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Quantm chemical modelling of soil sorption coefficients: multiple linear regression models

机译:土壤吸附系数的量子化学建模:多元线性回归模型

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摘要

Soil sorption coefficients for nonpolar compounds easily can be modelled with log p_ow or with connectivity indices. This is not the case for polar compounds: for polar substances either compound class dependent models or models using correction factors based on substructures are described in the literature. In the present study a systematic search on multiple linear regression models using log P_ow and several quantum chemical descriptors was performed to model the log K_oc for a set of 66 substances from different compound classes (pesticides and other nonpolar and polar chemicals). In is shown that the soil sorption coefficient K_oc can be modelled with one equation for the whole data set.
机译:非极性化合物的土壤吸附系数可以很容易地用log pow或连通指数建模。极性化合物并非如此:对于极性物质,文献中描述了化合物类别相关的模型或使用基于子结构的校正因子的模型。在本研究中,使用log P_ow和几个量子化学描述符对多个线性回归模型进行了系统搜索,以对来自不同化合物类别(农药和其他非极性和极性化学品)的66种物质的log K_oc进行建模。在图中表明,土壤吸附系数K_oc可以用一个方程来模拟整个数据集。

著录项

  • 来源
    《Chemosphere》 |1997年第2期|p.365-377|共13页
  • 作者

    M.Muller;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 大气污染及其防治;
  • 关键词

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