Abstract:
La mora (Rubus ulmufolius) es una fruta de la familia Rosaceae, que se caracteriza por ser altamente perecedera. Es un producto muy sensible y con una corta vida de anaquel debido a su estructura frágil, rápido metabolismo y su alta incidencia de enfermedades. Con el objetivo de determinar el efecto de la combinación de factores externos en la vida útil de las moras, se creó un modelo experimental factorial de tres factores: temperatura, humedad relativa y daño mecánico, con dos niveles para cada factor. Con este modelo, se hicieron 8 corridas experimentales que combinaban los diferentes niveles de cada factor para determinar su efecto en la vida útil de la mora. Por medio de análisis de varianza se logró determinar que no todos los factores y sus combinaciones eran significativos y en base a ellos crear modelos predictivos de cada una de las características de calidad estudiadas: pH, acidez, grados brix (sólidos solubles), textura, reversión del color, pérdida de peso y decaimiento. Para la mayoría de los parámetros de calidad, la temperatura fue el factor con mayor significancia, seguido de la humedad relativa, la cual tuvo un mayor impacto en la pérdida de peso y, por último, el daño mecánico.
Se realizó, además, un análisis de vida útil sensorial por medio de encuestas virtuales para determinar hasta qué punto en el almacenamiento se tiene un 50% de probabilidad de rechazo de las cajas de mora. Con el apoyo del programa estadístico R studio, se corrió un código específico para realizar el análisis de Weibull y se determinó que, a temperatura ambiente, la mora tiene un tiempo de vida útil de dos días y en refrigeración, esta puede llegar hasta once días. El conocer estos datos y ampliar la investigación sobre el tema es una gran oportunidad para países como Guatemala por su alto potencial de cosecha y exportación de mora hacia Estados Unidos y países europeos. Se recomienda continuar con la investigación de modelos predictivos no solo en mora, sino en diferentes frutas y vegetales para poder ir poco a poco contribuyendo con la reducción de pérdidas postcosecha.
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