APPS | 浙江大学和湖南农业大学联合发文：茶叶的潜在风险和新兴监测技术综述

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Introduction

茶是世界上消费最多的饮料之一，茶叶及其制品是通过加工茶树的芽、叶和幼茎制成的。如今，茶树在50多个国家种植。全球每年可生产30亿公斤茶叶。大部分茶叶产自中国、印度、斯里兰卡、土耳其、俄罗斯和日本。根据加工方法和发酵程度，将茶分为绿茶、白茶、黄茶、乌龙茶、红茶、黑茶六种。

茶叶从田间到餐桌的过程非常复杂，包括种植、加工和销售步骤。对于茶叶的种植来说，许多外来的风险可以通过以空气、灌溉用水、粪便和土壤为基础的介质被吸收或污染。潜在的污染物也可能由盛装容器或人引起。在茶叶的加工过程中，加工环境和包装是主要的污染介质。易受潮的包装材料，如木材、竹子、纸张和陶瓷等，更容易受到损害和感染。更重要的是，在高温加工或发酵过程中会产生一些内源性危害。对于茶叶产品的分销来说，运输、零售、储存、冲泡等各个方面都存在潜在的风险。因此，茶叶从田间到餐桌的整个过程中都存在着有害物质。全面总结潜在危险物种对了解茶叶制品的风险非常重要。此外，针对不同的有害物质，应总结新兴的监测技术，促进定性或定量分析。

本综述旨在强调茶叶安全现状，包括潜在的内源性和外源性风险，以及用于识别这些污染物的检测方法（图1）。同时，提出了未来茶叶安全风险评估面临的挑战和展望。本综述为开展茶叶安全研究提供了一定的依据。应进一步制定相关策略，确保茶叶的质量和安全，保护消费者健康。

图1 茶叶的潜在风险和新兴的检测方法

茶叶加工中的内生风险

在茶叶加工过程中，不同工艺产生的内源性有害物质正逐渐引起人们的关注。其特征总结于表1中。例如，丙烯酰胺可以在高温条件下通过美拉德反应产生。根据国际癌症研究机构（IARC）的报告，丙烯酰胺具有遗传毒性、致癌作用和生殖毒素作用。随着温度升高和时间延长，茶叶中丙烯酰胺的含量越高。而低温则会影响茶叶的品质和感官。多环芳烃（PAH），如9,10-蒽醌，也可能由接触茶叶和烟雾产生，能干扰抑制DNA水解三磷酸腺苷（ATP）的酶解复合物。因此，可触发DNA的断裂，导致DNA损伤、突变和癌症。多环芳烃的转化受燃烧温度、时间和氧含量的影响较大，主要来自燃料中多环芳烃的挥发、芳香族化合物的高温分解以及自由基之间的复合反应。在茶叶生产过程中，烟熏和干燥过程可能会造成PAH污染。

表1 茶中不同有害物的比较

茶叶的外源性风险

茶叶中潜在的有害风险主要来自环境和人类活动等外源因素。为了保证茶树的健康生长、高产和优质茶叶，通常需要对茶树进行人工干预，如浇水、施肥、害虫和杂草控制、收获后加工和贮藏管理。因此，在这些人类活动下，土壤会受到重金属、农药、微纳米塑料等污染物的污染，这些污染物会被茶叶吸收。而在种植、加工和储存过程中，微生物和真菌毒素会通过环境污染茶叶。

化学污染物

重金属

土壤和水生环境中的重金属污染对茶树造成了重大威胁。土壤重金属污染主要由人类活动引起。由于这些金属不能通过自然过程被分解，它们可以在土壤和其他环境中保持稳定，并可以通过茶根被吸收。茶树对重金属的吸收效率受环境污染、土壤类型和土壤有机质的影响。食物链中的重金属污染已成为影响人类健康的重要问题。这些危害可以通过饮用茶类产品进入人体。随着时间的推移，重金属在体内累积，会产生各种疾病和中毒。金属污染浓度与季节和茶叶品种有关。不同茶叶的铝、锰、镉含量不同。秋茶和夏茶中铝、锰、铅、镉含量高于春茶。茶叶成熟度与Al、Mn、Pb、Cd水平呈正相关，而与Cu呈负相关。

农药

在种植过程中，茶树特别容易受到多种害虫的侵害，包括螨虫、食叶甲虫和毛虫。每年，大约7%-15%的茶叶产量可能会因虫害和其他与虫害相关的问题而损失。各种农药常用来治理病虫害、杂草和茶叶病害。近年来，虽然农药的使用使茶叶产量增加，但不加控制的农药使用及其在茶叶中的残留对人类健康构成了重大风险。许多国家和国际组织已经对茶产品中的800多种农药残留物制定了最大残留限量（MRLs）。食品法典委员会（CAC）提出了31个最大残留限量，欧盟、日本、美国和中国也提出了各自的茶叶中农药残留最大残留限量。对于未建立MRLs的任何残基，限量不得超过0.005 mg/kg。

