中国八大菜系中医药膳功能图谱的定量表征与空间分异

《International Journal of Gastronomy and Food Science》：Quantitative Characterization and Spatial Differentiation of TCM Dietary Functional Profiles across China’s Eight Major Cuisines

　　

**摘要**

中国各地的饮食文化蕴含着关于食材属性、搭配以及食用场景的经验知识，但这一知识中所体现的食补功能尚未得到充分的量化或跨地区比较。本研究旨在开发一套基于中医食补功能的量化框架，以提取和比较中国各地菜系的功能特征，并考察其空间格局及与环境因子的关联。研究数据涵盖中国八大菜系中精选的经典菜谱，共包含237道菜和2,935条食材记录。借助大语言模型进行的多标签分类将非结构化的功效描述映射至15项标准化中医食补功能，并基于食材重量计算菜系级和菜品级功能画像。盲法专家标注评估了映射的可靠性，独立菜谱数据和自助法重抽样则用于评估菜系级功能画像的可重复性和稳定性。空间统计方法和地理探测器被用于分析空间分布及环境关联。功能映射结果与专家共识高度一致（Cohen's κ = 0.881）。菜系级功能画像在不同来源间具有可重复性（Spearman ρ = 0.650–0.893），且在重抽样下保持稳定。养补功能在八大菜系中均排名第一，而其他功能在不同菜系间的相对水平和菜品内分布则存在差异。空间分析表明各功能在空间中心、延伸范围和主轴方向上存在差异。仅与少数自然环境变量观察到有限的关联（q = 0.080–0.166）。本研究为传统食疗知识在非结构化菜谱中的多维量化和地区比较提供了一种可重复的方法，并拓展了区域饮食文化研究的分析范围。

**引言**

区域饮食文化是一个由自然环境与历史进程长期互动所塑造的地方性知识与实践体系（Almansouri et al., 2021; Kennedy et al., 2022）。自然条件如气候和地形通过影响农业生产、物种分布和食材可得性，为地方饮食方式提供了物质基础（Heikonen et al., 2025）。文化规范包括地方习俗、宗教信仰和饮食禁忌，加上人口流动和贸易网络，通过影响饮食知识的传播、食材来源和烹饪实践的交换，进一步塑造了食材的选择、加工和搭配（Arcadu et al., 2025; Hanazaki et al., 2023）。通过这些过程，不同地区逐渐形成了各具特色的菜品体系和烹饪传统，并在长期饮食实践中积累了关于食材属性、食材搭配原则和食用场景的经验知识（Almansouri et al., 2022）。系统性地考察这一经验知识中所嵌入的功能属性及其地域差异，有助于深化对区域饮食文化的理解。

以往关于区域饮食文化及其地域差异的研究主要沿两条路径展开，一条属于文化地理学，另一条属于营养学与公共卫生领域（Hu et al., 2024）。文化地理学方面的研究将食物置于基于地方的食物系统中，强调食物生产、流通和消费实践的空间嵌入性，并考察环境资源、历史进程和社会关系如何共同塑造饮食文化的形成与分化（Jonsson et al., 2024; Yayla and Günay Akta?, 2021）。例如，Amo（2024）在对意大利阿布鲁佐地区一个慢食乳制品社区的研究中发现，食物的地方性特征通过生产者、社会行动者和食物传统之间的互动网络得以显现。

相比之下，营养学与公共卫生方面的研究则从营养素摄入和饮食模式等维度比较区域饮食特征，并考察其与健康结局的关联（Zhao et al., 2022）。例如，Xiao等人（2021）在中国多民族队列中识别出具有地理分异的饮食模式，发现这些模式与高血压和代谢综合征的风险存在不同的关联。Mente等人（2023）进一步表明，在多国人群中，较高的健康饮食评分与较低的心血管疾病和死亡率风险相关。

随着数据科学的进步，计算美食学为饮食文化研究引入了一种新的量化范式（Bagler and Goel, 2024）。对菜谱和食材数据的结构化分析可以揭示食材共现模式、风味搭配以及不同菜系间的结构差异（Zhou et al., 2024）。例如，Caprioli等人（2025）分析了全球23个菜系的食材共现网络，识别出不同的食材组合结构和烹饪特征。这些研究推进了区域饮食文化的量化比较，但其分析维度仍主要集中在食材类型、组合关系、风味化合物和营养成分等方面（Herrera, 2021）。传统饮食知识中赋予食物的功能属性及其地域差异，尚未得到系统性的量化和比较。

