Využití spektrofotometrických metod ke kontrole falšování potravin

Mendelova univerzita v Brně Agronomická fakulta Ústav technologie potravin

Využití spektrofotometrických metod ke kontrole falšování potravin Diplomová práce

Vedoucí práce:

Vypracoval:

prof. Ing. Květoslava Šustová, Ph.D.

BRNO 2014

Bc. Roman Pytel

Mendelova univerzita v Brně Ústav technologie potravin

Agronomická fakulta 2013/2014

ZADÁNÍ DIPLOMOVÉ PRÁCE Autor práce: Studijní program: Obor: Název tématu:

Bc. Roman Pytel Chemie a technologie potravin Technologie potravin

Využití spektrofotometrických metod ke kontrole falšování potravin

Rozsah práce:

50 až 60 stran

Zásady pro vypracování: 1. Prostudovat dostupnou odbornou a vědeckou literaturu zaměřenou na využití spektrofotometrických metod ke kontrole kvality potravin a jejich falšování. 2. Zaměřit se při studiu na literaturu objasňující principy spektrometrických metod a na využití těchto metod k zjišťování falšování medů. 3. U vzorků medu laboratorně odzkoušet možnosti stanovení jejich falšování spektrofotometrickými metodami. 4. Výsledky studia odborné a vědecké literatury zpracovat do literární rešerše. Výsledky laboratorních analýz statisticky vyhodnotit a případně graficky zpracovat. 5. Zjištěné výsledky porovnat s jinými autorskými pracemi v diskusi. Na základě nastudované literatury, naměřených výsledků a jejich interpretace vše zpracovat do diplomové práce v rozsahu 50 až 60 strojopisných stran. Seznam odborné literatury: RŮŽIČKOVÁ, J. -- ŠUSTOVÁ, K. Aplikace NIR spektrometrie v kontrole kvality zemědělských materiálů a produktů. Disertační práce. MZLU v Brně, 2007. 136 s. LUŽOVÁ, T. -- ŠUSTOVÁ, K. Využití FT NIR spektrometrie ke kontrole kvality potravin. Disertační 2. práce. MENDELU Brno, 2011. 154 s. 3. MacDougall: Colour in food: Improving quality. 2002, England. Woodhead publishing, 378 p. 4. Přesná komunikace o barvě. Pro Pragolab přeložil ing. Jan Všianský. 2006 5. Vědecké a odborné publikace podle doporučení vedoucího diplomové práce 1.

Čestné prohlášení Prohlašuji, že jsem práci: Využití spektrofotometrických metod ke kontrole falšování potravin vypracoval samostatně a veškeré použité prameny a informace uvádím v seznamu použité literatury. Souhlasím, aby moje práce byla zveřejněna v souladu s § 47b zákona č. 111/1998 Sb.,o vysokých školách ve znění pozdějších předpisů a v souladu s platnou Směrnicí o zveřejňování vysokoškolských závěrečných prací. Jsem si vědom, že se na moji práci vztahuje zákon č. 121/2000 Sb., autorský zákon, a že Mendelova univerzita v Brně má právo na uzavření licenční smlouvy a užití této práce jako školního díla podle § 60 odst. 1 autorského zákona. Dále se zavazuji, že před sepsáním licenční smlouvy o využití díla jinou osobou (subjektem) si vyžádám písemné stanovisko univerzity, že předmětná licenční smlouva není v rozporu s oprávněnými zájmy univerzity, a zavazuji se uhradit případný příspěvek na úhradu nákladů spojených se vznikem díla, a to až do jejich skutečné výše. V Brně dne:………………. podpis : …………………………………..

Poděkování Rád bych poděkoval paní prof. Ing. Květoslavě Šustové, Ph.D za vedení mé diplomové práce a za cenné připomínky při její tvorbě. Chtěl bych poděkovat panu Ing. Miroslavu Jůzlovi, Ph.D za pomoc při zpracování výsledků, jejich prezentaci a za rady, které mi poskytl. Poděkování patří panu Ing. Lukáši Dvořákovi a Mgr. Ing. Vladimíru Sýkorovi za cenné rady, poznámky a také za čas, který mi věnovali při psaní této práce. Rád bych poděkoval rodině a kamarádům za podporu při studiu.

ABSTRAKT Tématem této diplomové práce je „ Využití spektrofotometrických metod ke kontrole falšování potravin“. V teoretické části jsou uvedeny kapitoly týkající se falšování potravin (obecně), falšování medu, jakostních požadavků na med, spektroskopie a jejich druhů. Diplomová práce je zaměřena na spektrofotometrické měření vzorků medu a cukerných sirupů, kde byla sledována barva a složení medu. Metody použité k analýze jsou NIR spektrofotometrie a UV/VIS spektrofotometrie Získané výsledky byly statisticky a graficky zpracovány. Z výsledků vyplývá, že použití FT-NIR pro detekci falšování medů je vhodnou metodou pro kontrolu medů. Nejméně efektivní metodou k prokázání falšování medů je spektrofotometrické stanovení barvy medů. Při použití této metody nelze prokázat souvislost mezi barvou medu a barvou cukerného sirupu.

Klíčová slova: falšování potravin, med, falšování medu, spektrofotometrie, NIR, CIELAB, barva

ABSTRACT The theme od this dissertation is „ Application of Spectrophotometric methods for inspection adulteration of food“. In the theoretical part, there are stated chapters regarding adulteration of food (in general), adulteration of honey, quality requirements on honey, spectroscopy and its categories. The dissertaion is focused on spectrophotometric measurements of honey and sugar syrup samples where colour and consistence of honey was monitored. The techniques used for the analysis are NIR spectrophotometry and UV/VIS spectrophotometry. The results gained were statistically and graphically processed. It follows from the outcome that using FT-NIR for adulteration of honey detection is an appropriate method for honey inspection. The least effective method for proving adulteration of honey is the spectrophotometry specification of the colour of honey. Using this method, it is not possible to prove the links between colour of honey and colour of sugar syrup.

Key words: adulteration of food, honey, adulteration of honey, spectrophotometry, NIR, CIELAB, colour

OBSAH 1 ÚVOD ........................................................................................................................9 2 CÍL........................................................................................................................... 10 3 LITERÁRNÍ PŘEHLED .......................................................................................... 11 3.1 Falšování potravin ............................................................................................. 11 3.1.1 Specifické předpisy pro oblast falšování potravin ........................................ 11 3.1.2 Hlavní způsoby falšování ............................................................................ 12 3.2 Med ................................................................................................................... 12 3.2.1 Složení medu .............................................................................................. 12 3.2.2 Členění medu .............................................................................................. 13 3.2.3 Označování potravin ................................................................................... 14 3.2.4 Jakost medu ................................................................................................ 15 3.3 Falšování medu .................................................................................................. 17 3.3.1 Další možnosti falšování ............................................................................. 18 3.3.2 Laboratorní parametry medu ....................................................................... 18 3.4 Spektrofotometrické metody využívané pro detekci falšování potravin .............. 19 3.4.1 Emisní metody ............................................................................................ 19 3.4.2 Absorpční metody ....................................................................................... 20 3.5 Spektroskopie .................................................................................................... 21 3.5.1 Infračervená spektroskopie ..........................................................................22 3.5.2 Spektroskopie v blízké infračervené oblasti ................................................. 23 3.5.3 UV/VIS spektroskopie ................................................................................ 25 3.6 Barva ................................................................................................................. 26 3.6.1 Barevný prostor L* a* b* ............................................................................ 26 3.6.2 Barevný prostor L* C* h ............................................................................. 28

4 MATERIÁL A METODIKA .................................................................................... 29 4.1 Materiál ............................................................................................................. 29 4.2 Metody .............................................................................................................. 29 4.2.1 FT-NIR spektrofotometrické metody........................................................... 29 4.2.2 Spektrofotometrie Konica Minolta .............................................................. 30 4.2.3 Referenční metody ...................................................................................... 31 5 VÝSLEDKY A DISKUZE ....................................................................................... 33 5.1 FT-NIR spektrofotometrické metody ................................................................. 33 5.2 Spektrofotometrické stanovení barvy ................................................................. 38 6 ZÁVĚR .................................................................................................................... 43 7 POUŽITÁ LITERATURA ....................................................................................... 45 8 SEZNAM OBRÁZKŮ ............................................................................................. 50 9 SEZNAM TABULEK .............................................................................................. 51 10 PŘÍLOHY .............................................................................................................. 52

1 ÚVOD Česká republika se v posledních letech začala více zajímat o bezpečnost a kvalitu potravin. Spotřebitelé začali více důvěřovat českým potravinám a považují je za kvalitnější. Přestali se dívat jen po cenách, ale začali se dívat po zemi původu a taky po kvalitě. Možná za to můžou i aféry z posledních let. Mezi ty největší by se daly zařadit kauza metanol, nebo kauza falšování hovězího masa masem koňským. U metanolové kauzy došlo k poškození zdraví několika desítek lidí a někteří tuto otravu nepřežili. S novými metodami falšování musí být systém kontroly bezpečnosti pružný, tak aby byl schopný dynamicky reagovat na tyto metody. Falšování potravin je pro spoustu spotřebitelů nepřijatelné, protože považují falšování za úmyslné šizení potraviny. Tato myšlenka vychází z touhy výrobců mít co nejvyšší zisky s nejnižšími náklady. Proto jsou nejčastěji falšovány drahé potraviny jako je káva, víno, med a další, dále se také falšují potraviny, které jsou uváděny do oběhu ve velkém množství. Dozorové orgány, které provádějí kontroly potravin: 

Státní zemědělská a potravinářská inspekce – dozor při výrobě potravin, uvádění do oběhu a při dovozu potravin ze třetích zemí



Státní veterinární správa ČR – dozor nad potravinami živočišného původu



Orgány ochrany veřejného zdraví – dozor u stravovacích služeb



Ústřední kontrolní a zkušební ústav zemědělský – kontrolní a dozorová činnost nad krmivy, agrochemií a další

V posledních letech dochází čím dál častěji k falšování potravin, proto je snaha využívat nových analytických metod, které jsou schopny identifikovat porušení nebo falšování potravin. Pro identifikaci jednotlivých složek v dané potravině se začíná více používat NIR spektrofotometrie, popř. NIR spektrofotometrie s Fourierovou transformací. Tyto metody jsou častěji používané, protože jsou rychlé, nedestruktivní a nedochází k poškození vzorku.

