Résumé Abstract Resumen

Résumé
Cette étude a permis d’identifier certains facteurs
de situation et d’intervention qui devraient être
considérés dans la définition des terroirs pour le cas
du café en raison de leurs effets sur la qualité.
A travers une enquête, menée sur 52 parcelles
du Honduras, nous avons déterminé que la qualité
des boissons est spécialement liée à l’altitude,
la pluviométrie, l’acidité du sol, l’ombrage,
la productivité et la granulométrie. La qualité
de la torréfaction est à contrôler car elle agit
sur le corps et l’amertume des boissons.
Elle est liée à la nature chimique
et à la granulométrie des cafés.
Abstract
This study enabled the identification
of certain location and intervention factors
that should be taken into account when
defining terroirs in the case of coffee, due to their
effects on quality. A survey of 52 plots in Honduras
showed that beverage quality was particularly
linked to height above sea level, rainfall, soil acidity,
shading, productivity and bean size. Roasting
quality has to be controlled, since it affects beverage
body and bitterness. It is linked to both coffee
chemical composition and bean size.
Resumen
Este estudio permitió identificar algunos factores
de situación y de intervención que deberían
de considerarse en la definición de los terruños
para el caso del café debido a sus efectos sobre
la calidad. A través de una encuesta, llevada a cabo
sobre 52 parcelas de Honduras, se determinó
que la calidad de las bebidas está especialmente
relacionada con el altitud, la pluviometría,
el acidez del suelo, la sombra, la productividad
y la granulometría. La calidad del tueste es un factor
que hay que controlar ya que ésta influye sobre
el cuerpo y la amargura de las bebidas. Este factor
está relacionado con la naturaleza química
y la granulometría de los cafés.
QUALITÉ
Vers une identification
de cafés-terroir
au Honduras
Avelino J.1, Perriot J.J.2, Guyot B.2, Pineda C.3, Decazy F.4, Cilas C.2
1
Iica/Promecafe, apartado postal 55, 2200 Coronado, San José, Costa Rica
2
Cirad-cp, TA 80 / PS3, 34398 Montpellier Cedex 5, France
3
L
a hausse de la production mondiale
de café et la consommation stagnante contribuent à maintenir les
prix à des niveaux excessivement
faibles. Dans ce marché saturé et difficile,
l’avenir du café centraméricain réside dans
son aptitude à se démarquer des autres
cafés du monde par un produit dont la qualité et la typicité seront reconnues. L’identification de cafés-terroir constitue donc un
axe de recherche d’importance majeure
pour la caféiculture centraméricaine.
La notion de terroir a évolué au cours de
ces dernières années. On empruntera à
J. Salette et al. (1998) les définitions qui
suivent. La définition classique du terroir
est basée sur une description du milieu physique. « Un terroir est un agro-écosystème
caractérisé, doté d’une capacité à donner
des produits particuliers auxquels il confère
une originalité, un caractère propre ». Dans
le cas du café, c’est cette définition qui est
certainement la plus utilisée. Ce sont les
cafés « d’origine » que l’on trouve dans les
grandes surfaces. Le milieu physique n’est
cependant pas le seul élément à prendre en
compte dans la définition du terroir.
L’action de l’homme en est un autre élément clé, car elle peut conduire à une valorisation plus ou moins réussie des potentialités du milieu physique et donc à des
produits de qualités variées pour un même
agro-écosystème. C’est la raison pour
Ihcafe, apartado postal 3147, Tegucigalpa, Honduras
La nature multifactorielle du terroir et
l’existence d’interactions entre les facteurs
influençant la qualité expliquent l’utilité
d’une approche globale pour l’étude des terroirs. L’enquête permet une telle approche.
Celle menée au Honduras au cours de la
saison 1997-1998 a permis de caractériser
52 parcelles quant à leurs attributs physiques tels que le climat ou le sol, leurs
attributs phytotechniques et leurs caractéristiques de production. Les cafés produits
ont aussi été caractérisés quant à leur
constitution chimique et leurs propriétés
organoleptiques.
Les parcelles échantillonnées proviennent des régions de Santa Bárbara, du lac
de Yojoa, de Comayagua, de Marcala,
d’Olancho et d’El Paraíso (carte). L’unité
enquêtée est une parcelle compacte d’environ 170 caféiers parmi lesquels cinq plants
ont été identifiés. Ces plants ont été utilisés
pour des observations sur des paramètres
agronomiques.
Pour caractériser le climat, nous avons
mesuré la pluviométrie annuelle. Pour ce
faire, 25 pluviomètres ont été installés sur
les parcelles en étude. Les relevés de certains pluviomètres ont permis de caractériser plusieurs parcelles à la fois en raison de
leur proximité géographique. L’altitude et
la latitude qui conditionnent les températures ont aussi été relevées.
Pour chaque parcelle, un échantillon
composite de sol (10 sous-échantillons) a
été prélevé à proximité des cinq plants marqués. Le sol a fait l’objet d’une analyse de
sa texture (pourcentages de sables et
d’argiles) et de certaines caractéristiques
chimiques (pH, pourcentage de matière
Mai 2002
Plantations, recherche, développement
laquelle on considère aujourd’hui qu’un terroir est plus qu’une simple région de production. « Un terroir est un système d’interactions complexes entre un ensemble
d’actions et de techniques conduites par
des hommes, une production agricole et un
milieu physique à valoriser par un produit
auquel il confère une originalité particulière.»
Dans le cas du café, les facteurs qui ont
une influence sur la qualité sont encore mal
connus. Les facteurs les plus souvent cités
sont l’altitude, la qualité de la récolte et les
traitements de postrécolte (Barel et
Jacquet, 1994). Parmi les facteurs d’intervention avant récolte, les variétés cultivées
(Carvalho et al., 1990 ; Guyot et al., 1996 ;
Moschetto et al., 1996) et l’ombrage (Guyot
et al., 1996 ; Fernández et Muschler, 1999)
sont les principaux facteurs dont les effets
sur la qualité sont avérés. Cet article présente les résultats d’une étude exploratoire
menée au Honduras qui a permis d’identifier d’autres facteurs importants.
