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The near infrared profiles of these NOM samples were corrected for multiple scattering effect and differentiated twice before subjecting them for multivariate data analysis. The preprocessed profiles were first subjected to multivariate calibration using partial least squares (PLS) technique against earlier determined values of four different biopolymer input (carbohydrates, N-acetyl amino sugars, proteins and polyhydroxy aromatics) of the NOM as dependent variables. The profiles were then classified using principal component analysis (PCA).
The PLS calibration models obtained demonstrate that the biopolymer input of the NOM samples can be predicted with acceptable precision.
The PCA reveals that the samples fall into three different groups. This classification agrees with earlier classifications carried out by using variables that were determined by alternative expensive and time-consuming analytical techniques. 相似文献