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西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型
作者: 朱兰娟, 金志凤, 张玉静, 王治海, 刘敏, 范辽生  来源:《中国农业气象》 年份:2019 文献类型 :期刊 关键词: 西湖龙井茶 开采期 物候期 气象因子 预报 集成模型 
描述:基于西湖龙井茶主栽品种(龙井43和龙井群体种)开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型。结果表明:积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差(MAE)分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d。3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。
全文:西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型*朱兰娟1,金志凤2,张玉静1,王治海2,刘 敏1,范辽生1(1.杭州市气象局,杭州 310051;2.浙江省气候中心,杭州 310017)摘要:基于西湖龙井茶主栽品种(龙井43和龙井群体种)开采期及气象资料,应用积温和逐步回归方法,分别构建西湖龙井茶的积温预报模型和逐步回归预报模型,并利用多元线性回归方法,对两个模型的预报结果进行集成,构建集合预报模型。结果表明:积温预报模型、逐步回归预报模型、集成预报模型均通过0.01水平的显著性检验;龙井43和龙井群体种的积温预报模型回代检验平均绝对误差(MAE)分别为3.6d和2.8d,2a试预报MAE分别为2.5d和1.0d;逐步回归预报模型的回代检验MAE分别为0.9d和1.4d,2a试预报MAE分别为1.6d和0.8d;集成预报模型的回代检验MAE分别为0.7d和1.1d,2a试预报MAE分别为1.3d和0.8d。3种预报模型对西湖龙井茶开采期预报均具有应用价值,集成预报模型较积温预报模型和逐步回归预报模型的预报效果更理想,具有实际生产指导作用。关键词:西湖龙井茶;开采期;物候期;气象因子;预报;集成模型西湖龙井茶至今已有1200多年历史,以“色绿、香郁、味甘、形美”之四绝而闻名[1]。西湖龙井茶的独特品质除与品种和栽培管理措施有关外,也受到气候条件的影响[2−3]。杭州地处亚热带季风气候区,四季分明,雨热同季,适宜茶树栽培与优质高产[4],但受气候变化影响,气候变率加大,早春季节几乎每年都会发生低温灾害,造成茶叶开采期推迟,影响茶叶品质和产量[5]。作为中国茶叶的第一大品牌,西湖龙井茶春茶的开采时间受到茶农、茶客和政府的广泛关注,而在品种和栽培管理方式一定的条件下,茶叶开采期主要由当年的气象条件决定,因此,开展西湖龙井茶开采期与气象因子关系研究具有重要意义。关于作物物候期的预测方法,已有专家学者开展了大量研究。积温法是一种广泛应用的物候期预测方法,前人通过积温法预测樱花盛花始期[6]、泡桐物候期[7]、桃树花期[8]。逐步回归统计方法也在农作物生长发育与天气气候条件关系分析中普遍应用[9−10]。在茶叶开采期预报中,姜燕敏等[9]将春茶开采期日序与气象要素进行逐步回归分析,构建起长期与中期开采预报模型,并结合活动积温和有效积温进行茶叶开采期预报;姜润等[11]通过有效积温、气象因子逐步回归方法对溧阳地区白茶开采期进行预报,为当地茶叶生产提供指导;李旭群[12]通过构建温湿隶属函数、低温冻害隶属函数,计算3月10℃活动积温,预报雨前“茅峰青山”和“雨花”的开采期。由于大气环流特征以及实际生产条件的复杂性,应用单一的资料和模型均会影响预报结果的精度和稳定性,阻碍业务推广应用,集成预报方法被广泛应用于天气和气候预报之中[13−15]。目前,集合预报模型在农业气象预报服务中也逐渐得到应用。宋迎波等[16]利用加权求和法将地面模型、海温模型和环流模型进行集成,构建美国玉米产量模型,预报稳定性提升;邱美娟等[17]采用加权法对3种指数模型和1种生长模型进行集成,预报山东冬小麦产量,预报准确率和稳定性均有提高;杨栋等[18]构建了不同时间尺度的奉化水蜜桃成熟期预报模型,分别采用算术平均法、回归系数法、相关系数法和绝对误差法确定其集合权重,其结果表明绝对误差法构建的加权集合模型绝对误差控制在2d以内,具有较高的实际应用价值。本研究在借鉴相关研究成果的基础上,以西湖龙井茶主栽品种的春茶开采期为研究对象,在积温法和逐步回归分析法的基础上,采用多元线性回归方法对前两者的预报结果进行集成,并检验其预报效果,进而揭示前期气象条件对春茶采摘的影响,提高西湖龙井茶开采期预报准确率,为保障茶叶优质高产提供科学依据。1 资料与方法1.1 研究区域及品种研究区域为《西湖龙井茶》标准[1]所确定的生产区域范围(图1)。研究品种为《西湖龙井茶》标准确定,并在西湖龙井茶产区主栽的龙井43和龙井群体种品种。龙井群体种已有1000多年的历史,是龙井茶最早的品种,由茶种栽培而成,开采期在3月下旬−4月初。龙井43是中国农业科学研究院茶叶研究所从龙井群体种选育出的无性系新品种,是国家级优良品种,开采期在3月中下旬。图1 西湖龙井茶生产区域Fig. 1 The production scope of Xihulongjing tea1.2 资料来源及处理西湖龙井茶的开采期来自2005年以来新闻媒体报道,龙井村、翁家山、梅家坞、双峰村、慈母桥村等地实地走访调查和福海堂茶叶基地实景监测。开采期是指每年第一批鲜叶采摘的日期,采摘标准为一芽一叶初展,即芽叶夹角小,芽长于叶,芽叶匀齐肥壮,芽叶长度不超过62.5px。气象资料为杭州国家基准站的逐日气象资料,要素包括平均气温、最高气温、最低气温、降水量、日照时数、相对湿度、不同深度平均地温(0、5、10、15、20、1000px)等,资料年限为1951年1月−2018年4月。气温和湿度用算术平均法将1−3月的日气象资料统计为旬值,降水量和日照时数用求和法算出旬值,雨日数根据日降水量统计而成(日降水量≥0.1mm时计1个雨日)。为验证茶农中流传的“冻一冻,缩一缩”的说法,将日最低气温低于4℃(包括4、3、2、1、0、−1、−2℃)的天数进行旬统计,求出各旬各温度的低温天数。将2005−2018年春茶开采期日期转换为年日序值,以1月1日为 1,1月2日为2,依次类推。1.3 开采期预报方法1.3.1 积温预报法计算两种积温:活动积温和有效积温。高于生长下限的日平均温度为活动温度,活动积温是指作物在某时期内活动温度对时间的积分。有效温度是日平均温度与生长下限温度之差,有效积温是指作物在某时期内有效温度对时间的积分。实际计算时将积分简化为求和。生长温度下限的确定:姜燕敏等[9]通过6~10℃之间,每隔1℃的活动积温和有效积温比较,认为龙井43开采期的10℃活动积温变异系数最小,其生长下限温度为10℃;杨亚军等[19]通过茶树冷处理试验,得出茶树生长下限温度为10℃的结论。因此,采用10℃作为龙井43和龙井群体种的生长下限温度。积温起止日的确定:采用5日滑动平均方法确定积温起始日,即在某一时段内,第一个连续5d日平均气温的平均值≥10℃,且这5d中第一个日平均气温≥10℃的日期作为积温统计起始日;积温统计终止日则为西湖龙井茶开采期的前一天。因杭州站历年5日滑动平均气温通过10℃的时间基本出现在2月上旬,同时,唐湖等[20]通过茶树休眠和萌发时期的物质变化试验也得出了龙井43在2月初萌发的结论,因此,从2月1日开始统计5日滑动平均气温通过10℃的日期。积温预报标准的确定:利用杭州国家基准气候站2005−2016年2−4月的日平均气温逐日资料,分别统计龙井43和龙井群体种积温起止日间≥10℃的活动积温、有效积温,并计算变异系数,以变异系数小的积温作为开采期预报积温。为得到明确开采日期,采用2005−2016年积温平均值作为积温预报模型标准。1.3.2 逐步回归预报法通过相关系数计算,筛选出满足条件的气象因子,再采用逐步回归统计方法,构建西湖龙井茶开采期年日序预报模型。具体为(1)计算相关系数:采用相关分析方法,分别计算2005−2016年不同气象因子与龙井43和龙井群体种开采期年日序的相关系数。(2)确定初选因子:筛选出相关系数通过0.05水平显著性检验的气象因子作为初选因子,3月的初选因子考虑是否可以被预报。(3)建立逐步回归预报模型:将初选因子和开采期年日序导入SPSS软件,采用逐步回归分析功能,得到龙井43和龙井群体种开采期预报方程,多个预报方程通过0.05水平显著性检验时,选取预报效果好的方程构建预报模型。1.3.3 集成预报法集成预报模型可以克服单一预报模型的局限性,实现优势互补。西湖龙井茶开采期预报采用多元线性回归方法,对积温预报模型和逐步回归预报模型的预报结果进行集成,具体做法是:以积温预报模型和逐步回归预报模型预测的年日序值作为自变量,开采期的年日序值作为因变量,利用SPSS软件的多元线性回归功能,分别统计龙井43和龙井群体种开采期的集成预报模型,并对其预报效果进行检验,通过0.05水平显著性检验时采用该模型,反之,不采用。2 结果与分析2.1 西湖龙井开采期调查结果由图2可见,龙井43和龙井群体种的开采期主要集中在3月,个别年份较晚,龙井群体种开采进入4月初(2005年为4月2日,2012年为4月1日)。龙井群体种历年开采期相对稳定,平均为3月27日,最早年份是2006年和2007年,比平均开采期早5d,最晚为2005年,比平均开采期晚6d,最早与最晚开采日期相差11d;而龙井43的开采期变幅较大,平均为3月17日,最早为2016年,比平均开采期早10d,最晚为2012年,比平均开采期晚9d,最早与最晚开采日期相差19d。每年开采期的震荡,给茶客购买茶叶和茶农安排生产带来很大的不确定性,有必要开展西湖龙井茶开采期预报。对比两个主栽品种的开采期可见,两者的变化趋势一致,每年龙井43的开采期均早于龙井群体种,平均偏早10d。开采早的年份两者差异大,如2007年(相差13d)、2013年(相差15d)和2016年(相差19d);而开采晚的年份两者差异小,如2008年(相差6d)、2010年(相差6d)和2012年(相差6d)。随着气候变暖,春茶的开采期提前,龙井43和龙井群体种的春茶开采期差异将更大,上市时间更具不确定性,迫切需要加强开采期预测。图2 2005−2018年西湖龙井茶开采期调查结果Fig. 2 Investigating results of the picking date of Xihulongjing tea from 2005 to 20182.2 影响西湖龙井茶开采期的气象因子筛选结果选取2005−2016年1−3月各旬的平均气温、平均最高气温、平均最低气温、平均地温(0、5、10、15、20、1000px)、低温天数(≤4、3、2、1、0、−1、−2℃)、降水量、雨日数、平均相对湿度、日照时数等气象因子,分别与龙井43和龙井群体种的开采期年日序进行相关分析,筛选出通过0.05水平显著性检验的气象因子作为初选因子,其中3月的初选因子排除地温、日照时数(表1和表2)。表1 与龙井43开采期年日序相关显著的气象因子筛选结果Table 1 Selecting results of meteorological factors significantly correlated with picking date of Longjing43注:*、**分别表示相关系数通过0.05、0.01水平显著性检验。年日序以1月1日为1。下同。Note:* is P<0.05,** is P<0.01. E- is the first ten-day of a month;M- is the middle ten-day of a month;L- is last ten-day of a month. Ordinal day is the day in order of a year from Jan.1. The same as below.