线性溶剂化能相关方法应用及参数估算

简要介绍了线性溶剂化能相关方法的原理，回顾了该方法在溶解度、辛醇／水分配系数和生物毒性预测中的成功应用，重点讨论了参数估算规则，以利于该方法进一步推广。     

松花江中取代苯酚和苯胺类的生物降解性及QSBR研究

以松花江水细菌为接种源，用碘量法分别测定了28种苯酚及苯胺类化合物的BOD5值，采用QSBR程序软件计算分子量Mw,分子体积Mv，及电离常数pKa,用ClogP程序计算了疏水性参数logP.对28种取代苯的BODT值与其物化参数间进行了回归分析，得到如下最佳回归方程，BODT＝87．5571＋5．958pKa-0.73W,n=28,R^2=0.874,SE=10.33,F=86.85,P=0.应用所得QSBR模型，预测了28种化合物的BODT值，计算了残差，并初步探讨了生物降解机理。     

有机化合物水中溶解度的测定与估算

本文介绍用摇瓶法、产生柱法和动态联柱高效液相色谱法等方法测定有机化合物在水中溶解度的研究方法,同时给出了某些农药、硝基多环芳烃和氯苯类化合物的水中溶解度的实验数值.     

取代苯甲酸在江水中的生物降解性及QSBR研究

以松花江水作为微生物源，采用摇瓶法研究了取代苯甲酸的生物降解动力学。高效液相色谱测定了取代苯甲酸浓度随时间变化曲线，得到一级生物降解动力学常数K和降解半衰期t1/2。取代基对降解速度的影响依次为：硝基＞氯代＞氨基；对于同一种取代基，邻位＞对位≈间位。逐步回归分析表明，表征位阻效应的参数MW与表征电性效应的参数pKa相结合，能够较好地拟合取代苯甲酸的生物降解速率常数。同时考察了pH变化对苯甲酸生物降解的影响。     

江河有机污染物迁移转化过程的实验室模拟

本文研究了第二松花江10种有机污染物的迁移转化规律,得到挥发、微生物降解、光解、沉积物吸附与解吸过程均遵守一级动力学.计算了动力学参数,并用箱式模型和所取得的参数预测了有机污染物的迁移转化规律,预测结果与实测值符合较好.     

取代苯胺和苯酚类化合物对大型蚤的毒性及PH值对其毒性的影响

测定了２４个取代苯胺和苯酚类化合物在不同ＰＨ下对大型蚤的２４ｈ半数抑制浓度２４ｈ－ＩＣ５０。结果表明,苯胺类的毒性随ＰＨ的升高而增大,酚类的毒性随ＰＨ的升高而减小。     

绿藻对硝基苯类化合物的富集与释放研究

测定了硝基苯、2,4-二硝基甲苯、2,6-二硝基甲苯及硝基氯苯(邻、间、对)在绿藻体内富集及释放趋势。其生物富集因子由小到大的顺序为:硝基苯<2,6-二硝基甲苯<2,4-二硝基甲苯<硝基氯苯(邻、间、对)。富集与释放曲线表明,所有化合物在实验开始的0.5～1h即达到最大富集量,2h后基本达到稳态。硝基苯、2,4-二硝基甲苯及2,6-二硝基甲苯的释放速率很快,0.5～1h达到最大释放量。6种有机物的生物富集因子与辛醇/水分配系数相关很好,生物富集过程符合脂水平衡分配模型。      

芳香族化合物与水合电子水相反应速率常数的QSAR模型研究

基于水合电子(e_(aq)~-)的高级还原技术(ARPs)是一种有效地去除水中痕量有机污染物的技术.有机物与水合电子反应的速率常数(k_(e_(aq)~-))是评价高级还原处理体系中有机物去除效率的一个重要参数.然而化学品种类繁多,通过实验方法一一获取k_(e_(aq)~-)是不现实的.因此,需要建立一种能够快速预测k_(e_(aq)~-)的方法,填补现有数据的缺失.本研究搜集整理了94种芳香族化合物的k_(e_(aq)~-)实验值,采用逐步多元线性回归(MLR)和支持向量机(SVM)方法分别构建了预测化合物的k_(e_(aq)~-)线性和非线性定量结构活性关系(QSAR)模型.两个模型均具有良好的拟合度(R_(adj,tr)~2 0.800)、稳健性(Q_(ext)~2=0.782)和预测能力(Q_(ext)~2 0.790).机理分析表明,最低未占据分子轨道能(E_(LUMO))和偶极矩加权的来自扩增边缘邻接处的最大特征值(SpMAD_AEA(dm))是影响有机物同e_(aq)~-反应活性的重要参数,此外,k_(e_(aq)~-)还与化合物的键级和极化率有关.元分析结果表明具有吸电子官能团的芳香化合物比含供电子基团的化合物倾向于与e_(aq)~-有更高的反应活性.     

泉州湾潮间带表层沉积物中酸可提取相重金属

本文用ICP-AES分析了泉州湾潮滩表层沉积物中9种重金属元素(Fe,Mn,Cr,Cu,Ni,Co,Pb,Zn,V)的酸可提取量,测定了沉积物的粒度组成及其TOC,S2和CaCO3含量.相关分析表明,潮滩沉积物中酸可提取重金属主要来源于沿岸工农业废水排放及滩涂养殖用药,尤其是Zn,Pb,Cu,与国内其它海湾和河口相比存在明显富集,受人类活动影响较大;沉积物中酸可提取重金属主要存在于细颗粒中,且主要与无定型铁氧化物及有机质结合.     

有机污染物土壤吸附预测模型及其影响因素

以701种有机化合物的土壤吸附系数作为数据集,选取594种有机化合物作为训练集,剩余107种作为测试集.根据训练集化合物建立土壤吸附系数Koc与辛醇/水分配系数Kow的线性和非线性模型,应用平均残差(AE),平均绝对残差(AAE)和均方根误差(RMSE)来检验模型的预测能力,模型具有良好的预测能力.同时,比较不同类型的化合物的实测值与预测值,发现部分同系物的预测值与实测值存在系统的偏差,这些偏差主要是由吸附机理,溶解度,水解作用,挥发作用,实验误差等原因造成,这些因素均会对土壤吸附系数的预测产生影响.