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Forschungsanstalt Geisenheim
Abschlussbericht des FDW-Projektes:
„Bestimmung der Traubenqualität unter
Berücksichtigung der hieraus resultierenden
Weinqualität mit Hilfe der mittleren
Infrarotspektroskopie (FTIR)“
Projektbearbeitung:
Hieber M., Patz C.-D., Dietrich H.
Institut für Oenologie und Getränkeforschung
Fachgebiet Weinanalytik und Getränkeforschung
Forschungsanstalt Geisenheim, Postfach 1154, 65358 Geisenheim
Geisenheim, 24.10.2005
I
I N H A L T S V E R Z E I C H N I S
1. Einleitung ..................................................................................................................... 1 2. Literaturübersicht ......................................................................................................... 3 3. Theoretische Grundlagen.............................................................................................. 6
3.1. IR-Spektroskopie ................................................................................................... 6 3.2. Multivariate Datenanalyse..................................................................................... 9
3.2.1 Filterselektion .................................................................................................. 9 3.2.2 Partial Least Square-Regression (PLS) ......................................................... 10 3.2.3. Kalibrierung.................................................................................................. 11 3.2.4 Validierung .................................................................................................... 13
4. Material und Methoden .............................................................................................. 17 4.1 Untersuchungsmaterial ......................................................................................... 17
4.1.1 Most ............................................................................................................... 17 4.1.1.Standardlösungen .......................................................................................... 19
4.2 Methoden.............................................................................................................. 20 4.2.1.Referenzmethoden ......................................................................................... 20 4.2.2 IR-Spektrometrie ........................................................................................... 22
5. Ergebnisse................................................................................................................... 24 5.1 Beurteilung der Traubenreife................................................................................ 24 5.2 Beurteilung des Gesundheitszustands .................................................................. 25 5.3 Erweiterung der Kalibrierung um weitere wichtige Parameter ............................ 31 5.4 Vergleich verschiedener Faktoren ........................................................................ 32
5.4.1 °Oechsle......................................................................................................... 35 5.4.2 Gesamtsäure .................................................................................................. 37
5.5 Kontrolle des Reifeverlaufs .................................................................................. 38 5.6 Gärkontrolle.......................................................................................................... 40 5.7 Konservierung von Mosten .................................................................................. 42 5.8 Standardadditionen ............................................................................................... 43 5.9 Bestimmung von Ammonium und hefeverwertbarem Stickstoff......................... 48
6. Diskussion .................................................................................................................. 51 6.1. Bestimmung der Reife- und Gesundheitsparameter............................................ 51 6.2 Erstellung neuer Parameter................................................................................... 52 6.3 Vergleich verschiedener Faktoren ........................................................................ 53 6.4 Überprüfung des Reifeverlaufs............................................................................. 54 6.5 Gärkontrolle.......................................................................................................... 54 6.6 Konservierung von Mosten .................................................................................. 55 6.7 Standardaddition................................................................................................... 55 6.8 Bestimmung von Ammonium und hefeverwertbarem Stickstoff......................... 56
7. Zusammenfassung ...................................................................................................... 58 8. Literatur ...................................................................................................................... 61
II
A B K Ü RZ U N G S V E R Z E I C H N I S
°Oe ° Oechsle
AAS Atomabsorptionspektroskopie
ber. berechnet
bias engl.: systematische Fehler
BSA biologischer Säureabbau
engl. englisch
CVE Fehler der Kreuzvalidierung (Cross Validation Error)
FIR Ferninfrarot
FT-NIR Fourier-Transform-Nahinfrarotspektrometrie
FTIR Fourier-Transform-Infrarotspektrometrie
FT-MIR Fourier-Transform-Mittelinfrarotspektrometrie
HPLC Hochdruckflüssigkeitschromatographie
i i-te Messung
intersept engl.: Achsenabschnitt
IR Infrarot
Max Maximum
Min Minimum
MIR Mittelinfrarot
MLR multiple lineare Regression
n Anzahl der Messungen
NIR Nahinfrarot
N-OPA N-Ortho-Phtaldialdehyd
PCR Hauptkomponentenregression (Principal Component
Regression)
PLS Methode der kleinsten Fehlerquadrate (Partial Least
Squares)
QbA Qualitätswein bestimmter Anbaugebiete
R² Bestimmtheitsmaß
Ref Referenz
III
rel. Dichte relative Dichte
RMSEP Standardfehler der Vorhersage (Root Mean Square
Error of Prediction)
SE Standardfehler der Kalibrierung (FOSS)
SEC Standardfehler der Kalibrierung
SEV Standardfehler der Validierung (FOSS)
slope engl.: Steigung
Vol% Volumen %
IV
T A B E L L E N V E R Z E I C H N I S
Tab. 1: Messbereiche der Reifeparamter 2004............................................................... 25
Tab. 2: Messbereiche der Gesundheitsparamter 2004.................................................... 26
Tab. 3: Neue mögliche Parameter .................................................................................. 31
Tab. 4: Messbereiche der verschiedenen Datensätze ..................................................... 35
Tab. 5: Kalibrierung °Oechsle........................................................................................ 35
Tab. 6: Vergleich der Validierungsergebnisse der °Oechsle bei unterschiedlicher
Faktorenauswahl sowie unterschiedlich verteilten Datensatzen ................................... 36
Tab. 7: Vergleich der Validierungen Gesamtsäure von versch. Kalibrierungen............ 37
Tab. 8: Vergleich der Validierungsergebnisse der Gesamtsäure bei unterschiedlicher
Faktorenauswahl sowie unterschiedlich verteilten Datensätzen .................................... 38
Tab. 9: Standardadditionen in Traubensaft .................................................................... 48
V
A B B I L D U N G S V E R Z E I C H N I S Abb. 1: Elektromagnetisches Spektrum ........................................................................... 6
Abb. 2: Schwingungsformen im Wassermolekül ............................................................. 7
Abb. 3: MIR-Messung in Transmission ........................................................................... 8
Abb. 4: Winescan FT 120............................................................................................... 22
Abb. 5: Fließschema FT 120 .......................................................................................... 23
Abb. 6: Messergebnisse pH-Wert 2004......................................................................... 25
Abb. 7: Validierung von Glycerin (g/L) in der Kalibrierung GrapeScanG2004............ 27
Abb. 8: Validierung von Ethanol (g/L) in der Kalibrierung GrapeScanG2004 ............. 28
Abb. 9: Neue Kalibrierung von Ethanol mit den Werten von 2004 ............................... 29
Abb. 10: Validierung von Gluconsäure in der Kalibrierung GrapeScanG2004............. 30
Abb. 11: Neue Kalibrierung von Gluconsäure mit den Werten von 2004 ..................... 31
Abb. 12: Faktorenauswahl bei einer Kalibrierung am Fakor mit kleinstem CVE ......... 33
Abb. 13: Faktorenauswahl bei einer Kalibrierung am Fakor mit der größten Differenz
zum vorhergehenden Faktor ........................................................................................... 34
Abb. 14: Zuckergehalte während der Reife.................................................................... 39
Abb. 15: Säureabbau während der Reife ........................................................................ 40
Abb. 16: Gärverlauf eines Mostes mit verschiedenen Hefen im Labormaßstab ............ 41
Abb. 17: Addition von Gluconsäure in wässriger Lösung ............................................. 45
Abb. 18: Addition von Gluconsäure in Traubensaft....................................................... 46
Abb. 19: Slope/Intersept-Korrektur von GrapeScanG2004 bei Gluconsäure ................ 47
1
1. Einleitung
Um im Weinberg und bei der Anlieferung von Lesegut im Herbst eine Beurteilung des
Gesundheits- und Reifezustandes der Trauben vorzunehmen, werden oft nur die Grad
Oechsle bestimmt und eine visuelle Bonitierung durchgeführt. Hierbei handelt es sich
jedoch nur um einen geringen Teil der gesundheits- und reiferelevanten Inhaltsstoffe.
Zusätzlich ist die visuelle Bonitierung eine subjektive Methode und kann nur den Teil
des Leseguts abdecken, der gut sichtbar ist. Aufgrund dieser zwei Parameter werden
nun die Weiterverarbeitung und die entstehende Weinqualität bestimmt. Zusammen mit
der Ertragsmenge stellen die visuelle Bonitur und die Grad Oechsle die
Bezahlungsgrundlage.
Während der gesamten Reife findet eine Umwandlung und Synthese der
Traubeninhaltsstoffe statt. Des Weiteren werden die Inhaltsstoffe durch Hefen,
Bakterien, Pilzen und Insekten, welche sich auf der Traubenschale ansiedeln und diese
zerstören, ständig umgewandelt. Die visuelle Bonitur zeigt nur einen äußeren Eindruck
der Trauben und ihres Gesundheitszustandes. Die Veränderung der Inhaltsstoffe kann
hiermit nicht zuverlässig bestimmt werden. So kann eine Traube zwar äußerlich stark
mit Mikroorganismen befallen sein, ihre Inhaltstoffe weisen jedoch gar keine oder nur
geringe mikrobiologische Veränderungen auf oder umgekehrt.
Um zusätzliche Inhaltsstoffe mittels herkömmlichen analytischen Methoden zu
bestimmen, ist jedoch ein großer personeller, finanzieller und auch zeitlicher Aufwand
nötig. Oftmals ist gerade die Zeit der limitierende Faktor, da in Genossenschaften
während der Hauptlesezeit viele Partien in sehr kurzer Zeit angeliefert werden und diese
rasch für die Weiterverarbeitung freigegeben werden müssen.
Um nun eine umfangreichere Beurteilung vornehmen zu können, muss eine schnelle,
objektive und finanziell tragbare Methode angewandt werden, welche ohne große
zusätzliche personelle Belastung durchgeführt werden kann. Außerdem sollte die
Methode nach kurzer Einweisung durch Fachpersonal von Laien durchgeführt und die
Ergebnisse ohne Probleme von den Kellermeistern interpretiert werden können.
Ziel des Projektes ist die objektive, umfangreiche und schnelle Analyse und Beurteilung
der Traubenmostqualität. Hierfür wird ein Fourier-Transform-Infrarot-Spektrometer
2
(FTIR) eingesetzt, welches im mittleren Infrarotbereich misst. Bei dem Gerät handelt es
sich um ein für die Weinuntersuchung entwickeltes Spektrometer (Winescan FT-120;
Fa. FOSS). Da sich die Probenmatrix von Wein und Most jedoch sehr unterscheiden,
wurde das Gerät mit einer speziell für die Mostuntersuchung angefertigten Software
(Grapescan) ausgestattet. Da diese Kalibrierung aus Mosten angefertigt wurde, die aus
anderen Weinbauregionen der Welt stammten, gibt es hier große Abweichungen bei den
einzelnen Analysenparametern zwischen den Werten der FTIR-Bestimmung und der
Bestimmung mittels den herkömmlichen weinchemischen Analysenmethoden. Um die
vorhandene Kalibrierung an die Besonderheiten der deutschen Weinbaugebiete
anzupassen, muss die vorhandene Kalibrierung durch eine neue Kalibrierung ersetzt
werden, welche aus Mosten verschiedener deutscher Anbaugebiete erstellt wurde. Diese
sollte neben der Verbesserung der bereits vorhandenen Parameter, wie Dichte,
Gesamtsäure, Wein- und Äpfelsäure, Glycerin, reduzierende Zucker sowie Glucose und
Fructose, um weitere gesundheits- und reiferelevante Parameter erweitert werden.
Mit diesem neuen System sollte nun eine differenzierte Bewertung der Traubenqualität
entwickelt werden, um eine objektive und qualitätsorientierte Differenzierung bei der
Traubenannahme durchführen zu können. Auf diesem Weg könnte die Weinqualität in
Deutschland gesteigert werden. Zusätzlich könnte auf Grund der vielen verschiedenen
bestimmten Inhaltsstoffe ein differenzierteres und qualitätsorientiertes
Auszahlungssystem erstellt werden, welches den Winzern einen finanziellen Anreiz
geben könnte, verstärkt die geforderte Qualität anstatt Quantität zu produzieren.
Zusätzlich liefert das System zum einen dem Winzer ein objektives System, den
optimalen Lesezeitpunkt zu finden, an welchem das Lesegut die ideale Reife erreicht
hat und ebenfalls gesund ist. Zum anderen erhält der Kellermeister Informationen über
den Reife- und Gesundheitszustand, um eventuell benötigte oenologische Maßnahmen
sofort in die Wege leiten zu können.
3
2. Literaturübersicht
In der Chemie und Pharmazie wird die IR-Spektroskopie schon seit Jahrzehnten zur
qualitativen Analyse von chemischen Strukturen verwendet (Gottwald und Wachter
1997).
In vielen Bereichen der Lebensmittelindustrie findet man heute IR-Geräte, die im
Nahinfrarotbereich arbeiten. So beschreibt Sinclair er al. (1995) die Bestimmung von
Stickstoff, Kohlenhydraten, Phosphor und Kalium in Getreide und Reispflanzen zur
Bestimmung des Düngerbedarfs. Birk (2003) vergleicht in einem Ringversuch die
Feuchte- und Proteingehaltbestimmung mit Geräten verschiedener Hersteller. In der
Bier und Weinbranche findet man heute vielfach NIR-Geräte, welche quantitativ
Alkohol und Extrakt bestimmen. Baumgarten (1987) beschreibt eine Möglichkeit zur
Bestimmung von Alkohol in Wein, Cozzolino et al. (2003) eine Unterscheidung von
australischen Riesling- und Chardonnayweinen mit Hilfe von Alkohol, Dichte, pH-Wert
und Extrakt. Gishen et al. (1998) beschreibt die Untersuchung von
Traubeninhaltsstoffen, Weinsortenuntersuchungen und den Methanolgehalt in
Spirituosen. Garcia-Jares und Medina (1987) bestimmten in edelsüßen Weinen Ethanol,
Fructose und Restzucker. Schropp et al. (2002) beschreibt ein Verfahren zur
Bestimmung von Alkohol sowie Stammwürze und Extrakt in Bier. Davanel et al. (1991)
beschreiben die gute Vorhersage von Gesamtzucker und Alkohol während der Gärung
von Weinen. Des Weiteren wird in der Brauindustrie die NIR-Analytik zur Überprüfung
der Rohstoffqualität von Getreide und Malz eingesetzt (Rath, 2003).
Bei der Verarbeitung von Früchten wird die NIR-Technologie weit verbreitet eingesetzt.
