Aplicación del Sistema Cie-Lab a los vinos tintos. Correlación con algunos parámetros tradicionales. (*)

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1 Aplicación del Sistema Cie-Lab a los vinos tintos. Correlación con algunos parámetros tradicionales. (*) Federico Casassa Santiago Sari. Centro de Estudios de Enología - EEA Mendoza INTA. (*) Artículo Original Publicado en Revista Enología NºIII. Noviembre-Diciembre Introducción En los vinos tintos, el color es uno de los principales parámetros cualitativos. Por un lado, representa el primer factor organoléptico que percibe el degustador, y por otro, se han determinado altas correlaciones positivas entre el color y la calidad global del vino (19,32). Recientemente, se ha demostrado además un efecto protectivo de los antocianos sobre ciertos tioles volátiles afrutados (20). El color del vino no solo provee información sobre posibles defectos, el tipo o el estado de evolución de éste, sino que tiene una importante influencia en la aceptabilidad (28) y el precio del producto (12). La definición y evaluación objetiva del color del vino es un tópico complicado. El método de referencia es el propuesto por la O.I.V. (24), aunque se ha demostrado que carece de presición en el caso de vinos fuertemente coloreados (17). Uno de los métodos de más amplio uso en alimentos fue establecido por la Comisión Internationale de L Eclairage (CIE), basándose en la determinación de valores triestímulo, a partir de los cuales se definía un espacio tridimensional llamado espacio CIE-xy. Estos valores se calculan a partir de la toma y registro de 81 medidas de absorbancia espectrofotométricas de la muestra, entre 380 y 780 nm (lo que incluye todo el rango del espectro visible), a intervalos de 5 nm, utilizando en los cálculos un observador estandarizado (identificado como CIE 64), de 10 grados de campo visual, y el iluminante D65 (23). En 1986, esta comisión adoptó un nuevo sistema llamado Cie-Lab (11), como una medida más objetiva del color, y que define cada color a partir de unas coordenadas denominadas L* (luminosidad), a* y b*. Los parámetros C* (chroma métrico o saturación) y H* (tonalidad o tono) se calculan a partir de a* y b*, y junto con L* definen las coordenadas de un espacio cilíndrico que contiene los tres atributos psico-físicos básicos del color (luminosidad, saturación y tonalidad). En las figuras Nº1 y 2, puede verse que el espacio Cie-Lab queda definido por las coordenadas cromáticas L*, a* y b*, que determinan un espacio tridimensional y uniforme (11). El eje vertical L* es una medida de la luminosidad, y varía desde completamente opaco (valor 0) a completamente transparente (valor 100). En los círculos de tonalidad, a* es una medida de la intensidad de color rojo (y a* de color verde), y b* de la intensidad de color amarillo (y b* de color azul) (14). Muestras con a* = b* = 0 resultan acromáticas (37). La tonalidad (H*) y la saturación o chroma (C*), se obtienen a partir de las coordenadas L*, a* y b*, como puede verse en los cálculos de la figura Nº3. La tonalidad (H*) es medida como un ángulo (figura Nº2) entre 0 y 360º. Como 0 y 360º representan el mismo ángulo, si dos muestras llamadas A y B tienen una tonalidad de 1 y 358 respectivamente, significa que la diferencia en el ángulo de tonalidad es de sólo 3º, por lo que se puede considerar que estas muestras presentan solo pequeñas diferencias de tonalidad. Este parámetro es debido especialmente a pigmentos amarillos que absorben la luz a 420 nm y longitudes de onda cercanas (14). La saturación o chroma (C*), indica la contribución de a* (color rojo) y b* (color amarillo), al color total del vino; valores de C* cercanos o superiores a 50 indican colores vívidos (14). En bodega, los análisis colorimétricos de control y evaluación de vinos tintos se han realizado tradicionalmente usando los parámetros clásicos de Glories (15) y Sudraud (34). El Índice de Color (Glories), se obtiene a partir de mediciones de absorbancia en tres longitudes de onda, 420, 520 y 620 nm, y resulta de la suma de las mismas. El Índice de Sudraud, define el matiz como la relación entre la absorbancia a 420/520 nm. Ambos índices resultan fáciles de calcular e interpretar y son los de empleo más frecuente en bodega (21). Figura Nº1 Figura Nº2 Las coordenadas Cie-Lab permiten una definición mucho más precisa del color que la otorgada por los parámetros de Glories (31,38) y recientemente han sido utilizadas por varios autores para determinar las características cromáticas de diferentes vinos, así como el estudio de su evolución (1,2,6,14,25,35,36). Actualmente resulta el método más preciso de medición de color y el más útil para caracterizar y diferenciar vinos (18,26), además de registrarse buenas correlaciones entre el perfil sensorial de los vinos y los parámetros Cie-Lab (10).

