29/2/16

La evaluación sensorial

La nueva evaluación sensorial
Papel del análisis sensorial en enología
Juan Cacho Laboratorio de Análisis del Aroma y Enología
Universidad de Zaragoza
http://laae.unizar.es/
Los recursos dedicados a aumentar el conocimiento de las ciencias de la vida han impulsado el desarrollo de la instrumentación analítica ante la demanda de aparatos que permitan la determinación de sustancias inorgánicas y orgánicas a niveles de ultratrazas y con especificidad alta. Para ello, además de cambios en los diseños de los instrumentos y en los fundamentos científicos de sus operaciones, ha sido necesario desarrollar programas informáticos que recopilen, almacenen y traten las señales generadas por el hardware con una velocidad adecuada.
Esta instrumentación, evidentemente, no se ha circunscrito únicamente a los estudios mencionados, sino que ha pasado a otras ramas de la ciencia entre las que no podría faltar la enología. Centrándonos en la composición del vino, en su aroma y sabor, encontramos que el número de sustancias que aparecen en la bibliografía supera las 1000 y es normal que la oferta analítica de laboratorios especializados incluya más de 50 de estos compuestos de los que se conoce su olor individual.
La aplicación de programas estadísticos a los datos analíticos nos ha permitido diferenciar vinos de distintas denominaciones de origen (DO), terroir, variedades, elaboraciones y, en combinación con datos sensoriales, nos ha señalado qué compuestos o mezcla de compuestos inducen a determinadas notas aromáticas, gustativas o táctiles.
Sin embargo y a pesar de todo esto, a la vista de los resultados de un análisis de aromas, ningún enólogo será capaz de decir a qué huele ese vino, aun cuando alguna de las sustancias analizadas, como por ejemplo el etil-fenol, esté a niveles muy superiores a su umbral de detección y ni siquiera existe un índice que, a semejanza del IPT, nos permita conocer la intensidad aromática de un vino. En esto el vino se diferencia de otras materias –como el cemento, el acero o nuestra propia sangre– en que valores analíticos anómalos significan claramente una falta de calidad o una falta de salud.
La razón de esta diferencia estriba en que, en las materias citadas, conocemos el efecto que produce la alteración de los contenidos de los parámetros analizados en relación con un intervalo dado, mientras que en el vino desconocemos ese efecto.
Ante este panorama, al enólogo no le ha quedado más remedio que recurrir a lo más tradicional de su trabajo para evaluar la calidad de su producto, a la cata, esto es, al análisis sensorial. Y a los investigadores cambiar su filosofía de trabajo para poder seguir avanzando. Para ello han tenido que añadir a las clásicas preguntas: ¿qué contiene y en qué cantidad? la de ¿qué efecto sensorial produce en el vino la modificación de su composición? Para esto han utilizado los tests de reconstrucción (esto es, hacer una mezcla sintética con todos los componentes activos aromáticos o gustativos a las concentraciones del análisis), de omisión(hacer una reconstitución pero eliminando algún o algunos componentes) y de adición (hacer una reconstitución con algún componente a concentración superior a la analítica) y estas disoluciones las han comparado sensorialmente con el vino objeto de estudio.
Consecuencia de este trabajo ha sido descubrir que en el vino hay unos aromas base que se comportan en su mezcla como una solución tampón con relación al pH, es decir, que no cambia su aroma por aumento moderado de la concentración de sus componentes o por la eliminación de alguno de ellos. También que para romper ese tampón y cambiar el aroma se necesita el concurso de un compuesto impacto o de una familia de compuestos de olor similar.
.«Se ha demostrado que existen compuestos antagónicos y otros que actúan de forma aditiva o sinérgica y que la composición no volátil del vino tiene un efecto decisivo en la percepción de su aromas.»
«
Por otra parte se ha demostrado que existen compuestos antagónicos y otros que actúan de forma aditiva o sinérgica y que la composición no volátil del vino tiene un efecto decisivo en la percepción de su aroma. Por supuesto, también que determinadas sustancias, los defectos, arruinan el aroma de un vino y no porque desaparezcan los componentes positivos de su aroma, sino porque el defecto no nos permite percibirlos.
Todo este bagaje de conocimientos no se tendría si no se trabajase con el análisis sensorial. Es de justicia reconocerlo. Desde los tratados de Rose Marie Pangborn, el análisis sensorial ha evolucionado mucho, y se ha convertido en una disciplina con base científica reconocida.
El panel de cata puede (y debe) funcionar como un instrumento analítico más y sus datos tratarse estadísticamente y combinarse con los del análisis químico. Sin embargo, el análisis sensorial normalmente es largo y la fatiga de los catadores impide analizar muchas muestras.
Con objeto de solucionar ese problema, durante los últimos años se ha trabajado mucho en buscar una orientación diferente, más sencilla, a la técnica del análisis, no para sustituirlo, sino para aplicarlo en los casos en que no sea necesaria, por ejemplo, una descripción minuciosa de las características del vino. En este monográfico de ACE Revista d’Enologia se expone una serie de técnicas sensoriales muy interesantes, que en algunos casos, permiten trabajar con personas no entrenadas específicamente para describir los vinos.


24/2/16

Caracterización organoléptica de vinos mediante nuevos métodos de análisis descriptivos