So beschreiben Kawano er al. (1992) eine NIR-Methode zur Zuckerbestimmung in
Pfirsichen, Tsuta et al. (2002) in Melonenfruchtfleisch, Zude und Wegner (2003) in
Kirschen und Äpfeln. Herrera et al. (2003) beschreiben eine Methode, bei welcher die
Reife von ganzen Trauben mittels Brix-Werten zerstörungsfrei mittels diffuser
Reflektion oder in Transmission bestimmt wird. Quilitzsch und Hoberg (2003)
bestimmen mit einer Reflektionsfasersonde mehrere Parameter bei Äpfeln. Gut
bestimmbar sind hier die Trockenmasse, Saccharose und Gesamtsäure. Etwas schlechter
war hier die Bestimmung von Glucose, Fructose, Druck- und Schalenfestigkeit. Im
homogenen Brei aus pürierten Zuckerrüben bestimmten Roggo et al. (2004) mittels FT-
4
NIR Saccharose, Brix und die Trockenmasse mit guten Übereinstimmungen zur
Referenzanalytik. Weniger zufrieden stellend war die Bestimmung von Amino-
Stickstoff und den berechneten Parametern Saftreinheit (Gewicht Saccharose/Gewicht
Trockenmasse) und saccharosefreier Melassegehalt. Minorkomponenten, wie Glucose,
Kalium und Natrium, konnten nicht bestimmt werden. Inhaltsstoffe in Weißweintrauben
bestimmten Manley et al. (2001) in einer 0,5cm Quarzküvette mittels FT-NIR in
Transmission. Der Zuckergehalt konnte mittels Brix erfolgreich bestimmt werden, nicht
zufrieden stellend war die Bestimmung von Äpfel- und Milchsäure. Nicht bestimmbar
waren die Minorkomponenten Ethylcarbamat und -Amino-Stickstoff.
Parameter, die in geringen Konzentrationen vorkommen, können mittels FT-NIR nicht
oder nur mit unzureichender Genauigkeit bestimmt werden, da für niedrige
Konzentrationen die Methode nicht sensibel genug ist (Krauß, 2002; Piry, 2000).
Eine gute Alternative hierzu bietet die Mittelinfrarotspekroskopie. Hierbei werden die
wesentlich intensiveren Grundschwingungen der Moleküle gemessen. Durch den
Einsatz von Messzellen mit geringer Schichtdicke (20-36µm) besteht die Möglichkeit,
wässrige Lösungen trotz der hohen Eigenabsorption in Transmission zu messen. Durch
eine Standardisierung der einzelnen Geräte eines Herstellers (mittels definierter
Kalibrierlösungen des Herstellers) und durch konstante und definierte
Messbedingungen, wie konstante Temperaturen und Schichtdicken, ist es möglich die
Spektren und Geräte untereinander zu vergleichen (Andresen et al., 2002). Erfolgreich
wird dieses System bereits seit Jahren in der Milchindustrie zur Bestimmung des Fett-
und Proteingehaltes in Milch eingesetzt (Sorensen et al., 2003). Ion et al (2004)
berichten über die Bestimmung von Fett, Protein, Kohlenhydraten, Kalorien und
Calcium mittels FTIR-ATR in Milch. Die Bestimmung von Vitaminen ist mit dieser
Methode nicht möglich.
Im Weinbereich gibt es inzwischen eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten.
Erstmals berichteten Davenel et al (1991) und Schindler at al. (1998) über die
Bestimmung von Weininhaltsstoffen im Mittelinfrarotbereich. Die Untersuchungen
wurden jedoch nur mit wenigen Weinen durchgeführt. Über die Bestimmung von
Kohlenhydraten, Alkoholen und organischen Säuren in Wein mittels FT-MIR in einer
25µm Durchflusszelle berichteten Vonach et al. (1998). Patz et al. (1999, 2000) zeigten
5
die Möglichkeiten der direkten Weinbestimmung in einer 36µm Transmissionszelle auf.
2004 bestätigten Patz et al. die Zuverlässigkeit der Methode mit einem Ringversuch,
der eine Vielzahl an Parametern enthielt. Der Ringversuch zeigt ebenfalls die gute
Übertragbarkeit eines Kalibriermodells auf baugleiche Geräte. Die Bestimmung der
glykosidischen Vorstufen der Aromastoffe in Trauben wurde von Schneider et al.
(2004) vorgestellt. Eine schnelle Methode zu Erfassung dieser Glycokonjugate ist die
Quantifizierung des Gesamtgehaltes aus Extrakten. Moreira et al. (2005) geben einen
Überblick über die verschiedenen organischen Säuren und ihre Bestimmung in Wein.
Während für die Gesamtsäure gute Ergebnisse erzielt wurden, waren die Ergebnisse für
die einzelnen organischen Säuren schlechter.
Dubernet et al. (2002, 2004) berichten über die Untersuchung mittels FT-MIR bei
Weinen, Jungweinen, gärenden Weinen, Likörweinen und Most. Eine Vielzahl an
Parametern wurde routinemäßig untersucht und ein Vergleich der FTIR-Werte mit den
klassischen Referenzwerten zeigt eine sehr gute Wiederholbarkeit und
Reproduzierbarkeit. Es wird darauf hingewiesen, dass für die unterschiedlichen
Probenmatrices verschiedene Kalibrierungen nötig sind, um gute Ergebnisse zu
erzielen. Die Nachweisgrenze wird mit 0,1 – 0,5g/L beschrieben. Eine Bestimmung der
Traubenqualität, besonders der Parameter, die auf mikrobiologische Veränderungen
schließen lassen, wurde ebenfalls von Dubernet (2000, 2201) beschrieben. Mittels
dieser Parameter wurde über neuronale Netzwerke Indices erstellt, welche die
Traubenqualität beschreiben sollten. In der Praxis erwiesen sich diese Indices jedoch als
völlig ungeeignet. Fischer und Berger (2005) geben einen Überblick über die
Möglichkeiten in der Mostanalytik als Grundlage für ein Auszahlungsmodell und die
Möglichkeit der Traubenannahme in einer Genossenschaft anhand des Deutschen
Weintors eG in Ilbesheim. Patz et al. (2005) zeigen die Möglichkeiten zur Bestimmung
der gesundheits- und qualitätsrelevanten Parameter bei der Beurteilung der Trauben,
Mosten und Weinen.
6
3. Theoretischen Grundlagen
3.1. IR-Spektroskopie
Im infraroten Wellenlängenbereich (800 - 500.000 nm) wird aus spektroskopischer
Sicht zwischen dem nahen Infrarot (NIR 800 - 2.500 nm), dem mittleren Infrarot (MIR
2.500 - 50.000 nm) und dem fernen Infrarot (FIR 50.000 - 500.000 nm) unterschieden,
weil unterschiedliche Phänomene die Absorption dieser Strahlung verursachen. Im
fernen Infrarot absorbieren Molekülrotationen. Im MIR werden die Schwingungen der
Molekülbindungen und im NIR sind nur noch Obertöne beziehungsweise
Kombinationsschwingungen des MIR detektiert (Hesse, Maier, Zeeh, 1995).
Bei der Fourier-Transform-Mittelinfrarot-Spektrometrie (FT-MIR) handelt es sich um
die Messung der Absorption einer Probe im mittleren Infrarotbereich
Abb. 1: Elektromagnetisches Spektrum
Durch Infrarotstrahlung werden die funktionellen Gruppen von z.B. Zucker- und
Säuremolekülen in der Probe zur Schwingung angeregt. Die funktionellen Gruppen der
Moleküle zeigen charakteristische Schwingungen, denen Absorptionsbanden in
definierten Bereichen des IR-Spektrums liegen. Diese Molekülschwingungen sind
weitgehend auf die funktionellen Gruppen begrenzt und erfassen den Rest des Moleküls
nicht. Dadurch können solche funktionelle Gruppen durch ihre Absorptionsbanden
charakterisiert werden.
7
Wird IR-Strahlung von der Materie absorbiert, so verändern sich Lage, Bindungswinkel
und die Bindungslänge zwischen Atomen oder Atomgruppen in einem Molekül. Es
existieren verschiedene Arten von Bindungsschwingungen: Deformationsschwingungen
(Abb. 2, oben) sowie symmetrische (Abb. 2, Nr. 2) und asymmetrische (Abb. 2, Nr.3)
Valenzschwingungen. Deformationsschwingungen sind Beugeschwingungen, bei denen
der Bindungswinkel des Moleküls verändert wird. Valenzschwingungen sind
Streckschwingungen, bei denen nur die Bindungslänge nicht aber der Bindungswinkel
variiert. Verändern sich die Bindungslängen symmetrisch, handelt es sich um eine
symmetrische Valenzschwingung, im asymmetrischen Fall um die asymmetrische
Valenzschwingung.
Abb. 2: Schwingungsformen im Wassermolekül
IR-aktiv sind Schwingungen, bei denen sich der Massenschwerpunkt des Moleküls
verlagert und dadurch eine Änderung des Dipolmomentes induziert wird.
Die absorbierte Strahlung wird über den genannten Wellenlängenbereich mittels
Durchflussküvette in Transmission aufgenommen. Der schematische Verlauf der
Mittelinfrarotstrahlung ist für die Transmissionsmessung in Abb. 3 dargestellt
(Gottwald und Wachter, 1997).
8
Detektor MIR-Quelle
Abb. 3: MIR-Messung in Transmission
Im mittleren Infrarotbereich werden hauptsächlich die Grundschwingungen der
Moleküle gemessen. Die Spektren enthalten intensivere und schärfere Banden als die
Spektren der Obertöne und Kombinationsschwingungen, die bei der Nah-Infrarot-
Spektroskopie (NIR, Wellenzahlbereich 4000 – 12500 cm-1) erfasst werden. Die Banden
der Nahinfrarot-Spektroskopie besitzen in der Regel niedrigere
Extinktionskoeffizienten, sind schwächer und breiter. Dies bedeutet, dass im mittleren
Infrarotbereich zum einen strukturelle Interpretationen (z.B. zur Identifikation) eher
möglich sind und zum anderen die Anzahl der quantifizierbaren Inhaltsstoffe wesentlich
erweitert werden. Die Nahinfrarot-Spektroskopie besitzt dagegen den Vorteil, dass
durch die niedrigeren Absorptionen Messzellen bzw. Messgefäße mit größerer
Schichtdicke genutzt werden können (besser befüllbar, große Proben sind
zerstörungsfrei in Transmission messbar). Die Zellbreite bei der mittleren
Infrarotspektroskopie ist dagegen durch die hohen Absorptionen des Wassers und
Zuckers bei flüssigen Proben stark limitiert (maximal etwa 50 µm). Des Weiteren sind
bei der Mittelinfrarotspektroskopie Durchflusszellmaterialien zu nutzen, die im
Mittelinfrarotbereich gut strahlungsdurchlässig und wasserunlöslich sind (z.B.
Calciumfluorid). In der Nah-Infrarotspektroskopie kann dagegen Quarzglas eingesetzt
werden, welches günstig in der Herstellung und zusätzlich sehr inert ist.
Eine quantitative Bestimmung aus den Infrarot-Spektren ist möglich, da nach dem
Lambert-Beerschen Gesetz (Formel 1) ein Absorptions-Konzentrationszusammenhang
besteht:
Probe
9
Formel 1: Lambert-Beersches Gesetz
logI
IO
= logT
1 = A )( = )( * c * d
Io: einfallende Lichtintensität
I: aus Zelle ausfallende Lichtintensität
T: Transmission (Durchlässigkeit)
A )( : Absorption (wellenlängenabhängig)
)( : Extinktionskoeffizient (wellenlängenabhängig)
c: Konzentration des jeweiligen Stoffes
d: Schichtdicke der Messzelle
Die einfallende Lichtintensität Io nimmt in einem logarithmischen Zusammenhang zur
Schichtdicke und Konzentration des Stoffes ab. Den Logarithmus von Io/I beschreibt
man als Absorption. Diese ist proportional zur Konzentration des jeweiligen Stoffes,
zum wellenlängenabhängigen Extinktionskoeffizienten und zur Schichtdicke der
Messzelle.
3.2. Multivariate Datenanalyse
3.2.1 Filterselektion
Spektrale Daten enthalten eine Fülle von Informationen. Um die relevanten
Informationen aus den Daten herauszufiltern, wird eine Filterselektion durchgeführt.
Hierbei werden die Spektralbereiche gewählt, die die höchsten Korrelationen zu den
Referenzwerten aufweisen.
3.2.2.1 Filterselektion nach Foss:
Die Filterselektion nach Foss wird mit dem in der Gerätesoftware enthaltenen
Algorithmus durchgeführt. Dabei werden die zwischen den Referenzdaten
10
(Konzentrationen) und den Absorptionsdaten wellenlängenabhängig (d.h. für jede
Wellenzahl) ermittelten Steigungen und Korrelationskoeffizienten mittels linearer
Regression berechnet und quadriert. Die Steigung stellt den Zusammenhang von
Konzentration zu Absorption dar. Je größer die Steigung desto empfindlicher reagiert
die Absorption gegenüber einer Konzentrationsänderung. Der Korrelationskoeffizient
beschreibt die Stärke des Zusammenhanges. Je näher er bei der Zahl 1 liegt desto
geringer ist die Streuung um die Regressionsgerade. Die Quadrierung dient dazu
Zusammenhänge in negativer und positiver Richtung gleichwertig zu berücksichtigen.
Die zugehörigen Wellenlängen werden absteigend nach den quadrierten Steigungen und
Korrelationswerten geordnet und die höchsten Werte zur Selektion genutzt. Es werden
je Parameter maximal 20 Spektrenpunkte ermittelt und zur Berechnung herangezogen.
3.2.2 Partial Least Square-Regression (PLS)
Die PLS- Regression wird im Deutschen als Methode der kleinsten Fehlerquadrate
bezeichnet. Da diese Methode für die Berechnung von Zusammenhängen zwischen
Spektren und Konzentrationen gut geeignet ist, wird sie zur Kalibrierung herangezogen.
Hierbei werden die Regressionskoeffizienten berechnet, die einen Zusammenhang
zwischen den Messwerten der klassischen Analysenmethoden und den spektralen
Informationen aufweisen. Hierbei werden sowohl die Matrix der Spektraldaten als auch
die Matrix der Referenzdaten gleichermaßen verwendet, um die Beziehung zwischen
den beiden optimal zu beschreiben. Es entsteht eine Gleichung, welche im Prinzip einer
Kalibriergeraden der einfachen linearen Regression entspricht. Im Vergleich dazu
handelt es sich hierbei jedoch um eine Funktion mit mehreren Variablen. Mit den für
jeden Parameter in der Software festgelegten Regressionskoeffizienten werden die
Analysenergebnisse nach Formel 1 aus den unbekannten Spektren berechnet (Workman
und Springsteen, 1998).
Formel 2:PLS-Regressionsgleichung
Konzentration = k1*A(1) + k2*A(2) + … * kn*A(n) + B
K: Regressionskoeffizent der entsprechenden Wellenlänge
11
A(n): Absorption der Wellenlänge
B: Konstante
Hierbei enthalten die ersten Hauptkomponenten die relevantesten Unterschiede
zwischen den Referenzdaten und den Spektren. Hierdurch wird die Beurteilung des
Kalibriermodels vereinfacht und das Signal-Rausch-Verhältnis der Informationen
verbessert.
Neben der PLS gibt es noch weitere verschiedene Methoden zur multivariaten
Regression. Hierbei handelt es sich zum Beispiel um die PCR (principal component
regression) oder die MLR (multiple lineare Regression). Die PCR ist eine Kombination
aus PCA (engl.: principal comppnent analysis; Hauptkomponentenanalyse) und MLR.
