Table 24. Averages of fir honey parameters according to geographical macroregions of Slovenia Geografska makroregija Slovenije t-test
Wilcoxon-Mann-Whitneyev test Vrsta
medu Parameter Enota
alpska dinarska p < 0,05 p < 0,05
število vzorcev 5 21
električna prevodnost mS/cm 1,338 1,386
pepel g/100 g 0,57 0,49
pH 5,18 5,11
skupne kisline mekv/kg 20,53 22,73
laktoni mekv/kg 0,47 2,62 0,015 0,022
pr. kisline mekv/kg 20,06 20,61
saharoza g/100 g 4,39 2,76 0,004 0,005
DN 15,0 18,3 0,037 0,022
prolin mg/kg 385 423
beljakovine g/100 g 0,226 0,260
L* 45,55 41,16 0,045
a* 7,54 8,74
b* 36,80 31,23
specifična rotacija mg/kg 16,6 12,0
S mg/kg 66,5 71,7
Cl mg/kg 235 355 0,042
K mg/kg 3070 3190
Ca mg/kg 20,4 37,4
Mn mg/kg 5,38 4,95
Rb mg/kg 20,9 22,1
δ13Cmed ‰ -25,8 -25,2
δ13Cproteini ‰ -25,6 -24,7 0,016 0,012
hojev
δ15N ‰ 0,4 1,4
Hojev med je tako kot smrekov prisoten le v alpski in dinarski regiji, kjer prevladuje. Iz slednje regije je namreč kar 21 vzorcev, iz alpske pa le 5. S t-testom smo ugotovili, da razlike med hojevim medom iz ene in druge regije obstajajo v vsebnosti laktonov in saharoze, vrednosti diastaznega števila in razmerju ogljikovih izotopov v proteinih, izoliranih iz medu (δ13Cproteini). Wilcoxon-Mann-Whitneyev test je poleg teh parametrov dodal še barvo (parameter L*) in vsebnost Cl. Hojev med iz dinarske regije tako vsebuje več laktonov in klora, manj saharoze, ima večjo diastazno aktivnost, je bolj temen (nižja vrednost parametra L*) in ima nižje vrednosti δ13Cproteini.
Razlike med letniki posameznih vrst medu, opisane v prejšnjem poglavju, očitno niso tako velike, da bi vplivale na geografske značilnosti medu, saj smo našli pri vseh vrstah medu razlike vsaj v nekaterih parametrih, ko smo primerjali vzorce določene vrste medu iz različnih makroregij Slovenije. Vzorci medu iz treh zaporednih letnikov so očitno dovolj velik in reprezentativen statistični vzorec, da lahko iz njega sklepamo na lastnosti populacije, v našem primeru na lastnosti medu iz določene pokrajine, in ob tem zanemarimo vpliv posameznih sezon.
5.1.7 Razlike med medovi iz različnih geografskih regij
Zbrane in analirane vzorce medu smo razdelili glede na vrsto medu in jih znotraj vrste skušali s pomočjo različnih statističnih metod razporediti v skupine. S pomočjo metode PCA nismo uspeli dobiti razlik med posameznimi makroregijami pri nobeni vrsti medu.
Tudi z uporabo metod klasifikacij in dendrogrami smo prišli do zaključka, da vzorcev določene vrste medu ne moremo grupirati glede na geografsko poreklo. Zaradi tega teh rezultatov statističnih analiz ne prikazujemo podrobneje.
Z metodo linearne diskriminantne analize (LDA) pa smo uspeli pri vseh vrstah medu dokazati možnost grupiranja glede na geografski izvor (makroregije ali ponekod celo submakroregije Slovenije) posameznih vzorcev medu. Za izvajanje tega testa smo uporabili program StatistiXL 1.8, statistical power for MS Excel. Vhodni podatki pri metodi LDA so bili vsi analizirani parametri: vsebnost elementov določena z metodo TXRF, razmerja stabilnih izotopov ter analizirani fizikalnokemijski parametri. Poleg tega smo vključili tudi razmerje med vsebnostjo žvepla in kalcija (S/Ca) in razmerje med vsebnostjo mangana in rubidija (Mn/Rb), ker smo za ti dve razmerji ugotovili, da se njuni vrednosti močno razlikujeta med posameznimi vrstami medu.
