《食品科学》：安徽农业大学戴前颖教授等：基于静态与动态感官方法的名优绿茶风味量化

中国是世界上最大的茶叶生产国，以绿茶生产为主。在我国公认的十大名优绿茶中，位于北纬30°附近的4 种烘青绿茶分别为黄山毛峰、太平猴魁、六安瓜片和信阳毛尖。根据茶叶产区所属山脉的不同，这4 种名优绿茶可划分为黄山山脉的黄山毛峰和太平猴魁，以及大别山山脉的六安瓜片和信阳毛尖。黄山山脉的两种典型名优绿茶通常具有鲜嫩清高的香气和鲜醇的滋味，而大别山脉的典型名优绿茶则通常具有清香或栗香、香气馥郁、滋味醇厚的品质特征。以往多数研究主要依靠化学检测方法评估名优绿茶。例如，Huang Songyan等采用高效液相色谱法、分光光度法和氨基酸分析仪对不同地区的太平猴魁样品进行检测，发现了18 种影响太平猴魁风味的关键非挥发性化合物。然而，进一步探讨化学成分与感官体验之间的直接关系则较为困难，且容易忽视感官属性随时间变化对感官评估的影响。

食品感官品质是直接影响消费者体验的重要因素。根据是否评价感官特性随时间的变化，其分析方法可以分为静态感官分析方法和动态感官分析方法。静态感官分析方法主要聚焦于产品在某一时刻的感官特征，收集评价员对食品的感官特性的评价并进行定性和定量分析。定量描述分析（QDA）法作为记录食品特定时间点特征的静态感官方法之一，广泛应用于各类食品的外观、香气和滋味等方面的评价，为产品质量控制及研发提供了科学的依据。例如，戴前颖等应用QDA法准确区分了4 种不同焙火程度黄大茶的香气强度差异，为黄大茶生产企业提供了有益参考。动态感官方法是以时间为单位记录评价员感知、情绪和行为的感官方法，能够科学地评定、测量、分析和解释在食物刺激下人们感受器官的反应。多属性同时评估的动态感官方法在不断发展和创新，能够更准确地表征多个属性在动态评估中的变化过程和相互关系。动态主导属性（TD）法和时间适合项勾选（TCATA）法是代表性的动态感官分析方法，并日趋受到研究人员的广泛关注。

TD法能够随着时间的推移连续记录多种感觉，并识别出一个特定属性为“主导”属性。TD法无需对属性的强度进行判断，仅需要选择属性是否占据主导地位，具有较高的速度和成本效益。从评价员培训的角度来看，TD法无需复杂的训练步骤，且操作方法易于理解，因此专家评价员、优选评价员和消费者均可共同参与使用。其中，TD法根据属性词的类型分为动态主导感官属性（TDS）法和动态主导情感属性（TDE）法。TDS法中使用的属性词主要为感官属性词，能够对多种相似的产品品质特性进行描述。TDS法广泛应用于啤酒、葡萄酒、咖啡、巧克力和饼干等领域。TDE法是一种于2014年开发的动态情感测试法，它将TDS法中的感官属性替换为情感属性词，以探究消费者在品尝过程中主导情感随时间的变化。TDE法旨在实时记录消费者的情绪，常与TDS法结合使用。通过匹配TDS法所获得的主导属性结果，建立动态关系模型，从而揭示在特定主导属性下消费者的情感偏向。

而TCATA法能够对样品多个感官特征进行连续描述，并快速获得评价员在嗅闻或品尝过程中实时感受。考虑到多个属性的选择和取消选择过程的复杂性，Ares等对TCATA法进行了改进。改进后的该方法能够在设定时间内自动将选定的属性逐渐取消，以帮助评价员简化操作过程。TCATA法已经广泛应用于食品领域，包括固体、半液体和液体食品，尤其在多种不同液体的感官评价中，如起泡酒、葡萄酒、蛋白质饮料、冷萃咖啡、苹果酒。TCATA法与其他动态感官方法的结合目前已被广泛研究和讨论，尤其是与TD法的结合。这两种方法均为动态感官方法中量化产品感官属性的工具，能够在时间维度上科学、客观地描述产品的动态感知，并识别其品质差异。与其他动态感官分析方法相比，这两种方法能同时使用多个描述词，且在操作方法上具有明显优势，能够减少评价小组的训练。Delompré等认为这两种方法的结果普遍相似，但TDS法的数据能在味觉属性上展现更多特性，而TCATA法则更能够区分样品间的差异。因此，将这两种方法结合分析能够互为补充，丰富对以往感官属性单一的品饮感受的描述，更加贴合消费者实际的感官体验。

