DB34_T2890-2017_茶叶中主要品质成分快速测定-近红外光谱法_安徽省.docx

ICS67.140.10

DB34

X55

安徽省地方标准

DB34/T2890—2017

茶叶中主要品质成分快速测定

-近红外光谱法

Methodfordeterminationofthemajorcomponentsintea-Nearinfraredreflectance

spectroscopy

安徽省质量技术监督局发布

DB34/T2890—2017

前

言

本标准按照GB/T1.1-2009给出的规则起草。

本标准由安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室提出。

本标准由安徽省农业标准化技术委员会归口。

本标准起草单位：安徽农业大学茶树生物学与资源利用国家重点实验室、江苏大学。

本标准主要起草人：张正竹、宁井铭、宛晓春、李大祥、陈全胜、李露青。

I

DB34/T2890—2017

茶叶中主要品质成分快速测定-近红外光谱法

1

2

范围

本标准规定了茶叶中主要品质成分快速测定-近红外光谱法。

本标准适用于六大茶类（绿茶、红茶、黑茶、乌龙茶、黄茶、白茶）。

规范性引用文件

下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本文

件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。

GB5009.3食品安全国家标准食品中水分的测定

GB/T8302茶取样

GB/T8303茶磨碎试样的制备及其干物质含量测定

GB/T8305茶水浸出物测定

GB/T8312茶咖啡碱测定

GB/T8313

茶叶中茶多酚和儿茶素类含量的检测方法

GB/T23193茶叶中茶氨酸的测定高效液相色谱法

近红外光谱法测定值与经典法（现行国家标准分析方法）测定值的相关性，通常以定标样品相关系

数以R表示，预测样品相关系数以r表示，用于考察样本的预测值和实测值之间的相关程度，R/r值

越接近于1，说明预测值与标准值之间的相关程度越好，见计算公式（1）：

n

............................(1)

i

i

1?i?1

n

)

2

i

y?——样品i的近红外光谱模型预测值；

i

y

1

DB34/T2890—2017

y——n个样品标准值平均值；

n——样品集样本总数。

3.2

交叉验证均方根误差

rootmeansquareerrorofcrossvalidation,RMSECV

样品的近红外光谱预测值与标准方法测定值之间的标准差，表示定标模型调整后的准确度，一般用

于评价某种建模方法的可行性及所建模型的预测能力，在模型训练过程中通过交互验证方法计算，见计

算公式（2）：

n

?(y??y

)

i

2

i

?

i?1

.............................(2)

RMSECV

n

式中：

y

i——训练集中样品i的标准值；

y?——训练集中剔除样品i利用剩余样品建模后，样品i的近红外预测值；

i

n——训练集样本数。

3.3

模型对预测集样本预测的均方根误差，用于评价所建模型对外部样本的预测能力，预测均方根误差

n

?(y?y?

2

i

RMSEP

?

............................(3)

n

y

i——预测集中样品i的标准值；

y?——预测集中样品i的近红外预测值；

i

标准差standarddeviation,SD

标准差是对一组数据平均值分散程度的一种度量。标准差较小，表示这些数值较接近平均值，即测

n

?

?

2

i

n

................................(4)

2

DB34/T2890—2017

式中：

y?——样品i的近红外光谱模型预测值；

i

y?——n个样品近红外光谱模型预测值平均值；

n——样品集样本总数。

3.5

重复性repeatability,SDr

测量数值集合的标准差，用于评价相同条件下，同一被测样品在短时间内多次制样、测量，所得结

果的一致性，即重复性测量时的误差，利用标准差公式（4）计算。

3.6

异常样品

outlierSample

样品近红外光谱与定标样品差别过大，具体表现为样品近红外光谱的马哈拉诺比斯（Mahalanobis）

距离（H值）大于设定的阈值范围，则该样品被视为异常样品。

4原理

利用水分、茶多酚、儿茶素、咖啡碱和氨基酸等物质中含有的C-H、N-H、O-H等化学键的倍频或

合频振动，以漫反射方式获