摘要目的 在实际检测中发现,31批不同产地党参的浸出率各不相同,最低和最高相差20.869％,所以即使是正品中药材,也会因为产地不同而有不一样的药效.而这31批党参的外形都十分相似,无法通过性状鉴别对其进行区分;又因为31批党参均为正品,其主要成分相同,无法用显微鉴别和薄层鉴别对其区分;而前人对中药产地判别的方式如液相色谱法、气相色谱法和聚合酶链式反应等方式,虽然准确但需要数小时甚至数天的专业人员检测.所以以党参为例,研究基于傅里叶变换红外光谱技术快速判别中药产地的方法.方法 随机选取10批不同产地的党参,分别采集红外光谱数据;首先计算不同产地党参红外光谱的相似度并绘制相似度热图进行初步分析;对原始红外光谱进行5种不同方法预处理,建立偏最小二乘模型并选出最优处理方式,对选出的最优组进行聚类分析;利用连续投影算法选出最优处理方式组的最优波长,建立多光谱模型并计算出产地判别的回归方程;最后利用混淆矩阵对回归方程的判别性能进行验证.结果 全光谱模型最优处理方法为归一化处理,10批不同产地的党参经最优处理后的光谱数据可通过聚类分析完全聚为10类,且相同产地的样品均聚在同一类别里;全光谱模型组的预测集决定系数R2 p为0.980 0,对应的RMSEP为0.406 7％,连续投影算法挑选出的13个最优波长建立的多光谱模型的预测集决定系数R2 p为0.990 6,RMSEP为0.280 4％,多光谱模型的预测性能优于全光谱模型,且需要输入的变量大大减少,省时省力准确度高;基于多光谱模型计算出的产地判别回归方程通过混淆矩阵的验证,得出其灵敏度和特异性均为97％以上,故认为回归方程可以快速准确地判别党参的产地.结论 以中药党参为例研究的傅里叶红外光谱技术判别中药产地的方法快速、有效,为其他中药的产地判别研究提供思路,为后期开发中药快检设备提供理论基础.