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紅茶茶具圖

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這些不常用的茶具,是喝茶時(shí)的小小儀式感

什么是儀式感?

《小王子》里有個(gè)很好的解釋,儀式感就是使某一天與其他日子不同,使某一時(shí)刻與其他時(shí)刻不同。

生活總難免瑣碎和庸俗,內(nèi)心不夠強(qiáng)大的我們,偶爾也需要一點(diǎn)儀式感,讓清風(fēng)拂過心海,漾起新鮮的波瀾。

茶,可以雅,可以俗。用茶給生活增添儀式感,上限很高,又簡便易行。

唐代陸羽的《茶經(jīng)?四之器》有茶具28種。

南宋審安老人的《茶具圖贊》有茶具圖12幅。

現(xiàn)代茶具不下二十種,然而我們生活中用到的不過寥寥數(shù)種。

那些不常用的茶具,都是增添生活儀式感的好幫手。

公道杯

家居飲茶,公道杯未必用得上,不過個(gè)人認(rèn)為,公道杯的儀式感極強(qiáng)。

公道杯是用來分茶的茶具,茶湯出到公道杯里,先后出的茶湯混合在一起,濃淡一致;斟茶時(shí),可以做到每杯茶量一致,飲茶之人沒有親疏遠(yuǎn)近的差別,很是公道。

在行“公道”時(shí),以手應(yīng)心,手上的動(dòng)作自然而然引動(dòng)心里的感覺,儀式感滿滿。

茶夾

茶夾,用來夾取茶杯,既衛(wèi)生,又防燙,也可以夾取壺里的茶葉,觀察葉底。

茶夾在茶藝中經(jīng)常用到,生活中用得比較少。

它是手的延伸,使用全程手不觸碰茶杯等茶具,動(dòng)作優(yōu)雅,似乎讓人的氣質(zhì)都與往日不同了。

茶荷

茶荷,用來暫時(shí)盛放少量干茶,以便觀賞干茶的條索和色澤。它有收攏的引口,方便傾倒茶葉。

茶荷在生活中用到的機(jī)會(huì)更少,這是喝茶不必要的步驟。

看干茶怎么不能看?倒在手上看,在杯子里看,在蓋碗里看……

但將干茶放到茶荷中,特意去看,就成了欣賞。

聞香杯

工夫茶里,杯子分兩種,一種是品茗杯,用來品飲茶湯;一種是聞香杯,顧名思義,用來聞香,欣賞茶湯的香氣。

聞香杯杯身一般是圓柱形,杯口小,茶湯香氣不易擴(kuò)散出去。

生活中,可以用杯口較小的杯子代替,也不拘喝烏龍茶,綠茶的清香,紅茶的甜香,白茶的鮮香,黑茶的陳香,黃茶的嫩香,只要有心,都可以欣賞。

斟茶到杯中,端杯到鼻端,茶香入鼻,沁人心脾,不亦樂乎?

茶寵

茶寵,愛茶之人擺放在茶桌上的小物件,對(duì)茶的色香味沒有任何實(shí)質(zhì)影響,不能讓你泡的茶更香更有滋味,但作為一種裝飾性的東西,可以增加生趣,改變喝茶的氛圍。

茶寵一般會(huì)淋“養(yǎng)”,如同“盤”珠子,增加茶寵人氣,讓它呈現(xiàn)柔和怡人的色澤。

有人嫌棄這種行為,覺得非但不雅,而且不潔。

不喜歡自然可以不淋茶,選個(gè)有寓意的茶寵,或者某個(gè)中意的小擺件,擺在茶桌一角,兩人對(duì)飲,它是陪坐,一人獨(dú)飲,它可以陪飲。

茶盤

茶盤是陳放茶壺、茶杯的茶具,茶藝中不可或缺,生活中可有可無。不過有一個(gè)別致的茶盤,顯然感覺就不一樣了。

就像人要有茶桌,才方便喝茶,茶具要有茶盤,才會(huì)顯得更正式,“煞有介事”,儀式感自然出來了。

能提升儀式感的茶具還有很多,比如茶針、茶則、茶匙、茶濾、蓋置……

總之,實(shí)用的東西,是生活必需品,太常見了,沒了新鮮感。

那些沒什么實(shí)質(zhì)作用的東西,或許才是讓生活藝術(shù)化的鑰匙。

無用之用,或有大用。

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基于紫外可見光譜的紅茶水浸出物含量快速檢測(cè)

