La industria chilena de la cereza lo ha identificado como uno de los principales desórdenes de poscosecha. Y es que el pardeamiento interno (PI), que afecta principalmente a la variedad Regina, ha tenido una alta incidencia en las últimas temporadas. Es un problema documentado solo recientemente, que sería consecuencia de un fenómeno multifactorial, concordando con observaciones de productores, asesores y especialistas.

Estimaciones del Anuario de Viveros de Chile 2022, Regina fue el cultivar más vendido durante los últimos cinco años en Chile, con una participación cercana al 22% del total, en un rubro que hoy en Chile llega a más de 60.000 ha cultivadas, concentradas principalmente en dos regiones: O’Higgins y Maule. Así, la aparición de PI genera una importante inquietud en la industria, puesto que merma su precio de venta causando rechazo en destino.

PARDEAMIENTO EN CEREZAS

El PI corresponde a una descomposición del tejido de la fruta, debido a un proceso oxidativo de diversas causas. Tras la cosecha puede ser ocasionado por daños físicos, biológicos o fisiológicos, durante el transporte, procesamiento y condiciones de almacenaje del fruto (Gil, 2012). Entre los daños físicos se encuentran los ocasionados por impactos, compresiones, lesiones o cortes. El PI puede comprometer solo las zonas alrededor de la herida o extenderse al interior de la pulpa.

Algunos reportes han observado PI por daños por impacto durante la cosecha (‘bruising’), lo cual también aumenta la susceptibilidad a infecciones fungosas que deterioran aún más los tejidos (Ogawa et al., 1972).

La conservación de la fruta en un ambiente anaeróbico y con alta concentración de CO2 también puede causarlo, expresado como daños en la piel y pardeamiento de la pulpa. La susceptibilidad al daño por CO2 depende de las características anatómicas de la fruta, como el tamaño de los espacios intercelulares y el grado de difusión de gases en los tejidos (Gil, 2012). Por ello, puede manifestarse en mayor medida en ciertos cultivares.

En el caso particular de la Regina chilena, la aparición de PI ha mostrado un comportamiento errático entre temporadas, no habiendo suficiente claridad de los factores predisponentes en su manifestación.

En la campaña 2020/21, el Centro de Pomáceas realizó un estudio solicitado por la Corporación PomaNova, enfocado en los factores que estarían involucrados en la aparición del PI en cerezas Regina. Para ello, se evaluaron cerezas provenientes de 20 huertos, de distintas zonas agroclimáticas, desde Rengo hasta Chillán (Cuadro 1).

El levantamiento de la información incluyó datos, tales como: ubicación, portainjerto, año y marco de plantación, sistema de riego, fecha de floración, inicio y término de cosecha, carga frutal, análisis mineralógicos, foliares y de fruta, así como los antecedentes climáticos de cada sitio.

Los huertos muestreados incluyeron plantaciones datadas desde 2001 a 2017, en distancias de plantación entre 3,5×1,0 a 4,5×3,0 m., y el 60% de las muestras provinieron de árboles con portainjertos G.6 y G.12 (Cuadro 1). Más del 80% de los huertos eran conducidos en eje vertical.

Las muestras de fruta se realizaron en cosecha comercial. Las cerezas fueron enfriadas mediante ‘hidrocooling’, empacadas en bolsas MAP y almacenadas a una temperatura de -0,5°C y 0°C, en el Centro de Pomáceas. Se evaluaron luego de 30 y 45 días.

Las variables medidas a cosecha y luego la salida de frío, fueron: peso, calibre, densidad, color de piel, firmeza de pulpa, contenido de sólidos solubles, acidez titulable, actividad de la enzima polifenoloxidasa (PPO), incidencia de desórdenes fisiológicos, pudriciones y otras alteraciones. Además, se evaluó materia seca al momento de cosecha. Tras treinta días de frío y siete días a 20°C, se realizó panel sensorial a todas las muestras. Tras las mediciones, se realizó un análisis de los datos mediante modelización estadística, para explicar la dependencia de la aparición de PI a una serie de variables explicativas, usando lenguajes de programación de código libre (R y Python), y librerías especializadas. La metodología incluyó: limpieza y estandarización de la base de datos, análisis estadístico y descriptivo de estos, selección de variables y predicción de PI utilizando el método de ganancia de información.

La expresión del PI varió entre 0% y 21% y 5,4 y 32%, tras 30 y 45 días, respectivamente, de un total de 24 muestras cosechadas en 20 huertos. En términos generales, se observó un aumento de diez puntos porcentuales entre la evaluación de los 30 días y la de 45 días. Los resultados muestran huertos con diferente evolución del daño entre ambas evaluaciones, en algunos casos con un incremento de más de 20% (Figura 2). No hubo una tendencia clara entre el nivel de PI a los 30 días y el valor a los 45 días posguarda, para el mismo huerto.

Los resultados de PI se cruzaron con los antecedentes de cada huerto. El análisis se segmentó en cuatro secciones: características del huerto, análisis mineralógicos y de poscosecha, e información agroclimática.

