24/9/20

SensoGraph: un método rápido y sencillo para el análisis sensorial

 

David Orden1 y Encarnación Fernández-Fernández2
1 Departamento de Física y Matemáticas, Universidad de Alcalá
2 Área de Tecnología de Alimentos, Universidad de Valladolid

La evaluación sensorial de alimentos es una herramienta de gran importancia en la industria alimentaria, crucial para adaptar los productos a las preferencias del consumidor. El análisis descriptivo cuantitativo es la herramienta más precisa para relacionar las características del producto con la percepción de quienes lo consumen, pues los paneles descriptivos ofrecen resultados detallados y consistentes (Moussaoui & Varela, 2010). Sin embargo, formar un panel de catadores bien entrenado resulta costoso tanto en tiempo como en dinero y, además, en campos como el enológico puede resultar difícil mantener un mismo grupo de catadores a lo largo del tiempo.

Con el fin de paliar estas dificultades, en los últimos años han venido apareciendo diversos métodos alternativos, que buscan proporcionar un posicionamiento sensorial de los productos rápido y barato, basándose en las opiniones de catadores no necesariamente entrenados (Varela & Ares, 2012). Evitar la necesidad de entrenamiento permite una mayor rapidez en la toma de decisiones y resulta especialmente adecuado para profesionales del vino (Hopfer & Heymann, 2013).

Varios de estos nuevos métodos recogen las opiniones de los catadores utilizando la metodología llamada mapeo proyectivo (Risvik et al., 1994), que resulta especialmente sencilla puesto que basta con proporcionar a los catadores una hoja en blanco, a modo de mantel, y pedirles que posicionen sobre ella las muestras, según su propio criterio, colocando más cercanas aquellas muestras que les resultan más similares y, al contrario, más alejadas las muestras que les resultan más diferentes (fig. 1).

Figura_1

Figura 1: Vinos posicionados según su similitud, más cerca cuanto más se parecen y viceversa.

 

Esta es la forma de recoger datos que utiliza la metodología conocida como Napping (Pagès, 2003), cuya característica principal es que analiza los datos obtenidos mediante la herramienta estadística llamada análisis factorial múltiple (AFM). El objetivo de esta técnica es fusionar las opiniones de todos los catadores en un solo gráfico de consenso que, a modo de promedio entre los manteles de todos los catadores, permite visualizar la opinión global del grupo (fig. 2).

Figura_2

Figura 2: Vinos posicionados según su similitud, más cerca cuanto más se parecen y viceversa.

 

Pese a la innegable sencillez del mapeo proyectivo como método de recogida de datos, el uso del AFM para tratar estos datos está lejos de ser sencillo y requiere conocimientos especializados para evitar el cada vez más frecuente mal uso de la estadística (Nunes et al., 2015).

Con el fin de hacer el tratamiento de datos tan sencillo como el mapeo proyectivo hemos desarrollado SensoGraph (Orden et al., 2019). En lugar de estadística, nuestra herramienta utiliza sencillas técnicas geométricas, tan naturales que pueden ser entendidas sin necesidad de conocimientos especiales.

Los datos proporcionados por el mapeo proyectivo son una serie de manteles como el de la figura 1, donde el catador ha posicionado las muestras. Estas posiciones no son más que un conjunto de puntos, cada uno con una etiqueta que indica a qué muestra corresponde (fig. 3).

Figura_3

Figura 3: Ejemplo de cuatro manteles, donde cada uno de ellos recoge la opinión de un catador. [Clique para ampliar vista.]

 

Los lectores más atentos podrán comprobar que los dos primeros manteles proporcionan una información similar. En ambos casos, los correspondientes catadores han agrupado las muestras 1, 2, 3, 4 con las muestras 5, 6, 7 alejándose de la muestra 1.

El primer paso de SensoGraph consiste en extraer computacionalmente esta información que el ojo humano ha sido capaz de percibir. Para ello, vamos a agrupar esos puntos a la manera en que los antiguos astrónomos agrupaban estrellas en el cielo para formar constelaciones. Uniremos dos de esos puntos cuando el círculo que los tiene como diámetro no contenga a ningún otro punto. La figura 4 muestra este proceso para el primero de los manteles de la figura 3. Los puntos 6 y 7 están unidos porque el círculo que generan no contiene a ningún otro punto, mientras que los puntos 5 y 7 no se unen porque su círculo contendría al punto 6.

