aplicacion sist cie-lab a los vinos tintos para rev1

8/16/2019 Aplicacion Sist Cie-Lab a Los Vinos Tintos Para Rev1

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Sin bien han existido intentos de estimar estos parámetros a partir de modelos de regresión que incluíanlas tres medidas de absorbancia clásicas (420, 520 y 620 nm), los mismos no han sido adecuados para elcaso de vinos con exceso o muy bajo color (27). Además, la determinación de los valores L*, C* y H*requiere de complejos cálculos matemáticos, por lo que el uso de los mismos queda restringido al ámbitoinvestigativo y fuera del alcance de las bodegas. A esto se suma la falta de relaciones entre estascoordenadas cromáticas y los parámetros de color clásicos, especialmente para el caso de vinos tintos concierto añejamiento (27,38).En el año 2001, el grupo de color de laboratorio de la Universidad de La Rioja (España) (23), propuso,

como método usual de determinación del color de los vinos, la toma y registro de valores de absorbanciaa 4 longitudes de onda: 450, 520, 570 y 630 nm, para calcular los valores triestímulo X, Y y Z. Estosvalores quedan expresados en la figura Nº3.

Las ecuaciones X, Y y Z se han obtenido a partir de un grupo de 1333 muestras de vinos y brandis, y elerror global, comparando con el método de referencia, es inferior a 2 unidades Cie-Lab de diferencia decolor en el 99,8% de los casos. A partir de los valores generados por estas ecuaciones se obtienen lascoordenadas L*, C*, H* de vinos tintos y rosados referidas a 2 mm de espesor de cubeta y las de losvinos blancos y brandis referidas a 10 mm de espesor, al igual que en el método de referencia. Parautilizar este método, es necesario un programa para Windows® que permite hacer los cálculos a partir delas absorbancias medidas en esas longitudes de onda y en cualquier espesor de cubeta, aunque losresultados están referidos a 2 mm de espesor de cubeta para tintos y rosados y a 10 mm de espesor parael caso de vinos blancos y brandis. Este programa se identifica con las siglas MSCV® (Método Simplificadopara el Color de Vinos) (4), y con él se han calculado los valores presentados en éste trabajo.

Las diferencias de color Cie-Lab

Además de obtenerse una medida más objetiva del color del vino, otra de las ventajas de la aplicación delSistema Cie-Lab radica en la posibilidad de calcular, a partir de los parámetros L*, a* y b*, la llamadaDiferencia de color Cie-Lab (simbolizada como ?E*), que cuantifica numéricamente la diferencia depercepción de color, para el ojo humano, entre dos muestras de vino (34). De acuerdo con larepresentación tridimensional que provee este sistema, si dos puntos en éste espacio (representados pordos estímulos de color, r y s), son coincidentes, entonces la diferencia cromática entre ambos estímuloses igual a cero. Según se incrementa la distancia entre esos dos puntos (L*r, a*r, b* r y L*s, a*s, b*s), esrazonable suponer que aumentará la percepción de diferencia cromática entre los estímulos que ambospuntos representan.Una forma de medir la diferencia cromática entre dos estímulos es, por tanto, medir la distanciaeuclidiana llamada ?E* , existente entre dos puntos en un espacio tridimensional. El esquema gráfico de ladistancia cromática euclidiana o pitagórica entre dos puntos s y r se presenta en la figura Nº4. En lamisma se puede observar que el valor ?E* representa la hipotenusa de un triángulo, siendo ? L* uno desus catetos y ?C* el restante. De acuerdo con el teorema de Pitágoras, esta distancia se puede calcularcomo sigue:

?Er,s = [(?L*r,s)2 + (?a*r,s)

2 + (?b*r,s)2 ]½ Donde: ?L*r,s = (L*r- L*s); ?a*r,s y ?b* r,s se definen de

igual manera.

X = 19,717 A450 + 1,884 A520 + 42,539 A570 + 32,474 A630 - 1,841Y = 7,950 A450 + 34,764 A520 + 42,736 A570 + 15,759 A630 - 1,180Z = 103,518 A450 + 4,190 A520 + 0,251 A570 + 1,831 A630 - 0,818

Luminosidad (L*) = 116 (Y/100)/3(a*) = 500 [(X/94,825)/3 - (Y/100)/3](b*) = 200 [(Y/100)/3 - (Z/107,383)/3]Tonalidad (H*) = arc tg (b*/a*)Saturación o Chroma (C*) = (a*2 + b*2)1/2

Figura Nº3: Cálculo de las coordenadas Cie-Lab. A indica absorbancia en nm.


