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杉木(Cunninghamia lanceolata)作为我国特有的速生针叶树种，具有分布广泛、生长迅速、产量高、品质好等特点。如何实现杉木的高效培育是杉木林经营的重点问题。林分结构和林分生长规律作为林分的基本特征，是杉木林经营需要清楚了解和掌握的重要方面。本研究以福建省将乐国有林场不同类型杉木林（杉木纯林、杉木马尾混交林、杉木毛竹混交林、杉木阔叶树混交林）为研究对象，基于标准地调查、树干解析、枝条解析、生物量调查以及年轮测定等数据，利用线性或非线性混合效应模型方法，考虑数据间的异方差性和自相关等结构，系统地研究了杉木林的林分直径和树高分布、树高-胸径关系、单木生长过程、树冠轮廓以及枝条特征和生物量模型，以期为精确掌握杉木林林分结构特性以及混合效应模型方法在林分结构及生长模型中的应用提供理论依据。主要的研究结论如下: (1)对于同一林分类型在同一龄组条件下，标准地不同，其对应的直径分布和树高分布的偏度和峰度不同;各标准地对应的最佳直径和树高分布方程也有所不同，但Weibull(2参数)模型作为最佳方程出现的次数最多，因此，Weibull(2参数)模型能够较好地预测研究地区不同类型杉木林林分的直径和树高分布;以标准地作为随机效应建立的非线性混合效应模型不仅能够反映杉木林林分的总体分布特征，还能体现各标准地间分布的差异性，因此能够显著提高模型的预估能力。 (2)对于不同的林分类型，方程h=1.3+φ1/（1+φ2e-φ3d）在23个常用的树高-胸径关系模型中的表现均为最佳。上述方程可以看成是添加了常数项(1.3)的Logistic方程，其中，φ1为渐近值，φ2为曲线的变化速率，φ3为拐点位置;考虑随机效应和异方差结构的非线性混合效应模型能够显著提高模型的模拟精度，而且以标准地作为随机效应时，其对模型渐近值的影响较大，对曲线变化速率的影响次之，对拐点位置的影响最小。 (3) Korf方程在5个常用的理论生长方程中对杉木纯林和杉木马尾松混交林中杉木的生长过程拟合精度最高，而Richards方程在杉木毛竹混交林和杉木阔叶树混交林中表现最好;无论是Korf方程，还是Richards方程，以样地和样木作为随机效应的模型的渐近值更易受到样地和样木的影响;以指数函数作为异方差结构和以ARMA(1，1)作为自相关结构建立的非线性混合效应模型拟合精度最高。 (4) Logistic生长方程形式CW=φ1/[1+φ2exp（-φ3d）]在四个林分类型的杉木冠幅-胸径关系模型中表现最好;以上述Logistic形式方程作为基础模型，建立非线性混合效应模型，并考虑异方差结构，建立的模型比基础模型在拟合精度上有显著的提高，最终模型的调整后的决定系数分别为0.7014、0.5125、0.7686、0.7086。 (5)林木枝条的基径和长度受着枝深度的影响较大，着枝深度越大，其对应的枝条基径和长度也就越大，除此之外，林木的胸径、树高对枝条的基径和长度也有一定的影响;本研究以逐步回归建立的多元线性模型为基础模型，利用考虑异方差结构的线性混合效应模型方法，建立相应的混合效应模型，其比基础模型的模拟精度和验证精度均有较大提高。 (6)枝条生物量与枝条的基径大小和长度有直接关系，通常情况下，枝条的生物量随枝条基径和长度的增大而增大，除此之外，枝条生物量还与着枝深度、着枝角度以及枝条的最宽幅等有显著相关性;在建立的线性混合效应模型中，指数函数在枝条总生物量模型和叶生物量模型中能够较好地描述数据间的异方差现象，而对于枝生物量模型，常数加幂函数能够较好地消除数据间异方差性对模型精度产生的影响，枝条总生物量、枝生物量和叶生物量的线性混合效应模型的调整后的决定系数分别为0.6880、0.8249、0.8258。