安徽农业大学茶业学院的 邱桐、谭玥 和 戴前颖* 等人选取4 种名优绿茶为主要研究对象，旨在通过静态和动态感官评价方法系统地量化其风味差异及与消费者情感反应之间的关系。首先，结合传统茶叶感官审评法和食品感官检验方法，筛选出具有典型感官品质且符合消费者喜好的茶样。其次，选用优选评价员采用QDA法对4 种典型名优绿茶风味进行初步量化，并使用TCATA法和TDS法进行实时滋味轮廓描述。最后，招募普通消费者采用TDE法评估其在4 种名优绿茶的品饮过程中产生的实时情感反应。通过典型相关性分析，建立名优绿茶的滋味特征与消费者情感反应之间的相关性，进一步探究情感反应的感官驱动因素。

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TRFICA检测机理

依照名优绿茶的标准，专家评价员的审评及打分结果见表2（仅列出HSMF样品）。基于单项差别检验方法和不完全平衡区组设计，消费者对每种茶的典型香气、滋味、总体品质特征进行排序，结果如图1a所示。消费者对所有样品的整体喜好度均值结果见图1b。结合专家感官审评的结果与消费者偏好，典型品质特征的样品筛选结果为HSMF-2、HSMF-9；TPHK-3、TPHK-6；LAGP-1、LAGP-7；XYMJ-4、XYMJ-8。这8 个名优绿茶典型样品不仅整体的感官品质佳，还具有典型的香气和滋味特征，被广大消费者所喜爱，因此被确定为代表性样品继续进行感官评价实验。

根据12 位候选评价员对4 种名优绿茶滋味强度打分，采用F值和均方误差（MSE）值图评估其区分能力和重复性。在图2a中，横坐标表示1～12 位评价员，不同颜色的线代表8 个滋味属性描述词，纵坐标为组间差异与组内差异的比值即F值，值越大代表评价员对于该属性的区分能力强。1号、3号、6号和8号评价员F值都高于或接近1%显著水平，区分能力均较强。图2b中，横坐标表示1～12 位评价员，不同颜色的线代表8 个滋味属性描述词，纵坐标代表组内方差即MSE值，值越小则评价员的重复性越好。将F值图与MSE图结合分析可知，11号评价员区分样品的能力较差，8号评价员重复性差，后续实验中将其淘汰。

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基于静态QDA法的名优绿茶风味分析

根据QDA数据结果，对4 种名优绿茶8 个感官属性强度进行单因素方差分析，并计算平均值作雷达图，如图3a所示。结果表明，4 种名优绿茶在“浓”“厚”“苦”和“涩”的强度方面具有极显著差异（P＜0.000 1），而在“鲜”的强度方面具有显著性差异（P＜0.01）。同时，黄山山脉的两种名优绿茶（HSMF、TPHK）的滋味轮廓明显区别于大别山山脉的名优绿茶（LAGP、XYMJ）。HSMF和TPHK的茶汤“鲜”和“醇”属性的强度得分较高，苦味在TPHK样中得分最低。而LAGP和XYMJ在“浓”“苦”和“涩”属性得分较高，“鲜”较低。尤其是在XYMJ中，苦味和涩味强度均较高。

将4 种名优绿茶滋味强度得分进行主成分分析，结果见图3b。第一主成分（F1）和第二主成分（F2）的方差贡献率均较高，总贡献率为96.64%。LAGP和XYMJ分布在F1的正半轴，HSMF和TPHK分布于F1的负半轴。根据属性词的分布情况可知，HSMF和TPHK样品距离属性词“鲜”“醇”和“鼻后香”相对较近，而LAGP和XYMJ距离“浓”“厚”“苦”“涩”和“回甘”相对较近。因此，4 种茶根据其滋味可分为鲜醇型和浓厚型，鲜醇型的黄山名优绿茶滋味中鼻后香较为明显，浓厚型的大别山名优绿茶虽然有较强的苦涩感，但其回甘较为明显。虽然静态的QDA法能够表征两大山脉名优绿茶的风味特征，但茶汤风味在口腔中的实时动态变化却无法体现，尚需借助其他动态感官方法进一步完善其风味轮廓。

