生物富集因子（BCF)和辛醇水分配系数（OWLogK）是评价有机污染物生物富集性和生物毒性的重要指标。随着生存环境的不断恶化，近几年已引起社会广泛关注，并成为研究的热点。但迄今只有有限的有机化合物具有实测的BCF和OWLogK值，实验测定成本高、周期长，操作复杂。因此前人主要通过建立定量结构-活性关系（QSAR）模型进行BCF和OWLogK预测，可以弥补试验数据的缺乏，缩短试验周期、降低试验成本。本论文围绕卤代苯、多氯联苯、苯酚、苯胺、氯代脂肪烃、单环芳烃、多环芳烃和硝基芳烃，小分子醇、醚等，九类具有实测生物富集因子数据共130个持久性有机污染物为研究对象，进行QSAR研究。　　第一部分综述了有关BCF、OWLogK和定量结构-活性关系（QSAR）的主要内容。简单叙述了BCF、OWLogK的定义、研究现状及意义；QSAR的研究原理、方法、发展现状及应用前景，提出了本论文的研究目的、研究内容及方法。　　第二部分采用MOPAC的minimize-energy方法对九类130个化合物进行几何结构优化。然后利用Chemoffice8.0、HyperChem7.0和DRAGON软件计算了包括量子化学、3D-Morse共170个分子结构参数描述符。运用多元逐步回归、偏最小二乘法和人工神经网络（BP）法对九类化合物经行了定量结构-性质关系研究，建立了LogBCF和OWLogK的6个3D参数QSAR模型，分别找出了影响LogBCF和OWLogK的主要结构参数。影响LogBCF的结构参数为：CMR、MR、LUMOE、Mor3u、Mor31u和Mor30v。影响 OWLogK的结构参数为：CMR、MR、Mor6m。　　采用F-检验、变异膨胀因子（VIF）、去一留一交互检验和外部检验集等多种方法对建立的6个3D参数QSAR模型进行了检验和评价，结果证明所建立的模型具有较好的稳定性和预测能力。能够对应用域内的化合物进行LogBCF和OWLogK的预测，既具有理论性又具有实用性。而且对有机污染物的生态风险评价和有机污染物的环境治理也具有非常重要的意义。