Une approche globale
7
8
QUALITÉ
Carte. Localisation des parcelles échantillonnées (carrés) et leur nombre par région
(entre parenthèses). / Location of sampled plots (squares) and their number per region
(in brackets).
organique, teneurs en calcium, magnésium
et aluminium).
L’itinéraire technique a été documenté
auprès du producteur pour ce qui est de la
variété plantée, du nombre de fertilisations
et du nombre de pulvérisations de fongicides et d’insecticides. L’enquête ne
concerne que des parcelles plantées de
variétés à port nain, Catuaï ou type Caturra
(Caturra, Pacas, Villasarchi). Le degré
d’ombrage a été évalué à l’aide d’un densiomètre sphérique (Lemmon, 1957). Cet
appareil est constitué d’un miroir concave
et quadrillé qui, orienté vers le haut, réfléchit le feuillage des arbres d’ombrage. Le
quadrillage permet d’estimer la part de surface occupée par leur frondaison. Cette
donnée a été déterminée au pied des cinq
caféiers marqués à deux reprises dans
l’année, au début de la saison des pluies et
pendant la récolte. Pour les analyses, la
moyenne de ces deux valeurs a été utilisée.
Le nombre de nœuds fructifères des cinq
caféiers marqués a été relevé. C’est, en
effet, un bon indicateur de la production
(Upreti et al., 1992). Le nombre de fruits
rapportés à la masse foliaire, la charge fruitière, a aussi été évalué par un comptage du
nombre de fruits et de feuilles jeunes sur un
échantillon de trois branches par caféier
marqué. La hauteur des plants a également
été mesurée.
Sur chaque parcelle en étude, 45 kg de
cerises fraîches, sans défaut, ont été prélevés au moment du pic de récolte. Les
récoltes ont été réalisées sur les cinq
caféiers marqués, puis sur des caféiers
proches des caféiers marqués, jusqu’à obtenir les 45 kg de café cerise. La manipulation
Recherche et caféiculture
des échantillons a été standardisée. Le
dépulpage a eu lieu sur place, immédiatement après la cueillette. La fermentation a
été réalisée dans des sacs de polypropylène.
L’échantillon a été lavé dès que la durée de
fermentation a été jugée suffisante (entre
24 et 48 heures suivant les cas). Le café a
été mis à sécher sur des sacs de polypropylène propres, en patio, en évitant des températures excessives.
Pour chaque échantillon de café, un souséchantillon de 500 grains a été calibré à
l’aide de neuf tamis d’ouvertures croissantes, de l’ouverture 12 à l’ouverture 20
(en 64e de pouce). Ce calibrage a permis de
calculer la granulométrie moyenne de
chaque échantillon.
Les teneurs en matières grasses, saccharose, caféine, trigonelline et acides chlorogéniques ont été déterminées sur café vert
par spectrométrie dans le proche infrarouge par réflectance et comparaison à des
courbes d’étalonnage établies pour chaque
constituant (Feria, 1992 ; Guyot et al.,
1993). Le saccharose est un constituant du
café particulièrement important puisque
c’est un précurseur de l’arôme (Shibamoto,
1992 ; Silwar et Lullman, 1993).
Un indicateur de la qualité de la torréfaction, la luminance, a été mesuré. La luminance est l’intensité de la réflexion de la
lumière qui est fonction de la couleur du
grain torréfié. Un grain sous-torréfié, de
couleur claire, aura une forte luminance
alors qu’un grain surtorréfié, de couleur
sombre, aura une faible luminance. Les
échantillons sous-torréfiés (luminance
supérieure à 28 nits) ou surtorréfiés (luminance inférieure à 24 nits) ont été exclus
des principales analyses statistiques. La
qualité à la tasse des échantillons de café a
été évaluée par six juges à travers sept critères sensoriels : l’arôme, le corps, l’acidité,
l’amertume, l’astringence, le goût dit « vert »
et la préférence. Ce dernier critère est une
note de jugement d’ensemble au regard des
critères précédents. Les notations sont
basées sur une échelle de 0 à 5, où une note
de 0 correspond à une absence totale et une
note de 5 à une présence totale du critère
dans le café. Le goût « vert » est considéré
comme un défaut. Dans les analyses, on
s’intéressera uniquement à la note
moyenne des différents critères attribuée
par l’ensemble des juges aux différents
échantillons.
Les analyses chimiques, la torréfaction et
les tests organoleptiques ont été réalisés
dans les laboratoires du Cirad.
La démarche analytique
L’enquête est une méthode descriptive par
essence. Il n’est donc pas souhaitable d’étudier un facteur seul, isolé de son contexte.
C’est pourquoi nous avons choisi une
méthode analytique qui permet d’examiner
conjointement l’ensemble des facteurs évalués dans l’enquête. C’est aussi un moyen
de ne pas omettre d’éventuelles interactions entre les facteurs étudiés.
L’analyse des données se décompose en
deux étapes principales. La première étape,
qui consiste à créer des typologies de climats, de sols, d’itinéraires techniques, de
caractéristiques de production (granulométrie incluse) et de cafés, s‘est déroulée en
trois phases. Dans la première, les variables
mesurées sont de nature hétérogène, quantitatives pour certaines et qualitatives pour
d’autres. Les variables quantitatives ont été
transformées en variables qualitatives pour
permettre une analyse conjointe de l’information. Puis, des analyses de correspondances multiples (Acm) ont été réalisées
pour chaque catégorie de variables
(deuxième phase). Ces analyses ont abouti
à la création d’axes indépendants entre eux
sur lesquels les individus sont représentés.
Dans la troisième phase, les coordonnées
des individus sur les trois premiers axes des
Acm, ceux qui regroupent l’information la
plus consistante, ont été utilisées dans une
analyse de classification ascendante hiérarchique (Cah) (distance euclidienne,
moment d’ordre 2 comme critère d’agrégation) qui a conduit à la création des typologies. Dans une seconde étape, ces typologies ont été confrontées dans une analyse
factorielle des correspondances simples à
QUALITÉ
partir d’un tableau de contingences où les
types de qualités sont en colonne et les
autres typologies en ligne.
