戴前穎，安 琪，鄭芳玲，肖夢暄，陳穎琦，張 瑩，邱 桐

（安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶與食品科技學(xué)院，茶樹生物學(xué)及資源利用國家重點(diǎn)實驗室，安徽 合肥 230036）

黃大茶是主產(chǎn)于安徽省霍山縣的一種傳統(tǒng)黃茶，其采用一芽四五葉為原料，按傳統(tǒng)工藝及特有工藝加工而成，具有獨(dú)特的香氣特征以及降血糖和降血脂功效，近年來備受消費(fèi)者的關(guān)注[1-2]。黃大茶香氣特征目前以茶葉傳統(tǒng)感官審評[3]中使用的專業(yè)性術(shù)語和程度副詞進(jìn)行描述，對審評人員的專業(yè)能力及描述準(zhǔn)確性要求較高，且消費(fèi)者也對這些專業(yè)、抽象的感官審評術(shù)語很難理解以及辨別[4]。為了更好地促進(jìn)黃大茶的消費(fèi)流通，進(jìn)行消費(fèi)者的喜好度檢驗也至關(guān)重要。

定量描述分析法（quantitative descriptive analysis，QDA）和適合項勾選法（check-all-that-apply，CATA）是分別采用優(yōu)選評價員和消費(fèi)者評價員對產(chǎn)品感官品質(zhì)進(jìn)行描述分析的方法[5-6]。QDA法采用長期培訓(xùn)的優(yōu)選評價員組成小組，確定樣品的感官屬性詞匯表和具體參比樣[7]，對其評價結(jié)果進(jìn)行方差分析（analysis of variance，ANOVA）[8]、主成分分析（principal component analysis，PCA）[9]等數(shù)據(jù)處理，所得結(jié)果能夠更全面、更科學(xué)地分析茶葉的感官特性差異。CATA法則是以消費(fèi)者評價員代替專業(yè)感官評價員的一種快速感官分析方法，其將一組產(chǎn)品和一張CATA問卷提供給消費(fèi)者，要求消費(fèi)者在問卷中選出適合描述樣品的描述詞。該方法不需要對評價人員進(jìn)行專業(yè)的培訓(xùn)和維護(hù)，能夠節(jié)約大量的時間和成本，還能夠直接反映消費(fèi)者的情緒感受[10]。已有研究利用消費(fèi)者勾選的頻率進(jìn)行Cochran’s Q檢測[11-12]、對應(yīng)分析（correspondence analysis，CA）[13]判斷樣品屬性的差異，并成功應(yīng)用于咖啡[14]、面包[15]、莧菜[16]、奶茶[17]等產(chǎn)品。此外，CATA法進(jìn)行過程中還可以采用9 點(diǎn)喜好標(biāo)度來對樣品的喜好程度進(jìn)行量化賦值，可以判斷產(chǎn)品是否受到消費(fèi)者喜歡，從而有助于生產(chǎn)企業(yè)更好地調(diào)整產(chǎn)品[18]。該方法目前在粳米[19]、豆腐干[20]、菠菜[21]等產(chǎn)品研究中已得到成功運(yùn)用。

目前，黃大茶的香氣評價一直依托于傳統(tǒng)審評法[3]，有關(guān)QDA法、CATA法和喜好度檢驗的研究鮮見報道，本實驗采用這兩種方法對4 種不同焙火程度和3 種不同嫩度黃大茶的香氣特性進(jìn)行分析，以期篩選出不同加工程度和不同原料茶樣間的感官差異。再引入消費(fèi)者喜好度檢驗明確消費(fèi)者對產(chǎn)品的接受度，以更好地滿足市場和消費(fèi)者需求，推動黃大茶產(chǎn)品的開發(fā)和市場調(diào)研。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

4 種不同焙火程度（無焙火、小火、足火、高火，分別記為HDC1、HDC2、HDC3、HDC4）以及3 種不同嫩度（依據(jù)嫩度從高到低分別記為HDC5、HDC6、HDC7）黃大茶采自安徽霍山產(chǎn)區(qū)。實驗前，不同焙火程度和不同嫩度的各黃大茶樣品由鋁箔紙獨(dú)立密封包裝并并于4 ℃條件下保存。實驗所用參比樣（鍋巴、蜂蜜、饅頭、板栗、焦糖等）均購自合肥市當(dāng)?shù)爻小?/p>

