CARACTERÍSTICAS DE LAS BELLOTAS DE ENCINA (QUERCUS ILEX) EN DIFERENTES ZONAS DEL VALLE DE LOS PEDROCHES (CÓRDOBA).
INVENTARIO BROMATOLÓGICO.
I. FERNÁNDEZ1, A. GÓMEZ2, P. MORENO1, P. FERNÁNDEZ3, E. DE PEDRO2, E. DÍAZ1 y L. SÁNCHEZ1.
(1) COVAP. Mayor 56. 14400 Pozoblanco (Córdoba) (España). (2) Dpto. Producción Animal y (3) Dpto. Ingeniería Forestal. ETSIAM. Apdo. 3048.
14080 Córdoba
RESUMEN
Se han recogido 180 muestras de bellotas maduras de encina, representativas de la diversidad existente en tres zonas características del encinar del Valle de los Pedroches (Córdoba). La selección de los árboles se realizó previa determinación de la frecuencia de los diferentes tipos de bellotas, llevada a cabo en áreas de 40 árboles por cada 50 ha de terreno.
Los valores medios obtenidos en la bellota entera fueron los siguientes: longitud 36’7 mm, diámetro 15’4 mm, peso 5’4 g, porcentaje de cáscara fresca 22’3 %. A su vez, la pulpa, con una materia seca media del 56 %, presentaba la siguiente composición (%/ms): cenizas 2’1; PB 5’9; GB 8’8; FB 2’5; almidón 61’9; azúcares totales 4’7; ac. palmítico 15’5; esteárico 2’8; oleico 63’6; linoleico 15’8; energía bruta 4705 kcal/kg ms. Se aprecian algunas diferencias entre zonas y en función del tipo de suelo, aunque lo más significativo es la importante variabilidad existente dentro de cada zona.
Se han obtenido los espectros NIRS y ecuaciones de calibración para distintos parámetros químicos: PB (R2=0,93); GB (R2=0,96); palmítico (R2=0,68); esteárico (R2=0,34); oleico (R2=0,76) y linoleico (R2=0,86).
La información obtenida se ha incorporado a un sistema de información geográfica, realizado para la zona.
Palabras clave: Tamaño, composición química, SIG, NIRS.
CHARACTERISTICS OF THE ACORNS OF OAK (QUERCUS ILEX) IN DIFFERENT ZONES FROM THE VALLEY OF THE PEDROCHES (CORDOBA).
BROMATOLOGIC INVENTORY. SUMMARY
180 samples of mature acorns of oak have been taken, representative of the existing diversity in three zones characteristics of the oak mass of the Pedroches Valley (Córdoba). The selection of the trees was made previous determination of the frequency of the different types of acorns, carried out in areas of 40 trees by each 50 has of land. The obtained average values for diferent parameters in the whole acorn were the following ones: length 36.7 mm, diameter 15.4 mm, weight 5.4 g, percentage of fresh husk 22.3 %. As well, the pulp, with a dry matter average of 56 %, presented the following composition (%/dm):
ashes 2.1; CP5.9; EE 8.8; CF 2.5; starch 61.9; total sugars 4'.; ac. palmític15.5; esteáric 2.8; oleic 63.6; linoleic 15.8; gross energy 4705 kcal/kg dm.
Is appraised some differences between zones and based on the type of soil, although most significant it is the important existing variability within each zone.
Spectral NIRS and equations of calibration for different chemical parameters have been obtained: CP (R2=0.93); EE (R2=0.96); palmític acid (R2=0.68); esteáric (R2=0.34); oleic (R2=0.76) and linoleic (R2=0.86). The obtained data has been incorporated to a GIS, made for the zone.
Key words: Size, chemical composition, GIS, NIRS.
INTRODUCCIÓN
Se han llevado a cabo numerosos trabajos cuyo objetivo es la determinación de las características de las bellotas producidas por distintos tipos de Quercus. En una revisión previa (Fernández et al., 2004) analizábamos la variabilidad de dichas características en las bellotas producidas en el Valle de los Pedroches y observábamos diferencias importantes asociadas a la especie y pequeñas en relación con el estado de madurez. En el presente trabajo, que es la continuación del anteriormente señalado, se concentra el esfuerzo en la valoración bromatológica de las bellotas maduras de encina, al ser estas las que constituyen la práctica totalidad de los Quercus presentes en las dehesas de esta comarca y el estado en el que son consumidas por los cerdos en montanera.
