黄大茶感官特征定量描述与风味轮构建

戴前颖，叶颖君，安琪，郑芳玲，肖明霁，肖梦暄，王辉强，张海伟

黄大茶感官特征定量描述与风味轮构建

戴前颖1，叶颖君1，安琪1，郑芳玲1，肖明霁1，肖梦暄1，王辉强1，张海伟2*

1. 安徽农业大学茶树生物学及资源利用国家重点实验室，安徽 合肥 230036；2. 安徽省农产品加工工程实验室，安徽 合肥 230036

依据GB/T 16861—1997《感官分析通过多元分析方法鉴定和选择用于建立感官剖面的描述词》和定量描述分析研究黄大茶的感官风味特征。由评价小组自由产生描述词，初步得到110个描述词，通过删除快感术语、定量术语、近义术语等，并结合值法和相关性分析对描述词进行删减、合并，最终整理得到27个描述词汇，以嗅觉和味觉为一级术语，香气、风味、基本味道、口感为二级术语，27个具体描述词为三级术语，绘制出黄大茶的风味轮，并对18个典型风味属性描述词设置了定量参比样，最终建立含有不同强度参比样的黄大茶感官描述词汇表，从而实现了黄大茶定性和定量的感官评审。

黄大茶；风味轮；词汇表；定量描述分析；感官特征

黄大茶是主产于中国安徽省霍山县的一种传统黄茶，采用一芽四五叶为原料，经杀青、揉捻、初烘、闷黄、足烘等工序加工而成，因长时间的高温烘焙过程而产生其独特的“锅巴香”风味[1-2]。近年来，越来越多的研究发现黄大茶对于2型糖尿病等代谢综合征具有显著的改善作用，如降血糖、降血脂等功效，因此备受消费者关注[3]。黄大茶的品质特征被描述为滋味醇厚、香气高爽，呈锅巴香，并辅以较、尚、微等程度副词表示品质属性的强弱。但消费者对这些专业、抽象的感官审评术语很难理解，很难辨别出黄大茶的感官属性特征。

风味轮是一种可用于描述产品不同风味特征的可视化实用工具，通过对具体感官属性描述词的收集、分类、归纳和整理，形成产品的风味特征[4]。美国专业咖啡协会（SCAA）在1995年开发了第一个咖啡的风味轮。最近，SCAA、世界咖啡研究所（WCR）、感官专家和培训小组共同开发咖啡的属性词，绘制出新的风味轮，分为3个级别和9个类别，进一步起到指导生产和改进咖啡产品风味的作用[5]。在风味轮的开发过程中，一般是由受训后的优选评价小组对样品的表观属性、气味、滋味、风味、质地等感官属性进行自由描述，再利用相关性分析[6]、方差分析[7]、聚类分析[8]和主成分分析[9]等方法筛选出丰富、形象的描述词，最后将产品的描述词分为2至3级来进行归纳：一级术语属于宏观类，通常根据识别方式进行划分；二级术语则根据一级术语进行细化分类；三级术语为具体的实物描述词，以此绘制风味轮[10-11]。

目前已有多个关于不同品种、地理条件及加工方式的茶叶风味轮研究，如Koch等[12]通过9位专家评价员将当地的69个Rooibos茶样品分为4个质量等级，绘制出包含27个属性词的Rooibos风味轮，并建立包含14个属性词的Rooibos词汇表；Li等[13]开发出湖南茯砖茶的风味轮和属性词汇表。此外，还有许多关于绿茶感官评价的风味轮[14-15]。

本研究是在GB/T 16861—1997《感官分析通过多元分析方法鉴定和选择用于建立感官剖面的描述词》的基础上，绘制黄大茶风味轮并建立黄大茶风味属性词汇表，为准确描述和区分不同感官特征的黄大茶样品提供科学的评价方法。

