Untersuchungen zur NIRS-Methodenentwicklung für Kartoffeln aus dem Organischen Landbau unter Berücksichtigung von Jahrgangs- und Sorteneinflüssen

Abstract

Im Rahmen einer nahinfrarot-spektrometrischen (NIRS) Methodenentwicklung für sechs Kartoffelinhaltsstoffe (Trockenmasse, Stärke, Rohprotein, Glucose, Fructose und Saccharose) wurde ein vorhandenes Kalibrationskollektiv (ca. 220 Proben aus drei Erntejahren und vier Sorten) mit ca. 200 Proben dreier neuer Erntejahre und einer neuen Sorte erweitert. Dabei konnte die bisherige Methodenleistung mit den untersuchten multivariaten Auswertungsmodellen (globale Modified Partial Least Squares Regression, Einzelprobenkalibration LOCAL und Ridge Regression) auch weiterhin erreicht werden.<br /> Als einen wesentlichen Einfluss auf die genannte Methodenleistung wurde eine inhomogene Verteilung der Spektrenpunkte im mehrfaktoriellen Raum ermittelt. Dabei wurden je nach Kartoffelsorte oder Erntejahr individuelle Räume innerhalb der Gesamtverteilung der Spektrenpunkte erkennbar. Dies erklärt auch, warum “kalibrationsfremde” Proben unter den gegebenen Bedingungen nur eingeschränkt vorhergesagt werden können.<br /> Aus Untersuchungen mit der Ridge Regression wurde u.a. deutlich, dass eine Erweiterung der Spektren- und Inhaltsstoffmatrix mit nichtlinearen Termen keine Vorteile für die Vorhersage der geprüften Kartoffelproben bietet. Dennoch erreichten 30 % aller Vergleiche mit der Ridge Regression gegenüber den beiden anderen Regressionsmodellen signifikant bessere Vorhersagen (alpha = 0,05), während die übrigen Ergebnisse der Ridge Regression keine Unterschiede zeigten. Sowohl für die Proben der “kalibrationsfremden” Erntejahre als auch für die der Sorten wurden mit der Ridge Regression gerade dann verbesserte Schätzwerte vorhergesagt, wenn mit den beiden anderen Verfahren unbefriedigende Ergebnisse erhalten wurden.<br /> Während der Lagerung konnten qualitätsrelevante Veränderungen in den Kartoffelknollen anhand der NIRS-Schätzwerte varianzanalytisch abgesichert werden. Damit kann die entwickelte NIRS-Methode für entsprechende qualitätsorientierte Entscheidungen genutzt werden.