表2 与龙井群体种开采期年日序相关显著的气象因子筛选结果Table 2 Selecting results of meteorological factors significantly correlated with picking date of Longjingqunti从初选因子的时段看,龙井43和龙井群体种初选因子的时段绝大多数出现在2月中旬以后,说明2月上旬打破休眠后的气象因子是影响西湖龙井茶开采期的关键因子,而1月上旬−2月上旬因茶芽处于休眠期,气象因子对其影响小。从初选因子的要素看,与西湖龙井茶两个品种开采期关系最密切的是温度,包括平均气温、平均最高气温、平均最低气温、不同深度的平均地温和不同界限的低温天数。2月中旬以后气温上升快,有利茶芽萌发生长,开采期提前;2月中旬以后地温较高,有利茶树根系生长和发育,开采期提前;2月中旬和下旬低温天数多,茶树通过不饱和脂肪酸、蛋白质等内含物的变化,以适应外界的低温逆境,开采期延后[21]。降水对西湖龙井茶开采期的制约不如温度,主要是1月上旬的降水量、雨日数、平均相对湿度和3月上旬的雨日数,降水量大、雨日数多、湿度大,则促进茶叶提前开采。由表可见,各旬日照时数均未通过0.05水平显著性检验,茶树喜光耐阴,日照时数不是制约西湖龙井茶开采期的关键因子。在实际生产中,降水和温度往往是相互矛盾的,降水量大、雨日数多,容易出现低温,最终的结果由温度和降水等因子综合作用决定。2.3 西湖龙井开采期预报模型的建立与验证2.3.1 积温预报模型按照活动积温和有效积温的计算方法,分别统计2005-2016年龙井43和龙井群体种在积温起始日-终止日≥10℃的活动积温、有效积温及其变异系数(表3)。由表可见,2005-2016年,西湖龙井茶开采期的有效积温变异系数在0.32~0.40,活动积温变异系数在0.19~0.27,活动积温的变幅小于有效积温,稳定性较好。因此,采用2005-2016年活动积温平均值作为龙井43和龙井群体种积温预报模型的预报标准,预报标准分别为169.9℃·d和278.5℃·d。表3 2005-2016年西湖龙井茶开采期所需≥10℃有效积温、活动积温及其变异系数Table 3 Statistics of ≥10℃ accumulated temperature and its coefficient of variation for picking date of Xihulongjing tea in 2005−2016注:每年从2月1日起,采用5日滑动平均法确定积温统计起始日,开采期前1日作为积温统计终止日,分别统计活动积温和有效积温。以变异系数小的活动积温平均值作为龙井43和龙井群体种开采期积温达到标准。Note: Every year from February 1, the moving average method is used to calculate the date when the average daily temperature of 5 continuous days is not less 10℃. The first day of the 5 continuous days when the temperature is higher than 10℃ is used as the starting date of accumulated temperature statistics, and the day before the exploitation of Longjing 43 and Longjingqunti is used as the termination date of accumulated temperature statistics. The annual active accumulated temperatures of Longjing43 and Longjingqunti were obtained by accumulating the daily average temperature (≥10℃) between the start date and termination date from 2005−2016. The annual effective accumulated temperature of Longjing43 and Longjingqunti were obtained by accumulating the temperature after using the average daily temperature (≥10℃) subtracting 10℃ from the start date and the end date of 2005−2016. The accumulated temperature with a small coefficient of variation is chosen as the prediction accumulated temperature, and the averaged value can be used as the the prediction standard.从连续5日滑动平均气温通过10℃的起始日开始,按顺序将日平均气温≥10℃的温度进行累加,当累加温度达到或超过169.9℃·d时停止累加,把第二天作为龙井43的开采期;同理,将日平均气温≥10℃的温度累加,累加温度达到或超过278.5℃·d时停止累加,把第二天作为龙井群体种的开采期。计算结果如表4。由表可见,2005-2016年龙井43和龙井群体种的开采期年日序拟合MAE分别为3.6d和2.8d;两者的相关系数分别为0.846和0.808,均通过0.01水平的显著性检验。龙井43开采期2017年预报年日序为71,比调查日期偏早2d;2018年开采期预报年日序为76,比调查日期偏晚3d。龙井群体种2017年开采期预报年日序为86,与调查日期相同;2018年开采期预报年日序为86,比调查日期偏晚2d。2.3.2 逐步回归预报模型以初选因子作为自变量,开采期年日序为因变量,导入SPSS软件,利用其逐步回归分析功能,分别构建龙井43和龙井群体种的开采期年日序逐步回归预报模型(表5),预报模型均通过0.01水平显著性检验。从预报模型来看,2月下旬低温天数和3月上旬平均最低气温是影响龙井43和龙井群体种开采期的关键气象因子,2月中旬的平均地温对龙井43的开采期亦有影响。影响龙井43开采期的2月下旬低温天数其最低气温为1℃,高于龙井群体种的0℃,这可能与龙井群体种经过一千多年的驯化,更能适应低温环境有关;而龙井43是20世纪60年代利用龙井群体种培育的新品种,其耐低温性不如龙井群体种。表4 积温预报模型预报结果(年日序)及其误差Table 4 Ordinal day results of the accumulated temperature simulation model for Xihulongjing and its errors注:龙井43和龙井群体种的开采期活动积温达到标准分别是169.9℃·d和278.5℃·d;误差数据为正表示预报日期比调查日期偏晚,负表示偏早,0表示准确。Note: The active accumulated temperature of Longjing43 and Longjingqunti to reached the standard is 169.9℃·d and 278.5℃·d ,respectively. The positive data indicated that the forecast result was later than the investigation date, while the negative data means earlier, and 0 shows that the forecast was accurate.表5 逐步回归预报模型及其预报结果(年日序)Table 5 Stepwise regression prediction model and its forecasting results(ordinal day)利用龙井43和龙井群体种的开采期年日序逐步回归预报模型对2005−2016年的开采期年日序进行拟合,预测值与调查值的MAE分别为0.9d和1.4d,预报精度较高。对2017年和2018年进行试预报,龙井43的预报开采期年日序分别为71.6和71.3,分别比调查日期偏早1.4d和1.7d;龙井群体种的预报开采期年日序分别为84.6和84.4,分别比调查日期偏早1.4d和偏晚0.2d,试预报效果较理想。2.3.3 集成预报模型以2005−2016年积温预报模型和逐步回归预报模型预测的年日序作为自变量,开采期年日序作为因变量,采用SPSS的多元线性回归功能,分别构建龙井43和龙井群体种的集成预报模型(表6)。用集成预报模型预报结果对2005−2016年的龙井43和龙井群体种开采期年日序进行回代检验,MAE分别为0.7d和1.1d,比积温预报模型预报的MAE分别缩小了2.9d和1.7d,比逐步回归预报模型预报的MAE分别缩小0.2d和0.3d,预报精度提高明显。对2017年和2018年进行试预报,龙井43开采期的预报年日序分别为75.4和73.1,分别比调查日期晚2.4d和0.1d,MAE比积温预报模型缩小了1.2d,比逐步回归预报模型缩小了0.3d;龙井群体种开采期的预报年日序分别为85.1和84.7,比调查日期偏早0.9d和偏晚0.7d,MAE比积温预报模型缩小了0.2d,与逐步回归预报模型持平,预报精度有所提高。表6 集成预报模型及预报结果(年日序)Table 6 The multiple regression ensemble method and its forecasting results(ordinal day)3 结论与讨论3.1 结论采用积温预报模型预报西湖龙井茶开采期时,活动积温的变异系数小于有效积温,稳定性更好,回代检验和试预报的MAE小于4d,具有应用价值。与姜燕敏等[9]的龙井43活动积温变异小的结果一致,与李旭群[12]的“茅山青峰”、“雨花”茶叶开采期和3月活动积温线性相关的结果类似。逐步回归预报模型对西湖龙井茶开采期预报的效果理想,回代检验和试预报的MAE小于2d,具有生产应用价值。初选因子表明,温度对茶叶开采期起关键作用,其次是降水,日照的影响不显著。这与金志凤等[4]的浙江茶叶生产中温度适宜度优于降水适宜度,降水适宜度优于光照适宜度的结论符合;与李湘阁等[22]的早春低温使茶芽萌动延迟,生育减慢的研究结果一致。集成预报模型的预报精度比积温预报模型提高明显,较逐步回归预报模型有所提高,预报结果可应用于生产服务。3.2 讨论仅用积温预报西湖龙井茶具有较大的不确定性,例如2007年龙井43开采期和2016年龙井群体种开采期的预报日期均比调查日期提前9d,这与肖静等[23−24]的积温预报具有不确定性的研究结果一致,在实际应用中仅考虑积温不能满足服务生产的需要,考虑低温等因子对茶树萌芽的影响,可提高预报精度。逐步回归预报模型反映了不同气象因子之间的相互依赖关系,建立了各因子之间的最优关系模型,对龙井43和龙井群体种的预报效果较理想,预报模型引入的旬最低气温天数关键因子,验证了民间茶叶“冻一冻,缩一缩”的说法,与杨亚军等[21]茶树可通过内含物变化,适应外界低温逆境的结果一致。集成预报模型由不同的预报方法融合而成,克服了单一模型的不确定性和不稳定,提高了西湖龙井茶开采期的预报精度,满足了业务服务需要,可为茶客购买茶叶、茶农安排生产和政府安排活动提供依据。此外,遥感技术、作物模型在大宗作物生育期监测中得到广泛应用[25],遥感技术在橡胶等经济作物的物候期监测中也得到应用[26],将遥感数据、作物模型、统计模型、积温模型等集成,可以实现不同类型信息的优势互补[27−28],未来可继续开展模型融合技术的研究。本研究的样本数量较少,预报模型还有较大的不确定性,在实际应用中,可随着样本数的增加,不断调试模型,提高预报精度。从杭州国家基准气候站1951年以来的数据分析,2月下旬≤1℃和≤0℃的低温天数均呈减少趋势,3月上旬的旬平均最低气温呈上升趋势,西湖龙井茶的开采期将有所提前,低温对西湖龙井茶生产的影响将加强,需要加强霜冻等天气防范。