大佛龙井茶质量安全论文

2022-04-15

摘要本文依靠近红外光谱技术对白茶进行总黄酮含量的快速判别。对91份来自不同厂家、不同年份和不同等级的白茶进行总黄酮含量的测定,并采集白茶近红外光谱图,运用TQanalyst8.0软件进行分析,比较了不同光谱预处理方法,最终采用偏最小二乘法建立白茶总黄酮含量的定量模型。下面是小编精心推荐的《大佛龙井茶质量安全论文(精选3篇)》的文章,希望能够很好的帮助到大家,谢谢大家对小编的支持和鼓励。

大佛龙井茶质量安全论文 篇1:

新昌茶产业“十三五”总结及“十四五”发展思路

摘要:文章总结了浙江新昌县茶产业“十三五”期间取得的成就,分析了新昌茶产业发展过程中存在的主要问题,并提出了“十四五”期间茶产业的发展思路。

关键词:茶产业;十三五;成就;十四五;发展思路

Summary of Xinchang Tea Industry during the

13th Five-year Plan Period and the Development

Thinking for the 14th Five-year Plan

ZHOU Zhuding

Xinchang County Tea Station, Xinchang 312500, China

浙江省新昌縣是“中国名茶之乡”,产茶历史悠久,茶业是新昌农业的支柱产业、特色产业。 “十三五”期间,在县委、县政府高度重视下,新昌茶产业快速发展,取得了显著成就。

一、 “十三五”主要成就

新昌大佛龙井连续11年入选茶叶区域公用品牌价值十强,新昌县连续10年进入全国重点产茶县名列,并先后获得了 “中国茶业十大转型升级示范县”“中国十大最美茶乡”“中国禅茶文化之乡”“全国茶乡旅游特色区”“中国茶业品牌影响力全国十强县(市)”“中国茶旅融合十强示范县”“中国产茶县域生态发展百强县”“2020年度茶业百强县”“2020年度茶业品牌建设十强县”等称号。

1. 产业规模不断壮大,发展态势持续向好

“十三五”期间,新昌县茶叶产量从2015年的4 705 t增长至2020年的5 790 t,年均增长率约4.6%,茶叶一产产值从2015年的8.01亿元增长至2020年的13.05亿元,年均增长率约12.5%。茶叶全产业链产值从2015年的27亿元增长至2020年的超88.6亿元,一、二、三产得到融合发展。新昌县茶叶从业人员达18万人,占全县总人口的42%,产业规模优势显著。

2. 主导产品保持优势,茶类结构合理优化

新昌是全国龙井茶主产区,主产品大佛龙井茶产量5 188.45 t、产值12.365 亿元,分别占全县总产量和总产值的89.6%和95.0%,约占全省龙井茶产量、产值的20%。在保持大佛龙井平稳发展。天姥红茶进一步扩大的基础上,2017年新昌县整合卷曲形绿茶品牌,推出了“天姥云雾”公用品牌,并形成以“大佛龙井”为主导、“天姥红茶”“天姥云雾”为补充的“一体两翼”飞鸟型茶叶产业结构,为县域多茶类发展提供了“新昌智慧”。

3. 基地环境不断改善,科技应用不断提高

“十三五”期间共发展无性系良种茶园133.3 hm2;建成标准茶园3个,共404.7 hm2;建成茶园精准施肥示范基地7个,面积182 hm2。在东茗乡推行了茶园绿色防控整乡推进试点,建成茶园绿色防控技术核心示范区756.3 hm2,同时辐射周边澄潭街道、镜岭镇、回山镇、城南乡茶园2 666.7 hm2。无人机飞防茶园面积333.3多hm2。新昌县大明有机茶业发展有限公司等6个茶园被评为省级“生态茶园”。

“十三五”期间共组织了《2015年度中央茶产业提升项目》《新昌县高山红茶新型发酵技术示范与推广》《新昌县大佛龙井茶标准化生产与绿色防控技术示范与推广》《新昌县天姥云雾茶生产技术示范与推广》《新昌黄化茶新品种的开发利用》《多品类红茶产品开发技术研究与推广》《2018年新昌县园艺作物(茶叶)绿色高产高效创建》《龙井茶(越州产区)优质安全标准化生产技术示范推广》《省级乡村振兴产业发展示范建设县》《浙江省新昌茶产业创新服务综合体》等10个项目的实施,茶叶科技贡献率迅速提高。

4. 品牌影响力不断扩大,市场销售不断拓展

新昌县每年成功举办中国茶叶大会暨大佛龙井茶文化节。组织实施了大佛龙井品牌提升“11358”工程,对品牌形象进行了全方位设计,成立大佛龙井产销联盟,成立了大佛龙井鲜叶质量检测中心。组织召开了“大佛龙井  感恩有你——全国知名茶商圆桌会议”、“大佛龙井·百城共享”启动仪式,大佛龙井品牌知名度进一步提升,大佛龙井品牌价值由2015年的29.20亿元[1]上升到2020年的45.15亿元[2],大佛龙井获农业农村部农产品地理标志产品认证,并获得了全国名特优新农产品证书。5年期间共荣获各类金奖28个。

