Aplicación de técnicas de muestreo probabilístico para estimar la calidad del mosto de uvas tintas

Autores/as

  • Joaquín Llera Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Dpto. de Biomatemática y Fisicoquímica. Alte Brown 500. C. P. M5528AHB. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina
  • Nora Martinengo Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Dpto. de Biomatemática y Fisicoquímica. Alte Brown 500. C. P. M5528AHB. Chacras de Coria. Mendoza. Argentina
  • Hugo Galiotti Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Agrarias. Producción Agropecuaria

Palabras clave:

muestreo, vid, mosto de uva, calidad, estimación

Resumen

El objetivo es definir un criterio de muestreo probabilístico para la obtención de unidades de muestreo y de análisis que permitan estimar los parámetros de lacomposición fisicoquímica de las uvas. Se aplican tres estrategias de muestreo: una es muestrear n plantas y cosechar todas sus uvas, y otras dos surgen de muestreos bietápicos para obtener muestras compuestas de 100 bayas y de 10 racimos. Para cada estrategia se determina su precisión y exactitud en las estimaciones del contenido azucarino, pH y acidez total, del mosto proveniente de la cosecha total de las parcelas muestreadas, los cuales fueron considerados los parámetros a estimar. La mayor exactitud se obtuvo con la estrategia de seleccionar en una primera etapa plantas, a través de un muestreo sistemático con arranque aleatorio, y posteriormente submuestrear 100 bayas con un procedimiento prefijado. El análisis de la varianza, fue significativo (p < 0,05) al comparar los contenidos azucarinos y pH entre plantas. Al diseñar un plan de muestreo en viñedos para estimar la calidad enológica del futuro mosto a obtener y con el objeto de mejorar su eficiencia, es necesario elegir un método que sea abarcativo a la totalidad del mismo. Para disminuir el sesgo al estimar el contenido azucarino, se propone un factor de corrección de 0,94º Brix.

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Publicado

01-07-2017

Número

Sección

Economía y Política Agrarias