FUZZY LOGIC IN THE SPATIAL AND TEMPORAL DISTRIBUTION IN THE QUALITY OF THE BEVERAGE IN CONILON COFFEE

Authors

  • Abel Souza da Fonseca Mepes Escola Família Agrícola de Ibitirama - Comunidade São Jose do Caparaó
  • Julião Soares de Souza Lima Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
  • Samuel de Assis Silva Universidade Federal do Espírito Santo - UFES
  • Maria Christina Junger Delôgo Dardengo Instituto Federal do Espírito Santo - Campus Alegre
  • Alexandre Candido Xavier

DOI:

https://doi.org/10.25186/cs.v14i2.1563

Keywords:

Quality coffee, Sensory analysis, Cup-tasting, Coffea Canephora

Abstract

The objective in this study was to evaluate the spatial and temporal variability of the beverage quality by applying the fuzzy classification in the final global sensory analysis, for Coffea canephora Pierre ex A. Froehner, in two consecutive harvests. The studied variables were: fragrance (aroma), flavor, bitterness (sweetness), set, balance, cleaning, aftertaste, mouth feel, uniformity, salinity (acidity) and drink (global note). To the average overall scores of the drinks obtained on the cup-tasting at 80.0 points of a sampling, the mesh has applied the function of association of the fuzzy classification linear model to determine the degree of pertinence. The data were analyzed by the descriptive statistics and then by geostatistics to verify the existence and quantify the degree of spatial dependence of the variables. In the interval classified as “very good coffee” is found in the global average grade, in the two harvests. The methodology fuzzy applied in the global beverage note of the coffee conilon seminal made it possible to determine their spatial variability in the same distribution pattern in the two harvests, close ranges, and adjustments to the spherical model, which was confirmed by the spatial correlation of 61.6% among the fuzzy maps for the global score

Author Biographies

Abel Souza da Fonseca, Mepes Escola Família Agrícola de Ibitirama - Comunidade São Jose do Caparaó

Técnico em Agropecuária formado Escola Agrotécnica Federal de ALegre. Agronomo formado na Universidade Federal do Espírito Santo. Atualmente, professor voluntário e mestrando na mesma Universidade.

Alexandre Candido Xavier

Universidade Federal do Espírito Santo - UFES

References

ALVES, B. H. P. (2012). Análise Química do Aroma e da Bebida de Cafés de Minas Gerais e Espírito Santo em Diferentes Graus de torra.Tese. Universidade Federal de Uberlândia, 2012. 162f.

ANGÉLICO, C. L. et al. Diferentes estádios de maturação e tempos de ensacamento sobre a qualidade do café. Coffee science, v.6, n.1, p. 8-19, 2011.

CAMBARDELLA, C. A. et al. Fiel-Scale Variability of soil properties in Central Iowa Soils. Soil Science Society of America Journal., v. 58, p. 1501–1511, 1994

CAVALCANTI, M. T.; et al.. Aplicação da lógica fuzzy na análise sensorial de pão de forma enriquecido de pão de forma enriquecidos. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 17, n. 2, p. 208–215, 2013.

CETCAF - CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO DO CAFÉ. Estudo de qualidade dos diferentes tipos de café conilon produzidos no ES. 2012. Disponível em: <http://www.cetcaf.com.br/padrao%20bebida%20conilon/projeto%20padraobebidaco nilon.htm>. Acces on: 25 oct. 2017.

CHALFOUN, S. M. et al. Sensorial characteristics of coffee (Coffea arabica L.) VARIETIES IN THE ALTO PARANAÍBA REGION. Coffee Science, v. 8, n. 1, p. 43–52, 2013.

COFFEE QUALITY INSTITUTE (CQI). Fine Robusta Coffee Standards and Protocols. Available in: Acces on: 20 nov. 2017.

CORTEZ, J. G. Padrões de bebida para café conilon. In: SIMPÓSIO ESTADUAL DE CAFÉ, 6., 2004, Vitória, ES. Anais... Vitória, ES: 2004.