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Materiales y Métodos

Todas las mediciones fueron realizadas sobre vinos tintos argentinos, de distintas cosechas (1989 a2006), variedades, zonas de producción y técnicas de elaboración y analizadas en el año 2006. Para ladeterminación de las correlaciones, el análisis de componentes principales y el análisis discriminante, seanalizaron 112 muestras de vinos tintos de las cosechas 2004, 2005 y 2006. Para la determinación de lacorrelación entre ?I.C. y ?E* se realizaron 232 comparaciones de vinos tintos de cosechas comprendidasentre 1989 y 2006. Previo a la medición, las muestras fueron centrifugadas (5000 g por 10 min.). ElÍndice de Color (I.C.: suma de las absorbancias a 420, 520, y 620 nm), y el matiz (relación densidadóptica 420:520 nm) de la muestra tal cual, se midieron en cubetas de cuarzo de 1 mm de paso óptico, deacuerdo con lo propuesto por Glories (31).Siguiendo la metodología propuesta por Boulton (8), se determinó en cada vino: % de color debido aantocianos libres, % de color debido a antocianos copigmentados y % de color debido a antocianospolimerizados. El contenido de antocianos totales en mg.L-1 se determinó por el método de decoloraciónpor bisulfito, de acuerdo a la metodología propuesta por Ribéreau-Gayon y Stonestreet y modificado porAmerine y Ough (3,30).Todas las mediciones de absorbancia fueron realizadas en un espectrofotómetro marca Beckman®.

Resultados y discusión

a) Correlación con algunos parámetros clásicos.

Correlación L* vs. I.C.: el parámetro L* (Luminosidad), muestra una correlación lineal negativa con elI.C. con un muy buen ajuste (R2 = 0.8821). Altas correlaciones negativas entre L* e I.C. también han sidoencontradas por otros autores (1,6,12,14). Esto indicaría que un aumento en el I.C. del vino testeado,daría lugar a un color más oscuro del mismo, y una disminución daría lugar a vinos más “luminosos”. Porotro lado, en el grafico Nº1 se puede ver que para valores de I.C. comprendidos entre 0.500 y 1.500, lacorrelación lineal entre este índice y el parámetro L* es muy buena, y solo se obtienen desviaciones paravalores de I.C. muy elevados (superiores a 2.000) o muy bajos (inferiores a 0.500). De ello se podríaconcluir que para vinos con este rango de color, el I.C. resultaría un estimador bastante confiable delcolor “real” o perceptible del vino.Correlación C* vs. I.C.: el parámetro C* (Saturación) muestra una correlación lineal positiva con el I.C.Si bien el ajuste no es bueno (R2 = 0.5192), como tendencia, se puede concluir que vinos con mayores

valores de C* presentan una mayor componente de colores amarillos y fundamentalmente rojos, es decir,resultan mas “saturados” a la vista. En el grafico Nº2 se puede observar que para vinos con valores muyelevados de I.C. el ajuste es malo. Esto se explica porque el I.C. incluye solo la mediciones puntuales de420 nm (amarillos), 520 nm (rojos) y 620 nm (azules), en tanto que el parámetro C* de calcula a partir

L*

a*

b*

?L*

?a*

?b*

?C*

?E*

(r)

(s)

ar* as*

bs*

br*

H abr*

H abs*?H*

Cr*

C s* H ab

0 / 360º

Ls*

L r*

El término E de ?E* deriva del vocablo alemánEmpfindung, que significa sensación, por lo que ?E*significa literalmente diferencia de sensación; elasterisco se usa para denotar que estas diferencias hansido calculadas a partir del Sistema Cie-Lab (34). El ojohumano es capaz de discriminar dos colores cuando?E* = 1 (16), pero cuando un degustador observa unvino a través de una copa, aún en condiciones

normalizadas, la capacidad de discriminar dos colorespor parte del ojo disminuye. Así, Ayala et al . (2001),determinaron que cuando el valor de ?E* resulta = a2.7 unidades Cie-Lab, los dos vinos comparadospresentan características cromáticas diferenciales entreellos y que pueden ser percibidas por el ojo humano(22).El objetivo del presente trabajo consistió en probar elmétodo descrito en vinos tintos argentinos, interpretarlos valores obtenidos y establecer posibles relacionescon los parámetros clásicos de uso tradicional enbodega. También se intentó determinar siefectivamente estos parámetros son más precisos quelos parámetros clásicos en la descripción del color delos vinos tintos.

Figura Nº4: Cálculo gráfico de ? E* entre dosmuestras de vino r y s de diferente color.