Zur multivariaten Regressionsanalyse wurde die PLS den beiden anderen Methoden
vorgezogen. Die PLS hat gegenüber der MLR den Vorteil, dass sie gegen redundante
Daten unempfindlich ist. Gegenüber Der PCR besitzt sie den Vorteil, dass die schon
direkt bei der Zerlegung des Variablensatzes eine Korrelation zu den Referenzvariablen
sucht. Variablen, welche hoch mit den Referenzvariablen korrelieren, werden in der
PLS besonders hoch gewichtet, weil sie bessere Vorhersagen bringen. In der PCR
werden die Hauptkomponenten so gewählt, dass sie in der Vorhersage soviel Varianz
wie möglich aufweisen, unabhängig von der Höhe der Korrelationen von Vorhersage
und Referenzwerten zueinander (Garrido, Frenich er al, 1999; Miller und Miller, 2000).
3.2.3. Kalibrierung
Bei der Kalibrierung wird die größtmöglichste Anpassung an die Regressionsgerade
ermittelt. Hierbei werden neben dem Messbereich des Datensatzes die Anzahl der Filter
(Spektrenpunkte) und die Hauptkomponenten angegeben, mit welchen die Berechnung
durchgeführt wird.
Die Komplexität des mathematischen Kalibriermodells kann über die
Hauptkomponenten eingeschätzt werden. Ihre Anzahl ist immer niedriger oder gleich
der Anzahl an Filtern, die in das Modell einfließen, da es ansonsten überbestimmt wäre.
Mit jeder Hauptkomponente bildet sich über ein Gleichungssystem eine Anpassung der
12
spektralen Daten an die Varianzen der Referenzdaten. Die erste Hauptkomponente
erklärt die höchste Varianz der Referenzwerte an die Spektralbereiche, die weiteren
Hauptkomponenten die abnehmenden Varianzen. Sie sind untereinander unabhängig
und werden bei der Berechnung der vorhergesagten Referenzwerte addiert. Mit jeder
Hauptkomponente erhält man eine noch bessere Anpassung des Rechenmodells an die
Referenzdaten. Mit einer bestimmten Anzahl an Hauptkomponenten wird die
Berechnung aber überbestimmt, da spektrales Rauschen mit einkalibriert wird. Die
eigentliche analytische Information steckt in den ersten Hauptkomponenten. Hier wird
bei der Kalibrierung abgeschätzt, wo die Grenze der analytischen Informationen zur
Überbestimmung des Modells liegt. Dies ist von Parameter zu Parameter verschieden.
Um eine stabile Kalibrierung zu erreichen, ist es nötig eine Vielzahl an Mostproben aus
verschiedenen Jahrgängen, Anbaugebieten, Rebsorten und Qualitätsstufen zu
verwenden. Durch die verschiedenen Einflussfaktoren kann ein möglichst großer
Messbereich abgedeckt werden.
Um eine quantitative Aussage über die verschiedenen Parameter machen zu können,
sollten die Gehalte über 1 g/L liegen. Zwischen 0,1 g/L und 1 g/L kann man nur
halbquantitative Aussagen treffen und eine grobe Einschätzung des Gehaltes
vornehmen. Unter 0,1 g/L ist die Konzentration zu gering, um eine Aussage über den
Gehalt machen zu können.
Bei der Kalibrierung werden neben der Probenanzahl, dem Messbereich und Median
folgende Kennzahlen angegeben:
Cross Validation Error (CVE):
Er gibt Auskunft darüber, wie gut die Kalibrierung mit den vorhandenen Proben
funktioniert. Hierbei handelt es sich um den Standardfehler der Vorhersage, auch
RMSEP (eng. Root Mean Sqare Error of Prediction) genannt. Hierbei gilt, je
kleiner der Fehler der Vorhersage, desto größer ist die Übereinstimmung
zwischen dem Analysenwert des FTIR und dem Analysenwert der
Referenzmethode. Er wird nach folgender Formel berechnet:
Formel 3: Berechnung des CVE
13
1
1
2Re
n
YYCVE
n
iIRf ii
IRi: Vorhersage IR
Refi: Referenzgehalt
n: Anzahl der Messungen
i: i-te Messung
Filter:
Die Filter geben Aufschluss über die Spektrenpunkte, bei denen ein
Zusammenhang zwischen den Analysenwerten und den entsprechenden
Spektralbereichen besteht.
Faktoren:
Sie geben an, wie viele Hauptkomponenten für die Kalibrierung verwendet
werden.
3.2.4 Validierung
Bei der Validierung wird die Güte und Vorhersagbarkeit der Kalibrierung eingeschätzt.
Hierbei wird die vorhandene Kalibrierung mit einem unabhängigen Datensatz überprüft.
Die Proben, die zur Validierung verwendet werden, sollten in den Bereichen liegen, die
mit der Kalibrierung abgedeckt werden. Zusätzlich sollten die Methoden, mit denen die
Referenzanalytik für die Kalibrierung durchgeführt wird, identisch sein mit den
Methoden für die Validierung. Neben dem Messbereich und der Probenanzahl werden
weitere statistische Kennzahlen zur Beurteilung herangezogen.
Um systematische Fehler einer Kalibrierung, die bei der Validierung hervortreten, zu
entfernen, kann eine Slope/Intersept-Korrektur durchgeführt werden. Hierunter versteht
man eine Verrechnung mit einer einfachen linearen Funktion y = ax + b. Hierbei handelt
14
es sich um eine Geradengleichung, wobei a die Steigung und b der Achsenabschnitt der
Geraden bedeutet. Eine Interseptkorrektur kann den Achsenabschnitt der Gerade nach
links oder rechts verschieben, ohne dass die Steigung (Slope) verändert wird. Hierdurch
können systematisch zu hohe oder zu niedrige Werte korrigiert und dem vorhandenen
System angepasst werden.
Bestimmtheitsmaß R2:
Das Bestimmtheitsmaß gibt an, inwieweit die Referenzwerte mit den FTIR-
Werten übereinstimmen. Hierfür werden die ermittelten FTIR-Werte den
Referenzwerten in einem xy-Diagramm gegenübergestellt. Legt man eine
Regressionsgerade durch dieses Diagramm, sollte diese im Idealfall die Steigung
1 haben und die Achsen im Nullpunkt schneiden (y = 1x +0). In diesem Idealfall
würden die vorhergesagten Referenzwerte y exakt den Messwerten x der Referenz
entsprechen, das Bestimmtheitsmaß R² wäre 1. Je mehr sich nun das
Bestimmtheitsmaß dem Wert 1 nähert, desto geringer ist die Varianz der
Messwerte und die Idealgerade. Das heißt, die berechneten Werte stimmen also
umso besser mit den Referenzwerten überein.
Formel 4:Bestimmtheitsmaß R²
2
1
2_
Re
1Re
2 1
n
if
n
iIRf
YY
YYR
i
ii
IRi: Vorhersage IR
Refi: Referenzgehalt
n: Anzahl der Messungen
i: i-te Messung
_
Y : Mittelwert
15
Standardfehler der Slope/Intersept-korrigierten Kalibrierung (SEC) nach Foss:
Er bestimmt die Genauigkeit, mit der die berechneten FTIR-Werte, mit den
Referenzwerten übereinstimmen, nachdem eine Slope/Intersept-Korrektur
durchgeführt wurde. Der Fehler wird nach der gleichen Formel berechnet wie der
Cross Validation Error der Kalibrierung (Formel 5). Je kleiner er ist, desto größer
ist die Übereinstimmung der mittels FTIR bestimmten Werte mit den
Referenzwerten.
Formel 5: Standardfehler der Slope/Intersept-korrigierten Kalibrierung
)1(
1
2Re
An
YYSEC
n
iIRf ii
IRi: Vorhersage IR
Refi: Referenzgehalt
n: Anzahl der Messungen
i: i-te Messung
A: Anzahl der Faktoren
Standardfehler der vorhandenen Kalibrierung (SE) nach Foss:
Er bestimmt die Genauigkeit, mit der die berechneten FTIR-Werte, mit den
Referenzwerten übereinstimmen, ohne dass eine Slope/Intersept-Korrektur
durchgeführt wurde. Der Fehler wird nach einer ähnlichen Formel berechnet wie
der CVE und der SEC der Kalibrierung (
Formel 6). Je kleiner er ist, desto größer ist die Übereinstimmung der mittels
FTIR bestimmten Werte mit den Referenzwerten.
Formel 6: Standardfehler der vorhandenen Kalibrierung
n
YYSE
n
iIRf ii
1
2Re
16
IRi: Vorhersage IR
Refi: Referenzgehalt
n: Anzahl der Messungen
i: i-te Messung
Mean Bias:
Der Bias (Formel 7) beschreibt die gemittelte Differenz von vorhergesagtem und
gemessenem Referenzwert Y. Im Idealfall liegt er bei 0 Treten jedoch größere
Abweichungen von 0 auf, so handelt es sich um eine systematische Verschiebung
des Datensatzes.
Formel 7: Bias
n
YYBias
n
iIRf ii
1
Re
IRi: Vorhersage IR
Refi: Referenzgehalt
n: Anzahl der Messungen
i: i-te Messung
17
4. Material und Methoden
4.1 Untersuchungsmaterial
4.1.1 Most
Es wurden in den Jahren 1999 bis 2004 rund 3000 Proben mittels FT-MIR (Winescan
FT 120, Fa. FOSS, Transmission 36µm) und Referenzanalytik untersucht. Dabei
wurden nicht von allen Proben alle Parameter bestimmt. Die Proben stammten aus
verschiedenen Fachgebieten der Forschungsanstalt Geisenheim, sowie von einigen
Genossenschaften, privaten Weingütern und Staatsweingütern, sowohl aus dem
Rheingau als auch aus anderen Anbaugebieten. Bei den Proben handelt es sich um
verschiedene Rebsorten, wobei der Großteil der Proben auf Weißen Riesling und
Blauen Spätburgunder entfallen.
Die Moste verteilen sich auf die verschiedenen Jahre wie folgt:
- 1999: 108 Proben
- 2000: 315 Proben
- 2001: 362 Proben
- 2002: 678 Proben
- 2003: 819 Proben
- 2004: 738 Proben
Auf die verschiedenen Anbaugebiete verteilen sich die Moste folgend:
- Ahr: 34 Proben
- Baden: 35 Proben
- Hessische Bergstraße: 25 Proben
- Luxemburg: 41 Proben
- Mosel: 82 Proben
- Nahe: 25 Proben
- Pfalz: 55 Proben
- Rheingau: 2267 Proben
- Rheinhessen: 140 Proben
18
- Württemberg: 2 Proben
Es sind 986 rote Moste und 2295 weiße Moste, die sich auf folgende Hauptrebsorten
sowie viele verschiedene kleine Probenmengen an verschiedenen Rebsorten, die nicht
alle einzeln aufgeführt werden, verteilen:
- Weißer Riesling: 1252 Proben
- Blauer Spätburgunder: 638 Proben
- Blauer Frühburgunder: 113 Proben
- Versch. Geisenheimer Klone: 87 Proben
- Müller-Thurgau: 59 Proben
- Weißer Burgunder: 51 Proben
- Silvaner: 38 Proben
- Blauer Portugieser: 35 Proben
- Grauer Burgunder: 30 Proben
- Rondo: 24 Proben
- Rotberger: 24 Proben
- Traminer: 22 Proben
- Chardonnay: 18 Proben
- Regent: 18 Proben
- St. Laurent: 14 Proben
- Dornfelder 13 Proben
- Merlot: 12 Proben
- Saphira: 11 Proben
- Cabernet franc: 10 Proben
19
4.1.1.Standardlösungen
Zur Erstellung von Modelllösungen wurden Glycerin, Gluconsäure, Essigsäure, Ethanol
und Milchsäure von Mosten und Weinen als Standardsubstanzen in Most, Traubensaft
(als mostähnliche Ausgangssubstanz) und destilliertes Wasser eingewogen. Mit Hilfe
dieser Lösungen sollen die Nachweisgrenzen mittels FT-MIR ermittelt werden.
Most:
Hier wurden Modelllösungen erstellt, welche verschiedene Konzentrationen an
Essigsäure im Bereich von 0,1g/L bis 10g/l enthalten.
Wasser:
Hier wurden Modelllösungen erstellt, die Essigsäure, Ethanol, Milchsäure, Glycerin und
Gluconsäure einzeln enthielten.
Die Konzentrationen erstreckten sich hierbei über einen Bereich 0,1g/L bis 10g/L.
Traubensaft:
Hier wurden Modelllösungen erstellt, die Essigsäure, Ethanol, Milchsäure, Glycerin und
Gluconsäure sowohl einzeln als auch gemeinsam enthielten.
Bei den Einzeladditionen lagen die Einwagen zwischen 0,01g/l und 10g/L; die der
Gesamtaddition zwischen 0,01 g/L und 2 g/L.
20
4.2 Methoden
4.2.1.Referenzmethoden
Folgende Analysenparameter wurden untersucht: Rel. Dichte (20/20): Biegeschwinger (DMA 48, Paar)
Extrakt: über die rel. Dichte ermittelter Wert, Formel nach Tabarié
(Extrakt-Tafel, (Reichard, 1972))
Brix: Refraktometer bei 20°C
Leitfähigkeit: konduktometrisch bei 20°C
Glycerin: enzymatisch per Analysenautomat
Gluconsäure: enzymatisch per Analysenautomat
Gesamtphenole: photometrisch nach Folin-Ciocalteu (ber. als wasserfreies
Catechin, Standard: D(+)-Catechin-Hydrat (Fluka 22110)
FAG-SOP, gemäß Ritter 1994))
Gesamtphenole: nach Folin-Ciocalteu mittels Easylab (Fa. Erbslöh)
D-Fructose: enzymatisch per Analysenautomat
D-Glucose: enzymatisch per Analysenautomat
Zucker vor Inversion: reduzierende Zucker nach Luff-Schoorl
Gesamtsäure (pH7,0, WS): potentiometrische Titration (Titrator, Schott) (bis pH 7,0
ber. als Weinsäure)
pH-Wert: potentiometrisch bei 20°C (Glas-Kalomel-Elektrode)
Flüchtige Säure: alkalimetrisch nach Wasserdampfdestillation (Vapodest,
Gerhardt), ber. als Essigsäure
Weinsäure HPLC (UV-Detektion bei 230 nm, Merck,
Säule: Kombination von RP-18 (Luna 5µ C18,
250*4,6nm)und Anionenaustauscher (Rezex Fast Fruit,
8%H, 100*7,8mm); Fließmittel: 2%ige (W7V) Lösung
85%iger Phosphorsäure in bidest. Wasser,
Säulentemperatur 20° (Grosheny et al, 1995))
D-/L- Äpfelsäure HPLC (siehe Weinsäure)
L- Äpfelsäure (enzymatisch): enzymatisch mittels Analysenautomat
L- Milchsäure (enzymatisch):enzymatisch mittels Analysenautomat
21
Essigsäure (enzymatisch): enzymatisch mittels Analysenautomat
Ethanol (enzymatisch): enzymatisch mittels Analysenautomat
Kalium: AAS
Calium: AAS
Magnesium: AAS
Hefeverwertbarer Stickstoff: photometrisch nach N-OPA mittels Analysenautomat
(SOP-FAG gemäß Dukes und Butzke, 1998)
Hefeverwertbarer Stickstoff: mittels Easylab (Fa. Erbslöh)
Ammonium: enzymatisch von Hand (Boehringer)
Ammonium: mittels Easylab (Fa. Erbslöh)
Farbe: photometrisch, Extinktion bei 420nm, 520nm und 620nm
Phenole: photometrisch, Extinktion bei 280nm, 320nm und 420nm
FAG-SOP: Standardarbeitsanweisung der Forschungsanstalt Geisenheim, Weinanalytik
und Getränkeforschung
Die enzymatischen und kolorimetrischen Bestimmungen wurden zunächst von Hand
mit einem Photometer der Firma Shimazu vermessen. Später wurden diese
Bestimmungen mittels Konelab 20i von Thermo und Vitalab Selectra E von VWR
automatisiert.
