基于CiteSpace的乌龙茶香气研究知识图谱分析

萧涵，周宇飞，陈毅欣，胡腾飞，刘仲华,3，黄建安,3，李勤,3*

1(湖南农业大学，茶学教育部重点实验室，湖南 长沙，410128) 2(国家植物功能成分利用工程技术研究中心(湖南农业大学)，湖南 长沙，410128) 3(湖南农业大学，植物功能成分利用省部共建协同创新中心，湖南 长沙，410128)

乌龙茶是我国独具特色的茶叶品类，因独特的半发酵工艺，使其具有馥郁芬芳的花果香和醇厚回甘的口感，深受市场和广大消费者的喜爱[1]。香气是衡量茶叶品质的重要指标之一，乌龙茶中香气物质种类繁多。乌龙茶香气主要是通过类胡萝卜素途径、脂类途径、糖苷途径和美拉德反应途径等多种途径形成[2]。近年来，国内外已有乌龙茶香气的形成机制、提取方法、检测手段和香气物质等方面的研究报道[3-4]，但都缺乏文献计量学对其研究现状及未来发展趋势热点的系统分析。

CiteSpace(ver.6.1.R2)是由美国德雷塞尔大学(Drexel University)陈超美教授基于JAVA语言开发的文献计量学分析软件，它旨在从一个或多个领域的科技论文中找到中心点，尤其是某个时间段趋势的转折和其他关键点[5]。通过其分析的可视化图谱，可展示科学知识的结构、规律和分布，在文献计量学的基础上，对特定领域的知识进行挖掘、分析和聚类。通过学科分布，可直观分析该领域的发展脉络，并建立共线网络[6-7]。因此，为探究乌龙茶香气研究的时空分布特征、研究热点及演变趋势，本文运用CiteSpace对乌龙茶香气的发文量、国家、机构、作者、期刊及关键词聚类进行可视化分析，旨在明确当前乌龙茶香气研究重点及未来的研究方向，为研究人员对该领域后续研究提供思路。

1.1 数据来源

为保证分析结果的严谨性和客观性，本研究采用的中文文献数据以中国知网(China National Knowledge Infrastructure，CNKI)和英文文献数据以Web of Science(WoS)核心合集为检索平台，搜索主题词参考银霞等[3]科技文献的检索方法，检索时段从2002年1月1日—2022年8月10日。CNKI文献类型限定为研究型期刊论文。WoS文献类型限定为研究型论文(Articles)、综述(Review)。

1.2 研究方法

为了进一步保证选取文献的合理性和准确性，首先采用人工逐一筛选与校对的方式进行初筛，去除网络首发、文献信息不全、研究主题无关、科普类文献及广告类文献，检索得到的中外文献分别以“Refworks”及“纯文本格式”将数据导出，并以“download”为开头命名，后缀为txt文本格式进行保存，然后运用CiteSpace进行除重与转换，作为后期数据分析的基础。

CNKI数据库设置时间分区与WoS数据库设置时间分区均为2002—2022年，时间切片均为1年，节点类型阈值设定为50，节点类型分别依次选择作者、机构、国家、关键词，剪切方式采用Pathfinder和Pruning sliced networks。

2.1 乌龙茶香气研究时间特征

发文量的变化趋势可以反映出我国乌龙茶香气研究的发展水平。其中，CNKI数据库共筛选出307篇文献，WoS数据库共筛选出124篇文献。由图1所示，从文章发表时间轴分析，CNKI于2002年开始收录关于乌龙茶香气的研究文献，WoS则于2007年开始收录。该领域研究发文量总体呈上升趋势。研究过程可分为3个阶段：2002—2009年，该阶段英文文献数量较少，每年发文量不超过3篇。早期有关乌龙茶香气研究处于起步阶段。2011—2017年，中文文献数量增长速度呈持续上升趋势，而英文文献数量处于缓慢上升趋势。中文发文量每年保持在15篇左右，外文发文量保持在4篇左右。2018年至今，中英文文献数量呈飞速增长趋势，2019年中文发文量最多，为26篇，2021年英文发文量最多，为22篇。

图1 CNKI及WoS数据库年度发文量统计Fig.1 Annual number of publications in the CNKI and WoS database

2.2 乌龙茶香气研究国家分布

国家之间合作图谱如图2所示，共线网络由16个节点和21条连线组成，网络密度0.175。表明有16个国家对乌龙茶香气进行了不同程度的研究。中介中心性是共线网络中发挥影响力程度的一个重要枢纽。节点中介中心性越高，传播影响力越大。一般而言，当节点的中介中心性≥0.1时，该节点可被定义为关键节点[8]。其中，中国、美国、日本发文量分别为108篇、17篇和10篇，位列前三。美国、中国、韩国、德国均为关键节点，其中介中心性分别为1.03、0.99、0.25、0.06。中介中心性的高低不仅取决于发文数量，还取决于文献的影响力。美国发文量中介中心性位居世界第一，表明美国虽然不是茶叶生产大国，但因其强大的科研实力在该领域贡献最大。中国是乌龙茶原产地，在乌龙茶资源方面具有极大优势，对乌龙茶香气的研究贡献率位居第二。不仅如此，中国是乌龙茶的最大产区，在生产和出口方面占绝对优势，而日本乌龙茶饮料工业起步早且技术发达。在经济全球化的时代，乌龙茶越来越受到广大消费者的青睐。