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de los valores a* (que incluye toda la gama de colores desde el rojo al verde) y b* (que incluye toda lagama de colores desde el amarillo al azul).Correlación H* vs. I.C.: el gráfico Nº3 parece indicar una falta de relación entre estos dos parámetros.Otros trabajos también muestran la falta de correlación de H* con absorbancias a 420, 520 y 620 nm(27). No obstante, cabría esperar que, conforme progresa la evolución del vino, aumente su valor detonalidad H* y de luminosidad L*, o sea, que adquiera colores más “claros”. Correlación a* vs. I.C.: resulta muy similar a la correlación C* vs. I.C. aunque se mejora algo el ajuste(R2 = 0.5277), posiblemente debido a que el parámetro C* incluye además al valor b*. Otros autores

encuentran una mejor correlación (R2

= 0.905), entre estos dos parámetros (12). En el gráfico Nº4, lacorrelación lineal positiva indicaría que vinos con valores de I.C. crecientes presentarían una componentemayor de color rojo. Inversamente se puede decir que cuando un vino evoluciona y disminuye su I.C.,esta disminución se debe fundamentalmente a una pérdida de color rojo (degradación de los antocianosy/o participación de los mismos en reacciones de condensación y cicloadición).Correlación b* vs. I.C.: no parece existir una correlación clara entre estos dos parámetros, lo quecoincide con lo demostrado por estudios recientes (27). El valor b* indica la participación, en el color delvino, de la gama cromática que va desde el amarillo al azul, valores altos de éste parámetro indicanpredominancia de tonos amarillos en tanto que valores cercanos a cero indican mayor participación decolores azules. En el gráfico Nº5 puede verse que para variaciones de I.C. de un 50 % aproximadamente(de 1.000 a 1.500), el parámetro b* toma valores desde cercanos a 0 hasta 18 unidades Cie-Lab, lo querepresenta una variación del 1800 %. Debido al hecho de que los vinos tintos despliegan colores en elrango de los rojos, en unidades Cie-Lab, a* es generalmente mayor que b* (2,5,26), lo que puede inducira pensar que b* es un parámetro menos importante que a*. Sin embargo, desde el punto de vista de laestimación psicométrica de la tonalidad H*, ambos parámetros son esenciales, especialmente en el casode vinos tintos jóvenes con altos niveles de derivados malvidínicos (27).Correlación H* vs. Matiz: aunque otros autores han observado buenas correlaciones entre H* y matiz(5,25), en este grupo de vinos tintos analizados el ajuste es muy pobre. No obstante, en el gráfico Nº6 seregistra una cierta tendencia positiva entre estos dos parámetros, lo que indica que vinos con mayoresvalores de matiz presentan también valores crecientes de tonalidad. En este mismo gráfico, se puede verque en el intervalo de matiz comprendido entre 0.60 y 0.80, la tonalidad (H*) varía mucho, casi lapractica total variabilidad de este parámetro esta comprendido en este rango, en tanto que el matizmedido como densidad óptica a partir de dos absorbancias (420 y 520) varía solo en 0.20 unidades.Complementando lo anterior, se puede observar que los algunos de los vinos de los extremos de la rectaajustada tienen similar valor de matiz (0.600), en tanto que la tonalidad, para estos mismos vinos, varía

desde 0 a 20 unidades Cie-Lab.Correlación H* vs % de color polimérico: el gráfico Nº7 muestra una función lineal positiva, en la cualsi bien el valor de R2 es muy bajo, se puede deducir que vinos con valores crecientes de tonalidad (H*),muestran concomitantemente porcentajes crecientes de color polimérico. De ello se puede seguir que amedida que un vino aumenta el porcentaje de antocianos en estado polimérico, el mismo aumenta sutonalidad. Considerando que la tonalidad de un vino es debida especialmente a pigmentos amarillos queabsorben en longitudes de onda próximas a los 420 nm (14), los pigmentos poliméricos deberían mostraren solución este tipo de tonalidades, como de hecho se ha demostrado (7,13,33,38).Correlación H* vs % de color copigmentado: el gráfico Nº8 muestra una función lineal negativa,nuevamente con un valor de R2 muy bajo. Aún así, como tendencia se puede decir que a medida queaumenta la tonalidad del vino, conforme progresa la evolución del mismo (y por lo tanto la participaciónen el color total de pigmentos de colores amarillos y anarajados o tejas), la participación en porcentaje de

