本文通过模型试验研究,系统分析小麦中矿物元素指纹受地域和基因型的影响,旨在筛选出与地域密切相关的矿物元素指标,以提高不同小麦产地间的判别效果。以2012/2013年中国三个地域(河北赵县,河南辉县和陕西杨凌)10个品种的90份小麦籽粒为试验材料,应用高分辨电感耦合等离子质谱仪(HR-ICP-MS)测定了13种矿质元素含量(Mg,Al,Ca,Mn,Fe,Cu,Zn,As,Sr,Mo,Cd,Sb,Ba)。多因素方差分析结果表明,地域和基因型对每个元素均有显著影响,结合方差贡献率分析,发现地域对Mg,Al,Ca,Mn,Fe,Zn,As,Sr,Mo,Cd,Ba的影响变异贡献率最大,基因型对Cu的影响变异贡献率最大,误差对Sb的影响变异贡献最大。利用受地域影响较大的Mg,Al等11种元素对小麦产地进行判别分析,结果表明它们对小麦产地来源鉴别的回代检验正确判别率和交叉检验正确判别率均为100%。可见,与地域密切相关而受基因型等其他因素影响较小的矿质元素是用于食品产地溯源比较稳定、有效的指标。