在水体被动采样技术中,分子扩散系数是通过动力学扩散控制法求水体中目标化合物浓度的重要参数,可用于定量评价有机污染物的扩散能力和毒性效应。而单纯的通过实验方法逐一获取污染物的扩散系数几乎是不现实的,为了弥补实验数据的缺失,因此有必要发展可靠的预测技术来获取不同有机污染物的扩散系数。本研究基于pp-LFER模型和PaDEL描述符,发展了两种有机污染物在低密度聚乙烯(LDPE)膜中扩散系数的预测模型,并对两种模型应用域进行了表征,同时对模型进行了机理解释,主要内容和结果如下:通过查阅相关文献,搜集整理了 120种典型有机污染物在LDPE膜上的扩散系数实验值,涵盖了多种不同化合物类别,包括多环芳烃、多氯联苯、有机氯农药、多溴联苯醚等新型污染物。基于pp-LFER模型,通过逐步多元线性回归方法,建立预测模型。所构建的pp-LFER模型具有较好的拟合优度(Radj2为0.815)和稳健性(QLOO2和QBOOT2,分别为0.776和0.791)。结果表明,化合物在LDPE膜上的扩散过程中,分子体积较小的化合物更容易扩散,扩散系数和传质系数更大,这可能是由于体积较小的目标化合物分子在聚合物中形成空穴时所需的能量较少。为进一步提高预测模型的统计学指标,基于PaDEL描述符,构建了 一个包含五个分子描述符(ETA_Alpha,ASP-6,IC1,TDB6r and ATSC2v)的最优QSAR模型。拟合优度Radj2为0.949,稳健性QLOO2和QBOOT2,分别为0.941和0.784。其中,ETA_Alpha是影响有机污染物在LDPE膜上扩散系数的最主要因素。此外,分子体积、疏水作用、拓扑路径和距离以及范德华体积等因素有利于HOCs在LDPE中的扩散行为。对比两种模型,结果表明基于PaDEL描述符构建的QSAR模型要优于pp-LFER模型。本研究建立的两种预测模型覆盖了更多种类和数量的有机化合物,模型统计参数在拟合优度、稳健性和预测能力方面均有较好的表现。因此,所提出的模型可用于预测其它在适用范围内的有机化合物在LDPE膜上的扩散系数。