María-Pilar Sáenz-Navajas,1 Purificación Fernández-Zurbano,2 Vicente Ferreira,1 Juan Cacho1 y Dominique Valentin31 Laboratorio de Análisis del Aroma y Enología (LAAE), Departamento de química analítica. Universidad de Zaragoza. Instituto agroalimentario de Aragón (IA2). Unidad Asociada al Instituto de Ciencias de la Vid y el Vino (ICVV). Zaragoza, España
2 Departamento de Química, Universidad de La Rioja. Instituto de Ciencias de la Vid y el Vino (ICVV), Logroño, España
3 Centre des Sciences du Goût et de l´Alimentation, CNRS – INRA-UB, Dijon, Francia
La evaluación sensorial de alimentos es una disciplina científica que evoca, mide, analiza e interpreta la respuesta sensorial, que productos con diferentes propiedades generan, en distintos grupos de personas. De manera global podemos dividir estas respuestas en: a) hedónicas/afectivas, b) emocionales y c) analíticas. El objetivo principal de medir la respuesta hedónica/afectiva es conocer la preferencia o aceptabilidad de un producto por parte de un conjunto de consumidores. La importancia de medir la respuesta emocional, que genera un producto en el consumidor, reside en su potencial para diferenciar productos del mercado con propiedades organolépticas, estética y precios similares, pero que son capaces de generan diferentes emociones en el consumidor. El tercer grupo de respuestas se refiere a las puramente analíticas y se pueden clasificar en pruebas discriminatorias (por ejemplo, pruebas triangulares, dúo-trío, pruebas por parejas…) y descriptivas. Estas últimas permiten obtener de manera objetiva perfiles sensoriales precisos y describir las diferencias y semejanzas de una gran variedad de alimentos, entre los que se incluye el vino. Las técnicas de análisis descriptivo se suelen basar en las respuestas generadas por un conjunto de jueces entrenados, que actúan a modo de instrumento de medida. El análisis descriptivo convencional requiere disponer de un mínimo de entre 8 y 12 jueces entrenados y el uso de estándares de referencia para cada uno de los atributos a evaluar. El uso de estos materiales les permite entender y compartir el mismo criterio de evaluación de los atributos. Estos atributos han de ser generados ad hoc para el conjunto de productos objeto de estudio. La medida de la intensidad de estos se realiza mediante el uso de escalas cuantitativas, que pueden ser o bien continuas o bien discretas, pero en todo caso oscilan entre el nivel de «ausencia» o «muy baja» intensidad hasta «muy alta» intensidad para un atributo dado.
.«La hipótesis de los nuevos métodos se basa en que los consumidores, sin ser jueces entrenados, son capaces de describir los productos de una manera efectiva.»
«
Aunque el análisis descriptivo convencional ha sido hasta el momento la metodología sensorial más utilizada en la industria alimentaria, en la actualidad existe una tendencia en el uso de metodologías rápidas que permiten obtener mapas descriptivos en menor tiempo y con una inversión económica más reducida.1,2
Estas metodologías reducen e incluso prescinden de las etapas de selección y entrenamiento de panelistas, que son las más costosas. En estas se trabaja con la hipótesis de que los consumidores (jueces no entrenados) son capaces de describir los productos de una manera efectiva.
Debemos tener en cuenta que el empleo de estas metodologías rápidas puede ser muy útil a la hora de resolver muchos problemas sensoriales; sin embargo, es cierto que estas no pueden sustituir totalmente al análisis descriptivo convencional. De manera, que es importante valorar las ventajas y desventajas que ofrecen ambos tipos de estrategias a la hora de abordar cualquier prueba sensorial.
De acuerdo con  Valentin y colaboradores,1 estos métodos pueden clasificarse en tres grandes familias en base a las respuestas dadas por los jueces:
- respuestas de similitud entre productos,
- respuestas verbales, y
- respuestas de comparación con una referencia. 
Para una explicación detallada de los mismos recomendamos leer las revisiones de Valentin et al.1 y Varela y Ares.2 Por razones de espacio, en este artículo nos vamos a centrar en los dos primeros tipos de métodos y su aplicación en la descripción de vinos. En lo que se refiere a los métodos de comparación con referencia como Posicionamiento Sensorial Polarizado (PSP) y Pivot® se recomienda leer los siguientes artículos de Thuillier y Teillet.3,4
Métodos basados en respuestas de similitud
Estos métodos consisten en clasificar el conjunto de vinos a evaluar en diferentes grupos sobre la base de su similitud y/disimilitud. Todas las muestras han de presentarse simultáneamente, para que los jueces puedan compararlas. El objetivo es evaluar cada muestra de una manera holística e integral, sin recurrir a la verbalización, para así medir el grado de similitud entre vinos. El número mínimo de participantes para realizar estas pruebas ha de oscilar entre 20-30 para obtener resultados robustos y conseguir poder estadístico. La principal ventaja de estas técnicas es que no es necesario un entrenamiento de los jueces en atributos concretos, ya que evalúan las propiedades del vino de una manera holística. Esto hace que este tipo de pruebas sea muy útil emplearlas con profesionales del mundo del vino, ya que conocen muy bien el producto, están acostumbrados a la tarea de evaluar y clasificar los vinos, aunque es habitual que no exista consenso entre ellos a la hora de verbalizar las sensaciones que perciben.
Los métodos más populares son la prueba de agrupación libre (o free sorting task) y mapa proyectivo(Napping®).
Prueba de agrupación libre (o free sorting task)
La prueba de agrupación libre (fig. 1) consiste en una única sesión en la que se les pide a los participantes que agrupen los vinos en grupos de acuerdo a la similitud sensorial entre las muestras. Los participantes pueden hacer tantos grupos como deseen e incluir en cada grupo tantos vinos como crean conveniente. Los resultados se recopilan en una matriz de coocurrencia, que representa el número de veces que cada par de vinos se han agrupado juntos. Esta matriz de distancias se somete a un análisis estadístico denominado escalado multidimensional (Multidimensional scaling o MDS), que se trata de una técnica de representación espacial, con la que se visualiza sobre un mapa de 2 o tres dimensiones un conjunto de estímulos, en nuestro caso los vinos, como el que se puede observar en la figura 1.
 
Figura 1. Diagrama de la prueba de agrupación libre con etiquetas (descripción de los grupos establecidos)
[Clique sobre la imagen para ampliar]
Una vez que los participantes han formado los grupos de copas sobre la mesa, se les puede pedir que pongan etiquetas a los grupos describiéndolos con 2-3 atributos para poder disponer de una descripción basta de los vinos evaluados tal y como se puede observar en la figura 1. Con el fin de que la frecuencia de citación de los atributos empleados sea mayor, resulta interesante aportar una lista de atributos preestablecida y restringir el uso a estos en la medida de lo posible.5Para el tratamiento de estos datos, se asume que todas las muestras pertenecientes a un mismo grupo están asociadas con los mismos atributos. De manera, que se generará una matriz que contenga las frecuencias de los atributos para cada muestra (vinos en filas y los atributos en columnas). Al tratarse de datos discontinuos, el análisis multidimensional más adecuado para tratar esta matriz será el análisis de correspondencias (CA).
Prueba de mapa proyectivo (Napping®)
....
.......
Tabla 1. Ejemplo de formato de tabla derivada del mapa proyectivo (Napping®) para n jueces 
[Los valores de X e Y corresponden a las posiciones (coordenadas) de las muestras en el mantel].
. .

La prueba de mapa proyectivo (fig. 2) consiste en una única sesión en la que se les pide a los participantes que coloquen los vinos sobre un mantel de dimensiones 60 x 40 cm (en francés mantel es nappe y de ahí que se conozca también como napping)de acuerdo con la similitud y/ disimilitud sensorial entre las muestras. De manera que vinos con propiedades sensoriales similares se situarán cerca en el plano (o mantel) y por el contrario, muestras diferentes se situarán alejadas. Las coordenadas (X, Y) para cada vino y participante (medidas habitualmente en cm como se muestra en la figura 2) se recopilan en una matriz (tabla 1) que se somete a un análisis estadístico denominado análisis factorial múltiple (MFA), para generar un mapa sensorial de dos dimensiones tal como el que se muestra en la figura 2.
Al igual que se ha anotado para la prueba de agrupación libre, una vez que han colocado las copas sobre la mesa, se les puede pedir que anoten sobre el mantel 2-3 atributos (fig. 2) para poder disponer de una descripción basta de los vinos evaluados.6 Resulta interesante aportar una lista de atributos preestablecida para que la frecuencia de citación aumente. Igualmente, estos datos se compilarán en una matriz de frecuencias de citación (vinos en filas y atributos en columnas), con la que se podrá calcular un análisis de correspondencias (CA) para obtener un mapa descriptivo con los atributos y los vinos.
 