Figura_4

Figura 4: Uniones, a modo de constelaciones, en el primer paso de SensoGraph. Los lectores aficionados a la astronomía reconocerán el Carro de la Osa Mayor. [Clique para ampliar vista.]

 

Una vez realizado este proceso para todos los manteles, obtenemos una representación gráfica de las conexiones entre muestras para cada uno de ellos. Véase la figura 5, en la que podemos comprobar que los dos primeros manteles presentan las mismas uniones, un grupo formado por las muestras 1, 2, 3, 4 y las muestras 5, 6, 7 alejándose de la muestra 1, como nuestro ojo había detectado anteriormente.

Figura_5

Figura 5: Uniones proporcionadas por el primer paso de SensoGraph para los cuatro manteles de la figura 3. [Clique para ampliar vista.]

 

Esta herramienta de agrupamiento o clustering recibe el nombre de grafo de Gabriel, y es muy popular en geometría computacional.

Figura_6

Figura 6: Matriz que recoge el número de uniones para cada par de muestras en los manteles de la figura 5.

El segundo paso de SensoGraph simplemente cuenta en cuántos manteles aparece cada unión. Para el ejemplo de la figura 5, la unión 1-2 aparece en tres de los manteles, todos menos el tercero, reflejando que la mayoría de los catadores han percibido similares las muestras 1 y 2, mientras que la unión 2-5 aparece solamente en el tercer mantel, reflejando que a solo un catador le han resultado parecidas las muestras 2 y 5. La información que proporciona este conteo se puede organizar en forma de matriz, para poder consultar fácilmente cuántos catadores han encontrado similitudes entre un determinado par de muestras. Véase la figura 6, en la que aparecen resaltados los casos que se acaban de mencionar.

El tercer y último paso de SensoGraph es el que proporciona el gráfico final. Imaginemos una mesa de air hockey, como las de los recreativos o las ferias, sobre la que colocamos (de manera arbitraria) siete discos correspondientes a los siete puntos de nuestro ejemplo.

Figura_7

Figura 7: Mesa de air hockey. (Marco Verch, Flickr).

 

Ahora imaginemos que sujetamos cada disco a la mesa pinchándolo con un alfiler y unimos los discos con gomas elásticas de las fuerzas indicadas en la matriz anterior. Es decir, el disco 1 y el disco 2 estarán unidos por una goma de fuerza tres, el disco 2 y el disco 5 estarán unidos por una goma de fuerza uno, etc. ¿Qué sucede si ahora quitamos todos los alfileres a la vez?

Sin alfiler que les sujete, los discos se deslizarán por la mesa, acercándose unos a otros según la fuerza de las gomas que los unen. Cuando alcancen la posición de equilibrio y dejen de moverse, tendremos el gráfico de consenso que estábamos buscando (fig. 8), al que también llamamos SensoGraph.

Figura_8

Figura 8: Gráfico de consenso SensoGraph para los manteles de la figura 3.

 

En este gráfico podemos comprobar claramente la existencia de dos grupos, por un lado 1, 2, 3, 4 y por otro 5, 6, 7 lo que, observando de nuevo la figura 3, parecía claro para los dos primeros manteles, pero no tanto para los otros dos. Comprobamos, asimismo, que las muestras 6, 7 son las que más cerca aparecen, lo cual concuerda con el hecho de que esas muestras aparezcan bastante cerca en todos los manteles de la figura 3.

Esta sencillez conceptual de SensoGraph permite que cualquiera pueda utilizarlo, sin necesidad de la formación estadística que requieren otros métodos. Además, el software es altamente intuitivo y fácil de usar, pues basta abrir el fichero de datos para obtener instantáneamente el resultado.

Clique para ver y ampliar tutorial sobre Sensograph y los gráficos que se obtienen

El gráfico obtenido tiene múltiples aplicaciones en la industria. Como primer ejemplo, permite posicionar nuestro producto frente a los de la competencia. Si en la figura 8 los vinos 1, 2, 3, 4 son de gama media, los vinos 5, 6 de gama alta y nuestro producto es el vino número 7, comprobaríamos que los consumidores posicionan nuestro producto en la gama alta.

Otra posible aplicación es la comparación de vinos elaborados con uva de diferentes parcelas. En este caso, la figura 8 mostraría una clara diferencia entre las parcelas 1, 2, 3, 4 y las parcelas 5, 6, 7. Análogamente, podríamos estar comparando distintos tipos de barrica, distintas proporciones en el coupage o distintas duraciones de la crianza.

