乌龙茶是我国独有的一种茶叶,起源于福建省,现有福建闽北、福建闽南、广东以及台湾四大产区。近年来乌龙茶产业得到了迅猛地发展,深受国内外消费者的喜爱,同时也为各大产区带来了巨大的经济效益。但品种繁多,特征相似等因素导致乌龙茶市场难以监管,假冒伪劣现象横行。本论文将近红外光谱、全二维气相色谱飞行时间质谱等仪器与化学计量学方法结合,建立了乌龙茶分类与品质分析的检测方法。论文分为四章。第一章主要介绍了乌龙茶的概况、发展中遇到的问题以及造成问题的主要原因,并对现有茶叶分类与品质分析的相关研究进行了综述。此外,本章还对研究过程中涉及的化学计量学知识进行了简要描述,最后提出了本论文的研究目的和内容。第二章将近红外光谱技术与主成分分析法结合用于乌龙茶样品的分类与识别。首先从茶场、产区以及品种等因素入手,分析不同乌龙茶样品的近红外光谱数据,证明其包含了乌龙茶的分类信息。然后搜集了5种共210份的乌龙茶样品,利用多元散射校正对它们的原始近红外光谱数据进行处理,选择波长1100nm-1300 nm与1640 nm-2498 nm的信息建立判别模型,以欧氏距离作为判别依据,对60个未知样品的判别准确率达到了90%,为近红外光谱茶叶分析仪器的研发提供理论依据。第三章使用顶空-固相微萃取技术与全二维气相色谱飞行时间质谱对不同乌龙茶样品中的香气成分进行检测,根据共有组分的相对峰面积进行分类分析。实验结果表明,利用主成分分析法的得分投影图可以直接观测到样品间的分类趋势,而Fisher判别法建立的4个判别函数不仅对样品的分类准确率达到了97.9%,还通过逐步判别计算出9种对分类结果有显著影响的香气组分,对乌龙茶的香气、分类研究有着推动作用。第四章利用丙酮对铁观音样品进行超声波萃取,根据全二维气相色谱飞行时间质谱的分析结果,筛选共有组分进行品质分析的研究。结果表明,基于Ward法的直接聚类分析将所有样品分为三个类别,分类结果与实际情况存在差异。引入逐步输入的Fisher判别法,得到了5个影响品质等级的组分信息,并对所有样品进行了准确分类,准确率达到了95.8%。