Fit4Referenz: Festlegung standardisierter Grundlagen zum Aufbau einer Referenzdatenbank zur Herkunftsbestimmung von landwirtschaftlichen Primärprodukten
Projektleitung
Irmengard Strnad
Forschungseinrichtung
Österreichische Agentur für Gesundheit und Ernährungssicherheit (AGES)
Projektnummer
101893Projektlaufzeit
-
Finanzierungspartner
Bundesministerium für Land- und Forstwirtschaft, Regionen und Wasserwirtschaft
Allgemeine Projektinformationen
Abstract (deutsch)
Die Überprüfung der Herkunft von Agrarprodukten ist überaus wichtig um „Food Fraud“ aufzudecken. Ein Aufbau entsprechender Laborkapazität und Analytik-Expertise zur Absicherung der Rückverfolgbarkeit (from farm to fork) wurde als zielführend angesehen (AUTHENT Machbarkeitsstudie: Möglichkeiten der analytischen Kontrolle zu Herkunft und Verfälschung entlang der agrarischen Wertschöpfungskette in Österreich DaFNE ProjektNr.: 101602). Durch Herkunftsanalytik in der Kontrolle können langfristig Schäden durch „Food Fraud“ für die Österreichische Landwirtschaft reduziert werden.
Bislang gibt es in Österreich für die amtliche Kontrolle keine Analytik-Verfahren für die Bestimmung der geografischen Herkunft. Es sind bis auf ein paar wenige Privatlabore auch keine Datenbanken für Herkunftskontrolle verfügbar. Des Weiteren fehlen systematische Ansätze für die Entwicklung abgesicherter Datenbanken. Es müssen Leitlinien aufgestellt werden, wie Referenzproben zu ziehen sind und die Daten verarbeitet werden (Form und Qualität von Analyse- und Metadaten). Anschließend müssen diese unter Berücksichtigung von Vorgaben des Qualitätsmanagements in eine Datenbank integriert werden. Zudem wurde der Ansatz Analysenergebnisse unterschiedlicher Methoden zu verknüpfen, um die Aussagekraft zu verbessern, bislang wenig verfolgt. Die oben genannten Aspekte müssen definiert bzw. geschaffen werden um im nächsten Schritt Datenbanken zu etablieren und in Zukunft Marktproben in der operativen Kontrolle besser beurteilen zu können.
Schlagwörter (deutsch)
Farm to Fork, Green Deal, Herkunft, Regionalität, Nachhaltigkeit, agrarische Wertschöpfungs-kette, landwirtschaftliche Primärprodukte, Lebensmittel, SDGs
Titel, Abstract, Schlagwörter (englisch)
Titel (englisch)
Specification of standardized principles for the development of a reference database for determining the geographical origin of primary agricultural products
Abstract (englisch)
In the area of verifying the geographical origin of agricultural products, the development of an appropriate laboratory capacity and analytical expertise was identified to ensure traceability (from stable to table). In the future, determination of the geographical origin should be performed within the official control.
So far, in Austria there is neither a database for the official control of the geographical origin available and verified nor a defined systematic approach how reference samples are to be taken. In addition, no strategy which metadata of reference samples or which data of analysis are to be integrated into the database is available. The approach of linking the analytical results from different methods in order to improve the conclusions was not taken into account in the past.
In order to establish databases for geographical origin, all the above mentioned aspects have to be considered and specified. This will enable us to assess samples of official control with regard to geographical origin in the future.
Verifying the origin of agricultural products is extremely important to uncover food fraud. The development of appropriate laboratory capacity and analytical expertise to ensure traceability (from stable to table) is necessary (AUTHENT feasibility study: Possibilities of analytical control of origin and adulteration along the agricultural value chain in Austria DaFNE project no.: 101602). Analysis of origin can reduce long-term damage caused by "food fraud" for Austrian agriculture.
So far, no analytical procedures for determining the geographical origin in Austria are applied within the official control. There are also no provenance databases available, except for a few private laboratories. Furthermore, systematic approaches for the development of secure databases are missing. Guidelines must be established on how reference samples are collected and the data processed (form and quality of analysis and metadata). Afterwards, these must be integrated into a database, taking into account quality management specifications. In addition, the approach of linking analysis resulting from different methods in order to improve the validity has not been pursued so far. The aspects mentioned must be defined or created in order to establish databases, which will ensure improved of market samples in the future by national control authorities.
Schlagwörter (englisch)
Farm to Fork, Green Deal, geographical origin, regionality, sustainability, agricultural value chain, agricultural Primary products, food, SDGs
Finanzierung BMLUK
Projektziele
Um die Basis von belastbaren Datenbanken für die Herkunftskontrolle zu erarbeiten sollen im Projekt folgende Ziele verfolgt werden:
- Erarbeitung standardisierter Grundlagen für die Probenahme, den Transport, die Lagerung, die Probenaufbereitung und die Metadaten von Referenzproben
- Machbarkeit und Konzepterstellung zur Beschaffung von Referenzproben unter bestmöglicher Nutzung von Synergien im Kontrollwesen
- Aufbau einer Datenbankstruktur für folgende Analysemethoden: IRMS, NMR und ICP-MS und folgende Produktgruppen: Apfel, Marille, Honig
- Chemometrische Auswertung von Ergebnissen unterschiedlicher Analysemethoden zur Herkunftsvalidierung unter Berücksichtigung der Klassifikationsunsicherheit
Praxisrelevanz
Dieses Projekt bietet die Grundlage für die Umsetzung der „Official Control Regulation“ Verordnung (EU) 2017/625. das Thema Herkunft und die Vermeidung der Irreführung der Konsument:innen sind ein wichtiger Bestandteil/Ziel.
