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目前茶湯滋味評價的主流手段是專家感官審評，該方法依賴于審評員的感官和經驗，容易受到主觀因素和外界環境的影響，重復性較差，一定程度上限制了茶葉滋味的深入研究。

本實驗以專家感官審評為依據，圍繞甜純滋味特征，對不同工夫紅茶茶湯開展電子舌分析并結合數理統計手段，探索基于電子舌的甜純滋味客觀判別模型，以期為后續工夫紅茶甜純滋味特征的深入研究提供理論依據。

        本研究包含實驗集和驗證集2 部分工夫紅茶茶樣。研究目的是建立基于電子舌的工夫紅茶甜純滋味評價方法，因此根據專家感官審評得到的滋味特征納入茶樣。實驗集中共納入16 個工夫紅茶茶樣。

        取300 g茶樣置于評茶盤中，把盤，待茶葉混勻后，用大拇指、食指、中指抓取上中下3 段茶樣，稱取（3.00±0.01）g，置于審評杯中，待沸水水溫冷卻到85 ℃，向審評杯中注滿水，加蓋，沖泡茶樣4 min后將茶湯瀝入審評杯碗。冷卻至（50±2）℃后，由感官審評小組人員進行感官審評。感官審評小組由5?位（3 男 2 女）具有高級評茶員及以上資質的審評人員組成。

        根據專家人工感官審評，將茶湯滋味定義為“甜純”、“純正”和“欠純”3 類進行后續分析。“甜純”定義為茶湯優勢滋味屬性為甜純、有回甘或甘和。“純正”滋味則指味道純正、無明顯雜味。“欠純”滋味定義為含有明顯的陳、酸、澀或悶味等不愉快的滋味。根據茶湯滋味特點的差異，將實驗集16 個工夫紅茶分類。其中甜純組、純正組和欠純組分別包含7、5 個和4 個茶樣（表1）。

        為保證實驗的可靠性和穩定性，從甜純組、純正組、欠純組中分別任意選取一個茶樣A、B、C，均沖泡 3 次，按1.3.2節進行電子舌數據的采集。如表2所示，7 個傳感器的相對標準偏差（n=12）在0.09%～4.38%之間，顯示茶湯沖泡和電子舌檢測的重復性良好。

        為了快速、直觀地分析電子舌對不同滋味特征（甜純、純和、欠純）工夫紅茶茶湯的響應差異，首先采用PCA對電子舌數據進行總覽。PCA是一種基于數據降維的非監督多變量統計分析手段，可客觀地反映原始變量的信息并進行線性分類。如圖1A所示，PC1為83.35%，PC2為11.93%，前 2 個主成分代表了樣本中 95.28 % 的信息，表明PCA模型可以綜合反映電子舌數據。3 類不同滋味的工夫紅茶茶湯在PCA得分圖上得到較為明顯的區分。甜純組與純正組、欠純組茶湯存在顯著差異，在PC1方向上分開（PC1=83.35%）；而純正組與欠純組間差異則相對較小，在PC2方向上得到區分（PC2=11.93%）。盡管感官審評表明12#茶樣的主要滋味屬性為甜純，然而由于其稍帶煙味，顯著影響了電子舌的響應“指紋”，使得12#茶樣在圖1A上遠離其他甜純組的樣品而接近純正組與欠純組的茶樣。類似地，甜純組14#茶樣由于其滋味“稍帶果味”也在圖1A上較遠離其他甜純組茶樣。上述結果表明，電子舌分析可基本客觀地反映不同的茶湯滋味。然而，對個別滋味屬性較為復雜的樣本，電子舌分析所識別的滋味特點與人工感官仍有一定差別。紅茶茶湯中成分眾多，互作復雜。電子舌的味覺傳感器陣列由選擇性各異的一系列傳感器所組成，傳感器的數量有限，難以完全模擬人類味蕾。12# 茶樣在人工感官審評中為“甜純，稍帶煙”，優勢滋味為甜純；而傳感器顯示其滋味為非甜（純正或欠純），其原因可能是，相比人工感官，傳感器可能對茶湯中煙味分子較為敏感。因此在后期大規模樣本的建模研究中，應以科學的感官審評為依據，對“稍帶煙”的茶樣建立更加嚴格的納入標準，同時進一步明確該類茶樣的電子舌響應規律，從而提高模型準確性和穩定性。
        為探索電子舌檢測能否用于工夫紅茶茶湯滋味的判別，以電子舌7 個傳感器響應值為X變量，以茶湯滋味分組（甜純、純正、欠純）為Y變量做PLS-DA。PLS-DA是一種有監督的模式識別方法，相對于PCA所得的投影通常可獲得更好的分類效果。如圖1B所示，3 類（甜純、純正、純）茶湯的聚類結果類似于PCA的結果（R²_x =1，R²_Y =0.61，Q2 =0.512）。Q2 大于0.5，表明模型具有較好的預測能力。過擬合是PLS-DA模型的一個常見問題。為進一步驗證PLS-DA模型的可靠性，對該模型進行置換檢驗驗證（圖1C）。將模型建立時定義的Y矩陣的變量隨機排列100 次，得到R2和Q2 截距分別為（0.0，0.029）和（0.0，－0.399），表明PLS-DA模型穩定可靠，未存在過擬合，可用于不同滋味的判別。

