Pravilnik o spremembi pravilnika o medu, 2004)
Table 7. Minimum and maximum values of honey quality critiria according to Slovenian legislation that is harmonized with the European legislation (Pravilnik o medu, 2004;
Pravilnik o spremembi pravilnika o medu, 2004)
Količina
Parameter Vrsta medu najmanj največ
cvetlični 60 –
vsebnost fruktoze in
glukoze(vsota) (g/100 g) gozdni, mešanica gozdnega in cvetličnega 45 –
splošno – 5
akacija, lucerna, francoski kovačnik, rdeči gumi – 10 vsebnost saharoze
(g/100 g)
sivka – 15
splošno – 20
resa in pekovski med splošno – 23 vsebnost vode (%)
pekovski med iz rese – 25
splošno – 0,1
vsebnost v vodi
netopnih snovi (g/100 g) prešan med – 0,5 vse vrste razen izjem – 0,8 χ (mS/cm) gozdni, kostanjev, smrekov in hojev ter njihove mešanice 0,8 –
splošno – 50
proste kisline
(miliekvivalenti/100 g) pekovski med – 80
splošno 8 –
diastazno število med z majhno naravno vsebnostjo encimov 3 –
HMF (mg/kg) splošno – 40
– vrednost ni predpisana
2.6.2 Vrednosti posameznih fizikalnokemijskih parametrov
Za določanje botaničnega in geografskega porekla se lahko uporabijo tudi vsebnosti proteinov, posameznih aminokislin, aromatičnih komponent, posameznih ogljikovih hidratov, predvsem oligosaharidov, fermentacijskih produktov, flavonoidov, fenolnih kislin in organskih alifatskih kislin ter tudi aktivnost encimov in optična rotacija (Bogdanov in sod., 2004). V preglednicah 29 – 34, v poglavju Razprava, v podpoglavju Osnovni fizikalnokemijski parametri slovenskega medu in podatki iz literature, so zbrani podatki iz nam dostopne literature, o večini fizikalno-kemijskih parametrov v vrstah medu, ki se pojavljajo tudi v Sloveniji. Podatki o vsebnosti vode niso predstavljeni, ker je ta parameter le indikator kakovosti in zrelosti medu in ne daje nobene informacije o botaničnem ali geografskem poreklu medu.
Vsebnost pepela ni več predpisana, zaradi zahtevnosti analize pa se ta parameter počasi opušča, saj ga nadomešča merjenje električne prevodnosti (Bogdanov in sod., 1997).
Nektarne, svetlejše vrste medu imajo nižji masni delež pepela kot manine vrste medu, ki so temnejše barve (Kropf in sod., 2008). Med električno prevodnostjo in pepelom je sorazmerje, saj je prevodnost odvisna od vsebnosti elementov v medu, ki jih lahko skupno določimo tudi kot masni delež pepela (Vorwohl, 1964; Sancho in sod., 1991; Sancho in sod., 1992; Downey in sod., 2005; Kropf in sod., 2008).
Vsebnost saharoze je zakonsko omejena zaradi možnosti potvorb, namernih z dosladkanjem medu in nenamernih z dohranjevanjem čebel s kuhinjskim sladkorjem v času, ko ni paše. Zaradi tega je dovoljeno do 5 g saharoze na 100 g medu, le pri akaciji je dovoljeno do 10 g (Pravilnik o medu, 2004).
Skupne kisline obsegajo proste kisline in laktone. Določanje skupnih kislin s titracijo do končne točke je težavno zaradi nenatančno definirane končne točke titracije. Ta se s titracijo stalno premika zaradi hidrolize laktonov. Ponovljivost te metode je slaba, kar se odraža tudi na slabi primerljivost med laboratoriji. Posredna metoda določanja skupnih kislin preko posameznega določanja laktonov in prostih kislin je boljša (Bogdanov in sod., 1997). Zakonodaja (Pravilnik o medu, 2004) dovoljuje do 50 mekv prostih kislin na kg medu, kar je predstavljeno v preglednici 7.
Prolin je ena izmed prostih aminokislin, ki je je v medu največ, od 50 do 85 % skupnih aminokislin (Gonzalez Paramas in sod., 2006). Je indikator zrelosti medu in v nekaterih primerih lahko tudi indikator ponarejanja, saj prolina ni v sladkorju, ki ga dodajajo medu, zato se vsebnost prolina v medu po dosladkanju zmanjša (Bogdanov in sod., 1997). Zaradi tega je v kontrolnih laboratorijih sprejeta meja, da naj bi nepotvorjen med vseboval več kot 180 mg prolina na kg (Bogdanov, 1999), česar ne dosega le cvetlični med iz Turčije (Yilmaz in Yavuz, 1999). Vsebnost prolina močno niha med vrstami medu (Sanchez in sod., 2001), poleg tega pa je prolin zelo odvisen tudi od geografskih in vremenskih pogojev. Vsebnost prolina v medu narašča v prvih šestih mesecih po točenju, kar je verjetno posledica razgradnje beljakovin (encimski procesi) v medu, nato pa se začne zmanjševati (Iglesias in sod., 2006).
