謝艷云（重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶402160）

?

基于大數(shù)據(jù)分析的茶葉質(zhì)量評估

謝艷云
（重慶水利電力職業(yè)技術(shù)學(xué)院，重慶402160）

摘要：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷成熟，數(shù)據(jù)信息變得更加龐大，大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍越來越廣闊。茶葉的數(shù)據(jù)信息包含茶葉種植面積、氣候、濕度、質(zhì)量等多方面信息，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以更加精準(zhǔn)地了解茶葉的各項信息。本文主要探討大數(shù)據(jù)分析在茶葉質(zhì)量評估方面的應(yīng)用技術(shù)。

關(guān)鍵詞：茶葉；質(zhì)量評估；大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析

1 引言

中國的茶葉已有幾千年的發(fā)展歷史，由茶葉開發(fā)出來的產(chǎn)品種類豐富多樣。我國是世界上最大的茶葉生產(chǎn)國和消費國，茶葉種植區(qū)域廣闊，從南到北，從東到西已有20個省市區(qū)有種植。我國產(chǎn)有紅茶、烏龍茶、黑茶、白茶、綠茶、黃茶等六大茶類，受地理環(huán)境、氣候等的影響，不同茶類、不同茶葉產(chǎn)品的質(zhì)量千差萬別。影響茶葉質(zhì)量的因素很多，包括種植區(qū)的氣候環(huán)境、土壤、采摘及后期加工等。為了保障茶葉質(zhì)量安全，傳統(tǒng)的方法有現(xiàn)場采樣和現(xiàn)場檢測，該檢驗方法消耗大量的人力物力，但反饋的信息量少；隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，先后衍生出化學(xué)檢驗法、指紋圖譜檢驗法等新的檢驗鑒別方法，但這些檢驗方法無一不是針對成片特定的茶葉進行的檢驗，信息量也非常有限；以大數(shù)據(jù)平臺來分析茶葉質(zhì)量已經(jīng)逐漸進入人們的視線，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，將茶葉從種植、生長氣候環(huán)境、病蟲害、土壤成分、采摘及加工等全方位信息進行數(shù)據(jù)信息化并進行分析，可以很好地把控并保障茶葉質(zhì)量。

2 大數(shù)據(jù)國內(nèi)外相關(guān)研究

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，針對大數(shù)據(jù)的研究越來越多，對于大數(shù)據(jù)的定義也不盡相同，麥肯錫全球研究所指出大數(shù)據(jù)是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面都大大超出了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價值密度低四大特征。百度百科認(rèn)為大數(shù)據(jù)是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法透過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。美國政府認(rèn)為一個國家擁有數(shù)據(jù)的規(guī)模和運用數(shù)據(jù)的能力是構(gòu)成綜合國力的重要組成部分。隨著政府和企業(yè)對大數(shù)據(jù)發(fā)展和應(yīng)用的關(guān)注度越來越高，國內(nèi)外學(xué)者對大數(shù)據(jù)也進行了大量研究，格雷布林克認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有多樣性、大量性、高速性三大特點，布萊恩·霍普金斯認(rèn)為除了該三個特點外，還具有易變性等特點；國內(nèi)學(xué)者劉念真認(rèn)為大數(shù)據(jù)除了以上特點外，還具有真實性的特點，即大數(shù)據(jù)有五大特點?，F(xiàn)實社會中對大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也越來越多，美國最大的西奈山醫(yī)療中心使用Ayasdi大數(shù)據(jù)公司的技術(shù)來分析大腸桿菌的全部基因序列及其菌株對抗生素的抗藥性。與國外相比，國內(nèi)大數(shù)據(jù)的研究和應(yīng)用還處在起步階段，2012年6月中國計算機科技論壇舉辦了“大數(shù)據(jù)時代，智謀未來”學(xué)術(shù)報告會，對大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)、數(shù)據(jù)挖掘、體系理論框架以及數(shù)據(jù)安全等進行了討論。國內(nèi)企業(yè)對大數(shù)據(jù)也越來越重視，阿里巴巴集團提供的云計算服務(wù)，百度提供的百度云等，通過對大數(shù)據(jù)平臺對數(shù)據(jù)進行預(yù)分析和預(yù)處理，讓大數(shù)據(jù)處理更便捷、更快速、更貼近用戶，而且更容易實現(xiàn)和操作。