Figura 2. Diagrama de la prueba de mapa proyectivo o Napping®[Clique sobre la imagen para ampliar]

Métodos basados en respuestas verbales
Estos métodos permiten obtener una descripción de los vinos sin necesidad de contar con un panel entrenado, aunque si bien es cierto, que el uso de paneles entrenados o semientrenados (grupos de jueces que están habituados a participar en sesiones de análisis descriptivo con vino) facilitan la interpretación de las descripciones. Los métodos más utilizados son la descripción rápida (o flash profiling) y el método de frecuencia de citación o CATA (check-all-that-apply).
Prueba de descripción rápida (o flash profiling)
Tal como se describe en la revisión de Valentin et al.,1 esta prueba se realizarán en tres etapas (dos sesiones y una intersesión). Si los participantes son jueces entrenados, el número mínimo estaría en torno a 8-12, y este número tenderá a aumentar al disminuir el grado de entrenamiento y consenso en las descripciones.
En la primera sesión se presentan todas las muestras simultáneamente. Los jueces prueban las muestras de manera comparativa para generar todos los descriptores que consideran apropiados a la hora de discriminar entre los vinos. No se proporciona ninguna indicación/limitación del número de atributos empleados, pero sí se les pide que se centren en el uso de términos descriptivos y limiten el uso de términos hedónicos del tipo bueno, me gusta
En una segunda etapa o intercesión, el experimentador genera una lista con todos los términos citados por todos los jueces en la primera sesión, que será la que se emplee en la segunda sesión. El objetivo de esta lista global no es obtener un consenso, sino permitir a los panelistas actualizar su propia lista de términos, que lo podrán hacer: a) añadiendo a sus listas algunos términos que puedan ser relevantes, pero que no los generaron ellos mismos o b) reemplazando algunos de sus propios términos por otros que consideren más apropiados. Por último, en la segunda sesión, se recodificarán las muestras y se cambiará su orden, y los jueces ordenarán las muestras desde «baja» hasta «alta» intensidad para cada atributo seleccionado en escalas no estructuradas de 10 cm tal como se puedes observar en la figura 3.

Figura 3. Diagrama de la prueba de perfilado rápido o flash profiling[Clique sobre la imagen para ampliar]
Los datos correspondientes a la ordenación de las muestras por parte de cada juez se recopilarán generando una matriz (juez x vino), que estará formada por tantas tablas como jueces haya y cada una de las tablas tendrá los vinos en filas y los atributos utilizados por cada juez en columnas (tabla 2). Esta tabla se podrá analizar o bien mediante análisis factorial múltiple (MFA), al igual que los datos derivados del mapa proyectivo, o bien mediante análisis procruster generalizado (GPA).
Se genera, por un lado, un mapa consensual en el que se proyectan los vinos y por otro lado, un segundo mapa en el que se proyectan los atributos citados por cada juez (fig. 3). Este último mapa, debido a que cada participante usa sus propios términos para describir los vinos, en ocasiones, resulta complicado interpretarlo, de ahí que resulte interesante trabajar con paneles semientrenados (jueces que están habituados a llevar a cabo análisis descriptivos de vinos) para alcanzar mayor consenso en el empleo de los términos descriptivos.
Tabla 2. Ejemplo de tabla de datos derivada del perfilado rápido (flash profiling) para n jueces

Los valores de los atributos corresponden a la posición (orden) de las muestras en la escala para cada juez.

Método de frecuencia de citación o CATA
Este método consiste en seleccionar de una lista de descriptores (generados en otra etapa o extraídos de la literatura) todos los que los participantes consideren adecuados para describir el vino (por ejemplo como la de la fig. 4).
En principio, no se limita el número de términos que pueden seleccionar (CATA: check-all-that-apply o selecciona todo lo que corresponda). Los vinos se evalúan de uno en uno, de manera que no es necesario disponer de todas las muestras simultáneamente a diferencia de las técnicas descritas hasta ahora.
Figura 4. Lista de descriptores aromáticos empleado en CATA clasificados en términos de primer nivel (términos genéricos o familias en rojo), segundo (en azul) y tercer nivel (términos específicos en negro). [Clique sobre la imagen para ampliar]

Este método se viene aplicando últimamente con consumidores con el objetivo de disponer una descripción de los productos, incluyendo en la lista de atributos descriptores hedónicos,7 emocionales,8 o puramente descriptivos.9 En este caso, el número mínimo de participantes debería ser en torno a 50. También se ha aplicado una variante de este, denominado genéricamente como método basado en las frecuencias de citación10-12 con paneles entrenados de un mínimo de 25 jueces. En este método se propone seleccionar un máximo de 5 atributos para eliminar el «ruido» correspondiente a atributos citados pocas veces. La ventaja de este método frente al análisis descriptivo convencional, es que elimina las dificultades relacionadas con el uso de escalas de intensidad y se obtienen descripciones más detalladas de los vinos a evaluar.10
Los datos derivados de este tipo de pruebas se organizan en una tabla con los vinos en filas y los atributos en columnas contabilizando la frecuencia de citación de cada atributo por parte del conjunto de participantes. Al tratarse de datos no continuos, esta tabla se analiza mediante la técnica multivariante análisis de correspondencias (CA), que genera un mapa con los descriptores y los vinos proyectados en un plano bidimensional como el que se muestra en la figura 5.

Figura 5. Plano bidimensional derivado del análisis de correspondencias calculado con la matriz de frecuencias de citación obtenida en el análisis descriptivo CATA con un panel entrenado y restringiendo el número de atributos seleccionados a cinco.
Fuente: Obtenida de Sáenz-Navajas et al.13 [Clique sobre la imagen para ampliar]