En los sistemas de producción de cerdos ibéricos, el consumo de bellotas en la fase final de ceba supone uno de los principales atributos de calidad y, aunque son variados los factores que afectan a la misma, es normal el que se plantee la duda de si las posibles diferencias que puedan existir en las características bromatológicas de las bellotas producidas en diferentes zonas, pueden afectar de forma significativa a la calidad de los cerdos ibéricos producidos en las mismas. En este sentido, un paso previo sería el de confirmar que realmente existen diferencias en las características de las bellotas de diferentes zonas, procurando utilizar un método que tenga en cuenta la importante variabilidad observada en las mismas (Fernández et al., 2004).
Junto a este objetivo inicial, en el presente trabajo se plantea el obtener ecuaciones de calibración para el uso de la técnica NIRS como método de análisis rápido y económico. De forma provisional, se recogen los resultados obtenidos para la proteína, grasa y los cuatro ácidos grasos del contrato tipo homologado (palmítico, esteárico, oleico y linoleico), estando en desarrollo las del resto de parámetros químicos analizados en la caracterización de las bellotas, las cuales se han utilizado como colectivo de calibración.
Finalmente, estos estudios se han planteado dentro de un proyecto cuyo objetivo general es el desarrollo de un sistema sostenible de producción en las dehesas de la comarca del Valle de los Pedroches. En este sentido, se ha considerado conveniente el desarrollar un Sistema de Información Geográfica, como forma de integración de la información de todos los factores que afectan a dicho sistema productivo, estableciendo el correspondiente vínculo con el espacio geográfico sobre el que se manifiestan. (Sánchez Palomares, 2001; Morote, et al.,2001). En el presente trabajo, se utiliza para la definición del sistema de
muestreo y para vincular la información obtenida en los árboles muestreados, de forma que dicha información se constituya como inventario que pueda ser empleado en posteriores aplicaciones.
MATERIAL Y MÉTODOS
Se ha utilizado el programa ArcGis v.8.3 (ArcInfo) , con su extensión Spatial Analyst, para la elaboración del Sistema de Información Geográfica aplicado a la comarca del Valle de los Pedroches (Córdoba). Para la generación de modelos digitales de precipitación y de temperatura se utilizaron los métodos de interpolación que incorpora la citada extensión: krigeado (Kriging), distancia inversa ponderada (IDW, Inverse Distance Weighted) y spline.
La información geográfica digital empleada ha sido la siguiente: Mapa Topográfico de Andalucía 1:100.000 (v. 1.6. Marzo, 1999), incluye la cartografía básica. Mapa Forestal de España en Andalucía (MFA). Mapa de Usos y Coberturas Vegetales del Suelo de Andalucía (MOSA). Modelo Digital de Elevaciones (MDE de 20x20m), que nos da la altitud y del cual se derivan las pendientes y las orientaciones. Mapa Geomorfoedáfico (E = 1:400.000). Datos meteorológicos correspondientes a 42 estaciones del Instituto Nacional de Meteorología (INM) localizadas en la zona, para la pluviometría y 37 para la temperatura. Ortofoto pancromática en color y blanco y negro.
A partir de esta información se seleccionaron las tres zonas más típicas de manchas de Quercus de la comarca con características homogéneas y se eligieron las explotaciones para la recogida de muestras. Dichas zonas fueron: Cardeña (680 mm de pluviometría; sustrato edáfico de granito y de pizarra). La Jara (550 mm de pluviometría; suelo de granito). La Serrezuela (550 mm de pluviometría; suelo de pizarra). Para conseguir una adecuada representatividad de las muestras se seleccionaron dos fincas por zona y, sobre fotografía aérea a escala 1:5.000, se escogieron áreas con 40 árboles por cada 50 has, que reflejasen la diversidad de cada finca. De cada árbol se recogieron 10 bellotas para clasificarlas (Vázquez et al., 1992) y en función de las proporciones de las distintas formas se procedió a la recogida, en el otoño de 2003, de aproximadamente un kilo de muestra de 30 árboles representativos por finca.
Al día siguiente a su recogida, las bellotas enteras, sin el cascabillo, se pesaron y se midió su longitud y su diámetro. Las 180 muestras fueron descascarilladas, determinándose el porcentaje de cáscara fresca, y sus pulpas trituradas con un molinillo de cuchillas, desecadas a 45ºC durante 48 horas, en estufa de aire forzado y tras su disgregación y cribado por malla de 1 mm, conservadas al vacío en bolsas policapa de polietileno y aluminio (Sacoliva, RSI 39-04521/CAT)) en cámara a 4ºC, hasta su análisis. Sobre una muestra representativa de la pulpa fresca triturada se determinó la materia seca por desecación en estufa a 103ºC, durante 24 horas.
