Nell’Unione Europea la composizione del miele è regolamentata dalla Direttiva 2001/110/CE. Il miele contiene principalmente da zuccheri, acqua e altri composti organici che ne determinano colore, sapore e aroma.
Contiene anche piccole quantità di minerali (potassio, sodio, calcio, ferro, manganese, fosforo, rame, zolfo) utilizzabili per accertare l’origine geografica e botanica del nettare o della melata e di conseguenza del prodotto finito.
Il metodo ufficiale verificare l’origine botanica del miele è basato sulla microscopia ottica. Identifica il polline presente nel prodotto. Nel caso del miele di melata l’analisi microscopica è abbinata alla misurazione di altri parametri (conduttività elettrica, pH, acidità e contenuto di ceneri). L’analisi ufficiale è lunga, elaborata, eseguibile solo da tecnici di grande esperienza.
Anche alcuni altri consolidati metodi analitici alternativi sono complessi, richiedono apparecchiature costose disponibili solo presso laboratori specializzati. L’insieme dei componenti così identificati permette di costruire l’impronta digitale del prodotto da utilizzare come termine di paragone per i campioni successivi. Una recente ricerca ha utilizzato per l’identificazione dell’origine botanica del miele la tecnica LIBS (Laser Induced Breakdown Spectroscopy) abbinata a tre diversi algoritmi.
Questa tecnica si è rivelata relativamente semplice, poco costosa, immediata e applicabile anche negli stabilimenti di produzione. È in uso da tempo in tanti e diversi settori: metallurgia, riciclo di metalli e/o materie plastiche, conservazione di opere d’arte, esplorazione spaziale. Solo di recente è stata adattata ad analisi, controllo qualità e autenticazione di prodotti alimentari (olio d’oliva, latte, miele).
Nella ricerca applicata al miele è stata abbinata alla spettroscopia di emissione ottica al plasma accoppiato induttivamente (ICP-OES) e ad un modello di regressione per la previsione della concentrazione di calcio, magnesio e sodio. Sono stati analizzati campioni di miele di otto diverse origini botaniche (timo, pino, millefiori, erica, girasole, cotone, castagno e abete) già classificati con metodi standard. I dati spettroscopici così ottenuti sono stati elaborati mediante algoritmi di Analisi Discriminante Lineare (LDA), Support Vector Machines (SVM) e Random Forest (RF).
LDA ha ottenuto la massima accuratezza predittiva, superiore al 96%, seguito da SVM e RF. Il miele millefiori è risultato il più difficile da classificare, altrettanto difficili da distinguere sono il miele di castagno e di pino. La ricerca ha dimostrato che la discriminazione dell’origine botanica dei mieli può essere eseguita con successo considerando solo poche linee spettrali, in particolare quelle degli elementi correlati al contenuto minerale (Mg, Ca, Na e K) del miele.