香葉醇（食品級） 河南甜美實業(yè)有限公司；覆盆子酮（食品級） 江西源上草香料有限公司；蔗糖（食品級） 廣東雙橋股份有限公司。

1.2 儀器與設(shè)備

JYL-C020料理機(jī) 山東九陽股份有限公司；BCD-509WF冰箱 青島海爾集團(tuán)公司；AR224CN電子分析天平奧豪斯（上海）儀器有限公司；棕色玻璃瓶 衡水智淘醫(yī)療器械商貿(mào)有限公司；審評杯 上海清友堂實業(yè)有限公司。

1.3 方法

1.3.1 傳統(tǒng)茶葉審評

黃大茶傳統(tǒng)審評由國家級茶葉審評專家完成。制備員根據(jù)GB/T 23776—2018《茶葉感官審評方法》[22]沖泡茶樣。審評專家對提供的黃大茶進(jìn)行感官評價，給出評語并判斷焙火程度及嫩度，平行實驗3 次，中間休息10 min再進(jìn)行下一次審評。其中，茶葉、審評杯、審評碗均采用3 位數(shù)的隨機(jī)編碼，且隨機(jī)呈送給審評專家。

1.3.2 QDA法審評

從安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)茶學(xué)專業(yè)學(xué)生中根據(jù)從事研究時間、興趣、描述能力等篩選出25 名候選評價員，所有候選評價員均已具有2～7 年的茶葉感官審評經(jīng)驗。根據(jù)GB/T 16291.1—2012《感官分析選拔、培訓(xùn)與管理評價員一般導(dǎo)則 第1部分：優(yōu)選評價員》[23]中的方法,在感官分析實驗室中進(jìn)行基本嗅覺檢驗、香氣匹配實驗、排序檢驗、描述能力的檢驗，選擇出16 人，然后對每位評價員進(jìn)行20～30 h的感官描述分析培訓(xùn)，培訓(xùn)內(nèi)容包括感官分析基礎(chǔ)知識、感官特性的識別及標(biāo)度的確立和使用等。培訓(xùn)合格且多次參加感官實驗的10 名優(yōu)選評價員（2男8女）組成優(yōu)選評價小組。

依據(jù)GB/T 16861—1997《感官分析 通過多元分析方法鑒定和選擇用于建立感官剖面的描述詞》[24]中的方法確定描述詞。讓優(yōu)選評價小組成員頭腦風(fēng)暴初步給出黃大茶香氣描述術(shù)語，然后通過討論將得到的描述詞進(jìn)行初篩，刪除快感、定量、無關(guān)術(shù)語等，初步整理后采用5 點(diǎn)標(biāo)度（0：無；1：弱；2：稍弱；3：平均；4：稍強(qiáng)；5：強(qiáng)），應(yīng)用上述得到的描述詞分別對7 種黃大茶進(jìn)行強(qiáng)度評價，并通過下式計算幾何平均值M，對描述詞進(jìn)行排序、刪減以確定香氣描述詞；最后采用9 點(diǎn)標(biāo)度（1～3弱；4～6：中；7～9：強(qiáng)）來描述屬性的強(qiáng)度。實驗重復(fù)3 次，需在1 h內(nèi)完成，每次均采用3位數(shù)的隨機(jī)編碼，且隨機(jī)呈送。

式中：F為描述詞實際被述及的次數(shù)占該描述詞所有可能被述及總次數(shù)的比例；I為代表評價小組實際給出一個描述詞的強(qiáng)度和占該描述詞最大可能所得強(qiáng)度的比例。

1.3.3 CATA法審評

從安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)中招募到100 名（46男54女）無審評背景知識、無長期飲茶經(jīng)驗的消費(fèi)者組成消費(fèi)者評價小組。實驗開始前，對招募的消費(fèi)者評價員進(jìn)行實驗所需的流程介紹以及嗅聞方式等基本知識培訓(xùn)。