22
4.2.2 IR-Spektrometrie
Die Messungen wurden mit dem IR-Spektrometer „Winecsan FT-120“ der Firma Foss
durchgeführt, welches speziell für die Analyse von Flüssigkeiten ausgelegt ist (Abb. 4)
Abb. 4: Winescan FT 120
Das Gerät besteht aus einer geschlossenen Messeinheit; die Messung erfolgt ohne
aufwendige Probenvorbereitung und Temperierung - sie muss lediglich filtriert werden.
Der „Nassteil“ des Gerätes (Abb. 5) besteht aus einem Durchflusssystem mit
integrierten peristaltischen Pumpen, einer Temperiereinheit und einer Messküvette aus
CaF2 mit 36µm Schichtdicke. Die Probe wird vor der Messung in der Temperiereinheit
auf 40°C gebracht und in die vorgewärmte Messzelle geleitet. Um zu verhindern, dass
die Durchflussküvette durch kleine Partikel verunreinigt wird, ist hier noch ein
Inlinefilter angebracht. Ebenfalls im „Nassteil“ enthalten sich Vorratsbehälter für eine
Reinigungslösung und eine Lösung zur Nullpunkteinstellung. Nach jeder Messung
erfolgt eine kurze Reinigung der Messzelle und alle 30 Minuten wird ein
Nullpunktabgleich durchgeführt.
23
Abb. 5: Fließschema FT 120
Die Elektronik, die Strahlungsquelle und das Interferometer befinden sich in einem vom
Nassraum völlig abgetrennten Bereich des Gerätes.
Der Winescan FT 120 wurde ursprünglich für die Weinanalytik herangezogen. Um nun
ebenfalls Moste untersuchen zu können, musste das Gerät mit einer speziellen
Kalibrierung für Moste ausgestattet werden, da eine Kalibrierung immer nur für eine
bestimmte Probenmatrix verwendet werden kann.
Die ursprüngliche Kalibrierung GrapeScan, welche für die Mostanalytik erstellt wurde,
enthält jedoch nur Mostproben aus Frankreich und Spanien. Da die weinbaulichen
Verhältnisse in Deutschland jedoch sehr unterschiedlich von den Verhältnissen in
diesen beiden Ländern sind, waren die erhaltenen Ergebnisse noch mit einem relativ
großen Fehler behaftet. Um nun die vorhandene Kalibrierung zu verbessern bzw. zu
ersetzen und den deutschen weinbaulichen Verhältnissen anzupassen, müssen die
Proben sowohl mittels FTIR als auch mit den klassischen analytischen Methoden
analysiert und miteinander verrechnet werden.
Eine quantitative Aussage über die im Most vorhandenen Substanzen kann man ab einer
Konzentration von etwa 1g/L machen, zwischen 0,1g/L und 1g/L bekommt man eine
grobe Einschätzung des jeweiligen Gehaltes.
24
5. Ergebnisse
5.1 Beurteilung der Traubenreife
Im Allgemeinen werden zur Beurteilung der Traubenreife nur sehr wenige Parameter
verwendet. Häufig werden neben einer visuellen und sensorischen Beurteilung nur noch
die °Oechsle mittels Handrefraktometer im Weinberg bestimmt. Bei der Anlieferung in
den Genossenschaften wurden bisher hauptsächlich auch nur die visuelle Beurteilung
durchgeführt sowie die °Oechsle und das Gewicht bestimmt. Als einzigen zusätzlichen
Parameter wurde eventuell noch die Gesamtsäure bestimmt. Da der Reifezustand jedoch
von mehr Faktoren abhängig ist als von der Gesamtsäure und °Oechsle, ist es wichtig,
eine umfassendere Analytik des Mostes innerhalb von kurzer Zeit mit geringem
Aufwand und Kosten zur Verfügung zu stellen.
So geben auch die Dichte, der pH-Wert, Fructose und Glucose sowie die Wein- und
Äpfelsäure einen Hinweis auf die Reife des Leseguts. Das gleiche gilt für ihre
Verhältnisse zueinander (Glucose/Fructose, Weinsäure/Äpfelsäure).
Mittels FTIR können all diese Parameter bestimmt bzw. aus den Ergebnissen berechnet
und zur Beurteilung der Reife herangezogen werden. Zusätzlich können aus den
verschiedenen Parametern noch weitere Verhältniszahlen berechnet werden, die
Auskunft über den Reifezustand liefern. Die nachfolgende Tabelle 1 gibt einen
Überblick darüber, wie gut mit der vorhandenen Kalibrierung die Reifeparameter der
Moste des Jahres 2004 bestimmt werden konnten und in welchen Messbereichen die
Proben lagen.
Proben-anzahl
Messbereich MedianMax
Abweichung Standard-
abweichung R²
Dichte 417 1,0522 - 1,1159 1,0887 0,0093 0,0019 0,9686pH-Wert 396 2,59 - 4,17 3,1 0,29 0,12 0,8135Brix (%) 393 12,37 - 26,93 20,76 1,43 0,29 0,9867Glucose (g/L) 325 54,2 – 138,4 101,8 14,95 3,92 0,9275Fructose (g/L) 299 52,5 - 141 108,8 14,94 6,22 0,8664Gesamtsäure (g/L) 416 3,72 - 18,58 8,22 1,29 0,32 0,9795Äpfelsäure (g/L) 275 1,22 - 10,03 4,37 1,97 0,72 0,7224
25
Weinsäure (g/L) 29 2,87 - 12,35 9,71 1,64 0,59 0,9610
Tab. 1: Messbereiche der Reifeparamter 2004
Hier zeigt sich, dass sich die meisten der Reifeparameter gut vorhersagen lassen.
Größere Abweichungen finden sich bei den Zuckern und den Säuren. Die
Weinsäure/Äpfelsäure-Verhältnisse jedoch weisen gute Übereinstimmungen mit den
Verhältnissen, die aus den Referenzwerten berechnet werden, auf, so dass diese ohne
Bedenken zur Beurteilung herangezogen werden können.
Wenn man sich die Ergebnisse des pH-Wertes ansieht, zeigt sich, dass hier die
Korrelation zwischen den FTIR-Werten und den Referenzwerten mit einem R² = 0,8135
nicht sehr hoch ist. Die Abweichungen liegen jedoch über dem ganzen Messbereich im
gleichen Korridor (Abb. 6).
y = 0,8543x + 0,4474
R2 = 0,8135
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
2 2,5 3 3,5 4 4,5
Potentiometrisch
FT
IR
Abb. 6: Messergebnisse pH-Wert 2004
5.2 Beurteilung des Gesundheitszustandes
Wie die Traubenreife ist der gesundheitliche (mikrobiologische) Zustand der Trauben
wichtig für die Verarbeitung des Lesematerials. Zur Beurteilung der Qualität wird in
den häufigsten Fällen nur eine visuelle Bonitierung durchgeführt. Es zeigt sich aber,
26
dass der visuelle Eindruck nicht unbedingt mit den Veränderungen der Inhaltsstoffe in
der Traube gleich zusetzen ist. Die Trauben können optisch durchaus sehr auffällig sein,
die Inhaltsstoffe hingegen sind jedoch kaum verändert. Auf der anderen Seite können
bei optisch gesundem Lesegut starke Veränderungen in der Traube festgestellt werden.
Um den Gesundheitszustand bzw. die Qualität der Trauben zu bestimmen, müssen die
relevanten Parameter untersucht werden. Mit Hilfe des FTIR können neben den
Reifeparametern ebenfalls Inhaltsstoffe, wie Glycerin, Gluconsäure, Essigsäure und
Ethanol, bestimmt werden. All diese Parameter weisen auf mikrobiologische
Veränderungen in den Trauben hin. Da diese Inhaltstoffe in gesundem Lesegut nicht
oder nur in sehr geringen Mengen vorkommen, wurden im Herbst 2004 Essigsäure,
Glycerin, Gluconsäure und Ethanol zu gesunden Proben in unterschiedlichen Mengen
zuaddiert. Auf die Addition von Milchsäure als Verderbnisparameter wurde verzichtet,
da selbst in stark mikrobiologisch belasteten Proben keine Milchsäure zu finden war.
Neben diesen Parameter gilt es auch, das Glucose/Fructose-Verhältnis im Auge zu
behalten, da die meisten Mikroorganismen glucophil sind und es somit zu einem
Verhältnis kleiner eins kommt. Einen Überblick über den Messbereich und die
Genauigkeit ist in der folgenden Tabelle aufgeführt.
Proben anzahl
Messbereich Median Max
AbweichungStandard-
abweichung R²
Essigsäure (g/L) 167 0,00 - 3,29 0,73 1,29 0,27 0,8129 Glu/Fru 270 0,73 - 1,09 0,95 0,09 0,04 0,5806 Glycerin (g/L) 341 0,00 – 18,72 0,70 2,84 0,92 0,8795 Gluconsäure (g/L) 360 0,00 - 3,14 0,29 3,81 1,02 - Ethanol (g/L) 131 0,00 – 18,77 1,77 5,80 2,50 -
Tab. 2: Messbereiche der Gesundheitsparamter 2004
Diese Proben wurden sowohl mittels FTIR als auch mit den klassischen
Referenzverfahren untersucht. So erhielt man neben den gesunden Mostproben auch
„kranke“ Mostproben, die in einer regulären Mostmatrix Stoffe enthalten, welche durch
mikrobiologische Einflüsse gebildet werden. Mit diesen Proben kann nur sowohl die
bereits vorhandene Kalibrierung validiert werden, um zu sehen, wie gut erhöhte Werte
vorhersagbar sind. Außerdem können diese Werte in eine neue, verbesserte
Mostkalibrierung einfließen, um bei dieser den Messbereich dieser Substanzen zu
vergrößern und die Vorhersage zu verbessern.
27
Um nun zu überprüfen, wie gut die Vorhersagekraft der momentan gültigen
Kalibrierung bei erhöhten Werten der einzelnen Parameter ist, werden im Folgenden
von den addierten Proben die Werte der FTIR-Messung den Werten aus den
Referenzbestimmungen gegenübergestellt.
In der Abb. 7 erkennt man, dass die Bestimmung von Glycerin mit größeren Fehlern
behaftet ist. Die maximale Abweichung beträgt hier 3 g/L, die Standardabweichung
1,3 g/L.
y = 0,9876x + 0,4243
R2 = 0,8552
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 18,00 20,00 22,00
Referenz
FT
IR
Abb. 7: Validierung von Glycerin (g/L) in der Kalibrierung GrapeScanG2004
Man kann jedoch aufgrund der Ergebnisse Partien mit erhöhten Glyceringehalten
aussortieren und gesondert behandeln. Bei Glyceringehalten bis ca. 3 g/L kann man
aufgrund der FTIR-Analyse gegebenenfalls eine zusätzliche enzymatische
Untersuchung durchführen, um den Gehalt zu überprüfen.
Ähnliches wie für Glycerin gilt für die flüchtige Säure. Hier lassen sich Vorhersagen in
einem Bereich von 0 g/L bis 3,5 g/L mit einer maximalen Abweichung von 1,5 g/L
und einer Standardabweichung von 0,3 g/L treffen. Man erkennt somit sofort, ob eine
Partie bereits faules Lesegut mit erhöhten Essigsäuregehalten enthält oder nicht.
Für die Ethanolkalibrierung wurde den Mosten Ethanol bis zu ca. 22 g/L addiert. Bei
der Validierung der momentan gültigen Kalibrierung GrapeScanG 2004 (Abb. 8) kann
28
man jedoch erst oberhalb 8 g/L eine gültige Aussage treffen. Darunter ist die
Schwankung so groß, dass es unmöglich ist, den Gehalt zuverlässig zu bestimmen.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00
Referenz
FT
IR
Abb. 8: Validierung von Ethanol (g/L) in der Kalibrierung GrapeScanG2004
Daher wurde mit den vorhandenen Werten eine neue Kalibrierung erstellt. Hier zeigt
sich (Abb. 9), dass diese, zumindest für diesen Datensatz, wesentlich besser funktioniert
als die vorhandene und eine Aussage über das enthaltene Ethanol möglich ist.
Abbildung 9 zeigt die Abweichung der Referenzwerte zu den jeweils berechneten
Werten des FTIR. In Abb. 9 sind einige der Werte negativ, da es sich bei diesen um aus
den Spektren berechnete Werte handelt.
29
Abb. 9: Neue Kalibrierung von Ethanol mit den Werten von 2004
(x-Achse: aus dem Spektrum berechneten Werte
y-Achse: Abweichung der Referenzwerte von den berechneten Werten)
Bei der Bestimmung der Gluconsäure treten mit der Kalibrierung GrapeScanG 2004
(Abb. 10) hingegen große Schwierigkeiten auf. Hier lässt sich keinerlei
Übereinstimmung zwischen den FTIR-Ergebnissen und den Werten der enzymatischen
Bestimmung bei einer Validierung finden.
30
-3,00
-2,00
-1,00
0,00
1,00
2,00
3,00
4,00
0,00 0,50 1,00 1,50 2,00 2,50 3,00 3,50
Enzymatik
FT
IR
Abb. 10: Validierung von Gluconsäure in der Kalibrierung GrapeScanG2004
Aber auch hier zeigt sich bei einer neuen Kalibrierung mit den entsprechenden Werten
in Abb. 11, ähnlich wie bei Ethanol, dass nun auch bei erhöhten Gluconsäuregehalten
eine Aussage möglich ist. Auch hier ergeben sich aufgrund der Berechnung aus den
Spektren analog zum Ethanol negative Gehalte an Gluconsäure bei den FTIR-Werten.
31
Abb. 11: Neue Kalibrierung von Gluconsäure mit den Werten von 2004
(x-Achse: aus dem Spektrum berechneten Werte
y-Achse: Abweichung der Referenzwerte von den berechneten Werten)
5.3 Erweiterung der Kalibrierung um weitere wichtige Parameter
Neben den Reife- und Qualitätsparametern gibt es jedoch noch eine große Anzahl an
Parametern, die bei der Verarbeitung und Vergärung des Lesguts wichtig sind (Tab. 3).
