贵州十大名茶挥发性成分的分析

乙醚超声提取贵州十大名茶的挥发性成分,并通过气相色谱-质谱联用法对挥发性成分进行分析结果表明,贵州十大名茶的挥发性成分的种类及含量差异较大,在各种茶叶的挥发性成分中,醇类及酯物质的含量较高。     

115份贵州茶树资源氨基酸和茶氨酸分析与特异资源筛选

为筛选高氨基酸和高茶氨酸茶树资源,探明贵州茶树资源氨基酸和茶氨酸特性,本研究分别利用分光光度法和高效液相色谱法测定115份贵州地方茶树资源春季一芽二叶生化样的氨基酸总量和茶氨酸含量。结果表明：115份茶树资源的氨基酸总量在0.95%～7.96%,平均值为3.40%;茶氨酸含量在0～3.80%,平均值为1.58%;茶氨酸占比在0～67.66%,且集中分布于40%～<60%。在这115份茶树资源中,发现特异高氨基酸(氨基酸总量≥5%)茶树资源11份、特异高茶氨酸(茶氨酸含量≥3%)茶树资源3份。不同地方的茶树资源,其氨基酸总量和茶氨酸含量存在较大差异,其中,贵定、黎平和石阡的茶树资源表现出较高的氨基酸总量和茶氨酸含量,而三都和普安的茶树资源氨基酸总量和茶氨酸含量显著(P<0.05)低于其他地方。来自三都的突肋茶(Camellia costata)资源表现出更原始的生化性状,均未检测出茶氨酸。聚类分析结果显示,115份茶树资源可分为5类,其中,石苔14号以远高于其他资源的氨基酸总量和茶氨酸含量单独分为一类。     

采摘花芽对春茶产量与品质的影响

茶树是以收获叶片为主的经济作物。生产上,茶树旺盛的生殖生长会消耗大量营养,影响茶叶的产量和品质。通过比较有无花芽和采摘花芽对春茶产量和品质的影响,为茶园管理提供理论依据和指导。以中茶108为材料,试验设3个处理：T1为有花芽未采摘,T2为采摘花芽,T3为无花芽。在春茶期,分别于3月15日、3月18日、3月22日和3月25日进行采样,测定产量和品质。结果表明,开花会显著降低春茶产量,与有花芽的T1相比,T3处理前3次采摘分别增加了114.3%、55.1%和76.5%。可采摘芽头数量也呈现相同的趋势,与T1相比,T3处理各个时期鲜叶芽头数分别增加了100%、55%、31.6%和9.9%。T2摘花处理也能够显著提高可采摘芽头数量。茶树开花与采摘花芽处理对春茶期间茶叶百芽重的影响主要表现在第1次采摘时,T1处理百芽重最低,T3处理的百芽重最高,达到3.1 g。对茶叶品质成分进行研究发现,无花芽的T3处理鲜叶氨基酸和茶多酚含量均显著高于有花芽的T1处理;与T1处理相比,摘去花芽后T2处理的鲜叶氨基酸和茶多酚含量均有不同程度增加。不同处理间鲜叶养分含量存在一定的差异,并且主要体现在磷(P)、钾(K...     

苕溪流域茶园不同种植模式下地表径流氮磷流失特征

为探讨苕溪流域不同种植模式下茶园地表径流氮磷养分流失特征,于2010年5-10月对等高种植和顺坡种植2种种植模式下茶园地表径流水样进行取样测定,分析径流水样中的氮磷元素各指标的含量、形态特征及其随时间的变化规律。结果表明:无论是顺坡种植还是等高种植,茶园径流中氮素各指标含量的峰值均出现在6月底或7月初,茶园径流中磷素各指标含量的峰值出现在6月底、7月初或9月初。在整个监测时期内,等高种植茶园径流中总氮、硝氮、铵氮含量分别比顺坡种植茶园低8.54%～43.01%,4.05%～46.70%,5.92%～33.19%,但2种种植模式间不存在显著差异;等高种植茶园径流水中总磷、可溶态总磷、颗粒态磷的含量分别比顺坡种植低8.51%～31.07%,0.39%～17.91%,8.45%～36.86%,2种种植模式之间径流水中总磷、颗粒态磷含量存在极显著差异,可溶态磷含量不存在显著差异。无论是顺坡种植还是等高种植,硝态氮均为茶园氮素地表径流流失的主要形态,颗粒态磷则是茶园磷素地表径流流失的主要形态。总的来说,等高种植模式能有效地截留茶园氮磷营养元素,防止其随地表径流流失。     