紅茶是國際茶葉貿(mào)易中流通量和消費(fèi)量最大的茶產(chǎn)品,在國際茶葉貿(mào)易中占據(jù)主體地位。紅茶中水浸出物是衡量茶湯內(nèi)含物質(zhì)豐富程度的重要指標(biāo),對(duì)其含量的檢測(cè)是評(píng)價(jià)紅茶質(zhì)量優(yōu)劣的重要依據(jù)之一。近年來,隨著紅茶加工機(jī)械化和自動(dòng)化水平的提升,伴隨著產(chǎn)量增加的同時(shí),存在質(zhì)量良莠不齊的隱患。傳統(tǒng)的紅茶產(chǎn)品品質(zhì)評(píng)價(jià)主要通過制茶師傅“看茶做茶”的方式進(jìn)行把控,缺乏現(xiàn)代化的茶葉品質(zhì)檢測(cè)手段,難以實(shí)現(xiàn)茶葉品質(zhì)關(guān)鍵成分含量的快速、客觀檢測(cè)。目前,茶葉交易市場(chǎng)上紅茶產(chǎn)品質(zhì)量較為混亂,存在以次充好的現(xiàn)象,這給茶葉公平交易和保障消費(fèi)者權(quán)益帶來了不良影響。因此,亟需建立紅茶質(zhì)量的快速檢測(cè)方法,以提升我國茶葉品質(zhì)的數(shù)字化檢測(cè)手段,規(guī)范市場(chǎng)秩序。

紅茶品質(zhì)分析方法主要是感官評(píng)審法和理化檢測(cè)法。感官評(píng)審?fù)ㄟ^視、嗅、味等感覺器官探知茶的色、香、味、形等質(zhì)量特征,通過評(píng)茶人員的感官質(zhì)量得分來進(jìn)行評(píng)價(jià)。檢測(cè)結(jié)果易受評(píng)審小組成員的感官敏感程度、審美觀念、生理、心理、實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)等因素的影響,主觀性相對(duì)較強(qiáng)。茶葉理化檢測(cè)法主要以國家、地方、行業(yè)等標(biāo)準(zhǔn)為參考,檢測(cè)其主要品質(zhì)成分含量來評(píng)價(jià)茶葉品質(zhì),該法通常需要借助高效液相色譜、氣相色譜、分光光度計(jì)等儀器條件實(shí)現(xiàn)。一般來說,理化分析結(jié)果較為準(zhǔn)確,但實(shí)驗(yàn)過程較長,樣品一般需要前處理,且較為復(fù)雜,無法實(shí)現(xiàn)多樣本組分含量的快速檢測(cè)。因此,研究和開發(fā)一種既準(zhǔn)確、穩(wěn)健,又快速、便捷,能適應(yīng)加工、質(zhì)檢等環(huán)節(jié)的紅茶質(zhì)量檢測(cè)方法顯得尤為重要。

目前,利用近紅外光譜和高光譜等技術(shù)對(duì)茶葉主要品質(zhì)成分進(jìn)行無損快速檢測(cè)的研究報(bào)道較多。然而由于近紅外光譜和高光譜的儀器成本高,不利于實(shí)際的應(yīng)用推廣,價(jià)格低廉的紫外可見光譜有望成為茶葉質(zhì)量快速檢測(cè)技術(shù)開發(fā)與儀器推廣的突破口。但是利用紫外可見光譜技術(shù)快速檢測(cè)紅茶水浸出物含量仍鮮有文獻(xiàn)報(bào)道。文章利用紫外可見光譜技術(shù)對(duì)國內(nèi)主要紅茶產(chǎn)區(qū)(安徽、福建、云南等省份)紅茶產(chǎn)品的水浸出物含量進(jìn)行分析,建立紅茶水浸出物含量的定量預(yù)測(cè)模型,以期為茶葉品質(zhì)智能檢測(cè)提供新途徑。