1 材料与方法

1.1 试验材料

试验所用茶样由安徽省霍山县的8家黄大茶加工企业提供，共11个茶样（表1）。试验前所有黄大茶样品由铝箔纸独立密封包装于常温条件下保存，制备员根据GB/T 23776—2018《茶叶感官审评方法》冲泡茶样。

1.2 感官评价小组的培训

按照GB/T 16291.1—2012的要求，根据时间、兴趣、描述能力等从安徽农业大学茶学研究生中筛选出12名候选评价员，感官评价小组成员曾参加过红茶、绿茶等多个感官评价试验，均已具有4～6年的茶叶感官审评经验。

在无异味的感官分析实验室中进行感官能力、感官灵敏度和描述能力的检验，进一步选出8名优选评价员（1男7女），然后对每位评价员进行为期3周的感官描述分析培训，一周培训3次，每次1.5 h，培训内容包括感官分析基础知识、感官特性的识别，以及标度的确立和使用等[16]。

1.3 黄大茶描述词的产生与删减

首先随机选择5个黄大茶样品，采用3位数的随机编码，且随机呈送，让评价小组成员从香气、风味、基本味道、口感4个方面初步给出黄大茶描述词；然后根据GB/T 16861—1997将得到的描述词进行初筛，删除快感术语、定量术语、产品名称术语、同义术语、无关术语等；最后采用5点标度（0-无，1-弱，2-稍弱，3-平均，4-稍强，5-强）[17]，根据得到的描述词分别对11个黄大茶样品进行强度评价，并通过计算几何平均值[17]对描述词进行排序、删减。

式中：表示描述词实际被述及的次数占该描述词所有可能被述及总次数的比率，代表评价小组实际给出的一个描述词的强度和占该描述词最大可能所得强度的比率。结合相关性分析，合并相关系数较高的描述词，最终确定黄大茶风味轮感官属性描述词。

1.4 黄大茶风味轮的构建

以1.3章节产生的黄大茶感官描述词绘制出风味轮，以嗅觉和味觉两种识别方式为一级术语，香气、风味、基本味道、口感为二级术语，27个具体描述词为三级术语。

1.5 黄大茶感官词汇表的建立

对甄选出的主要描述词添加定义、实物参比样并赋予对应15点标度的强度值，构建黄大茶风味属性描述词汇表。所有参考样购自市场（表2），置于30 mL一次性带盖透明塑料杯中供小组成员评审。

1.6 评价员量值能力评价

感官评价小组基于已建立的黄大茶主要的风味属性定量描述词汇表，对随机选择的10个黄大茶样品中相应的属性进行感官评价，并利用PanelCheck 1.4.0在线平台评估评价员的量值能力[18]。

1.7 风味轮及定量描述的应用

基于前期开发的黄大茶感官词汇表，采用以0.5为增量的0～15的评分尺度进行黄大茶感官强度定量评分，其中0～5表示弱，＞5～10表示中，＞10～15表示强。

表2 参比样基本信息

1.8 统计分析

优选评价员数据通过PanelCheck 1.4.0平台（http://www.panelcheck.com）分析评价员的表现，应用R-Studio统计分析软件对感官评价数据进行相关性分析，其他数据处理均采用Microsoft Office Excel 2016软件计算。

2 结果与分析

2.1 黄大茶风味轮描述词的产生

将5个黄大茶茶样提供给感官评价小组，进行香气、风味、基本味道、口感4个方面的定量描述分析，提出感官描述语，共产生110个描述词。对这些描述词进行初步整理，删除快感术语（如优劣等）、定量术语（如微焦苦、微陈气、淡焦糖味、淡蒸煮味等）、产品名称术语（如黄大茶味、黄茶味等）、只有少部分评价员识别到的术语（如晒的煮豆角味、苦咸水味、粗气、梅干菜味、山楂味等），并整合重复描述的术语（如低焙火的咖啡味和烘焙味、水闷味和闷气、泛酸和酸馊气等），最后得到嗅觉描述词34个，味觉描述词35个，共69个黄大茶感官描述词（表3）。

