Voorspelling van het bewaarpotentieel van pitvruchten voor kwaliteit gebaseerd beheer van CA bewaring

Het tegengaan van voedselverspilling is een belangrijk doeleinde voor initiatieven rond duurzaamheid in ontwikkelde landen omdat er veel ruimte is voor verbetering. Ongeveer 50% van de groenten en fruit wordt weggesmeten, tenzij voor of tijdens de toeleveringsketen of enige tijd nadat ze vertoeven in het huishouden van de consument. Wanneer we het aandeel dat eindigt in de vuilnisbak van de consument en de verliezen in de landbouw ervan aftrekken, blijft er nog steeds zo’n 13% van de groeten en fruit over die terecht komen in de afvalcategorie door verliezen na de oogst. Dit behoorlijk gedeelte van voedselverspilling komt voor tijdens de toeleveringsketen die uitgevoerd wordt bij lage temperatuur, ook wel bekend als de koudeketen. De koudeketen is een ononderbroken aaneenschakeling van bewaring en verdeling activiteiten die doorgaan bij lage temperaturen. De huidige gang van zaken voor de bewaring van pitvruchten is de gehele oogst in koolruimten plaatsen zonder de verschillen in bewaarpotentieel tussen partijen in rekening te brengen. In zekere zin wordt het fruit blindelings in bewaring gestoken en de onzekerheid omtrent de vraag of de oogst nog steeds voldoet aan de kwaliteitsnormen voor verkoop groeit naarmate de tijd verstrijkt sinds de oogstdatum. Er wordt initieel geen onderscheid gemaakt tussen fruit met een beperkte houdbaarheid en fruit bestemd voor langdurige opslag. Variabiliteit in bewaarpotentieel tussen partijen komt voort uit zowel de weerscondities die verschillen tussen opeenvolgende groeiseizoenen en lokale verschillen in de minerale samenstelling van de bodem tussen boomgaarden. Het gebrek aan kennis met betrekking tot het bewaarpotentieel maakt de beslissing om de bewaarperiode te verlengen in afwachting van betere marktprijzen een wilde gok. Soms loont het wachten wanneer het fruit zijn kwaliteit behoudt en de marktprijs stijgt tijdens het jaar. Indien dit niet het geval is kan de kwaliteit van het merendeel van het fruit beschouwt worden als niet meer geschikt voor verkoop volgens commerciële standaarden wanneer het bewaarpotentiaal lager blijkt dan men oorspronkelijk had ingeschat en de bewaring te lang wordt gerekt. De partij kan dan niet meer verkocht worden aan de beoogde prijs en de teler wordt geconfronteerd met een dubbele kost. Meer bepaald, het fruit in de koelcellen heeft zijn waarde verloren en de energiekosten voor koeling stapelden zich op terwijl de verlengde bewaring zijn vruchten niet afwierp. Vanuit het economisch standpunt kunnen deze herhaaldelijke incidenten van fruit dat verloren gaat en de daaruit voortvloeiende commerciële verliezen vermeden worden met een adviesorgaan zoals Optiflux, dat de teler ten alle tijden informeert over de huidige staat van zijn oogst. Er is geen gebrek aan data omtrent de groei- en bewaarcondities, maar de nodige software om de overvloed aan data om te zetten naar gefundeerd beheeradvies ontbreekt tot vandaag de dag. Wij willen de reeks variables achterhalen die nodig zijn om zulke software toepassingen te trainen zodat ze nauwkeurige voorspellingen kunnen maken over de bewaarbaarheid van pitvruchten in de toekomst. Het voornaamste doel is het ontwikkelen van een software tool die de bewaarbaarheid van appel (Jonagold, Kanzi, Braeburn & Golden Delicious) en peer (Conference) cultivars voorspeld op basis van data verzameld tijdens het groeiseizoen. De data verzameling zal bestaande datasets omvatten met metingen van lokale weerstations, gegevens van het beheer van boomgaarden dat door de telers bijgehouden wordt m.b.v. software platformen (EVA & Care4Growing) en databestanden van fruit kwaliteit verkregen van testcenters (VCBT & PC Fruit) en ander onderzoeksinstanties (KUL en andere partners). Gebruik makend van multivariate statistische methoden zal de resulterende dataset een dimensionaliteit reductie ondergaan waarbij voorspellende variabelen worden verwijderd of samengevat. Hierdoor wensen we een set van factoren te verkrijgen, die slechts zwak gecorreleerd zijn, die geïntroduceerd zullen worden als model parameters in regressie modellen en neurale netwerken met als doel het voorspellend vermogen te beoordelen met betrekking tot de gebruikelijke kwaliteitskenmerken: hardheid, kleur, opgeloste stoffen gehalte en het voorkomen van afwijkingen. De modellen zouden de teler in staat moeten stellen om te voorspellen hoelang een partij fruit zijn kwaliteit zal behouden gedurende de bewaring op basis van data verzameld tijdens het groeiseizoen. Bijgevolg verkrijgt hij informatie en advies, voor elke partij afzonderlijk, over de ideale moment om zijn oogst uit bewaring te halen en op de markt te brengen. Dit draagt bij tot de minimalisering van verlies aan product en maakt het mogelijk om de overgang tot verhandeling te stroomlijnen. Een bijkomende functionaliteit van de beoogde modellen is de teler in staat te stellen om een evenwicht te vinden tussen kwaliteitsbehoud en energiebesparing en hierdoor mogelijks een bewaarstrategie te bedenken waarbij de gemaakte kosten voor koeling worden gereduceerd met slechts een minieme nadelige impact op de kwaliteit van het fruit.