La qualité de la
torréfaction :
un facteur à contrôler
Malgré la standardisation du procédé de
torréfaction, il s’avère que la qualité de la
torréfaction obtenue est très variable. La
figure 1 montre la distribution de la luminance sur les 52 échantillons torréfiés.
Deux échantillons sont nettement sous-torréfiés alors que quatre autres sont surtorréfiés.
Les résultats montrent aussi qu’il est primordial d’homogénéiser au maximum la
qualité de la torréfaction car elle joue sur
certaines caractéristiques organoleptiques
des boissons : le corps et l’amertume dépendent significativement de la luminance
(tableau 1). Il s’ensuit que l’étude des facteurs qui déterminent le corps et l’amertume, hors torréfaction, devrait être faite à
luminance constante.
La luminance est liée aux caractéristiques chimiques et granulométriques des
cafés. La démarche analytique qui a permis
de le montrer est similaire à celle décrite
dans le paragraphe précédent mais appliquée au cas de variables quantitatives : une
analyse en composantes principales (Acp)
sur les caractéristiques chimiques et granulométriques, puis une Cah sur les coordonnées des individus sur les axes 3 et 4 de
l’Acp (la luminance, en variable supplémentaire, y était mieux représentée). Trois
groupes de cafés ont été ainsi formés
(tableau 2). Il s’avère que la luminance du
groupe 3 est significativement inférieure à
celle des autres groupes. Or, le groupe 3
Figure 1. Distribution de la luminance (52 échantillons torréfiés de façon standard). / Luminance
distribution (52 samples roasted in a uniform way).
Tableau 1. Coefficients de corrélation linéaire entre la luminance et les critères
organoleptiques (52 échantillons torréfiés). / Table 1. Linear correlation
coefficients between luminance and organoleptic criteria (52 roasted samples).
Critères organoleptiques (valeurs entre 0 et 5)
Organoleptic criteria (values between 0 and 5)
Luminance (nits)
Luminance (nits
Arôme / Aroma
Corps / Body
Acidité / Acidity
Amertume / Bitterness
Astringence / Astringency
Goût vert / Grassy taste
Préférence / Preference
0,02
- 0,56 **
0,25
- 0,42 **
- 0,15
0,03
0,00
** liaison significative à p < 0,01 / link significant at p < 0.0
présente une faible granulométrie, de
moindres teneurs en saccharose et des
teneurs en matières grasses plus élevées.
Cette dernière relation pourrait s’expliquer
par une modification de la torréfaction
suite à la libération dans les tissus de
grandes quantités de matières grasses.
Wilson et ses collaborateurs (1998)
ont en effet montré que les parois cellulaires des grains devenaient perméables
aux matières grasses pendant la torréfaction.
L’élimination des six échantillons mal
torréfiés et les méthodes statistiques choisies permettent de minimiser les effets
indésirables d’une qualité inégale de la tor-
Tableau 2. Description des divers groupes chimie-granulométrie obtenus par classification ascendante hiérarchique (moyennes) .
Description of the various chemistry-bean size groups obtained by cluster analysis (means).
Chimie et
Matières grasses
granulométrie
(% poids sec)
Chemistry
Fat
and bean size (% dry weight)
CG 1
CG 2
CG 3
Ensemble
Overall
F
Saccharose
(% poids sec)
Sucrose
(% dry weight)
Caféine
(% poids sec)
Caffeine
(% dry weight)
Trigonelline
(% poids sec)
Trigonellin
(% dry weight)
LuminanceNU
(nits)
n
6,8 a
6,5 b
6,5 b
26,4 a
26,1a
24,9 b
18
17
17
6,5
12,7 **
25,8
5,9 **
52
Acides
Granulométrie
Chlorogéniques
(mm)
(% poids sec)
Bean size
Chlorogenic acids
(mm)
(% dry weight)
14,1 b
13,5 c
14,8 a
7,8 a
7,8 a
7,5 b
1,43 a
1,26 b
1,29 b
0,94
0,94
0,96
7,4
7,3
7,4
14,1
9,6 **
7,7
4,3 *
1,30
14,4 **
0,95
1,0 NS
7,4
1,4 NS
* significatif à p < 0,05 ; ** significatif à p < 0,01 ; NS : non significatif ; n : nombre de parcelles ; NU : variable non utilisée dans l’analyse de classification ascendante hiérarchique. / * significant
at p < 0.05; ** significant at p < 0.01; NS: not significant; n: number of plots; NU: variable not used in the cluster analysis.
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same
letter are not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Mai 2002
Plantations, recherche, développement
9
10
QUALITÉ
réfaction. En effet, il n’y a pas de différence
significative de luminance entre les différents types de cafés obtenus par Cah sur les
critères sensoriels (tableau 3).
Les typologies obtenues
Les tableaux 3, 4, 5, 6 et 7 décrivent les différents types de cafés, de climats, de sols,
de caractéristiques de production, d’itinéraires techniques, et la contribution des
variables initiales dans ces typologies. La
contribution des variables a été testée par
une analyse de variance pour les variables
quantitatives et un test du χ2 pour les
variables qualitatives. Dans ce dernier cas,
la validité du test dépend de la taille des
effectifs attendus. Gibbons (1976) considère qu’au maximum 20 % des effectifs
théoriques peuvent être inférieurs à cinq
(parcelles dans ce cas). Dans les cas où les
tests sont possibles, les variables initiales
contribuent toutes significativement à la
construction des typologies. Dans les autres
cas, les valeurs du χ2 élevées témoignent
d’une forte liaison entre les variables et les
typologies.
Des effets locaux
importants
La figure 2 est la représentation graphique
des typologies sur les deux premiers axes de
l’analyse factorielle des correspondances
simples. Ces deux premières composantes
regroupent 84 % de l’information. Seuls les
groupes dont la représentation est bonne
(supérieure à 50 % sur les deux axes) sont
portés sur la figure. Les différents groupes
de climats, de sols, d’itinéraires techniques,
de caractéristiques de production sont
d’autant plus liés aux divers types de cafés
qu’ils sont proches sur la représentation
graphique. C’est ainsi qu’on peut dire que
Q1 est plutôt associé à C4, S3, I4, P2, que
Q2 est associé à C1, C3, S4, I2, P1 et Q4 à
C2, S2, I1, P3. La figure 3 est la représentation graphique des mêmes typologies sur les
axes 1 et 3 de l’analyse factorielle des correspondances simples. Ces composantes
regroupent 75 % de l’information. Comme
dans le cas précédent, seuls les groupes
dont la représentation est supérieure à 50 %
sur les deux axes sont portés sur la figure.
