《食品科學》：安徽農業大學戴前穎教授等：基于靜態與動態感官方法的名優綠茶風味量化

中國是世界上最大的茶葉生產國，以綠茶生產為主。在我國公認的十大名優綠茶中，位于北緯30°附近的4 種烘青綠茶分別為黃山毛峰、太平猴魁、六安瓜片和信陽毛尖。根據茶葉產區所屬山脈的不同，這4 種名優綠茶可劃分為黃山山脈的黃山毛峰和太平猴魁，以及大別山山脈的六安瓜片和信陽毛尖。黃山山脈的兩種典型名優綠茶通常具有鮮嫩清高的香氣和鮮醇的滋味，而大別山脈的典型名優綠茶則通常具有清香或栗香、香氣馥郁、滋味醇厚的品質特征。以往多數研究主要依靠化學檢測方法評估名優綠茶。例如，Huang Songyan等采用高效液相色譜法、分光光度法和氨基酸分析儀對不同地區的太平猴魁樣品進行檢測，發現了18 種影響太平猴魁風味的關鍵非揮發性化合物。然而，進一步探討化學成分與感官體驗之間的直接關系則較為困難，且容易忽視感官屬性隨時間變化對感官評估的影響。

食品感官品質是直接影響消費者體驗的重要因素。根據是否評價感官特性隨時間的變化，其分析方法可以分為靜態感官分析方法和動態感官分析方法。靜態感官分析方法主要聚焦于產品在某一時刻的感官特征，收集評價員對食品的感官特性的評價并進行定性和定量分析。定量描述分析（QDA）法作為記錄食品特定時間點特征的靜態感官方法之一，廣泛應用于各類食品的外觀、香氣和滋味等方面的評價，為產品質量控制及研發提供了科學的依據。例如，戴前穎等應用QDA法準確區分了4 種不同焙火程度黃大茶的香氣強度差異，為黃大茶生產企業提供了有益參考。動態感官方法是以時間為單位記錄評價員感知、情緒和行為的感官方法，能夠科學地評定、測量、分析和解釋在食物刺激下人們感受器官的反應。多屬性同時評估的動態感官方法在不斷發展和創新，能夠更準確地表征多個屬性在動態評估中的變化過程和相互關系。動態主導屬性（TD）法和時間適合項勾選（TCATA）法是代表性的動態感官分析方法，并日趨受到研究人員的廣泛關注。

TD法能夠隨著時間的推移連續記錄多種感覺，并識別出一個特定屬性為“主導”屬性。TD法無需對屬性的強度進行判斷，僅需要選擇屬性是否占據主導地位，具有較高的速度和成本效益。從評價員培訓的角度來看，TD法無需復雜的訓練步驟，且操作方法易于理解，因此專家評價員、優選評價員和消費者均可共同參與使用。其中，TD法根據屬性詞的類型分為動態主導感官屬性（TDS）法和動態主導情感屬性（TDE）法。TDS法中使用的屬性詞主要為感官屬性詞，能夠對多種相似的產品品質特性進行描述。TDS法廣泛應用于啤酒、葡萄酒、咖啡、巧克力和餅干等領域。TDE法是一種于2014年開發的動態情感測試法，它將TDS法中的感官屬性替換為情感屬性詞，以探究消費者在品嘗過程中主導情感隨時間的變化。TDE法旨在實時記錄消費者的情緒，常與TDS法結合使用。通過匹配TDS法所獲得的主導屬性結果，建立動態關系模型，從而揭示在特定主導屬性下消費者的情感偏向。

而TCATA法能夠對樣品多個感官特征進行連續描述，并快速獲得評價員在嗅聞或品嘗過程中實時感受?？紤]到多個屬性的選擇和取消選擇過程的復雜性，Ares等對TCATA法進行了改進。改進后的該方法能夠在設定時間內自動將選定的屬性逐漸取消，以幫助評價員簡化操作過程。TCATA法已經廣泛應用于食品領域，包括固體、半液體和液體食品，尤其在多種不同液體的感官評價中，如起泡酒、葡萄酒、蛋白質飲料、冷萃咖啡、蘋果酒。TCATA法與其他動態感官方法的結合目前已被廣泛研究和討論，尤其是與TD法的結合。這兩種方法均為動態感官方法中量化產品感官屬性的工具，能夠在時間維度上科學、客觀地描述產品的動態感知，并識別其品質差異。與其他動態感官分析方法相比，這兩種方法能同時使用多個描述詞，且在操作方法上具有明顯優勢，能夠減少評價小組的訓練。Delompré等認為這兩種方法的結果普遍相似，但TDS法的數據能在味覺屬性上展現更多特性，而TCATA法則更能夠區分樣品間的差異。因此，將這兩種方法結合分析能夠互為補充，豐富對以往感官屬性單一的品飲感受的描述，更加貼合消費者實際的感官體驗。