 

Casos prácticos: paneles de cata con y sin experiencia

Para ilustrar las posibilidades de SensoGraph, comparando sus resultados con los obtenidos utilizando Napping, mostraremos dos casos de uso. Un primer caso con catadores no entrenados en análisis sensorial, pero con experiencia en la cata de vinos, una situación similar a la que podría darse en el panel de cata de una bodega, y un segundo caso con consumidores de vino sin experiencia en cata, una situación similar a la que podría darse consultando a compradores en un comercio.

En el primer caso, el panel estuvo compuesto por doce estudiantes del Grado de Enología en la Universidad de Valladolid, que no habían recibido entrenamiento específico, pero sí estaban habituados a la cata del producto. Este panel cató ocho vinos tintos de la misma añada, elaborados con variedades tempranillo y toro en la bodega experimental de la Escuela Técnica Superior de Ingenierías Agrarias de la Universidad de Valladolid, Campus de Palencia.

Tras una sesión preliminar para familiarizarse con la colocación de las muestras sobre el mantel, situando más cerca las más similares y viceversa, los posicionamientos aportados por los catadores dieron lugar a los gráficos que se muestran en la figura 9.

Figura_9

Figura 9: Panel no entrenado en análisis sensorial pero con experiencia en cata. Izquierda, gráfico de Napping. Derecha, gráfico de SensoGraph. [Clique para ampliar vista.]

 

Ambos gráficos muestran claramente los grupos 2, 3, 5, 8 y 4, 6, 7, con el vino 1 marcadamente diferenciado de ambos grupos.

En el segundo caso, el panel se compuso de 24 consumidores habituales de vino que realizaron una única sesión, colocando las muestras sobre el mantel sin haberse familiarizado previamente con el procedimiento. Este panel cató diez vinos comerciales con las características que se muestran en la tabla 1.

 

Tabla1: Vinos posicionados según su similitud, más cerca cuanto más se parecen y viceversa [Clique para ampliar vista]

Tabla_1

 

Los manteles de los catadores en este caso dieron lugar a los gráficos que se muestran en la figura 10.

Figura_10

Figura 10: Panel de consumidores habituales. Izquierda, gráfico de Napping. Derecha, gráfico de SensoGraph. [Clique para ampliar vista.]

 

En este caso se aprecia claramente que los consumidores han separado las muestras 1 y 2, correspondientes a vinos de la D.O. Ribera del Duero, con los que quizás estén más familiarizados. También han diferenciado claramente la muestra 10, la única de la D.O. Jumilla. El resto de las muestras, de la 3 a la 9, aparecen formando un grupo sin claras diferencias entre ellas.

Como conclusión principal, comprobamos que el uso de SensoGraph permite introducir el análisis sensorial en empresas que no lo estén utilizando, de una forma rápida y sencilla, sin necesidad de contratar personal especializado. Los resultados obtenidos son similares a los que proporcionan herramientas estadísticas más complejas y costosas, por lo que SensoGraph se presenta como una opción intermedia antes de apostar por el uso de herramientas clásicas del análisis sensorial como el análisis descriptivo cuantitativo con paneles de catadores entrenados.

 

Agradecimiento

David Orden ha recibido financiación del programa Horizonte 2020 de investigación e innovación de la Unión Europea, bajo el proyecto Marie Skłodowska-Curie 734922, y del Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades (AEI/FEDER, UE), bajo el proyecto MTM2017-83750-P.

 

Bibliografía

Hopfer H., Heymann H.: A summary of projective mapping observations–the effect of replicates and shape, and individual performance measurements. Food Quality and Preference 2013; 28 (1): 164-81.
Moussaoui K.A., Varela P.: Exploring consumer product profiling techniques and their linkage to a quantitative descriptive analysis. Food Quality and Preference 2010; 21 (8): 1088-99.
Nunes C.A., Alvarenga V.O., de Souza Sant'Ana A., Santos J.S., Granato D.: The use of statistical software in food science and technology: advantages, limitations and misuses. Food Research International 2015; 75: 270-80.
Orden D., Fernández-Fernández E., Rodríguez-Nogales J.M., Vila-Crespo J. Testing SensoGraph, a geometric approach for fast sensory evaluation. Food Quality and Preference 2019; 72: 1-9.
Pagès J.: Direct collection of sensory distances: Application to the evaluation of ten white wines of the Loire Valley. Sciences des Aliments 2003; 23: 679-88.
Risvik E., McEwan J.A., Colwill J. S., Rogers R., Lyon D.H.: Projective mapping: A tool for sensory analysis and consumer research. Food Quality and Preference 1994; 5 (4): 263-69.
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 (2): 893-908.