大數(shù)據(jù)具有信息規(guī)模大、數(shù)據(jù)種類繁多、流動速度快及價值密度低等特征。信息規(guī)模大表現(xiàn)在數(shù)據(jù)規(guī)模已經(jīng)不能用G 或T來衡量，數(shù)據(jù)的計量單位從PB到EB再到ZB，高度發(fā)達的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以及存儲數(shù)據(jù)的電腦、手機、U盤等工具的不斷普及，都在不斷適應(yīng)數(shù)據(jù)信息快速增長的步伐，國際數(shù)據(jù)公司的研究指出，2008年全球產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量為0.49ZB，到了2011年已經(jīng)達到了1.8ZB。數(shù)據(jù)種類的多樣性，表現(xiàn)在數(shù)據(jù)不僅包括以文本資料為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還包括音頻、視頻、圖片等半結(jié)構(gòu)或非半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)信息，隨著人們對數(shù)據(jù)信息的要求層次越來越高，而且數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)也不再是難題，數(shù)據(jù)信息也就更加具有多樣性。流動速度快表現(xiàn)在信息處理能力方面，人們對數(shù)據(jù)信息具有實時性的要求，但是數(shù)據(jù)信息量規(guī)模龐大，需要在短時間內(nèi)從海量信息中提取到有價值的信息，這對數(shù)據(jù)處理技術(shù)要求很高。價值密度低指數(shù)據(jù)的價值具有稀缺性、不確定性和多樣性，大數(shù)據(jù)中包含了人們生產(chǎn)、消費以及心理活動等各方面有價值的信息，但是數(shù)據(jù)規(guī)模的量非常巨大，而且數(shù)據(jù)信息不斷更新變動，這些有價值的信息就可能轉(zhuǎn)瞬即逝，一般而言，數(shù)據(jù)的價值密度高低與數(shù)據(jù)規(guī)模大小成反比，數(shù)據(jù)規(guī)模越大，則數(shù)據(jù)價值密度越低，反之則越高。

3 影響茶葉質(zhì)量的因素分析

茶葉是我國重要的經(jīng)濟作物，產(chǎn)量豐富而且品質(zhì)揚名海內(nèi)外市場，茶葉不同于其他農(nóng)作物，需要經(jīng)過種植生長過程和加工過程，茶葉采摘以后，只有經(jīng)過加工以后才能成為商品，加工過程同樣也是茶葉增值的一個過程。茶葉的生長過程和加工過程都關(guān)系到茶葉品質(zhì)的高低、質(zhì)量的好壞，下面分別就這兩個過程進行論述。

3.1 茶葉種植生長過程中影響茶葉質(zhì)量的因素

茶葉在生長環(huán)節(jié)內(nèi)影響茶葉質(zhì)量的因素有三方面：產(chǎn)地環(huán)境、農(nóng)資使用和采摘標(biāo)準(zhǔn)。產(chǎn)地環(huán)境的好壞又細分為溫度、濕度、土壤鹽堿度等多方面，茶園周邊空氣質(zhì)量，土壤中重金屬含量、PH值高低都將直接影響到茶葉中鉛的含量，茶葉中重金屬超標(biāo)將直接影響茶葉的質(zhì)量。農(nóng)資使用標(biāo)準(zhǔn)是指農(nóng)藥、化肥等在茶葉中的殘留，農(nóng)藥噴灑過量、化肥使用過量、激素不正當(dāng)使用等都將影響到茶葉的原料質(zhì)量。采摘是在茶葉生長過程中進行的，采摘的標(biāo)準(zhǔn)不同也同樣影響茶葉中重金屬含量，采摘的原料過老，甚至夾入老葉或修剪枝葉，會導(dǎo)致茶葉中氟含量過高，名優(yōu)茶采摘夾帶鱗片、成熟葉，同樣會導(dǎo)致茶葉中鉛、汞等重金屬超標(biāo)。

3.2 茶葉加工過程中影響茶葉質(zhì)量的因素

加工過程中影響茶葉質(zhì)量的因素分三個方面：首先，我國茶葉市場上的茶葉加工企業(yè)一般為中小企業(yè)或是家庭作坊，茶葉加工工序不統(tǒng)一，管理水平和硬件條件良莠不齊，生產(chǎn)、加工、包裝、儲藏及運輸過程中存在被污染的風(fēng)險，而且難以形成有效的監(jiān)管。其次，茶葉加工過程中存在二次污染，由于茶葉加工鏈條比較長，加工過程中如果沒有規(guī)范的流程標(biāo)準(zhǔn)和質(zhì)量監(jiān)督，就會容易受到灰塵以及機器的污染，而灰塵中含有鉛等重金屬，機器則包含銅、鋁、鎳等重金屬，此外，還有加工人員的衛(wèi)生狀況、燃煤使用過程等都會引起硫、磷等污染。最后，茶葉包裝過程中的包裝材料的不達標(biāo)也會影響茶葉的質(zhì)量，包裝材料包含油墨、粘合劑、工業(yè)塑料等，如果這些包裝沒有按照國家要求的標(biāo)準(zhǔn)進行生產(chǎn)，那么包裝本身就是有害的，不僅對茶葉造成了三次污染，還影響了茶葉的色香味等品相。

在國內(nèi)市場上，茶葉質(zhì)量安全事件時有發(fā)生，茶葉質(zhì)量安全隱患一直都存在！要保障茶葉市場中的茶葉質(zhì)量，國家需要在規(guī)范茶葉市場的同時，加強對茶葉質(zhì)量的監(jiān)督，不斷運用最新技術(shù)來加強對茶葉質(zhì)量的檢測，只有保障了茶葉衛(wèi)生質(zhì)量才能保障茶葉市場的健康發(fā)展。

