शोधकर्ताओं ने Tempranillo अंगूर की पकने की स्थिति पर नज़र रखने के लिए एक चलित सेंसर प्रणाली विकसित की

शोधकर्ताओं ने OENO One में एक नया अध्ययन प्रकाशित किया है, जिसमें Tempranillo दाखबागानों में अंगूर की परिपक्वता पर नज़र रखने और परिवर्ती जलवायु परिस्थितियों में उत्पादकों को कटाई संबंधी निर्णय लेने में मदद करने के लिए तैयार की गई एक “on-the-go” हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग प्रणाली का वर्णन किया गया है।

यह शोधपत्र, जो 1 जुलाई को पत्रिका के नवीनतम अंक में प्रकाशित हुआ, Aitana Tejada-González, Ignacio Barrio, Leonardo Poggi, Juan Fernández-Novales, Leticia Martínez-Lapuente, Zenaida Guadalupe और María P. Diago द्वारा लिखा गया था।

अध्ययन वाइन उत्पादकों के लिए एक व्यावहारिक समस्या पर केंद्रित है: एक ही दाखबागान में अंगूर हमेशा समान रूप से नहीं पकते, और जलवायु परिवर्तनशीलता एक ब्लॉक, पंक्ति या मौसम से दूसरे में उन अंतर को बढ़ा सकती है। इससे कटाई का समय तय करना अधिक कठिन हो जाता है, खासकर उन वाइनरीज़ के लिए जो Tempranillo जैसी लाल वाइनों में शर्करा स्तर, अम्लता, फेनोलिक परिपक्वता और शैलीगत लक्ष्यों के बीच संतुलन बनाना चाहती हैं।

OENO One द्वारा प्रकाशित लेख-सूची के अनुसार, शोधकर्ताओं ने एक मोबाइल हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग पद्धति विकसित की है, जो दाखबागान में चलते हुए अंगूर की परिपक्वता की निगरानी कर सकती है। विनाशकारी सैंपलिंग विधियों के विपरीत, जिनमें बेरी या गुच्छों को इकट्ठा कर उनका विश्लेषण करना पड़ता है, हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग बेल से अंगूर हटाए बिना फल की स्थिति का आकलन कर सकती है। इसका उद्देश्य उत्पादकों को पूरे दाखबागान में अधिक विस्तृत जानकारी देना और मौसम के पैटर्न कम अनुमानित होने पर अनुकूलित कटाई विकल्पों का समर्थन करना है।

हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग केवल मानक दृश्य छवियों पर निर्भर रहने के बजाय प्रकाश की कई संकीर्ण तरंग-सीमाओं से जानकारी कैप्चर करती है। दाखबागान में उपयोग के दौरान, इससे शोधकर्ताओं और उत्पादकों को अंगूर के पकने के साथ बेरी संरचना में होने वाले बदलावों से जुड़े स्पेक्ट्रल संकेतों का पता लगाने में मदद मिल सकती है। गति में लागू करने पर, यह विधि पारंपरिक मैनुअल सैंपलिंग की तुलना में बड़े क्षेत्रों में डेटा तेजी से एकत्र करने के लिए बनाई गई है।

यह कार्य Tempranillo पर केंद्रित है, जो स्पेन की सबसे महत्वपूर्ण वाइन अंगूर किस्मों में से एक है और स्थिर लाल वाइनों के लिए व्यापक रूप से उपयोग की जाती है। इस अंगूर के साथ काम करने वाले उत्पादकों के लिए, कटाई के समय पर परिपक्वता का सीधा असर अल्कोहल क्षमता, ताजगी, टैनिन प्रोफ़ाइल, रंग विकास और एक लॉट से दूसरे लॉट तक समग्र एकरूपता पर पड़ता है। असमान पकने या बदलते ताप पैटर्न वाले वर्षों में, दाखबागान के भीतर अंतर पहचानने वाला उपकरण वाइनरीज़ को फल को अधिक सटीकता से अलग करने या पूरे प्लॉट को एक साथ काटने के बजाय क्षेत्र के अनुसार तोड़ाई की तारीखें समायोजित करने में मदद कर सकता है।