4/9/20

Contenido de cobre en suelos de viñedo ecológicos en denominaciones de origen catalanas.

 

Lluís Giralt Vidal,Elisabet Perna Armengol,a Carme Masqué Tell,a Jordi Carbonell Galimany,a Josep Valiente Masdeu,a Ester Calaf Vidales,a Lorea Fernández de Larrinoa Arriola,b Lluís Serra Antolíc y Xoan Elorduy Vidala
a Institut Català de la Vinya i el Vi (Incavi).
b Universitat Rovira Virgili.
c Ingeniero técnico agrícola
.

Introducción

El control del mildiu de la vid (que llegó a Europa a finales del siglo XIX) se ha llevado a cabo con compuestos de cobre por su capacidad fungicida.

El cobre (Cu) es un elemento esencial para el desarrollo de las plantas que lo asimilan en pequeñas concentraciones, siendo catalogado como un microelemento en la fertilización. En la naturaleza, el Cu se presenta en forma de azufre, óxidos y carbonatos. Se encuentra principalmente en minerales como cuprita, malaquita, atzurita, calcopirita y bornita. La distribución entre los componentes del suelo puede verse considerablemente influenciada por la presencia de materia orgánica y los óxidos de Fe y Mn. En la mayoría de suelos minerales, el Cu suele estar combinado en forma de complejos arcilla-metal-orgánico, ya que en este tipo de suelo la materia orgánica está íntimamente ligada a las arcillas. Diferentes proyectos han estudiado los valores de los niveles de base y referencia de oligoelementos en los suelos, entre ellos el Cu. Concretamente, la Agencia de Residuos de Cataluña, en muestras realizadas en suelos naturales (suelos dedicados a prados, pastos y tierras forestales), ha hallado que la concentración media de Cu es de 22 mg/kg, con un mínimo de 1 mg/kg y un máximo de 330 mg/kg.1 En Francia, las medidas llevadas a cabo muestran una concentración media de 20 mg/kg de Cu, también con una fuerte variabilidad.2,3

Además del origen mineral del Cu, varias fuentes antropogénicas pueden aumentar la concentración en el suelo pudiendo causar situaciones de riesgo contaminante, estas fuentes son principalmente de fertilizantes agrícolas, fungicidas y bactericidas, los lodos procedentes de los residuos municipales y las emisiones industriales de la industria metalúrgica y de la combustión de carbón.1 Diferentes trabajos demuestran la importancia de este problema en el viñedo causado por la aplicación periódica de sales de Cu, encontrando mayores concentraciones de Cu en contraste con otros cultivos.4-6

Desde el inicio de la llegada del mildiu de la vid (Plasmopara viticola Berl. y Toni) a Europa a finales del siglo XIX, el control se ha llevado a cabo con compuestos de cobre debido a su capacidad fungicida. El uso de las sales de Cu comenzó con el caldo de bordelés (sulfato de cobre neutralizado con cal) y, con diferentes fórmulas, se han utilizado hasta hoy. Actualmente están autorizados en su aplicación contra el mildiu de la vid: hidróxido de Cu, oxicloruro de Cu, óxido cuproso y sulfato de cobre.7

«Las altas concentraciones de Cu sobre el terreno pueden causar problemas de fitotoxicidad o tener un impacto negativo en la sostenibilidad del sistema agrario.».
 

El cobre aplicado al viñedo termina principalmente en el suelo y, una vez allí, se puede acumular asociándose a diferentes componentes del suelo, transfiriendose a las aguas circundantes, transportándose asociado a sedimentos generados por fenómenos de erosión y/o afectando a los microorganismos del suelo.5 Las altas concentraciones de Cu sobre el terreno pueden causar problemas de fitotoxicidad o tener un impacto negativo en la sostenibilidad del sistema agrario por efectos en las comunidades microbianas y otros organismos como las lombrices de tierra. Estos efectos están condicionados por las características del suelo, especialmente por el pH y la textura del suelo y la concentración de carbono orgánico.5 Los valores de concentración de Cu en el suelo tinen un umbral de 100 mg/kg, y un valor por encima se considera necesario realizar una evaluación de la zona, y concentraciones superiores a 150 mg/kg indican un riesgo ecológico. Numerosos científicos indican concentraciones inferiores a 100 mg/kg como suelos no contaminados.4