微塑料和纳米塑料

茶叶中的微塑料和纳米塑料及其对人体的危害已成为严重的公共卫生问题。一般来说，小于5毫米的小塑料颗粒被称为微塑料，直径在1~100纳米的塑料颗粒被称为纳米塑料。在几种茶叶产品中已经检测到不同浓度的微塑料和纳米塑料，在人类的肺、血液、粪便、心脏、鼻腔、骨髓、结肠和胎盘等组织中均可检测到微塑料和纳米塑料。根据流行病学研究，微塑料和纳米塑料的有害风险包括结直肠癌、子宫肌瘤、心肌梗死、炎症性肠病、急性冠脉综合征和眼部疾病。

其它

其他潜在的危害也会影响茶叶的质量和安全。双酚A（BPA）作为一种人工合成的化学物质，是茶叶中的污染物之一。多种途径可以促进BPA进入食物链。在传统的沸水泡茶后，这些BPA化合物可以从干茶中释放出来。99%人类接触BPA的是通过饮食。植物次生代谢物，如吡咯里西啶生物碱（PAs）和吡咯里西啶生物碱N-氧化物（PANOs）也广泛存在于各种茶叶样品中，阻碍了茶叶的出口。其中，花青素类PAs占茶叶总PAs含量的77%以上。番茄碱型PAs和芸苔碱型PAs分别约占14%和8%。当污染的茶叶被消化后，这些PAs会表现出严重的毒性，导致肺毒性、遗传毒性和致癌疾病，肝脏损伤、肺动脉高压、心脏肥大、肾脏损伤甚至死亡。

生物污染物

微生物

茶叶中发现的微生物主要来源于三个来源：茶叶生产的空气微生物、茶叶内的内生菌和发酵过程中的环境微生物。微生物的生长繁殖受到周围温度和湿度水平的显著影响。在茶叶生产过程中，采用发酵工艺可以促进真菌和细菌的存活。这些微生物群落的差异主要归因于茶叶产地和加工方法的多样性，霉菌被发现是主要的微生物。。从茶叶样本中分离到的常见霉菌有曲霉菌、酵母、青霉、根霉菌和毛霉菌。

真菌毒素

茶叶制品中的真菌在特定条件下会产生有害毒素，如黄曲霉毒素、赭曲霉毒素和桔毒素。与其他茶类相比，红茶和黑茶加工的水活性水平较高，更容易受到产毒微生物和毒素的污染。目前关于茶叶中微生物和毒素风险的研究主要集中在红茶和黑茶。尤其是黑茶，在特定的加工阶段，环境微生物和本地微生物群可以显著提高污染风险。食品供应链可能会受到茶产品中的这些真菌毒素的污染。通过饮用茶汤，人类可能面临通过饮食接触真菌毒素的风险。摄入真菌毒素可导致功能障碍、疾病，甚至死亡。

新兴的茶叶质量安全监测技术

电子鼻

茶叶的气味特征是评价茶叶品质的重要指标。在市场上，假冒的茶叶产品无处不在，很难区分真品。由于缺乏标准方案，传统的茶叶评价方法不一致。类似于人类嗅觉的电子鼻装置代表了一种很有前景的验证茶叶真实性的技术。对茶产品中的挥发性香气进行分类的大量报道已经得到了充分的研究（图2A）。

图2 （A）电子鼻系统鉴别普洱茶种类；（B）HSI和MBKA-Net对不同茶叶的质量和等级比较；（C）基于高光谱图像信息的白星病和炭疽病鉴别

光谱技术

由于光谱分析具有快速、无损、便携、多重等特点，被广泛应用于茶叶质量和安全的监测。目前，最常用的光谱分析技术包括高光谱成像（HSI）、近红外光谱（NIRS）、中红外光谱（MIRS）、太赫兹光谱（THz）、拉曼光谱（RS）和荧光光谱（FS）（图2B-C）。近年来，仪器和计算机算法的进步促进了光谱技术的发展，在茶叶质量安全检测中发挥着越来越重要的作用。在不需要熟练劳动力的情况下，可以离线、在线、在线和在线获得样本的特征。此外，传统的台式光谱仪和手持式光谱仪对茶叶质量的评估是非常有效的。