图2 国家分布Fig.2 Country distribution

2.3 乌龙茶香气研究作者分布

作者统计可以分析乌龙茶香气研究的核心作者和作者之间的合作共线网络分布。由图3所示，CNKI数据库中作者合作图谱共有424个节点，832条连线，网络密度为0.009 3。图3中节点大小表示作者发文量多少，节点大小与其发文量及连线多少呈正比。目前国内乌龙茶香气研究基本形成了以游小妹、陈常颂、林郑和、钟秋生等为核心的作者群。这4人同属于福建省农业科学院茶叶研究所，团队内部合作较为密切。此外，苗爱清、胡海涛、李家贤、庞式合作交流紧密。但整体而言，发文量较多的作者多以内部合作为主。

a-CNKI；
b-WoS图3 CNKI和WoS数据库中乌龙茶香气研究的 作者合作网络图Fig.3 Author collaboration networks of Oolong tea aroma research in the CNKI and WoS database

WoS数据库中作者合作图谱共有280个节点，869条连线，网络密度为0.0222。通过英文文献作者的合作图谱可见，Lanting ZENG、Ziyin YANG及Fang DONG之间连线线条较粗，3人同属于中国科学院华南植物园，团队内部合作较为密切。除此之外，Yun SUN、Yuqiong GUO、Zhongxiong LAI等也形成了较强的合作关系。目前，从全球范围研究人员来看，多数是以内部研究为主，跨机构合作相对较少。

2.4 乌龙茶香气研究机构分布

通过研究机构可以体现乌龙茶香气领域的科研力量分布、储备及合作关系。由图4所示，CNKI数据库中发文机构合作图谱共有268个节点，219条连线，网络密度为0.0061。发文量最多的国内研究机构是福建省农业科学院茶叶研究所，其次是福建农林大学园艺学院；
从合作关系来看，机构之间的合作较为分散，多数是以省内之间的合作为主，跨省交流研究较少；
从机构合作研究程度来看，节点最大的2个机构合作交流密切。

WoS数据库中发文机构合作图谱共有139个节点，256条连线，网络密度为0.0267。其中，中国是乌龙茶香气领域主要发文国家，福建农林大学、中国科学院、中国农业科学院和安徽农业大学是主要研究机构。国外机构以日本静冈大学、美国罗格斯-新泽西州立大学为主。从合作关系来看，福建农林大学主要以对内交流为主，与中国农业科学院、福建省农业科学院、武夷学院等交流密切。安徽农业大学、中国科学院华南植物园与国外机构交流更为密切，分别与美国罗格斯-新泽西州立大学及日本静冈大学建立了良好的合作关系。

a-CNKI；
b-WoS图4 CNKI和WoS数据库中乌龙茶香气研究的 机构合作网络图Fig.4 Institution collaboration networks of Oolong tea aroma research in the CNKI and WoS database

2.5 乌龙茶香气研究期刊分布

通过梳理中外文献的期刊来源进行分析，有利于研究人员明确乌龙茶香气领域的发展趋势，在前人研究基础上发现新的研究热点，同时有助于研究成果的展现。表1所示为乌龙茶香气领域刊文量排名前十的刊物。CNKI数据库中，刊文量最多的期刊是《福建茶叶》，为39篇；
其次是《中国茶叶》、《茶叶科学》和《食品科学》，分别为19、19、17篇。刊文量前十期刊中有6本被北大核心收录，分别为《福建茶叶》(2014版)、《食品科学》、《茶叶科学》、《食品工业科技》、《现代食品科技》和《中国茶叶》(1992版)，其中《食品科学》被EI收录，属于食品类学科的高质量期刊。说明乌龙茶香气领域文章刊登在顶刊较多，论文质量良好，具有一定的参考价值。

WoS数据库中，刊文量最多的期刊是FoodChemistry，为19篇；
第二是JournalofAgriculturalandFoodChemistry，为10篇；
第三是FoodResearchInternational，为7篇。刊文量前十期刊学科分类分别为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均为期刊引证报告(Journal citation report，JCR)和中科院一区(TOP)期刊。说明乌龙茶香气领域研究论文质量和学术影响力受到国际权威期刊的关注与认可，不仅让研究人员了解乌龙茶香气领域研究进展和研究核心，同时也促进乌龙茶产业的健康发展。