Bibliografía
1. Valentin D., Chollet S., Lelievre M., Abdi H.: Quick and dirty but still pretty good: a review of new descriptive methods in food science. International Journal of Food Science and Technology 2012; 47: 1563-78.
2. Varela P., Ares G.: Sensory profiling, the blurred line between sensory and consumer science. A review of novel methods for product characterization. Food Research International 2012; 48: 893-908.
3. Thuillier  B., Valentin  D., Marchal  R., Dacremont  C.:  Pivot© profile: A new descriptive method based on free description. Food Quality and Preference 2015; 42: 66-77.
4. Teillet  E., Schlich  P., Urbano  C., Cordelle  S., Guichard  E.: Sensory methodologies and the taste of water. Food Quality and Preference 2010; 21: 967-76.
5. Lelièvre  M., Chollet  S., Abdi  H., Valentin  D.: What is the validity of the sorting task for describing beers? A study using trained and untrained assessors. Food Quality and Preference 2008; 19: 697-703.
6. Perrin  L., Symoneaux  R., Maître  I., Asselin  C., Jourjon  F., Pagès  J.: Comparison of three sensory methods for use with the Napping® procedure: Case of ten wines from Loire valley. Food Quality and Preference 2008; 19: 1-11.
7. Ares  G., Deliza  R., Barreiro  C., Giménez  A., Gámbaro  A.: Comparison of two sensory profiling techniques based on consumer perception. Food Quality and Preference 2010; 21: 417-26.
8. Ng  M., Chaya  C., Hort  J.:  The influence of sensory and packaging cues on both liking and emotional, abstract and functional conceptualisations. Food Quality and Preference 2013; 29: 146-56.
9. Bruzzone  F., Vidal  L., Antúnez  L., Giménez  A., Deliza  R., Ares  G.: Comparison of intensity scales and CATA questions in new product development: Sensory characterisation and directions for product reformulation of milk desserts. Food Quality and Preference 2015; 44: 183-93.
10. Campo  E., Ballester  J., Langlois  J., Dacremont  C., Valentin  D.:  Comparison of conventional descriptive analysis and a citation frequency-based descriptive method for odor profiling: An application to Burgundy Pinot noir wines. Food Quality and Preference 2010; 21: 44-55.
11. Campo  E., Do  B. V., Ferreira  V., Valentin  D.:  Aroma properties of young Spanish monovarietal white wines: a study using sorting task, list of terms and frequency of citation. Australian Journal of Grape and Wine Research 2008; 14: 104-15.
12. Sáenz-Navajas  M.P., González-Hernández  M., Campo  E., Fernández-Zurbano  P., Ferreira  V.: Orthonasal aroma characteristics of Spanish red wines from different price categories and their relationship to expert quality judgements. Australian Journal of Grape and Wine Research 2012; 18: 268-79.
13. Sáenz-Navajas  M.P., Ballester  J., Pêcher  C., Peyron  D., Valentin  D.: Sensory drivers of intrinsic quality of red wines. Effect of culture and level of expertise. Food Research International 2013; 54: 1506-18.

18/2/16

Las proteínas que impiden la retención de los taninos condensados ​​EN VINO


La adición de taninos condensados ​​(TC) exógenos al mosto o vino es una práctica común en la elaboración del vino, especialmente en los procesos que tienen que ver con la estabilización de la materia colorante y estructuración de vinos. En diferentes estudios se ha detectado una retención inexplicablemente baja y taninos variables añaden. El interés de los autores de este estudio de la Universidad de Cornell (Nueva York) es identificar los factores que afectan antes y después de la cosecha en las propiedades organolépticas de los productos agrícolas, especialmente el vino. Por lo tanto, este documento describe cómo las adiciones de vinos purificados de CT pueden llevar a la formación de un precipitado insoluble en presencia de un alto contenido de nitrógeno (presente en el mosto en dos formas distintas: inorgánicos, principalmente como amoníaco, y orgánica formada por los aminoácidos, péptidos y proteínas). Los autores realizaron el precipitado un análisis proteómico (análisis de la provisión de proteína completa, incluyendo sus modificaciones) e identificar diversas clases de moléculas asociadas con la patogénesis, que participan en las respuestas defensivas a las plagas. Este documento define la ecuación de la reacción de tanino proteína de unión. La investigación llevada a cabo por los investigadores a aclarar la baja retención de TC en algunos vinos, especialmente en interespecífica y proponer una estrategia de eliminación de proteínas antes de evitar. 

Springer, LF; Sherwood, RW y Sacks, GL "Patogénesis relacionados con las proteínas del límite de la retención de tanino condensado Adiciones a los vinos tintos",  Revista de Agricultura y Química de los Alimentos  2016 Ene 23. doi: 10.1012 / acs.jafc5b04906.

16/2/16

Técnicas vitícolas.


Impacto en las propiedades del vino de cosecha tardía o helado 

El estudio realizado por investigadores en el Instituto de Agricultura y Turismo, Porec, en colaboración con la Universidad Politécnica de Rijeka, tanto bicarbonato de investigar los cambios en la composición física y química de la uva y su sabor después de un vino de cosecha tardía Gewürztraminer fría. la congelación de los cultivos en los que las uvas estaban ya maduros y recogidos con la primera helada, los vinos con una alta concentración de azúcares para el efecto sobre el grano que produce la dilatación de hielo. Los vinos producidos son sometidos, en este estudio, el análisis enzimático y cromatografía. El resultado confirma que los vinos de la helada tardía de la vendimia y la cosecha contienen más azúcares y la acidez volátil, y vinos estándar removibles. Otros compuestos detectados son glicerol y ácido glucónico. Los diferentes compuestos aromáticos monitorizados como citronelol los aromas bencenoides y fermentación permiten perfiles dibujo dependiendo del cultivo. De acuerdo con la actividad de los valores odorantes vinos aromáticos son ésteres frutales estándar más potentes, mientras que la cosecha es damascenone heladas. Este trabajo es relevante para decidir cuándo cosechar, dependiendo de los compuestos odorantes se destacan. 

Lukic, I., Radek, S.; Grozaj, N.; . Staver M. Peršuric, D: "Los cambios en la composición de aroma volátil fisicoquímica compuesto del vino Gewürztraminer y, como resultado de la cosecha tardía y el hielo,"  Química de los Alimentos  de 2016; 196: 1048-1057. doi: 10.1016 / j.foodchem.2015.10.061.

15/2/16

Envejecimiento y crianza.


virutas de roble COMPORTAMIENTO DE ORIGEN Y MANIPULACIÓN 

Este trabajo se realizó en conjunto con investigadores de la Universidad Rovira i Virgili (Tarragona), con la I + D de la tonelería francesa Radoux (Mezieres), con la Universidad de Castilla-La Mancha (Ciudad Real) y la Fundación Parque Científico y Tecnológico de Castilla la Mancha (Albacete). El objetivo de todos ellos es el estudio del origen botánico, el nivel de calcinación y de elagitaninos de contenido de roble fichas contenidas en una solución de vino modelo, para determinar su influencia en el consumo de oxígeno. Comparar la cantidad de estos polifenoles precursores de ácido elágico (polifenol que protege contra muchas plantas de luz ultravioleta, bacterias, virus y parásitos) en roble francés y americano, y observar que la primera liberación de mayores cantidades de la misma. Sin embargo, en el tostado reduce enormemente la liberación de este compuesto, que afecta directamente a las propiedades finales del vino debido a su fácil de interactuar con los componentes. Sin embargo, esta reducción de roble americano después del tostado no es tan obvio. Estos datos deben ayudar a la industria a elegir qué tipo de fichas se preocupa por el envejecimiento del vino, ya que el consumo de oxígeno está claramente relacionado con el nivel de elagitaninos de liberación. 