Sobre las muestras desecadas se determinó el contenido en cenizas, proteína bruta, grasa bruta, almidón y azúcares totales (Real Decreto 2257/94)) la fibra bruta (Directiva 89/655/CEE) y sobre la grasa el contenido en ácidos grasos (Directiva 91/268/CEE y 02/796/CEE)). El contenido en energía bruta se determinó utilizando una bomba isoperibólica IKA C2000. Toda la información generada fue incorporada al SIG creado para la zona.
El efecto de las variables zona y suelo se analizó con el modelo ANOVA para un solo factor, utilizando el paquete estadístico SAS (2001) comparando las medias mediante el test de Duncan.
Se recogieron los espectros NIRS de las 180 muestras, por duplicado, utilizando la cápsula de ¼ y una región de barrido entre 1100 y 2500 nm, en un equipo Foss NIRSystem 5000, ubicado en la fábrica de piensos de COVAP.
Sobre los espectros se procedió al centrado de la población con la opción “Create Store File from Spectra File” del software WINISI II, eliminando como anómalas las muestras que presentaban un valor del estadístico H > 3 (Shenk y Westerhaus, 1991). Para el cálculo de las ecuaciones de calibración se utilizó el programa “Develop equations with the full spectrum” del mismo software, utilizando la regresión multivariante de mínimos cuadrados parciales modificada (MPLS) (Shenk y Westerhaus, 1995) y el método de la validación cruzada. Se ensayaron 10 opciones diferentes de calibración, sin y con corrección del efecto de radiación difusa (“Scatter”) denominado SNV + DT (Lister et al., 1992).
Se realizaron ecuaciones para los siguientes parámetros: proteína bruta, grasa bruta, y para los cuatro ácidos grasos englobados dentro del contrato tipo homologado (palmítico, esteárico, oleico y linoleico).
RESULTADOS Y DISCUSIÓN
Los valores correspondientes a la composición de la pulpa se recogen en la Tabla 1. En ella podemos apreciar el alto valor de los rangos, en especial el de la proteína y de la grasa.
Tabla 1 Valores medios de los parámetros bromatológicos de la pulpa de bellota. Influencia de la zona y del tipo de suelo.
Zona (60/zona) Suelo (90/suelo)
Parámetro Cardeña Jara Serrezuela Granito Pizarra Media Mínimo Máximo
MS (%) 55,90a 55,71a 56,40a 55,63b 56,38a 56,00 44,61 60,94 Cenizas (%ms) 2,16a 2,17a 2,11a 2,15a 2,14a 2,14 1,59 2,67 PB (%ms) 5,69a 6,03a 5,90a 5,80a 5,95a 5,87 3,62 10,50 GB (%ms) 8,89a 9,25a 8,24b 8,99a 8,60a 8,79 4,03 13,10 FB (%ms) 2,41b 2,58a 2,53ab 2,49a 2,52a 2,51 1,67 3,74 Almidón (%ms) 61,96a 61,39a 62,29a 61,59a 62,17a 61,88 54,78 69,77 Azúcares (%ms) 4,75ab 4,97a 4,40b 5,06a 4,35b 4,71 2,04 9,96 EB (kcal/kgms) 4695a 4725a 4695a 4708a 4702a 4705 4080 5052 Palmítico (%) 15,70ab 15,37b 15,90a 15,54a 15,77a 15,65 12,00 19,30 Palmitoleico (%) 0,14a 0,12b 0,16a 0,12b 0,16a 0,14 0,10 0,20 Esteárico (%) 2,76b 2,94a 2,61b 2,93a 2,61b 2,77 1,80 4,90 Oleico (%) 63,46ab 64,28a 62,90b 63,97a 63,12b 63,55 53,30 70,60 Linoleico (%) 15,87ab 15,28b 16,33a 15,38b 16,27a 15,83 10,80 21,80 Linolénico (%) 0,92ab 0,84b 0,96a 0,89a 0,93a 0,91 0,50 2,40 Araquico (%) 0,37ab 0,38a 0,36b 0,38a 0,36b 0,37 0,20 0,50 Gadoleico (%) 0,49a 0,48a 0,50a 0,48a 0,50a 0,49 0,40 0,70
Comparados los valores medios de estos parámetros con los obtenidos para las mismas zonas el año anterior (Fernández et al., 2004) (6,13 y 10,31, respectivamente) observamos una diferencia de 1,52 puntos para la grasa, lo que representa un valor importante desde un punto de vista nutricional. Aparte de que se trataba de árboles distintos, debido a la variación en los criterios de selección empleados, también lo fue el método analítico utilizado, que en el primer año fue un analizador semiautomático Foss Less, en lugar del Soxhlet utilizado en esta ocasión. Para ver el efecto de este factor se procedió a analizar 28 muestras por ambos métodos, observando que con el equipo Foss se obtenía 1,2 puntos más de grasa (8,9 vs 10,1%ms), lo que pone en evidencia la importancia de la metodología utilizada a la hora de comparar resultados.