表1 CNKI和WoS数据库中乌龙茶香气发文量前10的期刊Table 1 Top 10 most productive journal on Oolong tea aroma in CNKI and WoS database

2.6 乌龙茶香气研究的聚类特征

研究热点通过发掘关键词来体现，关键词是文章的主题及研究内容的凝练，能够直接体现文章的核心内容，通过关键词作为该领域的研究热点。本研究通过CiteSpace软件中的聚类模块进行分析，以LSI算法进行关键词聚类，得到CNKI和WoS数据库中有关乌龙茶香气研究领域的关键词聚类图谱(图5)。聚类模块值(Modularity，简称Q值)和聚类平均轮廓值(Silhouette，简称S值)是共线网络模块化的评价指标，网络的Q值和S值越大，则表示该网络的聚类越好。当Q>0.3时就意味着聚类结构显著；
当S>0.5一般认为聚类是合理的，S>0.7意味着聚类是令人信服的[9]。CNKI数据库关键词聚类分析中，共有10个聚类模块。Modularity值为0.6106，Silhouette值为0.8534，表明聚类可信度高。对文献进行归纳，#1、#2侧重于乌龙茶香气检测分析研究；
#4、#5、#6、#9侧重于乌龙茶不同品种香气的研究；
#0、#7侧重于乌龙茶加工对香气影响的研究；
#3、#8侧重于茶叶香气品质的研究。WoS数据库关键词聚类分析中，共有9个聚类模块。Modularity值为0.511，Silhouette值为0.8119，表明聚类可信度高。与CNKI数据库关键词聚类分析类似，各聚类研究内容有一定差异但又相互关联。#0、#1、#5、#7侧重于乌龙茶香气提取、检测方法和香气组成分析研究，#2、#3、#6、#8侧重于乌龙茶香气形成机制研究，#4侧重于乌龙茶香气品质研究。

a-CNKI；
b-WoS图5 CNKI和WoS数据库中乌龙茶香气研究的 关键词聚类图Fig.5 Keywords clustering map of Oolong tea research in CNKI and WoS database

2.7 乌龙茶香气研究的热点突现性

突现性检测(burst detection)表示节点在某一时段出现兴衰的现象，该关键词在某时间段内突现增长并在此时间段内引起了高度重视。不同年份研究人员所关注的研究热点不同，CNKI数据库乌龙茶香气关键词突现性由表2所示，可分为3个阶段。起步发展阶段(2002—2011年)突现词依次为：岭头单枞、鲜叶原料、做青环境、香气物质、做青。其中，“岭头单枞”突现性最高，突现强度为3.24。这一阶段主要关注于乌龙茶的原料、品控、制作工序等方面的研究。2012—2016年为稳步发展阶段，突现词依次为：铁观音、聚类分析、凤凰单枞、感官品质、优化、适制性、加工工序、香气组分。其中“感官品质”突现性最高，突现强度为4.44。快速发展阶段(2017—2022年)突现词依次为：焙火、气质联用、春闺、武夷岩茶。其中“焙火”突现性最高，突现强度为2.18。焙火是乌龙茶加工过程中重要工序，不仅能够散发水分紧结条索，还能去除杂味，在高温作用下香气质变，进而提升茶叶品质。从2017年起，快速发展阶段关键词热度延续至今。或将成为未来一段时间内的研究热点，受到科研人员的关注。

WoS数据库乌龙茶香气关键词突现性由表3所示，以2015年为分界线，分为2个阶段。起步发展阶段(2007—2015年)时期，glycoside的突现性最高，突现强度为1.89，表明乌龙茶香气的研究中glycoside是其研究重点，并且key enzyme、aroma formation mechanism关键词持续时间很长。到了快速发展阶段(2016—2022年)时期，关键词热度逐渐增多。其中biosynthesis是近几年研究的重点，突现强度为3.97。之后amino acid、tea processing、volatile等关键词相继出现并持续至今，国际上对乌龙茶香气的研究更加深入且多样化。

表3 WoS数据库乌龙茶香气关键词突现性检测Table 3 Burst detection of Oolong tea aroma keywords in WoS database

续表3

本研究通过对CNKI和WoS数据库中关于过去20年乌龙茶香气领域进行分析，总结乌龙茶香气研究的发展趋势及研究热点。发文量总体中文文献要多于英文文献，自2018年以来中英文文献发展迅速，每年保持在10篇以上。中国作为乌龙茶的原产大国，发文量位居世界榜首。作者陈常颂、游小妹和Lanting ZENG、Ziying YANG具有较高的发文量。国内外形成了实力强劲的合作团体，如中国科学院与日本静冈大学及安徽农业大学和美国罗格斯-新泽西州立大学交流密切。收录乌龙茶香气研究最多的中英文期刊分别为《福建茶叶》和FoodChemistry。