CATA問卷單包含了10 名不參加CATA法的消費(fèi)者（1男9女）從56 個香氣描述詞挑選出達(dá)到高于70%共識度的香氣屬性詞和提供待測的10 個情緒描述詞。詞匯排列遵循隨機(jī)順序，避免首因性偏見，茶樣均采用3位數(shù)的隨機(jī)編碼，呈送順序遵循拉丁方設(shè)計[25]。

1.3.4 消費(fèi)者喜好度檢驗

消費(fèi)者接受度檢驗采用9點(diǎn)喜愛標(biāo)度（1 分：非常不喜歡；9 分：非常喜歡）[26]對黃大茶的整體喜好度進(jìn)行勾選，在CATA審評中進(jìn)行（100 名）。

1.4 數(shù)據(jù)處理與分析

QDA過程中所得優(yōu)選評價員數(shù)據(jù)采用PanelCheck 1.4.0平臺分析評價員的表現(xiàn)（http://www.panelcheck.com）[27]。其余數(shù)據(jù)均利用XLSTAT 2016軟件處理。對于QDA所得數(shù)據(jù)分別進(jìn)行方差分析、主成分分析；對CATA法得到的描述詞頻率進(jìn)行Cochran’s Q檢驗、CA；對消費(fèi)者喜好檢驗進(jìn)行方差分析、聚類分析（agglomerative hierarchical clustering，AHC）[28]、偏好圖分析[18]。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃大茶傳統(tǒng)審評方法評價結(jié)果

傳統(tǒng)審評方法審評專家給出的評審結(jié)果如表1所示，7 種黃大茶在感官評價上差異明顯，均有各自的香氣特征。4 種不同焙火程度的茶樣中，HDC1和HDC2均顯純正的香氣特征，HDC3和HDC4隨著焙火程度的增加均帶有焦火香。3 種不同嫩度的茶樣中，HDC5因采用較嫩的原料，帶有甜香的香氣特征，HDC6和HDC7分別顯鍋巴香和焦香。由于黃大茶焙火程度和嫩度的確定不僅與香氣品質(zhì)有關(guān)，還包括外形、滋味、湯色、葉底等因素，這些因素在傳統(tǒng)方法審評中都很好地被專家區(qū)分開。

由表1可知，傳統(tǒng)審評方法對評價專家專業(yè)能力有極高的要求，包括對茶葉術(shù)語、程度副詞的準(zhǔn)確使用以及對焙火程度和嫩度判斷的熟練掌握程度，同時對解讀評審結(jié)果的人也有較高的專業(yè)要求，其需要充分了解術(shù)語的褒義或貶義以及程度的深淺等信息，對于普通消費(fèi)者來說難以通過該結(jié)果得到購買指導(dǎo)。

表1 黃大茶樣品香氣感官傳統(tǒng)審評法結(jié)果Table 1 Results of sensory evaluation of large-leaf yellow tea samples

2.2 QDA法的黃大茶香氣評價結(jié)果

2.2.1 QDA法黃大茶香氣描述詞匯表的建立

QDA過程中，將7 種黃大茶茶樣提供給感官評價小組，初步得到43 個描述詞，根據(jù)排序篩選出M大于0.26的描述詞（表2），最終確立了16 個描述詞。評價員對篩選出的16 個描述詞進(jìn)行討論、定義、并結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)報道和對比體會，確定描述詞的參比樣及相對強(qiáng)度，如表3所示。有別于傳統(tǒng)審評中簡單概括性的術(shù)語描述，QDA法的描述詞匯表中將黃大茶術(shù)語中常見詞匯進(jìn)行細(xì)化及量化，如“焦氣”在QDA法中被細(xì)化為“焦苦”“糊味”；“甜香”被細(xì)化為“焦糖香”“熟栗香”“甘草香”。

表2 黃大茶香氣描述詞的幾何平均值MTable 2 Geometric mean of aroma attributes of large-leaf yellow tea

續(xù)表2

表3 黃大茶主要的感官屬性定量描述詞匯表Table 3 Defniition and references of large-leaf yellow tea sensory proflies

