O setor de viticultura tem grande interesse em qualificar os seus frutos, pois a qualidade da uva pode variar ao longo do vinhedo, resultado da variação quali-quantitativa existente entre bagas, cachos e plantas. Essa variação é resultante da interação entre a planta e o seu terroir.
As uvas não amadurecem de forma homogênea devido às interações complexas do sistema: solo x planta x atmosfera. Isto gera necessidade de inovação tecnológica e gestão da produção no vinhedo, pois se uma variação na qualidade for detectada a campo, cria uma oportunidade de manejo mais adequado na colheita, possibilitando delinear zonas para uma colheita seletiva, de acordo com o destino e os conceitos de qualidade preestabelecidos da uva.
O equilíbrio entre a quantidade de açúcares, ácidos orgânicos e compostos fenólicos desempenha um papel crucial na qualidade do vinho. A composição fenólica das uvas na época da colheita é um fator determinante na qualidade da uva como matéria-prima de suco e vinho.
Os compostos fenólicos, substâncias químicas que estão concentradas nas células das uvas, são atributos de qualidade de grande importância, pois contribuem para a cor, o sabor e o aroma da uva, dos vinhos e demais produtos processados. Além disso, são antioxidantes e oferecem importantes benefícios para a saúde como prevenção de doenças cardiovasculares, cânceres, doenças neurodegenerativas, diabetes e osteoporose.
A indústria vinícola busca desenvolver métodos analíticos rotineiros que possam ser usados como medidas objetivas de qualidade. As medidas como açúcar, acidez titulável e fenólicos totais são uma parte dos componentes do vinho que contribuem para a percepção geral da qualidade. No entanto, essas avaliações são realizadas por métodos destrutivos e apenas em uma quantidade restrita de frutas. Essas análises são demoradas, consomem tempo e reagentes contaminantes.
A espectroscopia no infravermelho próximo (NIRs) é uma técnica não destrutiva para monitoramento da qualidade e seleção vegetal, adequada para os requisitos da agricultura em termos de controle da qualidade. Essa técnica permite a caracterização, qualitativa e quantitativa, de amostras de materiais através do espectro de absorção na região do infravermelho. Estes espectros possuem informação relacionada com a composição química e com as propriedades físicas da amostra. Na região do infravermelho próximo, detectam-se bandas de combinação e sobretons produzidos pela vibração das moléculas, em resposta à incidência das ondas eletromagnéticas. O espectro de absorção NIR é um registro do número e tipos de movimentos vibratórios possíveis para o composto em estudo. Cada molécula possui um espectro de absorção único, como uma “impressão digital”. Os sobretons e as bandas de combinação molecular observadas no infravermelho próximo produzem espectros complexos.
A quimiometria é a parte da química que utiliza métodos matemáticos e estatísticos, como aqueles baseados em lógica matemática, aplicados a problemas de origem química para definir ou selecionar as condições de medidas e experiências, e permitir a obtenção do máximo de informações a partir da análise dos dados químicos. E é ela que permite a extração do máximo de informações químicas relevantes dos espectros, utilizando técnicas de análise multivariada (por exemplo, análise de componentes principais, regressão pelo método de mínimos quadrados parciais, ou redes neurais artificiais). Isto permite a construção de modelos de classificação, em que as informações das amostras como o sinal analítico instrumental, a formulação ou características físico-químicas, podem ser associadas a atributos predefinidos e uma vez validados, são utilizados para classificar novas amostras. O processo de modelagem emprega um grupo de amostras padrão, em que o computador “aprende” como relacionar uma propriedade de interesse (concentração, por exemplo) com o respectivo espectro. Como muitas variáveis (muitos valores de absorvância a vários comprimentos de onda distintos) do espectro serão utilizadas para estabelecer a relação, tem-se assim uma calibração multivariada. Após o desenvolvimento e a calibração do modelo de estimativa, os parâmetros químicos poderão ser quantificados de forma indireta, através da comparação das características espectrais de uma amostra com um modelo calibrado predeterminado.