01

材料與方法

1、實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)所使用的材料為2022年秋季的紅茶樣品共計(jì)50個(gè)。其中,安徽紅茶樣品(祥源茶業(yè)股份有限公司)16個(gè)、云南紅茶樣品(云南雙江勐庫茶葉有限責(zé)任公司)16個(gè)、福建紅茶樣品(福建正山堂茶業(yè)有限責(zé)任公司)18個(gè)。所選用樣品為我國主要紅茶產(chǎn)區(qū)的茶產(chǎn)品,具有一定的代表性。用粉碎機(jī)將紅茶樣品粉碎,使其粒徑大小、均勻度一致。并將所有樣品裝入自封袋中密封,放在干燥器內(nèi),用于進(jìn)一步的分析。

2、水浸出物含量的測(cè)定

紅茶樣本中水浸出物的含量測(cè)定參照GB/T 8305—2013《茶 水浸出物測(cè)定》方法執(zhí)行。每個(gè)樣本的水浸出物含量檢測(cè)均重復(fù)三次實(shí)驗(yàn),取三次實(shí)驗(yàn)結(jié)果的平均值作為分析值,供后續(xù)建模使用。

3、樣品紫外可見光譜采集

取1 g茶樣加150 mL的沸蒸餾水,在標(biāo)準(zhǔn)審評(píng)杯中沖泡5 min,再取其茶湯1 mL定容在25 mL容量瓶中,作為待測(cè)溶液,供后續(xù)光譜采集使用。利用日本島津UV-2700i型紫外可見光譜儀采集待測(cè)溶液在200~900 nm內(nèi)的紫外可見光譜信息,并將譜圖信息轉(zhuǎn)化為波長點(diǎn),用于后續(xù)的模型建立。

4、回歸系數(shù)法

回歸系數(shù)(Regression coefficient, RC)法是常見的光譜特征波長選擇方法之一,該法探討了變量間的相互關(guān)系。由一組或多組因變量,求出回歸函數(shù),并擬合各變量間的統(tǒng)計(jì)關(guān)聯(lián)度。該函數(shù)能近似地反映自變量和因數(shù)的關(guān)系,即為回歸函數(shù)。利用RC法對(duì)光譜特征進(jìn)行篩選的具體步驟如下:

1)利用偏最小二乘(Partial least square, PLS)法建立校正集樣本回歸函數(shù)模型,得到每個(gè)波長變量對(duì)應(yīng)的RC值,并將其按照降序排列;

2)選擇樣本波長與RC關(guān)系的波譜圖上的拐點(diǎn)值(即波形的RC最大/最小值)作為特征波長子集進(jìn)行PLS法交叉檢驗(yàn),計(jì)算得到所有子集所建交互驗(yàn)證模型的交互驗(yàn)證均方根誤差(Root mean square error of cross validation, RMSECV),并逐一剔除變量子集中模型預(yù)測(cè)能力低的變量,最終優(yōu)化得到最佳波長。

5、PLS法

PLS算法在食品、農(nóng)產(chǎn)品快速無損檢測(cè)領(lǐng)域得到較為廣泛的應(yīng)用。該技術(shù)對(duì)原始譜圖進(jìn)行主成分分析,描述自變量矩陣X和因變量矩陣Y的信息,有效避免主成分分析中相關(guān)有用信息的丟失,并對(duì)重疊的光譜峰進(jìn)行偏差校正,有助于消除光譜峰值的非線性,極大地提高了光譜數(shù)據(jù)診斷的準(zhǔn)確性。研究采用PLS法建立紅茶水浸出物的定量分析模型。