四川盆地西部漂洗土壤区水体铁元素的分布特征

铁是水质监测的重要指标。为了弄清四川盆地西部漂洗土壤区不同水环境中铁的形态和含量、浅层潜水的季节动态及其形成原因,为该区土、水资源合理利用提供一定参考,于不同时期在四川省名山县漂洗土壤区采集潜水、池塘水、稻田和茶园沟渠地表水、土壤孔隙水及相应的土壤样品,分析了其铁的形态和含量及相应的理化性质。结果表明,从潜水和土壤孔隙水来看,潜水总铁和亚铁含量（分别为0.30、0.08mg·L^-1）均为最低,稻田孔隙水总铁和亚铁含量（分别为2.92、1.13mg·L^-1）均为最高,茶园孔隙水总铁和亚铁含量（3a生以下茶园分别为1.25、0.92mg·L^-1,6a生以上茶园分别为2.66、0.65mg·L^-1）居中;就稻田和茶园的土壤孔隙水与沟渠地表水比较而言,孔隙水总铁和亚铁含量总体上高于沟渠地表水相应的总铁和亚铁含量;潜水总铁和亚铁含量分别变动在0~0.86mg·L^-1和0~0.36mg·L^-1之间,其季节动态在不同区域间存在一定差异,与其所处地形部位及地表径流条件、离居民房屋和畜禽圈舍远近、土壤pH、有机质和铁元素的形态和含量、土地利用方式及作物种植年限、天气状况及水井自身氧化还原电位等条件有关。     

高光谱成像技术在茶叶中的应用研究进展

高光谱成像技术是一种融合了图像和光谱的检测技术,能同时获取待测物体的空间信息和光谱信息,因此该技术既可以直观反映研究对象外观纹理特征,又可以像光谱信息一样间接反映物体内部物理结构和品质成分特性。茶叶含有多种对人体有益的功能成分,具有较高的开发和实用价值。本文简述了高光谱成像技术的检测原理,分类综述了该技术在茶叶栽培管理、病虫害监测、生产加工、等级划分等方面的应用及不足,并提出了相应的解决措施,同时对其在茶叶领域的发展进行了展望,以期为促进茶叶精细化发展提供参考。     

中亚热带丘陵区茶园和林地土壤春季2排放及其影响因素

中亚热带地区春季降雨频繁,茶园施肥量大,该季节茶园土壤氧化亚氮（N2O）排放量较高,研究春季茶园土壤N2O排放及其影响因子有一定意义。以中亚热带丘陵区土壤为对象,采用静态箱-气相色谱法,研究了两种植茶年限茶园和林地土壤春季N2O排放特征及其影响因子。结果表明：茶园N2O排放量明显高于林地,50年茶园N2O排放量明显高于20年茶园,林地N2O的排放量最少;50年茶园、20年茶园和林地土壤春季N2O累积排放量分别为2.07、1.39、0.22 kg·hm-2。两种植茶年限茶园土壤N2O排放通量均与土壤NO-3-N含量呈显著正相关（P<0.05）,林地土壤N2O排放通量则与土壤NH+4-N含量呈极显著正相关关系（P<0.01）;茶园和林地土壤N2O排放通量均与5 d累积降雨量之间存在显著的相关性。多元逐步回归分析显示,茶园土壤N2O排放通量受土壤温度和NO-3-N含量影响,共同解释其48%~49%的变化;林地土壤N2O排放通量受土壤温度和NH+4-N含量影响,共同解释其55%的变化。这项研究显示施肥对春季茶园N2O排放的促进作用与降雨有关。     