On observe que Q1 est plutôt associé à C1,
S1, P2, que Q3 est associé à C3, S3, I2, P1,
P4 et Q4 à C2, S2, I1, P3.
On peut donc expliquer les propriétés
organoleptiques des cafés non seulement
par les effets régionaux du climat et du sol
mais aussi par les effets locaux de l’itinéraire technique et des caractéristiques de
production. Cela confirme l’importance des
facteurs d’intervention avant récolte et de
la production sur la qualité des cafés et la
nécessité de les considérer dans la définition des terroirs.
Les principaux facteurs
avant récolte
déterminant
les propriétés
organoleptiques
des cafés
Les relations observées sur les figures 2 et
3 peuvent être détaillées pour deux types
de cafés, Q1 et Q4. Q1 regroupe les cafés
les moins appréciés par notre jury, avec
une note de préférence de 2,4 et Q4 correspond, au contraire, aux boissons les plus
appréciées avec une note de 3,4 (tableau 3).
Q1 est constitué de boissons peu aromatiques et déséquilibrées. Les notes d’amertume, de corps et d’astringence sont en
effet très supérieures à la note d’acidité.
Le goût vert est très prononcé (tableau 3).
A l’inverse, Q4 est constitué de boissons
plus aromatiques et équilibrées. La note
d’acidité est équivalente aux notes de
corps et d’amertume. Les boissons de Q4
ne présentent pas de goût vert (tableau 3).
Il est important de préciser que la préférence n’a de réelle valeur que par rapport
au jury de dégustation considéré. Un jury
d’une autre origine aux goûts, traditions et
éducation différents aurait pu attribuer
d’autres notes de préférence pour ces
mêmes cafés.
Figure 2. Analyse factorielle
des correspondances (axes 1 et 2).
Pour la signification des symboles se référer aux
tableaux 3, 4, 5, 6 et 7.
Correspondence analysis (axes 1 and 2).
For an explanation of the symbols, see tables 3,
4, 5, 6 and 7.
Figure 3. Analyse factorielle
des correspondances (axes 1 et 3).
Pour la signification des symboles se référer aux
tableaux 3, 4, 5, 6 et 7.
Correspondence analysis (axes 1 and 3).
For an explanation of the symbols, see tables 3,
4, 5, 6 and 7.
Tableau 3. Description des divers types de cafés obtenus par classification ascendante hiérarchique (moyennes).
Description of the different types of coffees obtained by cluster analysis (means).
Types de café
Q1
Q2
Q3
Q4
Ensemble / Overall
F
Arôme
Corps
Acidité
Amertume
Astringence
Goût vert
Préférence NU
Aroma
Body
Acidity
Bitterness
Astringency
Grassy taste
Preference
(0 - 5)
(0 - 5)
(0 - 5)
(0 - 5)
(0 - 5)
(0 - 5)
(0 - 5)
(nits)
2,4 b
3,2 a
3,3 a
3,4 a
3,2
5,2 **
25,5
25,9
25,2
25,3
25,6
1,4 NS
2,7 b
3,1 ab
3,3 ab
3,4 a
3,1
3,0 *
3,0 a
2,5 b
2,9 ab
2,6 b
2,7
8,1 **
1,8 b
2,7 a
2,4 a
2,7 a
2,5
7,7 **
3,3 a
2,5 c
3,0 b
2,7 c
2,8
18,0 **
2,7 a
2,3 b
2,2 b
2,1 b
2,3
7,4 **
1,9 a
0,7 b
0,4 bc
0,1 c
0,7
19,6 **
Luminance NU
n
7
22
9
8
46
* significatif à p < 0,05 ; ** significatif à p < 0,01 ; NS : non significatif ; n : nombre de parcelles ; NU : variable non utilisée dans l’analyse de classification ascendante hiérarchique . / * significant
at p < 0.05; ** significant at p < 0.01; NS: not significant; n: number of plots; NU: variable not used in the cluster analysis.
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same
letter are not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Recherche et caféiculture
QUALITÉ
Tableau 4. Description des divers types de climats obtenus par classification ascendante hiérarchique (moyennes ou
pourcentages de parcelles). / Description of the various types of climates obtained by cluster analysis (means or percentage of
plots).
Climats
Latitude (°N)
Altitude (m)
Pluviométrie annuelle (mm)
Région NU
Climates
Latitude
Height above sea level (m)
Annual rainfall (mm)
Region NU
C1
14,94 a
849 b
3 068 a
C2
14,45 c
1 115 a
1 726 b
C3
C4
13,84 d
14,64 b
867 b
954 b
1 333 b
1 735 b
Ensemble / Overall
14,53
F
103,6 **
χ2
(15 degrés de liberté / degrees of freedom)
942
10,4 **
n
56 % du Lac de Yojoa / from Lake Yojoa
44 % de Santa Bárbara / from Santa Bárbara
25 % d’El Paraíso / from El Paraíso
25 % de Comayagua / from Comayagua
25% d’Olancho / from Olancho
25% de Marcala / from Marcala
100 % d’El Paraíso / from El Paraíso
56 % de Comayagua/ from Comayagua
44 % d’Olancho / from Olancho
2 118
31,3 **
16
12
9
9
46
85,8 NT
** significatif à p < 0,01 ; n : nombre de parcelles ; NU : variable non utilisée dans l’analyse de classification ascendante hiérarchique ; NT : non testé (plus de 20 % des valeurs théoriques sont inférieures
à 5). / ** significant at p < 0.01; n: number of plots; NU: variable not used in the cluster analysis; NT: not tested (over 20% of expected values under 5).
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same letter are
not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Tableau 5. Description des divers types de sol obtenus par classification ascendante hiérarchique (moyennes).