Navarro, M.; Kontoudakis, N.; Giordanengo, t.; Gómez-Alonso, S.; García-Romero, E.; Fort, F.; Canals, JM; Hermosín-Gutiérrez, I. Zamora, F:. "El consumo de oxígeno por las virutas de roble en el vino solución del modelo; Influencia del origen botánico, el nivel ellagitannin tostadas y contenido, "  Química de los Alimentos  de 2016; 199: 822-7.

12/2/16

Dotación sensorial.


Metodología de alto rendimiento vinos de calidad sensorial SELECCIÓN

En este artículo se describe el desarrollo de una metodología para la detección sensorial rápida y selección de vinos de alta calidad con diferentes perfiles sensoriales. Aunque el análisis descriptivo convencional era mucho metodología sensorial utilizado en la industria alimentaria, ahora hay una tendencia en el uso de metodologías de mapas descriptivos rápidos en menos tiempo y con una inversión financiera más pequeña. El estudio demuestra que la combinación de jueces entrenados y técnica rápida es más eficaz. Los autores fermentan Verdejo y Tempranillo con 50 levaduras diferentes en cada caso, en condiciones de laboratorio. Un panel profesional clasifica muestras resultantes en cinco niveles de calidad. La más alta calidad se caracteriza por un panel de semientrenado más tarde y más distintivo que estaban usando técnicas cromatográficas y olfatométricas (GC-O) .Para los autores, la combinación de pruebas de perfil con el análisis GC rápida de resultados Método preferido eficiente y sensible para distinguir los perfiles y atributos de los vinos fermentados con levadura aromáticos diferentes, que pueden representar el gran interés de la industria para optimizar el proceso de elaboración del vino.  

Sáenz-Navajas MP; Alegre, Y.; De la Fuente, A.; Ferreira, V.; García, D.; Eizaguirre, S.; Razquin, I. Hernández-Orte, P:. "Metodología sensorial dirigida a la rápida selección de calidad del sabor del vino," Revista de la Ciencia de la Alimentación y la Agricultura 2016 Ene 21. doi: 10.1002 / jsfa.7636.  

8/2/16

Control de plagas


DESAPARICIÓN DE RESIDUOS FUNGICIDAS DURANTE LA VINIFICACIÓN E IMPLICACIONES AROMÁTICAS

Este trabajo, firmado en la universidad de Vigo, analiza los efectos de cuatro fungicidas usados habitualmente para el control de enfermedades en vides y uvas durante el proceso de vinificación, con objeto de controlar su presencia y establecer su cinética de disipación. La persistencia de estos compuestos en el vino puede ser un verdadero problema para el viticultor, por su posible impacto para la salud humana (si bien el uso correcto de los fungicidas no constituye una amenaza para la salud) y el medio ambiente, aunque son los tratamientos inadecuados de los cultivos los que pueden dar lugar a residuos indeseables. Los autores obtuvieron en su estudio que en todos los casos estudiados se perdía en el proceso cerca de un 70% del fungicida, mostrando el efecto detoxificante del propio proceso de vinificación. Sin embargo, otra fuente de preocupación fue el efecto del fungicida sobre el aroma del vino; en este caso de la variedad tempranillo. Estudiaron siete odorantes propios de la variedad (fruta madura, fruta fresca, láctico, floral, picante, vinoso y herbáceo) asociados a compuestos volátiles. Los principales en tempranillo son fruta freca y madura. Pues justamente son los que registraron mayores variaciones por la presencia de determinados fungicidas en las vides (boscalida y kresoxim-metil). Dicho trabajo ayuda a tomar decisiones de tipo práctico acerca del tratamiento de plagas en vides. 

Noguerol-Pato, R.; Fernández-Cruz, T.; Sieiro-Sampedro, T.; González-Barreiro, C.; Cancho, B.; Cilla-García, D.A.; García-Pastor, M.; Martínez-Soria, M.T.; Sanz-Asensio, J. y Simal-Gándara, J.: «Dissipation of fungicides residues along winemaking, and their effects on fermentation and the volatile composition of wines»,  Journal of Agriculture and Food Chemistry 2016 Jan 25. [Epub ahead of print]

3/2/16

La fermentación maloláctica


identificación de bacterias resistentes a impacto en frío y maloláctica en la industria

estudio de las bacterias malolácticas aislado de los vinos producidos en 13 bodegas diferentes del Valle de Aosta, en Italia, con el objetivo de caracterizar las cepas prevalentes en la fermentación maloláctica 's (FML) espontáneos y detectar la aparición de cepas resistentes al frío. El análisis de los 54 aislamientos identificó 13 sitios que 8 de cada 10 cepas de O. oeni eran 2 Pediococcus damnosus resto. Las reacciones de la FML se llevan a cabo con más de una cepa a la vez, y la combinación de éstos no relacionado variedad de la uva, o la ubicación de la tienda o técnicas vitícolas aplicada. Esta observación es importante porque el objetivo de los autores de la Universidad de Milán y el Instituto Regional de Agricultura de Aosta determinar qué cepas de las cuales están actuando pueden soportar mejor las bajas temperaturas. Los investigadores encontraron que entre las cepas de O. oeni estudió, tres capaces de crecer a 10 ° C en el rango de rouge vinos petit. La conclusión de los autores es que es posible seleccionar cepas con propiedades psicrotróficas, y esto abre la posibilidad de hacer prácticas de conservación bodegas alternativas, volviendo a los ahorros de costes y manipulaciones.  

Vigentina, I.; Puerro, A.; Domeneghetti, D.; Zenato, S.; PICOZZI, C.; Barmaz, A. Foschini, R:. "Caracterización de bacterias malolácticas aisladas de los vinos y las pruebas psychrotrophy Aosta, en algunas cepas," Journal of Applied Microbiology en 2016 Ene 28. doi: 10.1111 / jam.13080.  