2 Sin bien han existido intentos de estimar estos parámetros a partir de modelos de regresión que incluían las tres medidas de absorbancia clásicas (420, 520 y 620 nm), los mismos no han sido adecuados para el caso 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 ámbito investigativo y fuera del alcance de las bodegas. A esto se suma la falta de relaciones entre estas coordenadas cromáticas y los parámetros de color clásicos, especialmente para el caso de vinos tintos con cierto 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 absorbancia a 4 longitudes de onda: 450, 520, 570 y 630 nm, para calcular los valores triestímulo X, Y y Z. Estos valores quedan expresados en la figura Nº3. X = 19,717 A ,884 A ,539 A ,474 A 630-1,841 Y = 7,950 A ,764 A ,736 A ,759 A 630-1,180 Z = 103,518 A ,190 A ,251 A ,831 A 630-0,818 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. Las ecuaciones X, Y y Z se han obtenido a partir de un grupo de 1333 muestras de vinos y brandis, y el error global, comparando con el método de referencia, es inferior a 2 unidades Cie-Lab de diferencia de color en el 99,8% de los casos. A partir de los valores generados por estas ecuaciones se obtienen las coordenadas L*, C*, H* de vinos tintos y rosados referidas a 2 mm de espesor de cubeta y las de los vinos blancos y brandis referidas a 10 mm de espesor, al igual que en el método de referencia. Para utilizar este método, es necesario un programa para Windows que permite hacer los cálculos a partir de las absorbancias medidas en esas longitudes de onda y en cualquier espesor de cubeta, aunque los resultados están referidos a 2 mm de espesor de cubeta para tintos y rosados y a 10 mm de espesor para el caso de vinos blancos y brandis. Este programa se identifica con las siglas MSCV (Método Simplificado para 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 del Sistema Cie-Lab radica en la posibilidad de calcular, a partir de los parámetros L*, a* y b*, la llamada Diferencia de color Cie-Lab (simbolizada como?e*), que cuantifica numéricamente la diferencia de percepción de color, para el ojo humano, entre dos muestras de vino (34). De acuerdo con la representación tridimensional que provee este sistema, si dos puntos en éste espacio (representados por dos estímulos de color, r y s), son coincidentes, entonces la diferencia cromática entre ambos estímulos es 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 ), es razonable suponer que aumentará la percepción de diferencia cromática entre los estímulos que ambos puntos representan. Una forma de medir la diferencia cromática entre dos estímulos es, por tanto, medir la distancia euclidiana llamada?e*, existente entre dos puntos en un espacio tridimensional. El esquema gráfico de la distancia cromática euclidiana o pitagórica entre dos puntos s y r se presenta en la figura Nº4. En la misma se puede observar que el valor?e* representa la hipotenusa de un triángulo, siendo?l* uno de sus catetos y?c* el restante. De acuerdo con el teorema de Pitágoras, esta distancia se puede calcular como sigue:?e r,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.