9

2 CÍL Med je potravinou živočišného původu, která stejně tak jako další potraviny podléhají falšování. Med patří mezi nejčastěji falšovanou komoditu, a proto se tato diplomová práce zabývá možností využití fyzikálních metod k falšování medu. Cílem této diplomové práce bylo: -

Prostudovat dostupnou literaturu, která se zabývá kontrolou kvality potravin

-

Objasnit principy spektrofotometrických metod, které mohou být použity pro kontrolu falšování medu

-

Laboratorně odzkoušet u vzorků medu možnosti stanovení jejich falšování spektrofotometrickými metodami

-

Výsledky laboratorních analýz statisticky příp. graficky zpracovat

10

3 LITERÁRNÍ PŘEHLED 3.1 Falšování potravin Falšování potravin je problémem už od nepaměti a je staré stejně jako obchodování se zbožím. Společně s vývojem metod falšování se vyvíjí i metody odhalování těchto praktik (Klanica, 2013). Zákon o potravinách a tabákových výrobcích č. 110/1997 Sb. přímo nedefinuje pojem falšování potravin. V tomto zákonu je uvedeno, že do oběhu nemůžou být uváděny potraviny klamavě označené. Falšovaná potravina je ve své podstatě klamavě označená potravina, protože zákon č. 634/1992 Sb. o ochraně spotřebitele říká, že nikdo nesmí klamat spotřebitele. Zejména se nesmějí uvádět nedoložené, nepravdivé, neúplné, nepřesné či přehnané údaje. Každý spotřebitel má právo na všestranné, vyčerpávající, srozumitelné a pravdivé informace. Směrnice č. 89/397 EHS o úředních kontrolách potravin říká, že státy EU provádějí kontroly prostřednictvím inspekčních orgánů pro potraviny, které vedou k ochraně zájmu spotřebitele, podpoře poctivých výrobců a poctivého obchodu. Jednou z povinností, která vyplývá ze směrnice 89/395 EHS je že, označování potravin nesmí klamat spotřebitele, zejména pokud jde o vlastnosti, identitu, vznik, původ a způsob výroby (www.szpi.gov.cz , 2000). Komoditní předpisy nám stanoví jakostní požadavky na určité druhy potravin (mléčné výrobky, masné výrobky, čokoládu, koření aj.), bez kterých by nebylo možné provádět účinné kontroly potravin. Po kontrole a vyhodnocení výsledků se posuzuje, jestli daná potravina splnila požadavky, zda je nedostatečně označena nebo má méně závažný nedostatek v kvalitě, popřípadě zda se jedná o falšování (Klanica, 2013). 3.1.1 Specifické předpisy pro oblast falšování potravin 

Nařízení Evropského parlamentu a Rady (ES) č. 178/2002



Zákon č. 110/1997 Sb., o potravinách a tabákových výrobcích



Vyhláška č. 113/2005 Sb., o způsobu označování potravin a tabákových výrobků



Zákon č. 634/1992 Sb., o ochraně spotřebitele (Klanica, 2013)

11

3.1.2 Hlavní způsoby falšování 

náhrada dražší suroviny levnější surovinou



použití jiné technologie



nedodržení receptury



nesprávné označení země původu

Mezi nejčastější komodity, které se falšují, patří exkluzivní potraviny (lihoviny, koření, víno) nebo potraviny, které se prodávají ve velkém, především masné výrobky, oleje, káva a kakao, ovocné šťávy (www.bureauveritas.cz, 2013).

3.2 Med Spotřeba medu mírně kolísá a pohybuje se v rozmezí 0,4 – 0,6 kg/obyvatele/rok. Snahou je zvýšit spotřebu medu tradičně baleného i výrobků, které obsahují přídavek medu, jako jsou paštiky, perníčky nebo medovina (Roubalová, 2004). Produkce medu v České republice dosahuje v průměru 7 000 tun medu ročně. Protože spotřeba medu v České republice je nízká, přebytek medu je exportován. Hlavní zemí kam se vyváží med medovicový, je Německo, med akátový se vyváží např. do Saudské Arábie (Hrabě et al., 2005). Medem se podle vyhlášky 76/2003 Sb. rozumí potravina přírodní, sacharidového původu, která je složena převážně z glukózy, fruktózy, organických kyselin, enzymů a pevných částic zachycených při sběru sladkých šťáv květů rostlin (nektar), výměšků hmyzu na povrchu rostlin (medovice), nebo na živých částech rostlin včelami (Apismellifera), které sbírají, přetváří, kombinují se svými specifickými látkami, uskladňují, nechávají dehydratovat a zrát v plástech. 3.2.1 Složení medu Med se ve své podstatě dá považovat za přesycený roztok cukrů, kdy přirozenou vlastností je krystalizace. Obsah vody v medu je od 15 – 19 %, sušinu převážně tvoří různé sacharidy (až 95 %). Z tohoto množství tvoří glukóza a fruktóza 85 – 95 %. Tyto cukry dávají medu typickou sladkou chuť, hydroskopičnost a určují fyzikální vlastnosti medu. Převládá fruktóza, která zpomaluje krystalizaci medu (Hrabě et al., 2005).

12

Složení medu v číslech -

fruktóza 38 %

-

glukóza 31 %

-

sacharóza 1 %

-

jiné cukry 9 %

-

voda 17 %

-

popel 0,17 %

-

vitamíny

-

minerální látky: vápník, fosfor, draslík, sodík, železo a jiné (Koukal, 2010)

3.2.2 Členění medu Med můžeme rozdělit podle původu: 

med květový (nektarový) – pochází většinou z květů, někdy z mimokvětních nektárií



med medovicový – hmyz (Hemiptera) nabodává rostlinná pletiva, kterými vytéká míza, tuto mízu hmyz filtruje a přebytečný sladký roztok rozstřikuje po okolí (http://www.vcelky.cz, 2014)

Další rozdělení podle původu: 

Med jednodruhový – med ze snůšky jednoho rostlinného druhu



Med smíšený – med z různých druhů rostlin



Med z první snůšky (jarní) – med, který byl vytočen jako první



Med z letní snůšky – med, který se vytáčí v létě (druhé vytáčení)



Med medovicový (Frank, 2010)

Dále med členíme podle způsobu získávání a úpravy: 

Vytočený med – získává se odvíčkováním a odstřeďováním bezplodých plástů (Vyhlášky 76/2003 Sb.)



Plástečkový med – je to zavíčkovaný a uložený med včelami, do bezplodých plástů, čerstvě postavených na mezistěnách vyrobených ze včelího vosku, prodávaný v plástech (Vyhlášky 76/2003 Sb.)



Lisovaný med – dochází k lisování plástů bez oplodí za zvýšené teploty do 45°C (http://www.domacimed.cz, 2014) 13



Vykapaný med – med získaný odvíčkováním a následným vykapáním bezplodových plástů (Vyhláška 76/2003 Sb.)



Med s plástečky – obsahuje jeden nebo více kusů plástečkového medu



Filtrovaný med – med, ze kterého byly odstraněny cizí anorganické nebo organické látky, dochází i k významnému odstranění pylových zrn (Vyhláška 76/2003 Sb.)



Pastovaný med – upravený med (kdy se při tvorbě jemných krystalů med pomalu několikrát denně míchá, než se vytvoří pastovitá konzistence). V tomto medu nedochází k degradaci enzymů, vitamínů a kyselin. Tento med zůstává hedvábně vláčný s jemným aroma nektaru (http://www.vcelar.info, 2014).



Pekařský med – med určený výhradně pro průmyslové použití nebo jako složka jiných potravin (Vyhláška 76/2003 Sb.)

3.2.3 Označování potravin Směrnice Evropského parlamentu 2000/13/ES o sbližování právních předpisů členských států týkající se označování potravin, jejich obchodní úpravy a související reklamy. Povinné údaje: 

název, pod nímž je výrobek prodáván



seznam složek (v sestupném pořadí)



množství složek nebo skupin složek vyjádřené v procentech (pokud daná složka figuruje v názvu)



množství dané potraviny



datum minimální trvanlivosti/datum použitelnosti



podmínky skladování



název nebo obchodní firma a adresa výrobce, balírny nebo prodejce



místo původu (http://europa.eu, 2014)

Dále se med označí: 

Způsobem získání a úpravy (neplatí pro med vytáčený)



Zemí původu, kde byl med získán, pokud je to směs medů z více zemí EU nebo ze třetích zemí, lze jej označit příslušným názvem: -

Směs medů ze zemí ES

-

Směs medů ze zemí mimo ES 14

-

Směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES

K označení medu, s výjimkou filtrovaného a pekařského medu mohou být doplněny další informace: 

Regionální, územní označení původu, pokud je med zcela z uvedeného zdroje původu



Jednodruhový nebo smíšený (vzhledem k původu)



Druhem rostliny, pokud med pochází zcela nebo převážně z daného druhu a splňuje dané senzorické, fyzikálně-chemické a mikroskopické požadavky

U pekařského medu se dále označuje: 

Slovy pekařský nebo průmyslový med, země původu



Údajem, že med je určen k vaření, pečení nebo na jiné zpracování



Pokud je tento med použitý jako složka potraviny, může být označen pouze jako med (Vyhláška č. 76/2003 Sb.)

3.2.4 Jakost medu Jakost medu je popsána ve Vyhlášce č. 76/2003 Sb. ve znění pozdějších novel. 3.2.4.1 Požadavky: 

Nesmí být přidány žádné jiné látky včetně přídatných látek (výjimkou jsou jiné druhy medu)



Nesmí se odstraňovat pyl ani jiné složky medu, výjimkou je odstraňování cizích látek filtrací, kdy tomu nejde zabránit





Med nesmí (výjimkou pekařský med): -

obsahovat cizí příchutě a pachy

-

začít kvasit nebo pěnit

Být zahřán na teplotu, při které by došlo ke zničení přirozených enzymů nebo k jejich neaktivnosti



Nesmí se uměle měnit kyselost



Filtrovaný a pekařský med se nesmí přimíchávat do jiných medů

15

3.2.4.2 Smyslové požadavky: Tab. 1: Smyslové požadavky pro med Med

Konzistence a vzhled

Chuť

Květový

Medovicový

Mírně až silně viskózní,

Mírně až silně viskózní,

tekutý, částečně až plně

tekutý, částečně až plně

krystalický

krystalický

Výrazně sladká až

Sladká, popř. kořeněná

škrabavá

až mírně škrabavá

Vodově čistá až Barva

s nazelenalým

Tmavohnědá s nádechem

nádechem, slabě žlutá až

do červenohněda

zlatavě žlutá

3.2.4.3 Barva medu Barva medu záleží na druhu rostliny, ze které pochází. Nejběžnějšími barvami jsou různé odstíny žluté, hnědé, dále odstíny červenohnědé, oranžové až zelené. Nejsvětlejším medem je med akátový, který je téměř vodojasný. Hodně světlý je i med běžný řepkový. Opakem jsou medy pohankové a medy z jedlého kaštanu. Nejtmavšími medy jsou medy medovicové – med bukový, jedlový (Titěra, 2006). Barvu medu ovlivňují barviva převážně rostlinného původu, patřících do skupiny flavonoidních a karotenových barviv. Tmavší barva u medovicového medu je způsobena nižší kyselostí a vyšším obsahem minerálních látek (Hrabě et al., 2005). Titěra (2006) říká, že barva není žádným parametrem pro kvalitu medu, poukazuje pouze na druh. Výjimku tvoří pouze medy přehřáté, kdy se cukr mění v karamel. Ovlivnit barvu může barva plástů, respektive jejich stáří. Nové plásty jsou světlé, po čase vlivem vzdušného kyslíku tmavnou. Na tmavnutí mají vliv i barviva, která přecházejí z pylu uloženého v plástech. Barviva uložená ve velmi tmavých plástech přecházejí zpět do medu. Pro popsání barvy se někdy používá stupnice dle Pfunda. Stupnice dle Pfunda udává barvu v milimetrech a pohybuje se v rozmezí 0 až 114. Nejsvětlejší medy mají do 8 mm Pfundovy stupnice, nejtmavší medy medovicové mají 85 mm a více (Titěra, 2006). 16

3.2.4.4 Fyzikální a chemické požadavky Tab. 2: Fyzikální a chemické požadavky pro med podle Vyhlášky 76/2003 Sb. Med Součet obsahů fruktózy a glukózy (%) Obsah sacharózy (% hmot. nejvýše) Obsah vody (% hmot. nejvýše) Kyselost (mekv/kg nejvýše) Hydroxymethylfurfural (mg/kg nejvýše)

Květový

Medovicový

Pekařský

60,0

45,0

-

5,0

5,0

-

20,0

20,0

23,0

50,0

50,0

80,0

40,0

40,0

-

0,10

0,10

-

Nejvýše 80,0

Nejméně 80,0

-

8,0

8,0

-

Obsah ve vodě nerozpustných látek (% hmot. nejvýše) Elektrická vodivost ( mS . m-1) Aktivita diastázy (stupňů podle Schadeho nejméně)

3.3 Falšování medu Za falšování se pokládá přídavek chemické látky do potravinářského výrobku, který obsahuje podobné látky přírodního charakteru. Rozvoj falšování medu nastal v roce 1970, kdy byl na trh uveden vysokofruktosový kukuřičný sirup. Přídavkem tohoto sirupu nedojde k poškození zdraví, ale poškodíme důvěru spotřebitele (Mehryar, Esmaiili, 2011). Každé cennější zboží se někdy někdo snaží zfalšovat. U medu se to stává, když je cena medu podstatně vyšší než cena řepného cukru popř. některého sirupu. Výjimečně se můžeme setkat i s tzv. pampeliškovým medem (hustý sirup svařený s květy pampelišek), který se někdy nabízí jako med včelí (Titěra, 2006). 17