Description of the different soil types obtained by cluster analysis (means).
Sols
Soils
Sables
(% poids sec)
Sands
(% dry weight)
Argiles
(% poids sec)
Clays
(% dry weight)
50,8 a
54,9 a
61,3 a
35,6 b
51,3
22,7 b
18,3 b
12,1 c
31,4 a
20,6
11,3 **
17,5 **
S1
S2
S3
S4
Ensemble
Overall
F
pH
Matière organique
(% poids sec)
Organic matter
(% dry weight)
Mg
(cmol (+)/kg)
Ca
(cmol (+)/kg)
Al
(cmol (+)/kg)
n
4,7 c
5,0 b
5,5 a
5,5 a
5,2
4,6 ab
3,9 ab
5,6 a
2,5 b
4,2
1,1 c
2,6 b
3,3 b
4,8 a
2,9
3,2 c
9,5 b
9,3 b
15,3 a
9,4
2,4 a
0,3 b
0,0 b
0,1 b
1,3
10
15
11
10
46
11,2 **
4,4 **
8,2 **
13,8 **
32,8 **
** significatif à p < 0,01 ; n : nombre de parcelles. / ** significant at p < 0.01; n: number of plots.
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same
letter are not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Tableau 6. Description des divers types de caractéristiques de production obtenus par classification ascendante hiérarchique
(moyennes). / Description of the different types of production characteristics obtained by cluster analysis.
Caractéristiques
de production
Production
characteristics
P1
P2
P3
P4
Ensemble / Overall
F
Taille des caféiers (m) Nombre de nœuds fructifères par caféier
Coffee tree size (m) Number of fruiting nodes per coffee tree
2,4 b
2,8 a
2,1 b
2,2 b
2,4
11,0 **
384 b
566 a
464 ab
223 c
405
11,9 **
Charge fruitière
(fruits/feuille)
Fruit load (fruits/leaf)
Granulométrie (mm)
Bean size
N
4,7 b
6,1 a
6,2 a
3,3 b
5,0
2,9 *
6,5 b
6,5 b
6,8 a
6,4 b
6,5
5,2 **
13
12
9
12
46
* significatif à p < 0,05 ; ** significatif à p < 0,01 ; n : nombre de parcelles. / * significant at p < 0.05; ** significant at p < 0.01; n: number of plots.
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same
letter are not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Mai 2002
Plantations, recherche, développement
11
12
QUALITÉ
Nos analyses ont permis d’associer à chacun des deux types de cafés au moins un
climat. Pour Q1, il s’agit de C1 et C4 et
pour Q4, il s’agit de C2. C2 correspond à des
plantations d’altitude (1 115 m) soumises à
une pluviométrie moyenne (1 726 mm sur
l’année) (tableau 4). Une diminution de
l’altitude (C1,C4) associée éventuellement
à une augmentation de la pluviométrie
(C1) (tableau 4) conduisent à une forte
diminution de la qualité pour notre jury. La
relation qualité-pluviométrie, qui reste à
confirmer, permet d’envisager l’existence
de millésimes.
En ce qui concerne les sols, Q4 est bien
lié à S2 et Q1 à S1 et S3. S2 regroupe des
sols idéaux pour le caféier. Il s’agit de sols
adéquates pour la culture du café, à texture légère, peu acides (pH de 5,0) et
riches en bases (tableau 5). Dès que les
caractéristiques du sol s’éloignent de celles
du sol idéal, la qualité du café diminue.
C’est ce qu’on observe quand l’acidité est
trop prononcée, quand il y a de faibles
teneurs en Mg et Ca et des excès en Al (S1)
(tableau 5). Ces résultats constituent une
des premières illustrations des relations
entre le sol et la qualité du café.
Pour ce qui est des caractéristiques de production, Q4 est associé à P3 alors que Q1 est
lié à P2. Les parcelles de P2 ont des productions excessives de 566 nœuds fructifères par
plant en moyenne. Les grains récoltés sur
ces parcelles sont retenus par le crible
16 (6,5 mm de largeur en moyenne)
(tableau 6). Une diminution de la production à 464 nœuds fructifères par plant (P3),
production qui reste encore très élevée, associée à une augmentation de la granulométrie
à 6,8 mm de largeur en moyenne (crible 17)
sont suffisantes pour améliorer la qualité du
café (tableau 6). La relation entre excès de
production et qualité du café que nous
venons de mettre en évidence est nouvelle.
Encore une fois, on peut penser à l’existence
de millésimes, mais cette fois-ci en rapport
avec la production de l’année. Certaines pratiques culturales pourraient cependant être
mises en place pour réduire les productions
quand celles-ci sont excessives et ainsi maintenir la qualité.
Pour l’itinéraire technique, Q4 est bien
lié à I1 alors que Q1 est associé à I4. I1
correspond à des parcelles avec un ombrage
moyen (48 %), plantées de variétés type
Caturra ou Catuaï et en général
modérément fertilisées (tableau 7). En
revanche, I4 est constitué des parcelles qui
ont le pourcentage d’ombrage le plus faible
(38 %). Il s’agit là d’une nouvelle
démonstration de l’effet bénéfique d’un
ombrage modéré sur la qualité. Ces
résultats confirment ceux de Guyot et al.
Tableau 7. Description des divers types d’itinéraires techniques obtenus par classification ascendante hiérarchique (moyennes
ou pourcentages de parcelles). / Description of the different types of crop management sequences obtained by cluster analysis
(means or percentages of plots).