中医饮食知识通过四气五味、归经和功效等概念来描述食材，这些概念共同构成了一套相对系统的术语体系，为食材功能的分类和表征提供了统一框架（Yao et al., 2023）。养补、清热等功能类别不仅可用于描述单个食材的传统功效，还可整合菜品中多种食材的功能信息，从而为菜系级功能画像的量化分析提供了方法基础（Min et al., 2022）。然而，相关功能信息大多嵌入在非结构化文本中，限制了其在大规模样本和区域比较分析中的定量应用。近年来，大语言模型在领域特定文本的语义理解与信息提取方面展现出良好潜力，为将功效描述转化为基于标准化功能定义的结构化多标签功能信息提供了可行手段（Dagdelen et al., 2024; Sha et al., 2025）。

因此，本研究聚焦于中国八大菜系的经典菜品，开发了一套涵盖15项中医食补功能的量化框架。采用大语言模型辅助的方法对食材功能文本进行多标签映射，并使用盲法专家标注和独立的外部验证数据集分别评估食材-功能映射的可靠性和菜系级功能画像的跨来源可重复性。在此基础上，本研究比较了八大菜系的功能组成和菜系内异质性，并考察了15项功能的空间分异及其与自然环境变量之间的空间关联。所构建的框架将非结构化菜谱中嵌入的传统饮食知识转化为可比较的多维功能画像，为区域饮食文化及其传统食补功能的量化比较提供了一种新的分析路径。

**各节片段**

**研究范围与空间设置**

中国大陆拥有高度多样的自然环境，各地饮食文化在长期历史演进中形成了显著差异。这种多样性为跨菜系功能画像的比较提供了广阔的时空背景（Zhang and Ma, 2020）。本研究聚焦于鲁菜、苏菜、浙菜、徽菜、闽菜、粤菜、湘菜和川菜，其主要文化关联区域包括山东、江苏、浙江、安徽等地。

**功能映射的可靠性、跨来源验证与抽样稳健性**

盲法专家标注显示，评分者间一致性Fleiss' κ为0.901。以专家共识为参考标准，最终的食材-功能矩阵的Cohen's κ为0.881，总体一致率为96.40%。Micro-Precision、Micro-Recall、Micro-F1和Macro-F1分别为0.980、0.836、0.903和0.884，表明评分者间一致性高，且最终食材-功能矩阵与专家共识高度吻合。

**菜系间功能分异及其跨来源可重复性**

八大菜系呈现出基于共同功能基础的差异化功能配置。养补功能总体上保持在较高水平，而其他功能在不同菜系间的相对水平和菜品内分布则存在差异。这表明菜系间的功能分异主要体现在多种功能的不同配置组合上，而非单一功能的简单有无（Caprioli et al., 2025）。综合LQ分析进一步证实了这一模式。

**结论**

本研究基于食材用量和多标签功能映射构建了菜系级功能画像，揭示了八大菜系在共同功能背景下的差异化配置，以及各功能在菜品层面和大尺度空间格局上的变异。主要功能结构在独立菜谱数据集中展现出高度跨来源一致性，在自助法重抽样下也基本保持稳定。环境关联分析仅发现与少数自然环境变量存在有限的关联。

**CRediT作者贡献声明**

王晓：指导、项目管理、资金获取、数据管理。王宇：写作—审阅与编辑、写作—初稿、可视化、验证、调查、形式分析、数据管理。王家学：指导、资源、项目管理、资金获取。

**未被引用的参考文献**

中国药典委员会, 2025; 新东方烹饪教育, 2023b; 新东方烹饪教育, 2023c; 新东方烹饪教育, 2023d; 新东方烹饪教育, 2025a; 新东方烹饪教育, 2025b; 新东方烹饪教育, 2025c; 新东方烹饪教育, 2025d。

**利益冲突声明**

作者声明不存在任何已知的竞争性经济利益或个人关系可能对本研究有所影响。

**数据可用性声明**

支持本研究的数据分析代码和验证材料可在公开GitHub仓库中获取，地址为：https://github.com/wywy991027-gif/Data-and-code。详细的记录级数据可根据合理请求向通讯作者获取。

**伦理声明**

专家验证仅涉及自愿的专业标注。所有专家均被告知研究内容并自愿参与。仅收集匿名标注数据，不涉及患者、人体生物样本、临床干预或敏感个人信息。

**生成式人工智能使用声明**

作者使用DeepSeek-V3辅助完成语义解析和中医功能映射（第3.2.2节）。所有输出均经过专家审阅，作者对本论文内容承担全部责任。

**资助声明**

本研究得到云南省旅游产业发展哲学社会科学 research base（项目编号04500205020503040）、科研孵化横向项目（项目编号01300205020516083/028）、云南省高校本科教学协会专项基础合作研究项目（项目编号202501BA070001-011）以及云南省兴滇人才支持计划（项目名称：识别与旅游利用）资助。

**作者单位**

王宇 | 王家学 | 王晓
云南师范大学 地理学部，云南 昆明 650500, 中国