3 L*?b* b r* b s* (r)?a* b*?e* C r*? H *?C* a r* a s* (s) H abr*?l* H abs* C s* Hab 0 / 360º Figura Nº4: Cálculo gráfico de?e* entre dos muestras de vino r y s de diferente color. L s* L r* a* El término E de?e* deriva del vocablo alemán Empfindung, que significa sensación, por lo que?e* significa literalmente diferencia de sensación; el asterisco se usa para denotar que estas diferencias han sido calculadas a partir del Sistema Cie-Lab (34). El ojo humano es capaz de discriminar dos colores cuando?e* = 1 (16), pero cuando un degustador observa un vino a través de una copa, aún en condiciones normalizadas, la capacidad de discriminar dos colores por parte del ojo disminuye. Así, Ayala et al. (2001), determinaron que cuando el valor de?e* resulta = a 2.7 unidades Cie-Lab, los dos vinos comparados presentan características cromáticas diferenciales entre ellos y que pueden ser percibidas por el ojo humano (22). El objetivo del presente trabajo consistió en probar el método descrito en vinos tintos argentinos, interpretar los valores obtenidos y establecer posibles relaciones con los parámetros clásicos de uso tradicional en bodega. También se intentó determinar si efectivamente estos parámetros son más precisos que los parámetros clásicos en la descripción del color de los vinos tintos. Materiales y Métodos Todas las mediciones fueron realizadas sobre vinos tintos argentinos, de distintas cosechas (1989 a 2006), variedades, zonas de producción y técnicas de elaboración y analizadas en el año Para la determinación de las correlaciones, el análisis de componentes principales y el análisis discriminante, se analizaron 112 muestras de vinos tintos de las cosechas 2004, 2005 y Para la determinación de la correlación entre?i.c. y?e* se realizaron 232 comparaciones de vinos tintos de cosechas comprendidas entre 1989 y Previo a la medición, las muestras fueron centrifugadas (5000 g por 10 min.). El Índice de Color (I.C.: suma de las absorbancias a 420, 520, y 620 nm), y el matiz (relación densidad óptica 420:520 nm) de la muestra tal cual, se midieron en cubetas de cuarzo de 1 mm de paso óptico, de acuerdo con lo propuesto por Glories (31). Siguiendo la metodología propuesta por Boulton (8), se determinó en cada vino: % de color debido a antocianos libres, % de color debido a antocianos copigmentados y % de color debido a antocianos polimerizados. El contenido de antocianos totales en mg.l -1 se determinó por el método de decoloración por bisulfito, de acuerdo a la metodología propuesta por Ribéreau-Gayon y Stonestreet y modificado por Amerine 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 el I.C. con un muy buen ajuste (R 2 = ). Altas correlaciones negativas entre L* e I.C. también han sido encontradas 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. Por otro lado, en el grafico Nº1 se puede ver que para valores de I.C. comprendidos entre y 1.500, la correlación lineal entre este índice y el parámetro L* es muy buena, y solo se obtienen desviaciones para valores de I.C. muy elevados (superiores a 2.000) o muy bajos (inferiores a 0.500). De ello se podría concluir que para vinos con este rango de color, el I.C. resultaría un estimador bastante confiable del color 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 (R 2 = ), 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 muy elevados de I.C. el ajuste es malo. Esto se explica porque el I.C. incluye solo la mediciones puntuales de 420 nm (amarillos), 520 nm (rojos) y 620 nm (azules), en tanto que el parámetro C* de calcula a partir

4 de los valores a* (que incluye toda la gama de colores desde el rojo al verde) y b* (que incluye toda la gama 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 de tonalidad 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 (R 2 = ), posiblemente debido a que el parámetro C* incluye además al valor b*. Otros autores encuentran una mejor correlación (R 2 = 0.905), entre estos dos parámetros (12). En el gráfico Nº4, la correlación lineal positiva indicaría que vinos con valores de I.C. crecientes presentarían una componente mayor 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 antocianos y/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 que coincide con lo demostrado por estudios recientes (27). El valor b* indica la participación, en el color del vino, de la gama cromática que va desde el amarillo al azul, valores altos de éste parámetro indican predominancia de tonos amarillos