Im Rahmen der Farm to Fork Strategie der EU wird das Thema Herkunft eine verstärkte Rolle spielen, daher ist der Aufbau der entsprechenden Analytik und Expertise eine notwendige Maßnahme.
Das Projekt stellt sicher, dass nach Klärung der in den Zielen genannten Themen mit einem harmonisierten Aufbau einer Datenbank begonnen werden kann, um so die Etablierung der Herkunftsanalytik in Österreich für die genannten Primärprodukte (mittelfristig auch für andere Produkte) sicherzustellen und einen wichtigen Aspekt in der Kontrolle zu gewährleisten.
Berichte
Kurzfassung
Berichtsdateien
Abstract (deutsch)
Das Forschungsprojekt hatte das Ziel, standardisierte Grundlagen für den Aufbau einer Referenzdatenbank zur Herkunftsbestimmung landwirtschaftlicher Primärprodukte zu schaffen. Damit soll die analytische Kontrolle von Herkunftsangaben in Österreich gestärkt und eine nachhaltige Unterstützung für Konsument:innen und Produzent:innen gewährleistet werden. Im Fokus standen die Produkte Apfel, Marille und Blütenhonig, die über zwei Vegetationsperioden in Österreich sowie ausgewählten ausländischen Regionen beprobt wurden.
Zentrale Arbeitspakete umfassten eine vertiefende Literaturrecherche, die Erstellung eines Probenahmeleitfadens, die Festlegung von Probenaufarbeitungsmethoden und Analysen (IRMS, NMR, ICP-MS) sowie die Konzeption einer Datenbankstruktur mit Festlegung der Abläufe zum Einlesen der Analysedaten. Die Datenbanken ermöglichen die Speicherung und Verknüpfung von Rohdaten, Metadaten und chemometrischen Modellergebnissen und ist für eine spätere Integration in Routinekontrollen ausgelegt.
Für die Interpretation der Analysedaten wurden unterschiedliche chemometrische Modelle getestet. Dabei zeigte sich, dass die einfachere PLR im Vergleich zu den komplexeren Machine Learning Methoden sehr gute Leistung erbrachte. Die chemometrische Auswertungen und prädiktive Modellierungen bestätigen, dass Herkunftsklassifikationen wie „Österreich vs. Nicht-Österreich“ oder „Wachau vs. Nicht-Wachau“ mit hoher Genauigkeit möglich sind. Die Modelle liefern Wahrscheinlichkeiten inklusive Konfidenzintervallen und können als Entscheidungsunterstützung dienen.
Das Projekt hat eine einzigartige Datenbasis mit authentischen Referenzproben geschaffen und gezeigt, dass Herkunftsanalytik durch die Kombination mehrerer Methoden und den Einsatz moderner statistischer Verfahren erheblich verbessert werden kann. Für die Überführung in den Routinebetrieb sind Optimierungen bei Datenbankprozessen, Automatisierungen und eine Erweiterung der Datenbasis vorgesehen. Zukünftige Arbeiten sollten die Modellgüte weiter steigern, Sorteneffekte vertiefend untersuchen und die NMR-Datenaufbereitung optimieren. Insbesondere die Mitbetrachtung von Umgebungsparametern wie Wetterdaten oder die Analyse des Bewässerungswassers könnten den Analysenaufwand und die Anzahl der Referenzproben mittelfristig senken. Ebenso könnten mehrjährige Referenzdatenreihen eines Produktes verschnitten mit Umgebungsparametern den Aufwand für die Aktualisierung der Referenzdatenbank reduzieren.
Abstract (englisch)
Translation (English):
The research project aimed to establish standardized foundations for building a reference database for determining the geographical origin of agricultural primary products. This is intended to strengthen the analytical verification of origin claims in Austria and to provide sustainable support for consumers and producers. The focus was on apples, apricots, and blossom honey, which were sampled over two growing seasons in Austria as well as in selected foreign regions.
Core work packages included an in-depth literature review, the development of a sampling guideline, the definition of sample preparation methods, and analytical measurements (IRMS, NMR, ICP‑MS), as well as the design of a database structure with defined workflows for importing analytical data. The databases enable the storage and linkage of raw data, metadata, and chemometric model results and are designed for later integration into routine controls.
Various chemometric models were tested for the interpretation of the analytical data. It was shown that the simpler PLR performed very well compared with more complex machine-learning methods. Chemometric evaluations and predictive modeling confirm that origin classifications such as “Austria vs. non‑Austria” or “Wachau vs. non‑Wachau” are possible with high accuracy. The models provide probabilities including confidence intervals and can serve as decision support tools.
The project created a unique data set based on authentic reference samples and demonstrated that origin analysis can be significantly improved by combining multiple analytical methods with modern statistical approaches. For transfer into routine operation, optimizations of database processes, automation, and an expansion of the data base are planned. Future work should further improve model performance, investigate varietal effects in greater depth, and optimize NMR data processing. In particular, the inclusion of environmental parameters such as weather data or the analysis of irrigation water could reduce analytical effort and the number of reference samples required in the medium term. Likewise, multi-year reference data series for a product combined with environmental parameters could reduce the effort needed to update the reference database.
Autor/innen
Strnad, I., Hauer, G., Liftinger, G., Huemer, K., Domjan, A., Peterseil, V., Kuchling, S., Zerak, T., Alber, O., D'Amico, S., Schachner, D., Stüger, H.-P.