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基于动态TCATA法的名优绿茶风味分析

对4 种名优绿茶TCATA曲线进行差异化分析后得到差异曲线（P＜0.05），如图4所示。“鲜、醇、鼻后香、浓、苦、涩、回甘、厚”8 个风味属性词分别用8 个颜色表示，每种颜色对应两条曲线，实线为TCATA曲线，虚线为差异曲线。横坐标均表示动态感官评价时间，纵坐标为属性词引用频率。

结果表明，在0～20 s的味觉阶段中，4 种名优绿茶茶汤在“浓”“苦”“涩”“醇”和“鲜”这5 个属性上的差异较为明显。相较于黄山的两种名优绿茶，大别山茶样中属性词“浓”“苦”和“涩”的TCATA曲线明显高于差异曲线，说明大别山的名优绿茶茶汤浓度显著强于黄山名优绿茶，苦味和涩味突出。“醇”在XYMJ中的引用频率明显低于其他3 种茶，而在HSMF和TPHK中显著较高。同时，HSMF中“鲜”的引用频率在评价开始后就快速上升，并于8 s时达到峰值0.96，显著高于其他3 种名优绿茶。在21～60 s的余味阶段中，4 种名优绿茶茶汤在“涩”“厚”和“回甘”这3 个属性上的差异较为明显。其中，大别山名优绿茶“涩”和“厚”的TCATA曲线明显高于差异曲线。同时，不同名优绿茶的“回甘”引用频率首次达到0.5的时间点差距较大，在HSMF和TPHK中“回甘”的引用频率于（44±1）s时达到0.50，LAGP和XYMJ的引用频率于（57±2）s内达到0.50，说明评价员一致认为黄山名优绿茶出现回甘的时间点明显早于大别山名优绿茶。

为探究风味属性与样品之间、样品与样品之间的联系，对属性词的动态引用频率进行CA，结果见图5。其中，第1个维度（F1）的解释率为64.57%，第2个维度（F2）的解释率为22.04%，累计达到86.61%，说明CA能有效表明4 种名优绿茶动态属性的变化规律。HSMF和TPHK主要位于F2的负轴方向，LAGP和XYMJ主要位于F2的正轴方向。说明黄山山脉的两个样品和大别山山脉的两个样品具有一定的滋味区分度，同一山脉样品感官动态轨迹的相似性高。LAGP和XYMJ的频率动态轨迹与“浓”“苦”“涩”和“厚”点的距离较近。结合上述差异曲线可知，评价员对LAGP和XYMJ滋味的感受顺序依次为浓度、苦味、涩味、厚度和回甘。这与Zhang Yingna等所报道的结果一致，即回甘通常是在苦味或涩味之后出现。同理，HSMF和TPHK的频率动态轨迹与“醇”“鲜”“鼻后香”和“回甘”点的距离较近，说明评价员对于两种黄山山脉茶样的感官感知首先是醇和鲜，其次在评价中后期以茶汤中的鼻后香和回甘为主。与静态的QDA法相比，TCATA法通过实时记录茶汤风味在口腔中的动态变化，不仅能精准描绘4 种名优绿茶在8 个风味属性上的时间变化规律，还能更好地展现同一山脉样品之间相似的感官动态轨迹，进而为量化茶叶风味轮廓提供更为全面的分析。

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基于动态TD法的名优绿茶风味分析

4.1 基于动态TDS法名优绿茶主导风味分析

为进一步研究4 种名优绿茶在实时品饮过程中主导风味的变化，基于TDS曲线统计出每个属性的3 个关键定量参数，分别为最大优势率（DRmax）、优势率高于显著水平线的时间（Tmax）和作为最高优势率属性持续的时间（T90%max），结果如表3所示。“醇”“鲜”“鼻后香”和“回甘”属性词在两种黄山名优绿茶中为优势率高且持续时间久的主导属性；而在大别山名优绿茶中，“浓”“厚”和“苦”属性词的优势率较高且持续时间久，这与TCATA中差异曲线分析结果一致。“涩”在4 种名优绿茶的TDS曲线中呈现出独特的特征。综合“涩”的3 个定量参数值对4 种名优绿茶从小到大进行排序，依次为HSMF、XYMJ、LAGP和TPHK。结合TCATA结果发现，虽然HSMF中“涩”的引用频率未呈现出显著性差异，但其涩味感知在口腔中占据主导地位。这进一步说明了风味特征实时变化的复杂性，TCATA法在实时感知属性变化方面表现优异，而TDS法在描述感官特征的丰富性上更具优势。