该结果与朱媛君等[29]的气候变暖,春夏季物候期提前的研究结果一致。参考文献 References[1] 翁昆,许燕君,沈红,等.GH/T 1115-2015 西湖龙井茶[S].北京:中华全国供销合作总社,2015.Weng K,Xu Y J,Shen H,et al.GH/T 1115-2015 Xihulongjing tea[S].Beijing:All China Federation of Supply and Marketing Cooperatives,2015.(in Chinese)[2] 黄寿波.茶树生长的农业气象指标[J].农业气象,1981,(3): 54-58.Huang S B.Agrometeorological index for the growth of tea[J].Chinese Journal of Agrometeorology,1981,(3):54-58.(in Chinese)[3] 黄寿波.气象因子与茶树生育、产量、品质的关系[J].中国农业科学,1986,(4):96.Huang S B.The relationship between meteorological factors and tea fertility,yield and quality[J].Scientia Agricultura Sinica,1986,(4):96.(in Chinese)[4] 金志凤,叶建刚,杨再强,等.浙江省茶叶生长的气候适宜性[J].应用生态学报,2014,25(4):967-973.Jin Z F,Ye J G,Yang Z Q,et al.Climate suitability for tea growing in Zhejiang Province[J].Chinese Journal of Applied Ecology,2014,25(4):967- 973.(in Chinese)[5] 金志凤,胡波,严甲真,等.浙江省茶叶农业气象灾害风险评价[J].生态学杂志,2014,33(3):771-777.Jin Z F,Hu B,Yan J Z,et al.Agro-meteorological disaster risk evaluation of tea planting in Zhejiang province[J].Chinese Journal of Ecology,2014,33(3):771-777.(in Chinese)[6] 叶彩华,周孝煌,姜会飞,等.下限温度对北京樱花盛花始期模拟效果的影响[J].中国农业气象,2018,39(1):1-8.Ye C H,Zhou X H,Jiang H F,et al.Impacts of different base temperature on simulation effect of beginning flowering date of Prunus discoidea in Beijing[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2018,39(1):1-8.(in Chinese)[7] 郁珍艳,高大伟,吴利红,等.气象条件对浙江省泡桐物候期的影响研究[J].气象科学,2014,34(6):666-671.Yu Z Y,Gao D W,Wu L H,et al.Influence of weather conditions on Paulownia phenological period in Zhejiang province[J].Meteorological Science and Technology,2014, 34(6):666-671.(in Chinese)[8] 姚日升,涂小萍,丁烨毅,等.宁波桃树花期预报方法[J].气象科技,2014,42(1):180-186.Yao R S,Tu X P,Ding Y Y,et al.A method for forecasting peach flowering in Ningbo[J].Meteorological Science and Technology,2014,42(1):180-186.(in Chinese)[9] 姜燕敏,金志凤,李松平,等.浙南春茶开采前后气象条件分析及开采期预报[J].中国农业气象,2015,36(2):212-219.Jiang Y M,Jin Z F,Li S P,et al.Meteorological conditions analysis and prediction model establishment on spring tea first plucking date in south Zhejiang[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2015,36(2):212-219.(in Chinese)[10] 郭建平,庄立伟,陈玥熤.东北玉米热量指数预测方法研究(Ⅱ):逐步回归预测方法[J].灾害学,2009,24(4):11-14.Guo J P,Zhuang L W,Chen Y Y.Study on forecasting method of corn heat index in northeastern China(Ⅱ):stepwise regression model[J].Journal of Catastrophology,2009,24(4): 11-14.(in Chinese)[11] 姜润,钱半吨,蒋文妍,等.‘白叶1号’茶树品种在溧阳开采期预测研究[J].茶叶,2014,40(3):134-137.Jiang R,Qian B D,Jiang W Y,et al.Forecast of first plucking date of white tea cultivar‘White Leaf 1’in Liyang[J].Journal of Tea,2014,40(3):134-137.(in Chinese)[12] 李旭群.雨前“茅山青峰”、“雨花”茶开采期预报方法[J].中国农业气象,1990,11(2):59-61.Li X Q.The prediction method of first plucking date for Maoshan Qingfeng and Yuhua tea before rain[J].Chinese Journal of Agrometeorology,1990,11(2):59-61.(in Chinese)[13] 张玲,智协飞.2008年初中国南方冰冻雨雪天气的多模式集成预报[J].热带气象学报,2013,29(3):393-402.Zhang L,Zhi X F.Multimodel ensemble forecasting of low temperature and icy weather over central and southern China during early 2008[J].Journal of Tropical Meteorology,2013, 29(3):393-402.(in Chinese)[14] 张涵斌,智协飞,王亚男,等.基于TIGGE资料的西太平洋热带气旋多模式集成预报方法比较[J].气象,2015,41(9): 1058-1067.Zhang H B,Zhi X F,Wang Y N,et al.Comparison of multimodel ensemble methods for western pacific tropical cyclone forecast based on TIGGE data[J].Meteorological Monthly,2015,41(9):1058-1067.(in Chinese)[15] 熊聪聪,耿世洁,董昊,等.基于混合算法的降水集成预报研究[J].计算机工程与科学,2016,38(10):2147-2152.Xiong C C,Geng S J,Dong H.Integrated precipitation forecast based on hybrid algorithms[J].Computer Engineering& Science,2016, 38(10):2147-2152. (in Chinese)[16] 宋迎波,杨霏云,郑昌玲,等.美国玉米产量业务预报方法研究[J].中国农业气象,2008,29(4):446-449.Song Y B,Yang F Y,Zheng C L,et al.Research on operational forecast methods of corn yields in the United States of America(USA)[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2008, 29(4):446-449.(in Chinese)[17] 邱美娟,宋迎波,王建林,等.山东省冬小麦产量动态集成预报方法[J].应用气象学,2016,27(2):191-200.Qiu M J,Song Y B,Wang J L,et al.Integrated technology of yield dynamic prediction of winter wheat in Shandong province[J].Journal of Applied Meteorological Science,2016, 27(2):191-200.(in Chinese)[18] 杨栋,丁烨毅,金志凤,等.浙江水蜜桃成熟期集合预报模型[J].中国农业气象,2018,39(6):421-430.Yang D,Ding Y Y,Jin Z F,et al.Collection model for maturity forecasting of juicy peach in Zhejiang province[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2018,39(6):421-430.(in Chinese)[19] 杨亚军,郑雷英,王新超等.冷驯化和ABA对茶树抗寒力及其体内脯氨酸含量的影响[J].茶叶科学,2004,24(3): 177-182.Yang Y J,Zheng L Y,Wang X C,et al.Effect of cold acclimation and ABA on cold hardiness,contents of proline in tea plants[J].Journal of Tea Science,2004,24(3):177-182. (in Chinese)[20] 唐湖,郝心愿,王璐,等.茶树越冬芽在休眠与萌发时期的物质交流变化及其分子调控[J].作物学报,2017,43(5): 669-677.Tang H,Hao X Y,Wang L,et al.Molecular regulation and substance exchange dynamics at dormancy and budbreak stages in overwintering buds of tea plant[J]. Acta Agronomica Sinica,2017,43(5):669-677.(in Chinese)[21] 杨亚军,郑雷英,王新超.低温对茶树叶片膜脂脂肪酸和蛋白质的影响[J].亚热带植物科学,2005,34(1):5-9.Yang Y J,Zheng L Y,Wang X C.Changes of membrane fatty acid composition and protein in tea leaves at low temperature[J].Subtropical Plant Science,2005,34(1):5-9.