基于CiteSpace的烏龍茶香氣研究知識圖譜分析

蕭涵，周宇飛，陳毅欣，胡騰飛，劉仲華,3，黃建安,3，李勤,3*

1(湖南農業大學，茶學教育部重點實驗室，湖南 長沙，410128) 2(國家植物功能成分利用工程技術研究中心(湖南農業大學)，湖南 長沙，410128) 3(湖南農業大學，植物功能成分利用省部共建協同創新中心，湖南 長沙，410128)

烏龍茶是我國獨具特色的茶葉品類，因獨特的半發酵工藝，使其具有馥郁芬芳的花果香和醇厚回甘的口感，深受市場和廣大消費者的喜愛[1]。香氣是衡量茶葉品質的重要指標之一，烏龍茶中香氣物質種類繁多。烏龍茶香氣主要是通過類胡蘿卜素途徑、脂類途徑、糖苷途徑和美拉德反應途徑等多種途徑形成[2]。近年來，國內外已有烏龍茶香氣的形成機制、提取方法、檢測手段和香氣物質等方面的研究報道[3-4]，但都缺乏文獻計量學對其研究現狀及未來發展趨勢熱點的系統分析。

CiteSpace(ver.6.1.R2)是由美國德雷塞爾大學(Drexel University)陳超美教授基于JAVA語言開發的文獻計量學分析軟件，它旨在從一個或多個領域的科技論文中找到中心點，尤其是某個時間段趨勢的轉折和其他關鍵點[5]。通過其分析的可視化圖譜，可展示科學知識的結構、規律和分布，在文獻計量學的基礎上，對特定領域的知識進行挖掘、分析和聚類。通過學科分布，可直觀分析該領域的發展脈絡，并建立共線網絡[6-7]。因此，為探究烏龍茶香氣研究的時空分布特征、研究熱點及演變趨勢，本文運用CiteSpace對烏龍茶香氣的發文量、國家、機構、作者、期刊及關鍵詞聚類進行可視化分析，旨在明確當前烏龍茶香氣研究重點及未來的研究方向，為研究人員對該領域后續研究提供思路。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

為保證分析結果的嚴謹性和客觀性，本研究采用的中文文獻數據以中國知網(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)和英文文獻數據以Web of Science(WoS)核心合集為檢索平臺，搜索主題詞參考銀霞等[3]科技文獻的檢索方法，檢索時段從2002年1月1日—2022年8月10日。CNKI文獻類型限定為研究型期刊論文。WoS文獻類型限定為研究型論文(Articles)、綜述(Review)。

1.2 研究方法

為了進一步保證選取文獻的合理性和準確性，首先采用人工逐一篩選與校對的方式進行初篩，去除網絡首發、文獻信息不全、研究主題無關、科普類文獻及廣告類文獻，檢索得到的中外文獻分別以“Refworks”及“純文本格式”將數據導出，并以“download”為開頭命名，后綴為txt文本格式進行保存，然后運用CiteSpace進行除重與轉換，作為后期數據分析的基礎。

CNKI數據庫設置時間分區與WoS數據庫設置時間分區均為2002—2022年，時間切片均為1年，節點類型閾值設定為50，節點類型分別依次選擇作者、機構、國家、關鍵詞，剪切方式采用Pathfinder和Pruning sliced networks。

2 結果與分析

2.1 烏龍茶香氣研究時間特征

發文量的變化趨勢可以反映出我國烏龍茶香氣研究的發展水平。其中，CNKI數據庫共篩選出307篇文獻，WoS數據庫共篩選出124篇文獻。由圖1所示，從文章發表時間軸分析，CNKI于2002年開始收錄關于烏龍茶香氣的研究文獻，WoS則于2007年開始收錄。該領域研究發文量總體呈上升趨勢。研究過程可分為3個階段：2002—2009年，該階段英文文獻數量較少，每年發文量不超過3篇。早期有關烏龍茶香氣研究處于起步階段。2011—2017年，中文文獻數量增長速度呈持續上升趨勢，而英文文獻數量處于緩慢上升趨勢。中文發文量每年保持在15篇左右，外文發文量保持在4篇左右。2018年至今，中英文文獻數量呈飛速增長趨勢，2019年中文發文量最多，為26篇，2021年英文發文量最多，為22篇。