中国茶市充分发挥龙井茶交易主渠道作用,2015—2020年,交易量从1.47万t上升到1.71万t,交易额从41.916亿元上升到55.144亿元。 5年内,全国各地大佛龙井专卖店(柜)从57家增加到477家。茶叶电商从无到有、从小到大,快速增长,作为新昌县茶叶电商典型代表的浙江省清承堂茶叶有限公司年销售额已突破8 000万元,新昌轻舟茶业有限公司等一批新涌现的茶叶电商年销售额也迅速突破百万元,向着千万级进军。

5. 文化产业不断开发,三产融合全面推进

充分挖掘与融合新昌县佛文化、茶文化、山水文化、休闲养生文化,连续举办14届新昌大佛龙井茶文化节,“大佛龙井茶王赛”“礼佛仪式”“茶祭大典”等传统活动得以继承与发扬,完成《新昌县志》《新昌茶经》的编写出版。借助新昌优美的山水文化及丰富的旅游资源,成功打造新昌“六大茶山”金名片,并形成了中国茶市、下岩贝村、外婆坑村、安山村等一批茶旅结合示范点。东茗乡下岩贝村已成为新昌县茶观光、茶休闲主要目的地,年接待各地游客近10万人。“新昌禅茶休闲养生之旅”成功入选全国20条茶乡旅游精品线路。

二、存在主要问题

茶业是新昌的传统产业,在科技发展一日千里的现代社会,茶业的弱势与矛盾也显而易见。

1. “大”与“小”矛盾

2020年全县茶叶生产面积达到1.02万hm2,茶业已成为新昌农业名副其实的第一大产业,但97%的茶园分布在6万农户手中,户均茶园面积0.16 hm2左右,仍以家庭作坊式生产为主,虽政府積极作为,但对大产业与小规模生产之间的矛盾尚无有效突破手段,还处在 “大而不强”“大而不精”“大而不彰”的尴尬局面。

2. “高”与“低”矛盾

2020年大佛龙井区域公用品牌价值已45.15亿元。茶叶供过于求将是长时间存在的客观现实,面对激烈市场竞争,“低、小、散”生产格局毫无招架之力,茶叶生产很难获得理想的效益回报,比较收益维持在低位运行。大佛龙井品牌价值的释放度明显低于预期,高品牌价值与低品牌溢价之间的矛盾也是新昌茶业亟待解决的问题。

3. “公”与“私”矛盾

20余年来,政府调动大量人力、物力、财力,不断出台配套政策,策划相关活动,成功创建了“大佛龙井”品牌。但是在品牌建设过程中,存在权、责、利不统一现象,“大佛龙井”作为一个区域公用品牌,易被个体过度使用,给品牌与质量管理带来严峻挑战。

4.“现代”与“传统”矛盾

现代科技从根本上改变了传统的生活方式,时尚、便捷、快节奏已成为现代消费主流,生产方式的数字化、智能化也是大势所趋。新昌茶业的生产方式、产品开发、营销理念还囿于传统模式,茶叶深加工与综合利用能力不足,如何将传统产业现代化也是新昌茶业需正视的问题。

三、“十四五”工作思路

“十四五”期间,新昌县将立足茶产业实际,坚持“数字赋能、全链提升、价值再造”总体思路,积极探索数字经济与产业发展有机结合,持续促进新昌茶产业高质量发展。

1. 培育龙头,提升企业带动能力

以《浙江省新昌茶产业创新服务综合体》项目建设为契机,以“一馆、一院、二中心、三平台”建设为抓手,为茶产业提供全方位创新服务和技术支撑,继续发挥龙井茶交易集散中心和价格形成中心的功能。加大政策扶持力度,通过土地流转、租赁等形式,实现生产要素向龙头企业转移,切实增强企业的带动能力。将单一以市场带动转变为市场带动与企业带动“双轮驱动”。

2. “母子”同行,提升企业品牌强度

在推进茶叶区域公用品牌建设的同时,充分发挥企业市场主体作用,积极鼓励企业打造“精品茶”“庄园茶”“山头茶”等有企业特色和较高辨识度的品牌产品。形成公用品牌托底,企业品牌冲一线,“母子”同行、同向发力、共生共荣、相互促进的良好品牌生态,提升品牌溢价能力。

3. 数字赋能,促进产业转型升级

以《省级乡村振兴产业发展示范建设县》项目建设为契机,对茶产业链进行数字化提升改造,构建茶苗培育、茶园管理、茶叶加工、茶叶流通及相关产业一体化数字精准管理与管控,构建“新农码”与“三色码”质量追溯和诚信评价体系,促进现代技术在茶产业中的应用,以达到提升产品质量,提高品牌形象,降本、增效目的。

参考文献

[1] 浙江大学CARD中国农业品牌研究中心, 中国茶叶品牌价值评估课题组. 2015中国茶叶区域公用品牌价值评估报告[J]. 中国茶叶, 2015, 37(6): 4-11.

[2] 胡晓云, 李闯, 魏春丽. 2020中国茶叶区域公用品牌价值评估报告[J]. 中国茶叶, 2020, 42(5): 24-38.

