中药作为我国传统文化中极具代表性和极富独特内涵的文化遗产，近年来在国际上愈发受到重视。但我国在中草药生产工艺、质量控制等方面远远没有达到国际标准与要求，为此以中药指纹图谱这一质量控制评价体系来保证中药的稳定可控、安全有效，对中药产业的快速发展和走向国际化有重要的意义。本文以名贵中药材兰科植物天麻的干燥块茎为研究对象，探索性地建立其光谱、色谱指纹图谱，构建区分识别、含量检测模型，较全面对天麻进行了综合的、系统的评价。　　着重以研究相对较少的光谱指纹图谱，对于不同产地、不同等级、野生与栽培天麻以及天麻伪品四个方面进行相关区分识别。确定了中红外、近红外及紫外光谱天麻特征峰，并以红外谱图主成分分析法、三级鉴定法、吸收峰比值、近红外谱图主成分分析三主成分得分图、紫外相似度分析等建立识别模型。此外，按共有模式生成法建立了标准色谱指纹图谱，从而能较好的多模式对天麻进行评价，便于质量控制，提高药材本身安全性。　　通过不同数据预处理方法并利用偏最小二乘法建立了天麻活性成分天麻素以及检测成分灰分、浸出物的近红外光谱检测模型。检测模型中以光谱经一阶导数预处理后预测天麻素的效果最为理想，训练集r=0.9906，RMSE=0.0256；交叉验证r=0.9264，RMSE=0.8647。相关系数在0.9以上，拟合线的R2为0.9035；灰分和浸出物的最优预处理方法分别为：平滑处理和基线校正+去噪处理；对应的拟合线的R2为0.7526和0.8156，预测模型效果较为一般，但仍可以进行有关预测。选用Martens不确定性检验方法来选择有效波长，并以此进行天麻素的含量预测，其效果优于全波长模型。此外，以中红外特征峰吸收平均法以及紫外特征峰多元回归法多光谱模型对天麻素含量预测效果进行比较，为工业生产在线监测给予了多方法选择。