我们吃的食物香味纷繁复杂，在探索食物奇妙风味的道路上，人类从来没有停止过脚步。香气活力值的应用，帮助人们从香气成分浓度和阈值两个维度，揭开人类饮食地图中的香气密码。
香料是对世界饮食史影响极大的食材品类，品种纷繁的香料给人类饮食带来了神奇的诱人味道和香气。地中海和欧洲世界的人们认为产自东方的香料代表了东方的先进文明，是备受推崇的奢侈品，数量巨大的香料贸易支撑起了大航海时代的商业繁荣。人们认为香料具有促进神经兴奋、壮阳等功效，而王公贵族的推崇以及在宗教祭祀活动中的广泛使用，更给香料赋予了别样的神秘色彩。人们认为香料是被上帝施加了咒术的神奇食材，是文明之味。
现代科学研究表明，香料的香气来源于植物中的精油成分，与上帝和咒术毫无瓜葛。为了弄清楚香气的奥秘，人类经历了一个十分漫长的过程。香气是食品风味的重要组成部分，是衡量食物品质的重要指标之一。食物的香气特征取决于其香气成分的组成差异。
目前已经探明的食物中的挥发性香气成分多达上千种，过去缺乏科技手段，人们只能依赖基于丰富经验的感官评价来鉴别食品的风味。而人的感官受身体状态、外界环境甚至情绪等因素的影响较大，感官评价缺乏稳定性，所以专业的食品鉴赏需要具有丰富品鉴经验和专业素养的品鉴师来完成。
仅仅依靠感官评价无法在技术层面上系统、量化地区分食物香气特征的差异来源，专业品鉴师的感官评价更无法直观、量化地传达给普通的食客，所以我们只能看着品鉴师近乎玄幻的评价之后如坠五里雾中。
20世纪60年代，Rothe等学者为表征面包的香气特点，通过感官评定的方法获得了面包中的香气成分的阈值，并结合仪器分析获得相应的香气成分浓度，首次提出了芳香值（aroma value）的概念。当某种成分的芳香值大于等于1时，说明这种香气成分对食物的香气体系有贡献，芳香值越高其贡献越大。随后，香气研究领域又相继提出了香气单元（odor unit）、香味单元（flavor unit）等类似的概念。20世纪80年代，Acree等学者为了定量表征食物中挥发性香气成分对食物整体香气体系的贡献度，提出了香气活力值（odor activity value，OAV）的概念，此后这一概念在相关研究领域中被普遍应用。
香气活力值是表征某一香气成分对食物整体香气特征贡献度的指标，香气成分对食物香气体系的贡献不仅取决于其浓度，还与其感觉阈值密切相关。感觉阈值是指，能够引起人的嗅觉、味觉等感官刺激的物质的最小浓度。基于以上原理，香气活力值的大小等于香气成分的质量浓度（p）与其感觉阈值（T）的比值，即OAV = p/T。某种香气成分的香气活力值越大，其对食物的香气体系的贡献度越大，对食物香气体系特征的形成作用也越大。在香气活力值研究中，为减少感官敏感性差异带来的影响，还要基于大量样本的感官评价实验建立可靠的感觉阈值数据库。
香气活力值概念的提出为食物香气风味的量化研究提供了重要的科学依据和技术手段，目前已经被广泛应用于发酵食品、水果、植物油等食品工业领域。例如中国的黄酒是一种传统的发酵型酒类饮品，其香型复杂、风味独特，不同产地的黄酒风味各异。江南大学的一项研究采用固相萃取技术和气相色谱-飞行时间质谱分析方法，从古越龙山黄酒中检测出了975种挥发性成分，并对其中77种香气成分进行含量测定和OAV分析，发现其中香兰素、3-甲基丁醛、反-1，10-二甲基-反-9-癸醇、丁酸乙酯、苯甲醛和γ-壬内酯等几种化合物对古越龙山黄酒的香气体系构成贡献较大。通过对比上海、江苏、浙江等不同产地的黄酒的OAV发现，苯酚、丁酸乙酯和γ-壬内酯的含量差异是早就不同产地黄酒的差异化风味的决定性因素。
Taylor等学者对瑞士5家不同生产商生产的瑞士奶酪进行了OAV分析，从中鉴定出17种OAV大于1的挥发性香气成分，OAV大于1说明这些成分对奶酪香气风味的整体构成具有重要作用。Taylor等人的研究还表明，随着OAV研究越来越充分，基础科研数据库不断完善，未来可以利用OAV轮廓对瑞士奶酪进行快速鉴别。
OAV研究方法目前在国际食品香味学领域已经显示出了广阔的应用前景，国内也正在开展大量的相关研究，所涉及的食品类别越来越丰富，如金华火腿、甘薯、蟹类、烤鹌鹑蛋、红树莓果醋、炖鸡、羊骨油、发酵牛乳等食品的关键香气成分识别与贡献度研究。
除了食品鉴别领域的应用，更重要的是能够真正揭示食品香气风味形成的原理，为食品设计和食品工业领域提供广泛的理论依据和实用技术。
OAV研究还有赖于海量人员样本的感觉阈值数据库的不断完善，以及食物香气成分的快速检测技术和仪器的发展。也许有一天，我们花五块钱就能买一个“电子鼻”，它能够快速检测食物中的香气成分，并与手机进行无线连接，通过对比云端数据库快速识别眼前食物的身份。茅台酒每年花费巨额资金进行防伪和打假，倘若我们有了这种“电子鼻”，只需几秒钟，手机App上就提示您：“云端数据比对不匹配，您购买的是假酒”。什么区块链防伪、包装防伪、二维码防伪，通通不需要了。我们也不再需要对一位资深葡萄酒品鉴家近乎玄幻的、充满感情色彩的酒评感到疑惑，尽管直接地将一切诉诸感官体验，你的感官是否愉悦，“电子鼻”会告诉你，究竟是什么令你的感官愉悦。