La normativa europea de viticultura ecológica permite el uso de compuestos de Cu (Reglamento CE 967/2008),8 su origen mineral permite que se incluyan en los criterios de viticultura orgánica, sin embargo, las regulaciones genéricas para el uso de productos fitosanitarios incluyen restricciones en las dosis de Cu a aplicar, motivadas por los efectos contaminantes del Cu en el suelo y su poca solubilidad que lo convierten en un elemento muy móvil, así como los posibles efectos del Cu en la salud del aplicador.

La mayor restricción de la dosis anual de los tratamientos con Cu, en condiciones de fuerte presencia de mildiu, puede plantear un problema muy importante en su control, debido a la falta de alternativas efectivas en la agricultura ecológica. Ante esta situación, el Incavi, en colaboración con otras empresas del sector y otros centros de investigación, ha iniciado diferentes trabajos con el objetivo de estudiar los factores de la reducción de la dosis y/o el número de tratamientos de Cu en el viñedo, como el estudio de la permanencia del Cu en la vegetación después del tratamiento9 y el estudio de la eficacia de los productos de origen biológico en el control de mildiu.10

En consonancia con esta línea de trabajo se consideró muy oportuno conocer cuál es la situación real de concentración de Cu en los suelos vitivinícolas de Cataluña para poder evaluar su potencial contaminación tras un siglo de tratamientos y anticipar posibles efectos nocivos presentes y futuros.

La financiación de este proyecto ha sido a través de las subvenciones establecidas en el anuncio publicado por el Departamento de Agricultura, Ganadería, Pesca y Alimentación de la Generalitat de Catalunya: subvenciones para fomentar la investigación aplicada en materia de producción de agricultura ecológica.

 

Objetivos

Se ha trabajado sobre el objetivo general de obtener información real del nivel de concentración de Cu de los suelos de vid debido a los tratamientos de los compuestos de Cu en el control del mildiu de la vid. También se han recopilado datos sobre las condiciones agronómicas de las parcelas de muestra para poder analizar la importancia de los diferentes factores que pueden afectar a los niveles de Cu en el suelo. Para lograr este objetivo global, se especifican tres de ellos:

  • Cuantificar la concentración de Cu en el suelo de parcelas vitícolas en cultivo ecológico, en todas las denominaciones de origen vitivinícolas catalanas.
  • Relacionar las concentraciones de Cu en el suelo con la historia agronómica de cada parcela, especialmente con las aplicaciones de las sales de Cu.
  • Relacionar las concentraciones de Cu en el suelo con las características edafoclimáticas de las parcelas, especialmente con factores que pueden afectarla, como los niveles de materia orgánica del suelo, la textura, el pH o el régimen hídrico como factores de solubilidad, lixiviación y lavado.

 

Acciones realizadas / metodología

Elección de los puntos de muestreo

Las muestras se distribuyen en las diferentes denominaciones de origen vitivinícolas de Cataluña. Se ha trabajado en todas las DO vitivinícolas catalanas con el objetivo de poder dar un resultado representativo. El número de muestras por DO es mayor dependiendo de la superfície de viñedo y de las subzonas que incluyen (como es el caso de la DO Costers del Segre que tiene subzonas muy diferentes).

«Se priorizan las parcelas en cultivo ecológico, con el uso de las sales de Cu como elementos de protección prácticamente exclusivos contra el mildiu.»

 

A principios de febrero comienza el muestreo del suelo. La elección de parcelas y el contacto con los viticultores se lleva a cabo en colaboración con diferentes agentes del sector: técnicos de las denominaciones de origen vitivinícolas, agrupaciones de defensa vegetal o ADV, empresas vitivinícolas, etc.

Se priorizan las parcelas en cultivo ecológico, con el uso de las sales de Cu como elementos de protección prácticamente exclusivos contra el mildiu.