根据值的排序筛选香气和风味大于0.200、基本味道大于等于0.099、口感大于0.300的数值（表3），共得到29个属性词，值较大的香气描述词有焦糊气、锅巴香、烟焦气、烤焦味、焦糖香、烧麦梗香、炒米香、烤花生香、木香、烟丝气等10个香气描述词；值较大的风味描述词有焦苦味、锅巴味、焦米味、烤谷物味、中药味、烟焦味、麦香味、烤焦花生味、烟味、咖啡味、烧焦豆腐、烟熏味等12个描述词；基本味道有酸味、甜味、苦味、鲜味等4个描述词；口感有涩、醇厚、醇和等3个描述词。从值上看，黄大茶的风味具有典型的烤、焦、烟等特征，这可能与黄大茶特殊的高温烘焙工艺有关。

利用上述的强度均值对香气和风味、基本味道、口感进行相关性分析（图1）。在香气描述词的相关性分析中发现“焦糊气”“烤焦味”与“烟焦气”极显著相关，相关系数分别达0.855和0.884，且经过评价小组讨论认为定义相近，可共同合并为“烟焦气”；在风味、基本味道、口感描述词的相关性分析中，“苦味”和“焦苦味”“锅巴味”之间也存在显著相关性，相关系数分别为0.870和0.829，但是评价员认为这些描述词分别属于不同的属性，“焦苦味”和“锅巴味”属于风味，而“苦味”属于基本味道，因此不可以合并；而“烤花生香”和“焦糊气”，“炒米香”和“锅巴香”，“烟焦味”和“咖啡味”，“烟熏味”和“焦米味”，“中药味”和“焦苦味”之间相关系数虽然较高但含义不同，可在后续归类分级描述词时参考是否归为一类，最终确定构建风味轮的描述词为27个。

2.2 黄大茶风味轮的绘制

经感官评价小组讨论，将27个描述词进行归纳分类，分为三级。以嗅觉和味觉两种识别方式为一级术语，香气、风味、基本味道、口感为二级术语，27个具体描述词为三级术语，基于5点标度中强度均值的相关性分析将嗅觉分为焦香、甜香、烘焙香、植物气（指以木香为代表的香气），绘制黄大茶的风味轮如图2所示。

2.3 黄大茶主要的风味属性定量描述词汇表的建立

以GB/T 16861—1997为基础，通过评价小组的筛选和讨论，最终选择出重要的18个风味属性描述词，分别为锅巴香、烟焦气、焦糖香、烧麦梗香、炒米香、焦苦味、锅巴味、焦米味、烤谷物味、中药味、烟焦味、苦味、酸味、甜味、鲜味、涩味、醇厚、醇和。设置参比样及参比样的制备方法，建立了不同强度参比样的黄大茶感官描述词汇表如表4所示。

2.4 评价员的量值能力评价

在感官分析中检验评价员的表现可以展现感官评价小组评价结果的准确性、可靠性和一致性，其中评价员的描述能力和重复性是主要指标。基于15点标度应用上述黄大茶风味属性描述词汇表的感官评价结果，使用PanelCheck 1.4.0在线平台对评价员和评价小组应用18种描述词的表现进行综合评价。

表3 黄大茶感官描述词的几何平均值M

2.4.1 一致性

图3的18个描述词中，中药味、鲜味、醇厚无显著差异（灰色框线）；焦米味、涩味、醇和在0.05水平上差异显著（黄色框线）；焦糖香、炒米香、甜味在0.01水平上差异显著（橙色框线）；其他描述词均在0.001水平上差异显著（红色外框线）。此外，同一描述词中的点越集中，则整个小组对于这个词的一致性越高。从图3中可以看出，除了涩味和醇厚两个描述词较为分散外，评价小组对其他描述词都较为聚集，因此8个评价员在描述词的一致性表现较好[19-20]。