los antocianos en estado copigmentado es menor. Esto resulta lógico, ya que la ocurrencia del fenómenode copigmentación en los vinos tintos, se ve restringida a las primeras etapas en la vida de un vino y dalugar a colores típicamente dentro de la gama de los violetas, con longitudes máximas de absorcióncercanas a los 540 nm (9). A medida que un vino tinto evoluciona desde el punto de vista de su matrizpolifenólica, los antocianos copigmentados deberían servir de precursores de futuros pigmentospoliméricos, los que, como ya se comentó, están relacionados positivamente con un aumento de tonalidaden el vino.Correlación L* vs % antocianos totales: el gráfico Nº9 muestra una correlación lineal positiva; amedida que los vinos evolucionan hacia tonos anaranjados o ladrillo, se asiste a una pérdida deantocianos monoméricos al estado libre, una parte por degradación (efecto del pH, de la temperatura odel oxígeno) y otra por su inclusión en reacciones de condensación y/o cicloadición. En éste último caso,la provisión de antocianos para la polimerización podría provenir del mismo pool de antocianos libres, o

bien de los antocianos protegidos por copigmentación.Correlación a* vs % antocianos totales: aunque el ajuste resulta muy pobre, el gráfico Nº10 muestra una correlación lineal positiva, lo que indicaría que al aumentar el componente a* de color rojo de losvinos aumenta la cantidad de antocianos totales. Esto último se puede explicar en el hecho de que no sololos antocianos al estado libre despliegan colores rojos, sino que ciertas condensaciones directas tanino-


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antociano (especialmente las de tipo T-A+) (29,38), y ciertos aductos de cicloadición (7,13) tambiénpresentan colores dentro de esta gama. Estos últimos pigmentos no son determinados por la técnica deantocianos totales, que sólo cuantifica pigmentos de tipo antociánico al estado libre y no los incluidos endímeros y/o aductos de cicloadición.

y = -0,0317x + 2,7104

R 2 = 0,8821

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

L* (Unidades Cie-Lab)

I . C . ( 4 2 0 + 5 2 0 + 6 2 0 )

y = 0,0341x - 0,4351

R 2 = 0,5192

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

20 25 30 35 40 45 50 55 60 65

C* (Unidades Cie-Lab)

I . C . ( 4 2 0 + 5 2 0 + 6 2

0 )

y = -0,0139x + 1,3018

R 2 = 0,0671

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24

H* (Unidades Cie-Lab)

I . C . ( 4 2 0 + 5 2 0 + 6 2 0 )

y = 0,0334x - 0,3749

R 2 = 0,5277

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65

a* (unidades Cie-Lab)

I . C . ( 4 2 0 + 5 2 0 + 6 2 0 )

y = -0,0048x + 1,21

R 2 = 0,0055

0,000

0,500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

b* (Unidades Cie-Lab)

I . C . ( 4 2 0 + 5 2 0 + 6 2 0 )

y = 0,0049x + 0,6087

R 2 = 0,1339

0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

1,000

1,200

0 5 10 15 20 25


M a t i z ( 4 2 0 / 5 2 0 )

y = 0,8059x + 36,444

R 2 = 0,198

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

80,000

90,000

0 5 10 15 20 25


% d e c o l o r p o l i m é r i c o

y = -0,4808x + 34,162

R 2 = 0,1105

0,000

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

0 10 20 30 40 50 60


% d e c o l o r c o p i g m e n t a d o

Gráfico Nº1: Correlación L* vs. I.C. Gráfico Nº2: Correlación C* vs. I.C.

Gráfico Nº3: Correlación H* vs. I.C. Gráfico Nº4: Correlación a* vs. I.C.

Gráfico Nº5: Correlación b* vs. I.C. Gráfico Nº6: Correlación H* vs. Matiz.

Gráfico Nº7: Correlación H* vs. % de Color polimérico. Gráfico Nº8: Correlación H* vs. Color copigmentado.


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y = -11,114x + 858,65

R 2 = 0,3108

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

700,00

800,00

900,00

1000,00

20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85

L* (Unidades Cie-Lab)

A n t o c i a n o s t o t a l e s ( m g . L

- 1 )

y = 5,3259x + 72,206

R 2 = 0,0384

0,00

100,00

200,00

300,00

400,00

500,00

600,00

700,00

800,00

900,00

1000,00

10 20 30 40 50 60 70

a* (Unidades Cie-Lab)

A n t o c i a n o s t o t a l e s ( m g . L - 1 )

