快速的矿井涌水水源辨识对于矿井的水灾预警及灾后救援意义重大。常规方法使用离子浓度做为判别因子,耗时过长,因此提出一种激光诱导荧光光谱(LIF)技术与偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法联合快速辨识矿井涌水水源类型的方法。实验使用405nm激光对被测水体进行激发,获取矿井5个不同含水层100组水样的荧光光谱,根据光谱曲线特征,对数据进行压缩处理,获取合适的光谱数据。每种水样使用15组共75组光谱数据作为建模集,剩余的25组水样的光谱数据作为测试集。为验证实验结果,设计了簇类的独立软模式(SIMCA)算法与PLS-DA算法构建的实验模型进行对比。实验发现矿井不同含水层水样的荧光光谱差异较大,在不进行任何预处理的情况下,以PLS模型为基础的PLS-DA算法较SIMCA算法的建模正确率高,达到了100%,其校正及验证结果与实际分类变量的相关系数均大于0.951,校正集均方根误差(RMSECV)和验证集均方根误差(RMSEP)均小于0.123,利用模型对测试集中五种水样样本的识别正确率均为100%。