Anzahl Messbereich Median
Standard-abweichung
max. Abweichung
R²
Kalium 148 923 - 2085 1275 225,5 490 0,6986 Calcium 242 7 -140 89 66,44 342 - Magnesium 201 50 - 193 78 24,99 67 - Extrakt 236 206,6 - 351,6 244,3 2,56 6,85 0,9900 Ammonium 105 36 - 491 141 57,1 114 0,5439 Leitfähigkeit 250 1422 - 3140 2010 123,3 352 0,8743 N-OPA 180 54 - 299 121 39,49 76 0,4388
Tab. 3: Neue mögliche Parameter
Wichtig für den Kellermeister ist es, zu wissen, wie gut die Trauben mit
hefeverwertbarem Stickstoff und Ammonium versorgt sind, um eine eventuell
32
auftretende Gärstörung von Anfang an durch Zugabe von Gärsalzen zu verringern. Hier
hat sich im Vergleich der verschiedenen Referenzmethoden zur Bestimmung des
Stickstoffgehaltes die Bestimmung des N-OPA-Wertes als am stabilsten herausgestellt
(Kapitel 5.9 Bestimmung von Ammonium und hefeverwertbarem Stickstoff). Des
Weiteren wurden die Leitfähigkeit und die Mineralstoffe Kalium, Calcium und
Magnesium mit den Referenzmethoden untersucht, um diese, wenn möglich in die
Kalibrierung aufzunehmen. Wie sich bei der Kalibrierung der Parameter zeigt, ist es für
einige Parameter unmöglich, weder eine quantitative noch eine halbquantitative
Aussage zu machen. Bei Calcium und Magnesium sind die Gehalte zu gering. Bei
Kalium, Ammonium und dem hefeverwertbaren Stickstoff (N-OPA) lässt sich nur eine
halbquantitative Aussage machen. Hier ist es nicht möglich, den genauen Gehalt der
einzelnen Substanzen zu bestimmen, es lässt sich jedoch ein ungefährer Bereich
eingrenzen, in dem die Gehalte liegen. Diese grobe Einschätzung hilft jedoch schon
dabei, um eine mögliche Unterversorgung des Mostes mit Stickstoff zu erkennen und
um notwendige Schritte im Keller durchzuführen. Zusätzlich ist es mit guter Vorhersage
möglich, den Extrakt und die Leitfähigkeit mittels FTIR zu bestimmen. Die
Leitfähigkeit gibt einen Überblick über die im Most vorhandene Menge an
Mineralstoffen und Säuren. Eine weitere Option wäre es, aus der Leitfähigkeit,
zusammen mit der Dichte und den Brixwert, die Asche des Mostes analog zur
Weinasche zu bestimmen (Müller & Würdig, 1987). Dieser Aschewert kann jedoch nur
einen ungefähren Anhaltspunkt über den tatsächlichen Gehalt liefern.
5.4 Vergleich verschiedener Faktoren
Da die ursprüngliche Mostkalibrierung nicht auf Daten von deutschen Mosten, sondern
auf Daten aus Frankreich und Spanien basiert und die weinbaulichen Bedingungen nicht
ohne weiteres von einem Anbaugebiet auf ein anderes übertragen werden können,
musste diese Kalibrierung mit Daten aus den deutschen Anbaugebieten neu kalibriert
werden. Zusätzlich zu der Verbesserung der bereits bestimmbaren Parameter wurden
weitere Parameter mit den klassischen Analysenverfahren analysiert und diese dann in
eine neue Kalibrierung aufgenommen.
33
Nicht nur regionale Bedingungen haben einen Einfluss auf die Kalibrierung sondern
auch jahrgangsbedingte Schwankungen. Man kann eine Kalibrierung nicht nur aus
Daten eines Jahrganges erstellen, da sich die Jahrgänge doch sehr unterscheiden. Durch
diese Schwankungen erreicht man jedoch, dass ein relativ großer Messbereich bei den
einzelnen Parametern abgedeckt ist.
Wird eine Kalibrierung durchgeführt, wird in der Regel der Faktor verwendet, bei dem
der CVE am geringsten ist (Abb. 12).
Abb. 12: Faktorenauswahl bei einer Kalibrierung am Fakor mit kleinstem CVE
Es wird davon ausgegangen, dass bei dieser Faktorenauswahl die Kalibrierung am
stabilsten ist.
Im Vergleich dazu wurde nun eine Kalibrierung erstellt, bei der die gleichen Filter und
der gleiche Datensatz verwendet wurden, jedoch wurde der Faktor verwendet, bei dem
die größte Differenz im CVE zum Faktor davor auftritt (Abb. 13).
Minimum
34
Abb. 13: Faktorenauswahl bei einer Kalibrierung am Fakor mit der größten Differenz zum vorhergehenden Faktor
Hierfür wurden 4 Datensätze mit jeweils ca. 200 bis 300 Mosten aus verschiedenen
Jahren gebildet, Datensätze A (2003) und Datensätze B (2004). Für jeden Jahrgang
wurde ein Datensatz gebildet, der aus Mosten besteht, die einen „normalen“
Reifezustand haben (M03_1 und M04_1). Die gleichen Datensätze wurden dann um
zusätzliche Proben erweitert. Hierfür wurden Moste verwendet, welche entweder aus
sehr unreifen Trauben oder aus überreifen Trauben hergestellt wurden (M03_2 und
M04_2). Für die Filterauswahl wurde die aktuelle Kalibrierung GrapeScanG2004
verwendet. Mit beiden Datensätzen wurde bei voller Filterauswahl jeweils eine
Kalibrierung durchgeführt, bei der der Faktor mit dem kleinsten CVE (Minimum)
ausgewählt wurde und eine Kalibrierung mit dem Faktor, welcher die größten Differenz
des CVE zum vorhergehenden Faktor (Maximum) auswies. Die Kalibrierungen wurden
jeweils mit beiden Datensätzen des anderen Jahrgangs validiert und miteinander
verglichen. Die Probensätze M03_2 und M04_2 wurden ausgewählt, um zu überprüfen,
wie gut sich Werte vorhersagen lassen und welche außerhalb der Kalibrierung liegen.
Im Folgenden wird dies an den Parametern °Oechsle und Gesamtsäure durchgeführt, da
hier eine bereits eine gute Vorhersage möglich ist.
Tabelle 4 gibt einen Überblick über die Messbereiche, Mittelwerte und Mediane der
einzelnen Datensätze.
Maximum
35
Datensatz Parameter Min Max Median Mittelwert M03_1 °Oechsle 73 116 91 91,7 Gesamtsäure 2,16 9,93 6,28 6,06 M03_2 °Oechsle 52 248 92 92,76 Gesamtsäure 2,16 11,57 6,32 6,23 M04_1 °Oechsle 69,3 108,2 89,25 89,56 Gesamtsäure 3,72 14,85 8,07 8,17 M04_2 °Oechsle 52,2 115,9 87,8 86,8 Gesamtsäure 3,72 18,58 8,16 8,64
Tab. 4: Messbereiche der verschiedenen Datensätze
5.4.1 °Oechsle
Stellt man nun die Kalibrierungen gegenüber, zeigt sich, dass die Auswahl des Faktors
mit dem geringsten CVE deutlich bessere Werte liefert als die zweite Variante (Tab. 5).
Minimum bedeutet, dass hier der Filter mit dem niedrigsten CVE als Faktor ausgewählt
wurde; Maximum, der Filter, der den größten Unterschied im CVE zum
vorhergehenden Filter hat.
Bei „Normal“ wurden die Datensätze verwendet, welche Moste enthalten, die von reifen
Trauben stammen. Bei „Extrem“ wurden Datensätze verwendet, bei denen Moste aus
unreifen und überreifen Trauben stammen. Die Kalibrierungen mit den jeweils kleinsten
Fehlern sind in Tabelle 5 farblich hervorgehoben.
Datensatz Filter Faktoren CVE Minimum normal A (M03_1) 13 4 0,5977 B (M04_1) 13 8 0,7479 extrem A (M03_2) 13 7 0,5626 B (M04_2) 13 6 0,7829 Maximum normal A (M03_1) 13 2 0,6639 B (M04_1) 13 2 0,8550 extrem A (M03_2) 13 2 0,7542 B (M04_2) 13 2 0,8416
Tab. 5: Kalibrierung °Oechsle
Um nun jedoch zu überprüfen, welche Kalibrierung die bessere ist, müssen die
Kalibrierungen mit den beiden unabhängigen Datensätzen der anderen Jahrgangs
validiert und diese Ergebnisse miteinander verglichen werden (Tab. 6). Hier werden die
Fehler der Kalibrierung vor und nach einer Slope/Intersept-Korrektur angegeben.
36
Hier zeigen sich Unterschiede vor und nach der Korrektur. Nach der Korrektur sind die
Ergebnisse der Validierung mit dem Datensatz, welcher einen größeren Messbereich
hat, besser. Dies gilt durchweg für das Bestimmtheitsmaß R² und zum großen Teil auch
für den Standardfehler (SEC).
Kalibrierung Validierung
Fehler vor Slope /Intersept-Korrektur
Fehler nach Slope /Intersept-Korrektur
Datensatz Datensatz SE Mean Bias SEC R² Minimum A (M03_1) M04_1 3,0175 2,1613 2,0677 0,9341 M04_2 2,0677 1,5933 1,302 0,9864 B (M04_1) M03_1 1,4022 -1,0171 0,9702 0,9894 M03_2 1,4547 -0,9634 1,087 0,9955 A (M03_2) M04_1 2,107 1,5652 1,3668 0,9706 M04_2 1,9735 1,3771 1,2999 0,9864 B (M04_2) M03_1 1,3364 -0,9526 0,9202 0,9902 M03_2 1,356 -0,875 1,037 0,9961 Maximum A (M03_1) M04_1 0,5491 -0,2613 0,4823 0,9286 M04_2 0,5801 -0,319 0,4801 0,964 B (M04_1) M03_1 1,4238 -0,9706 0,952 0,9895 M03_2 1,8038 -1,0346 0,9542 0,9967 A (M03_2) M04_1 1,5717 0,8543 1,3009 0,9734 M04_2 1,1078 -0,8444 1,3031 0,9864 B (M04_2) M03_1 1,4467 -0,9909 1,0296 0,9877 M03_2 1,6837 -1,0424 1,033 0,9961
Tab. 6: Vergleich der Validierungsergebnisse der °Oechsle bei unterschiedlicher Faktorenauswahl sowie unterschiedlich verteilten Datensätzen
Vor der Slope/Intersept-Korrektur gibt es eine Zweiteilung. Bei der Kalibrierung am
Minimum ist tendenziell die Validierung mit dem erweiterten Datensatz besser, bei der
Kalibrierung beim maximalen Sprung des CVE tendenziell die Validierung mit dem
„normalen“ Datensatz. Dies gilt sowohl für den Standardfehler (SE) als auch für den
Mean Bias. Die Validierungen mit den jeweils kleinsten Fehlern sind in Tabelle 6
farblich hervorgehoben.
Obwohl der CVE bei der Variante am Minimum geringer ist als bei der Variante am
Maximum, zeigt sich in der Validierung, dass trotz höherem CVE in der Kalibrierung
ein geringerer SE und Mean Bias in der Validierung auftreten kann. Um nun zu
37
verhindern, dass durch zu viele Filter das Geräterauschen mit einkalibriert wird,
empfiehlt es sich, die Kalibrierung am Maximum durchzuführen.
5.4.2 Gesamtsäure
Auch bei der Gesamtsäure zeigt sich bei der Kalibrierung das gleiche Bild wie bei den
°Oechsle. Hier liefert die Auswahl des Faktors mit dem geringsten CVE deutlich
bessere Werte als die zweite Variante. Die Kalibrierungen mit den jeweils kleinsten
Fehlern sind in Tabelle 7 grau hervorgehoben.
Datensatz Filter Faktoren CVE Minimum normal A (M03_1) 20 8 0,1147 B (M04_1) 20 8 0,1618 extrem A (M03_2) 20 9 0,1222 B (M04_2) 20 7 0,1909 Maximum normal A (M03_1) 20 3 0,2755 B (M04_1) 20 3 0,433 extrem A (M03_2) 20 2 0,5374 B (M04_2) 20 3 0,4361
Tab. 7: Vergleich der Validierungen Gesamtsäure
von verschiedenen Kalibrierungen
Bei der Validierung zeigt sich, dass nach einer Slope/Intersept-Korrektur das
Bestimmtheitsmaß R² durchweg besser ist, wenn die Validierung mit dem erweiterten
Datensatz durchgeführt wurde. Ohne Korrektur zeigt sich bei der Kalibrierung am
Minimum, dass auch hier die Validierung mit dem erweiterten Datensatz die bessere
Übereinstimmung bringt, wohingegen bei der Kalibrierung am Maximum keine
Tendenz zu erkennen ist (Tab 8). Die Validierungen mit den jeweils kleinsten Fehlern
sind in Tabelle 8 farblich hervorgehoben.
38
Kalibrierung Validierung
Fehler vor Slope /Intersept-Korrektur
Fehler nach Slope /Intersept-Korrektur
Datensatz Datensatz SE Mean Bias SEC R² Minimum A (M03_1) M04_1 0,4728 -0,2651 0,3804 0,9556 M04_2 0,4535 -0,258 0,363 0,9794 B (M04_1) M03_1 0,2837 0,2286 0,169 0,986 M03_2 0,2803 0,2228 0,1701 0,9911 A (M03_2) M04_1 0,415 -0,2267 0,3356 0,9654 M04_2 0,3992 -0,2218 0,321 0,9839 B (M04_2) M03_1 0,3549 0,3082 0,1768 0,9847 M03_2 0,3511 0,3012 0,1795 0,9901 Maximum A (M03_1) M04_1 0,5491 -0,2613 0,4823 0,9286 M04_2 0,5801 -0,319 0,4801 0,964 B (M04_1) M03_1 0,5664 0,4181 0,359 0,9368 M03_2 0,5377 0,3659 0,3856 0,9542 A (M03_2) M04_1 1,1078 -0,8444 0,7073 0,8464 M04_2 1,1791 -0,9043 0,7545 0,9111 B (M04_2) M03_1 0,5674 0,42 0,3591 0,9368 M03_2 0,5386 0,368 0,3852 0,9543
Tab. 8: Vergleich der Validierungsergebnisse der Gesamtsäure bei unterschiedlicher Faktorenauswahl sowie unterschiedlich verteilten Datensätzen
Ähnlich wie bei °Oechsle verhält sich die Gesamtsäure bei der Kalibrierung. Bei der
Kalibrierung treten bei den Varianten am Minimum geringere CVE auf. In der
Validierung ist bei den Varianten am Maximum jedoch ein höherer Fehler vorhanden
als in den Varianten am Minimum. Auf den ersten Blick empfiehlt sich also eine
Kalibrierung am Minimun. Da SE und Mean Bias in den Varianten am Maximum im
großen und ganzen jedoch nur geringfügig höher sind als bei den Varianten am
Minimum, ist es durchaus überlegenswert, hier ebenfalls diese Varianten zu verwenden,
da hier durch eine geringe Filter- und Faktorenauswahl ausgeschlossen wird, dass das
Spektrenrauschen mit einkalibriert wird.
5.5 Kontrolle des Reifeverlaufs
In der Regel werden zur Bestimmung des optimalen Lesezeitpunktes die Trauben meist
lediglich optisch begutachtet und einzelne Trauben verkostet und mittels eines
Handrefraktometers im Weinberg die °Oechsle und damit der Zuckergehalt bestimmt.