DRUMOND NETO, A. P. (2017) Qualidade física e sensorial de grãos de Coffea canephora Pierre Ex. Froehner de diferentes ambientes. Tese. Universidade Federal do Espirito Santo, 2017. 77f.

EL HALAL, S. L. M. Composição, processamento e qualidade do café. 2008. 46f. Trabalho acadêmico - Universidade Federal de Pelotas, Pelotas. EMBRAPA. Histórico. 2009. Disponível em: <http://www22.sede.embrapa.br/cafe/unidade/historico.htm>. Acess on: 25 oct. 2017.

EQUIPE CONILON BRASIL. Novo protocolo de degustação de robustas é testado: Cafés capixabas obtiveram resultados animadores. Revista Conilon Brasil. Vitória, ES. v.8, p10-11. 2011.

FERRÃO, R. G. et al. Café conilon. Vitória, ES: Incaper, 702p. 2007

FERREIRA, W. P. M. et al..Effects of the Orientation of the Mountainside, Altitude and Varieties on the Quality of the Coffee Beverage from the “Matas de Minas” Region, Brazilian Southeast. American Journal of Plant Sciences, v.7, p. 1291-1303. 2016

FONSECA, A. S.; JESUS, M. L.; LIMA, J.S.S. Lógica fuzzy na análise espacial dos teores de K e S no tecido foliar do mamoeiro. Revista Univap, v. 22, n. 40, p. 730, 2016.

FONSECA, A. S. et al. Spatial variability of the productivity and the nutritional condition of coffee canephora. Coffee Sicence, v.10, p.420-428, 2015

GALOTE, J. K. B. et al. Índices de qualidade e bebida dos frutos do conilon robusta tropical por via seca. Enciclopédia Biosfera, v. 9, n. 17, p. 1647–1653, 2013.

GEROMEL, C. et al. Biochemical and genomic analysis of sucrose metabolism during coffee (Coffea arabica) fruit development. Journal of Experimental Botany, 2006. v. 57, n. 12, p. 3243–3258.

GHAEMI, M. et al. Spatio-temporal soil quality assessment under crop rotation irrigated with treated urban wastewater using fuzzy modelling. International Agrophysics, v. 28, n. 3, p. 291–302, 2014.

ICO, I. C. O. Protocolo para Degustação de Robusta Fino. Uganda, África: [s.n.], 2010.

JESUS, M. L. et al. Lógica fuzzy na análise espacial dos teores de boro e manganês no tecido foliar do cafeeiro conilon. Revista Univap, v. 22, n. 40, p. 240, 2016.

KIM, M; INAKAZU, T; KOIZUMI, A; KOO, J; Statistical approach for corrosion prediction under fuzzy soil environment. Environmental Engineering Research, v. 18, n. 1, p. 37–43, 2013.

KÖPPEN, W.; GEIGER, R. Klimate der Erde. Gotha: Verlag Justus Perthes. 1928. Wall-map 150cmx200cm.

ANZILLOTTI, R. S.; LANZILLOTTI, H. S. Análise sensorial sob o enfoque da decisão fuzzy. Revista de Nutrição, v.12, p.145- 157, 1999.

LAZIM M. A.; SURIANI, M. Sensory evaluation of the selected coffee products using fuzzy approach. World Academy of Science, Engineering and Technoly International Journal of Mathematical and Computational Sciences, v. 50, n.2. p.133–136, 2009.

LIMA, J. S. S. et al. Fuzzy Classification in the Determination of Input Application Zones. Revista Brasileira de Ciência do Solo, v.40, p.1-15, 2016.

LIMA, J. S. S. at a.l. Variabilidade espacial da textura de um Argissolo Vermelho Amarelo sob cultivo de pastagem e vegetação nativa. Ciência Rural, v. 399399, p. 2634–2637, 2009.