6、模型評(píng)價(jià)

為評(píng)判所建紅茶水浸出物含量預(yù)測(cè)模型性能的優(yōu)劣,研究采用如下參數(shù)為模型評(píng)價(jià)指標(biāo):模型的相關(guān)系數(shù)(Correlation coefficient, R)、RMSECV、預(yù)測(cè)集中的預(yù)測(cè)均方根誤差(Root mean squared error of prediction, RMSEP)以及偏差(Bias)。其中,R的大小反映了預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的密切程度。RMSECV值和RMSEP值反映了預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值間的偏離程度。一般來說,R越大,RMSECV和RMSEP越小,模型的性能越好。模型評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)算公式如下:

研究中,RC波長選擇算法和PLS建模算法均通過MATLAB 2019b軟件實(shí)現(xiàn)。

02

結(jié)果與分析

1、樣品集的劃分

實(shí)驗(yàn)將所有50份樣品劃分成兩個(gè)樣品集,即校正樣品集和預(yù)測(cè)樣品集。校正集與預(yù)測(cè)集樣品劃分方法如下:按照2∶1的比例,將紅茶樣品隨機(jī)順次劃分到校正樣本集與預(yù)測(cè)樣本集中。得到33份樣品作為校正集,用于建立定量模型,余下的17份樣品作為預(yù)測(cè)集,用來驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性。所有50份紅茶樣品經(jīng)光譜采集后,按國家標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)得其水浸出物含量,得到校正集和預(yù)測(cè)集樣本中水浸出物含量變幅分別為37.54%~42.78%和37.89%~42.23%。可知,校正集樣品的水浸出物含量范圍涵蓋了預(yù)測(cè)集樣品相應(yīng)含量的變化范圍,樣品集的劃分是合理的。

2、光譜分析

50個(gè)紅茶樣品紫外可見原始光譜如圖1所示。在200~400 nm區(qū)域的光譜信息較為豐富,為樣本光譜有效信息的集中區(qū)域,存在較強(qiáng)的吸收。在波長280 nm和波長300 nm附近有明顯的吸收峰,在400~900 nm區(qū)間光譜走勢(shì)開始趨于平緩。但由于光譜的區(qū)間范圍較大,涵蓋701個(gè)波長,其中的某些波長可能與樣品水浸出物的定量模型開發(fā)無關(guān)。因此,在建立模型前,有必要優(yōu)選特征波長,以簡化模型,提高預(yù)測(cè)模型的精準(zhǔn)度。

3、特征光譜的選擇

采用回歸系數(shù)法對(duì)樣本紫外可見原始光譜進(jìn)行特征波長篩選,其篩選結(jié)果如圖2所示。結(jié)果顯示,采用回歸系數(shù)算法對(duì)紅茶紫外可見原始光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行特征波段的優(yōu)化,最終優(yōu)選出以下九個(gè)特征波長,即205 nm、208 nm、219 nm、262 nm、299 nm、351 nm、546 nm、851 nm和856 nm,作為紅茶樣品水浸出物含量的紫外可見光譜最優(yōu)特征波長,用于后續(xù)的PLS定量模型構(gòu)建。

4、PLS模型的建立

(1)主成分因子的確定

通常來說,主成分因子數(shù)(Principal Component, PC)的選擇對(duì)模型性能的優(yōu)劣有重要影響。優(yōu)選的PC太少,可能會(huì)導(dǎo)致提取的光譜信息太少,弱化模型的可靠性。采納的PC太多,可能使模型引入無用的信息,造成過擬合,從而降低模型的穩(wěn)定性。研究選擇最小的RMSECV值作為模型所需的最佳PC。圖3a為紅茶樣品中水浸出物模型采納的PC與相應(yīng)的RMSECV值的關(guān)系圖。從圖3a可以看出,RMSECV值隨PC的增加而逐漸減小,當(dāng)PC為6時(shí),RMSECV處于最低值,此時(shí)的PC為最佳的優(yōu)化結(jié)果。圖3b是采用RC法對(duì)特征波長進(jìn)行篩選后PC與相應(yīng)RMSECV的關(guān)系圖??梢钥闯?,當(dāng)PC=6時(shí),RMSECV值最低。