(in Chinese)[22] 李湘阁,闵庆文,余卫东.南京地区茶树生长气候适应性研究[J].南京气象学院学报,1995,18(4):572-577.Li X G,Min Q W,Yu W D.Study of climate adaptability of tea plants in Nanjing Area[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,1995,18(4):572-577.(in Chinese)[23] 肖静,李楠,姜会飞.作物发育期积温计算方法及其稳定性[J].气象研究与应用,2010,31(2):64-67.Xiao J,Li N,Jiang H F.Calculation and stability of accumulated temperatures in the growing season of winter wheat[J].Journal of Meteorological Research and Application,2010,31(2):64-67.(in Chinese)[24] Vinocur M G,Ritchie J T.Maize leaf development biases caused by Air-Apex temperature differences[J].Agronomy Journal,2001,93:767-772.[25] 宫诏健,刘利民,陈杰,等.基于MODIS NDVI数据的辽宁省春玉米物候期提取研究[J].沈阳农业大学学报,2018,49(3): 257-265.Gong Z J,Liu L M,Chen J,et al.Phenophase extraction of spring maize in Liaoning province based on MODIS NDVI data[J].Journal of Shenyang Agricultural University,2018, 49(3):257-265.(in Chinese)[26] 陈小敏,陈汇林,李伟光,等.海南岛天然橡胶林春季物候期的遥感监测[J].中国农业气象,2016,37(1):111-116.Chen X M,Chen H L,Li W G,et al.Remote sensing monitoring of spring phenophase of natural rubber forest in Hainan Province[J].Chinese Journal of Agrometeorology, 2016,37(1):111-116.(in Chinese)[27] 易雪,王建林,宋迎波,等.早稻产量动态继承预报方法研究[J].中国水稻科学,2011,25(3):307-313.Yi X,Wang J L,Song Y B,et al.Study on dynamic integrated prediction of early rice yield[J].Chin J Rice Sci,2011, 25(3):307-313.(in Chinese)[28] 李存军,王纪华,王娴,等.遥感数据和作物模型集成方法与应用前景[J].农业工程学报,2008,24(11):295-301.Li C J,Wang J H,Wang X,et al.Methods for integration of remote sensing data and crop model and their prospects in agricultural application[J].Transactions of CSAE,2008, 24(11):295-301.(in Chinese)[29] 朱媛君,郝琦,清华,等.呼和浩特自然历主要物候期和物候季节变化特征及归因[J].中国农业气象,2017,38(1):9-20.Zhu Y J,Hao Q,Qing H,et al.Changes of main phenophases of natural calendar and phenological seasons in Hohhot[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2017,38(1): 9-20.(in Chinese)Research on the Factors of Xihulongjing Tea Picking Date and Its Prediction ModelZHU Lan-juan1, JIN Zhi-feng2, ZHANG Yu-jing1, WANG Zhi-hai2, LIU Min1, FAN Liao-sheng1(1. Hangzhou Meteorological Bureau, Hangzhou 310051, China;2. Zhejiang Climate Center, Hangzhou 310017)Abstracts: Based on the picking date of the main species of Xihulongjing Tea (Longjing43 and Longjingqunti) and its meteorological data, the accumulated temperature prediction model and the stepwise regression prediction model of Xihulongjing tea were constructed by using accumulated temperature and stepwise regression method, also the prediction of multiple regression ensemble method was integrated by these two prediction results, using the multiple linear regression method. The results showed that the accumulated temperature prediction model, stepwise regression prediction model and integrated prediction model all passed the significance test of P<0.01. The simulated mean absolute error(MAE) of accumulated temperature prediction model were 3.6d and 2.8d, while the prediction MAE of 2-year test prediction were 2.5d and 1.0d for Longjing43 and Longjingqunti respectively. In addition, the simulated MAE of stepwise regression analysis were 0.9d and 1.4d, the prediction MAE of 2-year test prediction were 1.6d and 0.8d for Longjing43 and Longjingqunti separately. The prediction of multiple regression ensemble method was more accurate than single method with the simulated MAE value were 0.7d and 1.1d ,while the prediction MAE of 2-year test prediction were 1.3d and 0.8d, the prediction of multiple regression ensemble method would provide more scientific support for guiding tea production. These three forecasting models are of practical value for the prediction of the picking up period of Xihulongjing tea. The prediction of multiple regression ensemble method is more ideal and with more practical application value than accumulated temperature forecasting model and stepwise regression analysis model.Key words: Xihulongjing tea; Picking date; Phenophase; Meteorological factors; Prediction; Ensemble methoddoi:10.3969/j.issn.1000-6362.2019.03.003朱兰娟,金志凤,张玉静,等.西湖龙井茶开采期影响因子及预报模型[J].中国农业气象,2019,40(3):159-169*收稿日期:2018-09-13基金项目:浙江省气象科技计划项目(2015C02048;2017ZD10);杭州市气象科技计划项目(QX201503)作者简介:朱兰娟(1969-),女,高级工程师,主要从事农业气象服务研究工作。E-mail: 463339804@qq.com
美誉满天下西湖龙井茶
作者:暂无 来源:《农产品市场周刊》 年份:2019 文献类型 :期刊 关键词: 茶叶  西湖  龙井茶  杭州  龙井 
描述:美誉满天下西湖龙井茶初春四月,镶嵌于浙江杭州西湖山水间的龙井茶园,青葱苍翠;错落在桂树竹林中的农家茶楼,古朴雅致,成为游客休闲的天堂。如今,文化历史底蕴深厚的西湖龙井茶产业繁荣兴旺。2014年,以龙井茶品种选育、种植栽培、植保管理、采制工艺、茶文化和茶产业为核心的杭州西湖龙井茶文化系统,被认定为中国