作者:周竹定

大佛龙井茶质量安全论文 篇2:

基于近红外光谱技术的白茶总黄酮含量快速测定

摘  要  本文依靠近红外光谱技术对白茶进行总黄酮含量的快速判别。对91份来自不同厂家、不同年份和不同等级的白茶进行总黄酮含量的测定,并采集白茶近红外光谱图,运用TQ analyst 8.0软件进行分析,比较了不同光谱预处理方法,最终采用偏最小二乘法建立白茶总黄酮含量的定量模型。研究结果表明,所建立的总黄酮定量模型的相关系数为0.999 77,校正均方根差为0.043 5,验证均方根差为0.180,验证集平均相对误差为2.89%。该模型预测结果较好,能够准确、快速、无损地对白茶总黄酮含量进行定量分析。

关键词  白茶;总黄酮含量;快速测定;近红外光谱技术

DOI  10.3969/j.issn.1000-2561.2018.12.025

白茶为中国名茶,因其不炒不揉的独特工艺保留了茶叶原始的清香和甘爽的滋味,备受人们的喜爱[1]。黄酮类物质是多酚类中的重要组分,对茶叶感官品质、生理功能等起重要作用。在六大茶类中白茶的黄酮类物质含量最高,茶叶中的黄酮类物质不仅影响茶叶的滋味和色泽,也因其卓越的保健功效越来越受大众的关注[2]。大量研究表明黄酮类化合物在抗衰老、加强免疫力、预防癌症、降低高血压和糖尿病的发生率、抵抗病毒、抑制细菌的繁殖、抗疲劳、预防钙流失等方面有一定作用[3-9]。黄酮类化合物是白茶重要的品质成分,也是重要的保健成分,进一步加强对黄酮类化合物的研究对白茶品质研究和品牌推广有着重要意义。依靠近红外光谱技术能够快速准确地判别白茶中的总黄酮含量,极大地提高了检测效率,提高了生产效益,在生产实践中具有广阔的开发前景。

近红外光谱的范围在可见光与中红外光谱之间,近红外区域的主要信息来源于-CH、-NH、-OH等含氢基团的倍频和合频吸收,这些基团的基频吸收出现在中红外区,因此,绝大多数物质在近红外区域都有相应的吸收带,都能通过近红外光谱技术做定量分析。近红外光谱作为一种新型检测手段,在茶叶质量检测中发挥了越来越重要的作用。如王曼等[10]应用近红外光谱技术对黄山毛峰茶的鲜叶品质和等级做出快速判别,周小芬等[11]利用近红外光谱技术对大佛龙井茶的感官指标和品质指标进行快速预测,建立了科学准确的茶叶品质评价方法。此外,近红外光谱技术还在年份判别[12-14]、真伪检测[15-17]、品种检测[18-19]发挥着重要作用。

传统的茶叶物质中总黄酮的定量测定主要为三氯化铝比色法,但由于该方法前处理投入时间长,人员需求多,对实验结果的准确性和稳定性都有较大影响,不适合大量数据分析。近红外光谱技术能对样品进行快速无损的在线检测,耗时少,操作简便[20]。目前,利用近红外光谱技术对茶叶中品质成分的测定分析主要为茶多酚、氨基酸、咖啡碱、茶红素、茶黄素等,对白茶总黄酮含量测定鲜有研究。本研究将测定的总黄酮含量的真实值与其近红外光谱图相关联,通过化学计量法建立定量模型,以达到快速测定的目的。

材料与方法

1.1  材料

1.1.1  材料与试剂  材料:白茶茶样均采购于福鼎市内各大茶企,为2001—2017年生产的不同等级(白毫银针、白牡丹、寿眉)、不同厂家的茶样,共91个样品。为保证样品的差异性,取样时,每个批次作为1个样本。样品清单如表1所示。

试剂:氯化铝(批号:20100114),国药集团化学试剂有限公司;槲皮素对照品(批号:DST160928-028,纯度≥98%),成都德思特生物技术有限公司。

1.1.2  仪器与设备  Antaris II 傅里叶近红外光谱仪(Thermo fisher scientific,美国),紫外可见光分光光度计(北京普析通用仪器有限公司),电热恒温水浴锅(上海一恒科学仪器有限公司),BSA124S电子天平(Sartorius,德国),高速粉碎机(上海鼎广机械设备邮箱公司),电热烘干箱(上海一恒科学仪器有限公司)。

1.2  方法

1.2.1  近红外光谱的采集  取上述91份白茶茶样,粉碎后过80目筛,装袋密封。

测定方法:应用积分球固体采样模块,每个白茶样品粉末装样约13 g,摇晃样品杯,使得样品匀整紧密地放入样品杯中,并将样品杯底部擦拭干净,不得沾染茶粉,待测。分辨率8 cm–1,扫描次数64次,扫描范围10 000~4 000 cm–1,扣除背景,Gain选择2×,以空气作为参比,使用空调控制室温,恒定在25 ℃,采集白茶茶样近红外光谱图,每个样品重复3次,取平均值。

1.2.2  白茶总黄酮含量的测定  白茶总黄酮含量的测定采用三氯化铝比色法,参照袁华芳[21]的研究方法。黄酮类化合物与三氯化铝反应生成黄酮的铝络合物,并且茶叶中的黄酮类物质多以糖苷为主,因此可用槲皮素为基准物质做定量标准曲线,达到定量检测的目的。

以槲皮素为对照品,如图1可知,槲皮素在420 nm处有最大吸收峰,因此以420 nm作为测定波长,测定茶样在420 nm的吸光值,每個样品重复3次,取平均值,代入标准曲线计算白茶总黄酮含量。