(2)模型建立

采用The Unscramber X 10.4軟件中的PLS算法在200~900 nm范圍對(duì)原始光譜進(jìn)行分段優(yōu)化分析建模,建立的水浸出物含量的紫外可見光譜定量分析模型,其性能如表1所示?;谠脊庾V的校正集PLS模型的R為0.9351,RMSECV為2.500,基于原始光譜的預(yù)測(cè)集中PLS模型的R為0.9371,RMSEP為1.3009。模型性能一般,可能是由于樣品量較少導(dǎo)致模型預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度不夠高。

在RC法對(duì)特征波段進(jìn)行優(yōu)化后,校正集中PLS模型的R為0.9629,RMSECV為1.9886,預(yù)測(cè)集中PLS模型的R為0.9668,RMSEP為0.9278??梢?,經(jīng)過特征波長篩選后紅茶水浸出物的校正集和預(yù)測(cè)集定量模型的R均有所增大,RMSECV、RMSEP均有所降低。此外,偏差(bias)可以用于衡量回歸模型輸出的測(cè)定值與國家標(biāo)準(zhǔn)方法實(shí)測(cè)值之間的差異性結(jié)果。表1結(jié)果顯示,基于RC法優(yōu)化特征波長建立的PLS預(yù)測(cè)模型的Bias值僅為0.5075。可見,模型預(yù)測(cè)值與傳統(tǒng)法測(cè)定值間的差異較小。這表明,優(yōu)化后模型的預(yù)測(cè)效果較好,在簡化模型復(fù)雜性的同時(shí),有效地提高了其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。

(3)模型驗(yàn)證

為了評(píng)估RC-PLS模型的實(shí)際預(yù)測(cè)效果,利用外部驗(yàn)證的方式對(duì)17個(gè)預(yù)測(cè)集樣品中的水浸出物含量進(jìn)行預(yù)測(cè)與驗(yàn)證,預(yù)測(cè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2和圖4。水浸出物含量預(yù)測(cè)模型的R大于0.96,表明測(cè)量值與預(yù)測(cè)值間的相關(guān)性好。RMSEP值低于1%,表明模型預(yù)測(cè)能力良好,可用于流通中樣品的質(zhì)量控制。利用配對(duì)雙邊t-檢驗(yàn)法對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性差異分析(表2)結(jié)果顯示,水浸出物含量的p值大于0.05。顯著性水平大于0.05時(shí),紫外可見光譜法與理化檢測(cè)法無顯著性差異。表明兩種方法間不存在系統(tǒng)誤差??梢娮贤饪梢姽庾V法快速檢測(cè)紅茶水浸出物含量是可行的。

03

討論

研究構(gòu)建了基于紫外可見光譜結(jié)合RC特征波長選擇和PLS算法的紅茶水浸出物含量的快速檢測(cè)模型。通過RC法優(yōu)選出同紅茶樣品水浸出物含量相關(guān)的特征波長,最終得到9個(gè)特征波段(205 nm、208 nm、219 nm、262 nm、299 nm、351 nm、546 nm、851 nm和856 nm)。建立的RC-PLS模型同基于原始光譜所建的PLS模型相比,其性能更優(yōu)。在預(yù)測(cè)集中的RC-PLS模型R為0.9668,RMSEP為0.9278。研究結(jié)果表明,利用紫外可見光譜并結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法能夠?qū)崿F(xiàn)紅茶水浸出物含量的快速檢測(cè),為紅茶質(zhì)量的數(shù)字化評(píng)價(jià)提供了一種新思路。

