Per un’adeguata valorizzazione del patrimonio varietale minore, fatto da genotipi in grado di produrre oli di alto valore qualitativo e fortemente tipicizzati, è fondamentale stabilire l’epoca ottimale di raccolta, momento in cui la pianta esprime al meglio le sue caratteristiche organolettiche.

 

La definizione dell’epoca ottimale di raccolta delle olive, ovvero il periodo in cui la composizione dell’olio ottenuto dalla spremitura permette di esaltare i caratteri di tipicità espressi dal genotipo e dall’ambiente di coltivazione, rappresenta un elemento fondamentale per innalzare il livello qualitativo e rendere riconoscibile l’olio estratto.

Che la variabilità climatica incida sui parametri qualitativi di un olio è cosa risaputa. Ma quanto incide? Per saperlo, si sono attivati i laboratori di Tecnologie alimentari dell’Università Mediterranea di Reggio Calabria, che nell’ambito del progetto S.O.S. hanno studiato in particolare gli oli della “Ciciarello”, una cultivar tipicamente da olio, rustica, resistente alla siccità e che non sopporta i lunghi periodi di bassa temperatura.

Per le imprese agroalimentari italiane e in particolare quelle che operano nel settore della trasformazione dell'olio extra vergine di oliva (EVOO), gli investimenti strutturali per migliorare le prestazioni degli impianti potrebbero rappresentare un'importante opportunità di differenziazione. Non tanto per massimizzare le rese estrattive ma per alzare i parametri qualitativi degli oli, aumentando il valore aggiunto dei prodotti ottenuti.

Tra i parametri che descrivono la qualità di un olio EVOO rivestono un ruolo chiave quelli legati alle caratteristiche organolettiche e chimico-fisiche degli oli. Tuttavia si stanno sempre di più affermando nuovi parametri qualitativi quali ad esempio quelli legati al grado di sostenibilità dei prodotti.

Il lavoro di ricerca svolto dall’Università di Reggio Calabria in collaborazione con l’Università di Sassari nell’ambito del progetto S.O.S. sostenuto da Ager, mira ad analizzare gli effetti di una nuova tecnologia estrattiva, orientata alla riduzione dei fenomeni ossidativi, sui parametri qualitativi dell’olio e sul suo grado di sostenibilità economica ed ambientale.

Attraverso le metodologie Life Cycle Assessment e Life Cycle Costing sono state valutate una tecnologia estrattiva convenzionale ed una basata su un impianto di molitura innovativo (Figura 1).

 

Figura 1 articolo RC 

Figura 1 - Schematizzazione dei due processi analizzati

 

Le analisi Life Cycle, sia economiche che ambientali, sono state condotte rispettando gli standard ISO 14040:2006 e 14044:2006, considerando come “Unità Funzionale” (UF) un litro di EVOO, limitando lo studio alla sola fase di trasformazione.

I dati primari sui processi di trasformazione delle olive sono stati raccolti direttamente attraverso una specifica scheda, che ha consentito la rilevazione di tutti gli input e gli output, sia ambientali che economici, legati al processo di molitura come ad esempio i consumi di elettricità, di acqua o di energia elettrica, così come i dati relativi ai tempi di lavorazione, alla resa in olio, alla quantità di co-prodotti e di rifiuti. Limitatamente alle analisi di impatto ambientale, tutti i processi di background, come ad esempio la produzione di energia elettrica, la generazione di calore e la costruzione dei macchinari, sono stati modellizzati utilizzando dati di origine secondaria, reperiti attraverso banche dati commerciali, quali Ecoinvent V. 3.4 e Agri-footprint V.3. Una volta ottenuti tutti i dati necessari alla compilazione dell’inventario dei dati del ciclo di vita, si è proceduto alla terza fase dello studio, ossia la valutazione degli impatti, utilizzando il metodo ILCD 2011.

Relativamente alle analisi economiche attraverso la metodologia LCC si è proceduto prima alla monetizzazione degli input e degli output raccolti tramite la scheda di rilevazione e successivamente sono state computate le voci di costo relative al lavoro, alle quote ed agli altri fattori della produzione. Dopo aver determinato il costo del ciclo di vita si è proceduto al calcolo di due indicatori economico-finanziari che hanno consentito di paragonare i due investimenti computando tutti i flussi di cassa in entrata e in uscita.