En general, estudios que comparan los parámetros clásicos con los correspondientes al Sistema Cie-Lab,obtienen menores desviaciones y mejores ajustes en el caso de vinos jóvenes. Específicamente, losparámetros H* y b* muestran las mayores desviaciones, especialmente en el caso de vinos añejos (27).En este estudio, las correlaciones de los parámetros Cie-Lab con los índices espectrofotométricos clásicosresultan bajas, justamente porque estos últimos se calculan a partir de medidas de absorbanciapuntuales, en tanto que los parámetros Cie-Lab incluyen en su cálculo un rango mucho más amplio deabsorbancias dentro del espectro visible. Sin embargo, el parámetro L* muestra una muy buenacorrelación lineal con el I.C. lo que sugiere cierta robustez analítica de esta última medición. Estudiosrecientes con vinos Tempranillo sugieren que sólo la correlación L* vs. I.C. puede ser usada paraestablecer una relación entre los parámetros Cie-Lab y las medidas tradicionales (12). De acuerdo con losresultados obtenidos para vinos argentinos, usando la ecuación de regresión: I.C.= -0.0317 L* + 2.7104,el parámetro L* puede ser transformado en el parámetro I.C., más apreciado y mejor conocido.

y = 0,6556x + 0,3391

R 2 = 0,8925

0,500

0,600

0,700

0,800

0,900

1,000

1,100

1,200

1,300

1,400

1,500

1,600

1,700

1,800

1,900

2,000

2,100

2,200

2,300

2,400

2,500

0 , 5 0

0

0 , 6 0 0

0 , 7 0 0

0 , 8 0 0

0 , 9 0 0

1 , 0 0 0

1 , 1 0 0

1 , 2 0 0

1 , 3 0 0

1 , 4 0 0

1 , 5 0

0

1 , 6 0 0

1 , 7 0

0

1 , 8 0 0

1 , 9 0 0

2 , 0 0 0

2 , 1 0 0

2 , 2 0 0

2 , 3 0 0

2 , 4 0 0

2 , 5 0

0

2 , 6 0 0

2 , 7 0 0

2 , 8 0 0

2 , 9 0 0

I.C. experimental

I . C . p r e

d i c h o

b) Determinación de la diferencia de color Cie-Lab (?E*)

En la tabla Nº1 se muestran algunos ejemplos de valores de L*, C*, H*, a*, b* y ?E* de tres pares devinos comparados.

Tabla Nº1: Valores de L*, C*, H*, a*, b* y ?E* de tres pares de vinos comparados cv. Merlot. Letras distintas indican diferenciassignificativas para el Test de Tukey y p


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Los valores de la tabla anterior corresponden al promedio de 3 repeticiones, a los 16 meses de elaboradoslos vinos (cv. Merlot ). Los valores de ?E* obtenidos indican que los vinos elaborados a partir de lamaceración prefermentativa en frío se diferencian visualmente de los correspondientes a la maceraciónpost-fermentativa en caliente, diferencia que se hace más notable aún cuando se los compara con losvinos elaborados a partir de la maceración clásica. A su vez, los vinos de la maceración post-fermentativaen caliente también presentan diferencias de color perceptibles por el ojo humano cuando se los comparacon los vinos de la maceración clásica, aunque en menor magnitud que las que se obtienen de lacomparación maceración pre-fermentativa en frío – maceración clásica. Se puede concluir entonces que la

maceración pre-fermentativa en frío tiene un impacto positivo en el color de los vinos, aún a los 16 mesesde elaborados los mismos, y esas diferencias son visualmente detectables cuando se los compara convinos elaborados a partir de una maceración post-fermentativa en caliente y una maceración clásica. Eneste caso, se obtienen diferencias estadísticas en el valor de I.C. entre los tres vinos por lo que resultalógico suponer que tales diferencias serán percibidas por un degustador en condiciones estándar detrabajo.

y = 14,765x + 9,0581

R 2 = 0,8207

0

5

10

15

20

25

30

3540

45

50

55

60

65

70

75

80

85

0 , 0 0

0 , 2 5

0 , 5 0

0 , 7 5

1 , 0 0

1 , 2 5

1 , 5 0

1 , 7 5

2 , 0 0

2 , 2 5

2 , 5 0

2 , 7 5

3 , 0 0 3 , 2 5

3 , 5 0

3 , 7 5

4 , 0 0

4 , 2 5

4 , 5 0 4 , 7 5

5 , 0 0

5 , 2 5

5 , 5 0

Delta I.C. (420+520+620)

D e l

t a E *

El gráfico Nº12 se ha generado a partir de 240 comparaciones entre vinos tintos de distintas zonas deproducción, variedades y añadas (desde 1989 a 2006). En él se puede ver que al aumentar la variación de