4 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對茶葉質(zhì)量的把控

隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)信息規(guī)模不斷的膨脹，要處理的數(shù)據(jù)信息種類也越來越多，這對數(shù)據(jù)信息處理的實時性和有效性提出了新的挑戰(zhàn)，需要更加快速，更加便捷，更加多樣性的技術(shù)來處理不同的數(shù)據(jù)，來滿足不同的業(yè)務(wù)需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)是一系列收集、存儲、管理、分析、共享和可視化技術(shù)的集合，包含了遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、回歸分析、分類分析、聚類分析、網(wǎng)絡(luò)分析、情感分析、應(yīng)用實踐序列分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)、分布式數(shù)據(jù)庫、可視化技術(shù)以及其他的一些數(shù)據(jù)處理技術(shù)等。大數(shù)據(jù)分析茶葉質(zhì)量包含茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累與整理和茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析、開發(fā)與應(yīng)用兩個過程，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)也將在這兩個基本過程之中得以運用。

4.1 茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的積累與整理

數(shù)據(jù)的積累與整理過程是對原始數(shù)據(jù)進行搜集，并將原始數(shù)據(jù)中的重要信息提取出來并進行簡單的分析，數(shù)據(jù)的提取過程就應(yīng)用到了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，初步分析則可以包含大量統(tǒng)計分析方法。要挖掘茶葉質(zhì)量的原始數(shù)據(jù)，首先就要建立茶葉質(zhì)量監(jiān)控體系，從茶葉的種植生長過程到茶葉加工過程各個環(huán)節(jié)都建立檢測指標(biāo)，例如茶葉生長過程中對土壤酸堿度、重金屬含量的每天測量，溫度、濕度、日照時間等的每天記錄，病害蟲的監(jiān)控等多方面立體式信息監(jiān)測。其次是茶葉加工環(huán)節(jié)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，企業(yè)加工過程中對茶葉質(zhì)量的檢測，包含茶葉色澤、形狀、氣味、重金屬含量、口感等。最后，將所有數(shù)據(jù)匯總整理，提取出有效的數(shù)據(jù)，為分析做準(zhǔn)備。茶葉質(zhì)量的把控不是針對一種茶葉或一個地區(qū)的茶葉進行檢測，而是要針對整個茶葉市場和茶葉種植區(qū)的所有信息進行收集，只有大量的數(shù)據(jù)信息才能形成有效的檢測結(jié)果。

4.2 茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析、開發(fā)和應(yīng)用

數(shù)據(jù)分析具有時效性，即對數(shù)據(jù)必須是最新的，而且分析的結(jié)果是有效的，對下一階段工作安排有預(yù)測作用。茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的分析需要對茶葉生長過程和加工過程等信息及時做出反應(yīng)，將茶葉質(zhì)量控制在標(biāo)準(zhǔn)允許的范圍之內(nèi)。由于數(shù)據(jù)具有流動性，并隨著時間的推移而不斷壯大，其價值被利用之后還會源源不斷產(chǎn)生新的價值，因此數(shù)據(jù)開發(fā)至關(guān)重要。茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)同樣可以開發(fā)，應(yīng)用于其他方面如茶葉衍生產(chǎn)品之中。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的應(yīng)用是以解釋現(xiàn)狀和預(yù)測未來為目的的，但是大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)的可視化可將大型數(shù)據(jù)以圖像形式實時表示出來。茶葉質(zhì)量數(shù)據(jù)的可視化不但能夠方便監(jiān)測人員把控茶葉質(zhì)量，而且可以將數(shù)據(jù)呈現(xiàn)給消費者，讓消費者直接了解到茶葉的質(zhì)量，從而對茶葉質(zhì)量有更深入的了解。

5 小結(jié)

大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)來臨，云計算、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的不斷應(yīng)用引發(fā)了數(shù)據(jù)信息規(guī)模的快速增長，讓數(shù)據(jù)滲透到了各行各業(yè)，成為重要的生產(chǎn)因素。茶葉作為歷史悠久的傳統(tǒng)行業(yè)，茶葉質(zhì)量一直都是備受關(guān)注的重心，如何把控好茶葉品質(zhì)也一直都是行業(yè)努力的方向，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以逐漸改善茶葉質(zhì)量監(jiān)測的現(xiàn)狀，通過大量數(shù)據(jù)的有效分析，可以更加科學(xué)合理地保障茶葉的質(zhì)量，從而為茶葉市場的健康發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。

參考文獻

［1］陳宗懋.我國茶產(chǎn)業(yè)質(zhì)量安全和環(huán)境安全問題研究［J］.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量與安全，2011（3）：5-7.

［2］張文錦，王峰，翁伯琦.中國茶葉質(zhì)量安全的現(xiàn)狀、問題及保障體系構(gòu)建［J］.福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報：哲學(xué)社會科學(xué)版，2011，14（4）：27-31.

［3］嚴(yán)霄鳳，張德馨.大數(shù)據(jù)研究［J］.計算機技術(shù)與發(fā)展，2013（4）：168-172.

［4］林烈青.企業(yè)數(shù)據(jù)中心的研究與設(shè)計［J］.制造業(yè)自動化，2011（15）：22-25.

作者簡介：謝艷云（1980-），女，湖南婁底人，碩士，講師，研究方向：非線性理論研究與數(shù)學(xué)建模。