1.2.3  化学计量法的选择  建立定量模型是近红外光谱分析中较为重要的一步,对于组成复杂的天然产物如中药、烟草、茶叶等通常可以使用偏最小二乘法(partial least squares,PLS)。PLS是基于因子分析的多变量校正方法,也是目前在近红外光谱技术领域中应用最多的多元校正方法,因此,本研究引入PLS作为建模方法。

1.3  数据处理

本研究运用Omnic 8.2软件进行数据格式的转换,用Origin 2017软件作图,用TQ Analyst 8.0软件进行光谱预处理和模型建立。

结果与分析

2.1  白茶近红外光谱图的采集

运用1.2.1的方法对91份白茶近红外光谱进行采集,样品近红外光谱叠加结果如图2所示。由图2可知,不同等级和年份的白茶光谱图虽然总体较为相似,但在高波长段的NIR吸收峰相对较强和尖锐,区分较为明显,这是由于不同白茶的品质成分虽然大致相同但是含量有所区别,导致吸收峰和峰型的差异。

2.2  总黄酮含量的测定

按照1.2.2测定91份白茶茶样的总黄酮含量,结果如表2所示。由表2可知,不同等级白茶总黄酮含量区别较为明显,寿眉总黄酮含量最高,其次是白牡丹,白毫银针含量最低。说明白茶黄酮含量与等级有着密切关联,等级越高,总黄酮含量越低。

采用PLS建立白茶总黄酮含量测定模型,运用TQ Analyst 8.0软件对模型进行优化和验证。从91份白茶样品中随机选取校正集和验证集,一般选择全部样品的2/3至3/4作为模型的校正集,剩下的为验证集,保证验证集的波动范围在校正集中,校正集和验证集的含量分布如表3所示。

2.3  光谱预处理方法的选择

因为白茶茶样的光谱相差不大,且受环境干扰较大,由检测器检测到的除了待测样品的信息外,还有各种干扰,如高频随机噪声、基线漂移、样品背景等,为了建立更加准确、精度更高的模型,需要采用相应的方法对光谱进行处理[22]。由于磨碎后的茶叶粉末颗粒大小、均匀性不同,光程无法保持恒定,一般选用多元信号修正(multip?l?i??c?ative signal correction,MSC)或标准正则变换

(standard normal variate,SNV)进行处理。此外还可以选择原始光谱,一阶导数光谱(first deriv?at??ive,FD)或者二阶导数(second derivative,SD)进行光谱处理,一阶导数光谱能显示肩峰和吸收峰,而二阶导数光谱可以找出两者的准确位置。近红外光谱测定过程中,经常出现光谱飘移,通过导数处理一方面可以消除基线偏移,还可以放大和分离重叠信息。但是在导数处理过程中,噪声信号也被放大,因此,一般在积分处理前需要对光谱数据进行平滑处理。在TQ analyst 8.0软件中平滑处理方法为SG(Savitzky-Golay)平滑法与ND(Norris-derivative)平滑法,经过平滑处理后的光谱信噪比和稳定性都有了提高。以相关系数(R)、校正均方差(RESEC)、预测均方差(RESEP)为评判指标。R越接近1,白茶总黄酮含量的真实值和预测值越接近,相关性越好。RESEC和RESEP越接近0,则模型准确性越好。

通过比较不同的光谱预处理方法,最终得到的光谱经过SNV+SD+SG处理后建模效果最高,相关系数和校正均方差和验证均方差最接近最优值,不同预处理的结果如表4所示。

2.建模波段的选择

不同光谱区所包含的信息不同,光譜范围的选择是建立模型较为重要的一步。在近红外区域,光的散射效应和吸收强度随着波长而增加,而峰宽和穿透深度则相反,选择最适合的光谱区域需要考察近红外区域的光谱特征和白茶样品的物理性质等。由图3可知,10 000~8 000 cm–1光谱较为平滑,不同物质在此波段吸收峰差异较小,包含的信息较少,而8 000~4 000 cm–1区间内近红外光谱信息丰富,在此范围内有较多的可用价值。本研究采用SNV+SD+SG光谱预处理的方法建立模型,通过反复对比研究,以R和RESEC为参考内容,最终选用8 000~4 000 cm–1光谱区域进行研究。

2.5  主成分数的选择

主成分数的选择影响了模型的稳定性和准确性。本研究以交叉验证均方根误差(RMSECV)为判别标准,通过表5可知,当主成分数为14时,RMSECV的数值达到最小值,即0.261 96。因此,在本研究中,选择最优的主成分数为14。

2.6  异常样本的剔除

样品光谱或测定数据与真实值偏差太多视为异常样品,样品值异常可能为实验方法不当、样品存储不当或操作过程出现失误等原因导致。光谱异常可能是近红外光谱仪异常、环境变动和人为操作不当等原因导致。

91个白茶样品的总黄酮含量最大值为8.86 mg/g,最小值为1.72 mg/g,范围较广,覆盖了多年份、多等级的白茶,样本具有较好的代表性。本研究采用Dixon检验和光谱杠杆值与学生残差T检验的方法进行异常样本的剔除。