Jedním z kritérií, které může poukazovat na falšování medu je počet pylových zrn. Toto kritérium je v některých státech rozhodující při tvorbě ceny. Podle obsahu pylových zrn se dá určit i geografický původ medu. Tohoto se využívá při importu a exportu medu. Pokud včelař vytočí nezralý med s vyšším obsahem vody než 19 % a nemá možnost ho nechat dozrát, bývá toto poškození medu označováno jako neúmyslné. Jestliže je přidán např. invertní cukr přímo do medu, nebo zkrmován cukerný roztok v době snůšky, jde o úmyslné falšování. Evropská komise pro med stanovila nové metody, kterými jde odhalit důmyslnější falšování např. přidáním enzymů do invertů (Hrabě et al., 2005). 3.3.1 Další možnosti falšování 

přidávání fruktózy (zpomaluje krystalizaci a zvyšuje výnos)



přidávání sacharózy přímo do medu (snadno odhalitelné)



přidávání vody (pokud vytočený med má 15 % vody přidávají výrobci vodu, protože norma povoluje 19 % vody), pokud je med s vodou nedokonale promíchán, hrozí místní kvašení



barvení karamelem nebo potravinářským barvivem při nedostatku tmavých medů (Titěra, 2006)

3.3.2 Laboratorní parametry medu Pro kontrolu kvality medu využíváme několika parametrů chemického složení a fyzikálních vlastností. Analýzami byly stanoveny limitní meze, které jsou v podobě norem kvality. Pokud med vyhovuje normě, je vystaven protokol popř. certifikát kvality, který potvrzuje kvalitu medu (Titěra, 2006). Pro odhalování falšování se využívá moderní metoda, která spojuje hmotnostní spektrometr a kapalinový chromatograf. Touto metodou jde zjistit přídavek C3 i C4 cukrů. C4 cukry jsou vytvářeny nemedonosnými rostlinami jako je kukuřice a cukrová třtina. Zdrojem C3 cukrů je např. řepný cukr (Klanica, 2013). Metody, které jsou dále používány pro detekci falšování potravin (Mehryar, Esmaiili, 2011): 

Plynová a kapalinová chromatografie



Spektrofotometrie v blízké infračervené oblasti (NIR)



Fourierova transformace (FTIR)

18

Dalšími parametry kvality jsou: 

obsah hydroxymethylfurfuralu (HMF)



množství invertázy



množství diastázy



kyselost



elektrická vodivost (Titěra, 2006).

Při koupi medu by měl spotřebitel sledovat: 

konzistenci medu – med by měl být mírně až silně viskózní, tekutý, částečně až plně krystalický



barvu medu – květový med se vyznačuje vodově čistou barvou až s nazelenalým nádechem,

medovicový med má barvu tmavohnědou s nádechem do

červenohněda 

chuť medu – sladká až mírně škrabavá, případně kořeněná dle druhu rostliny, ze které byl med získán (Babička, 2012).

3.4 Spektrofotometrické metody využívané pro detekci falšování potravin Spektrofotometrické metody patří do optických metod. Optické metody jsou fyzikální metody, které jsou založeny buď na interakci vzorku s elektromagnetickým zářením, nebo na emisi elektromagnetického záření vzorkem. Tyto metody můžeme rozdělit na: 

nespektrální, kdy nesledujeme výměnu energie mezi látkou a zářením, ale sledujeme vlastnosti záření (změny rychlosti, otáčení roviny polarizovaného světla, rozptyl). Mezi nespektrální metody řadíme refraktometrii, polarimetrii, interferometrii, nefelometrii, turbidimetrii (Klouda, 2003).



spektrální, při kterých dochází k výměně energie mezi hmotou a zářením (Nedoma et al., 1994). Tyto metody ještě dále rozdělujeme na metody emisní a absorpční.

3.4.1 Emisní metody Měříme záření, které je vysíláno (emitováno) vzorkem. K emisi dochází dodáním tepla, elektrické energie, proudem elementárních částic nebo elektromagnetickým zářením. Po 19

přijetí této energie se atomy nebo molekuly dostávají do méně stabilních energeticky bohatých stavů. Přebytek energie je odváděn v podobě elektromagnetického záření. Mezi emisní metody řadíme: 

atomová emisní spektrofotometrie – metoda založená na sledování emise elektromagnetického

záření

volnými

atomy

látek

v plynném

stavu

(Klouda, 2003). Vzorek převedeme do excitovaného stavu (např. jiskrovým výbojem) a při návratu vyzáří světlo určité vlnové délky, které je charakteristické pro daný atom. Intenzita je úměrná koncentraci atomů. Emitované záření rozložíme na monochromátoru a pomocí fotočlánků měříme intenzitu jednotlivých světelných čar (Hrdlička, 1998). 

plamenová fotometrie – je modifikace atomové emisní spektrofotometrie, přičemž budícím zdrojem je plamen. Kapalný vzorek je nasáván do proudu okysličovadla, které se smísí s plynným palivem a hoří v hořáku. Teplota plamene bývá v rozmezí 2000 až 3000 °C v závislosti na druhu použitého okysličovadla a paliva. Pro měření používáme atomový absorpční spektrometr s plamenovou atomizací bez duté katodové lampy (Klouda, 2003).

3.4.2 Absorpční metody Při použití absorpčních metod dochází k pohlcování (absorpci) záření vzorkem. Využíváme přitom vlnové délky různých oblastí spektra elektromagnetického záření. Dále můžeme absorpční metody rozdělit podle charakteru použitého záření (Klouda, 2003). Do absorpčních metod se řadí (Nedoma et al., 1994): 

absorpční spektrometrie – sleduje se absorbance vzorku v závislosti na vlnové délce světla. Vyjádřením závislosti je křivka, která je tvořena charakteristickými maximy a minimy. Tuto křivku nazýváme absorpčním spektrem. Absorpční spektrometrie se používá pro identifikaci a určení struktury organických látek především v infračervené oblasti (Hrdlička, 1998). Atomy v molekule vibrují kolem dané rovnovážné polohy. Molekula je v daném vibračním stavu a má určitou vibrační energii. Pokud molekula absorbuje elektromagnetické záření, dojde ke změně vibračního stavu v rozmezí vlnočtů od 50 do 400 cm-1. Vznikne tak spektrum pásového charakteru (Nedoma et al., 1994).

20



fotometrie a kolorimetrie – jednoduché a levné varianty spektrofotometrie, při kterých se přísně nepoužívá monochromatické světlo. Výsledky jsou méně přesné (Hrdlička, 1998).

3.5 Spektroskopie Je to obor, který se zabývá studiem interakcí látek a elektromagnetického záření. Množství absorbovaného nebo emitovaného záření nám poskytuje údaje o energetických hladinách, z kterých můžeme vyvodit informace o struktuře molekul nebo krystalů, jimž daná spektra přísluší (Novotná et al., 2011).

Obr. 1: Elektromagnetické spektrum (http://energetika.tzb-info.cz, 2014) Spektroskopii dělíme podle vlnových délek elektromagnetického záření: 

radio-spektroskopie



submilimetrová spektroskopie



optická spektroskopie -

infračervená spektroskopie

-

UV/VIS spektroskopie



rentgenová spektroskopie



spektroskopie gama záření (Novotná et al., 2011)

21

Klasické chemické metody, které se využívají pro kontrolu falšování potravin, jsou finančně i časově náročné. Za poslední roky se vytvořily nové metody pro detekci falšování, které jsou založeny na optické spektroskopii (Zhen-hua et al., 2010). 3.5.1 Infračervená spektroskopie Infračervená spektroskopie je nedestruktivní analytická metoda, kdy vzorek není poškozen, ale informuje nás o složení daného vzorku (Kania, 2014). Dochází k interakci infračervené části elektromagnetického záření s analyzovaným vzorkem, výsledkem je spektrum – závislost absorbance (transmitance) na vlnočtu záření. Ve výsledku se potvrzuje přítomnost dané látky ve známém vzorku nebo se určují strukturní rysy, funkční skupiny u látek neznámých. Díky těmto vlastnostem se infračervená spektroskopie využívá v organické chemii, anorganické chemii, při kontrole potravin a v dalších oborech (Novotná et al., 2011). Infračervené záření má oproti ultrafialovému a viditelnému záření větší vlnovou délku a nižší energii. Infračervené spektrum se nachází v intervalu mezi 0,78-1000µm, což odpovídá vlnočtu 4000-670 cm-1. Infračervené spektrum se rozděluje na 3 části (Klouda, 2003): 

Blízká infračervená oblast:

12820-3333 cm-1



Střední infračervená oblast:

3332-333 cm-1



Vzdálená infračervená oblast: 332-33 cm-1

Infračervená spektroskopie se využívá v kvalitativní, ale hlavně v kvantitativní analýze (Praus, Plachá, 2008). Infračervená spektroskopie studuje pohyb jader v molekulách (molekulární vibrace) na základě interakce molekuly se zářením, které vedou k vibračním přechodům. Vibrací označujeme periodickou změnu vzdálenosti mezi jádry (Stuchlík, Müllerová, 2011). Protože na změnu elektronového stavu je zapotřebí velkého množství energie, kterou infračervené záření nemá, dochází pouze ke změnám vibračním a rotačním. Proto jsou tato spektra označována jako vibračně-rotační (Klouda, 2003).

22

3.5.1.1 Typy vibrací Vibrace se dají popsat jako změny vazebných délek a úhlů. Aby byli vibrace pozorovatelné v této oblasti, musí se měnit dipólový moment. Za aktivní vazbu považujeme vazbu polarizovatelnou např. C=N, vazba C=C je nepolární a bude tedy absorbovat záření velmi slabě (Novotná et al., 2011). Vibrace lze rozdělit na (Novotná et al., 2011): 

valenční (většinou se mění délka vazby): symetrické antisymetrické



deformační (většinou se mění vazebné úhly): rovinné – nůžkovité, kyvadlové mimorovinné – vějířovité, kroutivé

Obr. 2: Druhy deformací (Kania, 2014) 3.5.2 Spektroskopie v blízké infračervené oblasti Spektroskopie v blízké infračervené oblasti (NIR- near infrared spektroscopy) je řazena do molekulové spektroskopie při vlnových délkách 800-2500 nm (vlnočty 12500-4000 cm-1). NIR oblast navazuje na viditelnou oblast z jedné strany a z druhé strany na střední infračervenou oblast (Matějka, 2008). NIR spektroskopie je rychlá, přesná, s nízkými jednotkovými náklady a je nedestruktivní. Tím, že je tato metoda nedestruktivní, odpadá náročná příprava vzorku. Vzorky musí obsahovat vazby C–H, N–H, S–H nebo O–H. Dále musí být koncentrace stanovované látky alespoň 1 g.kg -1. NIR spektroskopie je metoda sekundární, takže přesnost musíme testovat metodou klasickou (Míka et al., 2008).

23

NIR spektroskopií můžeme přímo analyzovat téměř všechny typy vzorků bez ohledu na skupenství (roztoky, suspenze, emulze, prášky a jiné). Zároveň můžeme analyzovat i vzorky, které mají nerovný a nepravidelný povrch. Při měření těchto spekter se používají metody založené na: 

absorpci záření po průchodu vzorkem (transmitance) – měření kapalin, emulzí, pevných látek v roztoku nebo v suspenzi



metody, které měří absorpci po odrazu záření od povrchu vzorku (difuzní reflektance) – měření pevných látek s nerovným a nepravidelným povrchem (použití ve farmacii)



metody, které kombinují obě uvedené metody (transreflektance) – měření kapalin, emulzí, pevných látek v roztoku nebo v suspenzi (Muselík, 2012)

Principem NIR spektroskopie je schopnost molekul absorbovat elektromagnetické záření díky tomu, že mění stav elektronového obalu vibračními pohyby a rotací. Rozeznáváme tři druhy energetických přechodů: elektronový, vibrační a rotační (Míka et al., 2008). NIR spektroskopii využíváme zejména pro stanovení sušiny, bílkovin, tuků a sacharidů. Dále ji můžeme využít pro stanovení senzorických a fyzikálně chemických parametrů ˗ hustoty, pH, velikosti částic (Růžičková, Šustová, 2006). 3.5.2.1 Fourierova transformace Spektroskopy

s

Fourierovou

transformací

(FTIR)

mají

místo

klasického

monochromátoru Michelsonův interferometr, který pracuje na principu interference, kdy zesiluje resp. zeslabuje záření z polychromatického zdroje (Klouda, 2003).