en tanto que valores cercanos a cero indican mayor participación de colores azules. En el gráfico Nº5 puede verse que para variaciones de I.C. de un 50 % aproximadamente (de a 1.500), el parámetro b* toma valores desde cercanos a 0 hasta 18 unidades Cie-Lab, lo que representa una variación del 1800 %. Debido al hecho de que los vinos tintos despliegan colores en el rango de los rojos, en unidades Cie-Lab, a* es generalmente mayor que b* (2,5,26), lo que puede inducir a pensar que b* es un parámetro menos importante que a*. Sin embargo, desde el punto de vista de la estimación psicométrica de la tonalidad H*, ambos parámetros son esenciales, especialmente en el caso de 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 se registra una cierta tendencia positiva entre estos dos parámetros, lo que indica que vinos con mayores valores de matiz presentan también valores crecientes de tonalidad. En este mismo gráfico, se puede ver que en el intervalo de matiz comprendido entre 0.60 y 0.80, la tonalidad (H*) varía mucho, casi la practica total variabilidad de este parámetro esta comprendido en este rango, en tanto que el matiz medido 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 recta ajustada 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 cual si bien el valor de R 2 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 a medida que un vino aumenta el porcentaje de antocianos en estado polimérico, el mismo aumenta su tonalidad. Considerando que la tonalidad de un vino es debida especialmente a pigmentos amarillos que absorben en longitudes de onda próximas a los 420 nm (14), los pigmentos poliméricos deberían mostrar en 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 R 2 muy bajo. Aún así, como tendencia se puede decir que a medida que aumenta la tonalidad del vino, conforme progresa la evolución del mismo (y por lo tanto la participación en 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 fenómeno de copigmentación en los vinos tintos, se ve restringida a las primeras etapas en la vida de un vino y da lugar a colores típicamente dentro de la gama de los violetas, con longitudes máximas de absorción cercanas a los 540 nm (9). A medida que un vino tinto evoluciona desde el punto de vista de su matriz polifenólica, los antocianos copigmentados deberían servir de precursores de futuros pigmentos poliméricos, los que, como ya se comentó, están relacionados positivamente con un aumento de tonalidad en el vino. Correlación L* vs % antocianos totales: el gráfico Nº9 muestra una correlación lineal positiva; a medida que los vinos evolucionan hacia tonos anaranjados o ladrillo, se asiste a una pérdida de antocianos monoméricos al estado libre, una parte por degradación (efecto del ph, de la temperatura o del 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 los vinos aumenta la cantidad de antocianos totales. Esto último se puede explicar en el hecho de que no solo los antocianos al estado libre despliegan colores rojos, sino que ciertas condensaciones directas tanino-

5 antociano (especialmente las de tipo T-A + ) (29,38), y ciertos aductos de cicloadición (7,13) también presentan colores dentro de esta gama. Estos últimos pigmentos no son determinados por la técnica de antocianos totales, que sólo cuantifica pigmentos de tipo antociánico al estado libre y no los incluidos en dímeros y/o aductos de cicloadición. 3,000 y = -0,0317x + 2,7104 R 2 = 0,8821 3,000 y = 0,0341x - 0,4351 R 2 = 0,5192 I.C. ( ) I.C. ( ) L* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº1: Correlación L* vs. I.C C* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº2: Correlación C* vs. I.C. I.C. ( ) 3,000 y = -0,0139x + 1,3018 R 2 = 0,0671 I.C. ( ) 3,000 y = 0,0334x - 0,3749 R 2 = 0, H* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº3: Correlación H* vs. I.C a* (unidades Cie-Lab) Gráfico Nº4: Correlación a* vs. I.C. 3,000 y = -0,0048x + 1,21 R 2 = 0,0055 1,200 y = 0,0049x + 0,6087 R 2 = 0,1339 I.C. ( ) Matiz (420/520) 0,800 0,600 0,400 0, b* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº5: Correlación b* vs. I.C. H* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº6: Correlación H* vs. Matiz. % de color polimérico y = 0,8059x + 36,444 R 2 = 0,198 % de color copigmentado y = -0,4808x + 34,162 R 2 = 0, H* (Unidades Cie-Lab) H* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº7: Correlación H* vs. % de Color polimérico. Gráfico Nº8: Correlación H* vs. Color copigmentado.