安徽農業大學茶業學院的 邱桐、譚玥 和 戴前穎* 等人選取4 種名優綠茶為主要研究對象，旨在通過靜態和動態感官評價方法系統地量化其風味差異及與消費者情感反應之間的關系。首先，結合傳統茶葉感官審評法和食品感官檢驗方法，篩選出具有典型感官品質且符合消費者喜好的茶樣。其次，選用優選評價員采用QDA法對4 種典型名優綠茶風味進行初步量化，并使用TCATA法和TDS法進行實時滋味輪廓描述。最后，招募普通消費者采用TDE法評估其在4 種名優綠茶的品飲過程中產生的實時情感反應。通過典型相關性分析，建立名優綠茶的滋味特征與消費者情感反應之間的相關性，進一步探究情感反應的感官驅動因素。

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TRFICA檢測機理

依照名優綠茶的標準，專家評價員的審評及打分結果見表2（僅列出HSMF樣品）?；趩雾棽顒e檢驗方法和不完全平衡區組設計，消費者對每種茶的典型香氣、滋味、總體品質特征進行排序，結果如圖1a所示。消費者對所有樣品的整體喜好度均值結果見圖1b。結合專家感官審評的結果與消費者偏好，典型品質特征的樣品篩選結果為HSMF-2、HSMF-9；TPHK-3、TPHK-6；LAGP-1、LAGP-7；XYMJ-4、XYMJ-8。這8 個名優綠茶典型樣品不僅整體的感官品質佳，還具有典型的香氣和滋味特征，被廣大消費者所喜愛，因此被確定為代表性樣品繼續進行感官評價實驗。

根據12 位候選評價員對4 種名優綠茶滋味強度打分，采用F值和均方誤差（MSE）值圖評估其區分能力和重復性。在圖2a中，橫坐標表示1～12 位評價員，不同顏色的線代表8 個滋味屬性描述詞，縱坐標為組間差異與組內差異的比值即F值，值越大代表評價員對于該屬性的區分能力強。1號、3號、6號和8號評價員F值都高于或接近1%顯著水平，區分能力均較強。圖2b中，橫坐標表示1～12 位評價員，不同顏色的線代表8 個滋味屬性描述詞，縱坐標代表組內方差即MSE值，值越小則評價員的重復性越好。將F值圖與MSE圖結合分析可知，11號評價員區分樣品的能力較差，8號評價員重復性差，后續實驗中將其淘汰。

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基于靜態QDA法的名優綠茶風味分析

根據QDA數據結果，對4 種名優綠茶8 個感官屬性強度進行單因素方差分析，并計算平均值作雷達圖，如圖3a所示。結果表明，4 種名優綠茶在“濃”“厚”“苦”和“澀”的強度方面具有極顯著差異（P＜0.000 1），而在“鮮”的強度方面具有顯著性差異（P＜0.01）。同時，黃山山脈的兩種名優綠茶（HSMF、TPHK）的滋味輪廓明顯區別于大別山山脈的名優綠茶（LAGP、XYMJ）。HSMF和TPHK的茶湯“鮮”和“醇”屬性的強度得分較高，苦味在TPHK樣中得分最低。而LAGP和XYMJ在“濃”“苦”和“澀”屬性得分較高，“鮮”較低。尤其是在XYMJ中，苦味和澀味強度均較高。

將4 種名優綠茶滋味強度得分進行主成分分析，結果見圖3b。第一主成分（F1）和第二主成分（F2）的方差貢獻率均較高，總貢獻率為96.64%。LAGP和XYMJ分布在F1的正半軸，HSMF和TPHK分布于F1的負半軸。根據屬性詞的分布情況可知，HSMF和TPHK樣品距離屬性詞“鮮”“醇”和“鼻后香”相對較近，而LAGP和XYMJ距離“濃”“厚”“苦”“澀”和“回甘”相對較近。因此，4 種茶根據其滋味可分為鮮醇型和濃厚型，鮮醇型的黃山名優綠茶滋味中鼻后香較為明顯，濃厚型的大別山名優綠茶雖然有較強的苦澀感，但其回甘較為明顯。雖然靜態的QDA法能夠表征兩大山脈名優綠茶的風味特征，但茶湯風味在口腔中的實時動態變化卻無法體現，尚需借助其他動態感官方法進一步完善其風味輪廓。