2/2/16

Delineación de unidades de manejo diferenciado (UMD) del viñedo e interpretación desde un punto de vista enológico

Luis Gonzaga SantestebanInés Urretavizcaya, Carlos Miranda  y  José Bernardo Royo  Departamento de Producción Agrícola 
Universidad de Navarra 
Pamplona / Iruña, Navarra
La agricultura de precisión es una disciplina relativamente nueva, cuyo alcance se limita a la gestión de los cultivos agronómicos diferenciados teniendo en cuenta la variabilidad espacial presente en el suelo en el que están. La agricultura de precisión que comenzó como una disciplina en los años noventa del siglo pasado en los Estados Unidos, mientras que su desarrollo ligado a los sistemas de seguimiento de ocurrencia de bajo costo (GPS) y sistemas de información geográfica (SIG) son puede utilizar fácilmente. La aplicación de las herramientas de agricultura de precisión a las uvas conocidos como viticultura de precisión cada vez mayor, y su desarrollo se ha retrasado por la agricultura de precisión, ya que, como cultivo fila, requiere información de teledetección es una resolución más alta, y el uso de herramientas para el procesamiento de datos más complejo de lo necesario en cultivos extensivos (Arno  et al. , 2009).
viticultura de precisión es un área de investigación donde actualmente hay mucha actividad. Los resultados de estas investigaciones están permitiendo avanzar en el conocimiento y desarrollo de tecnologías y técnicas que permiten su aplicación a nivel comercial (Tisseyre  et al. , 2007). Así podemos encontrar puestos de trabajo en muchos países, con Francia (Kazmierski  et al. , 2011; Tisseyre  et al. , 2007), España (Urretavizcaya, 2013; Martínez-Casasnovas, 2012; Tardáguila 2011; Baluja, 2012; Baluja, 2012, Arno, 2011), Estados Unidos (Dobrowski  et al. , 2002; Dobrowski  . et al , 2003; Johnson  et al. , 1996; Johnson, 2003) y Australia (Bramley y Hamilton, 2004; Bramley  et al. 2011a; Bramley  et al. , 2011b; Lamb  et al. , 2004).
Mientras que la viticultura convencional generalmente se considera cada parcela como si se tratara de una unidad de cultivo uniforme, es decir, el trabajo realizado sobre el mismo (fertilización, riego, tratamientos fitosanitarios, raleo, cosecha, etc.) sobre la manera de cable longitud similar, viticultura de precisión que desee establecer este trabajo en la variabilidad espacial existente en el viñedo. Dado que la aplicación de las variables de las tecnologías de gestión (VRT) está todavía sin desarrollar, la investigación y su aplicación en viñedos comerciales se centran principalmente en la delimitación dentro de cada parcela de  la gestión de instalaciones separadas  (UMD), que permiten a un lado , optimizar el uso de recursos para implementar únicamente las entradas que hacen que las operaciones de cultivo, siempre que sea necesario, y en segundo lugar, obtener una gran cantidad de la cosecha de la uva en más homogénea, más adecuado para la elaboración del vino, como mezcla de uva con diferentes niveles de madurez de calidad implica una disminución en la calidad del vino (Kontoudakis  et al. , 2011).

Delimitación de las unidades de gestión diferenciada
El uso de índices de vegetación
Una de las primeras compañías de servicios públicos que se han planteado en la aplicación de la agricultura de precisión en la viticultura estaba dibujando los índices de vegetación UMD obtenidos a partir de imágenes multiespectrales (por ejemplo NDVI y PCD). El UMD delineado a partir de estas relaciones se corresponde muy bien con el desarrollo de cepas vegetativas (Hall, 2010; Johnson, 2003; Cordero, 2004; Acevedo-Opazo, 2008; Baluja, 2012; Urretavizcaya de 2013 Santesteban, 2008). Sin embargo, desde el punto de vista de la elaboración del vino, el interés delimitación UMD sólo se justifica si existe coherencia entre las unidades definidas y composición de la uva. El trabajo realizado en este sentido demuestran que el índice de UMD única vegetación define no garantizar dicha coherencia. Por lo tanto, Lamb  et al.  (2004) observó una relación más baja (R 2  ~ 0,3) entre NDVI y el color de las uvas, y Bramley y Hamilton (2007) y Santesteban  et al.  (2010) también encontró una suficiente estrecha relación entre NDVI (Rouse  et al. , 1973) y la composición de la uva. La figura 1 muestra, por ejemplo, observan al comparar los valores medios de crecimiento, rendimiento y composición de la uva UMD se define en dos parcelas contiguas (~ 24 ha) ubicadas en Navarra Tempranillo, que se muestra en la Figura 2. Coherencia UMD y el crecimiento vegetativo es muy alta, por lo NDVI de la UMD mostraron un mayor crecimiento. Sin embargo, no había consistencia en términos de composición de la uva, especialmente en referencia a los parámetros de la madurez fenólica. En cualquier caso, cabe señalar que, bajo algunas condiciones del estudio, se encontró una buena correlación entre los índices de vegetación y composición de la uva (Martínez-Casasnovas  y col. , 2012; Tagarakis  et al. , 2013).

Figura_2
Figura 1:  Características de las cepas y la calidad del cultivo en áreas definidas de NDVI en los viñedos adyacentes (~ 24 hectáreas) ubicadas en Olite (Navarra), se muestra en la Figura 2. Diferentes letras sobre las columnas indican diferencias significativo.

Figura_2
Figura 2:  Niveles índice de vegetación diferenciada (NDVI) observada en los viñedos adyacentes (~ 24 hectáreas), ubicado en Olite (Navarra). Las zonas con mayor NDVI representados en verde, y las más bajas de la crema.
Las causas de la falta de correspondencia que a menudo existe entre el UMD definidos por los índices de vegetación y la calidad del cultivo son fáciles de entender, ya que son el resultado de uno de los principios fundamentales de la viticultura de calidad es una función de carga el crecimiento vegetativo de la uva, y el equilibrio entre ellos. Por lo tanto, aunque sólo esbozar el índice de vegetación UMD estimar que el crecimiento no está siendo considerada como una parte esencial de los factores que determinan la composición de la uva.
En cualquier caso, aunque el potencial para delinear UMD está limitado, el interés en los mapas de estos índices de vegetación son altas, ya que permiten:
- Estimar la variabilidad existente en un marco y estructura espacial dicha variabilidad (Urretavizcaya, 2013). Combinando esta información permite calcular índices de oportunidad (Cambardella y Karlen, 1999; monzón  et al. , 2013) que dan una idea del interés que se aplicaría a esta manipulación de paquetes diferencial.
- Definir puntos de muestreo colocados estratégicamente para la caracterización  in situ  de la calidad de la uva.
- Combinar con mapas de otras variables complementarias para delinear UMD mayor importancia la elaboración del vino, como se detalla en el punto siguiente.
Mediante la combinación de capas de información
En esta sección se presentan algunos ejemplos en los que podemos ver que el diseño de la UMD más de una variable permite un relativamente buen acuerdo con la composición de la uva.
En cualquier caso, cabe destacar que en cada caso el vino, las capas de información que serían necesarios para definir el UMD no será necesariamente el mismo, e incluir variables que están directa o indirectamente relacionados con los factores determinantes de la calidad del desarrollo vino de cosecha.
Figura_2
Figura 3:  La gestión de instalaciones separadas (UMD) ubicado en un viñedo de Leza (Rioja Alavesa) a partir de los valores del NDVI, conductividad eléctrica y el número aparente de grupos de la década de 2010 (a) y 2011 (b).
Los viñedos y fincas vinícolas en el que hemos realizado los trabajos presentados de forma breve en este artículo son: (i) una vid Tempranillo formada en macetas y cultivadas en secano Leza (La Rioja Alavesa, País Vasco); (Ii) las dos parcelas de Tempranillo y Cabernet Sauvignon, situados en una granja de vino situada en Villamanta (Madrid), y (iii) 27 parcelas contiguas de Tempranillo ubicadas en Olite (Navarra), analizados en conjunto.
El UMD definido en cada muestra en las figuras 3, 4 y 5, respectivamente. El viñedo de Rioja Alavesa, la delimitación se hizo a partir de datos NDVI, conductividad eléctrica aparente (CEPA) y el número de racimos por cepa; en el caso de los viñedos en Madrid, del NDVI y el número de grupos; mientras que en Olite utilizado NDVI, ACE y la altitud. La fusión de las capas se realizó mediante un análisis cluster no supervisado procedimientos basados ​​en la lógica difusa ( fuzzy k-medias ) utilizando el programa informático FuzMe (v 3.0, Centro Australiano de Agricultura de precisión), y el análisis geoestadístico y representación mapas utilizando el programa gv SIG (v1.10, de Valencia, España), tanto el acceso del software libre.

