农产品产地的真实性已成为食品安全利益链条上的相关者越来越迫切需要掌握的信息。花椒作为“十三香”之首,是中国乃至世界范围内广泛使用的调味品之一,花椒尤其是优质花椒的原产地鉴别对于消费者权益和市场的公平贸易都起着重要的作用。本文以“大红袍”花椒为研究对象,分析不同产地(陕西韩城、四川茂县、四川汉源、山西芮城、甘肃武都等)花椒的矿质元素和挥发性有机化合物,并在此基础上应用主成分分析、线性判别分析、人工神经网络和支持向量机等方法建立了产地判别模型,并对模型的判别结果进行验证。研究结果如下:1.我国不同主产地的“大红袍”花椒具有不同的矿质元素特征,采用矿质元素技术对花椒的产地判别可行。主成分分析后Fisher线性判别的正确率为86.0%,人工神经网络对不同产地花椒判别率可达到96.0%,支持向量机结合全部矿质元素成分可完全判别。2.采用离子迁移图谱对各个产地“大红袍”花椒的挥发性成分分析及其产地判别结果表明,提取主成分分析结合不同数学模型,Fisher线性判别的正确率是82.0%,人工神经网络判别率为84.0%,支持向量机下RBF核函数判别正确率为98.0%,线性核函数可达到100.0%的判别率。因此利用离子迁移谱得到挥发性有机成分组合数学模型可对花椒产地进行快速判别。3.采用气相色谱-质谱联用技术对花椒中的挥发性有机物质进行了定性定量分析,并在此基础上对花椒产地进行了判别研究,Fisher线性判别的正确率是98.0%,人工神经网络判别率为98.0%,支持向量机结合全部挥发性物质成分可对产地完全判别。4.总的来看,以上不同的成分分析方法结合不同的化学计量学方法得到不同的判别结果。虽然在支持向量机模型下,“大红袍”花椒产地可被完全判别,但由于成分检测设备、效率的差异会影响到产地判别的速度和方便性。本研究结果为花椒产地的判别应用提供了有效的技术支持,对其他香料物质的产地判别提供了参考。