全文:美誉满天下西湖龙井茶初春四月,镶嵌于浙江杭州西湖山水间的龙井茶园,青葱苍翠;错落在桂树竹林中的农家茶楼,古朴雅致,成为游客休闲的天堂。如今,文化历史底蕴深厚的西湖龙井茶产业繁荣兴旺。2014年,以龙井茶品种选育、种植栽培、植保管理、采制工艺、茶文化和茶产业为核心的杭州西湖龙井茶文化系统,被认定为中国重要农业文化遗产。龙井茶香浓西湖龙井茶历史悠久,距今已有一千多年的历史,素以色翠、形美、香郁、味醇冠绝天下,其独特的“淡而远”“香而清”的绝世神采和非凡品质,在众多的茗茶中独具一格,冠列中国十大名茶之首。其优异的品质源自杭州西湖独特的自然环境、品种资源和炒制工艺。上承四季天时之气,下凭钟毓地利之优,得天独厚的生长环境是西湖龙井茶优异品质形成的基础。杭州西湖“三面云山一面城”,集天地之精华、人文之璀璨于一身。西湖龙井茶产区位于中国茶树生长的黄金地带,是中国茶最适宜生长的区域。西湖周边山势连绵、林木茂密、翠竹婆娑,依湖(西湖)临江(钱塘江)伴溪(西溪湿地);泥盆纪石英岩发育而成的黄沙土壤,不仅富含各类营养元素,而且有害元素含量低,十分适合茶树生长。茶区年平均气温约为15~17℃,雨量充沛,年降雨量1300毫米左右;春茶季节“无雨涧长流,无云山自阴”的温润小气候环境对茶树叶芽的生发非常有利。西湖龙井茶群体种是西湖茶区最传统的茶树品种,是历经长期自然驯化和人工筛选而形成的一个灌木型中小类茶树品种,具有适合加工龙井茶的天然品质。千百年来,“法乎自然”的传统栽培方式使西湖龙井茶树尽可能地融于西湖山水之环境、最大限度地吸收天地自然之精华。丛栽的种植模式和重施有机肥的培育方法,有利于茶园的保水保肥,有利于发挥茶树的个体优势和减少病虫害的发生。近年来,中国农业科学院茶叶研究所从西湖龙井茶群体种中通过单株选育育成“龙井43”“龙井长叶”等系列品种。这些品种发芽早、外形好、产量高,加工出来的龙井茶外形和内质均具有十分明显的优势,被列入了西湖龙井茶保护区的主栽品种。优质的西湖龙井茶必须经手工炒制而成,这是西湖龙井茶品质形成的关键工艺。炒制过程全凭手工在一口特制光滑的铁锅中操作,采用“抓、抖、搭、捣、捺、推、扣、甩、磨、压”等10种手法不断变化炒制而成。加工过程中,“摊放、青锅、摊凉(筛分)、辉锅、挺长头(筛分)”,环环相扣,工艺独到而复杂。西湖龙井茶的炒制工艺是多少代人摸索出来的经验与智慧的结晶,由此炒制而成的西湖龙井茶融艺术性、观赏性和极高饮用价值于一身,是茶之上品。但刚炒制出来的西湖龙井茶还没有达到色、香、味俱全的最高境界,只有经过其独特的品质后熟技术处理,才能真正成为茶之极品。所谓的品质后熟技术,就是将手工炒制辉锅干燥冷却后的茶叶放入贮藏茶叶的石灰缸进行保存。这种贮藏方式对西湖龙井茶品质的后期形成和保持非常关键。一方面,通过生石灰吸收水分降低了茶叶的含水量,有利于茶叶长期保存不变质。另一方面,生石灰吸收少量水分后产生的温和发热现象有利于茶叶品质的进一步优化。同时,大量茶叶聚集在一个密闭环境中,有利于各批次茶叶的香气趋于一致。西湖周边各地所产的西湖龙井茶,由于生长条件不同,自然品质和炒制技巧略有差异,形成不同的品质风格。历史上按产地分为狮、龙、云、虎四个品目,即狮峰、龙井、云栖、虎跑四地所产,以狮峰龙井品质最佳,最富盛誉。现在调整为狮,龙,梅三个品目,梅即梅家坞,仍以狮峰龙井品质最佳。特级西湖龙井茶具有八大特征:外形扁平光滑挺直、色泽嫩绿光润、体表无茸毛或少茸毛、叶片果胶质含量较低;冲泡后汤色嫩绿(黄)明亮、闻之有豆花香或板栗香、入口滋味清爽浓醇、叶底嫩绿呈朵。历代名人赞龙井杭州历史文化积淀深厚。在杭州数千年的栽茶、制茶、饮茶、艺茶历史中,人茶相融,人茶相育,涌现了一大批爱茶、学茶、事茶之人,积淀了极其深厚、独树一帜的西湖龙井茶文化。世界上第一部茶学专著《茶经》就是陆羽在杭隐居期间写的。唐至清1200余年间,杭州有8位作者,著茶书10余种,成为中国茶文化的经典。历朝历代在杭为官任职的文化人中,嗜茶吟诗好泼墨者为数众多,留下了许多旷世之宝,其中最著名的当属白居易、苏东坡、陆游、吴昌硕等人。白居易在杭州不仅嗜茶,而且亲自开辟茶园种茶,从他《香炉峰下新置草堂》中记载的“药圃茶园是产业,野鹿林鹤是交游”可见一斑。他一句“江南忆,最忆是杭州”道出了多少文人墨客对杭州的魂牵梦萦啊。苏东坡有“白云峰下两旗新,腻绿长鲜谷雨春”之句赞美西湖龙井茶,他的“欲把西湖比西子”“从来佳茗似佳人”诗句把龙井茶与西湖美景、西子美人相提并论,被后人称作中国茶文化的绝佳对联。元代虞伯生的《游龙井》、明代高应冕的《龙井试茶》、清代龚翔麟的《虎跑泉》,等等,无一不是吟诵西湖龙井茶的佳句。此外,文徵明的《陆羽品茶图》、吴昌硕的《煮茗图》等东方茶画的代表之作,也是对西湖龙井茶的绝美艺术刻画。当代的人们,仍以对西湖龙井茶的钟爱,谱就了一曲曲茶之赞歌:周大风创作的《采茶舞曲》,被联合国教科文组织列入世界民歌教材;王旭峰创作的长篇小说“茶人三部曲”荣获茅盾文学奖。毛泽东主席曾写下“龙井茶、虎跑水,天下一绝”的词句;周恩来总理5次到梅家坞村视察龙井茶生产,还两次亲自修改周大风的《采茶舞曲》。西湖龙井与鸠坑毛峰、九曲红梅等杭州名茶的优美传说,无不寄托着人们对亲情、爱情的美好向往;女采茶、男炒茶,泡茶楼、敬茶点等杭州的茶俗、茶礼、茶艺、茶活动,无不折射出精致和谐的人文精神;龙井寺、虎跑泉、烹茗井等遍布杭城的历史文化遗存,无不蕴藏着深邃的人文内涵。璀璨夺目的西湖龙井茶文化,不仅是杭州历史文化中的精品,也是中华民族优秀文化中的瑰宝。茶文化为茶产业添彩悠久的历史和深厚的文化底蕴,让西湖龙井茶融入杭州的角角落落。杭州已经初步形成从西湖龙井茶研究、生产、加工、贸易到茶综合利用、茶文化旅游、茶文化建设、社会化服务等比较完整的产业体系。西湖龙井茶引爆杭州的茶楼经济。杭州市区大小茶馆遍布,总量达1000多家。无论朋友聚会还是商务洽谈,到茶楼饮茶已经成为这个城市的一种时尚。梅家坞、龙坞茶村、茅家埠等茶文化休闲旅游,吸引了无数慕名而来的游客。游客思绪随着茶中的涟漪,向悠远的中华文明荡漾开来,细细地品味,或许能从一盏茶里,渐渐地品出牵扯古韵遗梦的情怀来。西湖综合保护工程促进杭州茶文化旅游迈上新的台阶。国家对西湖龙井茶实施原产地域保护,并使用专用保护标志。依据《杭州市西湖龙井茶基地保护条例》,目前已确定的西湖龙井茶基地(包括一、二级保护区)和后备基地面积为1.674万亩,年产西湖龙井茶800多吨,总产值超过1亿元。通过对西湖龙井茶一级保护区核心区域内的龙井寺、龙井村、龙井山园、中国茶叶博物馆和“龙井八景”等进行重点整治,展现龙井茶与名人、名建筑、书画、文学、宗教相结合的高雅情趣和茶道、茶俗、茶礼以及饮茶所蕴藏的文化内涵。西湖龙井茶文化景区成为西湖美景的最重要组成部分之一。西湖龙井茶已在杭州、北京、上海、天津、香港、宁波、西安、南京、济南、成都、石家庄、苏州等国内大城市中开设“西湖龙井茶专卖店”30多家。专卖店统一质量标准,统一店面设置,统一使用西湖龙井茶原产地域产品专用标志和防伪标识,巩固了西湖龙井茶的中国名茶龙头老大地位。杭州还是全国茶研究机构最集中的城市。杭州拥有国际茶文化研究会、中国茶叶学会、中国农业科学院茶叶研究所、中华全国供销合作总社杭州茶叶研究院、国家茶叶质量监督检验中心、农业农村部茶叶质量监督检验测试中心、中国茶叶博物馆、浙江大学茶学系等8家“国”字号茶叶研究机构,集聚了全国一半以上的顶尖级茶叶研究专家。(参考资料:《西湖龙井茶,让杭州更美好》,刘月姣编辑整理)
基于高效液相色谱的西湖龙井茶鉴别方法
作者: 赵明明, 周有祥, 金钰, 胡定金, 严伟  来源:《湖北农业科学》 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 西湖龙井茶 高效液相色谱 主成分分析 产地鉴别 
描述:通过高效液相色谱法分析50份龙井茶叶样品中21个特征峰,利用主成分分析,建立区分西湖龙井(XHLJ)与非西湖区龙井茶(NXHLJ)的方法。结果表明,通过主成分分析,提取出3个主成分,累计贡献率为91.3%,21个特征峰中EGCG和CAF的影响因素相对较大。
全文:基于高效液相色谱的西湖龙井茶鉴别方法_赵明明.pdf
西湖龙井茶的传说
作者: 肖山  来源:《民间传奇故事(A卷)》 年份:2018 文献类型 :期刊 关键词: pdf  西湖  龙井茶  传说 
描述:茶中之美数龙井”,而龙井茶又尤以西湖龙井为最美。西湖龙井的传说也很优美。明代高濂说:“西湖之泉以虎跑为最,两山之最,两山之茶,以龙井为佳。”龙井茶虎跑泉是闻名的杭州比绝。“从来佳茗似佳人”。宋代茶人苏东坡也为龙井茶留下了千古名句。乾隆下江南时,曾于狮峰山下的胡公庙品饮龙井,饮后赞不绝口,于是
全文:西湖龙井茶的传说_肖山.pdf
基于氨基酸特征分析的西湖龙井茶鉴别方法研究
作者: 赵明明, 金钰, 胡筱波, 胡定金, 周有祥  来源:《湖北农业科学》 年份:2015 文献类型 :期刊 关键词: 龙井茶 氨基酸 叙述性统计 主成分分析 
描述: 通过酸水解方法检测50份龙井茶叶样品中氨基酸的含量,以相对氨基酸含量为指标,通过主成分分析,建立区分西湖龙井(XHLJ)与非西湖区龙井茶(NXHLJ)的方法。结果表明,通过主成分分析,提取出3个主成分,累计贡献率为75.7%,Glu、Arg、Phe和Tyr的影响相对较大。因此,酸水解氨基酸对龙井茶的地域初步区分有一定的作用。
全文:基于氨基酸特征分析的西湖龙井茶鉴别方法研究赵明明1,金 钰2,胡筱波2,胡定金1,周有祥1(1.湖北省农业科学院农业质量标准与检测技术研究所,武汉 430064;2.华中农业大学食品科学技术学院,武汉 430070)摘要:通过酸水解方法检测50份龙井茶叶样品中氨基酸的含量,以相对氨基酸含量为指标,通过主成分分析,建立区分西湖龙井(XHLJ)与非西湖区龙井茶(NXHLJ)的方法。结果表明,通过主成分分析,提取出3个主成分,累计贡献率为75.7%,Glu、Arg、Phe和Tyr的影响相对较大。因此,酸水解氨基酸对龙井茶的地域初步区分有一定的作用。关键词:龙井茶;氨基酸;叙述性统计;主成分分析西湖龙井茶是一种扁形绿茶,是中国历史名茶之一,有着上千年的历史。2008年,国家颁布的标准[1]明确规定了龙井茶的品种、产地及加工方法,标准指出仅特定品种(龙井43、龙井群体、龙井长叶、迎霜等)在特定产区(西湖、越州、钱塘)经一系列加工方法得到的产品才是龙井茶,而西湖龙井茶,必须源于杭州西湖区不到50 km2的范围内[2]。由于西湖龙井独特的气味、口味和有限的产量,其价格远远高于普通绿茶,因而市面上出现了大量以假当真、以次充好的产品,其中以外地龙井茶冒充西湖产区龙井茶为主。由于传统辨识方法(以为视觉、味觉判断为主)[3,4]缺乏客观性,所以亟需建立一个科学准确的分析化学方法来追溯龙井茶叶产地。目前,已有许多关于茶叶品种鉴别、产地追溯的研究,主要利用近红外[5]、色谱[6,7]、质谱[8]等分析技术,结合主成分分析、判别分析、聚类分析等统计分析方法[9-11],建立有效的区分方法。本试验首次以酸水解氨基酸为研究对象,通过液相色谱方法分析来自不同区域的龙井茶叶样品,对其进行统计分析,以期建立基于氨基酸的龙井茶叶产地溯源方法。1 材料与方法1.1 材料共采集样品50个,其中28个采自西湖产区,22个样品采自非西湖产区,所有茶均为扁形茶,具备龙井的表观特征。17种氨基酸混合标样购自国家标准物质中心。1.2 仪器L-8800全自动氨基酸分析仪(日本,日立)。1.3 方法1.3.1 样品测定 参照GB/T 5009.124-2003[12]方法,将样品粉碎后过20目筛,称取0.100 0 g于玻璃水解管中,加入12 mL 6 mol/L盐酸,真空封口,于110℃水解22~24 h,冷却后定容至100 mL,过滤。取1 mL滤液于65℃水浴中蒸干,残留物用0.02 mol/L HCl定容至2 mL,0.22μm微孔滤膜过滤后,上机分析。1.3.2 数据处理 样品经酸水解得到17种氨基酸,通过与标准品的比较确认。17个峰在进行统计分析前,经过标准化处理,以氨基酸占总量的百分比得到相对含量,构建数据库。采用SPSS软件进行样品的叙述性统计和主成分分析。2 结果与分析2.1 样品的氨基酸含量分析样品经过全自动氨基酸分析仪得到色谱图(图1),经标准品定量,可知龙井茶叶样品中水解氨基酸的总含量在18%~24%之间。17种氨基酸分别为Asp、Thr、Ser、Glu、Gly、Ala、Cys、Val、Met、Ile、Leu、Tyr、Phe、Ly、His、Arg、Pro。由于Cys的相对含量过低(<1%),故而分析过程中删去Cys。所有样品中,Glu含量最高,其次是Asp和Gly。通过SPSS软件对数据进行描述性统计分析(图2),部分氨基酸在50个样品间的差异性较大,根据方差分析得到Glu(1.8)、Arg(0.30)、Asp(0.14)和Phe(0.10)对样品间的差异贡献率可能较高;而方差较低的Ala和His则贡献率可能较低。为了进一步验证该结果,主成分分析被应用于该数据的统计分析。图1 茶叶样品酸水解氨基酸色谱分析注:(A)检测波长为570 nm,Peaks:1.Asp,2.Thr,3.Ser,4.Glu,5.Gly,6.Ala,7.Val,8.Met,9.Ile,10.Leu,11.Tyr,12.Phe,13.Lys,14.His,15.Arg;(B)检测波长为440 nm。图2 茶叶样品酸水解氨基酸相对含量2.2 龙井茶的主成分分析图3 龙井茶叶样品主成分分析注:A.3D得分矩阵图;B.载荷矩阵图主成分分析能有效提取特定数据库中重要变量的多元统计分析方法。对50个样本的酸水解氨基酸数据进行主成分分析,共提取3个主成分(图3A),累计贡献率为75.7%。所有的样品大致可以分为两个区域,XHLJ和NXHLJ。从图3B中可以发现,在第一主成分的构成中,16个氨基酸对主成分得分值影响较大的因子为Glu;在第二主成分的构成中,影响较大的为Arg、Phe和Tyr。