蛛網(wǎng)圖可以直觀地勾勒出茶樣在不同香氣特征上的強(qiáng)度差異程度，優(yōu)選評價員在表3的基礎(chǔ)上采用9 點(diǎn)標(biāo)度法對4 個不同焙火程度和3 個不同嫩度中不同香氣屬性強(qiáng)度進(jìn)行打分，制得蛛網(wǎng)圖如圖1所示。在不同焙火程度的茶樣中，焙火程度越高，焦苦味和糊味越來越重，但有些描述詞并不與茶葉焙火程度呈完全正相關(guān)，如在甜香強(qiáng)度上：HDC2＞HDC1＞HDC3＞HDC4；在鍋巴香強(qiáng)度上：HDC3＞HDC4＞HDC2＞HDC1、在焦糖香強(qiáng)度上：HDC2＞HDC3＞HDC4＞HDC1。在不同嫩度的茶樣中，粗氣的強(qiáng)度：HDC5＞HDC6＞HDC7，可以發(fā)現(xiàn)隨著嫩度等級降低，粗氣越來越高，這些都能很好地被評價員區(qū)分開。

2.2.2 優(yōu)選評價員能力分析結(jié)果

通過PanelCheck軟件評估優(yōu)選評價員對7 種茶樣的區(qū)分能力、評價結(jié)果的重復(fù)性和評價小組的一致性[20]。

評價員的區(qū)分能力可以用F值來評估，如圖2A所示，橫坐標(biāo)表示1～10號評價員，不同彩色線條各代表一個描述詞，縱坐標(biāo)代表F值，值越大說明評價員對其描述詞的區(qū)分能力就越好。10 位優(yōu)選評價員對多數(shù)描述詞的F值都高于或接近5%顯著水平，其中2號、3號、7號和8號評價員F值總體高于其他評價員，區(qū)分能力強(qiáng)。

圖2B中橫坐標(biāo)表示1～10號評價員，縱坐標(biāo)表示均方誤差（mean squared error，MSE），MSE越小代表評價員的重復(fù)性越好。當(dāng)評價員同時具有較高的F值和較低的MSE時，表明該評價員具備良好的評估能力。從圖2A、B中可以看出，評價員2號、3號、7號和8號區(qū)分能力強(qiáng)且重復(fù)性較好；1號評價員區(qū)分樣品的能力較差，且重復(fù)性差。評價小組在長期評審過程中，只有不斷地提高和穩(wěn)定評價員的感官靈敏度、降低評價員之間和感官評價結(jié)果之間的偏差、控制得當(dāng)?shù)耐獠凯h(huán)境條件以及與參與實驗的評價員密切配合，才能有效減少評審中的不準(zhǔn)確性，得到準(zhǔn)確性高且重現(xiàn)性強(qiáng)的客觀評價結(jié)果。

評價小組整體的一致性可以用Profile plot分析來評估，圖2C1～C16各代表一個描述詞，邊框顏色表示該描述詞的顯著性水平，小圖中的不同彩線代表不同評價員，加粗黑線為平均值，彩線向黑線越聚攏，評價小組在該描述詞的一致性越高，相反，彩線越散亂則一致性較差。由圖2C可知，酸餿氣在0.01水平上具有顯著性差異，其他氣味均在0.001水平上具有顯著性差異；熟栗香、咖啡香、粗氣、青氣、酸餿氣等氣味評價小組的評價一致性較高；木質(zhì)香、糊味、焦苦等氣味評價一致性較差。綜上所述，評價小組整體的一致性較好，后續(xù)也可通過長時間訓(xùn)練來提高評價小組的一致性。

圖2 評價員區(qū)分黃大茶樣品的能力（A）、重復(fù)性（B）和一致性（C）Fig. 2 Panelists’ ability to discriminate large-leaf yellow tea samples (A)and repeatability (B) and consistency (C) of results