根据上述滋味感知阶段划分，将TDS数据分为味觉阶段和余味阶段并计算8 个属性之间的转移概率，绘制4 种名优绿茶风味的半马尔可夫链，见图6。图中仅显示大于0.10的转移概率和各阶段优势率超过显著性水平的主导属性。属性圆圈的大小与该属性占据主导的时间长短呈正比，箭头宽度与对应转移概率值呈正比。从总体上可以看出，大别山名优绿茶的主导属性数量比黄山名优绿茶更丰富，且主导属性之间的转移次数也明显高于黄山名优绿茶。在味觉阶段，TPHK仅在“鲜”和“醇”属性之间发生转移且转移次数最少，而XYMJ在“苦”“浓”“醇”和“鲜”属性之间发生转移且转移次数最多。此外，HSMF中“苦”到“醇”转移发生的概率为0.41，说明了HSMF茶汤苦味虽然存在主导性，但具有向醇和滋味感知转移的趋势。同理，在LAGP中“鲜”和“鼻后香”向“浓”转移发生的概率分别为0.30和0.22，在XYMJ中“醇”向“苦”转移发生的概率为0.34。这反映了在茶汤风味演变过程中，评价员对属性的感知变化会使重要的滋味特征属性逐渐占据主导地位，部分解释了TCATA法中名优绿茶动态特征差异的成因。

4.2 基于动态TDE法消费者主导情感分析

为进一步探究消费者在品饮4 种名优绿茶时的情感反应，利用8 个情感属性词优势率绘制的TDE标准化曲线见图7。图中偶然性水平线值为12.50%，表示优势率偶然出现的最小值。显著性水平线值为17.60%，代表优势率显著高于偶然水平的最小值。结果表明，消费者对于同一山脉的名优绿茶滋味的情感反应呈现出相似性。黄山山脉的HSMF和TPHK以“温和的”情感为主导，大别山山脉的LAGP和XYMJ以“不舒服的”情感为主导。这可能是因为所有样品都按照GB/T 23776—2018制备，比消费者平时饮用的茶汤更加浓烈和苦涩。值得注意的是，“丰富的”情感在4 种名优绿茶消费者评价中均占据一定的主导地位，但在LAGP中其优势率最大且持续时间最长。“意外的”和“印象深刻的”情感仅在XYMJ中占据主导地位，最大优势率分别为21.43%和19.64%。而“愉快的”情感仅在TPHK中长时间的占据主导地位，说明TPHK是消费者最为偏好的名优绿茶。

结合4 种名优绿茶的TDE与TDS实验数据，采用CCA方法展示了感官属性与情感属性之间的相关性，结果如图8所示。相关系数绝对值大于0.50的感官属性被认为与情感存在较高的相关性，并且可能引发特定的情感反应。Wilks’ Lambda检验见表4，表明该模型能够较好地预测感官属性对情感反应的影响。从图8可知，“苦”与多个情感属性词之间存在正相关性，按从小到大排列为“丰富的”“印象深刻的”“意外的”和“不舒服的”。这表明了名优绿茶茶汤中的苦味会引发强烈的情感反应，消费者可能出现明显情绪递进。尽管苦味会引发不舒服的感觉产生，但在茶汤丰富度感知方面也有一定的贡献。而“浓”与“意外的”之间的相关性为0.54，“厚”与“印象深刻的”之间的相关性为0.52。情感属性词“意外的”和“印象深刻的”一般为中性词，但其二者与“不舒服的”呈较强的正相关关系，可以推断消费者产生这两种深层情感反应是基于不舒服的感受。另一方面，消费者在名优绿茶的滋味感知过程中，鼻后茶香感知和口腔回甘感受都带来了正向的情感反馈。“鼻后香”和“回甘”与“温和的”“愉快的”和“感兴趣的”的正相关性依次增强，说明了消费者的正向情绪反应可能存在递进关系。