I risultati, limitando le analisi ad un puro aspetto quantitativo ossia relativamente all’unità funzionale di un litro di olio estratto, hanno mostrato un apparente peggioramento delle performance economiche ed ambientali dell’olio ottenuto con metodo innovativo. Al fine di correlare le valutazioni di sostenibilità con gli attributi qualitativi degli oli analizzati si è proceduto ad effettuare delle ulteriori analisi modificando l’unità funzionale ed esprimendo i risultati in funzione di perossidi, clorofilla, polifenoli e tocoferoli. Infatti si è ipotizzato che se la funzione del processo produttivo è quella di massimizzare la qualità è necessario esprimere gli impatti economici ed ambientali in relazione a tale funzione. I risultati hanno mostrato chiaramente come l’incremento dei parametri qualitativi dell’olio innovativo ha compensato i maggiori impatti generati dal processo sperimentale rendendolo complessivamente più sostenibile rispetto all’olio convenzionale.

Lo studio sta proseguendo con nuove prove al fine di ottenere una base di dati più corposa e quindi risultati statisticamente più robusti. Il perfezionamento del sistema innovativo anche in funzione delle rese, potrebbe rendere l’olio ottenuto un benchmark in termini di qualità e sostenibilità ambientale ed economica.

 

Grazie ai risultati dei ricercatori di S.O.S. sarà possibile classificare la maturazione delle olive con metodi rapidi e non distruttivi.  

 

Individuare in maniera semplice e veloce il grado di maturazione delle olive per migliorare la qualità dell’estrazione di olio e soddisfare il produttore e il consumatore. Questo l’obiettivo dei ricercatori dell’università di Milano che, all’interno del progetto S.O.S., stanno mettendo a punto tecnologie ottiche per avere in tempi rapidi le informazioni per determinare, direttamente al frantoio, l’ottimale tempo di raccolta

Le ricerche hanno valutato l’applicabilità dell‘analisi dell’immagine e la spettroscopia nella regione del vicino infrarosso (NIR) per determinare il grado di maturazione delle olive. Le due tecniche hanno i loro punti di forza nella rapidità di analisi, senza distruggere il prodotto. Sono state analizzate 13 cultivar di olive (Bambina, Calipa, Cannavà, Ciciarello, Cima di Melfi, Corsicana, Dritta, Filogaso, Gentile, Oliva Rossa, Semidana, Sivigliana e Tortiglione) provenienti da quattro regioni italiane e raccolte nel 2017 a diversi stadi di maturazione.

Con l’analisi dell’immagine è stato misurato il grado di maturazione mediante l’indice di maturazione (Maturity Index, MI o indice Uceda) basandosi sulla pigmentazione della buccia dell’oliva, in modo da identificare un nuovo indice semplificato (Figura 1), definito Indice Colorimetrico Superficiale (ICS). Il nuovo indice ha ottenuto una correlazione altamente significativa con MI dimostrando che la procedura messa a punto può essere utilizzata per definire il grado di maturazione in modo semplice e non distruttivo.

UNIMI Fig.1 Innovazione 30 10 18

Figura 1 - Classi di maturazione secondo l’indice colorimetrico superficiale ICS. Classe1 completamente verde; classe 2 < 50% invaiata; classe 3 > 50% invaiata; classe 4 totalmente invaiata.

 

Tuttavia, come per l’indice di maturazione, il nuovo Indice Colorimetrico Superficiale risulta influenzato dalla soggettività e dall’esperienza del valutatore. Pertanto i ricercatori hanno messo a punto un protocollo di analisi che sfrutta la “visione assistita” di un computer e specifici algoritmi che consentono di segmentare l’immagine ed estrarre automaticamente misure di colore o di geometria di un prodotto (Figura 2). Tale metodo permette di classificare le olive in 4 classi in modo da definire un nuovo indice di maturazione oggettivo, altamente correlato a ICS, basato sull’analisi dell’immagine e definito Image Analysis Classification (IAC) dimostrando che la procedura di classificazione delle olive in base al grado di maturazione può essere automatizzata.

UNIMI Fig.2 Innovazione 30 10 18

Figura 2

 

Le stesse olive usate per l’analisi dell’immagine sono state anche sottoposte ad analisi spettroscopica, un metodo oggettivo, rapido (un’analisi dura pochi millisecondi) e non distruttivo. La classe di maturazione ottenuta dall’analisi dell’immagine è stata utilizzata per creare modelli di classificazione basati sulla spettroscopia. In Figura 3 sono rappresentati gli spettri (impronta ottica delle olive) caratteristici di olive appartenenti a classi di maturazione diverse.

UNIMI Fig.3 Innovazione 30 10 18

Figura 3

 

I risultati ottenuti sono soddisfacenti, con un’accuratezza di classificazione maggiore del 90% per tutte le cultivar esaminate. Pertanto l’analisi dell’immagine e la spettroscopia NIR possono essere una valida alternativa ai classici metodi di classificazione del grado di maturazione che necessitano di un operatore esperto e della distruzione del campione.

 

 

 

 

 

 

 

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