2.2.3 方差分析結(jié)果

對QDA法得分結(jié)果進(jìn)行單因素方差分析和多重比較分析，如表4所示，16 個描述詞對于不同茶樣均在0.000 1水平上具有高度顯著差異。在不同焙火程度中，HDC1和HDC2由于采用低溫烘干，以甜香、青氣、玉米須等主要香氣特性區(qū)別于其他茶樣；HDC3和HDC4以高溫促進(jìn)內(nèi)質(zhì)轉(zhuǎn)化，以鍋巴香、高火香等主要的香氣特性區(qū)別于其他茶樣。在不同嫩度中，HDC5以甜香、熟栗香、玉米須、嫩香為主要的香氣特性顯著區(qū)別于其他茶樣，由于黃大茶特級原料比較細(xì)嫩，所以常會伴隨著優(yōu)質(zhì)的甜香和熟栗香；HDC6和HDC7由于原料較為粗老，以粗氣為主要的香氣特性顯著區(qū)別于HDC5。

表4 QDA法方差分析結(jié)果Table 4 Analysis of variance for mean intensity scores for large-leaf yellow tea samples determined by QDA

2.2.4 主成分分析結(jié)果

為更直觀地展示各樣品香氣之間的區(qū)別和聯(lián)系，對16 個描述詞平均值進(jìn)行PCA，結(jié)果如圖3所示。圖3A中前兩個主成分PC1與PC2解釋了香氣屬性總變異量的96.94%；圖3B中展示了前二個主成分PC1與PC2解釋了香氣屬性總變異量的100%，說明PCA解釋度較高，可繼續(xù)進(jìn)行分析。

從圖3可以直觀地看到Y(jié)軸將4 種不同焙火程度的黃大茶按照低焙火和高焙火區(qū)分開，將3 種不同嫩度的黃大茶按照高嫩度和低嫩度進(jìn)行區(qū)分。樣品與描述詞之間越接近，說明該描述詞屬性越強(qiáng)[29]，7 種黃大茶在香氣屬性上各有特點(diǎn)：其中HDC1的香氣特征主要表現(xiàn)為青氣、甘草香；HDC2的香氣特點(diǎn)主要為甜香、玉米須、熟栗香、焦糖香；HDC3在咖啡香、鍋巴香方面表現(xiàn)突出；HDC4和HDC3比較接近，在煙絲香、糊味、焦苦等香氣表現(xiàn)相似，但呈現(xiàn)出獨(dú)特的木質(zhì)香；HDC5的香氣特征主要表現(xiàn)為熟栗香、玉米須、甜香；HDC6和HDC7相近，具有高火香和咖啡香等香氣特征。

圖3 基于QDA的黃大茶樣品PCA得分圖和載荷圖Fig. 3 CA score plot and loading plot of large-leaf yellow tea samples based on QDA

2.3 CATA法的黃大茶香氣評價結(jié)果

2.3.1 CATA法黃大茶香氣描述詞匯表的建立

CATA法和前2 個方法獲得描述詞的方式明顯不同，它是從文獻(xiàn)和前期實驗中收集到56 個黃大茶香氣描述詞，由10 名不參與CATA法的消費(fèi)者根據(jù)共識挑選出超過70%共識度的18 個香氣描述詞，如表5所示，其中青草香/青氣、甘草香、甜香、熟栗香、玉米須、焦糖香、鍋巴香、煙絲香、咖啡香、木香/木質(zhì)香、糊味、焦苦、酸餿氣13 個感官描述詞在QDA法中也被使用，消費(fèi)者所選用描述詞和經(jīng)過培訓(xùn)的感官評價員所選用描述詞在一定程度上相近，但也存在一定的差異，如紅薯皮、中藥味、大麥茶、水悶味、干枝枯葉等描述詞并沒有被優(yōu)選評價員提及。

表5 CATA法建立的香氣描述詞表及被提及的頻率統(tǒng)計Table 5 Aroma descriptors developed by CATA and their frequency of mention

2.3.2 基于香氣描述詞的Cochran’s Q檢驗分析結(jié)果

為了直觀地展示描述詞的差異顯著性，對CATA法中18 個香氣描述詞被提及的頻率進(jìn)行Cochran’s Q檢驗，如表5所示，不同焙火程度的4 個茶樣中有17 個香氣特征描述詞有顯著性差異；不同嫩度的3 個茶樣中有15 個香氣特征描述詞有顯著差異。在不同焙火程度的茶樣中，被選擇頻率較高并且與其他茶樣有高度顯著差異的描述詞有青草香、甜香、煙絲香、糊味、焦苦等；在不同嫩度的茶樣中，被選擇頻率較高且有高度顯著差異的描述詞有甘草香、甜香、鍋巴香、糊味、干枝枯葉等。針對顯著性差異性高的描述詞，消費(fèi)者能夠區(qū)分出茶樣間的香氣差異并判斷出差異的具體屬性；而針對差異不顯著的屬性如大麥茶、焦糖香、咖啡香等，消費(fèi)者的評判效果不及QDA法的優(yōu)選評價員。