Da die optimale pyhsiologische Reife jedoch nicht nur vom Zuckergehalt abhängt,
39
bietet das FTIR die Möglichkeit, an einer kleinen Menge an Trauben, die gepresst
werden, eine Vielzahl an Parametern in kurzer Zeit zu bestimmen, um somit den
optimalen Lesezeitpunkt zu finden. So können neben der Dichte, dem
Gesamtzuckergehalt auch die Gehalte der beiden Hauptzucker Glucose und Fructose
sowie ihr Verhältnis zueinander bestimmt werden (Abb. 14). Bei reifen Trauben liegt
das Glucose/Fructose-Verhältnis idealerweise bei 1 (Würdig &Woller, 1989). Ist das
Verhältnis größer 1, sind die Trauben noch unreif, ist es kleiner 1, so gibt es einen
Hinweis darauf, dass in den Trauben bereits mikrobiologische Veränderungen
stattgefunden haben.
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
100,00
120,00
01.09.2002 06.09.2002 11.09.2002 16.09.2002 21.09.2002 26.09.2002 01.10.2002 06.10.2002
Datum
Zu
cker
[g/
L]
1,00
1,02
1,04
1,06
1,08
1,10
1,12
1,14
1,16
1,18
Ver
häl
tnis
Glu
cose
/Fru
ctos
e
Glucose
Fructose
Glucose/Fructose
Abb. 14: Zuckergehalte während der Reife
Neben den Zuckern können sowohl der pH-Wert, die Gesamtsäure, die Wein- und
Äpfelsäure sowie das Weinsäure/Äpfelsäure-Verhältnis bestimmt werden. Während der
Reifephase wird die Äpfelsäure schneller abgebaut als Weinsäure. In unreifen Trauben
liegt wesentlich mehr Äpfelsäure als Weinsäure vor. Bei Trauben, welche die optimale
Reife erreicht haben, sollte dieses Verhältnis zwischen 1 und 2 liegen (Abb. 15).
In den vergangenen Jahren wurden zum Teil unreife Proben untersucht, um die
Kalibrierung auf einen Bereich erweitern zu können, bei dem die verschiedenen
40
Parameter außerhalb der für reife Trauben üblichen Bereiche liegen. Somit kann auch
bei unreifen, bzw. fast reifen Trauben eine Vielzahl an Parametern innerhalb kürzester
Zeit untersucht werden, um den Reifeverlauf zu verfolgen.
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
16,00
18,00
20,00
22,00
01.09.2002 06.09.2002 11.09.2002 16.09.2002 21.09.2002 26.09.2002 01.10.2002 06.10.2002
Datum
Säu
re [
g/L
]
0,60
0,70
0,80
0,90
1,00
1,10
1,20
1,30
Ver
häl
tnis
Wei
nsä
ure
/Äp
fels
äure
Weinsäure
Äpfelsäure
Gesamtsäure
Weinsäure/ Äpfelsäure
Abb. 15: Säureabbau während der Reife
Neben dem Reifeverlauf vor der Lese ist es auch denkbar innerhalb der Lesezeit den
Reifeverlauf der Trauben zu beobachten, um die Trauben dann zu lesen, wenn diese
einen Reifegrad erreicht haben, um eine bestimmte Weinqualität, z.B. Auslese oder
Spätlese, daraus herstellen zu können.
5.6 Gärkontrolle
Neben der Reifeüberprüfung kann mittels FTIR auch der Gärverlauf kontrolliert und bei
eventuell auftretenden Problemen, wie z.B. Gärstockungen oder Bildung von flüchtiger
Säure, sofort reagiert werden. Hierfür wurden sowohl in 2 Genossenschaften als auch
im Fachgebiet Kellerwirtschaft bei mehreren Mosten während der Gärung täglich
Proben gezogen und diese mittels FTIR untersucht. Des Weiteren wurden im
Labormaßstab kleinere Mengen Most mit 3 verschiedenen Hefen und spontan bei
41
Raumtemperatur vergärt. Bei diesen Gebinden wurden in kürzeren Abständen Proben
gezogen und mittels FTIR untersucht. Die Moste wurden mit Hefe versetzt und der
„Nullwert“ bestimmt. Die nächsten Proben wurden analysiert als die Gärung einsetzte.
Anschließend wurde in regelmäßigen Abständen eine Probe gezogen und analysiert .
Sowohl im Großmaßstab als auch im Laborversuch zeigt sich, dass die Gärkontrolle
weder mit der Mostkalibrierung noch mit der Weinkalibrierung von Anfang bis Ende
durchgeführt werden kann. Bis zu einem Gehalt von etwa 4 Vol% Alkohol kann die
Gärkontrolle mit der Mostkalibrierung durchgeführt werden. Anschließend gleicht die
Matrix des Gärgebindes eher einem Wein als einem Most und kann mit der
Weinkalibrierung bestimmt werden.
Beim Vergleich der 4 Varianten im Labormaßstab zeigt sich, dass alle 4 Moste
innerhalb der gleichen Zeit durchgegoren sind, die Geschwindigkeit der Gärungen ist
jedoch unterschiedlich. Während alle 3 Moste, welche mit Hefe versetzt worden sind,
eine ähnliche Gärkurve aufzeigen, beginnt der Most ohne Hefe langsamer zu gären
(Abb. 16), nach einer Woche haben jedoch alle Moste ein ähnliches Endstadium
erreicht.
0,00
2,00
4,00
6,00
8,00
10,00
12,00
14,00
0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200
Zeit [h]
Alk
ohol
geh
alt
[Vol
%]
0,9800
1,0000
1,0200
1,0400
1,0600
1,0800
1,1000
Dic
hte
Hefe 1; Alkoholgehalt
Hefe 2; Alkoholgehalt
Hefe 3; Alkoholgehalt
ohne Hefe; Alkoholgehalt
Hefe 1; Dichte
Hefe 2; Dichte
Hefe 3; Dichte
Ohne Hefe; Dichte
Abb. 16: Gärverlauf eines Mostes mit verschiedenen Hefen im Labormaßstab
42
5.7 Konservierung von Mosten
Da es sich bei Mosten um eine Produktgruppe handelt, bei denen sich schnell die
Probenmatrix ändern kann, z.B. durch Gärung, müssen die Proben sehr schnell
verarbeitet werden und zur Erstellung einer Kalibrierung möglichst zeitgleich mittels
FTIR und den entsprechenden Referenzmethoden untersucht werden. In Jahrgängen,
wie 2003, kann es zu zeitlichen Engpässen in der Analytik kommen, da durch die
extrem warmen Temperaturen im Sommer sehr früh hohe Zuckergehalten erreicht
werden und daher viele Partien zeitgleich gelesen werden können. Aufgrund der
instabilen Probenmatrix von Mosten müssen ein Teil der Proben konserviert werden.
Somit soll gewährleistet werden, dass die ursprüngliche Probenmatrix beibehalten wird
und zu einem späteren Zeitpunkt analysiert werden kann.
Es wurden unterschiedliche Konservierungsmöglichkeiten durchgeführt und
miteinander verglichen. Bei den Proben handelt es sich sowohl um eingefrorene, frisch
hergestellte und sich in der Gärung befindende Moste. Die Proben wurden im
jeweiligen Ausgangszustand untersucht und die restliche Probenmenge anschließend
unterschiedlich behandelt. Einige Moste wurden eingefroren und nach dem Auftauen
geteilt. Ein Teil wurde vor der Messung auf 80°C erhitzt, filtriert und abgekühlt, der
andere Teil wurde nur filtriert. Die restlichen Moste wurden mit unterschiedlichen
Mengen an Na-Azid oder Dimethyldicarbonat (Velcorin, Fa. Bayer) versetzt und ca. 30
Minuten nach der Behandlung mittels FTIR untersucht. Folgende Mengen wurden
zugesetzt: 0,25g/L, 0,5 g/L und 1,0 g/L Na- Azid; bei Velcorin 0,1 g/L, 0,5 g/L und 1,0
g/L. Zusätzlich wurden einige Proben 24 h stehen gelassen und dann mit 0,1 g/L, 0,25
g/L bzw. 0,5 g/L Velcorin versetzt. Es wurden sowohl die Spektren als auch die
Analysendaten miteinander verglichen.
Zusätzlich wurden Spektren von wässrigen Lösungen aufgenommen, welche die
unterschiedlichen Zusätze enthielten. In diesen Spektren erkennt man, dass Na-Azid in
einem Wellenzahlbereich von 1987-2103 cm-1, Velcorin bei 1273-1331 cm-1 und 1447-
1485 cm-1 und SO2 bei 1003-1273 cm-1 im Spektrum sichtbar ist.
Die eingefrorenen Moste wurden teilweise nach dem Auftauen nur filtriert und zum Teil
nach dem Auftauen auf 80°C erhitzt. Hier zeigt sich, dass sich die erhitzten Proben nur
unwesentlich von den Proben vor dem Einfrieren unterscheiden. Die nicht erhitzten
43
Proben hingegen weichen stark davon ab. Bei diesen Proben wurde durchweg sowohl
weniger an Säuren als auch Zuckern gefunden.
Bei den Proben mit Na-Azid und Velcorin zeigt sich, dass es bei den verschiedenen
Zeitpunkten und allen zugegebenen Mengen keine signifikanten Unterschiede, sowohl
bei den angegorenen als auch bei den normalen Mosten zu den unbehandelten Proben
gibt.
Betrachtet man die Spektren der Proben, erkennt man bei Velcorin, dass sich die Proben
mit und ohne Velcorin unterscheiden. Diese Unterschiede werden in den gleichen
Wellenlängenbereichen sichtbar, bei denen das Velcorin in wässriger Lösung auftritt.
Gleiches gilt für die mit SO2 behandelten Proben. Bei den mit Azid versetzten Proben
sieht man in den Spektren neben dem in wässriger Lösung auftretenden
Wellenzahlbereich eine weitere Veränderung bei Wellenzahlen zwischen 2130 und
2171 cm-1. Alle diese Wellenlängenbereiche wurden bei der Filterauswahl für die
Mostkalibrierung Grape-Scan berücksichtigt, da in diesen Bereichen ebenfalls die
verschiedene Inhaltsstoffe eine Veränderung im Spektrum hervorrufen.
Für eine kurzzeitige Konservierung von kleineren Probenmengen, welche nur für die
Analytik gebraucht werden, eignen sich hervorragend Na-Azid und Velcorin in bereits
sehr geringen Dosierungen. Sollen die Proben jedoch länger aufbewahrt werden bzw.
noch anderweitig verwendet werden, ist es am idealsten, die Proben tief zukühlen und
nach dem Auftauen auf 80°C zu erhitzen, um die als Kaliumtartrat ausgefallene
Weinsäure und den auskristallisierten Zucker wieder in Lösung zu bringen.
5.8 Standardadditionen
Da in der Regel meist nur gesunde Moste untersucht werden, gibt es große Probleme bei
der Bestimmung von Parametern, die auf eine mikrobiologische Veränderung der
Trauben vor der Lese hindeuten. In gesundem Lesegut sind solche Substanzen, wie
Glycerin, Gluconsäure, Milchsäure, Essigsäure und Ethanol entweder gar nicht oder nur
in sehr geringen Mengen vorhanden. Dadurch lässt sich auch keine genaue Vorhersage
über die wirklich enthaltenen Mengen treffen.
44
Um nun die Nachweismöglichkeiten der Verderbnisparameter mittels FTIR zu
untersuchen, wurden verschiedene Verdünnungsreihen hergestellt und vermessen. Mit
den erhaltenen Spektren wurden jeweils eine PLS und eine Slope-Intersept-Anpassung
mit den verschiedenen, bereits vorhandenen Kalibrierungen GHW 7 (Wein),
GrapeScanG (1. Kalibrierung, welche auf deutschen Daten beruht und 2002 erstellt
wurde) und GrapeScan2004G (erweiterte und verbesserte Version der vorhanden
Kalibrierung mit den Werten des Herbstes 2003) durchgeführt und diese
gegenübergestellt.
Die Verdünnungsreihen wurden sowohl in wässriger Lösung als auch in rotem
Traubensaft hergestellt. Im Traubensaft wurden zwei verschiedene Verdünnungsreihen
hergestellt. Zum einen eine Verdünnungsreihe mit nur einer hinzu addierten Substanz,
und eine weitere mit einem Gemisch an verschiedenen Substanzen (Essigsäure, Ethanol,
Gluconsäure, Glycerin und Milchsäure), die alle in ungefähr gleichen Konzentrationen
vorliegen.
Vergleicht man jetzt beispielsweise die Spektren der verschiedenen Einwaagen an
Gluconsäure in Wasser untereinander, erkennt man in Abb. 17 Unterschiede zwischen
den verschiedenen Proben. In den Wellenzahlbereichen von ungefähr 1600-1700*cm-1
und 3010-3660*cm-1absorbieren die Schwingungen der Wassermoleküle (hier grau
markiert). Diese Bereiche werden bei der Auswertung nicht berücksichtigt.
In den Bereichen zwischen 940-1550*cm-1 und 2500-3000*cm-1sieht man jedoch
deutliche Unterschiede in der Absorptionsstärke der verschiedenen Verdünnungen, da in
wässriger Lösung in diesen Bereichen nur Molekülschwingungen der Gluconsäure
registriert werden.
45
930 1430 1930 2430 2930 3430 3930 4430
Wellenzahl cm-1
Abb. 17: Addition von Gluconsäure in wässriger Lösung
Sieht man sich hingegen die Additionsreihe von Gluconsäure in Traubensaft an, sieht
man in Abb. 18 neben den typischen Bereichen für Wasserbanden (hier grau markiert),
zahlreiche Bereiche, in denen die verschiedenen Inhaltsstoffe des Traubensafts
absorbiert werden. Hier sieht man ebenfalls Unterschiede zwischen den einzelnen
Konzentrationsstufen, jedoch treten diese nicht so signifikant hervor wie in den
wässrigen Lösungen, da hier die Zugabe von Gluconsäure nur minimale Änderungen in
Matrix hervorrufen.
46
930 1430 1930 2430 2930 3430 3930
Wellenzahl cm-1
Abb. 18: Addition von Gluconsäure in Traubensaft
Überprüft man nun die vorhandene Mostkalibrierung GrapeScanG2004 mittels einer
Slope/Intersept-Korrektur, zeigt sich, dass sich Gluconsäure ab einer Einwaage von 1,5
g/L mit einem verhältnismäßig geringen Fehler bestimmen lässt. Unter 1,5 g/l ist die
Vorhersagegüte des Gehaltes jedoch sehr ungenau (Abb. 19).
47
-1,000
-0,500
0,000
0,500
1,000
1,500
0 2 4 6 8 10 12
Einwaage
Ab
wei
chu
ng
Vor
her
sage
FT
IR
Abb. 19: Slope/Intersept-Korrektur von GrapeScanG2004 bei Gluconsäure
(Angaben in g/L; Abweichung Referenz minus FTIR)
Ähnliches wie für Gluconsäure gilt auch für die Ethanol, Milchsäure und Glycerin.
Während bei der Milchsäure- und Glycerinbestimmung für den gesamten
Konzentrationsbereich ein geringer Fehler auftritt, gilt dies für die Ethanolbestimmung
ab Gehalten von ca. 1 g/l. Darunter ist die Bestimmung mit einem größeren Fehler
behaftet, welcher über den ganzen Messbereich jedoch geringer ist als bei Gluconsäure.