Figura_2
Figura 4:  La gestión de instalaciones separadas (UMD) viñedos establecidos en Villamanta (Madrid) a partir de los valores del NDVI y el número de grupos.

La Tabla 1 resume la correspondencia entre UMD se define en cada una de las áreas estusio y cualitativa considerado. Los resultados muestran que, en todos los casos, el porcentaje de las variables cualitativas para el UMD mostró diferencias en la cosecha fue altamente significativa (> 70%), sobre todo en el caso de los viñedos Leza y Villamor, que teniendo en cuenta la carga de la uva (número de grupos) que conduce cepas para delinear el UMD. Estos resultados y la metodología utilizada en cada caso se pueden encontrar en un trabajo más detallado sobre varios de nuestro equipo (Urretavizcaya, 2013).

Tabla 1:  Correspondencia entre UMD y define las características de la cosecha de la uva en los viñedos representados en las figuras 3, 4 y 5
Figura_2

Los resultados confirman el interés de la combinación de diferentes capas de información, y el hecho de que la UMD corresponden a diferentes características enológicas mostrado interés práctico. A partir de estos UMD, y el estudio  in situ  las características de cada uno de ellos sería posible tomar las siguientes acciones a tomar.
- Las acciones correctivas para mejorar la homogeneidad
* Adelgazamiento, la carga de la poda, la gestión de la planta
* Los miembros diferenciados. Utilice de dosis variable tecnología específica (VRT), con un equipo convencional mediante la variación de la velocidad del tractor
* Los cambios en el sistema de riego; sustitución de los emisores fluyen en algunas áreas donde se necesita más o menos agua.
- La segregación de recolección por lote
* El tiempo de la mecánica preferido. En los campos donde la cosecha se realiza manualmente, es relativamente fácil de la vendimia por separado en lotes; y ahora algunos modelos combinan e incorporan sistemas que se desvían de las uvas cosechadas en una tolva u otro dependiendo de la posición de la cosechadora.
perspectiva
Figura_2
Figura 5:  instalaciones separadas gestor (UMD) según se definen en 27 viñedos contiguos ubicados en Olite (Madrid) desde el NDVI, la altitud y la conductividad eléctrica del suelo.
La información que puede ser integrado para delinear la UMD es variada, y puede y debe adaptarse a las particularidades y posibilidades de cada operación. Además, dado que algunos de los parámetros que pueden utilizarse para delinear la UMD son estables (altitud, dirección de la pendiente) o relativamente estable (NDVI, conductividad eléctrica) año a año, sólo se puede lograr por concentrar los esfuerzos en los parámetros que más probablemente cambiar de año en año. Los parámetros utilizados, la carga (estimado por el número de racimos por cepa) es el que tiene más variación entre la campaña, por lo que es difícil sin él contra la delimitación de UMD. Actualmente se están realizando esfuerzos para tratar de automatizar la estimación del rendimiento a través de fotografías RGB (Diago  et al. , 2012), pero está a la espera de su utilidad cuando la presencia de hojas es importante. Por lo tanto, aunque no es capaz de obtener esta información de forma automática, se requerirá en diferentes áreas de las parcelas antes de definir el UMD, o al menos, para validarlos antes del inicio de la maduración.
Por último, hay un parámetro que se puede cargar zonificación muy importante (d 13 C) que ya ha sido utilizado con éxito para detectar la variabilidad espacial del estado hídrico del cultivo {Urretavizcaya 2.013 # 2156; Van Leeuwen, 2009 # 1815}.

Agradecimientos
Los autores desean agradecer a las bodegas propietarios y el personal técnico de Pagos Araiz (Olite, Navarra), Luis Cañas (Villabuena de Alava, País Vasco) y Prado Valquejigoso (Villamanta, Madrid) y nuevo campo de la cooperación y el interés Verdtech imprescindibles para la realización de este trabajo. También dar las gracias al Grupo de Investigación Internacional "de fruticultura y viticultura avanzada" en la Universidad de Navarra que colaboraron en la recolección y análisis de datos, merecen una mención especial Izaskun Barbarin, Nagore Etxebarria, Elena Ruiz Clavijo y Maite Loidi. Los trabajos presentados han sido parcialmente financiado por el Departamento de Negocios, Innovación y Empleo del Gobierno de Navarra (MODELVID, Ref: IIM11879.RI.1) y CICYT-Ministerio de Economía y Competitividad (Proyecto BACAVID, Ref: AGL2011-30408 ​​-C04 -03), y gracias a la colaboración de la Fundación Fuentes Dutor.