Vzorce akacijevega medu smo zbrali iz treh slovenskih makroregij, iz sredozemske, panonske in dinarske, vendar so bili iz slednje le trije vzorci, zato smo primerjali le panonsko in sredozemsko regijo. Vzorci lipovega medu so bili iz vseh štirih makroregij Slovenije, a iz sredozemske in panonske regije so bili trije oziroma dva vzorca, kar je premalo za zaključke o lastnostih lipovega medu iz teh dveh regij. Tako smo primerjali le vzorce lipovega medu iz alpske in dinarske regije. Vzorci gozdnega, smrekovega in hojevega medu pa so bili le iz alpske in dinarske makroregije. Na sliki 32 so na eni osi prikazane razporedite posameznih vzorcev akacijevega, lipovega, gozdnega in hojevega medu, ki smo jih dobili s pomočjo metode LDA. Ker imamo pri vseh teh vrstah medu le dve makroregiji, ki jih primerjamo, lahko uporabimo le primerjavo na eni osi.
LDA
-15,0 -10,0 -5,0 0,0 5,0 10,0 15,0
os 1 (100 %)
alpsko dinarsko panonsko sredozemsko
akacijev hojev smrekov gozdni lipov
Slika 32. Razporeditev vzorcev slovenskega akacijevega, lipovega, gozdnega, smrekovega in hojevega z metodo LDA
Figure 32. Distribution of Slovenian acacia, lime, forest, spruce and fir honey samples with the LDA method
Vzorce akacijevega medu iz lahko razvrstimo v dve skupini, ki predstavljajo vzorce iz določene pokrajine (kar je ponazorjeno na sliki 32 z uporabo različnih barv glede na geografsko poreklo vzorcev). Največjo težo pri razporejanju vzorcev imajo naslednji parametri: električna prevodnost, vrednost pH, parametra barve L* in a* ter vsebnosti skupnih in prostih kislin, laktonov, prolina, beljakovin in mangana.
Na sliki 32 je vidno, da lahko vzorce lipovega medu dobro ločimo med sabo glede na njihovo geografsko poreklo (alpska ali dinarska makroregija). K ločevanju skupin vzorcev so največ prispevali naslednji parametri: parametra barve L* in a* ter vsebnost prolina, beljakovin in rubidija.
Vzorci gozdnega medu so izvirali le iz alpske in dinarske makroregije. Razporeditev teh vzorcev na grafu dobljenem s pomočjo metode LDA pokaže, da se sredini skupin sicer dobro ločita, a nekateri vzorci iz različnih skupin se prekrivajo. Razporeditev vzorcev gozdnega medu na sliki 32 je temeljila predvsem na vrednosti pH, vsebnosti skupnih kislin, mangana, žvepla in rubidija.
Na sliki 32 so predstavljeni tudi vzorci smrekovega medu, ki so bili po geografskem izvoru iz dveh makroregij, alpske in dinarske. S slike je vidno, da se skupini dobro ločita, kar je posledica razlik v vrednosti pH, vsebnosti pepela, prostih kislin, in mangana ter razmerju Mn/Rb.
Tudi vzorci hojevega medu so po poreklu iz dveh makroregij, alpske in dinarske, ki se glede na rezultate metode LDA dobro ločita med sabo (slika 32). Največjo težo pri oblikovanju osi imajo v primeru hojevega medu naslednji parametri: vsebnost pepela, skupnih kislin in kalija, vrednost pH ter parametri barve L* in b*.
Slika 33 prikazuje razporeditev vzorcev cvetličnega in kostanjevega medu z metodo LDA.