圖1 CNKI及WoS數據庫年度發文量統計Fig.1 Annual number of publications in the CNKI and WoS database

2.2 烏龍茶香氣研究國家分布

國家之間合作圖譜如圖2所示，共線網絡由16個節點和21條連線組成，網絡密度0.175。表明有16個國家對烏龍茶香氣進行了不同程度的研究。中介中心性是共線網絡中發揮影響力程度的一個重要樞紐。節點中介中心性越高，傳播影響力越大。一般而言，當節點的中介中心性≥0.1時，該節點可被定義為關鍵節點[8]。其中，中國、美國、日本發文量分別為108篇、17篇和10篇，位列前三。美國、中國、韓國、德國均為關鍵節點，其中介中心性分別為1.03、0.99、0.25、0.06。中介中心性的高低不僅取決于發文數量，還取決于文獻的影響力。美國發文量中介中心性位居世界第一，表明美國雖然不是茶葉生產大國，但因其強大的科研實力在該領域貢獻最大。中國是烏龍茶原產地，在烏龍茶資源方面具有極大優勢，對烏龍茶香氣的研究貢獻率位居第二。不僅如此，中國是烏龍茶的最大產區，在生產和出口方面占絕對優勢，而日本烏龍茶飲料工業起步早且技術發達。在經濟全球化的時代，烏龍茶越來越受到廣大消費者的青睞。

圖2 國家分布Fig.2 Country distribution

2.3 烏龍茶香氣研究作者分布

作者統計可以分析烏龍茶香氣研究的核心作者和作者之間的合作共線網絡分布。由圖3所示，CNKI數據庫中作者合作圖譜共有424個節點，832條連線，網絡密度為0.009 3。圖3中節點大小表示作者發文量多少，節點大小與其發文量及連線多少呈正比。目前國內烏龍茶香氣研究基本形成了以游小妹、陳常頌、林鄭和、鐘秋生等為核心的作者群。這4人同屬于福建省農業科學院茶葉研究所，團隊內部合作較為密切。此外，苗愛清、胡海濤、李家賢、龐式合作交流緊密。但整體而言，發文量較多的作者多以內部合作為主。

a-CNKI；b-WoS圖3 CNKI和WoS數據庫中烏龍茶香氣研究的 作者合作網絡圖Fig.3 Author collaboration networks of Oolong tea aroma research in the CNKI and WoS database

WoS數據庫中作者合作圖譜共有280個節點，869條連線，網絡密度為0.0222。通過英文文獻作者的合作圖譜可見，Lanting ZENG、Ziyin YANG及Fang DONG之間連線線條較粗，3人同屬于中國科學院華南植物園，團隊內部合作較為密切。除此之外，Yun SUN、Yuqiong GUO、Zhongxiong LAI等也形成了較強的合作關系。目前，從全球范圍研究人員來看，多數是以內部研究為主，跨機構合作相對較少。

2.4 烏龍茶香氣研究機構分布

通過研究機構可以體現烏龍茶香氣領域的科研力量分布、儲備及合作關系。由圖4所示，CNKI數據庫中發文機構合作圖譜共有268個節點，219條連線，網絡密度為0.0061。發文量最多的國內研究機構是福建省農業科學院茶葉研究所，其次是福建農林大學園藝學院；從合作關系來看，機構之間的合作較為分散，多數是以省內之間的合作為主，跨省交流研究較少；從機構合作研究程度來看，節點最大的2個機構合作交流密切。

WoS數據庫中發文機構合作圖譜共有139個節點，256條連線，網絡密度為0.0267。其中，中國是烏龍茶香氣領域主要發文國家，福建農林大學、中國科學院、中國農業科學院和安徽農業大學是主要研究機構。國外機構以日本靜岡大學、美國羅格斯-新澤西州立大學為主。從合作關系來看，福建農林大學主要以對內交流為主，與中國農業科學院、福建省農業科學院、武夷學院等交流密切。安徽農業大學、中國科學院華南植物園與國外機構交流更為密切，分別與美國羅格斯-新澤西州立大學及日本靜岡大學建立了良好的合作關系。

a-CNKI；b-WoS圖4 CNKI和WoS數據庫中烏龍茶香氣研究的 機構合作網絡圖Fig.4 Institution collaboration networks of Oolong tea aroma research in the CNKI and WoS database