Itinéraires techniques
Crop management
sequences
I1
I2
I3
I4
Ensemble
Overall
F
χ2 (3 degrés de liberté /
Pourcentage
d’ombrage
Shade rate
Variété
(2 classes : type Caturra,
Catuaï) / Variety
(2 classes: Caturra
type, Catuai)
Fertilisation
(2 classes : 1 fertilisation annuelle
au maximum, au moins 2
fertilisations annuelles) /
Fertilization (2 classes: 1 annual
application at most,
at least 2 annual applications)
48 b
50 % avec type Caturra
et 50 % avec Catuaï
50% with Caturra type
and 50% with Catuai
56 % avec Catuaï
56% with Catuai
75 % avec 1 fertilisation annuelle au
au maximum / 75% with 1 annual
application at most
100 % avec aucune
pulvérisation
100% not sprayed
12
100 % avec au moins 2 fertilisations
annuelles / 100% with at least
2 annual applications
100 % avec au moins
1 pulvérisation annuelle / 100%
sprayed at least once a year
9
100 % avec Catuaï
100% with Catuai
56 % avec 1 fertilisation annuelle au
maximum / 56% with 1 annual
application at most
89 % avec aucune
pulvérisation / 89% not
sprayed
9
75 % avec type Caturra
75% with Caturra type
50 % avec 1 fertilisation annuelle au
maximum et 50 % avec au moins
2 fertilisations annuelles / 50% with
1 annual application at most and
50% with at least 2 annual applications
94 % avec aucune
pulvérisation / 94% not
sprayed
16
52 % avec Catuaï
52% with Catuai
52 % avec au moins 2 fertilisations
annuelles / 52% with at least 2 annual
applications
76 % avec aucune
pulvérisation / 76% not
sprayed
46
13,1 NT
12,1 NT
36,0 NT
45 bc
61 a
38 c
47
Lutte chimique
n
(2 classes : aucune
pulvérisation, au moins une
pulvérisation annuelle) /
Chemical control
(2 classes: not sprayed,
sprayed at least
once a year)
9,3 **
3 degrees of freedom)
** significatif à p < 0,01 ; n : nombre de parcelles ; NT : non testé (plus de 20 % des valeurs théoriques sont inférieures à 5). / ** significant at p < 0.01; n: number of plots; NT: not tested (over 20% of
expected values under 5).
Les valeurs d’une même colonne suivies d’une même lettre ne sont pas significativement différentes selon le test de Newman-Keuls à p < 0,05. / Values in the same column followed by the same letter are
not significantly different according to the Newman-Keuls test at p < 0.05.
Recherche et caféiculture
QUALITÉ
(1996) et Fernández et Muschler (1999).
Par ailleurs, les parcelles regroupées dans
I4 sont plantées principalement de Caturra
et, pour la moitié d’entre elles, sont
abondamment fertilisées (tableau 7).
Conclusion
Pour conclure, notre étude a permis de
montrer que la qualité du café dépend
aussi bien de caractéristiques d’ordre
régional que d’attributs spécifiques des
plantations. Parmi les caractéristiques
importantes qu’il faudrait considérer dans
la définition des terroirs, il y a l’altitude,
la pluviométrie, l’acidité du sol,
l’ombrage, la fertilisation, la variété
plantée, la production et la
granulométrie. Ces résultats devraient
aider à identifier différents cafés-terroir
au Honduras. Certaines régions comme
Marcala, Olancho, Comayagua, El Paraíso,
présentent ainsi un grand potentiel de
qualité. Nos résultats constituent aussi
une mise en garde quant aux effets de la
caféiculture intensifiée sur ce potentiel.
Réduction de l’ombrage, fertilisation
accrue, augmentation des productions
d’une façon excessive, acidification
des sols sont, en effet, des éléments
caractéristiques de la caféiculture
intensifiée qui, d’après nos travaux,
auraient une influence défavorable sur la
qualité. Enfin, nos résultats montrent que
la qualité peut varier dans le temps. On
peut ainsi envisager qu’il existe des
millésimes en relation notamment avec la
pluviométrie, la production et la
granulométrie de l’année considérée.
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Plantations, recherche, développement
13
14
QUALITY
Identifying terroir coffees in Honduras
Avelino J.1, Perriot J.J.2, Guyot B.2, Pineda C.3, Decazy F.4, Cilas C.2
1
IICA/PROMECAFE, apartado postal 55, 2200 Coronado, San José, Costa Rica
2
CIRAD-CP, TA 80 / PS3, 34398 Montpellier Cedex 5, France
3
IHCAFE, apartado postal 3147, Tegucigalpa, Honduras
T
he rise in world coffee output and
stagnating consumption have helped to
keep prices excessively low. In this
saturated, difficult market, the future for the
Central American coffee sector lies in its ability
to distinguish itself from others worldwide
through a coffee whose quality and type
specificity are widely recognized. Identifying
terroir coffees is thus a major research topic for
the Central American coffee sector.
The idea of terroirs has changed in recent
years. The following definitions are drawn from
J. Salette et al. (1998). The conventional
definition of a terroir is based on a description of
the physical environment. “A terroir is a distinct
ecosystem capable of producing specific
products to which it conveys original features
and their own characteristics”. In the case of
coffee, this is the most widely used definition. It
is these “specified-origin” coffees that are found
in supermarkets. However, the physical
environment is not the only element to be taken
into account in defining a terroir. Human impact
is another key element, as it can result in the
more or less successful use of the full potential
of the physical environment and thus in products
of varying quality for a given agro-ecosystem.
This is why terroirs are now seen as more than
mere production regions. “A terroir is a system of
complex interactions between a set of operations
and techniques practised by man, agricultural
production and a physical environment to be
exploited by a product on which it confers
specific original features”.
In the case of coffee, little is yet known about
the factors governing quality. Those most often
quoted are height above sea level, harvesting
quality and postharvest processing (Barel and
Jacquet, 1994). Pre-harvest factors whose effects
on quality have been proved include the varieties
grown (Carvalho et al., 1990; Guyot et al., 1996;
Moschetto et al., 1996) and shading (Guyot et al.,
1996; Fernández and Muschler, 1999). This
article presents the results of an exploratory
study conducted in Honduras, which led to the
identification of other important factors.
An overall approach
The multi-factorial nature of terroirs and the
existence of interactions between the factors
Research and coffee growing
affecting quality warrant an overall approach to
studying terroirs. Surveys enable such an
approach. Our survey in Honduras in 1997-1998
allowed us to characterize 52 plots in terms of
their physical attributes such as climate or soil,
phytotechnic aspects and production
characteristics. The coffees produced were also
characterized in terms of their chemical
composition and organoleptic properties.