不同施氮水平对红花大金元烟叶香味物质和感官评吸质量的影响

【目的】 氮素施用水平主导着烟叶的氮素代谢,影响烟叶中有机酸、酚类、石油醚提取物、木质素等香味物质的含量,进而影响烟叶的感官评吸质量。探索不同氮素施用量对红花大金元 (简称红大) 烟叶香味物质和感官评吸质量的影响,以期为烤烟栽培中氮素的科学施用提供理论依据。 【方法】 2013 年在云南玉溪和大理烟区以烤烟红大为供试材料进行田间试验。设置施氮水平 0、45、90 和 135 kg/hm2 (分别以 N₀、N₁、N₂ 和 N₃ 表示),分析了烤烟香味物质和感官评吸质量指标。 【结果】 烟叶中挥发酸含量随施氮量的增加而显著提高,大理试验以 N₃ 处理含量最高,达到 0.13%;烟叶中高级脂肪酸总量和多元有机酸均以 N₂ 处理最高,玉溪分别为 19.71 和 82.65 mg/g,大理分别为 20.67 和 94.12 mg/g。烟叶中多酚含量在N₂ 水平最高,至 N₃ 时出现下降。烟叶石油醚提取物含量随施氮水平的提高而显著增加,玉溪和大理试验点 N₃ 处理含量分别为 6.25% 和 6.05%。烟叶木质素含量以 N₂ 处理最低,玉溪和大理试验点含量分别为 5.19% 和 5.42%。红大烟叶感官评吸总分均以N₂ 处理最高,玉溪和大理试验点的评分分别为 77.4 和 78.1。 【结论】 氮素施用水平中等时 (90 kg/hm2),烟叶挥发酸和石油醚提取物含量适中,高级脂肪酸和多元有机酸含量较高,酚类物质积累较多,木质素含量较低,烟叶各香味物质含量协调性较好,感官评吸时烟叶香气质、香气量、余味、杂气、劲头和评吸总分较高,烟叶品质优良。      

红茶感官品质及成分近红外光谱快速检测模型建立

以在发酵过程中小叶种工夫红茶为研究对象,分别建立了基于近红外光谱检测技术的感官品质评分和理化品质指标(茶黄素、茶红素、茶褐素、儿茶素和酚氨比)的定量分析模型。在模型建立过程中,探讨了特征变量优选方法对预测模型的影响。首先,对获取的近红外光谱数据进行标准正态变量变换法(standard normal Z transformation,SNV)预处理,进而采用联合区间偏最小二乘回归(synergy interval PLS,Si-PLS)、随机蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)、竞争性自适应权重取样法(competitiveadaptivereweightedsampling,CARS)和连续投影(successive projections algorithm,SPA),筛选出各品质指标的最优特征波长变量;最后基于优选波长分别建立各发酵品质指标的偏最小二乘法(partial least squares regression,PLS)线性预测模型和支持向量机(support vector regression,SVR)非线性预测模型。模型结果比较表明,Si、CARS、SFLA和SPA等变量筛选方法可有效压缩变量,以及进一步提高模型精度。非线性模型的预测均方根误差值(root-mean-square error of prediction,RMSEP)均明显小于PLS模型,相关性系数(correlation coefficient,R)和相对分析误差(relative percent deviation,RPD)均高于PLS模型。对于红茶发酵品质的检测上,非线性模型性能优于线性模型。感官品质、茶褐素和儿茶素的最优变量SVR预测模型的RPD值分别为3.923、3.234和5.462,酚氨比和茶红素模型的RPD值分别为2.815和2.223。除茶黄素的评价模型外(RPD为1.77),基于最优特征波长的各品质指标SVR模型的RPD值均大于2,表明模型具有极好的预测性能。研究结果为实现工夫红茶发酵品质的近红外光谱快速检测的实际应用奠定理论基础。     

生物炭对酸化茶园土壤性状和真菌群落结构的影响

为探讨生物炭长期施用对酸化茶园土壤改良和真菌群落结构的影响,分析了按生物炭用量0、2.5、5、10、20、40 t·hm-2施用5年后的茶园土壤性状和真菌群落结构变化.结果表明,施用生物炭5年后的茶园土壤pH提高了0.16～1.11,可溶性有机碳含量提高了52.6％～92.3％,而铵态氮和硝态氮含量以10 t·hm-2...