智能嗅觉判别模型。结果表明,不同等级西湖龙井茶的电子鼻信号差异最大;在涵盖不同树种和产地信息的样品中,电子鼻能准确预测品质相近的高档等级(精品、特级和一级)茶叶,等级判别正确率基本达到100%。树种与产地特征对于茶叶品质的影响程度比较接近,并且同一等级、同一产地下不同树种模型和同一等级、同一树种下不同产地模型的判别正确率基本都达到92%以上。在此基础上,提出了首先利用电子鼻进行等级划分,然后在同一等级下进行树种鉴定和产地判别的西湖龙井茶品质智能嗅觉快速检测策略。

西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型

基于西湖龙井茶主栽品种(龙井43和龙井群体种)开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型。结果表明:积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差(MAE)分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d。3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。

不同加工工艺西湖龙井茶品质差异特性分析

为明晰不同加工工艺西湖龙井茶的品质特性差异,采用全机制、一青机制后手工、二青机制后手工、全手工等4种方式加工西湖龙井茶,比较分析感官品质和理化成分含量,并分析色差值与汤色的关系。结果表明,一青机制后手工、二青机制后手工工艺的茶外形优于纯手工工艺的茶叶,一青机制后手工工艺的西湖龙井茶滋味、香气与纯手工工艺的茶叶相当,且优于全机制工艺,即扁形炒制机青锅1次与手工辉锅结合的一青机制后手工工艺有利于提升西湖龙井茶品质;4种方式加工的西湖龙井茶的茶多酚含量、咖啡碱含量、游离氨基酸含量、L值差异不显著(P>0.05),a值、b值差异显著(P<0.05);一青机制后手工工艺有利于西湖龙井茶EGCG、GCG、谷氨酰胺、茶氨酸等关键风味化学物质的保留。采用一青机制后手工的创新工艺,显著改善了全机制西湖龙井茶滋味和香气品质,与全手工工艺的西湖龙井茶品质相当,可为西湖龙井茶品质提升提供技术支持和理论依据。

西湖龙井茶主要呈味物质浸出浓度与速率的研究

利用正交试验设计,研究了冲泡水温与冲泡时间、冲泡水温与冲泡次数对西湖龙井茶冲泡效果的影响。对茶汤中的氨基酸、茶多酚、咖啡碱、水浸出物的含量进行测定,结果显示,一次冲泡时,茶汤中各种成分的浸出浓度与冲泡时间呈正相关,各种成分的相对浸出速率为咖啡碱>氨基酸>水浸出物>茶多酚。分次冲泡时,酚氨比随冲泡次数的增加而大幅增加。各种成分浸出浓度据温度的不同在第1泡或第2泡出现最高值,第3泡之后开始急剧下降。

法布里干涉、傅里叶变换近红外光谱仪采集西湖龙井茶近红外光谱的比较

本文介绍了基于法布里干涉的便携近红外光谱仪的仪器性能和干涉原理,并且以西湖龙井茶为例,与傅里叶变换型近红外光谱仪所采集的近红外光谱进行了比较。结果表明,两种仪器采集的光谱数据之间的相关系数(r)可以达到0.9927,一阶导数谱数据间的相关系数可达到0.9815。基于法布里干涉的便携近红外光谱仪在性能方面可以与傅里叶变换近红外光谱仪相媲美。然而,便携近红外光谱仪在农产品品质分析方面更广泛地应用还需要进一步研究。

基于近红外光谱的西湖龙井茶产地的精细判别

不同产区的西湖龙井茶的品质具有差异。采用近红外光谱技术和光谱预处理、主成分分析和判别模型等数学方法鉴别了分别产自龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区的西湖龙井茶。结果表明,二阶导数光谱预处理方法对去除近红外光谱中的噪音最有效,贝叶斯判别分析是这三个地区产的西湖龙井茶的最佳判别模型。在模型中输入5个主成分数后,最佳的原始判别率和交叉验证判别率分别为100%和82.35%。在交叉验证判别中,产自葛衙庄、龙井村和梅家坞的茶叶的判别正确率分别为80%、83.33%和83.33%。因此,该模型可以用于龙井村、梅家坞村和葛衙庄三个地区产的西湖龙井茶的鉴别,为西湖龙井茶产区的判别提供理论依据。

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%。