2.5 烏龍茶香氣研究期刊分布

通過梳理中外文獻的期刊來源進行分析，有利于研究人員明確烏龍茶香氣領域的發展趨勢，在前人研究基礎上發現新的研究熱點，同時有助于研究成果的展現。表1所示為烏龍茶香氣領域刊文量排名前十的刊物。CNKI數據庫中，刊文量最多的期刊是《福建茶葉》，為39篇；其次是《中國茶葉》、《茶葉科學》和《食品科學》，分別為19、19、17篇?？牧壳笆诳杏?本被北大核心收錄，分別為《福建茶葉》(2014版)、《食品科學》、《茶葉科學》、《食品工業科技》、《現代食品科技》和《中國茶葉》(1992版)，其中《食品科學》被EI收錄，屬于食品類學科的高質量期刊。說明烏龍茶香氣領域文章刊登在頂刊較多，論文質量良好，具有一定的參考價值。

WoS數據庫中，刊文量最多的期刊是FoodChemistry，為19篇；第二是JournalofAgriculturalandFoodChemistry，為10篇；第三是FoodResearchInternational，為7篇?？牧壳笆诳瘜W科分類分別為Food Science Technology、Agriculture Multidisciplinary、Biochemistry & Molecular Biology和Plant Sciences。其中，刊文量前十期刊中FoodChemistry、JournalofAgriculturalandFoodChemistry、FoodResearchInternational、LWT-FoodScienceandTechnology和CriticalReviewsinFoodScienceandNutrition均為期刊引證報告(Journal citation report，JCR)和中科院一區(TOP)期刊。說明烏龍茶香氣領域研究論文質量和學術影響力受到國際權威期刊的關注與認可，不僅讓研究人員了解烏龍茶香氣領域研究進展和研究核心，同時也促進烏龍茶產業的健康發展。

表1 CNKI和WoS數據庫中烏龍茶香氣發文量前10的期刊Table 1 Top 10 most productive journal on Oolong tea aroma in CNKI and WoS database

2.6 烏龍茶香氣研究的聚類特征

研究熱點通過發掘關鍵詞來體現，關鍵詞是文章的主題及研究內容的凝練，能夠直接體現文章的核心內容，通過關鍵詞作為該領域的研究熱點。本研究通過CiteSpace軟件中的聚類模塊進行分析，以LSI算法進行關鍵詞聚類，得到CNKI和WoS數據庫中有關烏龍茶香氣研究領域的關鍵詞聚類圖譜(圖5)。聚類模塊值(Modularity，簡稱Q值)和聚類平均輪廓值(Silhouette，簡稱S值)是共線網絡模塊化的評價指標，網絡的Q值和S值越大，則表示該網絡的聚類越好。當Q>0.3時就意味著聚類結構顯著；當S>0.5一般認為聚類是合理的，S>0.7意味著聚類是令人信服的[9]。CNKI數據庫關鍵詞聚類分析中，共有10個聚類模塊。Modularity值為0.6106，Silhouette值為0.8534，表明聚類可信度高。對文獻進行歸納，#1、#2側重于烏龍茶香氣檢測分析研究；#4、#5、#6、#9側重于烏龍茶不同品種香氣的研究；#0、#7側重于烏龍茶加工對香氣影響的研究；#3、#8側重于茶葉香氣品質的研究。WoS數據庫關鍵詞聚類分析中，共有9個聚類模塊。Modularity值為0.511，Silhouette值為0.8119，表明聚類可信度高。與CNKI數據庫關鍵詞聚類分析類似，各聚類研究內容有一定差異但又相互關聯。#0、#1、#5、#7側重于烏龍茶香氣提取、檢測方法和香氣組成分析研究，#2、#3、#6、#8側重于烏龍茶香氣形成機制研究，#4側重于烏龍茶香氣品質研究。

a-CNKI；b-WoS圖5 CNKI和WoS數據庫中烏龍茶香氣研究的 關鍵詞聚類圖Fig.5 Keywords clustering map of Oolong tea research in CNKI and WoS database