这与描述性统计中得到的方差较大的氨基酸基本吻合。同时结合图3A和图3B可知,西湖龙井中Arg相对含量较高,而Phe和Tyr的相对含量较低。在数据的分析过程中,还发现西湖龙井茶叶样品中的甜味氨基酸(Ser、Ala、Gly、Pro和Thr)高于其他区域的样品,这很可能与西湖龙井拥有独特滋味有关。3 结论试验以水解氨基酸为研究对象而非游离氨基酸,主要原因一是游离氨基酸含量过低(<5%),并且绝大部分为茶氨酸;二是水解氨基酸主要由蛋白质水解得到,能在一定程度上反映蛋白质的构成情况。试验结果表明,以氨基酸相对含量为数据库进行统计分析的方法能初步区分西湖龙井茶与其他产区的龙井茶,并且找到了特征氨基酸Glu、Arg、Phe和Tyr。参考文献:[1]GB/T 18650-2008,地理标志产品龙井茶[S].[2]王丽鸳,成 浩,贺 巍,等.不同产区龙井茶相似性及线性判别[J].浙江林业科技,2014(2):18-23.[3]肖 宏.基于电子舌技术的龙井茶滋味品质检测研究[D].杭州:浙江大学,2010.[4]程 焕,贺 玮,赵 镭,等.红茶与绿茶感官品质与其化学组分的相关性[J].农业工程学报,2012(S1):375-380.[5]周 健,成 浩,贺 巍,等.基于近红外的PLS量化模型鉴定西湖龙井真伪的研究[J].光谱学与光谱分析,2009,29(5):1251-1254.[6]MA T,HUANG C,MENG X,et al.Fingerprint analysis of hawk-tea by high-performance liquid chromatography[J].Food Chemistry,2011(2):551-556.[7]WANG Y X,QING LI,QIAN W,et al.Simultaneous determination of seven bioactive components in oolong tea C amellia sinensis:Quality control by chemical composition and HPLC fingerprints[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry,2012(60):256-260.[8]LIN J,ZHANG P,PAN Z,et al.Discrimination of oolong tea(Camellia sinensis)varieties based on feature extraction and selection from aromatic profiles analysed by HS-SPME/GC-MS[J].Food Chemistry,2013(1):259-265.[9]何 昱,洪筱坤,王智华.33批茶多酚高效液相色谱指纹图谱的质量控制研究[J].中国药学杂志,2006(2):139-143.[10]WANG L,WEI K,CHENG H,et al.Geographical tracing of X ihu L ongjing tea using high performance liquid chromatography[J].Food Chemistry,2014(146):98-103.[11]HE Y,LI X L,DENG X F.Discrimination of varieties of tea using near infrared spectroscopy by principal component analysis and BP model[J].Journal of Food Engineering,2007(79):1238-1242.[12]GB/T 5009.124-2003,食品中氨基酸的测定方法[S].Study on the Identification of West Lake Longjing Tea with Amino AcidsZHAO Ming-ming1,JIN Yu2,HU Xiao-bo2,HU Ding-jin1,ZHOU You-xiang1(1.Institute of Quality Standard and Testing Technology for Agro-Products,Hubei Academy of Agricultural Sciences,Wuhan 430064,China;2.College of Food Science and Technology,Huazhong Agricultural University,Wuhan 430070,China)Abstract:The contents of amino acids in 50 Longjing tea samples were measured after hydrolyzing by hydrochloric acid.Then the West Lake Longjing and non-West Lake Longjing were differentiated based on the relative contents of amino acids which were analyzed by principal component analysis(PCA).The results showed that 3PCs could be extracted,the cumulative contribution rate was 75.7%,and the most important factors were Glu,Arg,Phe and Tyr.Consequently,amino acids may play a role in the geographical tracing of Longjing tea.Key words:Longjing tea;amino acids:descriptive statistics analysis;principal component analysis.中图分类号:S571.1;Q517文献标识码:A文章编号:0439-8114(2015)24-6369-03DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2015.24.071收稿日期:2015-10-15基金项目:公益性行业(农业)科研专项(S201203046);湖北省农业科学院青年科学基金项目(2013NKYJJ20)作者简介:赵明明(1987-),女,湖北武汉人,助理研究员,主要从事食品安全和品质分析研究工作,(电话)027-87389736(电子信箱)hdzmm@163.com;通信作者,周有祥(1979-),男,副研究员,主要从事食品安全及品质分析研究,(电话)027-87389765(电子信箱)zhouyouxiang@gmail.com。(责任编辑 龙小玲)
论西湖龙井茶非物质文化遗产的保护——以中国茶叶博物馆探索实践为例
作者: 应玉萍(  来源:《茶叶》 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 西湖龙井茶 非物质文化遗产 保护 
描述:西湖龙井茶是全世界茶叶中的珍品,西湖龙井茶非物质文化遗产则是茶文化体系中不可分割的重要组成部分。对西湖龙井茶非物质文化遗产,我们要切实做好抢救、保护和利用工作。
全文:论西湖龙井茶非物质文化遗产的保护——以中国茶叶博物馆探索实践为例应玉萍(中国茶叶博物馆,杭州 310013)摘 要 西湖龙井茶是全世界茶叶中的珍品,西湖龙井茶非物质文化遗产则是茶文化体系中不可分割的重要组成部分。对西湖龙井茶非物质文化遗产,我们要切实做好抢救、保护和利用工作。关键词 西湖龙井茶;非物质文化遗产;保护我国是茶的故乡,中国茶经过数千年的发展演化,孕育出了六大基本茶类。原产自杭州西湖区一带的西湖龙井茶,素有“绿茶皇后”的美誉,以其丰富的文化内涵、独特的手工加工工艺、别具特色的品饮方式,声名远播海内外。2008年6月,“西湖龙井制作技艺”被列入国务院公布的非物质文化遗产名录,这不仅是对西湖龙井制作技艺以及文化内涵的肯定,同时也是对西湖龙井茶非物质文化遗产的保护提供了新的契机。现阶段,如何保护、传承好这一弥足珍贵的非物质文化遗产极具挑战性和现实意义。1 杭州西湖龙井茶的历史源流及文化内涵1.1 杭州西湖龙井茶的历史渊源龙井茶得益西湖而出众,西湖亦因龙井茶而更具魅力。西湖群山自古植茶,有文字可考的历史最早可追溯至唐代。唐代茶圣陆羽的《茶经》中,就有“杭州天竺、灵隐二寺产茶”的记载。灵隐和天竺在宋代时仍然是西湖的主要产茶区,当时以“香林茶”、“宝云茶”和“垂云茶”最为人称道,屡见于文人笔下。这三种茶分别产于下天竺香林洞、葛岭宝云山和宝严院。元代,虞集在《游龙井》一诗中提到:“烹煎黄金芽,不取谷雨后” ,提及龙井所产茶的颜色与采摘时间,这是龙井茶发展史上的重要资料。龙井茶真正扬名得益于明代朱元璋的“罢造龙团”之举,这为西湖茶区早已流行的散形叶茶提供了良好的机遇。明代,高濂在《四时幽赏录》里指出:“西湖之泉,以虎跑为最。两山之茶,以龙井为佳”。清代,龙井茶(明代已是贡品)声誉益隆。乾隆皇帝六次下江南,四次来到龙井茶区,观看龙井茶的采摘与炒制,并品饮龙井茶。他不但钦点了“十八棵御茶”,更留下了不少脍炙人口的诗句,把龙井茶推举为天下名茶之冠。进入民国后,龙井茶的产区范围有所突破。1920年,杭州西湖龙井茶根据品质和产地不同,划式分为“狮”、“龙” 、“云”、“虎”4个字号,从此西湖龙井茶形成了不同的品类,在品质上各具特色。1.2 西湖龙井茶的文化价值内涵西湖龙井茶从自然与历史中走来,凝聚着西湖灵秀山水与人文精华,极大地丰富了西湖文化的内涵。历代名人记叙咏赞龙井茶的诗文、绘画、书法、歌曲作品,为我们留下了一笔丰厚的文化遗产。唐宋时期,许多杭州的地方官员和文人雅士,如白居易、范仲淹、蔡襄、赵抃、苏轼等,为杭州留下了许多茶事佳话和历史遗迹。白居易与灵隐韬光禅师汲泉煮茗,现韬光寺内还有当年“烹茗井”的遗迹。北宋高僧辩才住持天竺寺和龙井寺期间,与多位名臣、名士交游,与苏轼、赵抃交情尤厚。他们烹茗品茗,赋诗论道,留下了一段段佳话。明代是我国古代茶学研究最为鼎盛的时期,茶书纷纷涌现。许多文人士大夫对龙井茶青眼有加,在田艺蘅的《煮泉小品》、许次纾的《茶疏》、高濂的《遵生八笺》、屠隆的《龙井茶歌》和陈继儒的《试茶》等名篇佳作中均有对龙井茶的赞赏。龙井茶的魅力由此可见一斑。清代,龙井茶前所未有地获得最高统治者的垂青,帝王的喜爱进一步扩大了龙井茶的知名度。清代文人对龙井茶也赞赏不已,为龙井茶撰写了不少诗词歌赋,使龙井茶的文化积淀更为深厚。可以说,诸多名茶如过眼云烟,唯西湖龙井茶名重于世!2 作为非物质文化遗产的西湖龙井茶茶文化是中华传统历史文化的重要组成部分,她以茶为载体播文化,使茶与中华传统文化有机融合,还与政治、经济、宗教、文学等不同领域交融,内容十分丰富,博大精深。依据《保护非物质文化遗产公约》规定:“非物质文化遗产指被各群体、团体、有时为个人视为其文化遗产的各种实践、表演、表现形式、知识和技能及其有关的工具、实物、工艺品和文化场所。各群体和团体随其所处环境、与自然界的相互关系和历史条件的变化不断使这种代代相传的非物质文化遗产得到创新,同时使他们本身具有一种认同感和历史感,从而促进了文化多样性和人类的创造力。”该“公约”对此定义还有具体说明,指出“非物质文化遗产”包括5个方面:1.口头传说和表述,包括作为非物质文化遗产媒介的语言;2.表演艺术;3.社会风俗、礼仪、节庆;4.有关自然界和宇宙的知识和实践;5.传统的手工艺技能。中国国务院于2008年6月公布第2批国家级非物质文化遗产名录,“西湖龙井茶制作技艺”入选(序号:931,编号:Ⅷ—148)。西湖龙井茶的制作过程工序繁复且受到很多因素的制约,对茶叶制作技艺水平要求非常高,为其它制茶类制作工艺所不具备的。杭州西湖龙井茶加工制作工艺包括多个步骤,分别为:采摘—摊放—杀青—回潮—分筛—辉锅—筛分整理—收灰贮存等8道工艺。