O NIRs é uma técnica poderosa e não invasiva que está sendo cada vez mais aplicada na indústria de alimentos, graças ao desenvolvimento de sensores mais baratos, mais rápidos e precisos. É também uma das técnicas mais promissoras para monitoramento da qualidade e segurança vegetal. É adequado para os requisitos da agricultura e da indústria de alimentos em termos de controle de garantia de qualidade. Requer pouca ou nenhuma preparação da amostra; é ao mesmo tempo flexível e versátil (aplicável para multiproduto e análise de múltiplos componentes); não gera resíduos, é mais barato para executar que os métodos convencionais e pode ser construído na linha de processamento, permitindo o seu uso em larga escala e tomada de decisão em tempo real.
Essa técnica tem sido utilizada para a determinação dos atributos da qualidade do fruto, com confiabilidade estatística e de forma não destrutiva. A agricultura de precisão voltada à cadeia produtiva da uva tem na espectroscopia de infravermelho próximo (NIRs) uma ferramenta alternativa às análises químicas convencionais particularmente interessante para o monitoramento em tempo real de vários componentes durante o processo de maturação da uva.
Vários estudos realizados em diferentes variedades de uvas demostraram a viabilidade do uso de NIRs combinado com análise multivariada para estimar parâmetros de qualidade da uva.
Técnicas espectroscópicas no infravermelho próximo (NIR) combinadas com quimiometria, estão sendo utilizadas em vários países para avaliar a composição de uvas e vinhos, e tem demostrado ser uma ótima opção na indústria vitivinícola, por reduzir os tempos de análise.
Na Espanha, foi avaliada a qualidade dos vinhos tintos, produzidos com as variedades de uva Cabernet Sauvignon e Shiraz, através de espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) para prever as concentrações de compostos fenólicos e concluiu-se que essa técnica pode ser utilizada como método alternativo rápido para a estimativa da concentração de compostos fenólicos nas fermentações de vinho tinto.
A espectroscopia NIR portátil tem sido utilizada para quantificar compostos fenólicos totais em bagas de uva, apresentando excelentes resultados quando os espectros são tomados diretamente na uva intacta. A técnica tem demonstrado aptidão para monitorar parâmetros de qualidade na uva tanto em pré-colheita quanto após a colheita. O monitoramento da acumulação de açúcar ao longo do ciclo de amadurecimento no vinhedo tem sido realizado com êxito, utilizando um espectrômetro NIR portátil em condições de campo na Espanha.
O Centro de Engenharia e Automação do IAC, em Jundiaí, São Paulo, de 2015 a 2016 desenvolveu um experimento para estabelecer uma rotina de calibração utilizando a espectroscopia portátil NIR associada à modelagem quimiométrica, para avaliar a qualidade da uva, com base na quantidade de antocianina, polifenóis totais e taninos. Os modelos de estimativa desses indicadores de qualidade da uva revelaram uma forte correlação positiva e um potencial de extrapolação da estimativa.
A vantagem do uso do NIRs portátil reside no fato de permitir que análises sejam realizadas diretamente no campo.
O uso dessa técnica permitirá que os viticultores determinem indicadores de qualidade da uva, de forma rápida e precisa, com capacidade de amostragem intensiva. O que lhes dará maior poder de decisão sobre quando colher e alocação da uva colhida. Por exemplo, permitirá detectar áreas dentro da vinha com frutos com maior conteúdo de antocianina. Os modelos desenvolvidos serão ferramentas de triagem, que promoverão o desenvolvimento e aprimoramento tecnológico do setor de vitivinicultura, com foco na cadeia produtiva, baseado no conceito de Agricultura de Precisão.
NIR portátil - Espectrômetro de infravermelho próximo por refletância difusa
FT-NIR de bancada - Espectrômetro de infravermelho próximo com transformada de Fourier
Maria Aparecida Lima e Antônio Odair Santos, IAC - Centro de Engenharia e Automação
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