 

        為進一步探明電子舌7 根傳感器的響應值對滋味分組的貢獻，篩選出影響甜純滋味識別的關鍵傳感器，將上述PLS-DA模型做載荷分析。如圖2所示，對甜純滋味識別影響較大的變量可能為SWS（甜）、UMS（鮮）、SPS（綜合），其w×c值分別為0.47、0.42、0.42，以變量SWS（甜）貢獻為最大。進一步采用變量投影重要性（variable important for the projection，VIP）篩選關鍵差異變量，如圖3所示。結果表明，VIP值大于1.0的變量包括SWS（甜）、GPS和SPS（復合味覺）及BRS（苦），其中以SWS（甜）的VIP值為最高。SWS甜味傳感器對甜純組茶湯的響應顯著高于純正組和欠純組（P＜0.001），而對于純正組和欠純組的響應差異則不顯著（圖4）。上述結果表明SWS甜味傳感器可能是識別甜純滋味的關鍵因子。

電子舌傳感器陣列中包含的多個傳感器不是單一物質味覺敏感傳感器，每根傳感器對多種物質具有交互的味覺敏感性但靈敏度各異，推測SWS傳感器可能對工夫紅茶茶湯中的甜純特征的呈味物質靈敏度較高，而對苦、澀類物質的靈敏度較低。目前鮮見工夫紅茶茶湯中甜味物質的研究報道。對大吉嶺紅茶等其他茶葉的研究揭示葡萄糖、蔗糖、丙氨酸、鳥氨酸、茶氨酸、茶黃素等具有甜味的滋味特點。電子舌傳感器陣列對工夫紅茶茶湯中組分的響應規律，及工夫紅茶的甜純特征成分仍有待研究。

 

        為實現對工夫紅茶茶湯滋味甜純與否的快速、準確判別，對電子舌7 個傳感器響應值的數據進行二元邏輯回歸分析，以篩選關鍵判別因子并建立判別方程。采用“向前逐步選擇法”僅篩選出1 個建立最優預測模型所需的變量，為SWS（甜），驗證了PLS-DA載荷分析和VIP值的結果。如圖 5 所示，基于該預測方程，非甜純茶湯的滋味歸屬均預測正確，甜純茶湯中除了12#茶樣外均預測正確，預測準確率為93.8%。12#茶樣由于其滋味“甜純，稍帶煙”，顯著影響了電子舌的響應，被預測為非甜純的茶湯，與PCA和PLS-DA結果一致。剔除該異常樣本后，預測準確率為100%。

        為進一步驗證實驗集的結果，收集14 個工夫紅茶作為驗證集進行專家感官審評和電子舌分析。如表3所示，甜純、純正和欠純組分別包含4、5、5 個茶樣。

甜純、純正和欠純3 類茶湯的電子舌“指紋”在PCA得分圖（PC1=50.40%，PC2=30.67%）上各自展現出清晰的聚類（圖6A），表明電子舌傳感器對甜純、純正和欠純3 類茶湯中溶液分子的響應存在顯著差異。進一步地，PLS-DA模型也可實現對驗證集中3 類不同滋味工夫紅茶的有效判別（圖6B）。模型R2X =0.869，R2Y =0.922，Q2 =0.914，表明PLS-DA模型在驗證集樣本中具有良好的預測能力。置換檢驗驗證（100 次置換檢驗）結果顯示，R2和Q2 截距分別為（0.0，0.006 73）和（0.0，－0.35），表明模型穩健、未存在過擬合現象（圖6C）。進而對模型分組貢獻最大的關鍵變量為 SWS 甜味傳感器（圖6D）。驗證集的多變量分析結果與上述實驗集得出的結論一致，再次證明了電子舌可用于工夫紅茶甜純滋味特征的快速檢測和識別。