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基于動態TCATA法的名優綠茶風味分析

對4 種名優綠茶TCATA曲線進行差異化分析后得到差異曲線（P＜0.05），如圖4所示?！磅r、醇、鼻后香、濃、苦、澀、回甘、厚”8 個風味屬性詞分別用8 個顏色表示，每種顏色對應兩條曲線，實線為TCATA曲線，虛線為差異曲線。橫坐標均表示動態感官評價時間，縱坐標為屬性詞引用頻率。

結果表明，在0～20 s的味覺階段中，4 種名優綠茶茶湯在“濃”“苦”“澀”“醇”和“鮮”這5 個屬性上的差異較為明顯。相較于黃山的兩種名優綠茶，大別山茶樣中屬性詞“濃”“苦”和“澀”的TCATA曲線明顯高于差異曲線，說明大別山的名優綠茶茶湯濃度顯著強于黃山名優綠茶，苦味和澀味突出?！按肌痹赬YMJ中的引用頻率明顯低于其他3 種茶，而在HSMF和TPHK中顯著較高。同時，HSMF中“鮮”的引用頻率在評價開始后就快速上升，并于8 s時達到峰值0.96，顯著高于其他3 種名優綠茶。在21～60 s的余味階段中，4 種名優綠茶茶湯在“澀”“厚”和“回甘”這3 個屬性上的差異較為明顯。其中，大別山名優綠茶“澀”和“厚”的TCATA曲線明顯高于差異曲線。同時，不同名優綠茶的“回甘”引用頻率首次達到0.5的時間點差距較大，在HSMF和TPHK中“回甘”的引用頻率于（44±1）s時達到0.50，LAGP和XYMJ的引用頻率于（57±2）s內達到0.50，說明評價員一致認為黃山名優綠茶出現回甘的時間點明顯早于大別山名優綠茶。

為探究風味屬性與樣品之間、樣品與樣品之間的聯系，對屬性詞的動態引用頻率進行CA，結果見圖5。其中，第1個維度（F1）的解釋率為64.57%，第2個維度（F2）的解釋率為22.04%，累計達到86.61%，說明CA能有效表明4 種名優綠茶動態屬性的變化規律。HSMF和TPHK主要位于F2的負軸方向，LAGP和XYMJ主要位于F2的正軸方向。說明黃山山脈的兩個樣品和大別山山脈的兩個樣品具有一定的滋味區分度，同一山脈樣品感官動態軌跡的相似性高。LAGP和XYMJ的頻率動態軌跡與“濃”“苦”“澀”和“厚”點的距離較近。結合上述差異曲線可知，評價員對LAGP和XYMJ滋味的感受順序依次為濃度、苦味、澀味、厚度和回甘。這與Zhang Yingna等所報道的結果一致，即回甘通常是在苦味或澀味之后出現。同理，HSMF和TPHK的頻率動態軌跡與“醇”“鮮”“鼻后香”和“回甘”點的距離較近，說明評價員對于兩種黃山山脈茶樣的感官感知首先是醇和鮮，其次在評價中后期以茶湯中的鼻后香和回甘為主。與靜態的QDA法相比，TCATA法通過實時記錄茶湯風味在口腔中的動態變化，不僅能精準描繪4 種名優綠茶在8 個風味屬性上的時間變化規律，還能更好地展現同一山脈樣品之間相似的感官動態軌跡，進而為量化茶葉風味輪廓提供更為全面的分析。

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基于動態TD法的名優綠茶風味分析

4.1 基于動態TDS法名優綠茶主導風味分析

為進一步研究4 種名優綠茶在實時品飲過程中主導風味的變化，基于TDS曲線統計出每個屬性的3 個關鍵定量參數，分別為最大優勢率（DRmax）、優勢率高于顯著水平線的時間（Tmax）和作為最高優勢率屬性持續的時間（T90%max），結果如表3所示?！按肌薄磅r”“鼻后香”和“回甘”屬性詞在兩種黃山名優綠茶中為優勢率高且持續時間久的主導屬性；而在大別山名優綠茶中，“濃”“厚”和“苦”屬性詞的優勢率較高且持續時間久，這與TCATA中差異曲線分析結果一致。“澀”在4 種名優綠茶的TDS曲線中呈現出獨特的特征。綜合“澀”的3 個定量參數值對4 種名優綠茶從小到大進行排序，依次為HSMF、XYMJ、LAGP和TPHK。結合TCATA結果發現，雖然HSMF中“澀”的引用頻率未呈現出顯著性差異，但其澀味感知在口腔中占據主導地位。這進一步說明了風味特征實時變化的復雜性，TCATA法在實時感知屬性變化方面表現優異，而TDS法在描述感官特征的豐富性上更具優勢。

