近红外光谱(NIRS)是介于可见光谱区和中红外光谱区之间的电磁波。近年来,近红外光谱技术以其在相对准确分析的基础上,兼有快速、简便等优点而迅速发展成为一种新兴的分析与研究手段。茶叶品质属性的快速准确甄别是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。现有的茶叶品质属性甄别方法主要有感官审评和指纹认证技术(包括生物指纹图谱和化学指纹图谱)两种评价方法,这两种方法都不同程度地存在局限性。近红外光谱技术是一种新兴的分析与研究手段,通过提取茶叶全光谱信息,借助数学方法建立能充分反映全谱区光谱特征与茶叶品质专有属性关系的数学模型,找出被众多错综复杂的共性所掩盖着的专属特征,就有可能定性或定量地描述不同样品谱图间的相似程度,从而对样品快速而客观地分型划类,这是NIRS技术可以用于评判茶叶品质专有属性甄别的原因所在。本文选用以黄山毛峰为主的66种茶叶样品,探讨了利用近红外光谱分析技术,结合不同的化学计量学方法(偏最小二乘法、标准法和因子法),对黄山毛峰茶进行快速无损定性检测,进而判定类别的新方法。结果表明,基于提取的茶叶近红外光谱数据,利用标准法结合因子法综合定性效果优于偏最小二乘法(PLS),可以直观地将66个来自不同产地、品种和加工工艺的茶叶样品进行准确的分类判定,特别是可以准确地定性区分黄山毛峰的不同产地。同时论文对66种茶样中的11种主要组分进行了检测(国家标准检测方法),再结合近红外光谱构建了定量分析模型。在建模过程中,光谱预处理方法采用消除常数偏移量、一介倒数、二阶导数、矢量归一化、减去一条直线、最小-最大归一化、多元散射校正(MSC)、一介倒数+减去一条直线、一介倒数+矢量归一化、一介倒数+多元散射校正(MSC)或没有光谱预处理等11种光谱预处理方法,随机选取70%的样品建模,剩余30%样品用于对模型进行外部检测。结果显示水分、水浸出物、粗纤维、咖啡碱、ECG、EGCG及儿茶素总量等7种指标的相关系数R2达到90以上,分别为94.73、93.52、95.37、97.39、96.73、95.24和98.21,C和EC的相关系数R2达到84.89和86.34,达到了定量分析茶叶组分的要求;而总灰分和EGC的相关系数R2只有71.61和56.7,没有达到定量分析的要求;11种指标中儿茶素的相关系数最高为98.21,EGC的相关系数最低为56.7。研究结果为茶叶品质属性的快速准确甄别提供了一种新方法。