2.3.3 基于香氣描述詞的對應(yīng)分析結(jié)果

對具有顯著性差異的香氣描述詞采用CA以展示樣品與描述詞之間的關(guān)系[10]，所得結(jié)果如圖4所示。HDC1被描述為具有青草香、甘草香和水悶味；HDC2具有甜香、玉米須、焦糖香、熟栗香等香氣特征；HDC3和HDC4相近，都帶有糊味、焦苦、中藥味、煙絲香等香氣特征（圖4A）。HDC5被描述為帶有生紅薯皮、甜香、玉米須、焦糖香等香氣特征；HDC6和HDC7比較接近，都帶有焦苦、糊味、水悶味等香氣特征，但HDC6呈現(xiàn)出獨(dú)特的鍋巴香和煙絲香（圖4B）。CATA法和QDA法得出的香氣特征在一定程度上相近，從圖4中可以直觀地看到未經(jīng)培訓(xùn)的消費(fèi)者也將4 種不同焙火程度的黃大茶按照低焙火和高焙火區(qū)分開，并將3 種不同嫩度的黃大茶按照高嫩度和低嫩度分開，與QDA法的結(jié)果一致。

圖4 基于CATA的香氣描述詞的對應(yīng)分析Fig. 4 Correspondence analysis of the aroma descriptors from CATA

2.3.4 基于情緒描述詞的Cochran’s Q檢驗分析結(jié)果

消費(fèi)者評價員對給定的黃大茶香氣的情緒描述詞進(jìn)行勾選并對結(jié)果進(jìn)行Cochran’s Q檢驗，結(jié)果如表6所示，在不同焙火程度的4 個茶樣中有8 個情緒描述詞有顯著性差異；在不同嫩度的3 個茶樣中有7 個情緒描述詞有顯著差異。

在不同焙火程度的4 種茶樣中，被選擇頻率較高并且有極顯著差異的描述詞有清新的、失望的、令人不快的等。在不同嫩度的3 種茶樣中，被選擇頻率較高并且有極顯著差異的描述詞有清新的、舒服的、失望的等。消費(fèi)者對不同茶樣的情緒感受是不同的，QDA法較CATA法而言雖然能確定香氣差異的強(qiáng)度，精確度更高，但是無法得知消費(fèi)者的情緒變化。

表6 CATA法建立的情緒描述詞表及被提及的頻率統(tǒng)計Table 6 Emotion attributes established by CATA and their frequency of mention

2.3.5 基于情緒描述詞的對應(yīng)分析結(jié)果

對具有顯著性差異的情緒描述詞進(jìn)行CA以得到茶樣與描述詞的關(guān)系，結(jié)果如圖5所示，HDC1被消費(fèi)者描述為帶有清新的、放松的、舒服的香氣；HDC2被描述為帶有愉快的、令人滿意的、舒服的香氣特征；HDC3和HDC4較為相近，被消費(fèi)者描述為帶有厭惡的、失望的、令人不快的氣味（圖5A）。HDC5給消費(fèi)者帶來清新的、滿意的、愉快的、舒服的情緒感受；HDC6和HDC7帶有厭惡的、失望、令人不快的氣味特征（圖5B）。結(jié)合圖4可知，消費(fèi)者喜愛青草香、甜香、玉米須、熟栗香等香氣特征，不喜歡糊味、焦苦、中藥味等香氣特征。所以在生產(chǎn)黃大茶時需要改變營銷策略，盡量避免生產(chǎn)具有這些感官特征的樣品，以提升樣品的消費(fèi)者喜好度。綜上，CATA法較QDA法能夠更好地調(diào)查消費(fèi)者喜好驅(qū)動因子及其產(chǎn)品的改進(jìn)方向，能夠相對快速、輕松地直接從消費(fèi)者中獲得產(chǎn)品的感官特性信息。