雖然,紫外可見光譜法對(duì)食品、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量成分快速檢測(cè)是可行的,但該法仍存在一定的局限性。在本研究中,使用的紫外可見光譜儀僅能對(duì)液態(tài)樣品的譜圖信息進(jìn)行采集,且對(duì)樣品的濃度有一定要求。一般來說,低濃度的樣本溶液更適合使用該法進(jìn)行檢測(cè)。此外,相比固態(tài)樣本,液態(tài)樣本的光譜采集質(zhì)量會(huì)受到溶劑的干擾,對(duì)測(cè)定的準(zhǔn)確度和靈敏度有一定的影響。因此,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果的精確性看,針對(duì)粉末樣本的光譜采集得到的信息準(zhǔn)確性和全面性更好。針對(duì)液態(tài)樣本而言,紫外可見光譜儀操作簡便、價(jià)格低廉,適用于中小企業(yè)技術(shù)人員對(duì)產(chǎn)品的品控和檢驗(yàn)。

當(dāng)前,快速檢測(cè)技術(shù)在茶葉種植、生產(chǎn)和流通環(huán)節(jié)的實(shí)際應(yīng)用仍處于初期階段,尚有不少可挖掘的研究問題,現(xiàn)對(duì)該技術(shù)未來的發(fā)展趨勢(shì)做如下概述:

(1)以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向,研發(fā)可用于茶葉品質(zhì)分析的通用型的模型數(shù)據(jù)庫,提升數(shù)據(jù)庫的利用效率和適用范圍,避免同一指標(biāo)或應(yīng)用點(diǎn)的多個(gè)模型低水平重復(fù)開發(fā)。

(2)市場(chǎng)上流通的快速檢測(cè)設(shè)備普遍售價(jià)較高,普通用戶難以承受,大規(guī)模推廣依舊困難。對(duì)于茶葉領(lǐng)域而言,無需追求大而全的儀器,轉(zhuǎn)而發(fā)展小而精的微型儀器,最大限度地降低儀器體積及生產(chǎn)成本,提升國產(chǎn)設(shè)備的競(jìng)爭力。

(3)以云平臺(tái)為核心的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)計(jì)算控制平臺(tái),能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)反饋至多臺(tái)設(shè)備共享中心。在未來,構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的云端平臺(tái)將是快速檢測(cè)技術(shù)在茶葉質(zhì)量控制應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)展的必然趨勢(shì)。

作者簡介:

吳瑞

淮南師范學(xué)院食品質(zhì)量與安全專業(yè)在讀本科生,從事食品質(zhì)量安全快速檢測(cè)技術(shù)研究。參與省部級(jí)以上科研項(xiàng)目2項(xiàng),以第一作者發(fā)表科研論文2篇。

通訊作者:

任廣鑫

淮南師范學(xué)院食品工程系講師,博士,從事食品質(zhì)量安全快速無損檢測(cè)技術(shù)與裝備開發(fā)方面的研究。近年來主持和參與省部級(jí)以上科研項(xiàng)目8項(xiàng),以第一作者和通訊作者發(fā)表科研論文25篇,其中SCI收錄17篇;主持質(zhì)量工程項(xiàng)目1項(xiàng)。

來源:中國茶葉加工

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快帶我回家!想逃出大英博物館的不只是小玉壺

不久前,瑞士向中國返還5件流失的文物藝術(shù)品。中國網(wǎng)友們紛紛喊話大英博物館:請(qǐng)無償歸還中國文物!

大英博物館

說起大英博物館,“瓜”多得吃不完:慶賀“韓國農(nóng)歷新年”鬧烏龍、《女史箴圖》受損、文物失竊案……

最近,網(wǎng)絡(luò)熱傳的短劇《逃出大英博物館》里也有一只化身甜美軟妹紙的“中華纏枝紋薄胎玉壺”(原型為現(xiàn)代人的作品)更是火出了圈。

現(xiàn)代·青玉薄胎玉茶壺(俞挺 2011年作)

