Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias
Abstract
El objetivo del trabajo fue desarrollar
estándares de calidad de uva basados en atributos
físicos y químicos, capaces de predecir la
calidad del vino. Se instaló una red de ensayos
en Mendoza (Norte, Este y Valle de Uco), San
Juan (Valle de Zonda), La Rioja (Chilecito),
Catamarca y Salta (Valles Calchaquíes) (Argentina).
Se ensayaron niveles de carga de uva
(desbrote 30 y 50%, raleo 30 y 50% y testigo)
en Malbec y Syrah. En la cosecha, las uvas
fueron analizadas (tamaño baya, concentración
azucarina, pH, antocianos, catequinas, taninos,
fenoles totales) y vinificadas. Los vinos fueron
analizados (alcohol, extracto seco, intensidad
colorante, matiz, antocianos, catequinas,
taninos, fenoles totales, color polimérico) y
evaluados por un panel de degustadores.
Empleando todos las variables de los vinos,
mediante un análisis de componentes principales,
se generaron dos índices que resumieron
los atributos con mayor peso explicativo de
la variabilidad observada (80%); ellos fueron:
Riqueza Fenólica (RF, asociado a antocianos,
taninos, catequinas, fenoles totales y concentración)
y Peligro Oxidativo (PO, asociado a
pH, matiz y tonalidad percibida). No existieron
diferencias en cuanto a RF entre variedades ni
entre niveles de producción de uva. Los vinos
con RF mayor y PO menor se consideraron de
mayor calidad. Las uvas cultivadas en zonas
más frías tuvieron una mayor RF. En Malbec,
las zonas frías y los bajos niveles productivos
generaron un PO menor. Para cada variedad
se desarrollaron predictores para RF y PO del
vino. Se usó la regresión múltiple lineal paso
a paso, seleccionando las variables de la uva
con mayor poder predictivo. Se definieron las
funciones de ajuste RFpred (Malbec R2 = 80%;
Syrah R2 = 62%) y POpred (Malbec R2 = 80%;
Syrah R2 = 62%). Los índices se tradujeron en
estándares de calidad que mostraron concordancia
entre uvas y vinos. La metodología puede
ser válida para otras variedades tintas, pero
debe ajustarse para cada caso. Los estándares
permitirían asociar un precio a cada calidad y
aumentar la transparencia del mercado.The goal of the work was to develop
grape quality standards based on physical and
chemical attributes that may allow to predict
wine quality. A treatments Network was installed
in Mendoza (North, East and Uco Valley),
San Juan (Valle de Zonda), La Rioja (Chilecito),
Catamarca and Salta (Calchaquí Valleys),
(Argentina). Different crop loads were tested
(30 and 50% shoot thinning, 30 and 50% cluster
thinning and control) on Malbec and Syrah.
During harvest, grapes were analyzed (berry
size, sugar concentration, pH, anthocyanins,
catechins, tannins, and total phenols) and wine
was made with them. The corresponding wines
were also analyzed (alcohol, dry matter, color
intensity, shade, anthocyanins, catechins,
tannins, total phenols, and polymeric color)
and evaluated by a panel of wine tasters.
By PCA (Principal Component Analysis) two
indexes were generated. These indexes summarized
the attributes that better explained the
observed variability (80%). The indexes were
denominated Phenolic richness (RF, associated
to anthocyanins, tannins, catechins, total
phenols and concentration) and Oxidative
threat (PO, associated to pH and hue). There
were not differences in RF between varieties
or crop levels. Wines with high RF and low
PO were considered the most valuables. Cold
climate zones had higher RF than hot ones.
In Malbec, cold climate zones and low crop
level promoted low PO. Predictors of RF and
PO in wine were developed for each cultivar.
In order to select the most predictive variables,
step wise Multiple Linear Regression was
used. The adjustment functions RFpred (Malbec
R2 = 80%; Syrah R2 = 62%) and POpred (Malbec
R2 = 80%; Syrah R2 = 62%) were defined.
The indexes, translated to quality standards,
showed agreement between grapes and wines.
The methodology may be valid for other
red cultivars, but needs to be adjusted for each
case. The standards will allow associations
between prices and qualities and also permit
achieving a more transparent market.Fil: Vila, Hernán.
Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (Argentina). Estación Experimental Agropecuaria Mendoza.Fil: Paladino, Silvia.
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ciencias Enológicas y AgroalimentariasFil: Nazrala, Jorge José Bautista.
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ciencias Enológicas y AgroalimentariasFil: Galiotti, Hugo.
Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Departamento de Ciencias Enológicas y Agroalimentaria