国内外有关于乌龙茶香气的研究主要聚焦于香气形成机制、提取方法、检测手段和香气物质等。乌龙茶萎凋过程中，六氢番茄红素在光氧化作用下降解形成的橙花叔醇和α-法尼烯作为乌龙茶典型花香物质[10]。乌龙茶做青过程中类脂通过脂肪氧合酶脂质氧化进而影响乌龙茶风味。茉莉酸甲酯是一种重要的脂肪酸衍生物，是乌龙茶花香的主要贡献者[11]。另一方面，做青过程中茶叶细胞壁的破碎将束缚态糖苷在β-葡萄糖苷酶及β-樱草糖苷酶的作用下水解并释放出游离态香气[12]。乌龙茶在焙火过程中L-茶氨酸和D-葡萄糖相互作用，在热反应下形成2,5-二甲基吡嗪为烘烤香的美拉德反应产物[13]。乌龙茶挥发性物质成分丰富且复杂，涉及到香气物质的提取及仪器分析。由于乌龙茶香气通常呈游离态形式，干茶中含量极微，容易挥发，且极不稳定，在提取过程中容易发生氧化还原、聚合、异构化反应。蒸馏萃取法是目前乌龙茶香气提取最常用的提取方法，此方法得出的挥发物产量丰富，香气得率高[14-16]。但长时间蒸馏由于热反应、氧化和降解会造成伪影[17]。除蒸馏萃取法外，水蒸气蒸馏法[13]、减压水蒸气蒸馏法[18]、吸附柱法[19]、超临界 CO2萃取法[20]、酿造萃取法[21]、搅拌棒吸附萃取法[22]、静态顶空萃取法[23]、热脱附法[24]、溶剂辅助风味蒸馏法和动态顶空萃取法[25]也被研究者用于乌龙茶香气物质的提取。顶空固相微萃取因其操作简单方便、萃取效率高、成本低而被广泛运用，而且对于一些含量较低，低挥发性的组分具有较强的富集作用，能够得到稳定的定性定量结果而为乌龙茶香气组分分析提供了一种快速且高效的研究手段[26-27]。乌龙茶香气成分检测手段主要以气相色谱-质谱联用和气相色谱-嗅辨仪为主。除此之外，电子鼻是一种快速、无损、精确的感官仪器，可以根据乌龙茶香气进行分类。YANG等[28]采用电子鼻能够区分不同焙火温度的武夷肉桂。郭向阳[29]发现使用电子鼻技术能有效区分武夷水仙加工过程中的香气特性，其中氮、氧、杂环、芳香族、甲基和乙基类化合物是加工过程中关键挥发性成分。气相色谱-离子迁移谱法具有无需前处理、灵敏度高的特点，能够有效直观地显示彩色轮廓图像在样本之间的差异，为乌龙茶香气物质研究提供更全面、可靠、科学的信息[30]。乌龙茶特征香气成分受到国内外研究人员的关注，不同的加工工序影响乌龙茶香气物质的变化。GUO等[31]在武夷岩茶加工过程样中共鉴定出189种挥发性成分，在二烘之前以花香为主，其中(E)-β紫罗酮、芳樟醇和脱氢-β-紫罗酮为特征香气化合物。经过焙火后，2-乙基-3,5-二甲基吡嗪为火功香的关键化合物。MA等[32]发现了乌龙茶在摇青过程中α-法尼烯、橙花叔醇、吲哚含量显著增加。但在杀青过程中水杨酸甲酯、芳樟醇(氧化物)和香叶醇则显著降低。除此之外，不同品种乌龙茶赋予了特征“品种香”。李鑫磊等[33]研究发现“春闺”品种中，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、己酸叶醇酯、苯乙醇、(Z,E)-α-法尼烯、脱氢芳樟醇、茉莉内酯为代表性香气成分，而“福云6号”品种的代表性香气成分为2-甲基戊酸甲酯和α-法尼烯。刘芯如等[34]在白芽奇兰鉴定出1-乙基-1-氢-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、芳樟醇氧化物和柠檬烯为特征香气成分。GUO等[30]在3个乌龙茶品种中发现黄玫瑰和紫牡丹香气物质比水仙更加丰富，而且苯乙醛对黄玫瑰的花香起积极作用，具有坚果香的3,5-二乙基-2-甲基吡嗪为紫牡丹香气活性物质。

综上所述，通过CiteSpace进行可视化分析能够直观地体现乌龙茶香气研究的发展历程和研究热点。目前，乌龙茶香气研究多数以鉴定成分为主，对于香气形成分子机制相对较少。未来可通过高精密仪器及多元化分析手段相结合，交叉多元学科进行优势互补，对乌龙茶种质资源创新、加工工艺优化和乌龙茶品质提升提供重要的理论依据。

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