从采摘的角度而言,西湖龙井茶青要求“早”、“嫩”、“勤”。元代诗人虞集的诗《游龙井》栽:“烹煎黄金芽,不取谷雨后”。表明杭州西湖龙井茶自古以来就十分强调采摘时间宜早,尤以“清明节”前在手和加工的西湖龙井茶品质最优,誉为“明前茶”;二在节气“谷雨”之前采摘和制作的茶叶,则称为“雨前茶”。杭州西湖龙井茶生产与大自然紧密相关,茶叶额品质受到气候因素如温度、湿度、雨量、阳光等的影响很大;在不同气候或者季节采摘的茶叶,在形态特征内在品质成分不同,经验丰富的茶师可以根据原料和气候不同,选择最适宜的制作方法,使茶叶品质发到挥极致。除此之外,杭州 茶的采摘非常强调芽叶的细嫩及完整,极品明前西湖龙井茶芽叶细小,每斤干茶要用4万个一芽一叶或一芽二叶初展的细嫩芽叶加工而成,形成外形“扁、平、光、直”的风格,极为名贵。从加工的角度来说,西湖龙井茶的传统加工方式为纯手工,在手工炒茶制作过程中,炒茶师根据手中茶叶大小、软硬程度、茶坯成型程度和茶叶含水量情况,借助抖、搭、搨、捺、甩、抓、推、扣、压、磨“十大手法”,灵活变化,调节力度,在特制铁锅中完成。时至今日,西湖龙井茶的加工也已逐步走向机械化,手工炒茶技术面临失传的危机。3 西湖龙井茶非物质文化遗产抢救和保护西湖龙井茶非物质文化遗产作为整个茶文化体系中不可分割的重要组成部分,切实抢救、保护西湖龙井茶非物质文化遗产是历史赋予我们的重任。中国茶叶博物馆在龙井新馆区建设过程中,在加强宣传、对档案资料的整理、收集等方面做了一些有益的尝试和探索。3.1 加强西湖龙井茶非物质文化遗产传承人的培养和保护“西湖龙井茶制作技艺”非物质文化遗产的传承人继承了先辈茶人师傅的手工技能和文化记忆,为了使其继续得到传承,必须对其采取必要的保护措施。现代科学技术的进步,为了适应规模化、标准化的产业化经营,开发并推广了龙井茶的机械加工装备和工艺,使得全程手工制作的工艺成为稀有,甚至面临灭绝,对其进行保护和传承,显得尤为迫切。“西湖龙井茶制作技艺”非物质文化遗产传承人存在的意义在于将全程手工技艺保持并得以发扬,在传承和保护先人的制茶技艺和文化的同时,还必须做到“旧中有新、新中有根”,这就是对于非物质文化遗产保护应该达到的状态和要求。3.2 开展对西湖龙井茶非物质文化遗产档案资料的整理、收集非物质文化遗产的档案资料十分重要。我们必须广泛收集并建立西湖龙井茶非物质文化遗产相关的史料和制作技术等方面的各种档案资料,构建西湖龙井茶非物质文化遗产数据库等,通过多种保存和传承,使微观研究成果结合大数据资料,为弘扬和传播茶文化提供有力支撑。龙井茶非物质文化遗产相关的档案资料搜集包括:手工加工的茶叶样品、传统民俗茶艺表演的图片资料、西湖龙井茶生产相关的农具、茶叶加工制作用具、茶歌乐谱、茶舞图片录像、茶史文化遗迹、老茶人老茶师回忆录的文字和录音资料、传统手工制茶过程以及泡茶饮茶程序有关的录音、录像等。中国茶叶博物馆在龙井新馆区建设过程中,对这一方面作了一些有益的尝试和探索。积极展开对西湖龙井茶非物质文化遗产档案资料的整理、收集。西湖龙井茶专题展厅于2015年在中国茶叶博物馆的新馆区建成落地,场馆面积206平方米,主要内容包括龙井茶的制茶工具、历史文化、产业工艺、人文往事、茶艺茶俗等多方位展示了西湖龙井茶非物质文化遗产档案资料。3.3 加强宣传工作,提高全社会对西湖龙井茶非物质文化遗产的保护意识西湖龙井茶的历史文化、制作工艺向来是国内外游客参观中国茶叶博物馆时想要了解的热点。中国茶叶博物馆地处“茶都”杭州且地处西湖龙井茶一级产区,有必要也有责任做好介绍与宣传工作。西湖龙井茶专题展厅的建立,构建西湖龙井茶非物质文化保护和展示的平台,能进一步较好地向社会各界展示杭州西湖龙井茶文化的精粹。然而,欲切实做好西湖龙井茶非物质文化遗产保护这项具有重要现实意义和深远影响的工作,必须从非物质文化遗产的收集、保存和宣传开始,普及非物质文化遗产相关科学知识和相关法律法规,唤醒社会各界对非物质文化遗产保护的意识,让更多社会群体和个人知道西湖龙井茶非物质文化遗产的丰富内涵和真实价值,逐步形成全社会都关心、爱护西湖龙井茶非物质遗产的良好氛围。4 结 语西湖龙井茶非物质文化遗产的保护需要社会各界的高度重视和专业人士共同探索和努力。中国博叶博物馆作为国家级茶和茶文化专题博物馆,在如何做好保护上做了一些有益的探索。然而,我们更广泛呼吁全社会各界、各社团和个人都能广泛参与西湖龙井茶非物质文化遗产的保护工作,为丰富中华文化的多样性和人类文明做出更大的贡献。参考文献1 乐素娜,郭丹英.试论对茶文化非物质文化遗产的抢救和保护,杭州文博,2007,(1): 3.2 方金华.论茶非物质文化遗产的法律保护.贵州师范大学学报(社会科学版),2008,(154):23-28.3 宋俊华.非物质文化遗产特征刍议,江西社会科学,2006,(1):33-37.4 许咏梅.西湖龙井茶原产地保护实施10年后:现状与思考-基于龙井村、翁家山、满觉陇的调查. 茶叶,2012,38(3):158-164.5 黄海涛,余继忠,周铁锋,崔宏春:鸠坑种原产地茶树资源调查与保护研究. 茶叶,2010,36(4):219-220.A discussion on how to protect the intangible cultural heritage West Lake Longjing TeaYING Yuping(China National Tea Museum, Hangzhou 310013)Abstract West Lake Longjing Tea is a treasure in the tea world, and the intangible cultural heritage of West Lake Longjing Tea is an important component of tea culture. The rescue, protection and utilization of the intangible cultural heritage West Lake Longjing Tea were discussed in the present paper.Key words West Lake Longjing Tea; intangible cultural heritage; protection收稿日期:2016-04-01作者简介:应玉萍(1975年-),女,中国茶叶博物馆副馆长,分管行政后勤、茶文化培训、商业、信息化等工作。中图分类号:TS272.5+1文献标识码:A文章编号:0577-8921(2016)02-108-03
杭州西湖本山龙井茶叶博物馆让更多人真正了解西湖龙井茶
作者: 谢燕青  来源: 《茶博览》 年份:2016 文献类型 :期刊 关键词: 杭州西湖 西湖龙井茶 本山 梅家坞 体验型 茶行业 天福 御茶 揉捻机 磐安 
描述:“清代,正宗龙井茶称为‘本山’茶。”杭州西湖本山茶业有限公司董事长倪建财拿出几本茶书,指着上面的一段文字告诉记者。茶书上,倪建财认认真真做了笔记,在很多重点知识下面划了横线。“在你来之前,我就在看书。”他笑着说。在杭州西湖本山龙井茶叶博物馆,倪建财饶有兴致地讲起了自己一手打造的这家民营博物馆。
全文:杭州西湖本山龙井茶叶博物馆让更多人真正了解西湖龙井茶本刊记者 谢燕青“清代,正宗龙井茶称为‘本山’茶。”杭州西湖本山茶业有限公司董事长倪建财拿出几本茶书,指着上面的一段文字告诉记者。茶书上,倪建财认认真真做了笔记,在很多重点知识下面划了横线。“在你来之前,我就在看书。”他笑着说。在杭州西湖本山龙井茶叶博物馆,倪建财饶有兴致地讲起了自己一手打造的这家民营博物馆。倪建财是地地道道的杭州本地人,住在樊村,祖上几代人都在云栖种茶、制茶。倪建财茶农出身,但他认为自己是“有点不一样”的茶农。他在1978年从事了几年与茶无关的工作后,又回到了茶叶事业中来。但这段经历带给了倪建财不一样的视角和阅历,让他在从事茶行业的过程中,有着不一样的认知和体悟。博物馆的由来1999年,从事旅游购物茶的倪建财发现,西湖龙井在外面市场上的名气很大,但是真正了解的人却很少。“很多人都只知道龙井茶。”甚至是杭州本地人,对西湖龙井茶也只有一些模糊的概念。他对这样的状况很困惑,想改变,却又不知该从何做起。后来,倪建财和朋友一起去外面跑了一圈,看了漳州的天福茶博物院后,倪建财受到了触动。回到杭州,再次来到中国茶叶博物馆,他发现茶博馆都是综合性的,能不能做细一点,单独做一家关于西湖龙井的博物馆?他把自己的想法和朋友进行了交流,几经酝酿后,博物馆于2010年正式开张,宣传西湖龙井茶。“刚决定开博物馆的时候,家里人都反对,觉得太冒险。”博物馆去报批的时候,一开始也遇到了阻力。但倪建财有一股“倔劲”,抱着宣传西湖龙井的愿望,硬是把这事儿做成了。让更多人真正了解西湖龙井本山茶庄由御茶苑、博物馆、茶馆三部分组成,御茶苑再现了乾隆多次来到西湖龙井天竺、云栖、梅家坞、龙井茶区,同时作为与博物馆配套的一个游览景点。一进大门右侧是一个炒茶中心,一溜烟排开的炒茶机,到了春天,炒茶师傅就忙活了。游客也可以自由体验炒茶。左侧是博物馆,茶文化历史陈列展示厅。通过图片和讲解,把茶文化的知识融入其中,宣传西湖龙井茶。记者随着倪建财参观博物馆,馆中陈列着一些茶叶用具。“这是50年代的揉捻机,现在还可以用的。”倪建财一边说着,一边转起了揉捻机。整个参观的时间不长,但通过图文并茂的方式,能简单了解西湖龙井茶。倪建财坦言茶叶博物馆是自己的一个“奢侈爱好”。作为第一家龙井茶博物馆,倪建财一直在用卖茶叶赚的钱养博物馆,但他却还是在坚持。“博物馆就像是一个平台,很多懂茶、爱茶的人聚在一起。”就在采访的前一天晚上,倪建财接待了来自浙江磐安的茶友们,虽然结束时已经很晚,但他觉得很快乐。2014年,马云也曾到访过本山茶叶博物馆,还亲自体验了炒茶,这让倪建财很是自豪。同时,博物馆还把西湖龙井茶的宣传普及到外国友人中,接待来自英国的大学生。做到茶文化普及年轻化、国际化、专业化。通过学习和实践,倪建财对西湖龙井的了解更加深入。他也想着如果条件允许要把博物馆进行调整。现在,越来越多人慕名来参观,博物馆也被评为休闲典型示范单位。这些肯定和荣誉,让倪建财感受到坚持的价值。最接地气的讲解员个性开朗,能说善道的倪建财,当之无愧地成为了本山龙井茶叶博物馆的“金牌讲解员”。他说自己喜欢茶,喜欢交朋友,希望通过博物馆宣传知识,反映西湖龙井茶真实的一面。倪建财对于讲解这件事情很认真,也很“敬业”。通过不断地学习,他把自己了解的东西介绍给更多的人。他向记者说起关于“狮龙云虎梅”的字号和产制区来,滔滔不绝。“我也是在看书的过程中,学习了很多知识,发现自己以前的介绍有不对的地方,就马上进行调整。要不断系统的学习,才能做得更好。”作为实践性的讲解员,倪建财的讲解更仔细,更接地气。比如关于茶叶炒制,倪建财本身就是炒茶的,对于这方面的解说自然是得心应手,听的人也会更容易接受和明白。“介绍的角度不同,参观者需要的东西其实很多,我们就是要把尽量多的真实的情况告诉大家。”倪建财说道。他还会介绍唐宋茶饼怎么做等一些茶知识,让参观者了解更多信息。在聊到公办博物馆和私人博物馆的关系时,倪建财说:“私人博物馆的规模不大,它是公办博物馆的补充。办得更加仔细,更接地气,和老百姓的距离更近一点。”对于博物馆未来的发展,倪建财有着自己的规划。“如果资金和场地没问题,我一定会把博物馆办下去。”如今,倪建财的博物馆把西湖龙井茶的采、炒、泡、品都结合在一起,大约2个小时,参观者就能亲自体验全方位的西湖龙井茶诞生的过程。“今后要让博物馆更吸引人,一定要增加体验型的环节。”增加和参观者的互动,让更多人参与,了解西湖龙井茶的整个历史,是倪建财未来努力的方向。“我希望有更多的人能真正了解西湖龙井茶,而不是仅仅只有一个模糊的概念。”倪建财希望通过博物馆宣传西湖龙井茶,同时打响博物馆知名度的同时,提升企业的品质,让大家通过了解本山龙井茶叶博物馆,来了解本山茶,爱上本山茶。举一己之力办一家私人博物馆,并不是一件容易的事。在杭州50多家博物馆中,杭州西湖本山龙井茶叶博物馆用属于自己的方式,在坚持宣传西湖龙井茶。
西湖龙井茶地现状分布图
作者:暂无 来源:《茶博览》 年份:2015 文献类型 :期刊 关键词: 分布图 西湖龙井茶 茶园基地 湖茶 基龙 定号 一级保护区 
