近年来,我国食品安全治理框架日趋完善,但食品真实性问题依然备受关注,食品真实性溯源技术急需发展,技术问题有待突破,目前食品真实性溯源技术方法还都没有形成标准。提高近红外光谱产地溯源技术和矿物元素产地溯源技术产地判别率是目前国内外研究的重点,尤其对于小范围来源样本。本实验以吉林省白城市、山东省泗水县、黑龙江省泰来县和杜蒙县2018年和2019年的120份绿豆为研究对象。采用傅里叶漫反射近红外光谱仪对样品进行扫描,结合主成分分析、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）筛选出与产地相关的近红外光谱溯源指纹信息,对不同产地绿豆进行近红外光谱产地溯源判别研究。为筛选与产地相关的矿物元素产地特征因子,采用电感耦合等离子质谱仪（ICP-MS）测定样品中52种矿物元素含量,通过单因素方差分析（one-way ANOVA）,年份、品种和产地之间交互作用分析筛选出与产地直接相关的特征矿物元素,结合主成分分析（Principal Components Analysis,PCA）和判别分析（Linear Discriminate Analysis,LDA）验证筛选到的特征矿物元素产地溯源有效性,并探究样本来源产地距离和样本数量对产地溯源结果的影响。为进一步提高产地溯源准确性,将提取到的近红外光谱指纹和矿物元素特征因子进行数据融合,建立偏最小二乘判别分析模型对绿豆产地判别。研究结果如下:（1）在绿豆近红外光谱产地溯源指纹提取与判别研究方面:通过对4个产地绿豆近红外光谱扫描,采用主成分分析法提取特征波长,得到前3个主成分累计贡献率达到92.17%。筛选到3个主成分所包含近红外光谱特征指纹信息。定量分析中通过比较5种预处理方法建立模型的准确性,得出矢量归一化+多元散射校正（MSC）光谱预处理方法建立的偏最小二乘判别分析模型最稳定,对4个产地绿豆的整体判别率为90%,4个产地正确判别率分别为白城100%、杜蒙80%、泰来80%、泗水100%。说明近红外光谱溯源技术用于绿豆产地溯源是可行的,但对于杜蒙和泰来小距离范围绿豆判别准确率有待近一步提升。（2）在绿豆矿物元素产地溯源指纹筛选与判别研究方面:通过对4个产地绿豆矿物元素含量单因素方差分析,年份、品种和产地之间交互作用及各因素方差变异贡献率分析,得出绿豆中元素P、K、Mg、As、Na、B、Ba、Mn、Co、Se、Cs、Pb、Ca、Sr、Cu、Zn、Sn、Lu、Cr、Pt、Pd 含量与产地密切相关,元素 Al、Ni、Cd含量与年份密切相关;元素Fe、Rb、Mo、Ag、La含量与品种密切相关。将筛选到的21种与产地直接相关的特征矿物元素采用主成分分析和Fisher判别分析,对4个产地的整体判别率为96.7%,交叉验证判别率为93.3%,4个产地原始正确判别率和交叉验证判别率分别为白城100%、96.7%,杜蒙90%、83.3%,泰来96.7%、93.3%,泗水100%、100%。说明筛选的矿物元素产地特征因子可以对4个产地绿豆进行区分,但对于小范围溯源样本判别率有待提升。因此上述研究表明,样本溯源范围是影响溯源结果的重要因素。通过研究样本产地距离和样本数量对溯源结果的影响得出,样本来源产地距离与判别准确率成正比关系,样品数量与判别准确率成正比关系。（3）在特征近红外光谱与矿物元素信息融合对不同产地绿豆溯源研究方面:将提取到的3个近红外光谱溯源特征指纹和筛选到的21种与产地直接相关的矿物元素特征因子进行融合,结合4个产地120个样本,得到24120数据矩阵,采用偏最小二乘判别分析,对4个绿豆产地整体判别率达到了 100%。相比较单一技术产地溯源模型,融合模型具有更佳的判别适用性和准确性。有效提升小范围样品产地判别效果。