bibliografía
Acevedo-Opazo, C., B. Tisseyre, H. Ojeda, S. Ortega-Farías, y S. Guillaume: ¿Es posible evaluar la variabilidad de la ubicación espacial de la vid Agua  Int J Vigne Vino Sci  2008; 42: 203-20.
. Arno, J., Martínez JA-Casanovas, M. Ribes-Dasi, y JR Rosell: Agrupación de rendimiento mapas de uva para delimitar zonas de manejo sitio específico  Span J Agric Res  2011; 9: 721-9.
Arno J., Martínez JA-Casanovas, M. Ribes-Dasi, y JR Rosell: Revisión. viticultura de precisión. Las investigaciones temas, retos y oportunidades en la gestión del lugar de viñedo específico.  Span J Agric Res  2009; 7: 779-90.
Baluja, J., J. Tardáguila, B. Ayestaran, MP y Diago: variabilidad espacial de la composición de la uva Tempranillo ( Vitis vinifera L. ). Viñedo durante un estudio de 3 años  Precis Agric  2012; 1-19.
Baluja, J., MP Diago, P. Goovaerts, y J. Tardáguila: Evaluación de la variabilidad espacial de las antocianinas en las uvas utilizando el sensor de fluorescencia:. Relaciones con vigor de las plantas y el rendimiento  Precis Agric de 2012; 13: 457-72.
Baluja, J., MP Diago, P. Goovaerts, y J. Tardáguila: la dinámica espacio-temporal de acumulación de antocianinas en la vid de uva Tempranillo monitoreados por sensores proximal.  Aust J uva de vinificación Res  2012; 18: 173-82.
. Bramley, RGV y RP Hamilton: La comprensión de la variabilidad en los sistemas de producción Winegrape 1. Dentro de la variación en el rendimiento de la viña de varios cultivos  J Aust Res uva de vinificación  2004; 10: 32-45.
Bramley, RGV y RP Hamilton: Terroir y viticultura de precisión: ¿son compatibles?  Int J Vigne Vino Sci  2007; 41: 1-8.
Bramley, RGV, Ouzman J. y C. Thornton: La cosecha es la estrategia selectiva viable y rentable incluso cuando la producción de uva y el vino se orienta hacia la alta fermentación volumen.  Aust J uva de vinificación Res 2011; 17: 298-305.
Bramley, RGV, KJ Evans, KJ Dunne y DL Gobbett:. La variación espacial en respuesta a 'Entrada reducida los programas de aplicación' al oídio y la botritis identificados a través de todo el experimento del bloque  J Aust uva de vinificación Res  2011; 17: 341-50.
Cambardella, CA, y DL Karlen:. Análisis de los parámetros espaciales de la fertilidad del suelo  Precis Agric  1999; 1: 5-14.
Diago, MP, C. Correa, B. Millán, P. Barry, C. y J. Valero Tardáguila: área de la hoja de la vid y la estimación del rendimiento utilizando la metodología de clasificación supervisada imágenes RGB tomada en condiciones de campo .  Los sensores de 2012; 12: 16988-17006.
Dobrowski, SZ, Ustin SL, y JA Wolpert: masa de hojas estimación Remota en los viñedos de tiro vertical:. La determinación de los índices de vegetación óptimas  Aust J uva de vinificación Res  2002; 8: 117-25.
Dobrowski, SZ, Ustin SL, y JA Wolpert: predicción latente peso de poda de la vid a partir de los datos de teledetección.  Aust J Res uva de vinificación  2002; 9: 177-82.
Hall, A., DW Cordero Holzapfel BP y JP Louis:. Dentro de la variación temporal de la temporada en las correlaciones entre el dosel de la vid y la composición y el rendimiento Winegrape  Precis Agric  2002; 1-15.
Johnson, L., B. Lobitz, R. Armstrong, R. Calvo, E. Weber, J. y D. Benedicitis Bosch Airborne imagen ayudas dosel vid evaluación.  Calif Agric  1996; 50: 14-8.
Johnson, LF 2003. estabilidad temporal de una relación NDVI-LAI en Napa Valley viña.  De uva de vinificación Aust J Res  9: 96-101.
Kazmierski, M., P. Glemas, J. Rousseau y B. Tisseyre:. Los patrones temporales de estabilidad en el campo de NDVI de secano mediterránea viñedos  Int J Vigne Vino Sci  2011; 45: 61-73.
Kontoudakis, N., M. Esteruelas, F. Fort, JM Canals, V. De Freitas, y F. Zamora: Influencia de la heterogeneidad de la madurez fenólica de la uva en la composición y calidad del vino.  Food Chem  2011; 124: 767-74.
Cordero, DW, MM Weedon y RGV Bramley: El uso de la teledetección para predecir los compuestos fenólicos de la uva y el color de la cosecha en los viñedos de Cabernet Sauvignon:. Timing observaciones contra la fenología de la vid y la optimización de la resolución de la imagen  Aust J Res uva de vinificación  2004; 10: 46-54.
Martínez-Casanovas, JA, J. Agelet-Fernández, J. Arno, y MC Ramos: Análisis de las áreas de gestión diferencial de la viña y se relaciona con el desarrollo y la madurez de la uva y la calidad.  Span J Agric Res  2012 ; 10: 326-37.
Monzón, A., J. Arno, y JA Martínez-Casasnovas: Un índice simplificado para evaluar la oportunidad para el vino vigor selectiva mapas de cosechadoras.  La agricultura de precisión '13. Wageningen Academic Publishers  2013; 625-32.
Santesteban, LG, S. Guillaume, JB Royo y B. El Tisseyre la agricultura de precisión herramientas y métodos pertinentes de la viña todas las escalas?  Precis Agric  2013; 14: 2-17.
Santesteban, LG, I. Urretavizcaya, C. Miranda, A. García, JB y Royo importantes zonas agronómicas definidos dentro de viñedos principios de la temporada con el NDVI y fruta información de carga.  La agricultura de precisión '13. Wageningen Academic Publishers  2013; 641-47.
Santesteban, LG, C. Miranda, C. Jiménez, M. Fuentemilla, I. Urretavizcaya, B. Tisseyre, S. Guillaume, JB y Royo: Evaluación de la tasa de interés de NDVI para la delimitación de las unidades de gestión diferenciados ( UMD) en una granja de vino.  Journal of Remote Sensing  2010; 33: 11-6.
Tagarakis, A., V. Liakos, S. Fountas, S. Koundouras y TA Gestión Gemtos zonas de amortiguamiento de las técnicas de agrupamiento difuso vidas.  Precis Agric  2013; 14: 18-39.
Tardáguila, J., J. Baluja, L. Spear, P. Balda, y M. Oliveira: Las variaciones en las propiedades del suelo afecta a los componentes del crecimiento vegetativo y el rendimiento de la vid "Tempranillo".  Precis Agric  2011; 12: 762-73.
Tisseyre, B., H. Ojeda, y J. Taylor:. Las nuevas tecnologías y metodologías para la viticultura sitio específico  Int J Vigne Vino Sci  2007; 41: 63-76.
Urretavizcaya, I. 2013. Delimitación de las unidades de gestión y el uso de modelos de extrapolación espaciales diferenciadas como herramientas para la gestión de los viñedos en la trama en la Rioja Alavesa, Univ. Universidad de Navarra, Pamplona.
Urretavizcaya, I., LG Santesteban, S. Guillaume, JB Royo, C y B. Miranda Tisseyre:. Predicción de la variabilidad espacial del estado del agua en la tierra seca en España llegó  9ª Conferencia Europea sobre Agricultura de Precisión 2013  de 2013.
Van Leeuwen, C., O. Tregoat, X. Chone B. Bois, D. Pernet, y JP Gaudillere: estado del agua de la vid es un factor clave en la maduración de la uva y la calidad de la cosecha para el vino tinto Burdeos. ¿Cómo puede ser evaluada con el fin de gestionar los viñedos?  Int J Vigne Vino Sci  2009; 43: 121-34.