Entwicklung von innovativen Technologien und Dienstleistungen für eine effiziente Züchtung sowie Bewertung der Mahl- und Backeigenschaften bei der Kulturart Einkorn

Förderung

Bundesministerium für Wirtschaft und Energie, ZIM

Laufzeit

2018 – 2022

Forschungspartner

Industriepartner

Strube Research GmbH; DIGeFa GmbH, Detmolder Institut für Getreide- und Fettanalytik

Bearbeitet durch

AG Weizen: M. Afzal / F. Longin

Einkorn (Triticum monococcum) ist der Urweizen, der Jahrtausende lang die ein Bestandteil der menschlichen Ernährung darstellte. Aktuell wird sein Wiederanbau sehr kleinflächig versucht, insbesondere im Ökolandbau und nachhaltig konventionellen Anbau, was vor allem aber an der fehlenden Kenntnis zum Anbau und Verarbeitungseigenschaften und insbesondere an der Wahl geeigneter Sorten für die heutige Landwirtschaft scheitert. Genau darauf zielt unser Projektvorhaben ab. Eine weltweit einmalige Sammlung von ca. 150 alten Einkornsorten wird an drei Orten angebaut und agronomisch auf deren Eignung für die heimische Landwirtschaft geprüft. Die Erntemuster aus diesen Versuchen sollen dann als Probemuster für genauere Qualitätsunter-suchungen dienen, um mögliche Verarbeitungsprodukte zu erarbeiten.

Dafür werden alle Proben in Hohenheim auf Proteingehalt, Hektolitergewicht und Korngröße untersucht. Strube untersucht den Sedimentationswert, Fallzahl und Glutopeak. Zu-dem sollen wichtige rheologische Tests am Teig, wie das Farinogramm und Extensogramm, sowie ein Backversuch an allen Mustern durchgeführt werden. Da keiner der Partner über die notwendige Technik verfügt, wird dies an das externe Qualitätslabor DiGeFa vergeben. Anhand der Qualitätsdaten können wichtige Informationen für die erfolgreiche Weiterverarbeitung von Einkorn zu Backwaren und alternativen Produkten erarbeitet werden. Zudem wird durch die Vielzahl an indirekten Parametern versucht, eine Schnellmethode zu etablieren, anhand derer man entlang der Wertschöpfungskette mit möglichst wenig Körnern in kurzer Zeit die Qualität von Einkornchargen bewerten kann.