Iprogressi nella qualità dell'uva e del vino in ... - Ermes Agricoltura

More documents

Recommendations

Info

I PROGRESSI NELLA QUALITÀ DELL’UVA E DEL VINO IN EMILIA-ROMAGNA Capire i gusti dei consumatori attraverso l’analisi sensoriale ■ GIUSEPPINA PAOLA PARPINELLO ■ LUCA PASINI, ANDREA VERSARI Dipartimento di Scienze degli Alimenti, Università di Bologna analisi sensoriale riveste un ruolo fon- L’ damentale nella valutazione dei prodotti agroalimentari, incluso il vino. Sebbene le misure strumentali abbiano raggiunto un notevole sviluppo in termini di accuratezza e precisione, tali metodiche non consentono di descrivere le relazioni tra i diversi componenti e gli effetti che essi avranno sulla percezione sensoriale e sull’accettabilità da parte del consumatore. Sono molti gli obiettivi che si possono raggiungere con un test sensoriale, a partire dall’identificazione di una semplice differenza tra campioni fino alla definizione di un profilo quali-quantitativo che permetta di caratterizzare in maniera completa un vino. I test sensoriali qualitativi (ad esempio triangolare, confronto a coppie, duo-trio) e Fig. 1 - Effetto delle variabili esplicative (parametri analitici) sul modello. quali-quantitativi (ad esempio ranking) maggiormente impiegati offrono una rapida e semplice interpretazione dei risultati attraverso la consultazione di tabelle predefinite,ma il loro limite è quello di non definire le relazioni tra parametri analitici e sensoriali. Per questo motivo si sta sempre più delineando l’importanza dell’impiego di strumenti statistici multivariati (sensometria) finalizzati alla ricerca delle relazioni tra parametri chimici e sensoriali, che possono fornire preziose informazioni sulla preferenza dei consumatori e suggerire eventuali interventi di processo migliorativi. Riportiamo due esempi di applicazione di analisi multivariata alla predizione di caratteristiche sensoriali dei vini e all’individuazione dei parametri analitici che possono guidare la scelta dei consumatori. COME PREVEDERE IL LIVELLO DI ASTRINGENZA DEI VINI Un aspetto importante nello sviluppo di nuovi prodotti è la capacità di predirne le caratteristiche peculiari (sensoriali o chimiche) analizzando altri parametri di più facile determinazione. A tale scopo ci si può servire di un modello statistico chiamato Partial least squares regression (PLS). Cinque vini sono stati analizzati in laboratorio (pH, acidità, pigmenti polimerici, tannini totali, (-) epicatechina, (+) catechina e antociani monomeri totali) e sottoposti alla valutazione del livello di astringenza da parte di un gruppo di assaggiatori esperti. Occorreva verificare, sulla base delle informazioni fornite dai dati chimici (variabili esplicative), la possibilità di costruire un modello lineare in grado di predire l’astringenza del vino. Una prima analisi dei risultati consente di identificare le variabili esplicative che contribuiscono maggiormente al modello (figura 1). Queste sono i pigmenti polimerici, tannini e monomeri totali che presentato elevati livelli di Vip (livello di importanza della varia- Fig. 2 - Predizione dell’astringenza del vino mediante PLS. 37
ile nella proiezione). Nessun effetto risulta avere, invece, l’acidità totale. La bontà del modello (R 2 : 0,890) dimostra che c’è una stretta relazione tra i parametri analitici considerati (specialmente contenuto in tannini e pigmenti polimerici) e l’astringenza rilevata dagli assaggiatori esperti (figura 2). Dall’analisi dei soli parametri chimici nelle varie fasi di vinificazione-affinamento è possibile prevedere, con una buona approssimazione, il livello di astringenza dei vini. I PARAMETRI CHE GUIDANO LE SCELTE D’ACQUISTO In molti casi non è sufficiente stabilire qual è il prodotto preferito o se gli assaggiatori siano unanimi nell’esprimere un giudizio di piacevolezza o accettabilità. Sebbene siano considerazioni importanti, è determinante che il produttore conosca già dai primi momenti della produzione quali caratteristiche sensoriali guidano la scelta del