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结 论

本研究以黄山和大别山山脉的4 种名优绿茶为对象，采用静态和动态感官方法量化了4 种典型名优绿茶的风味特征，明确了黄山山脉的黄山毛峰和太平猴魁风味为鲜醇型，大别山山脉的六安瓜片和信阳毛尖风味为浓厚型。基于由评价员小组确定8 个的风味属性词，静态的QDA法表明4 种名优绿茶在其中的5 个属性词上具有显著性差异，但较难评价如“回甘”等随时间发生变化的属性。动态的TCATA法实时记录4 种名优绿茶的动态风味特征，明确了黄山名优绿茶的风味感知顺序依次为“醇”“鲜”“鼻后香”和“回甘”，而大别山名优绿茶依次为“浓”“苦”“涩”和“厚”。动态的TD法通过识别4 种名优绿茶的主导属性，更直观地反映茶汤风味带来的动态感官体验和情感感受，揭示了特定的主导感官属性与消费者情感之间的相关性。大别山名优绿茶的主导风味属性数量比黄山名优绿茶更为丰富，且其主导属性之间的转移次数也明显高于黄山名优绿茶。“苦”与“丰富的”“印象深刻的”“意外的”和“不舒服的”之间的正相关性依次增强，“鼻后香”“回甘”与“温和的”“愉快的”和“感兴趣的”之间的正相关性依次增强。本研究为茶企把握茶产品动态特征，并引导消费者实时感受茶汤风味的动态变化提供了理论依据。

作者简介

通信作者：

戴前颖 教授

戴前颖，安徽农业大学茶业学院教授，一级评茶师，考评员，国家茶叶产业技术体系岗位科学家（茶叶拼配岗）、安徽省教学名师，美国佛罗里达大学访学学者。安徽农业大学茶业学院、茶树种质创新与资源利用全国重点实验室教学、科研人员，主要从事茶叶品质评价及调控工作。主讲《茶叶感官审评》课程入选国家一流本科线上课程。先后主持国家自然科学基金2 项、安徽省重大科技专项1 项、安徽省重点研发项目1 项、安徽省《茶叶审评》“大规模在线开放课程（MOOC）示范项目”、安徽省《茶叶审评与检验》精品课程等质量工程项目；先后参与国家重点研发计划子课题3 项，国家星火计划项目1 项。在国内外刊物上发表科研论文50余篇，获授权专利5项，制定并发布安徽省地方标准2 项，参与制修订国家标准3 项、团体标准1 项。

第一作者：

邱桐，安徽农业大学茶业学院，茶树种质创新与资源利用全国重点实验室硕士研究生，高级评茶员，研究方向为茶叶感官审评与检验，以第一作者发表学术论文2 篇。大学期间获得安徽农业大学学业奖学金特等1 次、一等3 次、二等2 次；获得安徽农业大学“优秀毕业生”、“三好学生”、优秀研究生、优秀共青团干部等称号。2021年参与“燕麦奶茶（OAT）”项目并入围度宏胜茶饮料创意大赛国赛；获“互联网+”大学生创新创业大赛省级铜奖；获安徽省茶文化创新大赛校级二等奖。

引文格式：

邱桐, 谭玥, 王硕, 等. 基于静态与动态感官方法的名优绿茶风味量化[J]. 食品科学, 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.

实习编辑：李杭生；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网

为系统提升我国食品营养与安全的科技创新策源能力，加速科技成果向现实生产力转化，推动食品产业向绿色化、智能化、高端化转型升级，由北京食品科学研究院、中国食品杂志社《食品科学》杂志（EI收录）、中国食品杂志社《Food Science and Human Wellness》杂志（SCI收录）、中国食品杂志社《Journal of Future Foods》杂志（ESCI收录）主办，合肥工业大学、安徽农业大学、安徽省食品行业协会、安徽大学、合肥大学、合肥师范学院、北京工商大学、中国科技大学附属第一医院临床营养科、安徽粮食工程职业学院、安徽省农科院农产品加工研究所、安徽科技学院、皖西学院、黄山学院、滁州学院、蚌埠学院共同主办的“ 第六届食品科学与人类健康国际研讨会 ”，将于 2026年8月15-16日（8月14日全天报到） 在 中国 安徽 合肥 召开。

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