描述:西湖龙井茶地现状分布图杭州西湖龙井茶一级保护区茶园基地分布图
全文:西湖龙井茶地现状分布图杭州西湖龙井茶一级保护区茶园基地分布图
基于近红外的PLS量化模型鉴定西湖龙井真伪的研究
作者: 周健, 成浩, 贺巍, 王丽鸳, 吴迪  来源:《光谱学与光谱分析杂志》 年份:2009 文献类型 :期刊 关键词: 近红外 光谱 鉴定 偏最小二乘法 西湖龙井 
描述:对西湖龙井进行原产地精确鉴定是规范市场,打击假冒伪劣的迫切需求。文章利用近红外技术对西湖龙井的真伪鉴定进行了研究,提出了一种模型以进行西湖龙井鉴别的新方法。结果表明,利用西湖龙井茶和其他地区以龙井加工工艺制成的扁形茶全区域的近红外原始光谱,分别对其进行赋值,采用PLS法建立了西湖龙井的预测模型(主成分数为15),通过预测值和西湖龙井的临界值进行比对实现了对西湖龙井的真伪的准确鉴定。对70份定标样品和24份外部验证未知样品鉴定结果的准确率都达到了100%,证明利用定量分析的PLS法建立的模型能有效准确地进行西湖龙井的真伪鉴定。
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不同种类基肥对西湖龙井茶品质的影响
作者: 郑旭霞, 黄海涛, 敖存, 崔宏春, 毛宇骁, 余继忠  来源:《安徽农业科学》 年份:2014 文献类型 :期刊 关键词: 茶树 施肥 物候期 品质 产量 
描述:[目的]为指导西湖茶区合理施肥提供依据。[方法]在西湖龙井茶区连续3年开展氨基酸有机肥、复合肥、菜饼等3种不同基肥比较试验。[结果]有机肥能提高春茶产量,显著增加春茶氨基酸、水浸出物含量,其中菜饼效果最明显。[结论]该研究认为龙井茶园基肥年施菜籽饼3 750~4 500 kg/hm2为宜。
全文:不同种类基肥对西湖龙井茶品质的影响郑旭霞,黄海涛,敖存,崔宏春,毛宇骁,余继忠*(杭州市农业科学研究院茶叶所,浙江杭州 310024)摘要 [目的]为指导西湖茶区合理施肥提供依据。[方法]在西湖龙井茶区连续3年开展氨基酸有机肥、复合肥、菜饼等3种不同基肥比较试验。[结果]有机肥能提高春茶产量,显著增加春茶氨基酸、水浸出物含量,其中菜饼效果最明显。[结论]该研究认为龙井茶园基肥年施菜籽饼3 750~4 500 kg/hm2为宜。关键词 茶树;施肥;物候期;品质;产量西湖龙井茶以“色绿、香郁、味甘、形美”著称于世,蜚声海内外,为中国名茶之首。对西湖龙井茶主产地梅家坞、龙井、灵隐、双峰、梵村、叶埠桥和龙门坎等的调查表明,该地每年茶园的肥料投入成本在9 000~21 000元/hm2之间,肥料以菜饼、复合肥和商品有机肥为主[1-2]。近年来,受经济利益驱使和劳动力短缺的影响,肥料种类从菜饼向复合肥转变,施肥量和成本越来越高,不仅导致面源污染,而且对茶叶品质有一定的影响[3]。笔者探讨了不同肥料种类对春茶物候期、龙井茶品质、产量的影响,为指导西湖茶区合理施肥提供依据。1 材料与方法1.1 试验茶园 试验地位于杭州市西湖区转塘街道杭州市农业科学院茶叶所西湖龙井茶基地,地势平坦。处理前土壤肥力状况为pH 4.4、有机质含量1.07%、全氮含量0.12%、有效钾含量54.64 mg/kg。供试茶树品种为龙井群体种,树龄约25年。每年5月下旬离地40 cm重修剪留养,10月深修剪15 cm,且开沟20 cm施基肥。历来采摘春茶制龙井茶。1.2 试验设计 设1个对照,3个处理,3次重复,共计12个小区。每个小区的面积为27 m2(4.5 m×6.0 m),小区采用随机区组排列。试验肥料为压榨菜饼(淳安榨油厂生产)、45%高浓度复合肥(罗马尼亚生产)、氨基酸有机肥(河南莲花味精有限公司生产,由粮食发酵提取氨基酸后下脚料加工)3种,对照为空白不施肥。根据2010年市场价格,以12 000元/hm2肥料成本统一计算各处理使用量,每年10月作基肥用,于2010、2011和2012年连施3年。供试肥料使用前检测有机质和全氮含量、氨基酸有机肥有机质含量为15.17%,全氮含量为6.45%;菜饼有机质含量为44.34%,全氮含量为6.40%;复合肥N、P、K含量各为15%。各处理肥料使用量见表1。表1 各处理肥料用量1.3 试验调查与数据统计 在每年春茶期间,在每个小区选择5个同等大小的腋芽挂牌,每隔1 d调查一次营养芽物候期;以一芽二叶的采摘标准,记录鲜叶产量;采摘一芽二叶,用微波炉杀青、干燥,制成生化样,测定生化组分;制采摘一芽二叶手工加工龙井茶样,感官审评茶叶品质。用SAS进行数据统计和方差分析,用Tukey法进行多重比较和检验。2 结果与分析2.1 不同种类基肥对春茶物候期的影响 由表2可知,在3年的春茶试验期间,2012年3月持续的低温阴雨天气导致春茶整体开采时间比正常年份推迟7 d左右,2011、2013年气候情况正常。连续3年的结果表明,氨基酸有机肥作基肥对茶树物候期几乎没有影响,与对照相当;复合肥处理在2012年除一芽一叶期和二叶期甚至略迟于对照外,均与对照相当;菜饼处理可以明显提早茶树物候期,其中鱼叶期连续3年均提早2~4 d,一芽一叶、一芽二叶、一芽三叶除2012年外其他均比对照提早。这说明在正常气候条件下,施用菜饼有利于茶叶的提前开采。2.2 不同种类基肥对春茶生化成分的影响 采摘春茶第一批一芽二叶,制作生化样。由表3可知,2011、2013年氨基酸有机肥和菜饼处理水浸出物含量均在0.05水平显著高于对照,但两者之间各有高低;但是,2012年度各处理间无显著性差异。这可能是由2012年春茶前期长期阴雨天气所致。施用复合肥与对照间差异不显著。这说明有机肥可以明显提高春茶水浸出物含量,复合肥对水浸出物含量的影响不明显。表2 不同肥料与春茶物候期的关系注:+表示比CK早;-表示比CK迟;0表示和CK相同。表3 不同处理对春茶生化样水浸出物含量的影响 %注:同列不同大小写字母分别表示在0.01、0.05水平差异显著。由表4可知,除2013年复合肥处理茶多酚含量明显低于对照外,其他均较对照无显著性差异。综合3年的检测结果,整体来说,施肥会降低春茶茶多酚含量,而且施用复合肥的差异更显著。这和李磊[4]的研究结果相一致。表4 不同处理对春茶生化样茶多酚的影响 %注:同列不同大小写字母分别表示在0.01、0.05水平差异显著。由表5可知,各基肥处理均能在0.05水平显著增加春茶氨基酸含量,菜饼处理差异最明显,连续3年均在0.01水平显著高于对照,说明施肥可以提高春茶鲜叶氨基酸含量,增加茶叶的鲜爽度,且以施用菜饼效果最显著。表5 不同处理对春茶生化样游离氨基酸的影响 %注:同列不同大小写字母分别表示在0.01、0.05水平差异显著。由表6可知,2012、2013年菜饼处理咖啡碱含量均在0.05水平显著低于对照,2011年较对照无显著差异;氨基酸有机肥处理3年检测结果均高于对照,复合肥处理3年检测各有高低,但都没达到显著差异。这说明不同基肥对春茶咖啡碱含量有一定的影响,其中菜饼更明显。表6 不同处理对春茶生化样咖啡碱的影响 %注:同列不同大小写字母分别表示在0.01、0.05水平差异显著。2.3 不同种类基肥对西湖龙井茶品质的影响 连续3年采摘春茶第一批一芽二叶手工制成西湖龙井茶,由农业部茶叶质量检验检测中心和浙江大学茶学系感官审评。审评总分差异在1分以内的,表明各处理品质很接近;总分相差在1~2分的,品质有差异,但不明显。由表7~9可知,不同处理与对照以及处理间对春茶品质差异均不明显。原因一是可能西湖龙井茶为手工加工,虽然由同一个工人加工,但不能保证完全一致;二是试验茶树为有性系的龙井群体种,茶树个体之间有差异;三是西湖龙井茶一年只采春茶1次,茶树通过夏秋季养蓬、冬季休眠连续十多个月的休养生息,不施肥已能满足茶树所需的各种营养元素,故施肥对春茶的品质作用已显示不出。2.4 不同种类基肥对西湖龙井茶产量的影响 由表10可知,施基肥能增加春茶的产量,且随着每年的肥料施入,各处理产量比对照的增加幅度逐年加大。其中,氨基酸有机肥处理和菜饼处理的增加幅度比复合肥处理更大,说明施用缓效型的有机肥能持续增加春茶产量。表7 2011年不同处理对春茶感官品质的影响表8 2012年不同处理对春茶感官品质的影响表9 2013年不同处理对春茶感官品质的影响表10 3年不同种类基肥对西湖龙井茶产量的影响 g3 结论与讨论施肥能提高春茶产量和品质,但是速效类肥料如复合肥对春茶产量、品质增加的帮助不大,而菜饼这种缓慢分解的有机肥能持续不断地为茶树提供营养,减少养分流失,对提早茶树物候期、提高春茶鲜叶产量及春茶氨基酸、水浸出物的含量、减少咖啡碱含量具有明显作用,有利于茶园提前开采,提高春茶品质。研究表明,成年龙井茶园基肥年施菜籽饼3 750~4 500 kg/hm2为宜。因试验采用西湖龙井茶原有栽培茶园,土壤肥力基础好。另外,试验品种为有性系品种,龙井茶手工加工工艺复杂。这些因素都可能会对试验结果产生影响,不能很好地显示各处理所起的应有效应,在下步研究中有待改善。参考文献[1]许允文.龙井茶的栽培管理技术[J].中国茶叶,2000(3):6 -8.[2]郑旭霞,余继忠,姜新兵,等.西湖龙井茶一级产区施肥现状及建议[J].茶叶,2013,39(2):97 -100.[3]韩文炎,李强.茶园施肥现状与无公害茶园施肥技术[J].中国茶叶,2002,24(6):29 -31.[4]李磊.不同肥料处理对茶树生长和茶叶品质的影响[D].济南:山东农业大学,2010.Study on Effects of Different Kinds of Basic Fertilizers on the Quality of West Lake Longjing TeaZHENG Xu-xia,YU Ji-zhong et al (Tea Research Institute of Hangzhou Academy of Agricultural Sciences,Hangzhou,Zhejiang 310024)Abstract [Objective]The aim was to provide the basis for rational fertilization in West Lake tea area.[Method]Three years comparison of three different kinds of basic fertilizers,amino acid organic fertilizer,inorganic compound fertilizer and rape-seed cake fertilizer test were carried out in West Lake Longjing tea garden[Result]The results showed that organic fertilizer could improve the yield,and significantly increase the contents of amino acid and water extracts of spring tea,especially for cake fertilizer.[Conclusion]The recommended content of cake fertilizer as basic fertilizer for West Lake Longjing tea garden was 3 750 -4 500 kg/hm2.Key words Tea plant;Basic fertilizer;Phenological phase;Quality;Yield中图分类号 S571文献标识码A文章编号0517-6611(2014)23-07857-03DOI:10.13989/j.cnki.0517-6611.2014.23.061基金项目 杭州市重大科技创新专项(20112312A02);国家茶叶产业技术体系(CARS-23)。作者简介 郑旭霞(1969-),女,浙江金华人,高级农艺师,从事茶树育种方面的研究。*通讯作者,研究员,从事茶树育种方面的研究。收稿日期 2014-07-08
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