Bei der Bestimmung von Essigsäure in Traubensaft sind die Ergebnisse über den
ganzen Bereich sehr großen Fehlern unterworfen, man kann jedoch durchaus hohe
Gehalte von niedrigen unterscheiden.
48
Ein Überblick über den Messbereich sowie die Abweichungen liefert Tabelle 9:
Messbereich
(g/L)
von bis
Maximale
Abweichung
(g/L)
Minimale
Abweichung
(g/L)
Standardab-
weichung
(g/L)
Essigsäure 0,00 10,00 1,535 0,064 0,712
Ethanol 0,47 10,97 0,404 0,004 0,148
Gluconsäure 0,45 10,95 1,095 0,028 0,486
Glycerin 0,57 12,07 0,214 0,049 0,124
Milchsäure 0,00 9,70 0,105 0,006 0,054
Tab. 9: Standardadditionen in Traubensaft
5.9 Bestimmung von Ammonium und hefeverwertbarem Stickstoff
Um die Stickstoffversorgung der Trauben im Weinberg zu bestimmen und bei
Unterversorgung eine Gärstörung durch Zugabe von Nährsalzen zu verhindern, wurde
sowohl Ammonium als auch der Gehalt an hefeverwertbarem Stickstoff auf
verschiedene Arten bestimmt, miteinander verglichen und anschließend als neuer
Parameter in die Kalibrierung aufgenommen.
Der Ammoniumgehalt wurde sowohl enzymatisch von Hand bestimmt als auch in den
Jahren 2002 und 2003 mit dem „Geisenheimer Testkit“ der Fa. Erbslöh. Dieser wurde
2004 von Erbslöh umgestellt und durch das „Erbslöh-EasyLab“ ersetzt. Hierfür wurde
das bereits existierende System der Firma Merck, der „Reflektoquant“ um die Parameter
Ammonium, FermN und Gesamtphenole erweitert. Mit diesem waren bereits eine
Vielzahl an Parametern bestimmbar, die bei einer Wein- bzw. Mostanalyse wichtig sind.
Innerhalb kurzer Zeit und mit einem geringen Aufwand können die verschiedenen
Parameter mittels für jede Methode spezifisch entwickelte Analysenstäbchen und eines
Reflektometers bestimmt werden.
Der Stickstoffgehalt wurde 2002 mittels Titration der Formolzahl bestimmt. Da diese
Methode jedoch aufgrund des Einsatzes von Formaldehyd sowohl gesundheitlich als
auch umwelttechnisch nicht unbedenklich ist, wurde die Methode danach, trotz guter
49
Ergebnisse, nicht mehr verwendet. Neben der Bestimmung der Formolzahl wurde der
hefeverwertbare Stickstoff als auch N-OPA bestimmt (Dukes und Butzke, 1998).
Hierbei reagiert Ortho-Phthaldialdehyd (OPA) mit den primären Aminogruppen der
Aminosäure. Das Reaktionsprodukt wird mittels eines UV/VIS-Photometers bei 335nm
detektiert. Diese Methode wurde auch in den Jahren 2003 und 2004 verwendet. Neben
Ammonium wurde mit den beiden Systemen „Geisenheimer Testkit“ und „Erbslöh-
Easylab“ der Fa. Erbslöh ebenfalls der hefeverwertbare Stickstoff als FermN-Wert
bestimmt.
Die Ergebnisse der verschiedenen Methoden wurden untereinander verglichen, um ihre
Aussagekraft zu untersuchen. Während sich der N-OPA-Wert bei der Bestimmung von
Stickstoff als zuverlässig und gut wiederholbar erweist, gibt es bei der Bestimmung mit
den Systemen der Fa. Erbslöh Probleme. Diese Ergebnisse schwanken doch sehr und
somit wurde der N-OPA-Wert zur Kalibrierung des hefeverwertbaren Stickstoffes
herangezogen. Ähnlich verhält es sich mit der Ammoniumbestimmung. Während die
enzymatische Methode gut wiederholbar ist, treten bei der Bestimmung mit dem
„Geisenheimer Testkit“ und dem „Erbslöh-Easylab“ große Differenzen bei der
Bestimmung eines Standards auf.
Die Bestimmung der Formolzahl ist ungeeignet, da hier ein hoher Verbrauch an
Chemikalien notwenig ist, und somit die Kosten pro Analyse hoch sind. Des Weiteren
ist die Verwendung von Formaldehyd gesundheitlich nicht unbedenklich. Bei der
Bestimmung des FermN-Wertes, sowohl mit dem „Geisenheimer Testkit“ als auch mit
dem „EasyLab“ der Firma Erbslöh liefert keine ausreichend genauen Werte, um diese
zur Erstellung einer Kalibrierung zu verwenden. Diese Bestimmung ist jedoch
ausreichend, wenn der Winzer ohne großen Aufwand oder mit Hilfe eines Weinlabors
den eventuellen Bedarf an Gärsalzen bestimmen will. Da jedoch nur die vorgefertigten
Teststäbchen und Reagenzien verwendet werden können, ist diese Methode bei einer
größeren Anzahl an Proben sehr kostenintensiv. Die Bestimmung des hefeverwertbaren
Stickstoffs über den N-OPA-Wert ist zum einen mit einem geringen Fehler behaftet,
und zum anderen, da die Analyse automatisiert mit sehr geringem Proben- und
Chemikalienverbrauch durchgeführt werden kann, sehr kostengünstig.
Zur Bestimmung des Ammoniumgehaltes mittels „Easylab“ und dem Geisenheimer
Testkit“ lässt sich die gleiche Aussage treffen wie bei der Bestimmung des FermN-
50
Wertes. Die enzymatische Bestimmung hingegen hat einen geringen Fehler. Da in
diesem Fall die Bestimmung per Hand durchgeführt wurde, sind die Kosten für die
einzelne Analyse hoch. Bei einer automatisierten Bestimmung, wie bei allen anderen
enzymatischen Methoden, würde zum einen der Fehler der Methode verkleinert und
zum anderen durch die geringen Reagenzienvolumina die Verbrauchskosten drastisch
gesenkt. Trotz dieser Verbesserung liegt Ammonium jedoch in zu geringen
Konzentrationen in Traubenmost vor, als das bei der FTIR-Analyse eine große
Verbesserung auftritt. Diese Werte müssen immer als halbquantitativ angesehen werden
und geben nur eine grobe Einschätzung des Gehaltes wieder.
51
6. Diskussion
6.1. Bestimmung der Reife- und Gesundheitsparameter
Bei der Bestimmung der Reifeparamter (Dichte, pH-Wert, Zucker, Säuren) zeigt sich,
dass diese Parameter inzwischen so gut kalibriert sind, dass man den Großteil von ihnen
ohne Bedenken zur Beurteilung der Reife heranziehen kann. Bei den einzelnen Zuckern
und Säuren ist der Fehler jedoch noch zu groß, sie können nur eine Einschätzung
ermöglichen. Die Verhältniszahlen Glucose/Fructose sowie Weinsäure/Äpfelsäure
können zur Reifebeurteilung herangezogen werden. Liegt ein Weinsäure/Äpfelsäure-
Verhältnis mit einem Wert zwischen 1 und 2 vor, haben die Trauben ihre Reife
bezüglich der Säure erreicht. Ist das Verhältnis kleiner 1, liegt noch zuviel Äpfelsäure
vor und die Trauben sind noch nicht optimal reif. In extrem warmen Jahrgängen wie
2003 trat beim Großteil aller untersuchten Mostproben aufgrund der sehr geringen
Menge an Säure und besonders an Äpfelsäure ein Weinsäure/Äpfelsäure-Verhältnis
weit größer 2 auf. Liegt das Glucose/Fructose-Verhältnis zwischen 0,95 und ungefähr
1,05, so liegen Glucose und Fructose in ungefähr gleich großer Menge vor und die
Trauben sind reif, ist das Verhältnis größer 1,05, so sind die Trauben noch unreif, bei
einem Verhältnis kleiner 0,95, wurde bereits Glucose in größeren Menger
verstoffwechselt, was auf mikrobiologische Veränderungen durch glucophile Hefen
hinweist. Um nun sowohl die Säuren und Zucker in die Beurteilung des Reifezustandes
mit einzubeziehen, können weitere Verhältniszahlen wie °Oechsle/Gesamtsäure oder
°Oechsle/pH-Wert gebildet werden. Es ist jedoch in jedem Fall erforderlich, nicht nur
auf den einen oder anderen Parameter zur Beurteilung zu schauen, sondern auf die
Gesamtheit der verschiedenen Parameter.
Bei den Parametern zur Bestimmung der Gesundheit (mikrobiologischen Parameter)
gibt es noch größere Probleme. Da zum Großteil gesunde Trauben untersucht wurden,
liegen bei Glycerin, Gluconsäure, Ethanol und Essigsäure nur sehr wenig Proben vor,
die bei einer für den Reifezustand normalen Traubenqualität (QbA, Kabinett) erhöhte
Werte bei diesen Parametern aufweisen. Auf Grund dessen lassen sich mit den bisher
vorhandenen Kalibrierungen keine konkreten Aussagen über diese Inhaltsstoffe
52
machen. Man kann jedoch, wenn einer oder mehrere der Gesundheitsparameter erhöht
sind, bei den FTIR-Ergebnissen sehen, dass diese einen höheren Gehalt haben als
normale Traubenmoste. Diese Ergebnisse können aber nur als Anhaltspunkt für die
Gesundheit angesehen werden und nicht als absolute Werte. Will man den tatsächlichen
Gehalt haben, muss man diese Parameter mit den herkömmlichen analytischen
Methoden (z.B: Enzymatik) zusätzlich noch einmal bestimmen.
Erstellt man jetzt mit Mostproben, welchen diese Inhaltsstoffe in größeren Mengen
hinzuaddiert wurden, eine neue Kalibrierung, sieht man, dass sich hier die Ergebnisse
bei Gluconsäure und Ethanol im Vergleich zur Kalibrierung GrapeScanG stark
verbessert haben. Hier steht jedoch eine Validierung zur Überprüfung mit einem
unabhängigen Datensatz aus.
6.2 Erstellung neuer Parameter
Hier zeigt sich, dass neben den allbekannten und üblichen Parameter zur
Traubenbeurteilung weitere Parameter mittels FTIR mehr oder weniger gut bestimmbar
sind. So lässt sich der hefeverwertbare Stickstoff (N-OPA) bestimmen. Aus diesem
Wert kann der Kellermeister oder Winzer erkennen, ob seine Trauben ausreichend mit
Stickstoff versorgt sind, damit es keine Probleme während der Gärung gibt. Liegt zu
wenig Stickstoff vor, kann man die notwendigen Schritte einleiten, um eine
Gärstockung zu verhindern. Der Stickstoffgehalt ist jedoch nicht so gut bestimmbar,
daher können diese Ergebnisse nur als grobe Einschätzung herangezogen werden.
Zusätzlich kann zur Bestimmung des hefeverwertbaren Stickstoffs noch der
Ammoniumgehalt, welcher mit einem ähnlich großen Fehler behaftet ist wie der N-
OPA-Wert, herangezogen werden.
Bei den Mineralstoffen wurde versucht, Kalium, Calcium und Magnesium mit in die
Kalibrierung mit einzubeziehen. Hier erkennt man jedoch, dass sowohl Calcium als
auch Magnesium in einer zu geringen Menge vorliegen, um hier zumindest zu einem
halbquantitativen Ergebnis zu kommen. Kalium hingegen liegt in einer ausreichenden
Menge vor, um hier zumindest, ähnlich des N-OPA-Wertes und Ammoniums, eine
halbquantitative Aussage treffen zu können. Mit Hilfe der Leitfähigkeit kann man
jedoch, besser als die einzelnen Mineralstoffe, die Gesamtheit sowohl der Mineralstoffe
53
als auch der Säuren bestimmen. Zusätzlich kann aus der Leitfähigkeit bei Bedarf die
Asche des Mostes, analog zur Weinasche, bestimmt werden. Hierfür ist zusätzlich noch
die Bestimmung des Brechungsindex und der Dichte notwendig, welche mit hoher
Genauigkeit mittels FTIR bestimmt werden. Der Aschegehalt ist jedoch ebenfalls nur
als Anhaltspunkt anzusehen.
Bei den Reifeparametern besteht die Möglichkeit, zusätzlich aus der Dichte den Extrakt
und die °Oechsle abzuleiten und diese als eigenständige Parameter zu kalibrieren. Beide
Parameter lassen sich gut mit einem hohen R² bestimmen. °Oechsle hat gegenüber der
Dichte den Vorteil, dass hier der Fehler der Kalibrierung offensichtlicher ist. Während
bei der Dichte in der Kalibrierung der CVE und in der Validierung der SEC erst in der
dritten und vierten Nachkommastelle auftritt, hat man bei °Oechsle, bei im Prinzip
identischen Werten [°Oe=(Dichte-1)*1000], die Fehler bereits in der 1.
Nachkommastelle. Dadurch wird der Fehler, der in der Kalibrierung vorhanden ist, sehr
viel offensichtlicher.
6.3 Vergleich verschiedener Faktoren
Kalibriert man einen neuen Parameter für die Mostkalibrierung GrapeScan2004G des
FT 120, so wird empfohlen, bei der Faktorauswahl einen Faktor mit möglichst geringem
CVE (Minimum) auszuwählen (Variante 1). Im Gegensatz hierzu wurde eine
Kalibrierung erstellt, bei dem der Faktor ausgewählt wurde, der in CVE den größten
Unterschied (Maximum) zum vorhergehenden Faktor hat (Variante 2).
In der Kalibrierung sieht man, dass bei der empfohlenen Vorgehensweise der Fehler
sehr viel geringer ist als bei Variante 2. In der Validierung jedoch sieht man, dass beide
Varianten ähnlich gute Ergebnisse liefern, bei °Oechsle sind die Ergebnisse der
Variante am Maximum teilweise besser.
Neben den „normalen“ Datensätzen wurden zusätzlich sowohl für die Kalibrierung als
auch für die Validierung Probensätze verwendet, welche sehr unreife und überreife
Proben enthalten. Zur Kalibrierung sollten diese Proben mit einbezogen werden, auch
wenn es nur sehr wenige Werte sind und diese eventuell sogar mit einem größeren
Fehler behaftet sind als die Proben, die im Bereich der normalen Mostqualitäten liegen.
Somit erhält man für diese Bereiche ober- und unterhalb der normalen Mostqualitäten
54
eine bessere Vorhersage. In der Validierung erkennt man, dass bei Proben, die
außerhalb der Kalibrierung liegen, die verschiedenen Parameter durchaus mit einem
geringen Fehler berechnet werden können.
Es macht also keine großen Unterschiede in der Validierung, ob bei einer Kalibrierung
der Faktor mit dem geringsten CVE oder der Faktor mit dem größten Unterschied im
CVE zum vorhergehenden Faktor verwendet wird. Werden jedoch viele Faktoren bzw.
Filter zur Erstellung der Kalibrierung verwendet, läuft man Gefahr, dass das Rauschen
des einzelnen Spektren als relevante Wellenlängenbereiche angesehen und diese dann
mit zur Kalibrierung herangezogen werden. Um dieses zu verhindern ist es nötig, mit so
wenig Faktoren bzw. Filter wie möglich zu kalibrieren. Zur Stabilisierung der
Kalibrierung und Erweiterung des Messbereiches sollten jedoch auch Proben verwendet
werden, die außerhalb des Bereiches von normalen Mostqualitäten liegen.
