Análisis sensorial descriptivo de variedades comerciales de peras y manzanas del Alto Valle de Río Negro y Neuquén

Abstract

El 80-85% de peras y el 85-90% de las manzanas que se consumen en Argentina son producidas en la zona del Alto Valle de Rio Negro y Neuquén. Entre los cultivares de manzanas, el más ampliamente divulgado es el de Red Delicious y sus clones, seguido de Granny Smith y clon Brookfield de Gala en tercer lugar. Entre los cultivares de peras se mencionan William’s (Williams Bon Chrétien o Bartlett (50% de la producción argentina), Packham´s Triumph y Beurré D´Anjou. Desde el año 2008, el INTI en cooperación técnica con la EEA Alto Valle del INTA, realiza estudios sobre las propiedades organolépticas y nutricionales de peras y manzanas con el objetivo de contar con información útil en campañas de promoción. La experiencia se planificó para ser realizada durante un período de tres años a partir del 2015. Se trabajó con las variedades de peras y manzanas anteriormente mencionadas, cosechadas dos semanas después de la fecha de cosecha propuesta por calendario autorizado. El día de la cosecha se determinaron los índices de madurez de cada lote (Color, Firmeza, Sólidos solubles, Acidez Titulable, Porcentaje de degradación del almidón). La fruta fue lavada con agua clorada y almacenada en cámaras de frío convencional, simulando el tiempo de almacenaje que sufre cada variedad en el circuito comercial, sin tratamientos especiales de poscosecha. Luego del almacenaje, se dejaron madurar a temperatura ambiente hasta llegar a la madurez adecuada para su consumo y se determinaron nuevamente la Firmeza, la Acidez Titulable y los Sólidos Solubles. Se realizó un análisis sensorial descriptivo (AD) a fin de caracterizar cuali y cuantitativamente las propiedades organolépticas. La evaluación fue realizada por un grupo de evaluadores seleccionados en base a sus capacidades discriminativas de los distintos atributos evaluados y entrenados en la utilización de escalas y términos según la metodología descripta en Barda et al. (2011). Los datos obtenidos fueron analizados estadísticamente utilizando el software INFOSTAT (Di Renzo et al., 2016). Hasta el momento se cuenta con resultados parciales de dos temporadas y se esperan obtener conclusiones al finalizar el tercer año de monitoreo (temporada 2017-2018).