图1 黄大茶香气和滋味描述词的相关性分析

图2 黄大茶风味轮图

表4 黄大茶主要的感官属性定量描述词汇表

2.4.2 区分能力

F点图可用于评估小组成员区分每个属性的能力。如图4-A所示，评价员对大部分描述词的区分能力（F值）接近或超过5%的显著性水平，且有些超过1%的显著性水平，说明评价员对大多数属性都有很好的区分能力，如锅巴香、烟焦气、焦苦味、涩味等。

2.4.3 重复性

MSE图将每个评价员的重复性可视化，低MSE值表明评价员具有较好的重复性。如图4-B所示，绝大部分评价员的MSE值低于4，表明本研究中的评价员具有较好的重复性。

2.5 黄大茶风味轮及定量描述的应用

采用黄大茶风味属性词汇表对3个黄大茶测试样（TS1、TS2、TS3）进行感官强度定量评分，制得雷达图如图5所示。由图5可知，参照黄大茶词汇表中的属性，他们同时具备了黄大茶的所有属性，如锅巴香、烟焦气、焦糖香、烧麦梗香、炒米香、焦苦味、锅巴味、焦米味、烤谷物味、中药味、烟焦味、苦味、酸味、甜味、鲜味、涩味、醇厚、醇和。但属性强度上各有特点，TS1表现出最明显的烤谷物味、锅巴香和醇厚；TS2带有明显的焦苦味和锅巴味，有较强的苦味、涩味、锅巴香、烤谷物味的风味特征；TS3的属性特征与TS1相似，但有着独特的苦味和较弱的中药味及烟焦气。通过黄大茶风味属性词汇表进行感官判定，普通消费者即可准确地表征、描述黄大茶风味属性，并比较出它们的强度差异，促进了黄大茶感官属性定性、定量描述的亲民性。

注：图中点的位置代表每个评价员在整个评价过程中的表现，每个评价员对每个属性描述词的评价中包含的整体信息越多，所代表的点就越接近外部椭圆

图4 评价员区分黄大茶样品的能力（A）和重复性（B）

图5 黄大茶感官属性雷达图

3 结论

本研究以GB/T 16861—1997《感官分析通过多元分析方法鉴定和选择用于建立感官剖面的描述词》为基础，通过感官评价小组对黄大茶样品进行审评，获得了黄大茶较为全面的风味感官特征，通过删除快感术语、定量术语、近义术语等，将初步整理的110个描述词减少到69个；进一步采用值法和相关性分析对描述词进行删减和合并，得到27个描述词汇，绘制出一个由27个属性词组成的黄大茶风味轮。对其中18个重要的风味属性词，设置了参比样及强度，建立了有不同强度参比样的黄大茶感官描述词汇表，能够准确描述黄大茶的香气和风味。

本研究首次绘制出黄大茶风味轮，确定了8种香气、12种风味、4种基本味道和3种口感的属性描述词，为中国黄大茶风味的研究提供了一定的科学指导。在此基础上，可以继续进行消费者偏好等[21]研究，不断完善黄大茶评价体系，起到规范和引导黄大茶的加工、改进黄大茶产品风味的作用[22]。此外，该风味轮作为中国首个黄大茶风味轮，尚不能完全覆盖黄大茶所有的风味特征，且随着科技的发展，必然会出现很多新工艺产品，可能具有该风味轮中未覆盖到的风味特征，所以风味轮也需要跟随时代的发展不断完善。

[1] Xu N, Chu J, Wang M, et al. Large yellow tea attenuates macrophage-related chronic inflammation and metabolic syndrome in high-fat diet treated mice [J]. Journal of Agricultural & Food Chemistry, 2018, 66(15): 3823-3832.

[2] 范方媛, 杨晓蕾, 龚淑英, 等. 闷黄工艺因子对黄茶品质及滋味化学组分的影响研究[J]. 茶叶科学, 2019, 39(1): 63-73.

