藜麦营养价值全面,价格较高,易导致其掺假。因此,发展一种准确快速鉴别掺假藜麦的光谱方法,对粮食安全和公共健康安全具有重要意义。本文将红外光谱和多元统计分析相结合应用于藜麦产地鉴别、藜麦粉掺假鉴别、新陈度鉴别和黄曲霉毒素B1污染鉴别,完成的工作如下:1.用三步红外光谱法（FTIR、SD-IR和2D-IR）和主成分分析（PCA）、偏最小二乘判别分析（PLS-DA）相结合,进行了藜麦产地的红外光谱鉴别研究。光谱结果显示不同产地的藜麦在糖类及蛋白质物质含量及结构上有差异。PCA分析实现了将不同产地的藜麦数据聚类,PLS-DA分析对藜麦的产地分类结果取得了92.50%的验证精度和90.00%的预测精度,通过混淆矩阵对PLS-DA预测结果进行综合评价分析,分别取得94.18%、94.81%和99.70%的精确度、召回率和特异性。研究结果表明三步红外光谱法结合多元统计分析方法可实现藜麦产地鉴别。2.开展了掺假藜麦粉的红外光谱鉴别研究。通过ATR-FTIR光谱结合PCA分析、判别分析（DA）、回归分析（PLSR和PCR）对设置的7种藜麦粉掺假类型进行研究。光谱结果显示,掺假物比重增加的掺假藜麦粉在红外光谱的相关特征峰上显示出强度差异,PCA分析可实现对纯藜麦粉和掺假藜麦粉的聚类,但不能对其具体掺假浓度类别进行定性鉴别。以PC作为新变量导入DA中进行PCA-DA分析,结果显示PCA-DA分析对掺假藜麦粉的鉴别精度均达到90.00%以上。PLSR分析较PCR分析具有更好效果,可用于藜麦粉掺假浓度的定量分析,PCA-DA分析结合PLSR回归分析可实现藜麦粉掺假的定性鉴别和掺假浓度定量分析。3.开展了陈化藜麦的新陈度红外光谱鉴别研究。通过农家储存方式制备陈化时间为0.5年、1年、1.5年、2年、2.5年和3年的藜麦样本。光谱结果显示陈化过程中藜麦贮藏物质脂质和糖类在陈化过程先减后增,而蛋白质则一直减少。2D-IR图显示糖类物质是藜麦陈化过程中的变化敏感因子。PCA分析可将不同陈化程度藜麦聚类区分,载荷图显示其主要判别依据是糖类物质的差异。SIMCA分析结果显示成功对陈化1.5年以上的藜麦样本鉴别分类。研究结果表明:通过光谱分析结合PCA、SIMCA分析可实现藜麦陈化过程中贮藏物质变化规律研究和其新陈度的检测鉴别。4.开展了受黄曲霉毒素B1（AFB1）污染的藜麦红外光谱鉴别研究。设置了三个AFB1污染程度的藜麦样本类别,并设置纯净且未被污染过的藜麦作对照组,通过光谱分析结合PCA分析、SVM分析和PLSR分析进行研究。光谱显示随着AFB1污染加剧,藜麦中与蛋白质及脂质相关的峰产生变化。PCA分析可对不同污染度的藜麦大致聚类区分。通过PCA分析筛选有效PC变量,导入至SVM分类方法中作为新变量进行分析。PCA-SVM分析分别取得了98.91%的分类精度、98.91%的验证精度和95.83%的预测精度。PLSR回归分析方法取得了较好的R~2值和RMSE值（Rc~2=0.9941、Rv~2=0.9892、Rp~2=0.9706;RMSEC=0.1023、RMSECV=0.1401、RMSEP=0.2367;RPD=4.1573）。研究结果表明红外光谱结合PCA分析、SVM分类方法、PLSR回归方法可实现受AFB1污染的藜麦的鉴别研究。论文工作表明,红外光谱技术可用于藜麦掺假鉴别研究,可为藜麦质量安全监控检测手段提供参考。