I.C. (eje de absisas) entre dos vinos comparados, el ?E* correspondiente (eje de ordenadas), aumenta demanera lineal, y con un buen ajuste (R2= 0.8207). Esto resulta lógico, ya que si entre dos muestras devino la diferencia de I.C. es grande, es esperable que esta sea perceptible por el ojo de un degustador, yque por lo tanto, ?E* tome valores iguales o superiores a 2.7 unidades Cie-Lab.Sin embargo, en el círculo rojo se señala un par de vinos para el cual la diferencia de I.C. entre ambos esde solo 0.25 puntos de color, en tanto que el ?E* supera las 40 unidades Cie-Lab; en éste caso, pequeñasdiferencias en el I.C., poco perceptibles a priori desde el punto de vista analítico, dan lugar a un valor de?E* que supera ampliamente el valor de 2.70 que se indica como el límite de percepción de una diferenciavisual por parte de un degustador bajo condiciones estándar. Igualmente, el valor de la ordenada alorigen indica que existen pares de vinos cuya diferencia de I.C. es igual a cero, en tanto que ?E* resultade 9.05 unidades Cie-Lab, es decir, muy por encima del limite de percepción de diferencia de color.

c) Comparación general entre los parámetros de color Cie-Lab y los parámetros clásicos.

El gráfico Nº 13 corresponde a un análisis de componentes principales (ACP) que se obtuvo a partir deuna parte de las muestras de vino, pero solo de la cosecha 2006. En el se puede observar que con doscomponentes principales se explica el 75 % de la variabilidad existente en los datos. En este mismográfico se puede ver, por ejemplo, que la tonalidad (H*) se relaciona con el % de color polimérico, laluminosidad L* con el matiz y la saturación C* con a* e I.C. Por otro lado, las variables C*, a* e I.C.están relacionadas inversamente con el parámetro L* y el % de color polimérico y los parámetros b* y H*están relacionados inversamente con el % de color por antocianos libres. El ACP parece confirmar que elparámetro H* no tiene relación con el I.C.Con el objeto de establecer cual o cuales son los parámetros, dentro de las mediciones de absorbancia,que permiten discriminar mejor los vinos, se introdujeron todas las medidas de absorbancia (clásica yparámetros Cie-Lab), de las mismas 112 muestras de vino tinto en un software estadístico (Infoestat®) yse sometió a las mismas a un análisis discriminante lineal. En la tabla Nº2, se presentan las funcionesdiscriminantes generadas a partir de los datos estandarizados por las varianzas comunes, utilizando ladistancia euclídea. En la misma, se puede ver que la función discriminante 1 (FD1) es una función delparámetro a* y luego del matiz, en tanto que la FD 2 es función del parámetro a* y luego del C*. Las dos

Gráfico Nº12: Correlación ?I.C. vs. ?E*.


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FD en conjunto explican el 82.30 % de la variabilidad total entre vinos. De ello se puede concluir, enprimer lugar, que dentro de cuatro parámetros con máximo valor discriminante, tres son generados apartir del Sistema Cie-Lab, lo que por otra parte, coincide con lo señalado por otros autores. En segundolugar, y analizando la FD1, se puede decir que los vinos se diferencian en función de un mayor o menorcomponente de color rojo (a*), y también partir del matiz, es decir, de la componente amarilla. La FD2indica que los vinos fueron mejor discriminados nuevamente en función del color rojo (a*), y por susaturación (C*).

Conclusiones

En este estudio, las correlaciones entre los parámetros Cie-Lab y los índices espectrofotométricos clásicosresultan bajas, con excepción del parámetro L*, que muestra una muy buena correlación lineal con elI.C., salvo cuando esté último toma valores muy elevados o muy bajos. Tanto el análisis decomponentes principales como el análisis discriminante sugieren que los parámetros Cie-Lab son

claramente más precisos que los parámetros clásicos en la definición y discriminación del color de dosmuestras comparadas. A partir del cálculo de ?E* se puede establecer la utilidad del empleo de rutina de un sistema de medidadel color que considere un rango más amplio de medidas de absorbancia del espectro visible, para el casode comparaciones muestrales puramente analíticas. Tal es el caso que se presenta cuando se comparanlos datos analíticos colorimétricos de un vino de una línea y cosecha determinada en el momento de lapuesta en botella, con los de la misma línea pero de una cosecha subsiguiente. En éste contexto puedeser deseable conocer de antemano si el consumidor detectará o no posibles diferencias de color de unvino a otro, y en tal caso, de que magnitud será esta diferencia.También se destaca la utilidad del método para evaluar el efecto de blendings o cortes sobre el colorperceptible por el ojo humano, o bien para estandarizar y mantener el color de una línea de vinos a lolargo de varios ciclos de producción, y en caso de variaciones del mismo, poder establecer si estas serán

perceptibles o no por el degustador. Por último, su empleo puede resultar útil para evaluar el efecto de distintas prácticas enológicas o comoun posible complemento en la toma de decisión, a la hora de definir el paquete enológico más adecuadopara la obtención de vinos con colores estándares y constantes.