圖5 基于CATA的情緒描述詞的對應(yīng)分析Fig. 5 Correspondence analysis of the emotion descriptors from CATA

圖6 基于9 點(diǎn)喜愛標(biāo)度的黃大茶樣品AHC樹形圖Fig. 6 Agglomerative hierarchical clustering dendrogram of large-leaf yellow tea samples on 9-point hedonic scale

綜上所述，3 種感官評價方法分別采用專家評價員[3]、優(yōu)選評價員[30]和消費(fèi)者評價員[31]對4 種焙火程度和3 種不同嫩度的黃大茶進(jìn)行評審，其在應(yīng)用方面的優(yōu)缺點(diǎn)如表7所示。

表7 黃大茶香氣感官評價方法的優(yōu)缺點(diǎn)Table 7 Comparison of three methods for aroma sensory evaluation of large-leaf yellow tea

2.4 消費(fèi)者喜好度檢驗

對消費(fèi)者喜好度檢驗數(shù)據(jù)分別進(jìn)行方差分析、聚類分析、偏好圖分析，7 種黃大茶的總體喜好度平均值如表8所示，消費(fèi)者對這7 種黃大茶樣品的喜好度排序為HDC5＞HDC2＞HDC1＞HDC6＞HDC7＞HDC4＞HDC3，盡管消費(fèi)者對各種黃大茶的喜愛程度相似，但總體上焙火程度低和嫩度高的HDC2和HDC5明顯優(yōu)于焙火程度高和嫩度低的HDC4和HDC7。

表8 黃大茶樣品總體喜好均值Table 8 Mean scores for overall hedonic acceptability of large-leaf yellow tea samples

如圖6所示，通過聚類分析將100 名消費(fèi)者分為6 類：組1～6分別占總消費(fèi)者的15%、16%、26%、15%、16%和12%。

消費(fèi)者對7 種黃大茶樣品的偏好如圖7所示。圖中不同背景色所占百分比表示消費(fèi)者對該樣品的喜好超過平均喜好度的占比，占比越高，表明該樣品越受到消費(fèi)者的喜愛[16]。組1位于淺藍(lán)色區(qū)域，偏好率為20%～40%，接近HDC3和HDC6，說明該茶樣只有小部分人喜歡；組2、組3和組4位于橙色區(qū)域，偏好率為60%～80%，接近HDC1；組5和組6偏愛HDC2和HDC5，兩樣品的平均喜好度分別為5.89和6.23，都位于紅色區(qū)域，偏好率為80%～100%，這意味著大部分消費(fèi)者喜歡這兩種黃大茶；HDC4和HDC7位于深藍(lán)色區(qū)域，偏好率為0～20%，這意味著大部分消費(fèi)者都不喜愛這兩種黃大茶。綜合來看，小火烘焙和高嫩度的黃大茶更受消費(fèi)者喜愛。

圖7 基于CATA的黃大茶樣品偏好圖分析Fig. 7 Preference mapping of large-leaf yellow tea samples based on CATA

3 結(jié) 論

本實驗結(jié)果表明，傳統(tǒng)茶葉感官審評對評價專家專業(yè)能力要求極高，具有一定的主觀性；QDA法準(zhǔn)確率高，能夠準(zhǔn)確區(qū)分香氣強(qiáng)度差異且能夠?qū)Ω泄賹傩赃M(jìn)行細(xì)化及量化，但是對評價員要求較高且培訓(xùn)時間較長；CATA法能夠相對輕松、快速、低成本地從消費(fèi)者中獲取香氣特征差異，且能得到消費(fèi)者直接的情緒感受，但無法評價香氣特征強(qiáng)度。

此外，本實驗引入的消費(fèi)者喜好度檢驗可以了解消費(fèi)者對黃大茶的偏好性，能夠直接反映消費(fèi)者的需求，可為黃大茶生產(chǎn)企業(yè)提供消費(fèi)者偏好信息，從而生產(chǎn)更符合消費(fèi)者購買意愿的產(chǎn)品，更好地促進(jìn)黃大茶市場繁榮。