Los valores obtenidos reflejan diferencias significativas entre zonas para los parámetros grasa bruta, fibra bruta, azúcares totales y en los principales ácidos grasos. No obstante, de acuerdo con los resultados que hemos obtenido posteriormente (Moreno et al., 2005) no se observa que las diferencias en la calidad de los cerdos ibéricos de bellota cebados en estas zonas pueda atribuirse a la composición de las bellotas, lo que sugiere que se trata de un factor de menor importancia.
Por lo que respecta al tipo de suelo, los resultados globales indican también diferencias significativas de escasa cuantía, que afectan a los azúcares totales y a los ácidos grasos principales, excepto al palmítico. Cuando se comparan únicamente las muestras de una misma zona (Cardeña), con características agroclimáticas similares, salvo el tipo de suelo, observamos que algunas de las diferencias observadas cambian de signo, en concreto la grasa, el almidón, el palmítico y el oleico. Ello nos da idea de la escasa representatividad del número de muestras utilizado en relación con la variabilidad existente (Tabla 1), a pesar de que supera los valores normalmente utilizados (Mazuelos et al., 1965; Nieto et al., 2002). Este problema, derivado del alto coste de la analítica, podrá ser resuelto cuando se disponga de calibraciones válidas para el NIRS.
Una vez incorporada la información al SIG, para cada árbol tenemos su situación geográfica exacta asociada a los datos analíticos obtenidos, lo cual permite localizar fácilmente los árboles con unas determinadas características.
En relación con la calibración del NIRS, en la Tabla 2 podemos observar los mejores resultados obtenidos para cada uno de los parámetros estudiados, teniendo en cuenta que se han seleccionado aquellas que presentaban menor valor de ETVC y los valores mas elevados de R2, RPD y RER. En todos los casos, los mejores valores se obtuvieron al aplicar la corrección de “scatter”, lo que pone de manifiesto la importancia del tamaño de partícula.
Como podemos observar tanto la ecuación para la predicción de proteína bruta como la de grasa bruta presentan valores de RPD>3 y RER>10, con lo que podemos afirmar que tienen una excelente precisión (Williams y Sobering, 1996). Sin embargo, en el caso de los ácidos grasos todos los valores de RPD son inferiores a 3, lo que ocurre siempre cuando el valor de la desviación típica es de pequeña magnitud. A la vez, los valores de RER para el ácido palmítico y el esteárico son inferiores a 10 y superiores a 10 para el oleico y el linoleico, indicando que la capacidad predictiva para estos últimos puede ser aceptable. No obstante, sería interesante ampliar estas ecuaciones con muestras que incorporaran mayor variabilidad.
Tabla 2. Estadísticos de calibración obtenidos para distintos parámetros analíticos
Media Rango DT Nº ETVC R2 RPD RER
Proteína 5,79 3,62-7,96 0,869 150 0,223 0,934 3,89 19,46 Grasa 8,90 13,10-4,12 1,560 154 0,308 0,961 5,06 29,15 Palmítico 15,60 12-19 1,233 158 0,707 0,676 1,74 5,67 Esteárico 2,72 1,8-3,7 0,423 162 0,341 0,350 1,24 5,57 Oleico 63,77 54,4-70,6 2,435 164 1,204 0,762 2,02 13,45 Linoleico 15,72 10,8-20,7 1,902 164 0,728 0,856 2,61 13,59 CONCLUSIONES
A pesar de que se aprecian algunas diferencias en las características de las bellotas procedentes de distintas zonas y de distintos tipos de suelo, su importancia es mínima, si la comparamos con la alta variabilidad existente en toda el área, sobretodo en parámetros tan importantes como la proteína, la grasa, el almidón, los azúcares y los ácidos oleico y linoleico. Esta variabilidad hace más importante la existencia del inventario bromatológico asociado al SIG que se ha creado para la zona.
Por otra parte, esta misma variabilidad hace necesario el aumentar de forma muy importante el número de muestras analizadas, para lo que puede ser fundamental la utilización de la técnica NIRS.
AGRADECIMIENTOS
El presente trabajo ha sido financiado por el IFAPA de la Consejería de Innovación, Ciencia y Empresas, de la Junta de Andalucía, dentro del proyecto CO-03-097.
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