Obr. 3: Schéma Michelsonova interferometru (Čermák P., 2001) 24

U FTIR spektroskopu prochází světelný paprsek interferometrem, kdy světlo ze zdroje dopadá pod úhlem 45° na polopropustné zrcadlo A. To propustí polovinu záření a polovinu odrazí – vznikají 2 paprsky. Každý z nich prochází jedním ramenem interferometru a odráží se od pevného zrcadla a od zrcadla pohyblivého, tak aby se dostaly zpět k polopropustnému zrcadlu A, kde se oba paprsky opět střetnou (Čermák et al., 2001). Fourierova infračervená transformace (FTIR) je jednou ze screeningových metod, které je možno použít pro detekci falšování medů. Nejlepší modely pro zveřejnění výsledků dává PLS (Partial least squares) – regresní metoda nejmenších čtverců (Kelly et al., 2004). 3.5.3 UV/VIS spektroskopie Ultrafialovo-viditelnou spektroskopii řadíme mezi elektromagnetické spektroskopické metody (Novotná et al., 2011). Podstatou této spektroskopie je absorpce ultrafialového a viditelného záření (200-800 nm). Při absorpci dochází k excitaci valenčních elektronů, které jsou součástí molekulových orbitalů. Tato spektra jsou svou podstatou elektronová spektra (Klouda, 2003). Tato metoda je přesná, rychlá, citlivá a je nenáročná. Tuto spektroskopii využíváme pro identifikaci neznámých látek a stanovení koncentrací známých látek (Novotná et al., 2011). 3.5.3.1 Metody pro měření UV/ VIS spektroskopie: 

Kolorimetrie – metoda, která je založena na vizuálním porovnání intenzity zbarvení neznámého vzorku se vzorky o známé koncentraci. Stanovení se provádí srovnáváním za použití stejných kyvet a porovnáním barevnosti s barevností standardních roztoků. Další metodou je metoda zřeďovací, kdy se ředí standard do koncentrace roztoku vzorku. Hodnocení barvy odpovídá Lambert – Beerově zákonu: c1 . l1 = c2 . l2

kde:

c1 je koncentrace stanovované složky, l1 je tloušťka vrstvy stanovované látky, c2 je známá koncentrace v porovnávaném vzorku, l2 je tloušťka vrstvy porovnávaného vzorku (Nedoma et al., 1994). 25



Fotometrie – je metoda objektivní, založená na měření prošlého zářivého toku. Pro měření se využívá jednodušších fotometrů (vymezení intervalu pomocí barevných filtrů) nebo spektrofotometrů, které obsahují monochromátor. Využíváme jedno nebo dvoupaprskové přístroje (Klouda, 2003).

3.6 Barva Barva je velmi mnohoznačný výraz, který má spoustu výkladů. Jedním z nich je, že barva je vlastnost zrakového počitku. Rozlišujeme dvě bezstrukturní části zorného pole stejného tvaru a rozměru. Bezstrukturní část je zbytek vjemu po odečtení prostorového rozložení, rozměrů a času od zrakového počitku. Tato odlišnost je závislá na složení světelného záření, které vstupuje do oka (ČSN 01 1718). Pangborn uvádí, že barva potravin slouží jako okamžitý identifikátor dobré nebo špatné kvality. Při nákupu surovin, kde je barva důležitým faktorem kvality, je měření barvy jedním z důležitých kritérií. Příkladem může být barva rajčatového protlaku nebo citrusových šťáv. Barva těchto výrobků nám poukazuje na kvalitu ovoce a taky na kvalitu výrobního procesu (Kress-Rogers, 2001). 3.6.1 Barevný prostor L* a* b* Barevný prostor L* a* b* (označován jako CIELAB) je používán v mnoha oblastech pro měření barvy. Je to nejčastěji používaný barevný prostor, který byl definován CIE v roce 1976, který měl nahradit barevný prostor Yxy. (Pragolab, 2006). CIE je zkratkou Commission Internationale de l´Eclairage (mezinárodní komise pro osvětlení), která se věnuje celosvětové spolupráci a výměně informací týkajících se světla, osvětlení a barvy (www.cie.co.at, 2014). Původní systém byl nedokonalý, protože stejné vzdálenosti na osách x, y neodpovídaly vnímanému rozdílu (Pragolab, 2006). Barevný prostor L* a* b* je charakterizován pravoúhlými osami L*, která udává jas a hodnotami a* a b*, které jsou souřadnicemi barevnosti a ukazují nám barevné směry (Zmeškal et al., 2002).

26

Obr. 4: Schematické znázornění prostoru L* a* b* (HunterLab, 2012) Střed těchto souřadnic je achromatický. Pokud se hodnoty a* a b* začnou zvyšovat, zvyšuje se i sytost barvy (Pragolab, 2006). Celková barevná diference se vypočte ze vzorce: ∆E*ab = [(L*)2+(a*)2+(b*)2]1/2 Tato změna představuje uznávanou metodu hodnocení rozdílu barev. Pro orientaci byla sestavena stupnice, která udává stupně neshody dvou barev. Tab. 3: Rozdíl barev na základě celkové diference (Zmeškal et al., 2002) ∆E*

Rozdíl barev

∆ E*

Rozdíl barev

0,0 – 0,2

nepostřehnutelný

0,2 – 0,5

velmi slabý

0,2 – 1,0

postřehnutelný

0,5 – 1,5

slabý

1,0 – 2,0

rozeznatelný

1,5 – 3,0

jasně postřehnutelný

2,0 – 4,0

ještě nerušící

3,0 – 6,0

střední

4,0 – 8,0

mírně rušící

6,0 – 12,0

výrazný

12,0 – 16,0

velmi výrazný

více než 16,0

rušící

27

Podle tohoto vzorce ovšem nemůžeme indikovat velikost barevného rozdílu mezi předlohou a vzorkem. V případě systému L* a* b* je to relativně jednoduché, protože pracujeme v systému pravoúhlých souřadnic: 

∆L* = L*2 (vzorku) – L*1 (předlohy)



∆a* = a*2 (vzorku) – a*1 (předlohy)



∆b* = b*2 (vzorku) – b*1 (předlohy) (Vik, 2014)

Odchylky složek můžeme hodnotit i samostatně: 

∆ L* > 0

světlejší vzorek

∆ L* < 0 tmavší vzorek



∆ a* > 0

červenější vzorek

∆ a* < 0 zelenější vzorek



∆ b* > 0

žlutější vzorek

∆ b* < 0 modřejší vzorek



∆ C*ab > 0 sytější vzorek

(Zmeškal et al., 2002)

3.6.2 Barevný prostor L* C* h Podle Pragolab (2006) rozdíl mezi barevným prostorem L* a* b* a barevným prostorem L* C* h je v tom, že tento barevný rozdíl používá cylindrické souřadnice. Jas L* je shodná hodnota jasu jako u barevného prostoru L* a* b*. Sytost C* (chroma) se vypočítá ze vztahu: C* = [(a*)2 + (b*)2]1/2 Sytost barvy C* se vyskytuje v trojrozměrném prostoru, kde se na svislé ose vyskytují různé stupně šedé, směrem do stran od této osy jsou barvy sytější. Pro šedou barvu má hodnotu 0, pro čisté spektrální barvy má hodnotu 100 (vscht.cz, 2012). Barevný odstín h je dán úhlem, který svírá přímka vedená počátkem souřadnicového systému a vybraným bodem v barevném kruhu s osou souřadnic pro červenou barvu (vscht.cz, 2012). Jednotkou barevného odstínu jsou stupně (°). Barevný odstín h je dán vztahem: h = tan-1 (b*/a*) Hodnoty a*, b* jsou stejné jako v barevném prostoru L* a* b* (Pragolab, 2006).

28

4 MATERIÁL A METODIKA Diplomová práce byla zaměřena na využití spektrofotometrických metod k falšování potravin. Vzhledem k obšírnosti dané problematiky byl v praktické části zvolen jako materiál med, který v současné době bývá velmi často v obchodní síti falšován.

4.1 Materiál Ke stanovení složení a barvy byly použity vzorky medů běžně dostupné v obchodních řetězcích nebo přímo u včelařů. Celkem bylo měřeno 73 vzorků medů, přičemž 33 vzorků pocházelo z tržní sítě, 26 vzorků pocházelo přímo od včelařů a 14 vzorků pocházelo ze sbírky medů. Testovány byly medy luční, medovicové a jeden med pekařský. Seznam všech medů, země původu, balení a cena jsou uvedeny v tabulce, viz Příloha I.

4.2 Metody Pro kontrolu falšování medů bylo použito více metod – na ústavu technologie potravin Mendelovy univerzity v Brně byly využity spektrofotometrické metody FT-NIR a měření barvy medu při UV/VIS na spektrofotometru Konica Minolta CM-3500d. Na ústavu zoologie, rybářství, hydrobiologie a včelařství Mendelovy univerzity v Brně byla stanovena mikroskopická analýza a fyzikálně chemické vlastnosti vzorků medů. Výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemických vlastností byly použity jako referenční metody pro srovnání výsledků získaných na FT-NIR Antaris. Cílem této diplomové práce bylo zjistit, zda je možné spektrofotometrickými metodami prokázat, jestli byly medy falšovány nebo nikoliv. Všechny výsledky byly zpracovány pomocí programu Microsoft Excel 2010 a pomocí statistického programu Statistica 10. 4.2.1 FT-NIR spektrofotometrické metody Analyzované vzorky byly měřeny na spektrofotometru FT-NIR Antaris. Každý vzorek byl měřen ve dvou paralelních měřeních po pěti opakováních. Parametrem měření bylo 64 scanů při rozlišení 8. Měření probíhalo v režimu reflektance na integrační sféře přes kompresní kyvetu, kdy byla použita transreflektanční kyveta s optickou drahou 0,02 mm. Programové vybavení počítače, který je spojen se spektrofotometrem, je software Omnic verze 7.3 a Resultintegration verze 3.0 (ThermoNicoletCorp., USA). Ke zpracování kalibračních modelů bylo použito programu TQ Analyst verze 7.2, kde byla 29

použita metoda diskriminační analýzy. Byly vytvořeny diskriminační kříže odlišnosti na hladině pravděpodobnosti na základě zvolených parametrů. Pomocí funkce PLS (Partial least squares tj. metodou nejmenších čtverců) byli získány predikované hodnoty měřených ukazatelů (vodivost, počet pylových zrn, obsah vody, rotace před a po inverzi). Po provedení cross-validace byla využita diagnostika funkce PRESS. Pro správnost kalibračního modelu je důležité, aby tato funkce měla klesající charakter a bylo využito optimální množství faktorů (2-15).

Obr. 6: Měření medu na integrační sféře

Obr. 5: FT-NIR Antaris (USA) 4.2.2 Spektrofotometrie Konica Minolta

K měření byl použit přístroj Konica Minolta CM 3500d (Japonsko), který je vybaven softwarem SpectraMagic verze 2.0, jímž byla získaná data analyzována. Transmitance celého spektra (380-780 nm) byla měřena při intervalu vlnové délky 5 nm. Měření probíhalo při osvětlení D65 (tato hodnota představuje průměrné denní světlo s korelací barvy 6500 K) a pod úhlem 10°. Vzorky byly měřeny transmitancí ve skleněné kyvetě při velikosti štěrbiny 30 mm a parametru SCI (měření s leskem). Vzorky medů byly před měření ztekuceny při teplotě 40 °C v termostatu Incucell 55 (BMT, Česká republika), zhomogenizovány a měřeny v optické skleněné kyvetě proti slepému vzorku – vodě.

