植物的類化合物(terpenoids)是一個極古老的化學特徵，它在自然界的種類豐富多變，除了物種間的多樣性與其自身的多種異構體，更會經由不同的化學作用使其結構產生變異。儘管在結構和功能上各不相同，但是卻都來自共同的生合成起始分子。由於類化合物在生合成起始途徑上的一致性、結構的多樣性以及在植物界中分布的廣泛性，使得以類成分作為分類依據十分可行(Zhao and Luo 2007)。而今，藉由氣相層析質譜儀(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)技術的進步，類化合物更容易進行定量與定性的化學差異比較，能提高物種間親緣關係鑑定的「靈敏度」，進而推導種與種、種與亞種以及雜交種之間的鑑別，使許多植物分類學上未知待解的謎團獲得有力的佐證。許多研究結果已證實，透過植物精油類化合物的組成分分析，能夠順利區別「種(species)」以下階層之個體發育(ontogenetic)及品系變化，甚至監測季節性化學成分的改變(Paolini et al. 2010, Chen et al. 2011)經由GC-MS分析獲得的化學成分資料，再透過統計軟體的分析與繪圖，使得物種彼此間的親緣關係更容易區別。筆者曾利用GC-MS分析臺灣不同地區的紅檜(Chamaecyparis formosensis)、臺灣扁柏(C. obtusa var. formosana)與日本扁柏(C. obtusa)等親緣關係相近之柏科植物葉子精油，成功利用其精油成分之差異性進行區隔，並發現臺灣所生長的紅檜、臺灣扁柏以及日本扁柏的精油成分分別以α-pinene、thujopsene以及α-terpinyl acetate為其代表性化合物，同時更進一步發現臺灣扁柏有三種化學品系—thujopsene、β-elemol及cis-thujopsenal(Chen et al. 2011)。隨後，Lin等人(2011)利用固相微萃取(solid-phase microextraction)技術分析此三樹種之葉子揮發成分，證實利用此簡便快速的方法不但能有效縮短萃取時間，並可根據樹種間揮發成分的特異性進行區別，然而因吸附纖維具選擇性吸附的特性，此分析方法未能如實反映精油組成的特性。相形之下，靜態頂空(static-headspace)萃取乃為一理想的前處理法，利用全自動化的進樣系統，不僅具有極佳的再現性，同時提高對低分子量與高揮發性化合物的分析靈敏度。