茶树是一种重要的经济作物,在中国已有四五千年的种植历史。近年来,国内外市场对茶叶的需求量不断增加,为我国茶叶市场的发展提供了广阔的舞台。随着经济发展和居民生活水平的提高,人们对茶叶品质的要求也越来越高。长期以来,人工评审作为茶叶品质判断的一种传统方式,主要通过茶叶的外形、香气、汤色、滋味和叶底五方面的信息对茶叶品质做出整体的评判。但这种感官评判的方法对审评人员具有较高的专业要求,评判结果易受外界因素干扰,而且缺乏科学量化的数据支持。因此,发展快速准确无偏向性的方法来定量分析茶叶中的化学成分,结合模式识别方法建立判别模型,实现茶叶产地或年份的准确判别,对于规范茶叶市场和保护消费者利益具有重要的意义。主要内容如下:一、应用一维核磁共振氢谱(1H NMR)技术进行铁观音产地判别研究,结合单变量和多变量分析找出对产地区分有显著贡献的化学成分;并利用1HNMR谱图积分数据建立铁观音产地PLS-DA判别模型,模型判别准确率达72.0%。同时,利用近红外光谱(NIR)技术结合多变量分析判别三个产地的铁观音样本,通过一维OPLS-DA载荷图找出不同产地的差异NIR波数段,建立基于NIR波谱数据的PLS-DA判别模型,分类正确率达到84.5%。最后结合1H NMR和NIR波谱的数据特点,分析了铁观音1HNMR与NIR谱图的相关性和互补性,融合NMR和NIR数据建立的产地判别模型,对未知样品的判别正确率可达90.2%。二、应用NMR技术结合多变量统计分析方法,研究了五个不同年份的36个白茶样本,半定量分析了不同年份的白茶中咖啡因,氨基酸,儿茶素和糖类等物质的变化趋势;详细阐述了白茶存储时间与化学成分的相关关系,为进一步判断其药用和经济价值提供量化基础。本研究结合NMR和NIR波谱数据,采用多变量分析方法建立铁观音茶产地判别模型;同时分析不同年份白茶的化学成分浓度,为茶叶品质鉴定提供一种科学有效的分析方法,同时可为其它食品的质量控制提供参考。