最新的《食品添加剂使用标准》GB 2760-2011允许使用的天然香料已达400种，随着我们对食物香气形成原理的认识逐渐深入，未来将设计出更加奇妙和丰富的，甚至自然界从未有过的风味。在探索食物奇妙风味的道路上，人类从来没有停止过脚步。我们正在日益深入地认识我们所吃的食物，认识自身和认识自然也越来越深刻，我们将更加清醒地认识到，我们正在成为怎样的人类。这是从宏观到围观，从分子到量子的进步。
参考文献
[1] CHEN Zhifei, CAI Lili, HAO Hui, et al. Progress in the application of odor activity values in the characterization of key aroma components in foods[J]. Food Science, 2018, 39(19): 329-335. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201819049. http://www.spkx.net.cn
[2] XIAO Zuobing, WANG Hongling, NIU Yunwei, et al. Analysis of aroma components in four Chinese congou black teas by odor active values and aroma extract dilution analysis coupled with partial least squares regression[J]. Food Science, 2018, 39(10): 242-249. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201810037. http://www.spkx.net.cn
[3] GB 2760-2011, 食品安全国家标准，食品添加剂使用标准
[4] 陈双. 中国黄酒挥发性组分及香气特征研究[D]. 无锡: 江南大学, 2013: 15-58.
[5] TAYLOR K, WICK C, CASTADA H, et al. Discrimination of Swiss cheese from 5 different factories by high impact volatile organic compound profiles determined by odor activity value using selected ion flow tube mass spectrometry and odor threshold[J]. Journal of Food Science, 2013, 78(10): 1509-1515. DOI:10.1111/1750-3841.12249.
[6] Jiancai Zhu, Lingying Wang, etc. (2018) Characterization of the key aroma compounds in mulberry fruits by application of gas chromatography–olfactometry (GC-O), odor activity value (OAV), gas chromatography-mass spectrometry (GC–MS) and flame photometric detection (FPD). Food Chemistry. 245,775-785.
[7] Heikki Aisala, JuhaSola, Anu Hopia, etc. (2018) Odor-contributingvolatilecompoundsofwildedibleNordicmushroomsanalyzedwithHS–SPME–GC–MSandHS–SPME–GC–O/FID. Food Chemistry. 283,566-578.
[8] Michael Qian, G.A.Reineccius.(2003). Quantification of Aroma Compounds in Parmigiano Reggiano Cheeseby a Dynamic Headspace Gas Chromatography-Mass SpectrometryTechnique and Calculation of Odor Activity Value. Journal of Dairy Science.86(3):770-776.
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