यह पेय क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि तेज़, गैर-विनाशकारी परिपक्वता माप चयनात्मक कटाई में सुधार कर सकते हैं, असमान पकने से होने वाले नुकसान को कम कर सकते हैं और जलवायु उतार-चढ़ाव के बावजूद वाइनरीज़ को अधिक सुसंगत वाइन शैली बनाए रखने में मदद कर सकते हैं। इन प्रभावों का निर्भर होना इस बात पर होगा कि यह तकनीक शोध परिस्थितियों के बाहर कितनी व्यापक रूप से काम करती है और क्या उत्पादक इसे व्यावहारिक लागत पर अपना सकते हैं।

यह प्रकाशन ऐसे समय में आया है जब जलवायु दबाव विटीकल्चर अनुसंधान को लगातार नया रूप दे रहा है। कई वाइन क्षेत्रों के उत्पादक पहले पकने, गर्मी की तीव्र लहरों और कटाई के समय फल संरचना में अधिक भिन्नता से जूझ रहे हैं। ऐसे संदर्भ में, जो उपकरण वास्तविक समय या लगभग वास्तविक समय की दाखबागान जानकारी देते हैं, वे सीमित नमूनों पर आधारित लैब परीक्षणों पर केवल निर्भर रहने के बजाय क्षेत्रीय निर्णयों को बेहतर बनाने के संभावित साधन के रूप में ध्यान आकर्षित कर रहे हैं।

OENO One की इंडेक्स प्रविष्टि पत्रिका की खोज-पृष्ठ के माध्यम से उपलब्ध स्रोत सामग्री में पूर्ण कार्यप्रणाली विवरण नहीं देती, लेकिन यह अध्ययन को जलवायु परिवर्तनशीलता के तहत अनुकूलित कटाई निर्णयों का समर्थन करने के उद्देश्य से एक योगदान के रूप में पहचानती है। यह रूपरेखा इस शोध को विटीकल्चर में एक व्यापक प्रयास के भीतर रखती है, जिसका लक्ष्य समान कटाई समय से हटकर बेल और फल की स्थिति में मापे गए अंतर के आधार पर अधिक साइट-विशिष्ट प्रबंधन की ओर बढ़ना है।

यह अध्ययन दाखबागानों में रिमोट सेंसिंग और ऑप्टिकल तकनीकों पर बढ़ते कार्य-समूह में जुड़ता है। इस क्षेत्र में हालिया शोध ने हीटवेव क्षति के लिए सैटेलाइट डेटा, अंगूर संरचना के गैर-विनाशकारी विश्लेषण और बेल के प्रदर्शन तथा फल विकास की निगरानी के लिए अन्य सेंसर-आधारित तरीकों की जांच की है। नया शोधपत्र उस दिशा को आगे बढ़ाते हुए विशेष रूप से Tempranillo में पकने की अवधि के दौरान मोबाइल हाइपरस्पेक्ट्रल इमेजिंग पर केंद्रित है।

वाइनरीज़ के लिए इसका व्यावहारिक आकर्षण सीधा है। कटाई का समय मौसम के सबसे महत्वपूर्ण निर्णयों में से एक है, और मौसम पूर्वानुमान बदलने के साथ इसे अक्सर जल्दी लेना पड़ता है। यदि एक चलित सेंसर प्रणाली पंक्तियों या ब्लॉकों में परिपक्वता के अंतर को विश्वसनीय रूप से मैप कर सके, तो उत्पादक श्रम और उपकरणों को अधिक कुशलता से लक्षित कर सकते हैं और तय कर सकते हैं कि कुछ फल पड़ोसी क्षेत्रों की तुलना में पहले या बाद में तोड़े जाने चाहिए या नहीं।

समीक्षित वाइन विज्ञान पत्रिका में इस लेख का प्रकाशित होना इस कार्य को विटीकल्चर शोधकर्ताओं और वाइनरीज़ की तकनीकी टीमों के बीच दृश्यता देता है। आगे का मूल्यांकन संभवतः इस बात पर निर्भर करेगा कि प्रणाली मानक परिपक्वता संकेतकों की कितनी सटीक भविष्यवाणी करती है और क्या इसे संकीर्ण कटाई अवधि के दौरान व्यावसायिक दाखबागान संचालन में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है।