• Características del huerto: Se detectó mayor incidencia de PI en cerezas provenientes de árboles vigorosos. Fruta de árboles antiguos mostró mayor probabilidad de manifestación del daño a los 45 días de almacenaje. En el sistema de riego por goteo se observó menor incidencia de daño, en ambas evaluaciones. Por su parte, la carga frutal, ASTT y ubicación geográfica, no fueron relevantes.
• Análisis mineralógicos: A partir del análisis mineralógico de fruta a cosecha, se consideró el contenido de cada nutriente y sus relaciones. Los resultados no arrojaron correlaciones significativas en ninguna evaluación. Sin embargo, se observaron algunas tendencias entre el contenido de ciertos elementos y la aparición de PI a los 30 días:
  – Ca sobre 15 mg/100 g PF: PI > 10%.
  – P sobre 27 mg/100 g PF: PI > 5%.
  – B bajo 0,5 mg/100 g PF: PI > 5%.
  – B bajo 1 mg/100 g PF: PI < 5%.

Al analizar relaciones entre nutrientes, se observó que cuando Mg/Ca es < 1, hubo una incidencia de PI sobre el 2,5%, y un nivel de incidencia menor al 2,5%, con:
– K/Ca > 20.
–(K+Mg)/Ca > 20.
– K/P entre 8 y 10.
– P/Ca > 2,5.

Estas tendencias se mantuvieron en la evaluación tras 45 días de guarda.

• Análisis de poscosecha: No se encontró una relación directa entre los índices de madurez: firmeza de fruto, contenido de sólidos solubles, acidez titulable, con la manifestación del PI, luego de 30 y 45 días de guarda. Además, la actividad de la PPO mostró una tendencia lineal con la incidencia de PI, en la evaluación de los 30 días, aunque no robusta. Una vez cumplido ambos periodos de almacenaje, se analizó la concentración de gases (O2 y CO2) al interior de las bolsas MAP que contenían la fruta. Tras 30 días de guarda, cuando el nivel de CO2 fue menor al 3% y el O2 mayor al 18%, la incidencia de PI fue baja. Sin embargo, esta tendencia no se mantuvo a los 45 días.
• Información agroclimática: Se analizó la relación entre los indicadores de crecimiento: acumulación de grados días y grados hora, desde agosto a cosecha y entre plena flor (PF) y cosecha, con la aparición de PI, sin resultados consistentes, a 30 y 45 días de guarda. Tampoco hubo consistencia entre el índice de estrés (acumulado desde PF a cosecha y en los 30 días antes de cosecha) con el PI. Asimismo, se consideró la acumulación de frío, mediante el modelo de Richardson, entre abril y julio. Tras 30 días de guarda, la incidencia de PI fue mayor cuando se superaron las 1.400 unidades de frío. A los 45 días, la incidencia de PI fue alta cuando las UF fueron menores a 1.100 y mayores a 1.400. Esto indica que el ambiente de la temporada previa se deberá considerar próximamente, dado que, al tener efecto en la formación de yemas florales, podría promover frutos más o menos tolerantes al desarrollo del PI.

SELECCIÓN DE VARIABLES

Mediante ‘mutual information’ (ganancia de información de dos variables aleatorias) se estudió la relación entre una batería de 38 variables y la incidencia de PI, a los 30 y 45 días de guarda en frío. La figura 3 muestra, en orden decreciente de izquierda a derecha, la relevancia de las variables en explicar la incidencia de PI. El análisis propone que a los 30 días de guarda ésta podría relacionarse con:

• Vigor del árbol (Foto 2) y portainjerto, edad y ASTT.
• Acidez titulable y firmeza del fruto.
• Los nutrientes K, Mg, Ca y N.

Con las variables de mayor nivel de ganancia de información y reducción de entropía, se planteó un modelo basado en redes neuronales (ANN, por Artificial Neuronal Network), para estimar el PI en función de ellas. Las muestras de cerezas se agruparon según el porcentaje de PI:

• Leve: menor al 3%.
• Moderado: 3 – 6%.
• Severo: superior al 6%.

Se entrenó la ANN para clasificar a partir de las variables seleccionadas y la incidencia de PI que mostraría la fruta a los 30 días de guarda. Fue posible estimar el nivel de PI que presentarían las muestras con más de un 90% de precisión. Sin embargo, deberán considerarse nuevas temporadas, con diferente incidencia de PI, para concluir que las variables seleccionadas expliquen consistentemente la incidencia de esta alteración.

Un análisis similar propone que, a los 45 días de guarda, la incidencia de PI podría explicarse con las siguientes variables (Figura 4):

• Vigor del árbol y portainjerto, volumen de copa, edad y ASTT.
• Contenido de sólidos solubles, firmeza del fruto y cantidad (%) de fruta según categoría de color 3, 4 y 5 a cosecha.
• Los minerales Ca, Mg, K, P y B.

Sin embargo, el modelo arrojó una precisión de un 67%.

Para relacionar el desarrollo de PI con el sabor de la fruta, se realizó un panel sensorial a los 30 días de guarda en frío más 7 días post apertura de bolsa MAP (mantenida en frío). Se calificó su acidez, dulzor, sabores anómalos y firmeza. Al comparar la apreciación general de la fruta vs la incidencia de PI a 30+7, se observó una clara relación entre la calificación de los panelistas con la incidencia de PI.