Beljakovin je v medu izredno malo. Anklam (1998) v svojem preglednem članku navaja, da je delež beljakovin v medu običajno manjši od 0,5 %. Njihova vsebnost je odvisna od
vrste medu (Azeredo in sod., 2002). Problem pri določanju beljakovin v medu je uporaba različnih metod, ki dajejo zelo različne rezultate (Azeredo in sod., 2002). Edini podatek o beljakovinah je iz Turčije, kjer so Küçük in sod. (2007) uporabili Lowrijevo metodo. Zelo malo beljakovin in prostih aminokisline ima svoj izvor v rastlinah (v nektarju, floemskem soku in cvetnem prahu), večji delež pa v čebelah (Bergner in Diemair, 1975), kar so potrdili tudi Plenge in sod. (2007). Količine beljakovin in prostih aminokislin v medu so majhne, zato jih pogosto določamo kot skupne dušikove spojine. Primer takšne metode, ki je v živilski praksi najpogosteje uporabljena, je Kjeldahlova metoda (f = 6,25) (AOAC, 962.18). Vsebnost različnih prostih aminokislin v medu pa je lahko tudi orodje za razlikovanje med maninim in nektarnim medom (Iglesias in sod., 2004).
Električna prevodnost (χ) je pri vseh vrstah nektarnega medu pod 0,8 mS/cm (preglednica 30), pri medovih, ki so maninega izvora (preglednica 34), pa je nad to mejo. Pri slovenskih vrstah medu je izjema le lipov med (Pravilnik o medu, 2004; Pravilnik o sprememebi pravilnika o medu, 2004), za katerega ni omejitev glede električne prevodnosti.
Vrednost pH medu je običajno med 3,5 in 5,5. Vrednost pH je posledica organskih kislin v medu, ki prispevajo k aromi in mikrobiološki stabilnosti medu (Bogdanov in sod., 2004).
Vrednost pH je v sorazmerju z vsebnostjo pepela in električno prevodnostjo, več kot je pepela, višja je prevodnost, višji je tudi pH. Zveza med pH in drugima parametroma ni enostavna in gre verjetno preko puferne kapacitete medu.
Diastazno število (DN – angl. Diastase Number) je merilo za aktivnost encima diastaze. To število se s staranjem medu znižuje in je najvišje takoj po točenju medu. Je indikator kakovosti medu, saj se z gretjem medu in staranjem močno zniža. Med vrstami medu so opazne razlike v DN, verjetno je to posledica različno hitre proizvodnje nektarja v rastlinah in fiziološkega stanja čebeljih žlez med sezono medenja (Persano-Oddo in Piro, 2004).
Znano je namreč, da večino encimov dodajo v med prav čebele (Bogdanov in sod., 2004).
Barva je poleg arome in vonja ena izmed značilnosti medu, s katerimi je mogoče določiti vrsto medu. Barva je v korelaciji z vsebnostjo elementov in vrsto ter količino cvetnega prahu v medu, torej je značilna za posamezno vrsto medu. Že leta 1932 sta Schuette in Remy (1932) sklepala, da je barva medu odvisna od količine elementov, prisotnih v medu, kasneje pa so to potrdili. Svetli medovi vsebujejo manj elementov, temni medovi pa več (González-Miret in sod., 2005). Barvo lahko določamo senzorično (subjektivna metoda) ali instrumentalno (objektivne metode). Med slednje spada uporaba Pfundove skale, merjenje absorbance in metoda CIE L*a*b* tristimulus, kjer je L* komponenta svetlosti (angl.
Lightness), a* in b* pa sta barvni komponenti. Vrednost a* je v pozitivnem območju rdeča barva, v negativnem pa zelena. Negativne vrednosti parametra a* so le pri lipovem medu, ki je značilno rumeno zelene barve, in pri akacijevem medu, ki je značilno skoraj brezbarven do svetlo rumen. Vrednost b* je v pozitivnem območju rumena barva, v negativnem pa modra. Ker noben med ni modre barve, se negativne vrednosti parametra b* pri medu sploh ne pojavljajo (Terrab in sod., 2002; Bogdanov in sod., 2004).
Specifična rotacija (SR) medu je posledica optične aktivnosti ogljikovih hidratov v medu.
