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Must quality estimation based on climate data in the Upper Moselle region

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Abstract:

Environmental climate conditions have a high impact on must quality expressed in must density and acidity. In view of the observed climate warming and changes in wine quality, finding the interacting factors between climate and must quality are of high interest to estimate trends in must quality for future periods. Cross validated statistical models based on forward and backward regression are derived using 35 years of climatological and viticultural data observed in the Upper Moselle region. For seven white wine varieties as well as for groups of these varieties, which are detected by hierarchical cluster analysis, models for must density and acidity are developed using 160 different predictors. In general, temperature has the highest impact on must quality. The most important predictor is the accumulation of degree days from April to October, but also temperature means for different periods, climate indices, sunshine duration and precipitation contribute to the explained variance of must quality. Parameterisations of the phenological phases budburst and flowering are also included in the must quality models. The models reproduce must density with an explained variance between 59 % and 79 %, and acidity with 62 %-88 % explained variance depending on vine variety. The explained variance for grouped varieties is higher: 70 %-80 % for must density and 82 %-89 % for acidity. The model in the considered region has an error of about 3°Oe for must density and less than 1 g/l for acidity and is consequently well suited for further application.

German
Lokale klimatische Bedingungen haben einen hohen Einfluss auf Mostqualität, definiert über Mostgewicht und Säuregehalt. Angesichts der beobachteten Erwärmung des Klimas und der sich ändernden Qualitätsmerkmale der Weine ist die Identifizierung der einwirkenden klimatischen Faktoren auf die Mostqualität von hohem Interesse um zukünftige Trends abschätzen zu können. Kreuzvalidierte Modelle basierend auf schrittweiser Vorwärts- und Rückwärtsregression wurden anhand von 35 Jahren klimatischer und weinbaulicher Beobachtungen an der Obermosel entwickelt. Für sieben Weißweinsorten und Gruppen dieser Sorten, welche durch hierarchische Clusteranalyse definiert wurden, wurden Modelle für Mostgewicht und Säuregehalt mittels 160 Prädiktoren abgeleitet. Temperatur stellt sich als die wichtigste Einflussgröße heraus. Der Prädiktor mit dem meisten Gewicht ist die Akkumulation der Gradtage von April bis Oktober, aber auch Temperaturmittel über verschiedene Zeiträume, Klimaindizes, Sonnenscheindauer und Niederschlag tragen zur erklärten Varianz bei. Abschätzungen von den phänologischen Phasen Austrieb und Blüte sind auch in den Modellen der Mostqualität integriert. Die hier vorgestellten Modelle erreichen je nach Rebsorte eine erklärte Varianz zwischen 59 % und 79 % für Mostgewicht und 62 % bis 88 % für den Säuregehalt. Die erklärte Varianz der gruppierten Sorten ist höher: 70 %–80 % für Mostgewicht und 82 %–89 % für Säuregehalt. Die Modelle haben einen Fehler von etwa 3°Oe für Mostgewicht und weniger als 1 g/l für den Säuregehalt und ist daher gut für weitere Anwendungen nutzbar.

Document Type: Research Article

DOI: http://dx.doi.org/10.1127/0941-2948/2011/0247

Publication date: October 1, 2011

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