2.7 烏龍茶香氣研究的熱點突現性

突現性檢測(burst detection)表示節點在某一時段出現興衰的現象，該關鍵詞在某時間段內突現增長并在此時間段內引起了高度重視。不同年份研究人員所關注的研究熱點不同，CNKI數據庫烏龍茶香氣關鍵詞突現性由表2所示，可分為3個階段。起步發展階段(2002—2011年)突現詞依次為：嶺頭單樅、鮮葉原料、做青環境、香氣物質、做青。其中，“嶺頭單樅”突現性最高，突現強度為3.24。這一階段主要關注于烏龍茶的原料、品控、制作工序等方面的研究。2012—2016年為穩步發展階段，突現詞依次為：鐵觀音、聚類分析、鳳凰單樅、感官品質、優化、適制性、加工工序、香氣組分。其中“感官品質”突現性最高，突現強度為4.44?？焖侔l展階段(2017—2022年)突現詞依次為：焙火、氣質聯用、春閨、武夷巖茶。其中“焙火”突現性最高，突現強度為2.18。焙火是烏龍茶加工過程中重要工序，不僅能夠散發水分緊結條索，還能去除雜味，在高溫作用下香氣質變，進而提升茶葉品質。從2017年起，快速發展階段關鍵詞熱度延續至今?；驅⒊蔀槲磥硪欢螘r間內的研究熱點，受到科研人員的關注。

WoS數據庫烏龍茶香氣關鍵詞突現性由表3所示，以2015年為分界線，分為2個階段。起步發展階段(2007—2015年)時期，glycoside的突現性最高，突現強度為1.89，表明烏龍茶香氣的研究中glycoside是其研究重點，并且key enzyme、aroma formation mechanism關鍵詞持續時間很長。到了快速發展階段(2016—2022年)時期，關鍵詞熱度逐漸增多。其中biosynthesis是近幾年研究的重點，突現強度為3.97。之后amino acid、tea processing、volatile等關鍵詞相繼出現并持續至今，國際上對烏龍茶香氣的研究更加深入且多樣化。

表3 WoS數據庫烏龍茶香氣關鍵詞突現性檢測Table 3 Burst detection of Oolong tea aroma keywords in WoS database

續表3

3 結論與討論

本研究通過對CNKI和WoS數據庫中關于過去20年烏龍茶香氣領域進行分析，總結烏龍茶香氣研究的發展趨勢及研究熱點。發文量總體中文文獻要多于英文文獻，自2018年以來中英文文獻發展迅速，每年保持在10篇以上。中國作為烏龍茶的原產大國，發文量位居世界榜首。作者陳常頌、游小妹和Lanting ZENG、Ziying YANG具有較高的發文量。國內外形成了實力強勁的合作團體，如中國科學院與日本靜岡大學及安徽農業大學和美國羅格斯-新澤西州立大學交流密切。收錄烏龍茶香氣研究最多的中英文期刊分別為《福建茶葉》和FoodChemistry。