6 Antocianos totales (mg.l -1 ) 1000,00 900,00 800,00 700,00 600,00 500,00 400,00 300,00 200,00 100,00 y = -11,114x + 858,65 R 2 = 0,3108 0, L* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº9: Correlación L* vs. Antocianos Totales. Antocianos totales (mg.l-1) 1000,00 y = 5,3259x + 72, ,00 R 2 = 0, ,00 700,00 600,00 500,00 400,00 300,00 200,00 100,00 0, a* (Unidades Cie-Lab) Gráfico Nº10: Correlación a* vs. Antocianos Totales. 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, los parámetros 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 clásicos resultan bajas, justamente porque estos últimos se calculan a partir de medidas de absorbancia puntuales, en tanto que los parámetros Cie-Lab incluyen en su cálculo un rango mucho más amplio de absorbancias dentro del espectro visible. Sin embargo, el parámetro L* muestra una muy buena correlación lineal con el I.C. lo que sugiere cierta robustez analítica de esta última medición. Estudios recientes con vinos Tempranillo sugieren que sólo la correlación L* vs. I.C. puede ser usada para establecer una relación entre los parámetros Cie-Lab y las medidas tradicionales (12). De acuerdo con los resultados obtenidos para vinos argentinos, usando la ecuación de regresión: I.C.= L* , el parámetro L* puede ser transformado en el parámetro I.C., más apreciado y mejor conocido. I.C. predicho 2,400 2,300 2,200 2,100 1,900 1,800 1,700 1,600 1,400 1,300 1,200 1,100 0,900 0,800 0,700 0,600 y = 0,6556x + 0,3391 R 2 = 0,8925 0,600 0,700 0,800 0,900 1,100 1,200 1,300 1,400 I.C. experimental 1,600 1,700 1,800 1,900 2,100 2,200 2,300 2,400 2,600 2,700 2,800 2,900 Gráfico Nº11: Correlación entre el I.C. experimental y el I.C. predicho. b) Determinación de la diferencia de color Cie-Lab (?E*) Para confirmar la aplicabilidad de la ecuación anterior, la misma se chequeó sobre 30 vinos tintos COMERCIALES de diferentes variedades, orígenes y estado de añejamiento (1999 a 2006), distintos de los usados en la realización de este estudio. En el gráfico Nº 11 puede verse que la relación lineal entre el I.C. experimental o medido y el I.C. predicho, es buena, con un R 2 = El ajuste parece ser mejor para el rango de I.C. s comprendidos entre y Las mayores desviaciones se registran por encima o por debajo de estos dos valores. En la tabla Nº1 se muestran algunos ejemplos de valores de L*, C*, H*, a*, b* y?e* de tres pares de vinos comparados. Tabla Nº1: Valores de L*, C*, H*, a*, b* y?e* de tres pares de vinos comparados cv. Merlot. Letras distintas indican diferencias significativas para el Test de Tukey y p<0.05. (*) Valores superiores a 2.70 indican diferencias perceptibles por el ojo humano. Datos no publicados. INTA Tipo de maceración pre-ferm. en frío post. ferm. en caliente L* (luminosidad) Parámetros Cie -Lab C* (Saturación) H* (Tono) a* b* I.C. ( )?E* pre-ferm. en frío Diferencias Cie -Lab (?E*)?E* post. ferm. en caliente?e* clásica 44,63 a 56,48 c 17,43 a 53,85 c 16,91 b 1,39 c 8,29* 17,54* 51,30 b 51,92 b 15,34 a 50,07 b 13,73 ab 1,13 b 8,29* 9,33* clásica 58,36 c 45,91 a 14,16 a 44,51 a 11,24 a 0,90 a 17,54* 9,33*

7 Los valores de la tabla anterior corresponden al promedio de 3 repeticiones, a los 16 meses de elaborados los vinos (cv. Merlot). Los valores de?e* obtenidos indican que los vinos elaborados a partir de la maceración prefermentativa en frío se diferencian visualmente de los correspondientes a la maceración post-fermentativa en caliente, diferencia que se hace más notable aún cuando se los compara con los vinos elaborados a partir de la maceración clásica. A su vez, los vinos de la maceración post-fermentativa en caliente también presentan diferencias de color perceptibles por el ojo humano cuando se los compara con los vinos de la maceración clásica, aunque en menor magnitud que las que se obtienen de la comparación 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 meses de elaborados los mismos, y esas diferencias son visualmente detectables cuando se los compara con vinos elaborados a partir de una maceración post-fermentativa en caliente y una maceración clásica. En este caso, se obtienen diferencias estadísticas en el valor de I.C. entre los tres vinos por lo que resulta lógico suponer que tales diferencias serán percibidas por un degustador en condiciones estándar de trabajo. Delta E* y = 14,765x + 9,0581 R 2 = 0,8207 0,00 0,25 0,50 0,75 1,00 1,25 1,50 1,75 2,00 2,25 Delta I.C. ( ) Gráfico Nº12: Correlación?I.C. vs.?e*. 