石灰岩由于其优异的矿物学特性,在近年来已广泛用于冶金、制造、化学、建筑等领域.其中包含的碳酸盐与非碳酸盐成分如CaO、SiO2、Fe2O3和MgO等对其工业应用起着重要作用.因此,为了实现对石灰岩中以上成分的准确定量,从而最大程度开发其商业价值,基于便携式激光诱导击穿光谱仪(LIBS-Tracer),分别结合单变量分析、偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)对石灰岩样品中Ca、Si、Fe、Mg 4种主量元素进行定量分析.以交叉验证的结果作为多元回归模型参数寻优的标准,并以预测决定系数、预测均方根误差和测试集的相对标准偏差作为指标分别评估了上述3种回归模型的定量精度和稳定性.结果表明,多变量回归方法显著改善了传统单变量分析的定量效果.其中主成分回归表现最佳,4种目标元素分别达到了 0.999 8,0.999 6,0.999 6和0.999 0的预测决定系数和0.066 6％、0.089 3％、0.014 8％和0.038 9％的预测均方根误差,测试样品中4种目标元素分别达到了 1.00％、5.04％、5.03％和13.18％的相对标准偏差.研究表明,多变量回归模型不仅可以修正传统单变量分析由于基质效应、谱线干扰等影响所造成的定量精度偏差,还可以校正由于环境、硬件系统、样品等因素所导致的检测不稳定性.此外,主成分回归也可成为该便携式LIBS对于石灰岩样品中主量元素定量的可靠分析方法.