也正是這個(gè)著名的博物館,收藏著2.3萬件中國文物,涵蓋了青銅器、陶瓷、玉器、書畫、刻本、飾品等門類,時(shí)間跨度從新石器時(shí)代到晚清,幾乎是整部中國歷史。其中,還有不少是孤品。這些中國文物大多從中國盜取、搶奪來的,網(wǎng)友戲稱為“大英贓物館”。

大英博物館里的中國文物館(33號(hào)展廳)

在這燦若繁星的中國流失文物中,也有茶文化的倩影芳蹤。每一件,都讓人心醉,心碎。

海外遺珠

大英博物館里的中國茶器

北宋·汝窯青釉盞托

(河南寶豐清涼寺)

盞托直口微斂,深弧腹,托盤呈五瓣葵花形,花瓣重疊,五曲帶筋,施青釉,釉面有開片,是北宋宮廷的茶具,以承托不同材質(zhì)的茶碗,用作點(diǎn)茶飲茶之用。

南宋·建窯兔毫盞

該盞器型優(yōu)雅,銀毫分布錯(cuò)落有致,且金屬光純正。施釉厚,敞口型,修足工整,聚釉瑩潤,有一些清透的窯膜,為宋代建窯的罕見佳作。

宋·蔡襄《茶錄》云:“茶色白,宜黑盞,建安所造者紺黑,紋如兔毫,其坯微厚,熁之久熱難冷,最為要用?!北K與剔犀盞托相配,符合南宋審安老人《茶具圖贊》中“宜輔以寶文(兔毫盞),而親近君子”之說。

南宋·景德鎮(zhèn)窯青白釉刻花溫壺

溫酒用具,亦可為茶用。通常是注壺、注碗組合成套。使用時(shí)將注壺置于注碗中,以碗中熱水溫之。因配套使用,二者器型設(shè)計(jì)協(xié)調(diào)一致注壺腹部刻蓮紋,似含苞待放的蓮花。碗體呈花瓣形,高圈足外撇。

南宋·龍泉窯茶碗

浙江龍泉青瓷,含蓄靜謐,造型端莊簡樸、線條流暢、色澤純凈澄澈,具寧靜、簡約、自然的禪意之美,茶禪一味。

宋·吉州窯木葉茶碗

具宋代斗笠碗的典型特征,敞口,斜弧壁,矮圈足。碗體滿施黑釉,釉色近乎純黑。裝飾僅是碗內(nèi)壁上貼的一枚樹葉,經(jīng)高溫一次燒制而成。葉態(tài)自然,黑底黃花,簡約樸素,色彩對(duì)比強(qiáng)烈,意趣生動(dòng)。

明·成化斗彩雞缸杯

這只雞缸杯,相信大家一定都很熟悉。2014年蘇富比拍賣,曾以2.8億港元的天價(jià)成交,大英博物館戴維德基金會(huì)里也藏有一件。

明·五彩歲寒三友紋竹形壺

造形似竹節(jié),把手、流以及蓋紐也似竹子,以明代五彩風(fēng)格繪中國的歲寒三友主題,象征著逆境中的堅(jiān)韌不拔。

清康熙·五彩八仙人物桃形倒流壺

不僅顏值高,還有“黑科技”。倒裝壺?zé)o蓋,表面上看,只有壺嘴與外界相連通,翻過來可見底部有一小孔。使用時(shí),水從底部小孔注入壺內(nèi),不會(huì)從流口漏出。水滿后,將壺放正,滴水不漏。

清雍正·斗彩歲寒三友茶壺

以斗彩技法呈現(xiàn),先在釉下用青花勾勒紋樣的輪廓,再在釉上青花線輪廓中填染花,以茄紫和褐彩。梅花則以極細(xì)致的紅彩點(diǎn)染突顯。

清康熙·五彩十二花神杯

清康熙官窯瓷器中的名品。12只杯子為一套,一杯一花,腹壁一面繪畫,另一面題詩,詩句出自唐詩。每只杯上繪一種應(yīng)時(shí)花卉,指代史上著名女性,并題上相應(yīng)的詩句,稱“十二月花神杯”。