色谱技术

色谱法是传统分析之一，主要包括溶剂萃取、顶空和固相微萃取三种样品预处理。对于茶叶制品中污染物的鉴定，目前应用了许多色谱技术，如液相色谱/质谱（LC/MS）、高效液相色谱（HPLC）、气相色谱/质谱（GC/MS）、薄层色谱（TLC）等（图3A）。在上述色谱技术的基础上，发展出了各种快速、简便、有效、坚固的改良方法，如反相HPLC、超高效液相色谱、二极管阵列检测（DAD）、荧光检测器（FLD）、光度二极管阵列、MS、UV检测器。这些方法显著提高了茶叶中污染物的检出限。通过高效薄层色谱（HPTLC）可以提高分离化合物的分辨率，实现污染物的定量分析。此外，超高效液相色谱法可以同时检测茶叶中的多种农药，具有很好的色谱分辨率和灵敏度。

图3（A）HPLC法测定茶叶中DMBA；（B）基于改性碳基的电化学传感器同时测定Pb2+和Cd2+；（C）Pt/MnO2/f-MWCNT修饰的玻碳电极（GCE）电化学检测儿茶素

电化学

电化学技术吸引众多研究者来评价茶叶质量，这种方法灵敏度高、线性响应宽、稳定性好、成本低。电分析技术代表了分析化学中的一类方法。为了通过评估电位或电流来研究分析物，电化学传感器包括一个电化学电池和至少两个电极。一个闭合电路集成了一个电荷传输（电子）的换能器。而电子型、离子型或混合型可以参与分析物样品的电荷传输。结合阳极溶出伏安法（ASV）、循环伏安法（CV）和方波伏安法（SWV），惰性碳、玻璃碳和石蜡浸渍石墨等不同类型的电极被应用于茶叶的质量监测（图3B-C）。采用两种或三种技术可以得到比单一信号更好的融合信号。

纳米生物传感

基于信号的呈现，已经开发用于快速监测茶叶质量和安全的荧光和比色生物传感器。与普通纳米材料相比，有机荧光探针可能更适合金属离子和化合物的检测，生物相容性好，可修饰性高，毒性低。荧光探针的检测过程包括四个步骤：设计、探针的合成、目标的检测和实际应用。荧光团通常包含在探针结构中，如罗丹明、香豆素、萘酰亚胺和苯并噻唑。在目标检测过程中，一定激发波长下，结合荧光团和识别器件产生不同的荧光信号，并开发多种便携式的检测试纸（图4A-B）。

图4 （A）荧光探针试纸检测Hg2+；（B）比例荧光试纸传感器检测氟离子；（C）KNN和PLS-DA算法检测茶中的外来昆虫

人工智能和化学计量学

人工智能和化学计量方法成为科技领域的关键范式，包括多模态大模型、视频生成大模型和具身智能。对于茶叶产品的溯源和检测，与人工智能相结合的新兴技术仍然是关键的研究热点。人工智能包括两个方面：机器学习和深度学习。深度学习起源于神经网络，是机器学习的延伸。基于人工智能的方法正在改变茶叶行业，提供了更精确的工具，从加工到感官，对茶叶产品的高质量进行评估。目前，各种技术已经与人工智能算法相结合来监测茶叶品质（图4C）。

Challenges and Perspectives

不同国家对茶叶中污染物的限制标准可能有所不同，茶叶产品的贸易需要考虑不同国家的标准。虽然各种技术已被广泛应用于茶叶产品的质量安全监测，但实际检测仍存在一定的挑战。未来可以利用人工智能和大数据从E-nose收集数据，建立一个全球协作的在线图书馆。由于对色度和光度的捕获能力不同，在各种光谱技术中都需要考虑测量的精密度和准确度。对于电化学传感器，稳定性、重复性和小型化是提高检测灵敏度的重要方面。采用探针的荧光检测，需要考虑消除背景信号的抑制以及其它各种因素。未来，通过创建可持续和可追溯的茶叶供应链，可以从种植到消费，提高茶叶的质量和真实性。通过区块链、机器学习和大数据，可以实现茶园、制造商、物流和销售商之间的高效合作。当人工智能与其他技术相结合时，应进一步解决数据的可用性、完整性、隐私和法律问题。同时，设备与互联网的兼容性、网络建立的复杂性以及安全性仍然是挑战。

Conclusion

本文综述了茶叶中潜在的有害风险，包括内源性和外源性有害物质。总结了电子鼻、光谱技术、色谱技术、电化学技术、纳米生物传感器和人工智能等新兴技术用于茶叶质量安全监测。并对这些技术面临的挑战和发展前景进行了展望。

第一作者

杨涛，工学博士，现为浙江大学助理研究员，主要研究方向为农产品安全。以第一作者在Advanced Science, Journal of Hazardous Materials, Journal of Agricultural and Food Chemistry, Food Chemistry, Journal of Dairy Science等国际期刊发表SCI论文8篇，均中科院一区Top，授权发明专利4项。