6.4 Überprüfung des Reifeverlaufs
Mittels FTIR ist es möglich, den Reifeverlauf und den optimalen Lesezeitpunkt zu
bestimmen. Hiermit ist es, im Gegensatz zum Handrefraktometer, möglich, neben dem
Gesamtzuckergehalt sowohl die einzelnen Zucker als auch das Glucose/Fructose-
Verhältnis zu bestimmen. Zusätzlich bekommt man neben dem Gesamtsäuregehalt die
Gehalte an Wein- und Äpfelsäure sowie deren Verhältnis. Mit Hilfe dieser Zahlen ist es
möglich, den idealen Reifezeitpunkt der Trauben, auch für bestimmte Qualitätsstufen
wie z.B. Spätlesen oder Auslesen, zu bestimmen.
6.5 Gärkontrolle
Bei der herkömmlichen gravimetrischen Gärkontrolle wird über die Gewichtsabnahme
des Gärgebindes der entstandene Alkohol bzw. der noch vorhandene Zucker bestimmt.
Außer dem Alkoholgehalt bzw. Zuckergehalt lassen sich jedoch keine anderen
Parameter bestimmen. So ist es mit herkömmlichen Methoden (Dichte, Refraktion)
nicht möglich, eine eventuelle Bildung von Essigsäure oder ein ungewollt einsetzender
BSA zu erkennen.
55
Eine umfassende Gärkontrolle lässt sich vom Ausgangsmost bis hin zum fertigen Wein
durchführen. Bis zu einem Alkoholgehalt von ca. 32g/L (4 %Vol) lässt sich die Gärung
mittels der Mostkalibrierung verfolgen. Liegen die Alkoholgehalte darüber, muss die
Gärkontrolle mit einer Weinkalibrierung durchgeführt werden. Hierbei können neben
dem Alkohol- und Zuckergehalt eine Vielzahl von weiteren Parametern, wie Essigsäure,
Milch- und Äpfelsäure, bestimmt werden. Bei diesen Parametern kann man zwar die
Ergebnisse nicht als absolute Werte ansehen, man kann jedoch eine relative
Veränderung feststellen. Somit erhält man innerhalb von kurzer Zeit mit sehr geringem
Arbeits- und Probenaufwand ein Bild von den gärenden Most- bzw. Weingebinden.
6.6 Konservierung von Mosten
Zur Aufbewahrung von Mosten müssen diese konserviert werden, um eine Gärung zu
verhindern. Bei der Konservierung mit Na-Azid oder Dimethyldicarbonat zeigen die
Proben nur geringe Abweichung von der Ursprungsprobe. Dies gilt für alle verwendeten
Mengen an Na-Azid und Dimethyldicarbonat. Bei den tiefgekühlten Proben gibt es
Unterschiede zwischen den erhitzten und nicht erhitzten Proben. Während die erhitzten
Proben sich kaum von den ursprünglichen Proben unterscheiden, weichen die nicht
erhitzten Proben stark davon ab. Diese Proben enthalten weniger Weinsäure und damit
auch weniger Gesamtsäure sowie deutlich weniger Zucker.
Für eine kurzzeitige Konservierung von kleineren Probemengen, welche nur für die
Analytik gebraucht werden, eignen sich hervorragend Na-Azid und Dimethlydicarbonat
in bereits sehr geringer Dosierung von 0,1 g/L. Sollen die Proben jedoch länger
aufbewahrt werden bzw. noch anderweitig verwendet werden, ist es am idealsten, die
Proben tiefzukühlen und nach dem Auftauen auf 80°C zu erhitzen, um die als
Kaliumtartrat ausgefallene Weinsäure und den auskristallisierten Zucker wieder in
Lösung zu bringen.
6.7 Standardaddition
Bei der Standardaddition in wässriger Lösung erkennt man bei allen Substanzen, dass in
den Spektren selbst mit sehr geringen Probenadditionen voneinander unterscheiden.
56
Selbst bei der Addition von 0,01g/l erkennt man bereits Bereiche in den Spektren, in
welchen die verschiedenen Substanzen spezifische Schwingungen aufweisen.
Die Spektren der Standardadditionen in Traubensaft verhalten sich analog zu den
Spektren den Additionen in Wasser. Hier sind die Unterschiede jedoch nicht so
deutlich, da bereits aufgrund des „Grundspektrums“ des ursprünglichen Traubensaftes
bereits in diesen Wellenlängenbereichen spezifische Schwingungen auftreten.
Obwohl man in den Spektren bereits geringe Änderungen der Probenmatrix erkennt, ist
es bei den sehr geringen Additionsmengen unter 1,0 g/L so gut wie unmöglich eine
Kalibrierung zu erstellen.
6.8 Bestimmung von Ammonium und hefeverwertbarem Stickstoff
Da die Güte der Kalibrierung stark von der Güte der Referenzmethode abhängt, ist es
notwendig, eine Referenzmethode zu verwenden, welche mit einem möglichst geringen
Fehler behaftet ist.
Zur Bestimmung des hefeverwertbaren Stickstoffs und des Ammoniumgehaltes wurden
deshalb mehrere Methoden miteinander verglichen.
Die Bestimmung der Formolzahl ist ungeeignet, da hier ein hoher Verbrauch an
Chemikalien notwenig ist und somit die Kosten pro Analyse hoch sind. Des Weiteren
ist die Verwendung von Formaldehyd gesundheitlich nicht unbedenklich. Bei der
Bestimmung des FermN-Wertes sowohl mit dem „Geisenheimer Testkit“ als auch mit
dem „EasyLab“ der Firma Erbslöh liefert keine ausreichend genaue Werte, um diese zur
Erstellung einer Kalibrierung zu verwenden. Diese Bestimmung ist jedoch ausreichend,
wenn der Winzer ohne großen Aufwand oder mit Hilfe eines Weinlabors den
eventuellen Bedarf an Gärsalzen bestimmen will. Da jedoch nur die vorgefertigten
Teststäbchen und Reagenzien verwendet werden können, ist diese Methode bei einer
größeren Anzahl an Proben sehr kostenintensiv. Die Bestimmung des hefeverwertbaren
Stickstoffs über den N-OPA-Wert ist zum einen mit einem geringen Fehler behaftet und
zum anderen, da die Analyse automatisiert mit sehr geringem Proben- und
Chemikalienverbrauch durchgeführt werden kann, sehr kostengünstig.
Zur Bestimmung der Ammoniumgehaltes mittels „Easylab“ und dem Geisenheimer
Testkit“ lässt sich die gleiche Aussage treffen wie bei der Bestimmung des FermN-
57
Wertes. Die enzymatische Bestimmung hingegen hat einen geringen Fehler. Da in
diesem Fall die Bestimmung per Hand durchgeführt wurde, sind die Kosten für die
einzelne Analyse hoch. Bei einer automatisierten Bestimmung, wie bei allen anderen
enzymatischen Methoden, würde zum einen der Fehler der Methode verkleinert und
zum anderen durch die geringen Reagenzienvolumina die Verbrauchskosten drastisch
gesenkt. Trotz dieser Verbesserung liegt Ammonium jedoch in zu geringen
Konzentrationen in Traubenmost vor, als das bei der FTIR-Analyse eine große
Verbesserung auftritt. Diese Werte müssen immer als halbquantitativ angesehen werden
und geben nur eine grobe Einschätzung des Gehaltes wieder.
58
7. Zusammenfassung
Bei klassischen Analysenmethoden benötigt man oft viel Geld und Zeit, wenn eine
große Anzahl an Parametern untersucht werden soll. Mit Hilfe der Fourier-Transform-
Mittelinfrarot-Spektrometrie (FT-MIR) ist es nun möglich, innerhalb von kurzer Zeit
eine Vielzahl an relevanten Parametern in Mosten mit geringer Probenvorbereitung zu
untersuchen. Hierfür müssen für die einzelnen Probenmatrices die verschiedenen
Parameter kalibriert werden. So bekommt man innerhalb kürzester Zeit Informationen
über den Reifezustand und die Qualität der einzelnen Proben.
Es wurde eine Vielzahl an Mostproben in den Jahren 1999-2004 sowohl mittels FTIR
als auch mit den klassischen Referenzmethoden untersucht, um die ursprüngliche, aus
Frankreich stammende Kalibrierung zu ersetzen und zu erweitern, um sie den deutschen
Weinbauverhältnissen anzupassen. Ziel ist es, die Kalibrierung so stabil und zuverlässig
zu gestalten, dass dieses System in Kellereien und Genossenschaften zur
Eingangskontrolle und somit auch als Bezahlungsgrundlage für das Traubenmaterial
verwendet werden kann.
Die Parameter zur Bestimmung der Reife lassen sich durchweg quantitativ oder
zumindest halbquantitativ bestimmen. Die Dichte, °Brix und Gesamtsäure des
Traubenmostes liefern mit einem Bestimmtheitsmaß größer 0,95, Werte, die als
quantitativ angesehen werden können. Der pH-Wert, Äpfel- und Weinsäure sowie
Glucose und Fructose sind hingegen nur mit einem größeren Fehler bestimmbar. So
muss man bei den Säuren mit einem Fehler von ca. 0,7 g/L, bei den Zuckern von ca.
±5g/L rechnen. Der pH-Wert ist mit einer Standardabweichung ebenfalls in einem
akzeptablen Bereich.
Bei der ursprünglichen Kalibrierung wurde der Gesundheitszustand über den so
genannten „Sanitary Index“ bestimmt. Diese aus Minorkomponenten berechneten
Verderbnisparameter erbrachten jedoch keine Korrelation zu dem tatsächlichen
Gesundheitszustand der Trauben. Daher wurde dieser Index wieder verworfen, und der
Gesundheitszustand über die einzelnen Parameter Essigsäure, Ethanol, Glycerin,
Gluconsäure und Glucose/Fructose-Verhältnis definiert. Diese Parameter lassen sich, da
in der Hauptsache gesunde Traubenproben verarbeitet wurden, schlechter als die
Reifeparameter bestimmen. In der momentanen Kalibrierung kann man für Essigsäure
59
und Glycerin immerhin bereits halbquantitative Aussagen treffen, d.h. wenn erhöhte
Werte vorhanden sind, werden diese auch angezeigt. Will man jedoch den genauen
Gehalt, muss man ihn nochmals mit den klassischen Referenzmethoden bestimmen. Für
Gluconsäure und Ethanol sind hier die Fehler noch zu groß. Um die Kalibrierung zu
verbessern wurden gesunden Proben diese Verderbnisparameter zuaddiert. Erstellt man
eine neue Kalibrierung mit diesen addierten Proben, so zeigt sich in der Kalibrierung
eine Verbesserung. Diese neue Kalibrierung dieser Verderbnisparameter muss jedoch
noch mit einem unabhängigen Datensatz, der ebenfalls erhöhte Werte für diese
Parameter aufweist, validiert werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu überprüfen.
Neben den bereits vorhandenen Gesundheits- und Reifeparameter ist es möglich, eine
Vielzahl neuer Parameter mittels FTIR mitzubestimmen. So können für die
Weiterverarbeitung wichtige Parameter, wie der Ammoniumgehalt und der Gehalt an
hefeverwertbarem Stickstoff, zumindest mit einer Genauigkeit bestimmt werden, die
Auskunft darüber gibt, ob die betroffenen Moste mit Stickstoff unterversorgt sind und
Gärsalze benötigen oder ob die Versorgung mit Stickstoff ausreichend ist. Zusätzlich
kann der Kaliumgehalt halbquantitativ bestimmt werden. Wesentlich besser lassen sich
die Leitfähigkeit als Gesamtparameter für die Mineralstoffe und Säuren, sowie der
Extraktgehalt bestimmen.
Um Moste über einen längeren Zeitraum aufzubewahren und anschließend mit nur
geringen Matrixveränderungen zu messen, eignen sich mehrere Methoden. Bei kleinen
Mengen und über kurze Zeiträume besteht die Möglichkeit, Azid oder Velcorin in
geringen Mengen zu addieren. Sollte die Probe länger aufbewahrt werden, kann man die
Proben einfrieren. Diese müssen aber nach dem Auftauen auf ca. 80°C erhitzt werden,
um die ausgefallene Weinsäure und andere mitgerissene Stoffe, wie auskristallisierten
Zucker oder Kalium, wieder in Lösung zu bringen.
Mit Hilfe des FTIR ist es inzwischen möglich, eine Vielzahl an Reife- und
Gesundheitsparametern zu bestimmen. Somit ist eine sehr viel objektivere
Beurteilungsgrundlage bei der Traubenanlieferung in Genossenschaften und Kellereien
geschaffen. Mit dieser Vielzahl an verschiedenen Parametern kann nur für jede Kellerei
und Genossenschaft ein individuelles Auszahlungs- und Prämierungsmodell erstellt
werden. Dies ist das Ziel einer nachfolgenden Arbeit mit betriebswirtschaftlichem
Hintergrund. Ebenfalls konnte die Kalibrierung um einige neue Parameter, wie der
60
hefeverwertbare Stickstoff, der Ammoniumgehalt, Kalium und Leitfähigkeit, erweitert
werden. Hiermit ist es nun möglich, eventuelle Mangelerscheinungen der Trauben zu
erkennen und die notwendigen Maßnahmen für eine problemlose Weiterverarbeitung
und Gärung einzuleiten.
Mit Hilfe der Reife und Gesundheitsparameter ist es, neben der Erarbeitung einer
objektiven Auszahlungsgrundlage, ebenfalls möglich, die Qualitätsstufe des Mostes zu
bestimmen. Somit kann gezielt die geforderte Traubenqualität verarbeitet werden, um
die gewünschten Weintypen herzustellen.
Eine Bestimmung des Aromapotentials sowie ein frühzeitiges Erkennen von eventueller
UTA- oder Böckserbildung sind mit Hilfe des Systems nicht möglich. Um
Prognosemodelle für UTA-gefährdete Moste (Weine) zu erstellen reicht die Datenbasis
bisher nicht aus. Hier müssen noch weitere Untersuchungen durchgeführt werden.
Ausblick
Zurzeit werden noch weitere Untersuchungen durchgeführt. Im Rahmen einer
Doktorarbeit soll in Zusammenarbeit mit der Universität in Gießen und der
Forschungsanstalt Geisenheim dieses „Analysensystem“ in der Praxis der
Traubenannahme erprobt werden. Auf Basis der Publikation von Patz, Dietrich (2005)
soll die Möglichkeit einer leistungsgerechten Auszahlung bei der Traubenannahme
geprüft werden.
Die entwickelten Modelle betrachten die jahrgangstypischen Verhältnisse und sind nicht
an fixe Faktoren gebunden. Dadurch kann man nach Abschluss der Ernte für jeden
Standort Aussagen über die Qualität eines Jahrganges und einer Rebsorte machen.
Es wird die Übertragbarkeit auf andere Systeme geprüft. Zur Verbesserung der
Vorhersage von Minorparameter wird zurzeit an einem neuen Algorithmus zur
Variablenselektion gearbeitet.
61
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