Pri potovanju polarizirane svetlobe skozi sladkorno raztopino se ravnina polarizacije zavrti v desno, v smeri urinega kazalca (pozitivna specifična rotacija, desnosučni ogljikovi hidrati) ali levo, nasprotna smer urinega kazalca (negativna specifična rotacija, levosučni
ogljikovi hidrati). Obseg vrtenja, znan kot kotna sučnost ali rotacija, je v standardnih pogojih značilen za vsak posamezen ogljikov hidrat, ki ima kiralni center. Med ima kot raztopina različnih ogljikovih hidratov specifično rotacijo, ki je odvisna od vrste in količine v medu prisotnih ogljikovih hidratov. V medu prevladujeta dva monosaharida, glukoza s pozitivno SR ([α]20D = +52,7) in fruktoza z negativno SR ([α]20D = -92,4). Tako je rotacija medu odvisna predvsem od razmerja med glukozo in fruktozo. V maninih medovih (gozdni, smrekov, hojev med) je več glukoze in zato imajo pozitivno SR (preglednici 31 in 32). Nektarni medovi (akacijev, cvetlični) pa imajo več fruktoze in zato negativno SR (preglednica 29). Lipov in kostanjev med, ki sta po izvoru tako iz mane kot iz nektarja, imata po podatkih iz literature negativno specifično rotacijo (preglednice 32).
SR je tako zelo dober parameter za ločevanje medu glede na botaničen izvor, nektar ali mana (Piazza in sod., 1991).
Crecente in Latorre (1993) sta s pomočjo določanja osnovnih fizikalnokemijskih parametrov (vsebnosti vode, pepela, netopnih snovi, reducirajočih ogljikovih hidratov, saharoze, prostih in skupnih kislin ter laktonov, električne prevodnosti, HMF in vrednosti pH) dokazala razlike med medovi iz dveh pokrajin v Španiji, Lugo in Orense. Pri ločevanju sta imela največji pomen vsebnost vode in prostih kislin. Pomanjkljivost njune raziskave je v tem, da niso znani podatki o botaničnem poreklu vzorcev, ki bi pravzaprav lahko bili glavni razlog za njune izsledke. Enako pomanjkljivost zasledimo v raziskavi Sanz in sod. (1995), ki so primerjali vzorce medu iz dveh delov pokrajine La Rioja v Španiji, dolino in planoto. Območji se razlikujeta v agroklimatskih pogojih in posledično v flori, kar se odraža na različnih vrstah medu. S pomočjo kemometričnih metod obdelave fizikalnokemijskih parametrov so ugotovili razlike med območjema in jih pripisali različnemu geografskemu poreklu, ne da bi upoštevali botanično poreklo. Soria in sod.
(2004) so za določanje geografskega porekla uporabili poleg fizikalnokemijskih parametrov tudi vsebnost hlapnih spojin v medu in pelodno analizo.
2.7 UPORABA KEMOMETRIČNIH METOD
Pri karakterizaciji prehrambenih izdelkov je potrebno zagotoviti čim večje število izmerjenih parametrov. Ovrednotenje teh rezultatov pa je zelo težavno prav zaradi velikega števila parametrov, zato se za karakterizacijo in tudi klasifikacijo glede na avtentičnost uporabljajo različne kemometrične metode. Metode, ki se uporabljajo za določanje lastnosti proizvoda, so ponavadi različne multivariatne umeritvene in regresijske metode.
Namen kemometričnih metod je razbitje velike mešane strukture podatkov v manjše komponente. Multivariatne statistične metode se uporabljajo, da se zmanjša relativno veliko število spremenljivk na manjše število ortogonalnih vektorjev (Szefer, 2007).
Pri ugotavljanju podskupin/razredov med podatki lahko govorimo o analizi grupiranja ali nenadzorovanem razvrščanju v razrede. V te namene uporabljamo metodo glavnih osi (PCA – angl. Principal Component Analysis) in faktorsko analizo (FA – angl. Factor Analysis) ter druge metode grupiranja. Pri PCA je možno ustvariti novo dimenzijo podatkov in ovrednotiti zmanjšano število neodvisnih faktorjev ali glavnih osi, ki opisujejo informacijo, ki je vključena v sistem značilnih, a delno odvisnih spremenljivk (Szefer, 2007). PCA in FA sta metodi, ki iščeta nove faktorje, s katerimi pojasnjujemo glavne variacije podatkov. Vsak faktor pri teh analizah je linearna kombinacija originalnih
podatkov z utežmi. Rangiranje faktorjev je odvisno od količine variacij, ki razlagajo faktorje. Včasih se pojavijo težave pri interpretiranju rezultatov, ker manjkajo informacije o pomenu posameznih spremenljivk (Szefer, 2007).