在化学计量学中,可以使用Dixon检验法对事先不知道测定值的均值和标准偏差,且测量得到的数据又服从正态分布的样品集进行异常样品的剔除。首先,将原始光谱信息通过主成分分析,减少其内部变量的含量(k<n),得到的新变量不仅保存了大部分原始信息且互不相关。通过主成分分析得到的k个新变量来计算实验样品光谱的马氏距离。样品光谱与样品集平均光谱之间的距离即为马氏距离,将得到的马氏距离通过Dixon检验法进行异常样品的剔除。将样本的马氏距离按照从低到高的顺序排列,图4显示并没有异常样品。

杠杆值表示样本对模型的影响程度,样本的杠杆值与相对应的总黄酮含量用学生残差T检验准则来表征,如果样本的光谱杠杆值和学生残差都超过了阈值,则表示该样本为异常样本,需要剔除。经计算得本研究的光谱杠杆值的平均值为0.21,杠杆值的阈值为它的2倍,因此设置为0.42。平均误差绝对值的平均值为0.87,学生残差的阈值为它的3倍,因此设置为2.61。由图5可知,样本1化学值正常而光谱值异常,并未发现两者都为异常的样本,所以本研究中91个样品都可作为建模样本。

最终运用TQ Analyst 8.0软件通过PLS建立模型,选取66份校正集、25份验证集作为实验样本。经过筛选,最终选用SNV+SD+SG作为建立模型的预处理方法,光谱范围为8 000~4 000 cm–1,主成分数为14,建立白茶总黄酮含量模型。本研究所建立的模型R=0.999 77,RESEC= 0.043 5,RESEP=0.180,RMSECV=0.261 96。以三氯化铝比色法测定的参考值与近红外模型测定的预测值相关图如图6所示,偏差图如图7所示。从图6中可以看出,白茶中近红外光谱模型预测值与真实值接近,模型判别性好。

2.7  模型的验证

对验证集的白茶茶样进行近红外光谱扫描,并导入所建立的白茶总黄酮定量模型中,将模型预测值与通过三氯化铝比色法测出的真实值进行对比分析,得出结果的平均相对误差为2.89%。说明建模效果较好,具有较高的可行性,结果如表6所示。

为了进一步验证模型的可靠性,对模型进行配对样本T检验。配对样本T检验是指对同一批茶样进行不同方式处理,以此来判别2种方法结果是否相同。设置置信水平为95%,p双尾= 0.889> 0.05,表明三氯化铝比色法测定的参考值与近红外光谱所测定的预测值差异不显著,2种方法无明显差异,近红外模型可较为准确地预测白茶总黄酮含量。

讨论

在目前依靠近红外光谱技术对茶叶成分进行快速测定已有的初步研究中,杨丹等[23]利用近红外光谱技术检测绿茶中的全氮量,建立了精确度高、稳定性好的绿茶全氮量近红外定量分析模型,同时建立了不同绿茶品种与嫩度等级的子模型,进一步提高了预测准确度。王玉霞等[24]采用偏最小二乘法进行优化分析,建立了绿茶茶汤中水浸出物、茶多酚、游离氨基酸、可溶性糖、咖啡碱、儿茶素总量、表没食子儿茶素没食子酸酯、表儿茶素、表没食子儿茶素、表儿茶素没食子酸酯、没食子酸共11个指标或组分的近红外定量分析模型。王胜鹏等[25]建立了茶鲜叶的近红外光谱与其含水量、粗纤维总量和全氮量之间相关性模型,为茶叶鲜叶判别提供了新的技术手段。虽然近年来,近红外光谱技术在茶叶化学成分检测中的应用已有初步研究,但将近红外光谱技术与茶叶中总黄酮含量进行关联分析却较少报道。

本研究基于近红外光谱技术,采用PLS建立了白茶总黄酮模型快速鉴别方法,选用SNV+ SD+SG预处理方法,主成分数为14建立白茶总黄酮含量模型,所建立的模型R为0.999 77,RESEC为0.043 5,RESEP为0.180,p双尾为0.889。所建立的白茶总黄酮含量定量模型能够快速的对白茶总黄酮进行批量检测,提高了检测效率和精确度,建模效果好,在今后的研究中,还可以扩大样本量,增加模型的适用性和准确度,为白茶保健功效成分快速测定奠定基础。

