作为预测毒理学的核心,有机污染物的结构-活性关系技术(QSAR)是对环境中日益增多的合成有机化学品进行生态风险评价的重要手段。在有机污染化学和生态毒理学中结构活性关系技术具有两个最基本的功能:对未知化学品的环境行为和生态毒性进行预测、评价和筛选;以及探求污染物的毒性作用机制,为发展污染控制技术和风险削减技术提供理论指导。因此理想的QSAR模型应该既具有高度的预测能力,又具有明确的物理意义。建立理想的QSAR模型的先决条件是选取和获得既包含足够的结构信息又具有明确物理意义的分子结构参数,这是QSAR研究的核心工作。目前QSAR的发展越来越依赖于通过量子化学计算来获得分子结构参数,量子化学参数具有不依赖于实验测定、物理意义明确以及不限于同系物研究等优势,有利于实现“污染预防”,有利于探索污染物的毒性机理,有利于建立意义明确的QSAR预测模型,因此本文的QSAR模型都是建立在量子化学参数基础上的。高等植物在生态系统中具有重要的地位,植物毒性测试应该是有机化学品的生态风险评价重要的组成部分,然而有关有机污染物对高等植物的结构-活性关系以及毒性机制研究很少报道。两栖动物是水生生物与陆生动物连接的纽带,在农业上和生态系统中具有重要的地位。本文以对黄瓜种子发芽绿和根生长的抑制为测试终点,发展并评价了一种快速、敏感、简便的高等植物短期毒性测试程序,在此基础上测定了取代苯酚、取代苯胺、含氮芳烃、硝基芳烃等典型有机污染物对高等植物的毒性效应。本文还测定了取代苯酚对两栖动物幼体—日本长腿青蛙蝌蚪的急性致死性毒性。利用结构活性关系技术,系统、深入地探讨了这些污染物对高等植物和两栖动物的毒性作用机制,采用量子化学参数,建立了一批既具有明确的物理意义、又具有高度的预测能力的QSAR模型。有机污染物的毒性大致可以分为麻醉性毒性和不同方式的反应性毒性。对于非反应性化学品,目前已经成功地建立了QSAR,然而如何判断化合物的反应性毒性、如何用分子结构参数定量表征化合物的生物反应性以及如何建立反应性毒性的QSAR模型,是QSAR研究的难点之一。本文基于不同毒性作用机制之间化合物的疏水性和生物反应性对毒性的贡献不同这一事实,应用疏水性参数—正辛醇水分配系数为探针变量,将化学品进行分类,应用量子化学参数—最低未占轨道能来表征化学品的亲电反应性,预测化合物的反应性毒性,继而发展基于作用机制的QSAR技术。研究发现,含氮芳烃对高等植物黄瓜种子的根伸长的抑制作用属于反应性的,以最低未占分子轨道能量(ELUMO)为参数成功地预测了含氮芳烃对高等植物的反应性毒性。应用基于作用机制的QSAR方法,我们研究了31种取代苯酚污染物对两栖动物幼体—日本长腿青蛙蝌蚪(Rana japonica)的急性致死性毒性、42种取代苯酚对高等植物的短期生长抑制毒性(分别对黄瓜(Cucumis sativus)种子发芽率和根伸长的抑制毒性)以及78种取代苯(包括取代苯酚、取代苯胺、氯以及甲基取代苯、取代硝基苯、取代苯甲腈、取代苯甲醛以及取代苯甲酸等)对酿酒酵母菌(Saccharomyces cerevisiae)的生长抑制毒性,分别成功地区分了这几类典型有机污染物的各种毒性机制,在此基础上建立了基于作用机制的QSAR模型。有机污染物的种类多种多样,毒性机制也复杂多样,因此发展既能够准确预测包括多种作用机制的化合物的毒性,又具有明确物理意义的理想QSAR模型是结构活性关系技术发展的必然方向。本文在临界体积理论、受体相互作用理论和前线轨道反应性理论基础上,推导出能够预测既包括麻