consumatore. In questo contesto, inoltre, non è sufficiente stabilire il ruolo di un singolo attributo nella scelta del prodotto,ma è fondamentale definire per ogni attributo il livello di intensità in grado di migliorare il giudizio di piacevolezza. Ad esempio, pur conoscendo l’importanza del colore nella scelta di un vino,ciò non pre- 38 Fig. 3 - Mappa delle preferenze espresse dai 3 gruppi di assaggiatori. suppone che il prodotto preferito sia quello con la maggiore intensità colorante (“più” non è sempre “meglio”).La relazione tra “piacevolezza” e “caratteristica sensoriale” nei prodotti agroalimentari, infatti, non è di tipo lineare, ma viene rappresentata con una tipica curva a “U rovesciata”. UN’INDAGINE STATISTICA PER INDIVIDUARE LE PREFERENZE Per dimostrare l’importanza di tale modello, 100 consumatori hanno formulato un giudizio di piacevolezza su cinque vini (v_1-v_5). Attraverso l’impiego della mappa di preferenza interna (Pref Map,figura 3) è stato possibile definire se alcuni parametri analitici riconducibili alla vista e al gusto (pH, densità ottica (DO) 280, 420 e 520 nanometri e intensità colorante) abbiano un peso sulla scelta del consumatore. Il metodo statistico impiegato è altamente versatile e presenta ampi campi di applicazione,perché consente di stabilire le relazioni tra giudizi di preferenza con aspetti chimico-fisici,sensoriali (giudizi formulati da un panel di esperti) ed economici del prodotto in esame. Secondo i risultati della Pref Map i consumatori oggetto di indagine possono essere segmentati in tre gruppi. Il gruppo 3 è il più rappresentativo, annoverando al suo inter- no il 61% dei consumatori. Per questo gruppo il campione v_2 è il preferito, seguito dal campione v_4. Al contrario, il vino v_5 occupa l’ultimo posto nella scala delle preferenze. I gruppi 1 (15%) e 2 (24%) costituiscono una quota marginale della popolazione intervistata e danno risposte alquanto contrastanti tra loro:infatti se il gruppo 1 preferisce il campione v_2, quest’ultimo per il gruppo 2 presenta la gradevolezza minore (i giudizi contrastano prevalentemente per i campioni v_2, v_3 e v_4). L’analisi delle relazioni tra vini e parametri analitici (figura 4) evidenzia che il campione preferito dal 76% dei consumatori (gruppi 1 e 3) è caratterizzato da elevate assorbanze a 280, 420 e 520 nm e da un pH di 3,5. Per l’85% dei consumatori (gruppo 2 e 3) al secondo posto si colloca il campione v_4, caratterizzato da un’elevata tonalità. Solo il 24% degli intervistati (gruppo 2) ritiene che il campione migliore sia v_3. Quest’ultimo, assieme ai campioni v_1 e v_5, si caratterizza per una scarsa colorazione,tonalità e bassi valori di pH. La sensometria, attraverso l'applicazione di metodi statistici avanzati, fornisce preziose informazioni sulla qualità sensoriale dei vini, utili a prevedere l'accettabilità da parte del consumatore e migliorare le modalità di produzione. ■ Fig. 4 - Relazione tra vini e parametri strumentali che li caratterizzano.
Page 1 and 2: ASSESSORATO AGRICOLTURA ATTIVITÀ I
Page 3 and 4: INDICE Prefazione UN SETTORE CAPACE
Page 5 and 6: Interventi in verde: come eseguirli
Page 7 and 8: luminosi,grazie ad un maggiore accu
Page 9 and 10: Foto Arch. Dca-Unibo Foto 2. Il vig
Page 11 and 12: Foto Arch. Dca-Unibo di gemme,risul
Page 13 and 14: Suolo Case Basse Monte Po Vicobaron
Page 15 and 16: qualitative ottenibili attraverso l
Page 17 and 18: La viticoltura di precisione miglio
Page 19 and 20: proximal sensing quando lo strument
Page 21 and 22: Foto Arch. Cantine Riunite Macchina
Page 23 and 24: Foto Pezzi 24 Fig. 1 - Esempio di u
Page 25 and 26: Foto Pezzi costoso, ma non è facil
Page 27 and 28: Vitigni autoctoni: Veruccese e Vern
Page 29 and 30: to e antociani e con un colore più
Page 31 and 32: Per i vitigni Coda di Volpe e Pigno
Page 33 and 34: to proposto ed autorizzato dall’O
Page 35: Tesi D.O. 420 nm D.O. 420 nm (55°C

Iprogressi nella qualità dell'uva e del vino in ... - Ermes Agricoltura

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?