La técnica permitirá al viticultor escoger la fecha de vendimia con una mayor información, clasificar las uvas según su calidad y modular la evolución de los compuestos aromáticos a lo largo de la maduración

Determinar el momento ideal de la vendimia de manera rápida y eficiente es crucial para obtener uvas de alta calidad y aprovechar al máximo sus compuestos aromáticos durante la elaboración del vino. En este contexto, una tesis doctoral realizada en la Universidad de La Rioja propone una nueva técnica analítica que podría implementarse en un solo dispositivo. Esta técnica permitiría a los viticultores prever el momento en que las bayas alcanzan su plenitud aromática, contribuyendo así a la producción de vinos de mayor calidad.

La autora de la tesis, Sandra Marín San Román, ha obtenido el título de doctora por la Universidad de La Rioja con su trabajo titulado ‘Puesta a punto de un nuevo método de análisis instrumental por GC-MS y desarrollo de nuevas metodologías basadas en técnicas espectrales para la estimación de la composición aromática varietal de la uva’, obteniendo la calificación de sobresaliente ‘cum laude’.

La tesis aborda el desafío que enfrentan los viticultores al carecer de un método rápido y no invasivo para realizar análisis rutinarios en tiempo real que les permitan conocer la composición aromática de las uvas durante su maduración. Contar con esta información sería fundamental para tomar decisiones relacionadas con las prácticas vitícolas, la fecha de la vendimia y la clasificación de la uva según su calidad aromática.

La doctora explica que, actualmente, la determinación de la fecha de vendimia se basa en la madurez industrial-tecnológica de la uva, medida por su contenido de azúcares (ºBrix). Sin embargo, los compuestos aromáticos, que tienen una relación más significativa con la calidad final del vino, requieren una estimación de su madurez aromática en las bayas de manera rápida. Esto permitiría a los viticultores elegir la fecha adecuada de vendimia y clasificar las uvas según sus calidades, así como llevar a cabo prácticas vitícolas para modular la evolución de estos compuestos a lo largo de la maduración de la baya.

La investigación cobra relevancia en el contexto del cambio climático, que ha intensificado el desequilibrio entre la madurez industrial y las madureces fenólica y aromática de la uva. El aumento de las temperaturas y la disminución de las precipitaciones afectan la evolución de los compuestos aromáticos y fenólicos, siendo esenciales para la calidad final del vino.

La tesis propone un enfoque innovador al utilizar técnicas espectrales como la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS) y la imagen hiperespectral (HSI) para estimar la composición aromática de las uvas de forma rápida y no invasiva. Estas técnicas se centran en las variedades de uva Tempranillo y Tempranillo blanco, aunque son aplicables a otras variedades, diferenciando entre blancas y tintas.

Marín optimiza técnicas de extracción de compuestos volátiles en mosto y realiza medidas espectrales de 240 muestras de uvas, obteniendo resultados que certifican la eficacia de las técnicas de infrarrojo cercano e imagen hiperespectral. Estas permiten diferenciar y cuantificar la concentración de compuestos volátiles y azúcares a lo largo de la maduración de las variedades Tempranillo Blanco y Tempranillo.

La investigadora confía en que los resultados sean accesibles para todos los viticultores y se utilicen de manera generalizada, similar al refractómetro para medir ºBrix. Sin embargo, reconoce que aún queda trabajo por hacer, incluyendo ensayos en campo y la incorporación de un mayor número de muestras para construir modelos más robustos.

La investigación, llevada a cabo en el Departamento de Agricultura y Alimentación de la UR como parte del programa de Doctorado en Enología, Viticultura y Sostenibilidad, se ha desarrollado bajo la dirección de Teresa Garde Cerdán, del Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino, y los profesores de la Universidad de La Rioja María Paz Diago Santamaría y Juan Fernández Novales.

 

 

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