化学型是指同种植物由于所含化学成分的差异可分为多种类型，但它们的形态上差异不明显，是植物种内生物多样性的一种表现。　　樟树[Cinnamomum camphora(L.) Pres]是樟科樟属植物，是一种多用途林木资源，具较高经济价值。主要分布于我国长江以南地区。根据其挥发性主成分的差异，樟树可分为龙脑樟、脑樟、芳樟、油樟和异樟等5种化学型。本文介绍了传统判别樟树化学型的分析手段及本研究在判别樟树化学型的创新性方法。在采用静态顶空-气相色谱-质谱法（SHS-GC-MS）对樟树叶粉末为实验材料直接进样分析，鉴定樟树挥发性成分并有效判别其化学型的基础上，用表面解吸常压电离质谱法（DAPCI-MS）分别对樟树叶粉末样品和新鲜樟树叶进行检测，采用串联质谱对其特征化合物进行分析并结合多变量分析方法对不同化学型樟树叶进行判别。主要研究结果如下：　　（1）通过SHS-GC-MS法测定结果表明，从25个样品共鉴定出171种化合物，其中，β-芳樟醇、莰烯、β-愈创木烯、γ-松油烯、α-侧柏烯、2-乙基呋喃、α-石竹烯、大牛儿烯8种化合物在所有样品中均可检测到。5种化学型樟树叶挥发性成分种类及其含量存在较大差异。对12种成分进行（主成分分析）PCA，结果表明，β-愈创木烯、2-乙基呋喃、α-石竹烯、大牛儿烯、δ-毕澄茄烯、己醛和可巴烯7种挥发性成分是5种化学型樟树分类的重要判定变量。聚类分析（CA）和判别分析（DA）正确率分别为96％和100%。　　（2）采用DAPCI-MS技术检测不同化学型樟树叶粉末的压片，在正离子模式下，获得不同化学型樟树叶粉末中挥发性成分的质谱信息特征，结果表明，DAPCI-MS能够获得不同化学型樟树叶粉末指纹图谱，PCA分析中的PC1、PC2、PC3贡献率分别为79.9%、12.9%和4.2%，共97%；CA和反向传输人工神经网络技术（BP-ANN）对5种化学型樟树叶实验样品的判别率均为100%，说明通过化学计量学方法的计算，DAPCI-MS能够准确判别不同的樟树化学型。　　（3）采用DAPCI-MS技术检测新鲜樟树叶片，在正离子模式下，获得不同化学型新鲜樟树叶片中的挥发性成分质谱特征信号，这些质谱信号体现了不同化学型樟树叶成分的差别。并结合PCA和CA对DAPCI-MS数据进行处理，PCA分析中PC1、PC2、PC3贡献率分别为31.3%，23.1%和21.9%，共76.3%；CA分析能够实现不同化学型樟树的有效区分。　　本文通过SHS-GC-MS鉴定了5种化学型樟树叶的标志性成分，并采用实验室自行研制的DAPCI质谱技术对不同化学型樟树叶粉末和新鲜叶样品的质谱行为进行了系统性研究，建立了分析速度快、信息提取准确更够有效判别樟树化学型的检测新方法，在植物化学型判别领域具有一定的创新性和应用价值。随着质谱仪器的小型化发展，该方法有望实现野外实时快速判别化学型，并提高发现新化学型的可能性。