根據上述滋味感知階段劃分，將TDS數據分為味覺階段和余味階段并計算8 個屬性之間的轉移概率，繪制4 種名優綠茶風味的半馬爾可夫鏈，見圖6。圖中僅顯示大于0.10的轉移概率和各階段優勢率超過顯著性水平的主導屬性。屬性圓圈的大小與該屬性占據主導的時間長短呈正比，箭頭寬度與對應轉移概率值呈正比。從總體上可以看出，大別山名優綠茶的主導屬性數量比黃山名優綠茶更豐富，且主導屬性之間的轉移次數也明顯高于黃山名優綠茶。在味覺階段，TPHK僅在“鮮”和“醇”屬性之間發生轉移且轉移次數最少，而XYMJ在“苦”“濃”“醇”和“鮮”屬性之間發生轉移且轉移次數最多。此外，HSMF中“苦”到“醇”轉移發生的概率為0.41，說明了HSMF茶湯苦味雖然存在主導性，但具有向醇和滋味感知轉移的趨勢。同理，在LAGP中“鮮”和“鼻后香”向“濃”轉移發生的概率分別為0.30和0.22，在XYMJ中“醇”向“苦”轉移發生的概率為0.34。這反映了在茶湯風味演變過程中，評價員對屬性的感知變化會使重要的滋味特征屬性逐漸占據主導地位，部分解釋了TCATA法中名優綠茶動態特征差異的成因。

4.2 基于動態TDE法消費者主導情感分析

為進一步探究消費者在品飲4 種名優綠茶時的情感反應，利用8 個情感屬性詞優勢率繪制的TDE標準化曲線見圖7。圖中偶然性水平線值為12.50%，表示優勢率偶然出現的最小值。顯著性水平線值為17.60%，代表優勢率顯著高于偶然水平的最小值。結果表明，消費者對于同一山脈的名優綠茶滋味的情感反應呈現出相似性。黃山山脈的HSMF和TPHK以“溫和的”情感為主導，大別山山脈的LAGP和XYMJ以“不舒服的”情感為主導。這可能是因為所有樣品都按照GB/T 23776—2018制備，比消費者平時飲用的茶湯更加濃烈和苦澀。值得注意的是，“豐富的”情感在4 種名優綠茶消費者評價中均占據一定的主導地位，但在LAGP中其優勢率最大且持續時間最長?！耙馔獾摹焙汀坝∠笊羁痰摹鼻楦袃H在XYMJ中占據主導地位，最大優勢率分別為21.43%和19.64%。而“愉快的”情感僅在TPHK中長時間的占據主導地位，說明TPHK是消費者最為偏好的名優綠茶。

結合4 種名優綠茶的TDE與TDS實驗數據，采用CCA方法展示了感官屬性與情感屬性之間的相關性，結果如圖8所示。相關系數絕對值大于0.50的感官屬性被認為與情感存在較高的相關性，并且可能引發特定的情感反應。Wilks’ Lambda檢驗見表4，表明該模型能夠較好地預測感官屬性對情感反應的影響。從圖8可知，“苦”與多個情感屬性詞之間存在正相關性，按從小到大排列為“豐富的”“印象深刻的”“意外的”和“不舒服的”。這表明了名優綠茶茶湯中的苦味會引發強烈的情感反應，消費者可能出現明顯情緒遞進。盡管苦味會引發不舒服的感覺產生，但在茶湯豐富度感知方面也有一定的貢獻。而“濃”與“意外的”之間的相關性為0.54，“厚”與“印象深刻的”之間的相關性為0.52。情感屬性詞“意外的”和“印象深刻的”一般為中性詞，但其二者與“不舒服的”呈較強的正相關關系，可以推斷消費者產生這兩種深層情感反應是基于不舒服的感受。另一方面，消費者在名優綠茶的滋味感知過程中，鼻后茶香感知和口腔回甘感受都帶來了正向的情感反饋。“鼻后香”和“回甘”與“溫和的”“愉快的”和“感興趣的”的正相關性依次增強，說明了消費者的正向情緒反應可能存在遞進關系。

