Determinar cuál es el momento idóneo de la vendimia, de manera rápida y eficaz, para lograr unas uvas de mayor calidad de las que extraer todo el potencial de sus compuestos aromáticos en el momento de la elaboración del vino. Con ese punto de partida, una tesis doctoral realizada en la Universidad de La Rioja propone una nueva técnica analítica, que se podría implementar en un único dispositivo y que permitiría a los viticultores predecir el momento en el que las bayas alcanzan su plenitud aromática para producir vinos de mayor calidad.
Sandra Marín San Román ha logrado el título de doctora por la Universidad de La Rioja con la tesis ‘Puesta a punto de un nuevo método de análisis instrumental por GC-MS y desarrollo de nuevas metodologías basadas en técnicas espectrales para la estimación de la composición aromática varietal de la uva’, por la que ha obtenido la calificación de sobresaliente ‘cum laude’.
Desarrollada en el Departamento de Agricultura y Alimentación de la UR –en el marco del programa 783D Doctorado en Enología, Viticultura y Sostenibilidad de la Universidad de La Rioja (Real Decreto 99/2011)– ha sido dirigida por Teresa Garde Cerdán, del Instituto de Ciencias de la Vid y del Vino (Gobierno de La Rioja, CSIC y UR) y los profesores de la Universidad de La Rioja María Paz Diago Santamaría y Juan Fernández Novales.
La tesis aborda uno de los principales problemas a los que se enfrentan los viticultores: la inexistencia de un método, rápido y no invasivo, para realizar análisis rutinarios a tiempo real que les permitan conocer la composición aromática de las uvas durante su fase de maduración. Disponer de esa información facilitaría la toma de decisiones relacionadas con las prácticas vitícolas a realizar, la fecha de la vendimia o la clasificación de la uva en función de su calidad aromática.
“Actualmente, los viticultores calculan la fecha de vendimia en función de la madurez industrial-tecnológica de la uva, es decir, en función de su contenido de azúcares (ºBrix). Sin embargo, los compuestos aromáticos, presentes en muy bajas concentraciones en la baya, están mucho más relacionados con la calidad final que el vino que el contenido de azúcares, por lo que estimar esa madurez aromática en el viñedo, en bayas intactas y de forma rápida, permitiría a los viticultores escoger la fecha adecuada de vendimia con más información, además de clasificar las uvas según las calidades o llevar a cabo diferentes prácticas vitícolas con las que modular la evolución de esos compuestos aromáticos a lo largo de la maduración de la baya”, explica la doctora por la Universidad de La Rioja.
Esa limitación se ha visto agravada en los últimos años por los efectos del cambio climático, que ha agudizado el desequilibrio entre la madurez industrial (el contenido de azúcar) y las madureces fenólica y aromática de la uva. El aumento de las temperaturas junto a la disminución de las precipitaciones hace que el contenido en azúcares en la baya aumente de manera rápida sin que se desarrollen adecuadamente los compuestos aromáticos y fenólicos, cuya evolución es más lenta. Además, estos compuestos están mucho más ligados a la calidad final del vino que los azúcares, por lo que es necesario realizar un seguimiento periódico del proceso de maduración que asegure esa calidad.
Los aromas primarios son los responsables de la madurez aromática de la uva y están directamente relacionados con la calidad del vino. Son compuestos que se encuentran en la uva en muy bajas concentraciones, por lo que, para su correcta identificación y cuantificación, en la actualidad es necesario extraerlos para su posterior análisis cromatográfico.
Este tipo de análisis, sostiene la tesis doctoral, presenta inconvenientes como el tiempo de realización, la pérdida de la muestra y la preparación de la misma, el gasto en reactivos e instrumentos técnicos y la necesidad de contar con personal capacitado para su realización. Todo esto hace que estos análisis solo están disponibles en algunos centros de investigación y en grandes bodegas.
La tesis doctoral Sandra Marín San Román traslada los métodos rápidos y no destructivos desarrollados en los últimos años que permiten relacionar datos espectrales con la concentración de componentes químicos específicos al viñedo. En concreto, se centra en la espectroscopía de infrarrojo cercano (NIRS, Near-Infrared Spectroscopy) y en las técnicas de imagen hiperespectral (HSI, Hyperspectral Imaging), utilizadas para estimar tanto parámetros generales en las uvas (aminoácidos) como compuestos fenólicos, pero escasamente empleadas para medir la composición volátil de las uvas ni para monitorizar su maduración.
Así, desarrolla nuevas metodologías basadas en técnicas espectrales que permiten estimar y monitorizar la composición aromática de la uva durante la maduración, de forma rápida y no invasiva, de bayas de Tempranillo y Tempranillo blanco, si bien es aplicable “a cualquier variedad, separando variedades blancas y tintas ya que la mayor concentración de antocianos en las variedades tintas pueden enmascarar los compuestos aromáticos”, explica Marín.
Vendimia 2023 en el Alto Najerilla. | Foto: Leire Díez
En la investigación, la nueva doctora por la UR optimiza el modo, la velocidad, el tiempo y la temperatura de tres técnicas de extracción de compuestos volátiles en mosto y, paralelamente, tomó medidas espectrales de 240 muestras de Tempranillo y Tempranillo blanco, midió los azúcares, analizó sus compuestos volátiles e integró los cromatogramas para lograr los datos de referencia.
Los resultados certificaron que las técnicas de infrarrojo cercano e imagen hiperespectral permiten diferenciar entre valores altos, medios y bajos de los compuestos volátiles y cuantificar la concentración de muchos de ellos, así como de los azúcares en las variedades Tempranillo Blanco y Tempranillo a lo largo de su maduración.
A la hora de trasladar los resultados de la investigación al viñedo, Sandra Marín confía en que “sea totalmente accesible para todos los viticultores y tenga un uso generalizado, como actualmente puede ser el refractómetro [para medir ºBrix]”. En todo caso, asume que por delante queda mucho trabajo: “Hay que realizar ensayos en campo y añadir un mayor número de muestras para construir modelos más robustos”, completa.
