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有机化合物在环境中的迁移、转化已成为人们关注的焦点。在评价化合物在环境中的分布状况时,化合物在土壤中的迁移能力非常重要。土壤吸附系数(Koc)是有机化合物研究过程中一个重要的参数。通过对土壤吸附系数(Koc)的预测,为有机化合物的安全性评价提供了理论基础和依据。本文以文献中701种化合物的土壤吸附系数为依据,计算了多种分子结构描述符,对有机化合物的土壤吸附系数与分子结构描述符的相关性进行了研究。对于大部分疏水性化合物（0.5 < log P< 7.5）来说（log P为辛醇/水分配系数）,有机碳的含量在土壤吸附中起主要作用,所以土壤吸附系数与辛醇/水分配系数呈线性相关。另外,对于亲水性化合物（log P < 0.5）,疏水性吸附变得不显著。亲水性吸附的贡献等于或者大于疏水性吸附的贡献,导致Koc的实测值高于基于log P得到的预测值。对于高疏水性化合物（log P > 7.5）,由于可利用性的下降,log Koc随着疏水性的增加而降低。结果表明0.5 < log P < 7.5化合物的log Koc与log P呈现线性相关,而对所有化合物的log Koc与log P呈现非线性相关。根据训练集594种化合物建立log Koc与log P的非线性模型,并对107种化合物测试集进行了预测,应用平均残差（AE）,平均绝对残差（AAE）和均方误差（RMSE）对模型进行检验。此模型与现有的模型相比具有相近的预测能力,但是这个非线性模型非常简单,并且只用了一个参数。线性溶剂化能关系表明吸附降低可能与分子大小有关,分子越大,化合物与土壤有机相间的色散作用越强,吸附越低;同时吸附能力还与疏水性化合物的碱度有关,碱度越大,水中化合物氢键作用越强,吸附越低。虽然与其他溶剂/水体系相比,辛醇/水与土壤吸附的体系最接近,主成分分析表明描述疏水性化合物的土壤吸附,辛醇/水体系并不是一个完美替代体系。