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有机污染物在被动采样材料相与水相之间的平衡分配系数(KPW)是评价被动采样器性能、计算污染物水相浓度所需的一个重要参数。由于实验方法难以逐个测定众多污染物的Kpw值,有必要发展其预测方法。本研究选取聚乙烯(PE)、聚丙烯酸酯(PA)和硅橡胶(SR)3类常用的被动采样材料共7种,采用多元线性回归(MLR)分析,构建了可用于Kpw预测的定量构效关系(QSAR)模型。(1)基于理论线性溶解能关系(TLSER)模型中的6种分子结构参数,分别构建了7种被动采样材料logKPW的QSA R模型。所构建的QSAR模型具有较好的拟合优度(R2adj介于0.772～0.978)、稳健性(Q2LOO和Q2BOOT分别介于0.749～0.976和0.784～0.801)和预测能力(R2ext和Q2ext分别介于0.627～0.98l和0.612～0.977),能够用于预测含有>C=C<,-OH,-O-,>C=O,-C=O(O),-C6H5,-NO2,-NH2,-NH-,-X(F, Cl, Br, I)等多种结构的有机污染物的logKPw值。模型表明,有机污染物在被动采样材料和水之间的分配主要受空穴形成作用和氢键作用的影响。(2)为进一步提高模型的统计学指标,基于Dragon描述符,分别构建了7种被动采样材料logKPW的QSAR模型。所构建的QSAR模型具有良好的拟合优度(R2adj介于0.806～0.989)、稳健性(Q2LOO口Q2BOOT分别介于0.786～0.988和0.773～0.801)和预测能力(R2ext和Q2ext分别介于0.769～0.989和0.757～0.982)。这些模型总体上优于基于TLSER的QSAR模型,可以用于预测烷烃、烯烃、芳香类、醇类、酮类、酯类、醚类等多种有机污染物的logKPW值。模型表明,有机污染物的logKPW与分子McGowan体积(Vx)、氯原子个数(nCl)、环周长(Rperim)、多重键个数(nBM)、N, O极性贡献的拓扑极性表面积(TPSA(NO)、-N(=)=结构个数(NddsN)和羟基个数(nROH)等参数有关。