参考文献

  1. 刘  菲, 孙威江. 白茶品质研究进展[J]. 食品工业科技, 2015(10): 365-368.
  2. 周琼琼, 孙威江, 叶  艳, 等. 不同年份白茶的主要生化成分分析[J]. 食品工业科技, 2014(9): 351-354, 359.
  3. Thring T S, Hili P, Naughton D P. Anti-collagenase, anti-elastase and anti-oxidant activities of extracts from 21 plants[J]. BMC Complementary and Alternative Medicine, 2009, 9(1): 27.
  4. Dias T R, Alves M G, Rato L, et al. White tea intake prevents prediabetes-induced metabolic dysfunctions in testis and epididymis preserving sperm quality[J]. Journal of Nutritional Biochemistry, 2016, 37: 83.
  5. S?hle J, Knott A, Holtzmann U, et al. White Tea extract induces lipolytic activity and inhibits adipogenesis in human subcutaneous (pre)-adipocytes[J]. Nutrition & Metabolism, 2009, 6(1): 20.
  6. Oliveira P F, Tomás G D, Dias T R, et al. White tea consumption restores sperm quality in prediabetic rats preventing testicular oxidative damage[J]. Reproductive Biomedicine Online, 2015, 31(4): 544-556.
  7. Hajiaghaalipour F, Kanthimathi M S, Sanusi J, et al. White tea (Camellia sinensis) inhibits proliferation of the colon cancer cell line, HT-29, activates caspases and protects DNA of normal cells against oxidative damage[J]. Food Chemistry, 2015, 169: 401-410.
  8. Okello E J, Leylabi R, Mcdougall G J. Inhibition of acetylcholinesterase by green and white tea and their simulated intestinal metabolites[J]. Food & Function, 2012, 3(6): 651-661.
  9. Azizi S, Mahdavi S M, Rahman H S, et al. Green synthesis palladium nanoparticles mediated by white tea (Camellia sinensis) extract with antioxidant, antibacterial, and antiproliferative activities toward the human leukemia (MOLT-4) cell line[J]. International Journal of Nanomedicine, 2017, 12: 8 841.
  10. 王  曼, 張正竹, 宁井铭, 等. 基于近红外光谱的黄山毛峰茶鲜叶品质分析及等级快速评价[J]. 食品工业科技, 2014(22): 57-60, 64.
  11. 周小芬, 叶  阳, 周竹定, 等. 基于近红外光谱法的大佛龙井茶品质评价研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2012(11): 2 971-2 975.
  12. 王加华, 汤智辉, 韩东海. 多年份苹果糖度近红外预测模型建立[J]. 食品安全质量检测学报, 2014(3): 742-747.
  13. 王胜鹏, 龚自明, 高士伟, 等. 基于近红外光谱技术的恩施玉露茶保存年份的快速无损鉴别[J]. 华中农业大学学报, 2015, 34(5): 111-114.
  14. 王昕洵, 陈玲玲, 张蕴薇, 等. 不同硬实率紫花苜蓿种子的近红外光谱分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2016, 36(3): 702-705.
  15. 陈桂云. 掺假蜂蜜的鉴别方法研究[D]. 南京: 南京农业大学, 2016.
  16. 曹海燕. 基于近红外光谱技术的紫薯半干面成分快速检测及真伪鉴别[D]. 杭州: 浙江工商大学, 2015.
  17. 钟珍珍. 近红外光谱技术对于掺假原奶判别的可行性研究[D]. 上海: 华东理工大学, 2012.
  18. Li X, He Y. Discriminating varieties of tea plant based on Vis/NIR spectral characteristics and using artificial neural networks[J]. Biosystems Engineering, 2008, 99(3): 313-321.
  19. 周  健, 成  浩, 曾建明, 等. 基于近红外的多相偏最小二乘模型组合分析实现茶叶原料品种鉴定与溯源的研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2010(10): 2 650-2 653.
  20. 王冰玉, 孙威江, 黄  艳, 等. 基于遗传算法的安溪铁观音品质快速评价研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2017(4): 1 100-1 104.
  21. 袁华芳. 黑茶化学成分及其抗氧化性的研究[D]. 大连: 辽宁师范大学, 2008.
  22. 林  新. 绿茶主要成分近红外光谱分析方法研究[D]. 武汉: 华中农业大学, 2008.
  23. 杨  丹, 刘  新, 刘洪刚, 等. 近红外光谱分辨率对绿茶氮含量模型的影响[J]. 光谱学与光谱分析, 2013, 33(7): 1 786-1 790.
  24. 王玉霞, 徐荣荣, 任广鑫, 等. 绿茶茶汤中主要品质成分近红外定量分析模型的建立[J]. 茶叶科学, 2011, 31(4): 355-361.
  25. 王胜鹏. 茶鲜叶质量的近红外光谱评价方法研究[D]. 合肥: 安徽农业大学, 2012.

作者:沈诗钰 孙威江 唐琴

大佛龙井茶质量安全论文 篇3:

直播环境下浙江茶叶销售策略分析

茶叶销售渠道又称之为营销渠道,是指茶叶从茶农到饮茶者手中所经历的途径和环节。除了茶叶生产者和消费者外,可能会有代理商、批发商、零售商等渠道成员的参与。根据不同的分类标准,有不同的叫法,常见的分类有以下3种.1)直接销售渠道和间接销售渠道2)长渠道和短渠道;3)宽渠道和窄渠道。基于此,按照消费者购买茶叶的不同方式,分别从线上和线下2个方面来分析茶叶的销售情况。

1.1线下渠道

浙江是我国重要的产茶大省,茶叶贸易发展已久,其线下销售渠道也发展成熟。在茶叶产地的小范围内,直接销售很容易实现,茶农可以去茶叶市场贩卖,具有一定规模的茶农还可以白建茶庄,大型茶业企业也可开设直营店,直接面向消费者。但是对于大多数非茶叶产区的消费者而言,购买茶叶主要依靠间接销售渠道,涉及众多茶叶中间商,多以茶农(茶企)一批发商一零售商一消费者的模式进行茶叶流通。浙江省有几大茶叶市场,辐射全国,是重要的茶叶交易平台。以位于丽水松阳的浙南茶叶市场为例,作为我国最大的绿茶产地市场,其交易量和交易额都是同类市场第一,松阳整个茶叶产业流通都以这个批发市场为主导。来自全国各地的茶商到这批发茶叶,再带回各自的批发市场或零售市场进行销售。

总体来说,通过线下渠道售卖茶叶,能够直接面向消费者,为顾客提供专门沏茶和品茶的地方,减少信任风险。消费者通过直接接触茶叶,对茶叶外形和气味有直观感受,依据消费者的不同反应,销售人员可以采取不同的营销策略。但毋庸置疑的是,线下渠道往往也存在许多缺点。一个门店的辐射范围很有限,顾客流量存在一定问题。此外,还存在价格问题,大多数零售门店都是通过茶叶批发商进货,茶叶从原产地到零售商经历了很多中间环节,加上实体店铺的房租水电和人工,成本上升,茶叶企业和商家无法保障自身利益,荼叶到消费者手中的售价也不会太低.