國內外有關于烏龍茶香氣的研究主要聚焦于香氣形成機制、提取方法、檢測手段和香氣物質等。烏龍茶萎凋過程中，六氫番茄紅素在光氧化作用下降解形成的橙花叔醇和α-法尼烯作為烏龍茶典型花香物質[10]。烏龍茶做青過程中類脂通過脂肪氧合酶脂質氧化進而影響烏龍茶風味。茉莉酸甲酯是一種重要的脂肪酸衍生物，是烏龍茶花香的主要貢獻者[11]。另一方面，做青過程中茶葉細胞壁的破碎將束縛態糖苷在β-葡萄糖苷酶及β-櫻草糖苷酶的作用下水解并釋放出游離態香氣[12]。烏龍茶在焙火過程中L-茶氨酸和D-葡萄糖相互作用，在熱反應下形成2,5-二甲基吡嗪為烘烤香的美拉德反應產物[13]。烏龍茶揮發性物質成分豐富且復雜，涉及到香氣物質的提取及儀器分析。由于烏龍茶香氣通常呈游離態形式，干茶中含量極微，容易揮發，且極不穩定，在提取過程中容易發生氧化還原、聚合、異構化反應。蒸餾萃取法是目前烏龍茶香氣提取最常用的提取方法，此方法得出的揮發物產量豐富，香氣得率高[14-16]。但長時間蒸餾由于熱反應、氧化和降解會造成偽影[17]。除蒸餾萃取法外，水蒸氣蒸餾法[13]、減壓水蒸氣蒸餾法[18]、吸附柱法[19]、超臨界 CO2萃取法[20]、釀造萃取法[21]、攪拌棒吸附萃取法[22]、靜態頂空萃取法[23]、熱脫附法[24]、溶劑輔助風味蒸餾法和動態頂空萃取法[25]也被研究者用于烏龍茶香氣物質的提取。頂空固相微萃取因其操作簡單方便、萃取效率高、成本低而被廣泛運用，而且對于一些含量較低，低揮發性的組分具有較強的富集作用，能夠得到穩定的定性定量結果而為烏龍茶香氣組分分析提供了一種快速且高效的研究手段[26-27]。烏龍茶香氣成分檢測手段主要以氣相色譜-質譜聯用和氣相色譜-嗅辨儀為主。除此之外，電子鼻是一種快速、無損、精確的感官儀器，可以根據烏龍茶香氣進行分類。YANG等[28]采用電子鼻能夠區分不同焙火溫度的武夷肉桂。郭向陽[29]發現使用電子鼻技術能有效區分武夷水仙加工過程中的香氣特性，其中氮、氧、雜環、芳香族、甲基和乙基類化合物是加工過程中關鍵揮發性成分。氣相色譜-離子遷移譜法具有無需前處理、靈敏度高的特點，能夠有效直觀地顯示彩色輪廓圖像在樣本之間的差異，為烏龍茶香氣物質研究提供更全面、可靠、科學的信息[30]。烏龍茶特征香氣成分受到國內外研究人員的關注，不同的加工工序影響烏龍茶香氣物質的變化。GUO等[31]在武夷巖茶加工過程樣中共鑒定出189種揮發性成分，在二烘之前以花香為主，其中(E)-β紫羅酮、芳樟醇和脫氫-β-紫羅酮為特征香氣化合物。經過焙火后，2-乙基-3,5-二甲基吡嗪為火功香的關鍵化合物。MA等[32]發現了烏龍茶在搖青過程中α-法尼烯、橙花叔醇、吲哚含量顯著增加。但在殺青過程中水楊酸甲酯、芳樟醇(氧化物)和香葉醇則顯著降低。除此之外，不同品種烏龍茶賦予了特征“品種香”。李鑫磊等[33]研究發現“春閨”品種中，橙花叔醇、吲哚、(E)-4,8-二甲基壬-1,3,7-三烯、2-甲基丁酸苯乙酯、己酸葉醇酯、苯乙醇、(Z,E)-α-法尼烯、脫氫芳樟醇、茉莉內酯為代表性香氣成分，而“福云6號”品種的代表性香氣成分為2-甲基戊酸甲酯和α-法尼烯。劉芯如等[34]在白芽奇蘭鑒定出1-乙基-1-氫-吡咯、壬醇、3-甲基丁醛、2-甲基丁醛、癸醛、2-乙基呋喃、辛醛、己醛、丁酸己酯、2-甲基丙醛、芳樟醇、庚醛、芳樟醇氧化物和檸檬烯為特征香氣成分。GUO等[30]在3個烏龍茶品種中發現黃玫瑰和紫牡丹香氣物質比水仙更加豐富，而且苯乙醛對黃玫瑰的花香起積極作用，具有堅果香的3,5-二乙基-2-甲基吡嗪為紫牡丹香氣活性物質。

綜上所述，通過CiteSpace進行可視化分析能夠直觀地體現烏龍茶香氣研究的發展歷程和研究熱點。目前，烏龍茶香氣研究多數以鑒定成分為主，對于香氣形成分子機制相對較少。未來可通過高精密儀器及多元化分析手段相結合，交叉多元學科進行優勢互補，對烏龍茶種質資源創新、加工工藝優化和烏龍茶品質提升提供重要的理論依據。