The sample plots were in the regions of Santa
Bárbara, Lake Yojoa, Comayagua, Marcala,
Olancho and El Paraíso (map). The survey unit
was a compact plot of around 170 coffee trees, in
which five plants were marked and used for
observations of agronomic parameters.
We used annual rainfall to characterize the
climate. To this end, 25 pluviometers were
installed in the study plots. The data provided by
certain pluviometers served to characterize
several plots at once, due to their geographic
proximity. Height above sea level and latitude,
which govern temperature, were also recorded.
For each plot, a composite soil sample (ten
sub-samples) was taken near the five marked
plants. Soil texture (sand and clay percentages)
and certain chemical characteristics (pH,
organic matter percentage, and calcium,
magnesium and aluminium contents) were
analysed.
The producer was asked about his crop
management sequence, in terms of the variety
grown and the number of fertilizer, fungicide
and insecticide applications. The survey
concerned only plots planted with Catuai or
Caturra type (Caturra, Pacas, Villasarchi) dwarf
varieties. The degree of shading was evaluated
using a spherical densiometer (Lemmon, 1957).
This device comprises a concave mirror
engraved with a grid, which is held facing
upwards and reflects the leaves of shade trees.
The grid is used to estimate the proportion of the
area occupied by the canopy. This measurement
was taken twice during the year at the foot of the
five marked coffee trees, at the start of the rainy
season and during harvesting. The mean of the
two values was used for our analyses.
The number of fruiting nodes on the five
marked coffee trees was also recorded, since it is
a good indicator of production (Upreti et al.,
1992). The proportion of fruits to leaves, the
fruit load, was also measured by counting the
number of fruits and young leaves on a sample of
three branches from each marked coffee tree.
Plant height was also measured.
In each study plot, we sampled 45 kg of fresh
cherries without defects, at the time of the
harvest peak. Cherries were collected from the
five marked coffee trees and then from
surrounding trees until a 45-kg sample was
obtained. All the samples were handled in the
same way. The pulp was removed from cherries
on site, immediately after picking. They were
then fermented in polypropylene bags. The
sample was washed once the beans had
fermented sufficiently (after between 24 and
48 hours), and the beans were then spread out to
dry on clean polypropylene bags, on a concrete
area, avoiding excessive temperatures.
For each sample, a sub-sample of 500 beans
was calibrated using nine screens of increasing
size, from 12 to 20 64ths of an inch. This was
used to calculate the mean bean size for each
sample.
The fat, sucrose, caffeine, trigonellin and
chlorogenic acid contents were determined on
green coffee by near-infrared spectrometry by
reflectance, comparing the values with the
calibration curves established for each
component (Feria, 1992; Guyot et al., 1993).
Sucrose is a particularly important component in
coffee, since it is a flavour precursor
(Shibamoto, 1992; Silwar and Lullman, 1993).
A roasting quality indicator, luminance, was
also measured. Luminance is the intensity of
light reflection, which depends on the colour of
the roasted bean. The luminance of an underroasted, pale-coloured bean is high, while that of
an over-roasted, dark-coloured bean is low.
Samples that were under-roasted (luminance
over 28 nits) or over-roasted (luminance under
24 nits) were excluded from our main statistical
analyses. The cup quality of the coffee samples
was evaluated by six judges, based on seven
sensorial criteria: aroma, body, acidity,
bitterness, astringency, the so-called “grassy”
taste, and preference. This last criterion was an
overall mark based on the other criteria. The
coffees were marked on a scale of 0 to 5, where
0 corresponded to the total lack and 5 to the
total presence of the criterion in the coffee.
QUALITY
A “grassy” taste is considered a defect. In our
analyses, we looked only at the mean mark
awarded by all the judges to the different
samples for the different criteria.
The chemical analyses, roasting and
organoleptic tests were conducted at CIRAD’s
laboratories.
The analytical approach
By its very essence, surveying is a descriptive
method. It is therefore best not to study a factor
alone, out of context. This is why we chose an
analytical method enabling the joint
examination of all the factors evaluated in the
survey. It was also a way of ensuring that
possible interactions between the factors studied
were not overlooked.
The data were analysed in two main stages.
The first consisted in establishing climate, soil,
crop management sequence, production
characteristics (including bean size) and coffee
typologies, and itself comprised three phases. In
the first, the variables measured were
heterogeneous: quantitative for some and
qualitative for others. The quantitative variables
were transformed into qualitative variables to
enable joint analysis of all the information.
Multiple correspondence analyses (MCA) were
then conducted for each category of variables
(second phase). These analyses gave rise to
independent axes, on which the individuals were
represented. In the third phase, the coordinates
of the individuals on the first three MCA axes, ie
those related to the most solid information, were
used in a cluster analysis (CA) (Euclidean
distance, moment of order 2 as the
amalgamation rule), which gave rise to
typologies. In the second stage, these typologies
were confronted in a simple correspondence
analysis, based on a contingency table in which
the columns corresponded to the types of quality
and the rows to the other typologies.
Roasting quality: a factor that
needs to be controlled
Despite the standardization of the roasting
process, roasting quality is still highly variable.
Figure 1 shows luminance distribution for the
52 roasted samples. Two samples were
significantly under- and four others over-roasted.
The results also show that it is crucial to make
roasting quality as uniform as possible, as it
affects some of the organoleptic characteristics
of the resulting beverage: body and bitterness are
significantly dependent on luminance (table 1).
It therefore follows that studies of the factors
governing body and bitterness, excluding the
roasting process, should be conducted at
constant luminance.
Luminance is linked to the chemical and bean
size characteristics of coffee. The analytical
approach used to demonstrate this was similar to
the one described in the above paragraph, but
applied to quantitative variables: a principal
components analysis (PCA) of the chemical and
bean size characteristics, followed by a CA of the
coordinates of the individuals on axes 3 and 4 of
the PCA (luminance, as additional variable, was
represented better here). This revealed three
groups of coffees (table 2). It transpired that the
luminance of group 3 was significantly lower
than that of the other groups, whereas group 3
had a smaller bean size, lower sucrose content
and lower fat content. This last relation may be
due to the effect on roasting of the release of
large quantities of fat in the tissues. Indeed,
Wilson and his colleagues (1998) showed that
bean cell walls became fat-permeable during
roasting.
