丹霞系列白毛茶新品种（系）加工白茶的感官品质比较

对粤北仁化白毛茶群体中选育出的丹霞1号、2号(CK)、3号、5号、6号、8号、9号10号和13号等9个无性系新品种(系)的芽叶性状及其1芽1叶原料加工白茶的感官品质特征进行了比较研究.结果表明:(1)不同的参试新品种(系)芽叶性状上存在较大差异,总体可划分为芽头特大、肥大(壮)、细长,叶形长椭圆、椭圆和圆形,叶色深绿、绿、浅绿或黄绿,叶质柔软、硬、硬厚,叶身内折、平、稍背卷等3大类;(2)制茶感官审评显示,6个新品种(系)加工的白茶品质特征各异,但都是适制“甜醇鲜爽、花香毫香凸显”型高级白茶,其中:丹霞1号制作白茶呈现出“蜜韵花香型”感官特征,丹霞3号表现为独特、愉快的“脂粉香带药香”,丹霞5号具有愉快的“松木甜香”,丹霞8号为浓郁、愉快的“芳草气带草果药香”,丹霞6号、9号芽头肥大、茸毛亮白,兰香甜韵浓郁持久;丹霞10号呈现细腻、愉快的“柠檬香(柚叶)香气”,丹霞13号综合品质稍差,表现为“清甜微花香”特点;除丹霞13号综合得分稍低于丹霞2号对照外,其他各个新品种(系)加工白茶的感官品质均达到或超过对照种,综合品质次序表现为:丹霞1号≥丹霞9号≥丹霞8号＞丹霞5号≥丹霞10号≥丹霞6号＞丹霞3号≥丹霞2号＞丹霞13号.     

广东主要茶区春季杂草群落调查与区域差异分析

探明广东茶园春季杂草基本情况,为茶园杂草防控提供基础数据。2020年3—5月,在广东省粤东、粤西、粤北3个茶叶主产区31个茶园共620块样方开展茶园杂草群落调查,采用七级目测法,记录样方杂草种类及生长优势等级。调查共发现杂草313种,出现频度高于10%的杂草有126种,其中菊科杂草23种、禾本科12种、茜草科8种、蔷薇科7种、唇形科6种、蓼科5种、豆科4种,以上7个科共包含杂草65种,占据126种杂草的51.5%。出现频度前10杂草分别为小蓬草Erigeron canadensis(83.87%)和菝葜Smilax china(80.65%)、鸭跖草Commelina communis(77.42%)、积雪草Centella asiatica(74.19%)、野茼蒿Crassocephalum crepidioides(74.19%)、酢浆草Oxalis corniculata(74.19%)、地菍Melastoma dodecandrum(70.97%)、鬼针草Bidens pilosa(70.97%)、长萼堇菜Viola inconspicua(67.74%)、一点红Emilia sonchifolia(67.74%)。生长优势度前10杂草分别为小蓬草(17.42%)、鬼针草(17.19%)、鸭跖草(17.10%)、酢浆草(15.11%)、假臭草Praxelis clematidea(12.58%)、白茅Imperata cylindrica(12.19%)、野茼蒿(12.06%)、阔叶丰花草Spermacoce alata(10.90%)、红花酢浆草Oxalis corymbosa(10.65%)、地菍(9.81%)。粤东、粤西和粤北茶区优势杂草存在显著差别,粤东地区以鬼针草、小蓬草、华南鳞盖蕨Microlepia hancei等杂草为主;粤西茶区以阔叶丰花草、微甘菊Mikania micrantha、鸭跖草、假臭草等杂草为主;粤北茶区以小蓬草、空心泡Rubus rosifolius、白茅为主。调查初步探明广东主要茶区春季杂草分布状况,为各茶区杂草防控提供数据支持。     

EGCG防治糖尿病作用及机制研究进展

表没食子儿茶素没食子酸酯(Epigallocatechin gallate,EGCG)是绿茶中的主要活性成分,具有抗癌、抑制肥胖、缓解代谢综合征等功效。本文总结EGCG预防和缓解糖尿病的相关研究,从降血糖功效、胰岛素抵抗、胰岛素分泌、糖尿病常见并发症等方面综合分析和阐述EGCG的作用机制,以期为绿茶缓解代谢综合征研究提供理论支持。     

基于数据融合策略的红茶发酵程度判别

发酵是红茶加工过程中关键的一道工序,对红茶的品质形成有着重要影响。该研究以大叶种英德红茶中的英红九号为研究对象,试验收集了204份不同发酵时间的红茶样品并使用便携式近红外光谱仪和工业相机获取红茶发酵中的信息,基于近红外光谱数据、图像数据和数据融合策略分别建立了红茶发酵程度判别模型。通过分析茶多酚和儿茶素类含量的变化,将红茶的发酵划分为3个阶段,即发酵不足、发酵适度和发酵过度。采用Savitzky-Golay光滑对原始光谱进行预处理,利用竞争自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）、连续投影算法（Successive Projections Algorithm, SPA）和主成分分析（Principal Components Analysis, PCA）对近红外光谱变量进行降维处理;相应地,图像进行去阴影后提取了9个颜色特征变量,采用皮尔森（Pearson）相关分析和主成分分析进行特征变量提取。最后采用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分别建立了基于近红外、图像和两者数据融合的分类模型。结果表明,在建模数据相同的条件下,非线性的支持向量机模型性能优于线性判别分析模型。单一传感器数据建模效果不佳,近红外光谱和图像判别模型的预测集最大准确率仅为83.82%和73.53%。低层次数据融合建模效果较单一传感器数据建模无明显提升,而中层次的数据融合建模效果比单一数据建模均有显著提高,其中SPA提取光谱变量结合Pearson提取图像变量建立的判别模型效果较佳,校正集和预测集准确率分别达到了97.06%和95.59%。研究表明,近红外光谱和视觉结合的中层次融合策略可以作为一种快速判别红茶发酵程度的方法,研究结果为红茶发酵程度构建等级模型与判别奠定了一定的理论基础,为红茶发酵的自动化检测提供了重要依据。