2,50 2,75 3,00 3,25 3,50 3,75 4,00 4,25 4,50 4,75 5,00 5,25 5,50 El gráfico Nº12 se ha generado a partir de 240 comparaciones entre vinos tintos de distintas zonas de producción, 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 de manera lineal, y con un buen ajuste (R2= ). Esto resulta lógico, ya que si entre dos muestras de vino la diferencia de I.C. es grande, es esperable que esta sea perceptible por el ojo de un degustador, y que 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 es de solo 0.25 puntos de color, en tanto que el?e* supera las 40 unidades Cie-Lab; en éste caso, pequeñas diferencias 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 diferencia visual por parte de un degustador bajo condiciones estándar. Igualmente, el valor de la ordenada al origen indica que existen pares de vinos cuya diferencia de I.C. es igual a cero, en tanto que?e* resulta de 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 de una parte de las muestras de vino, pero solo de la cosecha En el se puede observar que con dos componentes principales se explica el 75 % de la variabilidad existente en los datos. En este mismo gráfico se puede ver, por ejemplo, que la tonalidad (H*) se relaciona con el % de color polimérico, la luminosidad 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 el parámetro 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 y parámetros Cie-Lab), de las mismas 112 muestras de vino tinto en un software estadístico (Infoestat ) y se sometió a las mismas a un análisis discriminante lineal. En la tabla Nº2, se presentan las funciones discriminantes generadas a partir de los datos estandarizados por las varianzas comunes, utilizando la distancia euclídea. En la misma, se puede ver que la función discriminante 1 (FD1) es una función del parámetro a* y luego del matiz, en tanto que la FD 2 es función del parámetro a* y luego del C*. Las dos

8 FD en conjunto explican el % de la variabilidad total entre vinos. De ello se puede concluir, en primer lugar, que dentro de cuatro parámetros con máximo valor discriminante, tres son generados a partir del Sistema Cie-Lab, lo que por otra parte, coincide con lo señalado por otros autores. En segundo lugar, y analizando la FD1, se puede decir que los vinos se diferencian en función de un mayor o menor componente de color rojo (a*), y también partir del matiz, es decir, de la componente amarilla. La FD2 indica que los vinos fueron mejor discriminados nuevamente en función del color rojo (a*), y por su saturación (C*). CP 2 (25 %) 4,00 2,00 0,00-2,00 % color polimérico Matiz (420/520) L* (luminosidad)i H* (Tono) -4,00-6,50-3,25 0,00 3,25 6,50 b* % color ant. libres CP 1 (50 %) C* (Saturación) a* I.C. % Color copigmentado Ant. Totales (mg/l) Gráfico Nº13: Análisis de componentes principales de 112 muestras de vino tinto. Tabla Nº2: valores de dos funciones discriminantes canónicas 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 Conclusiones En este estudio, las correlaciones entre los parámetros Cie-Lab y los índices espectrofotométricos clásicos resultan bajas, con excepción del parámetro L*, que muestra una muy buena correlación lineal con el I.C., salvo cuando esté último toma valores muy elevados o muy bajos. Tanto el análisis de componentes 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 dos muestras comparadas. A partir del cálculo de?e* se puede establecer la utilidad del empleo de rutina de un sistema de medida del color que considere un rango más amplio de medidas de absorbancia del espectro visible, para el caso de comparaciones muestrales puramente analíticas. Tal es el caso que se presenta cuando se comparan los datos analíticos colorimétricos de un vino de una línea y cosecha determinada en el momento de la puesta en botella, con los de la misma línea pero de una cosecha subsiguiente. En éste contexto puede ser deseable conocer de antemano si el consumidor detectará o no posibles diferencias de color de un vino 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 color perceptible por el ojo humano, o bien para estandarizar y mantener el color de una línea de vinos a lo largo 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 como un posible complemento en la toma de decisión, a la hora de definir el paquete enológico más adecuado para la obtención de vinos con colores estándares y constantes. Bibliografía 1. Almela, L., Javaloy, S., Fernández-López, J., López-Roca, J. (1995). Comparison between the tristimulus measurements Yxy and L*,a*, b* to evaluate the colour of young red wines. Food Chem. 53: Almela, L., Javaloy, S., Fernández-López, J., López-Roca, J. (1996). Varietal classification of young red wines in terms of chemical and colour parameters. J. Sci. Food Agric. 70, 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) 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,