1.2线上渠道

线上渠道主要是利用电子商务进行茶叶销售。浙江茶叶传统的电商渠道主要有以下两种。1)茶农或企业在淘宝、京东等电商平台开设店铺进行茶叶销售;2)专业的茶叶网站。2020年2月,浙南茶叶市场就开启了网上商城,满足条件的农户或企业可以在商城进行注册销售茶叶。随着互联网技术的发展,直播开始兴起,利用直播来售卖茶叶成为新的销售渠道。2020年春季,传统的线下渠道难以继续以往的销售,线上业务成为茶企和茶农的突破点,很多茶企更多将注意力投到了电商直播,通过直播来提升销量。[2]。
2浙江茶叶需要开展直播销售的必要性

茶叶是重体验的产品,一直以来通过传统销售渠道进行流通,虽然近几年电商发展迅速,茶叶类电商的市场份额有所增加,但是2019年茶叶电商份额占国内茶叶总规模依然不足10%,远低于当年网上商品和服务占社会消费品总额比例。可以看出,茶叶类电商的发展仍比较艰难。浙江茶叶需要发展线上销售,借助直播提升销量的主要原因在于直播电商具有如下优势。

2.1直播受众基数大,潜在顾客多

据第45次中国互联网络发展状况统计报告显示,截至2020年6月,电商直播用户规模达到3.09忆。消费者通过观看直播进行购物变得越来越普遍,人们养成了直播购物的习惯,这为茶叶的直播带货提供了基础。茶叶企业可以利用这一趋势,通过线上直播来让消费者了解茶叶,将观看直播的广大群体变为潜在的消费者。

2.2直播实时交互,购物体验好

茶叶是一个很注重体验的产品,与传统的电商相比,直播卖货的体验会更好,顾客与主播能够实时交流,主播能随时解答顾客疑问,了解顾客真实的需求,依据顾客反应采取不同的营销方法,给予顾客线下专业导购体验。此外,直播场景也能够多样变化,顾客通过直播间可以观看茶园美丽的风景和采茶过程,也可以欣赏主播在直播间的泡茶手艺,加深对茶叶和茶文化的了解,减少因为无法直接接触茶叶产生的不信任感,看见茶叶真实的样子。同时,与传统的销售渠道相比,通过直播,消费端和生产端直接接触,缩短了茶叶流通链条,降低了茶叶的流通和交易成本,更具有价格优势。主播在直播间设计的各种营销活动,能加强观众的参与感,调动观众购买的欲望,营造的抢购氛围也能促进顾客下单。

2.3政府推动直播带货

2020年上半年,为解决春茶销售困难,浙江各地政府千方百计帮助茶农和茶业企业打开市场销路,各地领导人开始直播,帮助茶叶销售。2020年3月,西湖区举办了“云赏龙坞”活动,西湖区区委书记亲自上阵拍摄龙井茶鲜叶视频,为茶业企业代言带货,向广大网友推荐龙井茶,副区长则进入直播现场,向观窳详细介绍龙井茶的制作过程,与淘宝主播一起销售龙井茶。4月2日,抖音平台在浙江新吕开展的龙井茶直播活动成功开展,副县长进入直播现场,积极同直播间的网友互动,介绍大佛龙井文化历史、产品特色,为销售茶叶尽力吆喝。从越来越多的政府领导走进直播间,可以看出政府是支持直播带货的,利用好当下直播机会进行茶叶销售是茶农和茶业企业需要做的
3浙江茶叶直播带货面临的挑战

3.1直播用户群体与茶叶受众不对等

2019年,参与网购的消费者中,35岁以下的人群比例为78.4%,且40岁以上的消费者只有13.8%;而根据线下的茶叶消费群体分析,主要的购茶群体一般都是35岁以上的客户,两者重合度有限。此外,直播电商用户购买最多的是日用品,占比63.3%;其次是服装,占据56.7%。培养人们的饮茶习惯,发展现有直播观众为茶叶消费者成为茶叶类电商直播的难点。