Muestreo

Las muestras se obtienen en las mismas condiciones en busca de las zonas de concentración potencialmente más altas:

  • Punto de recogida: en la hilera de las vides, entre cepa y cepa. Se considera que en esta área el suelo se laborea menos y/o a menos profundidad, por lo tanto el Cu que podría ser aportado en la superficie por los tratamientos se distribuirá menos en el suelo o estará menos incorporado en zonas más profundas.
  • Profundidad de la muestra entre 0 y 20 cm. Varias obras muestran que la presencia de Cu se reduce a medida que el suelo se profundiza, por lo tanto, la tierra superficial se recoge buscando el área donde puede ocurrir la mayor concentración.
  • Se recoge con una barrena manual y toma tierra de 10 a 20 cm, antes de recoger la muestra se retiran los restos de las plantas que pueda haber en superficie.
  • Para cada parcela elegida se hacen 8 agujeros (cuatro en dos filas), separados por unos 5 m.
  • De cada uno de los agujeros se toman alrededor de 100 gramos de tierra. Todas las tierras recogidas se colocan en una bolsa debidamente identificada para ser transportada en el laboratorio.

Se ha creado una ficha para recopilar información de las parcelas con los siguientes apartados:

  • Datos de la parcela (ubicación y datos agrícolas).
  • En caso de viñedo joven (cultivo anterior y años entre arranque y plantación).
  • Estrategia antimildiu aplicada.
  • Gestión del suelo (labrado, cubierta vegetal…).
  • Estado del suelo en la línea de las cepas en el momento del muestreo.
  • Erosión (pendiente, fenómenos de erosión).
  • Fertilización (química, orgánica o lodos de depuradora).
  • Agua (riego o fertiirrigación).
  • Especies vegetales presentes.   

El Incavi participa en el estudio para conocer la situación real de la concentración de Cu en suelos vitivinícolas de Cataluña, en la línea de fomentar la investigación aplicada en materia de producción de agricultura ecológica.

Puesta a punto de metodología y análisis de muestras

En el laboratorio de suelos de Incavi ubicado en la Estación Enológica de Reus se han puesto a punto las metodologías y la infraestructura necesaria para la realización de los análisis de la concentración de Cu:

  • Extracción de Cu biodisponible con EDTA. Es el Cu que se acompleja con la materia orgánica y la arcilla especialmente.
  • Extracción de Cu total con agua regia. Determina el conjunto de cobre bioasimilable, biodisponible, y el que se encuentra enlazado a estructuras cristalinas de óxidos, carbonatos, etc.

También se han analizado los parámetros fisicoquímicos del suelo que pueden tener incidencia en la concentración de Cu y su evolución:

  • Textura.
  • Materia orgánica.
  • pH.
  • Carbonatos totales.
  • Cal activa.
  • Capacidad de intercambio catiónico.

 

Resultados

Tabla 1: Muestras recogidas por denominación de origen

Tabla 1

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Número de muestras

Durante la realización del proyecto (de febrero a octubre de 2019) se han recogido un total de 98 muestras distribuidas como recoge la tabla 1.

Parámetros edáficos generales

A fecha de hoy se han realizado los análisis de los parámetros que definen las principales características de los suelos vitícolas en un total de 95 muestras. Los resultados medios para DO exponen en la tabla 2.

 

Tabla 2: Resultados medios de los parámetros edáficos generales de las muestras por denominación de origen vitivinícola

Figura 2

 

Estas medias nos dan una idea global de las características de las muestras que se han recogido. La variabilidad de los suelos en Cataluña y en el propio territorio de las DO es muy grande.

Entre los factores que, a priori, tienen más incidencia en la concentración y la dinámica del Cu en el suelo destaca el pH. En este caso observamos como hay dos DO en que los valores se diferencian del resto por ser menos básicos: Empordà (pH medio 6,48) y Priorat (pH medio 7,23), tal como se puede ver en la figura 1.

 

Figura 1

Figura 1: Distribución del pH de las muestras recogidas por denominación de origen vitivinícola.
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A pesar de la diversidad de los suelos dentro de cada DO, estos datos permiten diferenciar estas dos como las zonas donde la situación puede ser más problemática, ya que en suelos ácidos es donde el Cu tiene mejores condiciones para ser bioasimilable por la planta, con riesgo de fitotoxicidad.

El otro parámetro Importante es la presencia de arcilla en la composiciones del suelo. En la figura 2 se puede ver que hay una gran variabilidad interna en las muestras recogidas en cada DO.

 

Figura 2

Figura 2: Distribución del porcentaje de arcilla de las muestras recogidas por denominación de origen vitivinícola.
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Sin haber ninguna significancia estadística, se puede destacar Priorat, Empordà y Tarragona por menor concentración y Terra Alta para estar la mayoría de sus muestras en la parte alta en concentración de arcilla.