LIMA, J. S. et al. Fuzzy logic and geostatistics in studying the fertility of soil cultivated with the rubber tree. Revista Ciência Agronômica, v. 49, n. 2, p. 228-238, 2018.

MORAIS, SAL. et al.Análise química de café arábica (coffea arabica l.) e grãos pretos, verdes e ardidos (pva) submetidos a diferentes graus de torração. Coffee Science, vol: 2 (2) pp: 97-11, 2007.

NOBRE, G. W. et al. Composição química de frutos imaturos de café arábica (Coffea arabica L.) processados por via seca e via úmida. Coffee Science, 6(2), 107-113, 2011.

PREZOTTI, L. C. et al. (ed.). Manual de recomendações de calagem e adubação para o Estado do Espírito Santo – 5ª Aproximação. Vitória, ES. SEEA/INCAPER/CEDAGRO. 305p, 2007.

RIBEIRO, B. B. et al. Avaliação química e sensorial de blends de Coffea canephora Pierre e Coffea arabica L. Coffee Science, Lavras, v. 9, n. 2, p. 178-186, 2014.

SCHIANO, A.N. HARWOOD, W.S. DRAKE, M.A. A. 100-Year Review: Sensory analysis of Milk. Journal of Dairy Science, v. 100, n.12, p. 9966-9986, 2017.

SCHMIDT, C. A. P.; MIGLIORANZA, E. Análise sensorial e o café: uma revisão. Revista Científica Inovação e Tecnologia, v. 01, n.02. p. 16-24. 2010.

SCHOLZ, M. B. S.; et al. Características físico-químicas de grãos verdes e torrados de cultivares de café (Coffea arabica L.) do IAPAR. Coffee science, 6(3); 245-255, 2011.

SENTÜRK, S. Construction of fuzzy c control charts based on fuzzy rule method. Anadolu University Journal of Science and Technology, v.18, n.3, p. 563 – 572, 2017.

SILVA, S. A. et al. Mapping the potential beverage quality of coffee produced in the Zona da Mata , Minas Gerais , Brazil. Journal of the Science of Food and Agriculture, v. 96, p. 3098–3108, 2015.

SILVA, S. A; LIMA, J. S. S. Lógica fuzzy no mapeamento de variáveis indicadoras de fertilidade do solo. IDESIA, v. 27, n. 3, p. 41- 46, 2009.

SILVEIRA, A. S. et al. Sensory analysis of specialty coffee from different environmental conditions in the region of Matas de Minas, Minas Gerais, Brazil. Revista Ceres, 63(4), 436-443. 2016.

SOUZA, G. S. et al.. Aplicação de lógica fuzzy e geoestatística na análise da fertilidade de um solo sob pastagem. Revista Ciência Agronômica, v. 40, n. 3, p. 323-330, 2009.

UCDA - Uganda Cofee Development Authority. Protocolos para degustação do Robusta, Junho de 2010. Disponivel em: <http://www.ico.org/documents/pscb-123-p-robusta.pdf>. Acesso em 01 jan. 2017.

WANG, Q. et al. Soil depth spatial prediction by fuzzy soil-landscape model. J Soils Sediments, v.18, p.1041-1051, 2018.

XAVIER, A. C.; KING, C. W.; SCANLON, B. R. Daily gridded meteorological variables in Brazil (1980-2013), International Journal of Climatology, v.36, n.6, 2644–2659, 2016.

Published

2019-06-28

How to Cite

DA FONSECA, A. S.; DE SOUZA LIMA, J. S.; SILVA, S. DE A.; DELÔGO DARDENGO, M. C. J.; XAVIER, A. C. FUZZY LOGIC IN THE SPATIAL AND TEMPORAL DISTRIBUTION IN THE QUALITY OF THE BEVERAGE IN CONILON COFFEE. Coffee Science - ISSN 1984-3909, v. 14, n. 2, p. 163 - 172, 28 Jun. 2019.

Issue

Section

Articles