Fan F Y, Yang X L, Gong S Y, et al. The effect of technological factors on yellow tea quality and taste-chemical constituents in the yellowing process [J]. Journal of Tea Science, 2019, 39(1): 63-73.

[3] Teng Y, Li D X, Guruvaiah P, et al. Dietary supplement of large yellow tea ameliorates metabolic syndrome and attenuates hepatic steatosis in db/db mice [J]. Nutrients, 2018, 10(1): 75. doi: 10.3390/nu10010075.

[4] 张颖彬, 刘栩, 鲁成银. 中国茶叶感官审评术语基元语素研究与风味轮构建[J]. 茶叶科学, 2019, 39(4): 474-483.

Zhang Y B, Liu X, Lu C Y.Study on primitive morpheme in sensory terminology and flavor wheel construction of Chinese tea [J]. Journal of Tea Science, 2019, 39(4): 474-483.

[5] Spencer M, Sage E, Velez M, et al. Using single free sorting and multivariate exploratory methods to design a new coffee taster's flavor wheel [J]. Journal of Food Science, 2016, 81(12): S2997-S3005.

[6] 何鲁南, 李果, 杨立云, 等. 电子鼻技术与感官审评对凤庆滇红茶香气的相关性分析[J]. 茶叶通讯, 2020, 47(2): 237-247.

He L N, Li G, Yang L Y, et al. Correlation analysis between electronic nose technology and sensory evaluation on the aroma of Fengqing black tea [J]. Journal of Tea Communication, 2020, 47(2): 237-247.

[7] 李静. 定量描述分析结合消费者喜好测试在桃味茶饮料感官评定中的应用研究[J]. 饮料工业, 2020, 23(6): 26-30.

Li J. Study on the application of quantitative descriptive analysis and consumer preference test in sensory evaluation of peach-flavored tea beverages [J]. Beverage Industry, 2020, 23(6): 26-30.

[8] 常美茁. 茶香气电子鼻系统中气敏传感器阵列筛选方法研究[D]. 杭州: 浙江大学, 2019.

Chang M Z. Optimization method of gas sensor array for tea aroma based on electronic nose [D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2019.

[9] 金孝芳, 罗正飞, 童华荣. 绿茶茶汤中主要滋味成分及滋味定量描述分析的研究[J]. 食品工业科技, 2012, 33(7): 343-346.

Jin X F, Luo Z F, Tong H R. Study on main taste compounds and quantitative descriptive analysis of taste in green tea infusion [J]. Science and Technology of Food Industry, 2012, 33(7): 343-346.

[10] Larssen W E, Monteleone E, Herslethm M. Sensory description of marine oils through development of a sensory wheel and vocabulary [J]. Food Research International, 2018, 106: 45-53.

[11] Lawless L J R, Hottenstein A, Ellingsworth J. The McCormick spice wheel: a systematic and visual approach to sensory lexicon development [J]. Journal of Sensory Studies, 2012, 27(1): 37-47.

[12] Koch I S, Muller M, Joubert E, et al. Sensory characterization of rooibos tea and the development of a rooibos sensory wheel and lexicon [J]. Food Research International, 2012, 46(1): 217-228.

[13] Li H H, Luo L Y, Wang J, et al. Lexicon development and quantitative descriptive analysis of Hunan fuzhuan brick tea infusion [J]. Food Research International, 2019, 120: 275-284.

[14] Lee J, Chambers D H.A lexicon for flavor descriptive analysis of green tea [J]. Journal of Sensory Studies, 2007, 22(3): 256-272.

[15] Lee S M, Chung S J, Lee O H, et al. Development of sample preparation, presentation procedure and sensory descriptive analysis of green tea [J]. Journal of Sensory Studies, 2008, 23(4): 450-467.

