Como exemplo da transferência do modelo PLS-NIRs (espectroscopia de infravermelho próximo por mínimos quadrados parciais) para quatro componentes principais no milho — umidade, proteína, gordura e amido — bem como os alcaloides totais das plantas do tabaco, foi investigado o efeito do número de variáveis latentes (nLVs) no modelo sobre o erro de transferência do modelo. O estudo revelou que, segundo a taxa cumulativa de contribuição superior a 99,9%, os nLVs dos modelos PLS-NIRs das amostras de milho e tabaco foram 1 e 13, respectivamente. Quando nLVs=1, o modelo de milho estabelecido atendeu aos requisitos nacionais para os indicadores de reprodutibilidade dos valores previstos dos quatro componentes das amostras de máquinas subordinadas e das amostras da máquina mestre; quando nLVs=13, o modelo de alcaloides totais do tabaco, após calibração direta segmentada (PDS), pôde reduzir o erro relativo médio de previsão (MRE) das amostras de quatro máquinas subordinadas para menos de 6%. Os nLVs determinados por validação cruzada leave-one-out ou validação cruzada em quatro partes para os modelos PLS-NIRs de milho e tabaco foram 5~10, 16 e 19, respectivamente. Sob esses nLVs, os modelos PLS-NIRs de milho mostraram aumento significativo no erro de previsão das amostras de máquinas subordinadas, excedendo a faixa de erro permitida, e mesmo após a calibração PDS, os indicadores de reprodutibilidade dos valores previstos das amostras de máquinas subordinadas em relação às amostras da máquina mestre geralmente não atenderam aos requisitos nacionais; quando nLVs>13, o erro de transferência do modelo de alcaloides totais do tabaco aumentou com o aumento do nLVs, e a calibração PDS não garantiu que o MRE do modelo para todas as amostras de máquinas subordinadas fosse inferior a 6%. A seleção de nLVs baseada na taxa cumulativa de contribuição superior ou próxima a 99,9% pode evitar efetivamente o sobreajuste e melhorar o desempenho de transferência dos modelos NIRs.

transferência de modelo de espectroscopia no infravermelho próximo; mínimos quadrados parciais; número de variáveis latentes; milho; tabaco