有机毒物往往以混合的形式暴露在环境之中。传统的风险评价体系多是在实验室模拟条件下以单一物质的急性或慢性毒性试验为依据，往往很难正确反映实际环境中污染物混合存在时的生态行为及环境危害。因此，关注的焦点集中在发展计算模型对有机化合物的联合毒性进行定量的预测。本文第一部分考察了混合组分在不同剂量水平及相对毒性大小影响下对联合毒性预测概念（浓度加和（CA）和独立作用（IA））的背离情况。实验测定了三种有机磷杀虫剂毒死蜱、二嗪农和马拉硫磷三种杀虫剂对发光菌的单一毒性，以及固定比率配比下三种有机磷杀虫剂的三元混合体系的联合毒性效应。结果表明，CA和IA模型对混合体系联合效应的预测均出现偏差，且通过显著性检验证实了协同／拮抗、依赖剂量-比率和依赖剂量-水平三种复杂的联合毒性作用方式的存在。在EC₁和EC₅₀混合比率下，三种杀虫剂的联合效应以协同作用的方式表现明显。由于混合体系的剂量水平以及各组分表现的单一毒性的不同，拮抗作用也同时存在。量化组分间的浓度关系，详细阐述了拮抗作用和协同作用间相互转变的过程。由于CA和IA模型难以对上述具有复杂毒性作用方式（MOA）的混合物进行毒性预测，因此，进一步研究了在未知MOA的前提下寻找一种有效的预测联合毒性的方法。本文第二部分测定了12种具有四种不同MOA工业有机毒物对明亮发光杆菌的联合毒性，对比综合模糊浓度加和和独立作用模型（INFCIM）和两阶段预测模型（TSP）在该混合体系条件的预测能力。实验设计了三个混合体系，各化合物分别按各自的EC₁、EC₅₀（1％和50％效应浓度）和等摩尔浓度值配比进行混合。对于EC₁、EC₅₀和等摩尔浓度值混合物而言，INFCIM模型在50％实验观测的效应下所产生的预测误差分别为0.3％、6％和0.6％。而TSP模型相对应的误差分别为2.8％、19％和24％。因此，INFCIM模型对比TSP模型表现了很好的预测效果。INFCIM方法是基于分子结构描述符计算两个权重参数，以此通过模糊隶属函数来权衡CA和IA模型的关系。由此可以看出，对于INFCIM方法，已知混合组分的MOA并非是联合毒性预测的前提条件，这表明INFCIM方法用于评价混合物的生态风险是可行的。