茶叶中粗纤维、水分和灰分指标与茶叶品质密切相关。目前茶叶中粗纤维、水分和灰分的理化检测方法具有方法成熟、准确度高等优点,但前处理过程复杂、耗时长、成本高、损伤样品、存在试剂损耗,同时需要专用的仪器设备,限制了检测效率。与传统的理化检测方法相比,近红外光谱分析技术提高了检测效率、降低了人员成本、不需要化学试剂,不损坏样品,是一种绿色环保测试方式。本文采取近红外光谱分析技术,并结合化学计量学方法,开展了茶叶中粗纤维、水分和灰分含量的定量分析研究。主要研究内容与结论如下:（1）本文从收集的茶叶样品中随机抽取135批次,采用传统的理化检测方法分别测定其粗纤维、水分和灰分的含量。测定结果显示,样品集粗纤维含量在7%18%之间,含量在9%13%之间的样品占样品总数的76.3%;水分含量在2%9%之间,含量在5%8%之间的样品占样品总数的94.8%;灰分含量在4%9%之间,含量在5%6%之间的样品占样品总数的80.7%。（2）通过实验确定样品的最佳光谱采集参数:厚度为4mm、扫描次数为32次、颗粒度为0.5mm。并在以上参数条件下对135个茶叶样品进行近红外扫描,将获得的图谱数据结合化学计量学方法建立数学模型。在模型的校正与验证结果分析中,粗纤维校正集、验证集相关系数（r）分别为0.9543、0.9623,相对分析误差（RPD）分别为3.49、3.56,水分校正集、验证集相关系数（r）分别为0.9892、0.9868,相对分析误差（RPD）分别为3.27、3.38,灰分校正集、验证集相关系数（r）分别为0.9815、0.9838,相对分析误差（RPD）分别为3.49、3.17。相关系数（r）均在0.90以上,线性相关性较好;相对分析误差（RPD）均大于3,模型预测精度较高。（3）对已建立的近红外光谱定量分析模型进行外部验证。采用近红外模型预测重新收集到的未参与模型建立的60个样品,对近红外光谱分析技术和传统理化检测方法进行t检验,得到样品中粗纤维、水分和灰分含量的t值分别为1.26、1.37、1.65,均小于临界值t（0.05,60）=2.00,表明两种方法不存在显著性差异,一致性较好。（4）以上研究表明近红外光谱法可应用于茶叶中粗纤维、水分和灰分的快速检测,同时为近红外光谱技术在食品等其他领域的应用奠定基础。
