袁梦　袁文杰

【摘 要】以某茯砖茶企业烘房发花的茶样为研究对象，建立多元回归模型与聚类分析模型，并进行了灰色关联度分析，对茶样进行品质分类。进一步建立了烘房发花与温度湿度的数学模型，表明金花的形成受温度的影响较大。

【关键词】茯砖茶;发花;多元回归;聚类分析;灰色关联度

中图分类号： TS272 文献标识码： A文章编号： 2095-2457（2019）14-0082-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.14.038

茯砖茶具有较强的降脂减肥作用，能显著调节人体代谢平衡，受到广大消费者的喜爱。茯砖茶制造以三级或四级黑毛茶为原料，经过毛茶筛分，半成品拼配，汽蒸沤堆，压制成型，发花干燥，成品包装等工序制成[1-3]。其中发花干燥是茯砖茶加工制造的独有工序，主要通过发花在砖内形成“金花”。建立茯砖茶烘房发花的数学模型，提出烘房生产工艺参数的优化方案，为今后的茯砖茶的生产提供参考，对提升产品质量具有重要意义。

1 模型的建立与求解

1.1 数据来源与处理

选取某企业2018年9个批次的茶样，编号1～9，其中9号茶样添加了诱发剂。1～3号茶样为同批黑毛茶原料，夏季生产。4～6号为同批黑毛茶原料，秋季生产。7～9号茶样为同批黑毛茶原料，冬季生产。表1记录了烘房的温度与湿度控制条件及发花完成时间。

根据上述数据建立数学模型，分析茯砖茶的品质与烘房温湿度的关系，提出烘房生产工艺参数的优化方案。

1.2 分析与假设

为了分析产品的品质，首先对9个茯砖茶茶样进行了金花菌数量分析，见表2。

按照以下茯砖茶的感官评定标准：

香气：+++++浓郁菌香气，++++菌花香偏淡，+++有点青草味，++青草味较重，+有霉味;

滋味：+++++滑爽 醇和回甘无苦涩，++++醇和无苦涩，+++略苦，++苦涩，回甘差，+有酸味;

汤色：+++++深红明亮，++++鲜红明亮，+++橙红明亮，++橙黄，+棕黄;

叶底：+++++深褐，++++黄褐，+++浅黄褐，++浅青褐，+青褐。

表3给出了9个茶样的感官评定结果。

1.3 茶样分级

1.3.1 多元回归方程的建立

由感官评定的四个因素的结果转换成对应分值（1～5），再结合金花菌数量，约定符号：y：茶样质量;x1金花菌数量;x2：香气;x3滋味;x4汤色;x5叶底;建立多元线性回归模型，利用MATLAB得出与F对应的概率P<0.05。

1.3.2 聚类分析模型的建立

用上述5个因素的数据进行聚类分析，聚类得到树形图，横轴为茶样编号，纵轴为类间的最长距离。得到茶样聚类成3类：

第一类：5，9

第二类：2，3，6，8

第三类：1，4

对每一类分别求平均得分，第一类：4.86;第二类：4.05;第三类：3.43。

1.3.3 灰色关联度分析

通过最后的数据分析，可以看出：品质差的黑毛茶原料不能产出好的茯砖茶，品质好的黑毛茶原料并不一定能产出质量最好的茯砖茶。茯砖茶的质量还会涉及许多其他因素，比如烘房发花的温度与湿度。

1.4 烘房发花及影响因素

烘房发花改变了茯砖茶加工受自然条件的限制，提高了获砖茶的生产及品质。黑毛茶经汽蒸、渥堆、压制成型工序后，便可将包封好的湿砖运进烘房，通过控制一定的温湿度条件，使微生物优势菌在一定松紧度的茶砖中繁殖，产生金黄色闭壳，似米兰花粒，俗称“金花”。因此，金花的形成受温度、湿度、茶坯含梗量等条件的影响。

按照常识，金花的质量与温度、湿度并非是线性关系。记茶样分级中的y：茶样质量;x6温度;x7湿度;为了大致了解茶样质量与温度、湿度的关系，首先利用表1的数据分别作出y对x6和x7的散点图。根据大致趋势，建立如下回归模型：

直接利用MATLAB求解，得到模型的回归系数估计值及其置信区间（置信水平为？琢=0.05）、检验统计量R2，F，P的结果见表4。

表4显示，R2=0.9054指因变量y的90.54%可由模型确定，F值远远超过F检验的临界值，P远小于？琢=0.05，因而模型从整体上来看是可用的。

结果表明，金花的形成受温度的影响较大。

2 模型的推广与应用

1）对于茶样的分级模型不仅适合于解决评分的差异性显著判断，还可以用于社会科学、行为科学、生物科学和数理科学等领域。

2）主成分分析模型中的降维技术也可用到多种多影响成分的分析中去，另外，聚类模型也可以用于生活中大部分的分级问题。

3）对于烘房发花及影响因素建立的逐步回归模型，可以推广到其他领域，如生物科学、数理科学等，分析两个变量之间的关系。

4）生产实践中发现，茯砖茶原料中含有一定量的茶梗，有利于微生物的活动及获砖茶品质的形成。同时，使用诱发剂可以促进微生物的加速生长繁殖，使“金花”提前形成。另外，茯砖茶色、香、味品质都因诱发剂的使用而提前形成。这些都可做进一步的研究。

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