随着经济水平的提升人们对大米品质要求越来越高, 由于不同大米品种之间价格差异也较大, 致使不少商贩以劣充优谋取利益, 有的掺和比例高达30%以上, 这种行为严重损害了消费者利益。 大米作为一种碳水化合物直接通过一维近红外光谱信息不易区分掺和米, 目前诸多研究集中在基于一维光谱的化学计量学判别模型建立。 二维相关光谱具有高分辨率、 解析峰的归属等优点, 可以挖掘出掺和米在一维光谱中隐藏的有效信息。 以五常大米作为研究对象, 选取难以用肉眼分辨的六种大米为掺入米, 分别制备5%～50%的不同掺和比例大米样品140个。 以五常大米近红外光谱的平均光谱作为参考谱, 掺和比例作为外部扰动因数, 将掺和米光谱和五常米光谱分别与参考谱进行二维相关运算, 通过解析不同掺和比例大米二维相关同步谱特性发现自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰值与同步谱(1 420, 1 920) nm和(1 920, 1 420) nm处交叉峰值强度均随掺和比例增加呈递增趋势, 其中1 920 nm自动峰值对掺和比例响应最显著。 通过对自相关谱1 420和1 920 nm两处自动峰产生机制的追溯并分析对应官能团归属, 发现大米中直链淀粉对掺和比例响应程度高于蛋白质及其他碳水化合物。 分别以五常大米同步谱中1 420和1 920 nm处自动峰值和(1 920, 1 420)nm处交叉峰值的最大值作为判别阈值, 对140个大米样品进行了判别试验。 结果显示, 基于1 920 nm自动峰值的判别效果最佳正确率达93.3%, 掺和比例20%及以上掺和米样品判别正确率为100%, 随着掺和比例降低判别正确率也逐渐下降, 掺和比例15%, 10%和5%样品判别正确率分别为91.7%, 66%和75%。 综上所述, 以掺和比例作为外部干扰因数解析不同掺和比例的大米二维同步谱特性, 通过特征峰值的差异可以简单有效区分掺和米, 与以往近红外判别模式相比不需要准备大量样品来训练模型, 为快速鉴别掺和大米提供一种新思路。