Bibliografía

1. Almela, L., Javaloy, S., Fernández-López, J., López-Roca, J. (1995). Comparison between thetristimulus measurements Yxy and L*,a*, b* to evaluate the colour of young red wines. Food Chem.53: 321-327.

2. Almela, L., Javaloy, S., Fernández-López, J., López-Roca, J. (1996). Varietal classification ofyoung red wines in terms of chemical and colour parameters. J. Sci. Food Agric. 70, 173-180.

3. Amerine, M. A., Ough, C. S. (1988). Methods For Analysis of Musts and Wines. J. Wiley & Sons.4. Ayala, J. F., Echávarri, J. Negueruela, A. (2001). http://www.unizar.es/negueruela/MSCVes.zip. 5. Bakker, J., Arnold, G. M. (1993). Analysis of sensory and chemical data for color evaluation of a

range of red port wines. American Journal of Enology and Viticulture, 44, 27–34.

Tabla Nº2: valores de dos funciones discriminantescanónicas para 112 muestras de vino tinto.

Función discriminante 1 2

L* (luminosidad) -2,53 2,73

C* (Saturación) -2,96 -6,60

H* (Tono) -1,58 1,32

a* 5,18 6,73

b* 1,07 -0,12

I.C. -3,06 1,47

Matiz (420/520) 3,26 -0,24

Ant. Totales (mg/L) 0,14 -0,07

% Color copigmentado 0,06 0,13

% color ant. libres -0,30 0,77% color polimérico 0,27 -0,87-6,50 -3,25 0,00 3,25 6,50

CP 1 (50 %)

-4,00

-2,00

0,00

2,00

4,00

C P 2 ( 2 5 % )

L* (luminosidad)i

C* (Saturación)

H* (Tono)

a*

b*

I.C.Matiz (420/520)

Ant. Totales (mg/L)

% Color copigmentado

% color ant. libres

% color polimérico

L* (luminosidad)i

C* (Saturación)

H* (Tono)

a*

b*

I.C.Matiz (420/520)

Ant. Totales (mg/L)

% Color copigmentado

% color ant. libres

% color polimérico

Gráfico Nº13: Análisis de componentes principales de 112

muestras de vino tinto.


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6. Bakker, J., Bridle, P., Timberlake, C. (1986). Tristimulus measurements (CIELAB 76) of port winescolor. Vitis, 25, 67-78.

7. Bakker, J., Bridle, P., Honda, P., Kuwano, H., Saito, N., Terehara, N., Timberlake, C. (1997). Isolation and identification of a new anthocyanin occurring in some red wines. Phytochem. 44: 1375-1382.

8. Boulton, R. (1996). A method for the assessment of copigmentation in red wines. Presented at the47th Annual Meeting of the ASEV, June, Reno, NV.

9. Boulton, R. (2001). The copigmentation of anthocyanins and its role in the color of red wine: a

critical review. Am. J. Enol. Vitic.;52, 67-87.10. Castino, M., Lanteri, S., Frank, I. (1990). Correlazione fra i parametri oggetivi di definizione delcolore e la valutazione sensoriale in un gruppo di vini Barbaresco. Vignevini, 11, 57–64.

11. C.I.E. (1986). Colorimetrie, 2nd ed. Publication C.I.E. Nº15, 2. Viena: Central Bureau of the ComisiónInternationale de L’Eclairage.

12. Esparza, I., Santamaría, J., Fernández, J. (2006). Chromatic characterization of three consecutivevintages of Vitis vinifera red wine. Effect of dilution and iron addition. Analytica Chimica Acta, 563,331-337.

13. Fulcrand, H., Benabdeljalil, C., Rigaud, J., Cheynier, V., Moutounet, M. (1998). A new class ofwine pigments generated by reaction between pyruvic acid and grape anthcyanins. Phytochem.47:1401-1407.

14. Gil-Muñoz, R., Gómez-Plaza, E., Martínez, A., López- Roca, J. (1997). Evolution of the CIELABand other spectrophotometric parameters during wine fermentation. Influence of some pre andpostfermentative factors. Food Res. Int. 30:9,699-705.

15. Glories, Y. (1984). La couleur des vins rouges. Première partie : Les equilibres des anthocyanes etdes tanins. Conn. Vigne Vin. 18: 195-217.