La concentración de materia orgánica también tiene mucha importancia en la concentración y dinámica del Cu en el suelo. Globalmente se confirman los bajos porcentajes de materia orgánica en los viñedos de Cataluña. En la figura 3 se observan los niveles detectados.

 

Figura 3

Figura 3: Distribución del porcentaje de materia orgánica de las muestras recogidas por denominación de origen vitivinícola.
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Aunque se ven ciertas tendencias, se considera que los valores medios son similares.

 

Concentración de Cu

  •  Cu total

La tabla 3 muestra los resultados obtenidos en los análisis.

 

Tabla 3: Cobre total (mg/kg) de les muestras de las diferentes denominaciones de origen vitivinícolas de Cataluña

Figura 2

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En la tabla 3 se exponen las medias de la concentración de Cu total del conjunto de muestras analizadas de cada DO. Se expone también la desviación estándar de cada media, que muestra una variabilidad de los resultados. Esta variabilidad es esperada, ya que la presencia de Cu en el suelo depende de numerosos factores y muy variables: la presencia natural de Cu según su composición mineral, la diferente aportación realizada por el viticultor, la presencia de materia orgánica, el nivel de erosión superficial, etc. Para subrayar esta variabilidad se indican los valores máximos y mínimos en cada DO. A partir de una concentración superior a 150 mg/kg se considera que pueden iniciarse alteraciones en el equilibrio natural del suelo. Por este motivo se expone el porcentaje de muestras que superan este valor en cada DO. Asimismo, para poder de valorar la situación de forma preventiva, se calcula el porcentaje de muestras que superan la concentración de 100 mg/kg de Cu.

Estos últimos datos permiten observar la incidencia de la problemática en el territorio estudiado. Por los resultados obtenidos podemos diferenciar tres grupos: en primer lugar el Penedès en que las muestras que superan los 100 mg/kg es del 54%, seguido de la DO Alella con un 50%, un tercer grupo las DO de Tarragona, Pla de Bages, Conca de Barberà, Empordà y Costers del Segre, donde el porcentaje de muestras superiores a 100 mg/kg de Cu están entre 15 y 20%, y finalmente les DO de Terra Alta, Montsant i Priorat en las que no se detecta ningún suelo con concentración superior a 100 mg/kg.

Para resumir la intensidad de la presencia de Cu en el suelo de viña, se observa la media de Cu total que en las muestras del Penedès, con un nivel medio de 99 mg/kg, está por debajo de las referencias. En el otro extremo las medias de Montsant (22,7 mg/kg) y Terra Alta (23,4 mg/kg), tienen niveles muy bajos. La figura 4 muestra la distribución de los resultados obtenidos en las diferentes DO.

 

Figura 4

Figura 4: Distribución del porcentaje de argila de las muestras recogidas por denominación de origen vitivinícola.
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Se puede observar la alta variabilidad entre los resultados y también como el conjunto de datos del Penedès se encuentra en su conjunto en un nivel más alto que el resto de denominaciones de origen.
Esta situación se puede explicar por la diferente aportación de Cu que, según la intensidad de las condiciones que favorecen el desarrollo del mildiu, son más o menos habituales e intensas.

  • Cu biodisponible

Recordemos que se define como el Cu que se acompleja con la materia orgánica y la arcilla especialmente, y por tanto, está con más disposición de pasar a ser asimilable por la planta.

Los resultados de los análisis se resumen en la tabla 4.

 

Tabla 4: Cobre biodisponible (mg/kg) de las muestras de las diferentes denominaciones de origen vitivinícolas

Figura 4

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En este caso no se dispone de un nivel de referencia para valorar el riesgo de efectos negativos de los diferentes niveles de concentración. En todo caso los resultados muestran una relación positiva entre el nivel de Cu biodisponible y el Cu total.

En la figura 5 se hace una correlación entre las concentraciones de Cu total y de Cu biodisponible de las muestras analizadas.

 

Figura 5

Figura 5: Niveles medios de cobre total y cobre biodisponible de las muestras analizadas por denominación de origen vitivinícolas.
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El nivel de correlación es discreto, pero se observa una tendencia positiva de forma global de la relación entre las dos concentraciones.

Por lo tanto, los niveles de Cu biodisponible van relacionados con el nivel de Cu total, tal como se ve en la figura 6.