30

Obr. 7: Spektrofotometr Konica Minolta (Japonsko) 4.2.3 Referenční metody Abychom mohli porovnat výsledky získané na spektrofotometrech, byly na ústavu zoologie, rybářství, hydrobiologie a včelařství provedeny u vzorků medu analýzy pomocí referenčních metod: mikroskopická analýza, stanovení obsahu vody a stanovení měrné vodivosti u vzorků medů. Tyto analýzy byly provedeny na celkem 33 vzorcích medu, z toho 24 medů pocházelo z tržní sítě a zbylých 9 bylo koupeno přímo u včelařů. 4.2.3.1 Mikroskopická analýza – pylová analýza Mikroskopické prvky obsažené v medu (pylová zrna či medovice) jsou odstřeďovány ve zkumavce s vodou. Vzniklý sediment se podrobí mikroskopické analýze (Louveaux et al., 1978). Vzorek medu o hmotnosti 10 gramů se rozpustí s 20 ml destilované vody, vzniklý roztok se rozdělí do 3 kyvet. Tyto kyvety jsou 3x odstřeďovány při 3000 otáčkách za minutu po dobu 5 minut. Před třetím odstředěním se vzorky z kyvet smíchají do jedné kyvety a naposledy se vzorek odstředí. Sediment se nanese na podložní sklíčko a nechá se zaschnout. Poté se kápne roztok glycerin-želatiny na sediment a přikryje se krycím sklem. Sledujeme pod mikroskopem při 450 násobném zvětšení. Provedeme identifikaci nejméně 200 pylových zrn (u medů s velkým počtem pylových zrn se počítá až 500 zrn), poté stanovíme procentuální zastoupení (Přidal, 2005). 4.2.3.2 Stanovení obsahu vody Obsah vody v medu je jedním z kritérií jeho kvality. Čím vyšší je obsah vody, tím vyšší je pravděpodobnost, že daný med bude kvasit v průběhu skladování. Stanovení vody ve vzorku se provádí refraktometricky. Touto metodou získáme nižší hodnoty než metodou 31

Carl Fischer, nicméně refraktometrické stanovení vody je velmi levná a dobře reprodukovatelná metoda. Metoda je založena na principu, kdy index lomu se zvyšuje se zvyšujícím se obsahem pevných látek (Bogdanov, 2002). Vzorek medu se nanese na hranol refraktometru, tak aby vrstva medu pokryla celou plochu hranolu. Index lomu se odečte po minutě, v tabulkách dohledáme odpovídající procentuální obsah vody. Tento obsah vody musíme ještě upravit na danou teplotu (Přidal, 2005). 4.2.3.3 Stanovení měrné vodivosti Měrná vodivost vzorku medu je závislá na obsahu popela a množství kyselin, které jsou ve vzorku obsaženy. Čím vyšší je obsah popela a kyselin, tím vyšší je celková vodivost. Měrná vodivost je velmi jednoduchá a rychlá metoda. Stanovení měrné vodivosti je založeno na měření elektrického odporu, jehož elektrická vodivost je střídavá. Výsledek je vyjádřen v mS . m-1 (Bogdanov, 2002). Vlastní stanovení je založeno na přípravě 20% roztoku (40 ml medu + 200 ml destilované vody).

Upravíme hustotu vzniklého roztoku na 17,6. Tímto roztokem

naplníme sondu a na přístroji odečteme hodnotu v mS . cm-1. Provedeme korekci v závislosti na teplotě měřeného vzorku a převedeme na mS . m-1 (Přidal, 2005). 4.2.3.4 Výsledky získané pomocí referenčních metod Provedené analýzy všech 33 vzorků medů ukázaly, že 18 medů odpovídalo deklaraci a splňovaly požadavky na med. 8 vzorků bylo nedostatečně či špatně označeno a tudíž neodpovídaly tyto vzorky deklaraci. Na základě analýz byly 3 vzorky podezřelé z falšování,

ale

odpovídaly

deklaraci.

Vzorek

medu

19-T-009

byl

falšovaný ˗ mikroskopický obraz prokazoval porušení medu. Další vzorek porušoval vyhlášku, na etiketě nebyl označen typ medu. Vzorek 23-T-009 obsahoval kriticky nízký počet pylových zrn (159 pylových zrn na g-1), podle závěru Ústavu zoologie, rybářství, hydrobiologie a včelařství se nejedná o med, ale o látku, do které byl med pouze přidán. Poslední med, vzorek 33-M-011 byl deklarován jako květový, lipový med, ale nejedná se o lipový (počet pylových zrn na med lipový byl moc vysoký). Celkové výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemické vlastnosti jsou uvedeny v Příloze IV a V.

32

5 VÝSLEDKY A DISKUZE 5.1 FT-NIR spektrofotometrické metody Pro měření medů se jako vyhovující projevila FT-NIR metoda měření na integrační sféře, kdy spektra vykazovala malé odchylky. V optimálním případě by spektra měli mít minimální odchylky (viz Obr. 8).

Obr. 8: Spektra medů získaná pomocí integrační sféry Získané výsledky byly za pomoci TQ Analyst rozděleny do klastrů pomocí metody diskriminační analýzy na základě porušenosti medů a místa získání medů. První diskriminační kříž byl vytvořen porovnáním výsledků na základě jejich pravosti. Nejdříve byly porovnávány medy falšované s medy, které falšované nebyly. Podle tohoto kritéria nám vznikly oddělené následující klastry:

Obr. 9: Diskriminační kříž čistých medů (□) a falšovaných (∆)medů 33

Na obr. 10 byly porovnávány vzorky cukerných sirupů s medy, které byly ověřeně falšované – opět došlo k diferenciaci jednotlivých tříd od sebe:

Obr. 10: Diskriminační kříž medů ověřeně falšovaných (□) a cukerných sirupů (∆) Stejně tak se diferenciovaly i medy čisté od cukerných sirupů. Tím se potvrdilo, že FT-NIR je vhodná metoda pro rozlišení medů čistých, medů falšovaných i cukerných sirupů.

Obr. 11: Diskriminační kříž medů čistých (□) a cukerných sirupů (∆)

34

Spektra medů a cukerných sirupů jsou si velmi podobná, rozdíl je pouze v absorpčních maximech, proto dochází k diferenciaci spekter při použití diskriminační analýzy.

Obr. 12: Rozdíl spekter mezi medem, falšovaným medem a cukerným sirupem Při vytvoření diskriminačního kříže, byly srovnány medy zakoupené v tržní síti a medy zakoupené přímo u včelařů, došlo také k diferenciaci, i když jsme předpokládali, že tyto dvě skupiny si budou velmi podobné.

Obr. 13: Diskriminační kříž medů zakoupených v tržní síti (□) a přímo u včelařů (∆) Podle Chen et al.(2008) je použití metody FT-NIR společně s metodou nejmenších čtverců rychlou screeningovou metodou pro kontrolu kvality čínských medů.

35

Vedle diskriminační analýzy, která byla použita pro odlišení vzorků navzájem od sebe, byla použita metoda tvorby modelu PLS (Partial Least Squares – Metoda nejmenších čtverců). Kvalita vibračního modelu se posuzuje podle směrodatné odchylky kalibrace SEC (Standard Error of Calibration), pro validaci se používá odchylka predikce SEP (Standard Error of Prediction). Odchylka SEP by měla být co nejmenší, protože se projeví v budoucích předpovědích. SEP by měla být o něco málo větší než SEC. Pro úspěšnou NIR kalibraci by měla být odchylka SEP asi 2x větší než směrodatná odchylka laboratorního stanovení. Abychom mohli porovnat spolehlivost kalibrace pro různé složky, lze vypočítat kalibrační variační koeficient CCV (Calibration Coefficient of Variation), který nám vyjadřuje SEC v procentech průměrné laboratorní hodnoty. Analogem pro SEP je predikční variační koeficient PCV (Prediction Coefficient of Variation). Výhodou CCV a PCV je nezávislost na použitých jednotkách. Dobrá kalibrace má CCV do 5 % (PCV do 10 %), do 10 % CCV je model ještě použitelný (Čurda et al., 2002). Tab. 4: Celková získaná data pro tvorbu kalibračních modelů pro med

Obsah vody Rotace před inverzí Rotace po inverzi

13,3 0,911 5,72

CCV (%) 77,515 21,73 91,315

Vodivost

11,4

22,59

KALIBRACE

SEC

R 0,919 0,992 0,506 0,169

R – korelační koeficient kalibrace SEC – směrodatná odchylka kalibrace CCV – kalibrační variační koeficient

Tab. 5: Validované hodnoty kalibračních modelů pro med VALIDACE Obsah vody Rotace před inverzí Rotace po inverzi Vodivost

SEP 1,01 2,25 6,53 32,2

PCV (%) 5,88 53,66 104,246 63,82

R 0,496 0,949 0,237 0,359

R – korelační koeficient predikce SEP – směrodatná odchylka predikce PCV – predikční variační koeficient

Kalibrační modely pro stanovení obsahu vody a rotace před inverzí měly nejvyšší hodnoty korelačních koeficientů – 0,919 a 0,992. Směrodatná odchylka kalibračního modelu pro obsah vody dosahovala hodnoty 13,3, což je příliš vysoká hodnota. Model pro rotaci před inverzí dosahoval hodnoty směrodatné odchylky 0,911. Ani jeden 36

z modelů není popsán spolehlivostí - CCVVODA 77,515 %, CCVROTACE 21,73 %. Korelační koeficienty pro ostatní kalibrační modely vykazovaly nízké korelační koeficienty, ale ani zde se hodnoty CCV nedostaly pod 10 %. Všechny navržené kalibrační modely vykazují hodnoty CCV vyšší než 10 %. Tyto modely jsou tedy nespolehlivé a tudíž nepoužitelné. Toto tvrzení dokazují i funkce PRESS, která nemá optimální klesající charakter.

Obr. 14: Průběh funkce PRESS pro rotaci po inverzi Získané výsledky ukazují, že použití přístroje FT-NIR Antaris je vhodné pro zjištění složení daného vzorku medu, při tvorbě diskriminačních křížů dochází k diferenciaci. Využitím FT-NIR spektrofotometrie v oblasti falšování medu se zatím nikdo nezabýval, proto není možné získané výsledky porovnat s jinými výsledky. Králová et al.(2014) použily tento přístroj, aby zjistily, zda je schopen rozpoznat rozdíly ve skladování medu. Při tvorbě diskriminačního kříže došlo k rozdělení vzorků medů. FT-NIR rozdělil vzorky podle toho, zda byly vzorky skladovány na světle, ve tmě nebo v chladničce.

37

5.2 Spektrofotometrické stanovení barvy Pro lepší orientaci ve výsledcích byly vzorky medu rozděleny na základě parametru jasu L* a to do čtyř skupin: 1. L* > 90

medy velmi světlé

2. L* 65 – 90

medy světlé

3. L* 30 – 65

medy tmavé

4. L* < 30

medy velmi tmavé

Pátou skupinou jsou cukerné sirupy, které mají průměrnou hodnotu L* 97,44. Výsledky získané na spektrofotometru Konica Minolta jsou rozděleny do skupin podle jasu L* (D65) a uvedeny v Příloze III.