通信作者

罗自生，浙江大学求是特聘教授、博士生导师、二级教授，入选中组部国家层次人才特殊支持计划科技创新领军人才。任浙江大学农产品产后技术创新研究中心主任，兼任农业农村部农产品产后处理重点实验室主任、中国农学会农产品物流分会主任委员。围绕安全、营养、美味的生鲜食品供应国家战略，开展生鲜食品物流品质保障、营养评价和安全控制的研究和教学工作。主持包括十四五国家重点研发项目、十三五国家重点研发计划课题、国家高技术研究发展计划、国家自然科学基金、浙江省杰出青年基金、浙江省重点研发项目等。以第一完成人获得国家科技进步二等奖1项（2023）、国家教学成果二等奖1项（2022）、浙江省教学成果特等奖1项（2021）、浙江省自然科学一等奖1项（2022）、教育部科技进步一等奖1项（2019）和浙江省科技进步一等奖1项（2018），出版教材5本，授权国家发明专利40多件。主持/参与制定行业标准6项。以通讯/共同通讯在《Science》《Trends in Cell Biology》《Trends in Food Science & Technology》《Food Chemistry》《Food Hydrocolloids》、《Journal of Agricultural and Food Chemistry》等国内外期刊发表论文180多篇，H指数67（Web of Science），ESI高被引论文19篇，连续入选科睿唯安全球高被引科学家、爱思唯尔(Elsevier) 中国高被引学者和全球前0.05%顶尖科学家等5个国际学术排行榜。担任《Food Innovation and Advancess》创刊副主编，《Food Science and Human Wellness》等SCI刊物编委。兼任浙江省食品学会副理事长、农业农村部农产品冷链物流标准化技术委员会委员。

刘仲华，1965年生，男，汉族，湖南省衡阳县人，清华大学化学系博士，中国工程院院士。现任湖南农业大学学术委员会主任、教授、博士生导师、国家植物功能成分利用工程技术研究中心主任、国家茶叶产业技术体系加工研究室主任。先后荣获“新世纪百千万人才工程”国家级人选、国务院特殊津贴专家、全国创新争先奖、中华农业英才奖、“教育部创新团队”领衔人、“农业科研杰出人才及创新团队”领衔人、全国优秀科技工作者、湖南省科技领军人才、湖南省光召科技奖、“黄大年式教学团队”领衔人、湖南省教书育人楷模、湖南省优秀共产党员、第九届“湖南省徐特立教育奖”获得者。

主要从事茶叶加工理论与技术、茶叶深加工与资源利用研究。创新了黑茶加工理论技术体系，强力推进了我国黑茶产业提质增效和快速发展；创新茶叶深加工核心技术体系，有效促进了我国茶叶资源高效利用与茶叶产业转型升级。以第一完成人获国家科学技术进步二等奖2项、何梁何利基金科学与技术进步奖1项、湖南省自然科学一等奖1项、湖南省科学技术进步一等奖3项及湖南省创新奖（科技创新）；获发明专利授权50多件，制订国家标准5项；发表中文学术论文300多篇，SCI论文100多篇。

Potential risks in tea and emerging monitoring technologies: a review

Tao Yang1, Xingyu Lin1, Yanqun Xu1, Zhonghua Liu2*, Zisheng Luo1,3*

1 College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China

2 National Research Center of Engineering and Technology for Utilization of Botanical Functional Ingredients, Hunan Agricultural University, Changsha, 410128, China

3 Key Laboratory of Agro-Products Postharvest Handling of Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Zhejiang Key Laboratory of Agri-food Resources and High-value Utilization, Zhejiang University, Hangzhou, 310058, China

*Corresponding author.

Abstract

Potential risks in tea arise from the entire process, from field to table. A comprehensive summary of harmful substances is very important for understanding the risks associated with tea products. These potential hazards should be monitored using various detection methods. This review aims to emphasize potential risks in tea, including endogenous risks (acrylamide, polycyclic aromatic hydrocarbon, and others) in tea processing and exogenous hazardous substances (heavy metals, pesticides, microorganism and toxins, microplastics and nanoplastics, bisphenol A, and pyrrolizidine alkaloids). Meanwhile, emerging monitoring technologies are summarized for ensuing the quality and safety of tea product, such as electronic nose, spectral techniques, chromatography, electrochemistry, nano-biosensors, and artificial intelligence. Challenges and perspectives are proposed to improve the quantitative analysis. In the future, the efficient cooperation between tea plantations, manufacturers, logistics and sellers can be achieved by blockchain, machine learning and big data. This review provides a foundation for evaluating risks of tea, thereby ensuring food safety and protecting consumer health.

Reference:

Yang, T., Lin, X., Xu, Y. et al. Potential risks in tea and emerging monitoring technologies: a review. Agric. Prod. Process. Sto. 1, 12 (2025). https://doi.org/10.1007/s44462-025-00021-9

本文编译内容由作者提供

编辑：梁安琪；责任编辑：孙勇

封面图片来源：图虫创意

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