The elimination of the six poorly roasted
samples and the statistical methods chosen
minimized the undesirable effects of
inconsistent roasting quality, and there was no
significant difference in luminance between the
different types of coffees obtained by CA of the
sensorial criteria (table 3).
correspondence analysis. These components
contained 75% of the information. As above, only
groups with a representation rate of over 50% on
the two axes are included in the figure. This
shows that Q1 is more closely associated with C1,
S1 and P2, Q3 with C3, S3, I2, P1 and P4, and Q4
with C2, S2, I1 and P3.
The organoleptic properties of coffees can
therefore be attributed not just to regional
climate and soil effects, but also to local effects
such as crop management sequence and
production characteristics. This confirms the
importance of pre-harvest intervention and
production factors for coffee quality, and the
need to take those factors into account when
defining terroirs.
Significant local effects
Figure 2 represents the typologies on the first
two axes of the simple correspondence analysis.
These first two components contained 84% of the
information. Only the groups that were well
represented (over 50% on the two axes) are
included in the figure. The different climate,
soil, crop management sequence and production
characteristic groups were more closely linked to
the different types of coffees the closer together
they were on the graph. Hence we can consider
that Q1 is more closely associated with C4, S3, I4
and P2, Q2 with C1, C3, S4, I2 and P1, and Q4
with C2, S2, I1 and P3. Figure 3 shows the same
typologies on axes 1 and 3 of the simple
The main pre-harvest factors
governing coffee organoleptic
attributes
The relations observed in figures 2 and 3 can be
broken down for two types of coffees, Q1 and Q4.
Q1 contains the coffees least appreciated by our
jury, with a preference mark of 2.4, while Q4
contains those that were most appreciated, with
a mark of 3.4 (table 3). Q1 comprises
unbalanced beverages with little aroma, for
which the bitterness, body and astringency
marks were much higher than the acidity mark.
They also had a very pronounced green taste
(table 3). Conversely, Q4 comprises more
aromatic, balanced beverages for which the
acidity mark was roughly the same as the marks
for body and bitterness. The Q4 beverages did
not have a green taste (table 3). It is important
to point out that preference is only of any
relevance to the specific jury in question. A jury
from elsewhere, with different tastes, traditions
and education, may have given the same coffees
different preference marks.
Our analyses enabled us to associate at least
one climate to each of the two types of coffees.
For Q1, they were C1 and C4, and for Q4, C2.
C2 corresponds to high-altitude plantings
(1 115 m above sea level) with moderate rainfall
(1 726 mm/year) (table 4). As far as our jury was
concerned, a reduction in altitude (C1, C4),
possibly combined with an increase in rainfall
(C1), significantly reduced quality. The qualityrainfall relation, which remains to be confirmed,
suggests that it may be possible to introduce
coffee vintages.
As regards soils, Q4 was linked to S2 and Q1 to
S1 and S3. S2 comprises soils ideal for coffee,
with a light texture, low acidity (pH 5.0) and a
high base content (table 5). As soil
characteristics diverge from those that are ideal
for coffee, coffee quality decreases. This is what
we saw in the event of high acidity, low Mg and
Ca contents and Al surpluses (S1) (table 5).
These results are one of the first demonstrations
Mai 2002
Plantations, recherche, développement
The typologies obtained
Tables 3, 4, 5, 6 and 7 describe the different
types of coffees, climates, soils, production
characteristics, and crop management
sequences, and the contribution to these
typologies of the initial variables. This
contribution was tested through an analysis of
variance for the quantitative variables and a χ2
test for the qualitative variables. In the latter
case, the validity of the test depends on the
expected size of the groups. Gibbons (1976)
considered that 20% at most of the expected
values could be under five (plots in this case). In
those cases in which such tests were possible,
the initial variables all contributed significantly
to the establishment of the typologies. In the
other cases, the high χ2 values were proof of the
strong link between the variables and the
typologies.
15
16
QUALITY
of the relations between the soil and coffee
quality.
As regards production characteristics, Q4 was
linked to P3 and Q1 to P2. P2 plots had excessive
production levels of 566 fruiting nodes per plant
on average. The cherries harvested in these plots
were caught by a 16 screen (6.5 mm wide on
average) (table 6). A reduction in production to
464 fruiting nodes per plant (P3), which is still
very high, combined with an increase in bean
size to 6.8 mm wide on average (17 screen), was
enough to improve coffee quality (table 6). The
relation we detected between excess production
and coffee quality is new. Again, this suggests
that it may be possible to establish coffee
vintages, but this time in relation to production
levels for the year. However, certain cropping
practices could be introduced to reduce
excessive production and thus maintain quality.
Research and coffee growing
In terms of crop management sequences, Q4
was linked with I1 and Q1 with I4. I1
corresponds to plots with moderate shading
(48%), planted with Caturra or Catuai type
varieties, and generally with moderate
fertilization (table 7). Conversely, I4 comprises
plots with the lowest shade rate (38%). This is
further proof of the beneficial effect on quality of
moderate shade, and tallies with the results
obtained by Guyot et al. (1996) and Fernández
and Muschler (1999). Moreover, the plots in I4
were primarily planted with Caturra, and half
were heavily fertilized (table 7).
Conclusion
In conclusion, our study showed that coffee
quality depends on both regional characteristics
and factors specific to a given plantation. The
important characteristics that should be taken
into account when defining terroirs include
height above sea level, rainfall, soil acidity,
shading, fertilization, the variety planted,
production, and bean size. These results should
be of help in identifying different terroir coffees
in Honduras. Certain regions such as Marcala,
Olancho, Comayagua and El Paraíso have a high
quality potential. However, our results are also a
warning of the effects on that potential of
intensifying coffee growing. Reduced shading,
increased fertilization, excessive increases in
production, and soil acidification are all
characteristic consequences of intensified coffee
growing, which apparently have an adverse
effect on quality, according to our work. Lastly,
our results show that quality may vary over time,
and there may therefore be coffee vintages
linked to rainfall, production and bean size in
the year in question.