[16] Liu J, Bredie W L P, Sherman E, et.al. Comparison of rapid descriptive sensory methodologies: free-choice profiling, flash profile and modified flash profile [J]. Food Research International, 2018, 106: 892-900.

[17] 赵镭, 刘文, 高永梅, 等. 感官分析标准中的标度技术进步[J]. 中国食品学报, 2011, 11(2): 173-176.

Zhao L, Liu W, Gao Y M, et al. Progress of scales technology in sensory analysis standards [J]. Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology, 2011, 11(2): 173-176.

[18] 徐淑臻, 黄伟, 陈荣荣. PanelCheck检测评价小组对乳酸菌饮料的感官评估能力[J]. 饮料工业, 2018, 21(2): 12-17.

Xu S Z, Huang W, Chen R R. PanelCheck evaluate panel sensory performance in lactobacillus beverage [J]. Beverage Industry, 2018, 21(2): 12-17.

[19] Tomic O, Luciano G, Nilsen A, et al. Analysing sensory panel performance in a proficiency test using the PanelCheck software [J]. European Food Research and Technology, 2010, 230(3): 497. doi: 10.1007/s00217-009-1185-y.

[20] Loso V, Gere A, Gyorey A, et al. Comparison of the performance of a trained and an untrained sensory panel on sweetcorn varieties with the panelcheck software [J]. APSTRACT: Applied Studies in Agribusiness and Commerce, 2012, 6(1/2): 77-84.

[21] 唐瑛蔓, 赵美玲, 黄雅慧, 等. 绿茶主要滋味特征与消费者偏好的关系[J]. 食品与发酵工业, 2020, 46(17): 242-246, 252.

Tang Y M, Zhao M L, Huang Y H, et al. Study on the relationship between the main taste characteristics of green tea and consumer preferences [J]. Food and Fermentation Industries, 2020, 46(17): 242-246, 252.

[22] 毛阿静. 焙火工艺对茶叶营养及风味特征成分的影响[D]. 合肥: 安徽农业大学, 2018.

Mao A J. Effects of roasting treatment on nutrition and flavor characteristics of tea [D]. Hefei: Anhui Agricultural University, 2018.

Sensory Characteristics of Yellow Large Leaf Tea by Quantitative Descriptive Analysis and Construction of Flavor Wheel

DAI Qianying1, YE Yingjun1, AN Qi1, ZHENG Fangling1, XIAO Mingji1, XIAO Mengxuan1, WANG Huiqiang1, ZHANG Haiwei2*

1. State Key Laboratory of Tea Plant Biology and Utilization, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China;2. Anhui Engineering Laboratory for Agro-products Processing, Hefei 230036, China

Based on GB/T 16861—1997 and quantitative descriptive analysis, the sensory flavor characteristics of yellow large leaf tea were studied. Generating by panelists freely, the initial 110 attributes were collected. After deleting of the synonymous, vague and adverb qualifiers attributes, combining with-value and correlation analysis method, 27 attributes were ultimately obtained. The flavor wheel of yellow large leaf tea was drawn with the first-level terms of smell and taste, the second-level terms of aroma, flavor, basic taste and mouthfeel, and 27 attributes as the third-level terms, quantitative reference samples were set for 18 typical flavor attributes, and finally the sensory description vocabulary of yellow large leaf tea with different strength reference materials was established, thus realizing the qualitative and quantitative sensory evaluation of yellow large leaf tea.

yellow large leaf tea, lexicon, sensory wheel, quantitative descriptive analysis, sensory characteristics

S571；TS272.7

A

1000-369X(2021)04-535-10

2021-03-25

2021-05-19

霍山黄茶加工新技术集成与应用（2018F013Y004763）、大别山区夏秋茶加工与高效利用关键技术研究与示范

戴前颖，女，教授，主要从事茶叶审评与品质调控研究。*通信作者：zhanghaiwei@ahau.edu.cn

（责任编辑：黄晨）