Cvetlični med
-10 -5 0 5 10
-10 -5 0 5 10 os 1 (75,8%)
os 2 (19,1%)
alpska dinarska panonska sredozemska
Kostanjev med
-10 -5 0 5 10
-10 -5 0 5 10 os 1 (76,2%)
os 2 (23,8%)
Slika 33. Razporeditev vzorcev slovenskega cvetličnega (levo) in kostanjevega medu (desno) z metodo LDA
Figure 33. Distribution of Slovenian multifloral (left) and chestnut honey samples (right) with the LDA method
Na levem grafu na sliki 33 so predstavljeni vzorci cvetličnega medu, ki so razporejeni v grafu glede na rezultate LDA in obarvani glede na njihovo geografsko poreklo. Cvetlični med je bil iz vseh štirih naravnogeografskih makroregij Slovenije, alpske, dinarske, sredozemske in panonske. V primeru cvetličnega medu je z osjo 1 pojasnjeno 75,8 % variabilnosti, z osjo 2 pa 19,1 % variabilnosti podatkov, kar skupaj znese 94,9 %. To pomeni, da je razdelitev vzorcev zelo dobra. Skupine vzorcev iz določenih pokrajin so dobro ločene med sabo. Največjo težo pri razporejanju vzorcev cvetličnega medu imajo naslednji parametri: električna prevodnost, vrednost pH in vsebnosti pepela, skupnih kislin in žvepla, razmerje S/Ca, parameter a* in vrednost δ15N.
Desni graf slike 33 prikazuje razporeditev vzorcev kostanjevega medu, ki smo jo dobili s pomočjo statistične metode LDA. Tudi kostanjev med je bil iz vseh štirih makroregij Slovenije, a iz sredozemske regije sta bila le dva vzorca, zaradi tega smo to regijo izpustili iz statistične obravnave. Preostale tri skupine vzorcev kostanjevega medu se dobro ločijo glede na geografsko poreklo, saj je z dvema osema pojasnjeno kar 100 % variabilnosti podatkov. Največjo težo pri oblikovanju osi pri kostanjevem medu imajo naslednji parametri: vsebnost skupnih in prostih kislin, laktonov in žvepla ter razmerje S/Ca.
Ugotavljamo, da je v Sloveniji možno prav vse vrste medu ločiti glede na geografsko poreklo. Pri tem nam je bilo v pomoč vseh 25 analiziranih parametrov: električna prevodnost, vsebnost pepela, vrednost pH, vsebnost skupnih in prostih kislin, laktonov, saharoze, prolina, beljakovin, diastazno število, parametri barve L*, a* in b*, specifična rotacija, vsebnost S, Cl, K, Ca, Mn, Rb, vrednosti δ13Cmed, δ13Cproteini in δ15N ter razmerja Mn/Rb in S/Ca. Zavedamo pa se, da bo certificiranje in nato preverjanje geografskega porekla možno šele, ko bo sedanja baza, ki zajema vzorce iz treh let, razširjena na daljše časovno obdobje in bo zajemala veliko večje število vzorcev posamezne vrste iz posameznih makroregij oziroma v primeru gozdnega, smrekovega in hojevega medu iz posameznih submakroregij.
Bogdanov in sod. (2007) so v svoji raziskavi o elementih in geografskem poreklu švicarskega medu ugotovili, da je pravilno preverjati oziroma določati samo geografsko poreklo medu znotraj posameznih vrst medu. Sami so namreč primerjali vzorce iz različnih predelov Švice in ugotovili številne razlike. A pri podrobnem pregledu podatkov, so zaključili, da so opažene razlike predvsem posledica različnega botaničnega porekla vzorcev. Enak problem so imeli tudi Sanz in sod. (1995), ki so primerjali med iz dveh delov ene pokrajine v Španiji. Ugotovljene razlike so pripisali različnemu geografskemu poreklu (planota oziroma dolina), botaničnega porekla pa sploh niso obravnavali, čeprav so bile opažene razlike med vzorci ravno posledica slednjega. Primerjali so namreč med s planote porasle z gozdom in med iz doline, kjer so bili travniki in obdelovalne površine.
Terrab in sod (2004) pa so primerjali timijanov med iz dveh zelo različnih geografskih območij, obalnega in gorskega področja. Ugotovili so, da s pomočjo podatkov o vsebnosti 11 elementov dosežejo 100 % pravilno klasifikacijo z uporabo diskriminantne analize.