16. Gonnet, J. F. (1998). Colour effects of co-pigmentation of anthocyanins revisited— 1. A colorimetricdefinition using CIELAB scale. Food Chemistry, 63, 409–415.

17. Heredia, F., Guzmán-Chozas, M. (1991). Reliability of the Spanish official method for colour of redwines in comparison with the CIE 1931 (x,y) method. Food Chemistry, 39, 167–174.

18. Heredia, F., Troncoso, A., Guzmán-Chozas, M. (1997). Multivariate characterization of agingstatus in red wines based on chromatic parameters. Food Chemistry, 60, 103–108.

19. Jackson, M., Timberlake, C., Briddle, P., Vallis, L. (1978). Red wine quality: Correlations betweencolour, aroma and flavor and pigment and other parameters of young Beaujolais wines. J. Sci. Food Agric . 29: 715-727.

20. Murat, M., Tominaga, T., Saucier, C., Dubordieu, D., Glories, Y. (2003). Effect of anthocyaninson stability of a key odorous compound, 3-mercapto-1-ol, in Bordeaux Rosé Wines. AJEV 54:2, 135-138

21. Negueruela, A., Echávarri, J., Pérez, M. (1995). A Study of correlation between enologicalcolorimetric indexes and CIE colorimetric parameters in red wines. Am. J. Enol. Vitic. 46: 353 – 356.

22. Negueruela, A., Echávarri, J., Ayala, F. (2001). Caractéristiques chromatiques. OIV Feuille VerteN° 1102.

23. Negueruela, A., Echávarri, J., Ayala, F., Pérez, M. (2001). Propuestas de determinación de lascaracterísticas cromáticas del vino (OIV,2001). VI Jornadas Científicas 2001. Grupos de InvestigaciónEnológica. Valencia, 5-7 de junio del 2001.

24. OIV. (1990). Recueil des Méthodes Internationales d’Analyse des vins et des moûts. Paris, France:Office International de la Vigne et du Vin.

25. Pérez-Magariño, S., González-Sanjosé, M.L. (1999). Colorimetry study of rosé and red Spanishwines: correlation between enological color and CIELAB parameters. In M. Mínguez, M. Jarén and D.Hornero (Eds.). First Internacional Congreso on Pigments in Food Technology (pp. 423-427).

26. Pérez-Magariño, S., González-Sanjosé, M. L. (2001). Differentiation parameters of ‘‘Ribera delDuero’’ D.O. wines from other Spanish D.O. Food Science and Technology Internatio nal, 7, 237–244.

27. Pérez-Magariño, S., González-Sanjosé, M. L. (2003). Application of absorbance values used inwineries for estimating CIELAB parameters in red wines. Food Chemistry, 81, 301-306.

28. Peynaud, E. (1987). El gusto del vino. Madrid, España. Ed. Mundi-Prensa.29. Rémy, S., Fulcrand, H., Labarbe, B., Cheynier, V., Moutounet, M. (2000). First confirmation in

red wine of products resulting from direct anthocyanin-tannin reactions. J. Sci. Food Agric. 80: 745-751.

30. Ribéreau-Gayon, J., Stonestreet, J. (1965). Le dosage des anthocyanes dans le vin rouge”. Bull.

Soc. Chim., 9, 2649-2652 (1965).31. Ribéreau-Gayon, P. (1998).Traité d'Oenologie. 2-Chimie du vin. Stabilitation et traitements.Editions La Vigne .Paris.1998.

32. Somers, T. (1978). Interpretations of colour composition in young red wine. Vitis. 17: 161-167.


10/10

33. Somers, T., Verette, E. (1988). Phenolic composition of natural wine types In: Modern Methods ofPlant Analysis, Wine Analysis. Linskens, H.F., and Jackson, J.F., Eds., Springer-Verlag, Berlin. 219-257.

34. Sudraud, P. (1958). Interpretation des courbes d’absortion des vins rouges. An. Technol. Agric, 7,203-208.

35. Timberlake, C. (1981). Parameters of red wine quality. Food Technol. 33, 139-144.36. Valdés-Sánchez, M., Regodón-Mateos, J. (1996). Estudio del color procedente de dos comarcas

vitivinícolas extremeñas. I. Vinos tintos. Alimentaria, 6, 97-102.

37. Westland, S. (2001). Frequently asked questions about colour physics. www.colourware.co.uk.38. Zamora, F. (2003). Elaboración y crianza del vino tinto. Aspectos científicos y prácticos. Ed. Mundi-Prensa. Madrid. España.

aplicacion sist cie-lab a los vinos tintos para rev1

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