水环境的药物污染问题引起了人们越来越多的关注,磺胺类药物因大量生产并广泛使用成为环境科学家们关注的药物之一。本研究应用水质毒性快速检测仪测定一系列磺胺类药物的发光菌毒性,建立发光菌毒性QSAR模型,从而解决ICE模型的基准物种毒性数据缺失的问题。基于发光菌毒性测试和QSAR、ICE毒性估算方法获得更多毒性数据,初步推导了保护水生生物的磺胺类化合物的水质基准,并为建立更加具有生态统计学意义的物种敏感性分布(SSD)模型提供基础数据。磺胺类药物对发光菌的毒性与分子最低未占轨道能(Elumo)和辛醇-水分配系数(lgKow)相关性最显著,通过建立较好的QSAR模型,可以预测磺胺类药物的毒性值;磺胺类药物对发光菌的致毒机理主要是从水相迁移进入生物细胞膜后对生物受体分子的亲电进攻。磺胺类药物的种间相关性较好,可以通过种间相关估算模型预测多物种毒性数据,从而得到一系列磺胺类药物的多物种毒性数据,为水质基准的推导提供必要的数据基础。基于QSAR-ICE-ACR毒性估算模型,分别运用毒性百分数排序法和物种敏感度分布法推导了部分磺胺类药物的水质基准,并对比了两种方法,总体上HC5值大于FAV值,毒性百分数排序法在急性基准值的推导上更加保守,其中四种磺胺类药物的HC5与FAV接近,比值为1.17~1.66。同时,结合国内外水环境中磺胺类药物的暴露水平,对我国磺胺类药物的风险水平做了初步评估,其中磺胺甲恶唑、磺胺嘧啶和磺胺喹恶啉的风险较高。