Preverjanje geografskega porekla ne moremo razširiti na območje širše od tistega, s katerega imamo zbrane vzorce medu, ki sestavljajo osnovno bazo podatkov. Tako bi v primeru preverjanja porekla medu iz Evrope potrebovali najprej ogromno bazo vzorcev medu vseh vrst iz vseh predelov Evrope. Šele po tem bi ugotovili, ali je razlikovanje znotraj določene vrste medu na različne predele Evrope sploh možno ter od česa je odvisno
(prisotnost/odsotnost določenega elementa, specifična razmerja med elementi, specifična izotopska razmerja, razmerja med fizikalnokemijskimi parametri …). Možnost preverjanja geografskega porekla, ki smo jo potrdili, velja le za Slovenijo. Ali je enako za večje geografsko območje (več sosednjih držav) ali celo za celo Evropo pa bo potrebno še preveriti z analiziranjem mnogo več vzorcev medu.
5.1.8 Primerjava rezultatov z literaturnimi podatki
Pregled in primerjava rezultatov te raziskave z drugimi dostopnimi objavami so podani v naslednjih treh podpoglavjih. Najprej so podatki za vsebnost elementov v medu, nato podatki o izotopski sestavi medu (δ13Cmed) in iz medu izoliranih proteinov (δ13Cproteini in δ15N) in na koncu še osnovni fizikalnokemijski parametri medu. Prikazani so le literaturni podatki, ki temeljijo na analizah vsaj treh vzorcev.
5.1.8.1 Vsebnosti elementov v slovenskem medu in podatki iz literature
Za primerjavo vsebnosti elementov v istih vrstah medu iz Slovenije in od drugod smo izbrali podatke o vsebnosti posameznih elementov v medu, ki smo jih določili z metodo TXRF. Pravilnost in zanesljivost metode TXRF smo preverili z metodo k0-INAA. Z obema metodama smo analizirali 28 vzorcev medu (4 vzorce posamezne vrste) in ugotovili dobro ujemanje rezulatatov v območju vsebnosti nad 1 mg/kg. Kljub razviti analitiki določanja elementov v živilih, še vedno ni na voljo certificiranega referenčnega materiala medu.
V preglednicah 25, 26 in 27 so podatki za povprečno vsebnost sedmih elementov, ki smo jih določili z metodo TXRF. To so bili: S, Cl, K, Ca, Mn, Br in Rb. Podatki so grupirani najprej glede na vrsto medu, nato na državo porekla vzorcev in nazadnje še glede na uporabljeno metodo. Pri vsaki navedeni objavi je dodan podatek o metodi, s katero so avtorji objave določali te elemente, in o številu vzorcev, vključenih v dotično raziskavo.
Poudariti je potrebno, da so redke raziskave, ki temeljijo na tako velikem številu vzorcev kot naša, zato pri naših rezultatih podajamo poleg povprečnih vrednosti za vsak element tudi območje, najmanjšo in največjo vrednost.
Pri pregledu naših rezultatov in pri primerjavi s tujimi objavami smo ugotovili, da je najbolj smiselna primerjava znotraj posameznih vrst medu. Tako so v preglednici 25 zajeti podatki za vsebnost elementov v nektarnih vrstah medu, ki se pogosto pojavljajo tudi v Sloveniji. To sta akacijev in cvetlični med.
Ugotovili smo, da slovenski akacijev med vsebuje od 15,5 do 66,2 mg/kg žvepla in da so vsi dosegljivi literaturni podatki znotraj tega intervala. Enako je za vse druge analizirane elemente. Vsebnost klora v akacijevem medu je variirala od 24,2 do 245 mg/kg, vsebnost kalija od 174 do 456 mg/kg in vsebnost kalcija od 3,27 do 33,5 mg/kg. Razponi pri vsebnostih mangana, broma in rubidija so bili ožji: od 0,39 do 5,17 mg/kg za Mn, od 0,25 do 1,18 mg/kg za Br in od 0,20 do 1,45 mg/kg za Rb (preglednica 25).
Preglednica 25. Vsebnost elementov (mg/kg) v akacijevem in cvetličnem medu