Obr. 15: Porovnání barev medu a cukerného sirupu (zleva: med velmi světlý, med světlý, med tmavý, med velmi tmavý, cukerný sirup) Tab. 6: Průměrné hodnoty parametrů pro skupiny medů a cukerných sirupů Skupina 1 2 3 4 5

Počet vzorků 7 52 8 4 6

L*(D65)

a*(D65)

b*(D65)

94,32±1,49 77,13±7,24 55,45±8,25 19,20±5,32

-2,70±0,30 11,14±7,66 25,48±10,52 36,28±4,10

22,73±5,77 72,91±18,56 80,25±17,16 32,81±9,08

97,44±5,74

0,00±1,62

13,35±26,76

38

Tab. 7: Průměrné hodnoty parametrů L* C* h° pro skupiny medů a cukerných sirupů Skupina 1 2 3 4 5

Počet vzorků 7 52 8 4 6

L*(D65)

C*(D65)

h° (D65)

94,32±1,49 77,13±7,24 55,45±8,25 19,20±5,32

22,83±5,77 73,95±19,33 84,50±18,64 49,39±6,06

95,38±0,85 82,22±4,41 73,08±5,66 41,48±9,24

97,44±5,74

13,43±26,76

102,06±7,30

Při srovnání výsledků uvedených v Tab. 6 a v Tab. 7 vyplývá, že jas L*(D65) a barevný odstín h° (D65) cukerných sirupů je srovnatelný se skupinou medů velmi světlých. Z těchto výsledků nelze posoudit, zda je do medu přidán cukerný sirup nebo ne. Spektrofotometr Konica Minolta není schopný rozlišit, zda je med falšovaný. Metoda měření barvy je tudíž nevhodnou metodou ke kontrole falšování medů. Porovnáním všech skupin medů a skupiny cukerných sirupů podle jasu L* (D 65) lze pozorovat, že skupina medů č. 1 má nejvyšší hodnotu L*, a to 94,32. Podle původního rozdělení se jedná o velmi světlé medy. Jas cukerných sirupů L* (D 65) je 97,44. Tato hodnota je téměř srovnatelná se skupinou velmi světlých medů. Stejně tak byly měřeny jednodruhové medy, kdy jas akátového medu byl 87,2±1,6 a med pohankový, kdy L* (D65) = 41,3±2,7 (Tuberoso et al., 2014). Naše rozdělení medů do skupin podle hodnoty L* (D65) považuji za správné, potvrzují to hodnoty naměřené Tuberoso et al.(2014), kdy med akátový (87,2±1,6) je řazen mezi medy světlé (L* 65 – 90), kdežto med pohankový (41,3±2,7 ) patří do skupiny tmavých medů (L* 30 – 65).

39

100

L* (D65)

80 1

60

2 3

40

4

20

5

0 Skupina medů

Obr. 16: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty L* (D65) Z grafu, kde jsou porovnávány barevné souřadnice a* (D 65) vyplývá, že čím je med tmavší, tím více je vzorek červenější (a* > 0 vzorek je červenější, a* < 0 vzorek je zelenější). Velmi světlé medy (skupina č. 1) vykazují hodnoty a* (D65) = - 2,07 tato hodnota je menší než 0, medy jsou více zelené. Výsledky, které uvádí Tuberoso et al.(2014) ukazují, že velmi světlé medy se dostávají do záporných hodnot, stejně tak jako výsledky, které jsme získali vlastním měřením

60 50 40 a* (D65)

1

30

2

20

3

10

4 5

0 -10

Skupina medů

Obr. 17: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty a* (D65)

40

Při porovnání čtyř skupin medu a skupiny cukerných sirupů je viditelné, že medy tmavé (skupina č. 3) s hodnotou 80,25 a medy světlé (skupina č. 2) s hodnotou 72,91 jsou téměř stejně žluté ( b* > 0 vzorek je žlutější, b* < 0 vzorek je modřejší).

100

b* (D65)

80 1

60

2

40

3 4

20

5

0 Skupina medů

Obr. 18: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty b* (D65) Nejsytější medy spadaly do skupiny medů tmavých, kde sytost C* je 84,50, dále následovaly medy světlé (73,95). Sytost cukerných sirupů se pohybovala kolem 13,43, což je nejméně z porovnávaných skupin. Ze 17 jednodruhových medů, které měřili Tuberoso et al. (2014) kaštanový med dosahuje hodnoty C* (D65) 84,7±9,3. Zbylé medy by se dali rozdělit podle C* (D65) do skupin, které jsme si vytvořili.

100 80

C* (D65)

1

60

2 3

40

4

20

5

0 Skupina medů

Obr. 19: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty C* (D65)

41

Při porovnání barevného odstínu se ukázalo, že se zvyšujícím se jasem se zvyšuje i barevný odstín. Barevný odstín cukerných sirupů (102,06°) je nejvyšší. Čím vyšší je jas L*, tím vyšší je i barevný odstín. Nejvyšší barevný odstín mají medy velmi světlé (95,38°), nejnižší hodnotu mají medy velmi tmavé (41,48°).

120 100

ho (D65)

80

1

60

2 3

40

4

20

5

0 Skupina medů

Obr. 20: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty h° (D65) Výsledky, které získali Tuberosa et al. (2014) jsou velmi podobné s výsledky, které jsme získali při vlastním měření. Podle jejich výsledků je metoda měření barvy pomocí spektrofotometru dobrou metodou k rozlišení jednodruhových medů. Podle získaných výsledků, ale nejde posoudit, zda je med falšovaný nebo ne.

42

6 ZÁVĚR Cílem této diplomové práce bylo zaměřit se na problematiku falšování potravin, falšování medu a na detekci falšování pomocí spektrofotometrických metod. Falšování potravin je tak staré jako je samotný prodej potravin. Aféry, kdy se potraviny záměrně falšují, jsou známé téměř po celém světě. Proto chtějí kupující mít jistotu, že kupují výrobek dané kvality a že cena odpovídá kvalitě. Med je jednou z komodit, která je často falšována, ať už záměrně s úmyslem vyššího výdělku nebo jen špatným označením výrobku. Mezi zvolené metody, které by mohly sloužit ke kontrole falšování, byla zařazena infračervená spektrofotometrie a spektrofotometrie v UV/VIS. K měření bylo použito 73 vzorků medů a sirupů, které pocházely z ČR, zemí ES a mimo země ES. Pomocí instrumentálních a referenčních hodnot byl stanoven u vzorků medu obsah vody, vodivost, rotace před inverzí a rotace po inverzi. Dále byla provedena mikroskopická analýza medů, která potvrdila, že v 33 vzorcích medu byl jeden med falšovaný, 3 medy byly podezřelé z falšování, u vzorku pekařského medu se dokonce nejednalo o med, ale o látku do které byl med přidán. 10 vzorků medu neodpovídalo požadavkům na med (špatné označení na obalu, porušení vyhlášky, klamavé označení). Zbylé vzorky medu (18) odpovídaly deklaraci a splňovaly požadavky na med. Referenčně proměřené vzorky byly dále měřeny na spektrofotometru FT-NIR Antaris v režimu reflektance na integrační sféře. Následně byly porovnány hodnoty naměřené na spektrofotometru se zvolenými referenčními metodami. Výsledky, které byly získány diskriminační analýzou, ukazují, že FT-NIR Antaris dokáže rozdělit vzorky medů podle jejich pravosti a podle místa nákupu. Avšak kalibrační modely pro obsah vody, vodivost, rotaci před a po inverzi se ukázaly jako nevhodné, pomocí nich nebylo možné prokázat funkčnost těchto modelů. Ze získaných výsledků se dá usuzovat, že měřící technika FT-NIR Antaris je vhodná pro měření medů z hlediska rychlé detekce falšování medů cukernými sirupy. Pro spolehlivé rozlišení falšování medů by bylo následně vhodné tuto spektrometrickou metodu doplnit metodou další např. pylovou analýzou medu, stanovením vodivosti atd. V každém případě se ukazuje, že tato technika by umožnila rychlejší a častější kontroly medu prodávaného v tržní síti, je navíc i levnější a méně náročná na odborné znalosti než např. při pylových analýzách.

43

Pro spektrofotometrii v UV/VIS byl použit spektrofotometr Konica Minolta, který byl využit pro měření barvy vzorků medů a sirupů. Naměřené výsledky byly statisticky zpracovány a na základě jasu jednotlivých vzorků byly rozděleny do čtyř skupin. Cukerné sirupy tvořily samostatnou skupinu. Hodnota jasu L* cukerných sirupů je téměř stejná s hodnotou jasu L* pro velmi světlé medy. Stejně tak je i barevný odstín cukerných sirupů podobný odstínu velmi světlých medů. Z toho vyplývá, že měření barvy je metodou nevhodnou ke kontrole kvality medů. Nelze totiž říct na základě barvy, jestli je daný med falšovaný nebo ne. Měření barvy jednotlivých medů by mohlo být využito při pozorování změn medu na délce skladování. V posledních letech, díky výkonnější elektronice, která je rychlejší než dříve, se dostávají do popředí metody kontroly potravin založené na principu spektrofotometrie. Použitím těchto metod je možné prověřit více vzorků než použitím klasických metod, kdy se stanovuje vodivost medů, obsah vody a provádí se pylová analýza. Pro použití klasických metod je nutné, mít odpovídají znalosti a zkušenosti (hlavně při pylové analýze). Spektrofotometrické metody nejsou tak náročné na provádění těchto analýz, stačí proškolený personál.

44

7 POUŽITÁ LITERATURA

BABIČKA, Luboš. Průvodce světem potravin: rady spotřebitelům, na co si dát pozor při nakupování a manipulaci s potravinami. 3., aktualiz. vyd. Ministerstvo zemědělství, Odbor bezpečnosti potravin, 2012, 44 s. ISBN 978-80-7434-086-4. ČSN 01 1718 Měření barev BOGDANOV, Stefan. Harmonised methods of the international honey commission. Switzerland, 2002. CIE: INTERNATIONAL COMMISSIONN OF ILUMINATION. [online]. [cit. 201404-09]. Dostupné z: http://www.cie.co.at/index.php/LEFTMENUE/About+us ČERMÁK, Petr. Konec éteru - Michelsonův-Morleyův pokus. [online]. 2001 [cit. 2014-03-31]. Dostupné z: http://www.zapocet.kvalitne.cz/fyzika/ ČERMÁK, Jiří, Karel SVOBODA a Michael POHOŘELÝ. Zkušenosti s použitím analyzátoru FTIR k analýze spalin. AUTOMA: časopis pro automatizační techniku [online]. 2001, č. 10 [cit. 2014-03-31]. Dostupné z: http://www.odbornecasopisy.cz/index.php?id_document=33684 ČSN 011718. Měření barev. 1990. ČURDA, L., KUKAČKOVÁ, O., NOVOTNÁ, M., 2002: NIR spektroskopie a její využití při analýze mléka a mléčných. Chem. Listy, 96: 305 – 310 FRANK, Renate. Zázračný med. Líbeznice: Víkend, 2010. ISBN 978-80-7433-024-7. Hodnocení barvy masa a masných výrobků. [online]. 2012 [cit. 2014-04-09]. Dostupné z: http://www.vscht.cz/ktk/www_324/lab/navody/oborI/barva.pdf HRABĚ, Jan, Otakar ROP a Ignác HOZA. Technologie výroby potravin rostlinného původu: bakalářský stupeň. Vyd. 1. Zlín: Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně, 2005. ISBN 80-731-8372-2 HRDLIČKA, Petr. Chemie obecná a analytická. Vyd. 1. V Brně: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 1998, v, 94 s. ISBN 80-715-7329-9. http://energetika.tzb-info.cz/vytapime-plynem/5802-preventivni-opatreni-pro-spravnoufunkci-plynovych-zarizeni-ii staženo 28.2.2014 45

Http://europa.eu/legislation_summaries/consumers/product_labelling_and_packaging/l 21090_cs.htm [online]. [cit. 2014-02-10]. Dostupné z: http://europa.eu/legislation_summaries/consumers/product_labelling_and_packaging/l2 1090_cs.htm Http://www.bureauveritas.cz/wps/wcm/connect/bv_cz/local/home/news/pressreleases/news-falsovanipotravin?presentationtemplate=bv_master_v2/news_full_story_presentation_v2 [online]. [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.bureauveritas.cz/wps/wcm/connect/bv_cz/local/home/news/pressreleases/news-falsovanipotravin?presentationtemplate=bv_master_v2/news_full_story_presentation_v2 Http://www.domacimed.cz/o-medu/druhy-medu/ [online]. [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.domacimed.cz/o-medu/druhy-medu/ Http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?docid=1004563&docType=ART&nid=11443 [online]. [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.szpi.gov.cz/docDetail.aspx?docid=1004563&docType=ART&nid=11443 Http://www.vcelar.info/?page_id=259

[online].

[cit.

2014-03-16].

Dostupné

z:

[online].

[cit.

2014-03-16].