9 6. Bakker, J., Bridle, P., Timberlake, C. (1986). Tristimulus measurements (CIELAB 76) of port wines color. Vitis, 25, 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: Boulton, R. (1996). A method for the assessment of copigmentation in red wines. Presented at the 47th 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, Castino, M., Lanteri, S., Frank, I. (1990). Correlazione fra i parametri oggetivi di definizione del colore e la valutazione sensoriale in un gruppo di vini Barbaresco. Vignevini, 11, C.I.E. (1986). Colorimetrie, 2nd ed. Publication C.I.E. Nº15, 2. Viena: Central Bureau of the Comisión Internationale de L Eclairage. 12. Esparza, I., Santamaría, J., Fernández, J. (2006). Chromatic characterization of three consecutive vintages of Vitis vinifera red wine. Effect of dilution and iron addition. Analytica Chimica Acta, 563, Fulcrand, H., Benabdeljalil, C., Rigaud, J., Cheynier, V., Moutounet, M. (1998). A new class of wine pigments generated by reaction between pyruvic acid and grape anthcyanins. Phytochem. 47: Gil-Muñoz, R., Gómez-Plaza, E., Martínez, A., López-Roca, J. (1997). Evolution of the CIELAB and other spectrophotometric parameters during wine fermentation. Influence of some pre and postfermentative factors. Food Res. Int. 30:9, Glories, Y. (1984). La couleur des vins rouges. Première partie : Les equilibres des anthocyanes et des tanins. Conn. Vigne Vin. 18: Gonnet, J. F. (1998). Colour effects of co-pigmentation of anthocyanins revisited 1. A colorimetric definition using CIELAB scale. Food Chemistry, 63, Heredia, F., Guzmán-Chozas, M. (1991). Reliability of the Spanish official method for colour of red wines in comparison with the CIE 1931 (x,y) method. Food Chemistry, 39, Heredia, F., Troncoso, A., Guzmán-Chozas, M. (1997). Multivariate characterization of aging status in red wines based on chromatic parameters. Food Chemistry, 60, Jackson, M., Timberlake, C., Briddle, P., Vallis, L. (1978). Red wine quality: Correlations between colour, aroma and flavor and pigment and other parameters of young Beaujolais wines. J. Sci. Food Agric. 29: Murat, M., Tominaga, T., Saucier, C., Dubordieu, D., Glories, Y. (2003). Effect of anthocyanins on stability of a key odorous compound, 3-mercapto-1-ol, in Bordeaux Rosé Wines. AJEV 54:2, Negueruela, A., Echávarri, J., Pérez, M. (1995). A Study of correlation between enological colorimetric indexes and CIE colorimetric parameters in red wines. Am. J. Enol. Vitic. 46: Negueruela, A., Echávarri, J., Ayala, F. (2001). Caractéristiques chromatiques. OIV Feuille Verte N Negueruela, A., Echávarri, J., Ayala, F., Pérez, M. (2001). Propuestas de determinación de las características cromáticas del vino (OIV,2001). VI Jornadas Científicas Grupos de Investigación Enológica. Valencia, 5-7 de junio del 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 Spanish wines: 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 ). 26. Pérez-Magariño, S., González-Sanjosé, M. L. (2001). Differentiation parameters of Ribera del Duero D.O. wines from other Spanish D.O. Food Science and Technology International, 7, Pérez-Magariño, S., González-Sanjosé, M. L. (2003). Application of absorbance values used in wineries for estimating CIELAB parameters in red wines. Food Chemistry, 81, 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: Ribéreau-Gayon, J., Stonestreet, J. (1965). Le dosage des anthocyanes dans le vin rouge. Bull. Soc. Chim., 9, (1965). 31. Ribéreau-Gayon, P. (1998).Traité d'oenologie. 2-Chimie du vin. Stabilitation et traitements. Editions La Vigne.Paris Somers, T. (1978). Interpretations of colour composition in young red wine. Vitis. 17:

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