茶树是多年生经济作物,茶叶品质与其产地的气候条件及加工方法有密切关系,不同产地茶叶中离子组组成在着一定的差异性。通过探究不同产地扁形茶离子组差异,建立起扁形茶产地溯源模型,为茶叶原产地保护提供理论基础。本文以加工工艺相同的西湖龙井及其他不同产地扁形茶为研究对象,通过分析不同地区扁形茶中离子组组成差异,逐步筛选西湖龙井茶的特异性指标,并建立相应西湖龙井茶产地判别模型。基于不同方法建立龙井茶判别模型,比较各模型的适用性。基于前期研究结果,分析比较不同产区稳定同位素比率和稀土元素组成的差异,分别基于稳定同位素比率和稀土元素指纹建立不同产区扁形茶的产地判别模型。主要研究结果如下:（1）不同产地扁形茶中稳定同位素比率表现出产地差异。δD、δ18O受陆地效应和高程效应影响较大,并且二者有较好的正相关关系,⁸⁸Sr/⁸⁶Sr比值随地区纬度增加而增大,在不同产地扁形茶间差异尤为显著。FLDA和BP-ANN模型对外部样本的预测能力相对较差,分别为76%和84%,决策树算法模型回代验证准确率为91.35%,对外部样本的预测准确度达到92%。因此,在西湖龙井茶产地判别中,采用基于稳定同位素比率的决策树算法模型可取得较好的效果。（2）各地茶叶中稀土总量均值分布在286.1⁹54.7μg/kg,表现出山东日照>浙江>贵州黎平>四川青川的趋势;稀土元素的分布模式存在差异,其中贵州黎平Ce正异常,山东日照、四川青川和浙江Ce负异常。贵州黎平与山东日照样品Eu出现负异常,浙江微弱负异常,四川青川Eu正异常。根据稀土元素含量对不同地区茶叶进行线性判别分析（LDA）,山东日照、四川青川、浙江和贵州黎平茶的交叉验证判别率分别为73.33%、94.12%、85.45%、83.33%;不同地区茶叶稀土元素组成和分布模式存在显著差异,具体表现在Ce和Eu上;基于稀土元素指纹的LDA法对上述四个区域茶叶能够有效判别。（3）运用正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）、逐步线性判别分析（FLDA）、决策树C5.0和神经网络（BP-ANN）四种判别方法对龙井茶进行产区判别。结果表明,四种方法所构建的模型回代验证的正确判别率均在92%以上,而四种模型的交叉验证准确率以FLDA准确率最高,达到92.17%,决策树C5.0和BP-ANN模型略低,但也在84%以上,四种模型对外部样本的预测准确度均在80%以上,其中以OPLS-DA最高,达93.33%。不同产区龙井茶的矿物元素指纹结合化学计量学工具可以有效对龙井茶产地进行溯源;FLDA和OPLS-DA模型较适合龙井茶产地溯源。（4）西湖龙井茶与外省扁形茶、浙江扁形茶之间存在差异指标,可建立有效判别模型实现西湖龙井的产地识别,西湖龙井茶与外省扁形茶差异指标为Sn、Pb、Cu、Mg、²⁰³Tl/²⁰⁵Tl和⁹⁵Mo/⁹⁷Mo等六个,与浙江扁形茶差异指标为La、B、Li、¹⁴³Nd/¹⁴⁶Nd、²⁰⁶Pb/²⁰⁷Pb、⁹⁵Mo/⁹⁷Mo、δ13C、Sr/Ca和Ba/Ca等9个,其中⁹⁵Mo/⁹⁷Mo是潜在的单一判别指标,有望仅通过⁹⁵Mo/⁹⁷Mo值鉴别西湖龙井茶,但是否切实可行有待后续验证。