清·錫制茶盒、瓷茶罐

外部錫盒呈櫻花型,內(nèi)有五個(gè)扇形的粉彩瓷罐,中間粉彩瓷罐為櫻花型,山水圖案。茶罐蓋上有金字,標(biāo)有茶名。中間罐內(nèi)為Congou(工夫紅茶),3個(gè)扇形罐裝Bohea(武夷茶),Souchong(小種茶)和Pekoe(白毫),2個(gè)裝Hyson(熙春)和Singlo(松蘿)。

清·銀質(zhì)茶具(1905年,上海)

1842年《南京條約》簽訂后,開放“五口通商”。作為“五口”之一的上海,茶具設(shè)計(jì)風(fēng)格上體現(xiàn)了中西合璧。

茶與鴉片

中國與英國的相遇

這些茶具,只是大英博物館收藏的2萬多件中國文物的“冰山一角”。而中英的相遇,亦從茶開始的。

早在17世紀(jì)初,中國茶伴隨著“海上馬車夫”荷蘭商船漂洋過海,進(jìn)入歐洲,來到英國。他們對(duì)中國茶最初的印象是——具神奇藥效的中國飲料。

英國報(bào)紙上的中國茶廣告

當(dāng)中國茶來到英國宮廷時(shí),無不令王公貴族們沉醉,下午茶之風(fēng)也勁吹英倫三島。

維多利亞時(shí)代早期(1840—1845年)茶具(大英博物館 藏)

詩人墨客們更是用飽蘸感情的筆墨,熱情謳歌茶葉——

“我一定要去求助于武夷的紅茶,真可惜酒卻是那么地有害……”(拜倫《唐璜》)

“茶是可人兒,萬靈丹……”(威廉?尤特爾?克萊斯頓)

不論何時(shí)何地,英國人都熱衷于喝下午茶,就連戰(zhàn)火紛飛的歲月,都不忘喝茶。

油畫中的下午茶

為了買茶,英國不得不支付大量從美洲掠奪來白銀,而中國對(duì)西方的“洋玩意”興趣索然。為打破中國茶的壟斷、彌補(bǔ)巨大貿(mào)易逆差,英國成功地向中國輸入了來自殖民地印度的鴉片。自此,才漸漸扭轉(zhuǎn)了中英貿(mào)易格局,中國的命運(yùn)也為之丕變。

茶與鴉片,中國與英國,腐朽與進(jìn)步,封閉與開放,彼此對(duì)抗。鴉片戰(zhàn)爭后,中國被英國的船堅(jiān)炮轟開了國門。

除割地賠款、開放口岸外,大量文物也被以盜取、掠奪、倒賣等方式流失到英國。大英博物館里許多中國文物便來源于此。

1842年《中英南京條約》英方原件

今年6月,在大英博物館舉辦的新展“晚清百態(tài)”(China’s hidden century)就很立體地呈現(xiàn)了19世紀(jì)中國的政治、社會(huì)風(fēng)貌及眾生相。

“帶我回家”

晉·顧愷之《女史箴圖》

但凡到過大英博物館觀展的國人,幾乎沒有一個(gè)人是笑著走出來的。

因?yàn)椋@些原本屬于中國的文物,讓人驚艷,更讓人心碎。它的背后,是一段心酸屈辱的歷史。

不不止于此,鴉片戰(zhàn)爭以來,有超過1000萬件國寶流失海外。據(jù)聯(lián)合國教科文組織統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,全球47家博物館藏有來自中國的各類文物達(dá)164萬件,民間收藏?cái)?shù)量更是其10倍之多。

正如《逃出大英博物館》里小玉壺姑娘所說的:“家人,我在外面流浪了好久好久,我迷路了,我不知道怎么樣找到回家的路……”文物若能言,必是歸心似箭!

落葉歸根,是中國人深植于血脈的故土情結(jié),文物亦然?!皣鴮毣丶摇保絹碓酱蟮暮袈暲?,是國人對(duì)流失海外文物的深深牽掛。

來源:茶道CN

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