Dostupné

z:

http://www.vcelar.info/?page_id=259 Http://www.vcelky.cz/med.htm#puvod http://www.vcelky.cz/med.htm#puvod Hunter L, a, b vs. CIE L*, a*, b*: Measuringcolorusing Hunter l, a, b versus CIE 1976 l*,

a*,

b*

[online].

HunterLab,

2012

[cit.

2014-03-17].

Dostupné

z:

http://www.google.cz/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&ved=0CDkQFj AA&url=http%3A%2F%2Fwww.hunterlab.com%2Fan1005b.pdf&ei=kkInU8vgBoGNtAbryoCICw&usg=AFQjCNHwqsHhKsqKNCTMS26oMG2DG1A8g&bvm=bv.62922401,d.Yms CHEN, Lan-zhen, Jing ZHAO a Zhi-hua YE. Determination of adulteration in Honey Using Near Infrared Spectroscopy. Spectroscopy and Spectral Analysis, Volume 28, November 2008, s. 2565-2568. KANIA, Patrik. Infračervená spektrometrie. [online]. [cit. 2014-03-10]. Dostupné z: http://www.vscht.cz/anl/lach1/7_IC.pdf

46

KELLY, J. F. Daniel, Gerard DOWNEY a Vanessa FOURATIER. Initial Study ofHoneyAdulteration by SugarSolutionsUsingMidinfrared (MIR) Spectroscopy and Chemometrics. JournalofAgricultural and Food Chemistry [online]. 2004, vol. 52, issue 1,

s.

33-39

[cit.

2014-03-31].

DOI:

10.1021/jf034985q.

Dostupné

z:

http://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/jf034985q KLANICA, Martin. Falšování potravin a klamání spotřebitele. Potravinářská revue. 2013, č. 3, s. 6-11. KLOUDA, Pavel. Moderní analytické metody. 2., upr. a dopl. vyd. Ostrava: Pavel Klouda, 2003, 132 s. ISBN 80-863-6907-2. KOUKAL, Milan. Med se dočkal rehabilitace. 21. století. 2010, s. 50-51. Dostupné z: http://www.darekzmedu.cz/files/o-medu-od-milana.pdf KRÁLOVÁ,

Michaela,

Eva

ZAJÍCOVÁ,

Zuzana

PROCHÁZKOVÁ,

Klára

BARTÁKOVÁ a Lenka VORLOVÁ. VYUŽITÍ FT-NIR SPEKTROMETRIE PŘI POSUZOVÁNÍ

SKLADOVANÉHO

MEDU.

In:

JŮZL,

Miroslav,

Šárka

NEDOMOVÁ, Jana STRNKOVÁ a Jana TEPLÁ. SBORNÍK XL. KONFERENCE O JAKOSTI POTRAVIN A POTRAVINOVÝCH SUROVIN - INGROVY DNY 2014. Brno: Mendelova univerzita, 2014, s. 289-294. ISBN 978-80-7375-944-5. KRESS-ROGERS, Erika a Christopher J BRIMELOW. Instrumentation and sensorsforthe food industry. 2nd ed. Cambridge: Woodhead, 2001. ISBN 08-493-1223X. LOUVEAUX, J., MAURIZIO, A., VORWOHL G., 1978: Methods of melissopalynology. Bee World [online] citováno (29. 1. 2014) Dostupný z WWW: http://chemphys.armstrong.edu/nivens/Chem3300/methmels.pdf>

MATĚJKA, Pavel. Spektrometrie v blízké infračervené oblasi, 2008, [online]. [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.vscht.cz/anl/lach2/NIR.pdf

47

MEHRYAR, Laleh a Mohsen ESMAIILI. Honey&HoneyAdulterationDetection: A Review. 11th International Congress on Engineering and Food - Athens [online]. 2011, s. 1713-1714 [cit. 2014-03-31]. Dostupné z: http://www.google.cz/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=7&ved=0CEUQFj AG&url=http%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fprofile%2FLaleh_Mehryar%2Fp ublication%2F230801848_Honey__Honey_Adulteration_Detection_A_Review%2Ffile %2Fd912f5048f29e176f5.pdf&ei=CCY5U9mnE4motAarrIAY&usg=AFQjCNH_PZrvc YuAKgLijSsZbjMLY7zEqQ MÍKA, Václav, Alois KOHOUTEK a Pavel NERUŠIL. Spektroskopie v blízké infračervené oblasti (NIR): výběr praktických aplikací v zemědělství. Praha: Výzkumný ústav rostlinné výroby, 2008. ISBN 978-80-87011-53-9. MUSELÍK, Jan. APLIKACE BLÍZKÉ INFRAČERVENÉ SPEKTROSKOPIE VE FARMACEUTICKÉ ANALÝZE. [online]. 2012, s. 10-15 [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.chemicke-listy.cz/docs/full/2012_01_10-15.pdf NEDOMA, Josef a Vilém Koutník. Anorganická a analytická chemie. první 1994. Brno: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 1994. ISBN 80-715-7133-4. NOVOTNÁ, Radka, Tomáš ŠILHA a Zdeněk TRÁVNÍČEK. Spektrální metody studia chemických látek: Učební text k praktickému cvičení Metody studia anorganických látek a pro studenty chemických přírodovědných oborů [online]. Olomouc, 2011 [cit. 201403-16]. Dostupné z: http://agch.upol.cz/userfiles/file/pdf/Spektralni_metody.pdf PRAUS, Petr a Daniela PLACHÁ. Vybrané kapitoly z instrumentální analýzy: Studijní opora

[online].

Ostrava,

2008

[cit.

2014-02-13].

Dostupné

z:

http://www.fmmi.vsb.cz/export/sites/fmmi/cs/urceno-pro/studenty/podklady-kestudiu/studijni-opory/615-Praus-Placha-Vybrane-kapitoly-z-instrumentalni-analyzy.pdf Přesná komunikace o barvě. Pro Pragolab přeložil ing. Jan Všianský. 2006 PŘIDAL, Antonín. Včelí produkty. Vyd. 1. V Brně: Mendelova zemědělská a lesnická univerzita, 2003, 95 s. ISBN 80-715-7717-0. ROUBALOVÁ, Markéta. Situační a výhledová zpráva: Včely [online]. Těšnov: Ministerstvo zemědělství ČR, 2004 [cit. 2014-03-26]. ISBN 80 - 7084 - 251-2. Dostupné z: http://eagri.cz/public/web/file/3014/svz_VCELY_02_04.pdf 48

RŮŽIČKOVÁ, J. a K. ŠUSTOVÁ. Determination of Selected Parameters of Quality of the Dairy Products by NIR Spectroscopy. Czech J. Food Sci., 2006, 24, 6, 255-260. STUCHLÍK, Martin a Jana MÜLLEROVÁ. MOŽNOSTI IR SPEKTROMETRIE PŘI ANALÝZE

HYDROIZOLAČNÍCH

FOLIÍ.

2011,

s.

5.

Dostupné

z:

http://www.izolace.cz/downloads/STUCHLIK.pdf TITĚRA, Dalibor. Včelí produkty mýtů zbavené: med, vosk, pyl, mateří kašička, propolis, včelí jed. 1. vyd. Praha: Brázda, 2006. ISBN 80-209-0347-X. TU, ZHEN-HUA; ZHU, DA-ZHOU; JI, BAO-PING; MENG, CHAO-YING; WANG, LIN-GE; QING,

ZHAO-SHEN

,

Progress

in

QualityAnalysisofhoney

by

infraredspectroscopy, Spectroscopy and Spectral Analysis, Volume 30, Number 11, 1 November2010 , pp. 2971-2975(5) TUBEROSO, Carlo Ignazio Giovanni, Igor JERKOVIĆ, Giorgia SARAIS, Francesca CONGIU, Zvonimir MARIJANOVIĆ a Piotr Marek KUŚ. Color evaluation of seventeen European unifloral honey types by means of spectrophotometrically determined CIE chromaticity coordinates. Food Chemistry. 2014, vol. 145, s. 284-291. DOI: 10.1016/j.foodchem.2013.08.032. VIK, Michal. Měření barevnosti a vzhledu: Barevné odchylky [online]. Liberec [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.ft.tul.cz/depart/ktc/sylaby/Kolorimetrie/vcoldif.pdf Vyhláška 76/2003 Sb., kterou se stanoví požadavky pro přírodní sladidla, med, cukrovinky, kakaový prášek a směsi kakaa s cukrem, čokoládu a čokoládové bonbony v aktuálním znění ZMEŠKAL, Oldřich, Michal ČEPPAN a Petr DZIK. Barevné prostory a správa barev. [online]. 2002 [cit. 2014-03-16]. Dostupné z: http://www.fch.vutbr.cz/lectures/imagesci/download/stud06_rozn02.p

49

8 SEZNAM OBRÁZKŮ

Obr. 1: Elektromagnetické spektrum Obr. 2: Druhy deformací Obr. 3: Schéma Michelsonova interferometru Obr. 4: Schematické znázornění prostoru L* a* b* Obr. 5: FT-NIR Antaris (USA) Obr. 6: Měření medu na integrační sféře Obr. 7: Spektrofotometr Konica Minolta (Japonsko) Obr. 8: Spektra medů získaná pomocí integrační sféry Obr. 9: Diskriminační kříž čistých medů (□) a falšovaných (∆) medů Obr. 10: Diskriminační kříž medů ověřeně falšovaných (□) a cukerných sirupů (∆) Obr. 11: Diskriminační kříž medů čistých (□) a cukerných sirupů (∆) Obr. 12: Rozdíl spekter mezi medem, falšovaným medem a cukerným sirupem Obr. 13: Diskriminační kříž medů zakoupených v tržní síti (□) a přímo u včelaře (∆) Obr. 14: Průběh funkce PRESS pro rotaci po inverzi Obr. 15: Porovnání barev medu a cukerného sirupu Obr. 16: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty L* (D65) Obr. 17: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty a* (D65) Obr. 18: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty b* (D65) Obr. 19: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty C* (D65) Obr. 20: Porovnání skupin medů a cukerných sirupů podle hodnoty h (D65)°

50

9 SEZNAM TABULEK

Tab. 1: Smyslové požadavky pro med Tab. 2: Fyzikální a chemické požadavky pro med Tab. 3: Rozdíl barev na základě celkové diference Tab. 4: Celkové získané data pro tvorbu kalibračních modelů pro med: Tab. 5: Validované hodnoty kalibračních modelů pro med: Tab. 6: Průměrné hodnoty parametrů L* a* b* pro skupiny medů a cukerných sirupů Tab. 7: Průměrné hodnoty parametrů L* C* h° pro skupiny medů a cukerných sirupů

51

10 PŘÍLOHY Příloha I. Seznam medů koupených v tržní síti Příloha II. Seznam medů koupených přímo i včelařů Příloha III. Výsledky získané měřením a rozdělené do skupin Příloha IV. Výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemických vlastností medů koupených v tržní síti Příloha V. Výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemických vlastností medů koupených přímo u včelařů

52

Příloha I. Seznam medů koupených v tržní síti

Označení

1-L-001

Země původ směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES

Typ

květový

Balení

Cena

DMT

(Kč)

500 g, 6/2014 650g,

2-A-002

ČR

květový

3-A-003

ČR

květový

4-A-002

ČR

květový lesní

směs medů ze zemí ES

květový

500 g,

a ze zemí mimo ES

smíšený

10.07.2015

květový,

250 g,

BIO

11.02.2016

směs medů ze zemí ES

květový,

250 g,

a ze zemí mimo ES

luční

25.06.2015

květový,

650 g,

smíšený

25.10.2015

5-A-003

6-A-004

7-A-003

8-A-002

9-K-005

10-K-005

11-K-005

12-K-006

13-K-006

14-K-007

ČR

ČR směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES země ES

květový

květový

květový

květový

květový medovicový

20.10.2015 500 g, 29.05.2015 650 g, 17.10.2015

250 g, 9/2014 250 g, 9/2014 250 g, 9/2014 250 g, 14.6.2016 1000 g, 27.6.2016 500 g, 2/2015

