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El efecto del terroir en la calidad de la uva y su clasificación mediante tecnología NIRS y el análisis quimiométrico

Las condiciones ambientales y del suelo, conocidas como efecto terroir, ejercen influencia en el desarrollo de la uva. En los últimos años, la tecnología del espectro infrarrojo cercano (NIRS) ha demostrado numerosas ventajas sobre otras técnicas tradicionales para el análisis cualitativo y cuantitativo de la uva. El objetivo de este estudio es utilizar un enfoque quimiométrico para analizar los datos obtenidos mediante la metodología NIR y determinar si el método PLS-DA es capaz de clasificar adecuadamente las muestras de uva según su terroir correspondiente. Además, mediante análisis estadísticos ANOVA de varios parámetros relacionados con el peso y la composición, se busca identificar las diferencias entre las muestras de cada terroir (entre grupos). Para ello se recolectaron alrededor de 160 bayas de Tempranillo en 2019 de los terroirs 1, 2, 4 y 11, y se tomaron medidas de reflectancia (NIR), textura, peso y contenido de azúcar. Utilizando los datos obtenidos, se realizaron los análisis descritos y se observó una buena clasificación de las muestras de los terroirs 4 y 11 mediante PLS-DA utilizando el pretratamiento de datos NIR de 1ª Derivada + Centrado (MC), con una sensibilidad de clase del 98% y 92%, respectivamente. El análisis ANOVA reveló diferencias significativas en todas las muestras de diferentes terroirs, destacando particularmente las muestras provenientes del terroir 4, que presentaron valores medios inferiores. Estos resultados indican que la tecnología NIR, junto con la quimiometría, puede clasificar correctamente muestras de naturaleza diferente y que el efecto terroir influye en las características finales de la uva.

Environmental and soil conditions, known as the terroir effect, influence grape development. In recent years, near infrared spectroscopy (NIRS) has demonstrated numerous advantages over other traditional techniques for qualitative and quantitative analysis of grapes. The objective of this study is to use a chemometric approach to analyze the data obtained using NIR methodology and to determine whether the PLS-DA method is able to adequately classify grape samples according to their corresponding terroir. In addition, by means of ANOVA statistical analyses of various parameters related to weight and composition, we seek to identify the differences between samples from each terroir (between groups). For this purpose, around 160 Tempranillo berries were harvested in 2019 from 4 different terroirs (1, 2, 4 and 11) from a vineyard located in Olite, Navarre.Then, reflectance (NIR), texture, weight and sugar content measurements were taken. Using the data obtained, the analyses described above were performed and a good classification of the samples from terroirs 4 and 11 was observed by PLS-DA using 1st Derivative + Centering (MC) NIR data pretreatment, with a class sensitivity of 98% and 92%, respectively. ANOVA analysis revealed significant differences in all the samples from different terroirs, particularly highlighting the samples from terroir 4, which presented lower mean values. These results indicate that NIR technology, together with chemometrics, can correctly classify samples of different nature and that the terroir effect influences the final characteristics of the grape.