 

Figura 5

Figura 6: Niveles medios de cobre total y cobre biodisponible de las muestras analizadas por denominación de origen vitivinícolas.
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Los datos obtenidos en este trabajo muestran unas tendencias importantes, pero si se consideran de interés será necesario ampliar los trabajos a fin de darles significancia estadística.

 

Conclusiones

La concentración de Cu en los suelos de los viñedos estudiados está por debajo de los valores que se consideran de riesgo de contaminación. En la mayor parte de zonas, la concentración de Cu está muy por debajo de estos valores.

Se puede considerar que las zonas vitícolas catalanas que tienen menos presión de ataques de mildiu tienen unas concentraciones inferiores de Cu en el suelo, que aquellas en las que el control debe ser más intenso.

Gracias al proyecto que ha permitido la puesta a punto y la práctica de la metodología de trabajo, se dará continuidad a esta línea de investigación con el fin de ampliar y reforzar las conclusiones.

 

Bibliografía

1. De Pablo J., Martí V., Martínez X., Rovira M.: Determinació dels nivells de fons i de referència d’elements traça als sòls de Catalunya. CTM, Centre Tecnològic, 2004.
2. Kabata-Pendias A., Pendias H. Trace elements in soils and plants. 2.ª ed. Boca Raton, Florida: CRC Press, 1992.
3. Vulkan R., Zhao F.J., Barbosa-Jefferson V., Preston S., Paton G.I., McGrath S.P.: Copper speciation and impacts on bacterial biosensors in the pore water of copper contaminated Soils. Environmental Science and Technology 2000; 34: 5115-21.
4. Ballabio C., Panagos P., Lugato E., Huang J.H., Orgiazzi A., Jones A., Fernández-Ugalde O, Borrelli P., Montanarella L.: Copper distribution in European topsoils: An assessment based on LUCAS soil survey. Science of the Total Environment 2018; 636: 282-98.
5. Fernandez Calviño D., Novoa J.C., Arias M.: El cobre en suelos de viñedo del noroeste de la Península Ibérica. Vigo: Servizo de Publicacións da Universidade de Vigo, 2018.
6. Marín A., Alonso-Martirena J.L., Andrades M., Pizarro C.: Contenido de metales pesados en suelos de viñedo de la D.O. Ca. Rioja. Edafología 2000; 7-3. Septiembre: 351-7.
7. Registro de productos fitosanitarios, MAPAMA. Véase: https://www.mapa.gob.es/es/agricultura/temas/sanidad-vegetal/productos-fitosanitarios/registro/menu.asp.  
8. Reglamento (CE) N.º 967/2008 del Consejo, de 29 de septiembre de 2008, por el que se modifica el Reglamento (CE) N.º 834/2007, sobre producción y etiquetado de los productos ecológicos.
9. Giralt Ll., Reyes J., Subiròs X., Calaf E., Domingo C., Garcia J., Puig A., Minguez S., Nolla J.M.: Estudio sobre la resistencia al lavado de diferentes formulaciones de cobre en aplicaciones en vid. Enoviticultura 2014; 27: 34-45.
10. Proyecto INTERREG POCTEFA, PALVIP 2018-2020. Disponible en https://palvip.univ-perp.fr/.

 

Bibliografía recomendada

Anatole-Monnier L.: Effets de la contamination cuprique des sols viticoles sur la sensibilité de la vigne à un cortège de bio-agresseurs. Écologie, Environnement. Université de Bordeaux, 2014.
Baize D., Saby N.: Le cuivre extrait à l’EDTA dans les sols de France. Étude Gset des Sols 2006; 13 (4): 259-68.
Chen M., Q Ma L.: Comparison of three aqua regia digestion methods for twenty Florida soils. Soil Sci Soc Am J 2001; 65:491-9.
Fernández de Larrinoa Arriola L.: Determinación de Ccobre en tierras de viñedo ecológico de denominación de origen de Cataluña. Trabajo de fin de grado. Universitat Rovira Virgili, Tarragona, 2019.
Petit A.: Copper in vineyards. EcoSostenibleWine. Vilafranca del Penedès, 4 de noviembre de  2016.
Sastre J., Sahuquillo, A., Vidal M., Rauret G.: Determination of Cd, Cu, Pb and Zn in enviromental samples: microwave-assisted total digestion versus aqua regia and nitric acid extraction. Anal Chim Acta 2002; 462 (1): 59-72.