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結 論

本研究以黃山和大別山山脈的4 種名優綠茶為對象，采用靜態和動態感官方法量化了4 種典型名優綠茶的風味特征，明確了黃山山脈的黃山毛峰和太平猴魁風味為鮮醇型，大別山山脈的六安瓜片和信陽毛尖風味為濃厚型?；谟稍u價員小組確定8 個的風味屬性詞，靜態的QDA法表明4 種名優綠茶在其中的5 個屬性詞上具有顯著性差異，但較難評價如“回甘”等隨時間發生變化的屬性。動態的TCATA法實時記錄4 種名優綠茶的動態風味特征，明確了黃山名優綠茶的風味感知順序依次為“醇”“鮮”“鼻后香”和“回甘”，而大別山名優綠茶依次為“濃”“苦”“澀”和“厚”。動態的TD法通過識別4 種名優綠茶的主導屬性，更直觀地反映茶湯風味帶來的動態感官體驗和情感感受，揭示了特定的主導感官屬性與消費者情感之間的相關性。大別山名優綠茶的主導風味屬性數量比黃山名優綠茶更為豐富，且其主導屬性之間的轉移次數也明顯高于黃山名優綠茶?！翱唷迸c“豐富的”“印象深刻的”“意外的”和“不舒服的”之間的正相關性依次增強，“鼻后香”“回甘”與“溫和的”“愉快的”和“感興趣的”之間的正相關性依次增強。本研究為茶企把握茶產品動態特征，并引導消費者實時感受茶湯風味的動態變化提供了理論依據。

作者簡介

通信作者：

戴前穎 教授

戴前穎，安徽農業大學茶業學院教授，一級評茶師，考評員，國家茶葉產業技術體系崗位科學家（茶葉拼配崗）、安徽省教學名師，美國佛羅里達大學訪學學者。安徽農業大學茶業學院、茶樹種質創新與資源利用全國重點實驗室教學、科研人員，主要從事茶葉品質評價及調控工作。主講《茶葉感官審評》課程入選國家一流本科線上課程。先后主持國家自然科學基金2 項、安徽省重大科技專項1 項、安徽省重點研發項目1 項、安徽省《茶葉審評》“大規模在線開放課程（MOOC）示范項目”、安徽省《茶葉審評與檢驗》精品課程等質量工程項目；先后參與國家重點研發計劃子課題3 項，國家星火計劃項目1 項。在國內外刊物上發表科研論文50余篇，獲授權專利5項，制定并發布安徽省地方標準2 項，參與制修訂國家標準3 項、團體標準1 項。

第一作者：

邱桐，安徽農業大學茶業學院，茶樹種質創新與資源利用全國重點實驗室碩士研究生，高級評茶員，研究方向為茶葉感官審評與檢驗，以第一作者發表學術論文2 篇。大學期間獲得安徽農業大學學業獎學金特等1 次、一等3 次、二等2 次；獲得安徽農業大學“優秀畢業生”、“三好學生”、優秀研究生、優秀共青團干部等稱號。2021年參與“燕麥奶茶（OAT）”項目并入圍度宏勝茶飲料創意大賽國賽；獲“互聯網+”大學生創新創業大賽省級銅獎；獲安徽省茶文化創新大賽校級二等獎。

引文格式：

邱桐, 譚玥, 王碩, 等. 基于靜態與動態感官方法的名優綠茶風味量化[J]. 食品科學, 2026, 47(1): 39-49. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250725-197.

QIU Tong, TAN Yue, WANG Shuo, et al. Quantitation of flavor characteristics in well-known green tea using static and dynamic sensory methods[J]. Food Science, 2026, 47(1): 39-49. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-20250725-197.

實習編輯：李杭生；責任編輯：張睿梅。點擊下方閱讀原文即可查看全文。圖片來源于文章原文及攝圖網

為系統提升我國食品營養與安全的科技創新策源能力，加速科技成果向現實生產力轉化，推動食品產業向綠色化、智能化、高端化轉型升級，由北京食品科學研究院、中國食品雜志社《食品科學》雜志（EI收錄）、中國食品雜志社《Food Science and Human Wellness》雜志（SCI收錄）、中國食品雜志社《Journal of Future Foods》雜志（ESCI收錄）主辦，合肥工業大學、安徽農業大學、安徽省食品行業協會、安徽大學、合肥大學、合肥師范學院、北京工商大學、中國科技大學附屬第一醫院臨床營養科、安徽糧食工程職業學院、安徽省農科院農產品加工研究所、安徽科技學院、皖西學院、黃山學院、滁州學院、蚌埠學院共同主辦的“ 第六屆食品科學與人類健康國際研討會 ”，將于 2026年8月15-16日（8月14日全天報到） 在 中國 安徽 合肥 召開。

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