El humo de los incendios forestales puede arruinar las cosechas de vino, pero las nuevas herramientas digitales, algunas de las cuales pueden acoplarse directamente a un teléfono inteligente, podrían ayudar tanto a los grandes como a los pequeños viticultores a reducir los daños, según muestra un nuevo estudio.
El sur de Australia, California, el centro de Chile, Grecia y la región sudafricana del Cabo Occidental son conocidos por su vino, pero todas estas zonas han sufrido algunos de los peores incendios forestales registrados en los últimos años.
Los incendios forestales pueden causar daños directos en los viñedos, pero el humo de los incendios cercanos también contamina las uvas de las vides. Como cualquier viticultor le dirá, el vino adquiere su sabor a partir de una serie de complejas interacciones entre el suelo, la vid y su entorno, lo que crea un estilo propio y particular.
Sin embargo, las uvas expuestas al humo pueden arruinar una cosecha, afirma el fisiólogo vegetal y científico del vino Sigfredo Fuentes, profesor asociado de la Escuela de Agricultura y Alimentación de la Universidad de Melbourne.
«Si bien el humo afecta de manera distinta a las distintas variedades de vid, el análisis experto de los vinos contaminados por humo los describe con un aroma «ahumado» y un posgusto «cenizoso», especialmente en los vinos Shiraz, Cabernet Sauvignon, Merlot, Chardonnay y Pinot Gris», explica.
«Si bien las características de sabor provocadas por el suelo, las plantas y el entorno son la fuente de la variedad que apreciamos en los vinos, estas características de deterioro sin duda hacen que el vino resulte menos agradable para los amantes del vino».
Daños causados por el humo
Las uvas expuestas al humo absorben fenoles volátiles, compuestos de olor intenso que se unen a los azúcares del vino final. Uno de ellos, el guaiacol, es el responsable de esos abrumadores aromas «ahumados» y «cenizosos».
Si los expertos pudieran identificar o excluir la fruta contaminada por humo de una cosecha, los viticultores podrían controlar o incluso evitar estos sabores y aromas. Sin embargo, la intensidad y el alcance de la contaminación por humo pueden variar considerablemente, incluso dentro de un mismo viñedo.
Los viticultores necesitan una forma precisa de medir dónde afectará la contaminación por humo a un viñedo, sobre todo porque la vendimia suele producirse a finales del verano, lo que coincide con la temporada alta de incendios forestales, afirma Fuentes.
«Si los viticultores pudieran evaluar casi en tiempo real qué plantas de vid están contaminadas por humo y el nivel de contaminación presente en las uvas, así como el posible vino que se elabore con ellas, sería un cambio radical para el sector», afirma. «Esto es especialmente cierto dado el aumento de la frecuencia de los incendios forestales en las principales regiones vitivinícolas del mundo como consecuencia del cambio climático».
Según se informa en la revista Sensors, Fuentes y sus colegas muestran cómo herramientas como el análisis de imágenes térmicas infrarrojas y el modelado de aprendizaje automático basado en el reconocimiento de patrones podrían ayudar a identificar las uvas dañadas.
El equipo recopiló datos de siete cultivares de vid que participaron en los ensayos de humo, utilizando cámaras infrarrojas térmicas sobre las copas y espectroscopia de infrarrojo cercano sobre las uvas para medir la contaminación por humo.
«Las cámaras infrarrojas térmicas y los espectrómetros de infrarrojo cercano están disponibles cada vez más como instrumentos montados en drones o portátiles que pueden acoplarse a teléfonos inteligentes. Esto los hace más asequibles para los viticultores, con software de análisis en forma de aplicaciones», afirma Fuentes.
«Nos dimos cuenta de que, con una inversión relativamente pequeña y los modelos de software adecuados basados en el aprendizaje automático, los viticultores podrían tener en el bolsillo una solución para la contaminación por humo».
Para comprobar los resultados, el equipo utilizó equipos de laboratorio de alta sensibilidad para comparar la precisión de los datos experimentales.
Detección rápida y de bajo coste
Los investigadores utilizaron después los datos para desarrollar dos modelos: uno para medir la contaminación por humo en las hojas del viñedo y otro para medir la contaminación por humo en las propias uvas y en el vino elaborado con ellas.
Aplicando el reconocimiento de patrones mediante aprendizaje automático y redes neuronales artificiales (ANN), el equipo desarrolló un modelo de análisis de imágenes térmicas infrarrojas que predijo la contaminación por humo dentro de las copas con una precisión del 96 %.
Fuentes afirma que, para alcanzar este nivel de precisión, los investigadores analizaron el patrón de transpiración de las hojas (proceso mediante el cual la humedad asciende por las plantas desde las raíces y sale por pequeños poros en la cara inferior de las hojas) y lo evaluaron como indicador indirecto de las imágenes térmicas, que el humo altera.
A continuación, los algoritmos de aprendizaje automático pudieron detectar el patrón con gran precisión y con un menor procesamiento de datos.
Los investigadores utilizaron el segundo modelo para predecir el guaiacol derivado del humo mediante espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR) de las uvas. El modelo está concebido para su uso con equipos portátiles de consumo, a corta distancia, para analizar la fruta en tiempo real sin destruirla.
Este método hace que las pruebas de alta precisión sean mucho más accesibles, afirma Fuentes. «La única opción real que tienen actualmente los viticultores para evaluar la posible contaminación por humo es recoger muestras aleatorias de bayas del viñedo para su análisis en laboratorio mediante espectrometría de masas, un proceso destructivo, caro y que requiere mucho tiempo.
«Nuestras pruebas demuestran que estos modelos pueden ofrecer un resultado preciso utilizando un software en un teléfono inteligente y un espectrómetro portátil de infrarrojo cercano que cuesta varios miles de dólares, unas 45 veces menos que un espectrómetro de masas.
Ambos modelos experimentales podrían utilizarse de forma conjunta, lo que nos permitiría obtener un mapa general de la contaminación por humo en las hojas mediante drones y, a continuación, analizar las uvas con dispositivos portátiles, afirma Fuentes.
«Las aplicaciones que utilizan cualquiera de estos modelos por separado pueden hacer visible la contaminación por humo a los viticultores de forma rápida y precisa, y a un coste relativamente bajo», afirma Fuentes. «Combinados, podrían ofrecer a los viticultores un análisis muy preciso de la contaminación por humo en su viñedo.
«Esto les proporcionaría estrategias de gestión para reducir la contaminación o separar la vendimia de las uvas no contaminadas, con el fin de minimizar el desperdicio y producir una cosecha de mayor valor».
Otros investigadores proceden de la Universidad de Melbourne y de la Universidad de Adelaida.
