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大气氯自由基(·Cl)内陆来源的突破性发现,使得·Cl在决定有机污染物环境归趋方面起着比以往更为重要的作用。从大气有机化学品的环境风险层面上来看,需要·Cl与有机化学品的反应速率常数(kl)信息。目前获取有机化学品kCl的方法主要有两种,一种是实验测定,另一种是模型预测。由于实验测定需要耗费大量的时间、人力和财力,目前仅有五百多种有机化学品的气相k1数据,难以满足大量有机化学品环境风险评价的要求。而定量构效关系模型(QSAR)可以克服这些问题。基于已有实验数据,建立QSAR预测模型可以弥补缺失的实验数据。本研究基于经合组织(OECD)颁布的QSAR导则,发展了预测kCl的QSAR模型。我们从数量巨大的文献中收集了550种有机化学品的气相kl数据；并在较高精度优化的有机物几何构型的基础上,筛选和计算了多种意义明确的量子化学描述符及DRAGON描述符；采用多元逐步线性回归(MSR)分析,构建了有机物种类丰富、反应途径全面的kl预测模型。QSAR模型的调整决定系数(R2adj)为0.825,表明模型具有良好的拟合能力；去一法交叉验证系数(Q2LOO)为0.814,Bootstrapping验证系数(Q2BOOT)为0.792,表明模型具有良好的稳定性；外部调整决定系数(R2adj.ext)和交叉验证系数(Q2ext)分别为0.825和0.721,表明模型具有良好的预测能力；变量膨胀因子(VIF)均小于10,表明模型不受共线性的影响。研究采用欧氏距离法对模型进行了应用域的表征与机理解释,模型适用于含有>C=C<,-C≡C-,>C=O,-CHO,-COOH,-O-,-OH,-C=O(O)-,-X(Cl,F,Br),-NH2,-NH-,-N-N-,-S-,-C6H5,-NO2等官能团的有机物kCl的预测。此外,本论文是首个采用元分析方法,从分子结构角度分析官能团对·Cl与有机化学品反应活性影响的研究。本论文正将所收集的数据用于构建“环境行为参数数据库”,并将所构建的kl预测模型导入我们自主研发的“化学品预测毒理学平台”,从而将研究与实际应用相结合,实现有机化学品气相kCl参数的“一键式”快速预测。