应用遗传算法建立云杉针叶表面PCDD/Fs光解半衰期的预测模型

摘要：

采用量子化学PM3算法计算PCDD/Fs的量子化学参数,应用遗传算法(Genetic Algorithm, GA)对所建模型中的变量进行筛选,建立了能预测吸附到云杉[Picea abies (L.) Karst.]针叶表面的PCDD/Fs光解半衰期(t1/2)的定量结构-性质关系(QSPR)模型,认为影响PCDD/Fs光解速率的主要因素是分子最高占据轨道能(EHOMO)、前线分子轨道能量差(ELUMO-EHOMO)和平均极化率(α).随着EHOMO和α的增大;其lg t1/2值增大,PCDD/Fs的lg t1/2值与其(ELUMO-EHOMO)值呈抛物线关系,当ELUMO-EHOMO＝7.847时,lg t1/2有最小值;当ELUMO-EHOMO≤7.847时,lg t1/2值随着ELUMO-EHOMO的增大而减小;当ELUMO-EHOMO≥7.847时,lg t1/2值随着ELUMO-EHOMO的增大而增大.

关键词：遗传算法、PCDD/Fs、定量结构-性质关系(QSPR)、量子化学参数

所属期刊栏目：26

分类号：X173(环境生物学)

资助基金：国家自然科学基金50238020;中国博士后科学基金中博基200303

在线出版日期：2005-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33