82,90

147,90

93,90

147,90

89,90

72,90

49,90

142,90

59,90

59,90

59,90

38,90

99,50

99,90

15-K-007

směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES

16-K-007

Turecko

17-K-008

ČR

18-K-005

19-T-009

20-T-009

21-T-003

22-T-009

23-T-009

24-T-010

směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES

květový medovicový

450 g 12/2014 500 g, 5/2014

květový,

250g,

lesní

10.07.2016

květový

125 g, 9/2014

směs medů ze zemí ES

květový,

250 g,

a ze zemí mimo ES

medovicový

17.06.2016

směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES ČR směs medů ze zemí ES a ze zemí mimo ES ČR

květový

květový

250 g, 21.06.2016 500 g, 17.04.2015

květový,

400 g,

medovicový

30.06.2015

pekařský

květový

900 g, 13.05.2016 400 g, 31.05.2015

129,00

99,90

49,90

39,90

31,90

26,90

85,90

129,90

69,90

125,90

Příloha II. Seznam medů koupených přímo i včelařů

25-M-011

ČR

lesní

26-M-011

ČR

lesní

27-M-011

ČR

květový

28-M-011

ČR

---

29-M-011

ČR

květový

30-M-011

ČR

květový

31-M-011

ČR

květový

32-M-011

ČR

lesní

33-M-011

ČR

květový

500g, do 2016 500g, plnění 6/2013 950g, 8/2015 500g, plnění 7/2013 500 g 7/2015 500g, 7/2015 500g, 7/2015 500g, 950g, 7/2014

---

---

100,-

---

58,-

63,-

58,68,---

Příloha III. Výsledky získané měřením a rozdělené do skupin 1. Medy velmi tmavé Vzorek 1 2 3 4 PRŮMĚR

označení PA 71 PA 73 PA 101 PA 105

L*(D65) 25,5250 20,7500 17,6400 12,8800 19,1988

a*(D65) 31,4150 41,0250 37,8050 34,8600 36,2763

b*(D65) 43,5750 35,5100 30,1650 21,9900 32,8100

C*(D65) 53,7200 54,2650 48,3650 41,2200 49,3925

h°(D65) 54,2100 40,8750 38,5800 32,2500 41,4788

2. Medy tmavé Vzorek 1 2 3 4 5 6 7 8 PRŮMĚR

označení L*(D65) a*(D65) b*(D65) C*(D65) h°(D65) PA 63 63,4400 26,6650 94,5450 98,2250 74,2500 PA 66 47,2900 35,1900 78,1800 85,7350 65,7650 PA 65 64,3500 26,9950 98,2950 101,9350 74,6450 PA 74 53,7500 29,5300 85,1700 90,1450 70,8800 203 56,7200 20,9250 74,6100 77,4900 74,3350 PA 91 51,6000 39,7900 87,1000 95,7600 65,4500 202 42,3250 5,6350 42,5400 42,9100 82,4500 26-M-011 64,1050 19,0900 81,5950 83,8000 76,8300 55,4475 25,4775 80,2544 84,5000 73,0756

3. Medy světlé Vzorek 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

označení PA 162 PA 90 PA 84 PA 75 PA 87 PA 89 PA 64 PA 86 PA 196 PA 67 PA 88 PA 93 201 1-L-001 3-A003

L*(D65) 80,2400 80,6450 80,8100 65,8000 66,7000 66,9950 67,8950 66,0900 69,1350 68,2700 68,3000 71,7000 72,8150 83,0200 89,1650

a*(D65) b*(D65) C*(D65) 7,2550 68,3250 68,7100 7,6450 72,4800 72,8850 7,3350 71,5450 71,9250 13,0600 73,0450 74,2050 21,5350 97,6300 99,9700 19,1100 80,4000 82,6400 23,4100 100,7000 103,3900 23,4600 93,4700 96,3750 21,4750 92,1050 94,5800 14,9050 74,3300 75,8100 21,2250 90,9400 93,3850 15,8800 80,8200 82,3650 13,3800 77,7600 78,9000 6,3600 72,1300 72,4100 -0,2200 49,1750 49,1750

h°(D65) 83,9400 83,9750 84,1500 79,8650 77,5600 76,6300 76,9100 75,9100 76,8750 78,6650 76,8650 78,8850 80,2350 84,9600 90,2550

16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 PRŮMĚR

5-A-003 7-A-003 9-K-005 10-K-005 11-K-005 14-K-006 16-K-007 17-K-008 18-L-005 19-T-009 21-T-003 23-T-009 25-M-011 2-A-002 4-A-002 6-A-004 8-A-002 15-K-007 22-T-010 24-T-010 27-M-011 28-M-011 29-M-011 30-M-011 31-M-011 32-M-011 33-M-011 A-001 PA 200 VLK 3P VLK +8P VLK 4P VLK 1P VLK +5P VLK +6P VLK +7P VLK 2P

76,7600 87,6250 83,4850 79,3700 77,3850 66,3100 69,0050 84,2750 81,7250 83,8200 88,9200 88,0200 82,0350 89,3500 79,1550 80,6550 80,3600 78,5100 74,4400 81,4900 84,3600 86,2450 73,8700 76,1650 86,2250 66,3100 78,3400 70,8300 80,1750 82,0350 79,5800 71,0400 83,2300 70,1850 70,2550 67,1900 74,3900 77,1288

11,2550 1,6600 5,8700 10,2100 12,9600 23,3250 21,6950 3,7900 7,7750 0,3750 0,2900 1,1650 3,4700 -0,5150 10,4400 7,6250 8,3650 12,1850 16,9550 9,1900 3,4350 -0,0450 17,0750 14,0850 1,3100 26,2600 4,1000 13,1550 7,3100 4,9900 7,5650 19,8200 3,8900 18,0600 18,0400 22,7050 13,6350 11,1402

76,3400 59,6300 70,4600 76,1050 73,4800 89,6500 91,0150 60,4900 71,8700 20,7750 54,8900 11,1700 48,6000 50,3650 82,6550 71,5350 73,6900 84,5500 92,5850 87,1500 64,8950 42,9900 89,4800 85,4500 49,4850 94,6800 66,0000 93,9000 68,2550 55,9950 66,0800 87,3650 48,9450 83,8850 83,8700 89,6250 78,4450 72,9078

77,1650 59,6600 70,7000 76,7850 74,6100 92,6300 93,5650 60,6100 72,2900 20,7800 54,8900 11,2300 48,7250 50,3650 83,3100 71,9350 74,1650 85,4250 94,1250 87,6350 64,9850 42,9900 91,0950 86,6050 49,5000 98,2550 66,1300 94,8150 68,6500 56,2200 66,5100 89,5900 49,0950 85,8050 85,7900 92,4600 79,6250 73,9509

81,6150 88,4050 85,2400 82,3600 80,0000 75,4200 76,5900 86,4150 83,8250 88,9700 89,6900 84,0650 85,9150 90,5850 82,8000 83,9150 83,5200 81,8000 79,6250 83,9800 86,9750 90,0550 79,1950 80,6400 88,4800 74,5000 86,4400 82,0250 83,8900 84,9050 83,4700 77,2150 85,4500 77,8550 77,8550 75,7850 80,1400 82,2171

4. Medy velmi světlé Vzorek 1 2 3 4 5 6 7 PRŮMĚR

označení PA 146 PA 195 PA 146 PA 195 12-K-006 13-K-006 20-T-009

L*(D65) 94,7400 96,9050 93,9200 95,5350 92,9000 93,0400 93,2200 94,3229

a*(D65) -2,1700 -1,4200 -2,2950 -2,1650 -2,2350 -2,0650 -2,1400 -2,0700

b*(D65) 21,6050 12,2050 30,8850 19,9500 24,8000 24,9550 24,7150 22,7307

C*(D65) 21,7150 12,2850 30,9750 20,0650 24,9000 25,0450 24,8100 22,8279

h°(D65) 95,7400 96,6450 94,2550 96,1900 95,1500 94,7350 94,9500 95,3807

5. Cukerné sirupy Vzorek 1 2 3 4 5 6 PRŮMĚR

označení AGAVE 12070025 C3 12070027 C3 12070030 C4 12070031 C4 12070004 C4

L*(D65) 85,7350 100,0150 99,4050 99,7800 100,0750 99,6050 97,4358

a*(D65) 3,1800 -0,2600 -1,4450 -0,8350 -0,3150 -0,3250 0,0000

b*(D65) C*(D65) h°(D65) 67,8300 67,9050 87,3150 1,0100 1,0450 104,6300 5,8900 6,0650 103,8000 3,0500 3,1650 105,2900 1,0500 1,0950 106,8500 1,2550 1,2950 104,4850 13,3475 13,4283 102,0617

Příloha IV. Výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemických vlastností medů koupených v tržní síti

číslo vzorku 1-L-001

počet obsah pylových vodivost vody zrn mS.m-1 % -1 (PZ . g ) 5897 19 37,4

deklarace dle etikety

závěr

květový, ES a mimo ES

odpovídá deklaraci neodpovídá - květový med odpovídá deklaraci neodpovídá - květový med neodpovídá - květový med odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci

2-A-002

5174

16,8

14,64

květový, lesní, ČR

3-A-003

4407

17,8

20,55

květový, ČR

4-A-002

5141

17,3

43,95

květový, lesní, ČR

5-A-003

8081

18,8

51,06

6-A-004 7-A-003 8-A-002

8131 6270 3535

19,2 18,5 15,3

22,81 30,11 29,23

9-K-005

14674

17,6

34,25

10-K-005 11-K-005 12-K-006

5442 4351 3400

18,6 18,5 17,2

34,44 2115 17,07

lesní, květový, smíšený, ES a mimo ES květový, BIO, ČR květový, ES a mimo ES květový, smíšený květový ze středomořských rostlin, ES a mimo ES květový, ES a mimo ES květový, ES a mimo ES květový, ES a mimo ES

13-K-006

3336

17,2

17,42

květový, ES a mimo ES

14-K-007

6648

16,4

140,31

15-K-007

2345

15,4

32,18

16-K-007

3721

17,2

107,7

medovicový, Toskánsko květový, Kuba, Bulharsko, Itálie a Rumunsko medovicový, Turecko

17-K008

12161

18

28,49

květový, lesní ČR

18-K005

26153

18

39,21

19-T-009

2641

16,8

44,63

20-T-009 21-T-003

2992 2309

17,2 1902

17,34 32,08

22-T-009

2224

15,2

72,1

23-T-009 24-T-010

149 1456

16,8 16,5

17,43 40,27

květový, ES a mimo ES květový, lesní, medovicový, ES a mimo ES květový, ES a mimo ES květový, ES a mimo ES květovolesní, květový, medovicový, ČR pekařský, ES a mimo ES květový ČR

odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci podezřelý z porušení, jinak odpovídá odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci odpovídá deklaraci neodpovídá - květový med mimo ČR odpovídá deklaraci falšovaný podezřelý z falšování odpovídá deklaraci porušení vyhláškyneoznačen typ nejedná se o med odpovídá deklaraci

Příloha V. Výsledky mikroskopické analýzy a fyzikálně chemických vlastností medů koupených přímo u včelařů

25-M-011

počet pylových zrn (PZ . g-1) 749

26-M-011

číslo vzorku

obsah vodivost vody deklarace dle etikety mS.m-1 % 16,4

74,75

1655

16,4

103,24

27-M-011

2649

15,9

58,05

28-M-011

9763

17,9

28,65

29-M-011

3023

16

93,41

30-M-011

1513

16

108,53

31-M-011 32-M-011 33-M-011

13166 2438 8982

16,8 15,9 16,4

17,16 110,23 26,49

lesní, ČR

závěr

podezřelý z porušení nedostaečně označenlesní, ČR medovicový květový, lipový, ČR odpovídá deklaraci řepka, ovocné nedostatečně označenstromy,ČR květový nedostatečně označenkvětový, ČR medovicový neodpovídákvětový, lipový, ČR medovicový květový, ČR odpovídá deklaraci lesní, medovicový, ČR odpovídá deklaraci květový, lipový, ČR klamavě označený