3.2茶叶同质化问题严重

在产区和加工过程相似的同类茶叶售卖过程中,直播间很难突H茶叶的核心亮点。通过茶叶视频或直播间能够了解到茶叶的外形和颜色,但无法直接感受到茶叶的香气和口感,而这香气和口感是最影响茶叶价格的因素。缺乏茶叶的相关信息,消费者很难做出购买决策,这是整个线上销售渠道所面临的共同挑战。此外,一般的消费者也只了解茶叶公用品牌,可能知道浙江有西湖龙井、大佛龙井、安吉白茶等茶类,并不熟知任何代表性品牌,也没有对特定品牌产生忠诚度。以安吉白茶为例,在淘宝网上搜索“浙江安吉白茶”,一共有832个相关店铺,1 542个宝贝链接,即使根据采摘时间、食品工艺和采摘原料进行筛选,大概也还会有200个左右的链接,面对这么多的选择,消费者也很难进行区分各个店铺茶葉的区别。茶叶同质化问题是线上和线下渠道都面临的挑战,直播营销也必须考虑这个现象[4]。

3.3直播的茶叶缺乏监管

不管是哪个直播平台,对直播带货的门槛都不太高,增加了茶农在内的市场主体参与,茶叶直播市场竞争激烈,很大程度上是价格竞争。面对极低的茶叶价格,许多商家极易萌发销售虚假产品的想法:或是用低品质茶叶冒充高品质茶叶,以次充好,茶叶品级混乱;或是虚标产地。从某直播网购平台搜索“西湖龙井明前”,存在很多超低价格的链接,比如有一商品显示22元500 g包邮,有商品信息显示为明前西湖区生产龙井,可售价只有16.08元,很明显这些茶叶是存在问题的,正宗西湖区生产的明前龙井不会低到这般价格。此外,还可能存在没有通过检验检疫的茶叶流入市场的情况,茶叶安全没有保证,存在较大的食品安全隐患。
4促进浙江茶叶销售的策略

4.1茶产品创新,打造专业主播

面对年轻的顾客群体,茶企需要迎合其消费需求,借鉴新式茶饮的发展经验,将茶产品和生活场景进行匹配,提供便携易泡的茶产品,给予方便轻松自在的饮茶体验,增加茶叶的饮用频次,培养年轻一代的饮茶习惯。同时,年轻一代还追求新潮时尚的产品,茶叶必须注重包装,符合年轻审美的包装会增加年轻顾客选购的概率。

此外,浙江茶叶的直播营销还需要打造专业的主播。电商直播是人与人的直接互动,一定程度上属于人带货的现象,粉丝喜欢某一主播,就可能会购买其推荐的产品。在年轻群体对传统茶叶的接受度不太高的情况下,需要一个粉丝都信任和依赖的主播来带动茶叶的消费。

4.2塑造茶叶品牌

要想得到长久发展,直播卖货的核心依然还是产品。调查显示,通过直播购物的用户整体上还是比较理性的,之所以选择通过直播购物,主要原因是商品优惠、性价比高以及直播商品正是所需要的。而退货原因有43.3%是商品质量问题。所以茶叶类直播也一样,必须保证茶叶质量,塑造茶叶品牌。在茶叶生产、加工和流通过程(上接第227页)都严格把控,做好标准化控制,做好质量追溯服务,保障茶叶质量。讲好品牌故事,打造便于理解和传播的品牌,获取消费者的了解,加深消费者对品牌的理解和记忆。

4.3完善直播长效监管

相关机构需要加大对直播销售的监管力度,建立质量追溯体系,实行直播平台负责制,确保售出产品的安全性。建立相关的法律法规,对直播行业进行规范化管理,严格执法监管,打击虚假产品和侵犯消费者权益的行为,增加直播虚假销售的违法成本。直播平台需要有社会责任意识,应该对消费者负责,适当提高直播门槛。在主播进行注册阶段,需要有完善的背景调查,对有重大违法犯罪前科情况的人员不予同意进行直播。此外,在直播进程中,直播平台也需要完善直播评价体系,重视消费者评价,将消费者差评和举报信息纳入评价体系,对有违法情、污点信息的主播,取消其带货资格。
5结语

在全民直播环境下,电商直播为茶叶行业带来了的销售机会,一定程度上打开了茶叶销路,但从长远发展角度来看,最终还是需要保障茶叶品质,研发适合顾客需求的茶叶产品,塑造好茶叶品牌。促进浙江茶叶的销售,提高市场竞争力,需要茶农、茶企、政府和相关直播平台的共同努力。

参考文献:

[1]李忠怡.直播电商给茶产业带来的机遇和挑战[J].福建茶叶,2020,42( 08):59-60.

[2]李芳,吴晶瑾.“云端直播”+“内容带货”“线上宣传+营销”的新方式:以2020云赏龙坞暨西湖龙井春荼节探索“云转型”模式[J].视听纵横,2020( 03):127-128.

[3]伞明.疫情后茶叶营销的五点建议[J].荼世界,2020( 07):1-5.[4]王明艳.5G时代背景下茶产品直播营销策略研究[J].福建茶叶,2020,42( 08):55-56.

(責任编辑:赵中正)

作者: 熊竟宏,任新平

本文来自 360文秘网(www.360wenmi.com),转载请保留网址和出处

【大佛龙井茶质量安全论文】相关文章:

蒙山大佛赋04-20

大佛的故事作文04-18

灵山大佛旅游热点07-09

无锡灵山大佛攻略07-19

乐山大佛高范文05-20

乐山大佛介绍范文05-29

乐山大佛简介范文05-29

龙井茶艺表演解说词04-11

蒙山大佛的说明文04-21

灵山大佛导游词范文06-13

上一篇:企业办公室职能作用论文下一篇:数字化技术艺术设计论文

本站热搜