O Brasil é um grande produtor de mel e é reconhecido internacionalmente pela qualidade deste produto. Para avaliar a qualidade do produto foram realizadas análises físico-químicas. Nesse sentido, amostras de mel das onze zonas agroecológicas de Santa Catarina, sul do Brasil, foram analisadas quanto ao teor de umidade, pH, açúcares redutores, sacarose aparente, atividade de água, enzima diastase, cor e reação de Lund. Foram analisadas 65 amostras de mel coletadas na safra 2018-2019 e 50 na safra 2019-2020. Os dados foram submetidos à análise de variância e ao teste de Scott & Knott (p<0,05) com auxílio de scripts implementados em linguagem R. A análise de componentes principais (ACP) também foi aplicada ao conjunto de dados fisico-químicos para verificar possíveis agrupamentos de amostras entre as zonas agroecológicas do estado de SC e interações entre as variáveis. Os valores de umidade e a sacarose aparente apresentaram as maiores discrepâncias em relação ao permitido pela legislação brasileira. Três zonas agroecológicas foram correlacionadas em termos dos dados encontrados. A ACP mostrou serem a umidade, pH e atividade de água parâmetros relevantes ao agrupamento e discriminação das amostras de méis. A partir dos resultados observados, percebe-se a necessidade de monitoramento contínuo da qualidade daquele alimento, bem como a capacitação dos apicultores para colheita, processamento e armazenamento.
Brazil is a major producer of honey and is internationally recognized for the quality of this product. To assess the quality of the product, physicochemical analyses were carried out. In this sense, samples of honey from the eleven agroecological zones of Santa Catarina, southern Brazil, were analyzed for moisture content, pH, reducing sugars, apparent sucrose, water activity, diastase enzyme, color, and Lund reaction. Sixty-five samples of honey collected in the 2018-2019 harvest and 50 in the 2019-2020 harvest were analyzed. The data were analyzed using analysis of variance and the Scott & Knott test (p<0.05) with the aid of scripts written in the R language. Principal component analysis (PCA) was also applied to the physicochemical dataset to verify possible sample groupings between the agroecological zones of the State and interactions between the variables. Moisture and apparent sucrose contents of the honey showed the greatest discrepancies in their values regarding what is permitted by the Brazilian legislation. Three agroecological zones were correlated in terms of the data found. PCA showed that moisture, pH, and water activity were relevant physicochemical parameters for grouping and discriminating samples. From the results herein shown, it is perceived the need for continuous monitoring of honey produced in Santa Catarina State, as well as the qualification of beekeepers for harvesting, processing, and storage.