Pri ugotavljanju podobnosti neznanega vzorca s skupinami drugih poznanih vzorcev se uporabljajo diskriminantne analizne metode kot so Kohonenske nevronske mreže (KANN – angl. Kohonen Artificial Neural Networks) in linearna ter kvadratna diskriminantna analiza (LDA – angl. Linear Discriminant Analyis, QDA – angl. Quadratic Discriminant Analysis). Te in druge podobne metode so že uporabili različni raziskovalci za določanje geografskega porekla medu iz različnih pokrajin v Španiji (Crecente in Latorre, 1993; Sanz in sod., 1995; Latorre in sod., 1999; Paramas in sod., 2000; Terrab in sod., 2004; Soria in sod., 2004; Nozal in sod., 2005). Latorre in sod. (1999) so s pomočjo PCA, LDA, KANN in SIMCA (angl. Soft Independent Modelling of Class Analogy) dokazali razlike med medovi iz Galicije v Španiji in medovi od drugod, ki so zelo podobni po senzoričnih lastnostih in jih zaradi tega prodajajo kot dražje galicijske medove. Paramas in sod. (2000) so s pomočjo LDA dokazali razlike v elementni sestavi medu iz 6 različnih pokrajin v Španiji. Terrab in sod. (2004) so s pomočjo PCA in elementne sestave dokazali razlike pri vzorcih timijanovega medu z različnim geografskim poreklom, primerjali so obalno in kontinentalno območje. Hernandez in sod. (2005) so s PCA in diskriminantno analizo ugotovili, da je možna karakterizacija medu s Kanarskih otokov z vsebnostjo Na, K, Sr, Mg, Ca in Cu in da je možna tudi klasifikacija, torej ločevanje medu s Kanarskih otokov in medu od drugod. Devillers in sod. (2002) so s pomočjo kemometričnih metod (PCA, dendrogram) ugotovili, da je med, ki izvira iz listapadnih rastlin, manj onesnažen v primerjavi z medovi, ki izvirajo iz zimzelenih rastlin, in da dišavnice bolj koncentrirajo polutante kot zelišča.
Kemometrične metode se uspešno uporabljajo tudi za ločevanje in karakterizacijo medu glede na botanično poreklo, torej glede na vrsto medu. Terrab in sod. (2003) so s pomočjo LDA in PCA uspešno ločili le evkaliptov in manin med, medtem ko so se ostali vzorci prekrivali. Rashed in Soltan (2004) sta s pomočjo diskriminantnih metod uspešno ločila vzorce medu po vsebnosti elementov glede na botanično poreklo (sezamov, deteljni in pomarančni med). Fernández-Torres in sod. (2005) so s pomočjo LDA, PCA in diskriminantne analize ter dendrogramov ločili medove glede na vrsto (evkaliptus, resa, pomaranča, rožmarin). Lachman in sod. (2007) so s pomočjo hierarhične diskriminantne analize, ločili vzorce češkega medu na med iz nektarja in med iz mane. Tudi Madeyczk in Baralkiewicz (2008) sta uporabila Wardovo metodo (diskriminantna analiza), Pisani in sod. (2008) pa so s pomočjo PCA uspešno ločili medove po vsebnosti elementov glede na botanično poreklo (cvetlični, manin, deteljni in medenični med).
Iz do sedaj opravljenih raziskav in mnenj različnih raziskovalcev sklepamo, da je za določanje geografskega porekla najpomembnejše imeti bogato bazo podatkov s čim večjim številom merjenih parametrov medu iz posameznih področij. Takšno bazo lahko osnujemo le s kompleksnimi analizami velikega števila vzorcev medu v Sloveniji prisotnih vrst iz različnih let in seveda iz vseh predelov Slovenije.
3 MATERIAL IN METODE 3.1 VZORCI
Odvzem vzorcev medu so opravili čebelarji takoj po točenju medu v posamezni sezoni točenja v letih 2004, 2005 in 2006. Do analiz so bili vzorci na Biotehniški fakulteti shranjeni v plastični embalaži, ki je primerna za hranjenje živil in omogoča lažje rokovanje kot steklena embalaža, in v temnem prostoru pri sobni temperaturi. Izmed vseh zbranih vzorcev medu – v treh letih zbiranja smo dobili 1030 vzorcev – smo s pomočjo senzorične analize za potrebe te disertacije izbrali le tipične predstavnike posamezne vrste medu.
Analizirali smo 271 vzorcev slovenskega medu letnikov 2004, 2005 in 2006, različnega botaničnega in geografskega porekla (preglednica 8). Podrobni podatki o poreklu posameznih vzorcev so zbrani v prilogah A1 do A7.
Preglednica 8. Analizirani vzorci medu slovenskega porekla