Progetto PIVOLIO

Processi Innovativi per la Valorizzazione dell’OLIO extravergine di oliva

nelle province di Bari e Foggia


OR 4.  INFLUENZA DELLE VARIABILITA' PEDOCLIMATICHE SULL'OLIO DI OLIVA EXTRAVERGINE MONOVARIETALE 

Soggetti attuatori:

  • Azienda Oliveti Terra di Bari (OTB)
  • Centro di Ricerca per l’Olivicoltura e Industria Olearia (CRA Oli) di Rende (CS) 

 

4.1 Rlevazione dei dati dell’umidità e della temperatura mediante microsensori

Come da grafico seguente, è stato possibile valutare la variazione tra le due annate consecutive della temperatura e dell’umidità nei mesi tra settembre e novembre, presi in considerazione perché maggiormente influenti nella resa in termini di qualità di oliva e olio d’oliva.

 

 

Sono state confrontate anche le piovosità medie mensili nello stesso intervallo di tempo per lo stesso territorio su due annate diverse, per verificare se una differente piovosità influisse sulla qualità dell’olio di oliva.

 

4.2 Incisività delle variabilità climatiche sulla qualità degli oli (raccolta delle olive in epoche differenti)

Per quanto riguarda le analisi di correlazione tra variabili ambientali e profilo compositivo dell’olio per l’anno  2013, è stata studiata la correlazione tra il  valore medio del profilo compositivo degli oli provenienti dalle differenti aree geografiche e le variabili ambientali (Temperatura, Umidità e precipitazioni) per area geografica. Sono stati presi in considerazione sia i parametri chimici della composizione dell’olio sia quelli merceologici, anche se per alcuni di essi non vi è una correlazione diretta con la componente climatica (ad esempio, le estinzioni nell’UV). E’ stata rilevata una correlazione (R= 0,67) statisticamente significativa (P value = 0,006)  tra il valore della temperatura media e il contenuto di perossidi. Altre correlazioni altamente significative  sono state osservate tra la temperatura media annua e la composizione acidica: una correlazione negativa (R= -0,65; p value = 0,009) è stata rilevata con il contenuto di acido oleico e una correlazione positiva è stata rilevata con il contenuto di acido linoleico (R=0,7; p value=0,004). Questi risultati confermano ulteriormente sia  il pattern della via biosintetica degli acidi grassi, sia l’influenza diretta della temperatura rispetto ad altre variabili ambientali sulla dinamica della biosintesi degli acidi grassi. Le analisi di correlazione tra variabili ambientali e profilo compositivo dell’olio per l’annata 2014/2015 hanno confermato i risultati dell’anno precedente.

 

SP. Attività di sviluppo precompetitivo

  1. Realizzazione di prototipo: protocollo per il rilievo dei fattori pedoclimatici che influenzano le proprietà organolettiche e nutrizionali dell’olio extravergine di oliva monovarietale.

Il protocollo per lo studio dell’influenza dei fattori climatici sulla composizione chimica dell’olio ha previsto i seguenti step:

Identificazione genetica delle varietà.

Uniforme gestione agronomica delle varietà oggetto di studio.

Modalità di molitura analoga (stesso modello di frantoio, stessi parametri tecnologici).

Analisi chimiche dell’olio secondo la metodologia ufficiale.

Parametri chimici considerati: acidità libera (%), n. perossidi, composizione degli esteri metilici degli acidi grassi (%): acido miristico, acido oleico, acido linoleico, acido linolenico, acido palmitico, acido palmitoleico (2 isomeri), acido eicosanoico, acido cis-9-eicosenoico, acido docosanoico, acido tetracosanoico, Tocoferoli totali (ppm), Fenoli Totali (mg/Kg).

Parametri climatici: misurazioni giornaliere dell’Umidità relativa media (%), Precipitazione totale (mm) e Temperatura media (°C) per area geografica.

Elaborazione statistica dei dati: analisi multivariata di correlazione multipla (software PAST). La significatività statistica indica l’esistenza di una correlazione tra le variabili chimiche e quelle climatiche. L’analisi consente anche di correlare le variabili compositive dell’olio tra loro. L’analisi di correlazione viene condotta utilizzando i dati metereologici di un intero anno a partire dal mese di gennaio fino all’epoca di raccolta. Inoltre l’analisi di correlazione viene condotta per ciascuno dei due anni del progetto (2013/2014 e 2014/2015) per singola area geografica. I dati medi annuali di ciascuna variabile considerata e per ciascuna area geografica vengono analizzati sempre con un’analisi di correlazione multipla.

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