分析不同生长阶段林木的生长特征及其空间结构,有利于较全面了解林分结构现状,为优化林分空间结构及促进自然植被恢复等提供参考。以庐山国家级自然保护区内常绿阔叶林为研究对象,按胸径（DBH）大小将林木划分为幼树（1 cm≤DBH＜5 cm）、小树（5 cm≤DBH＜10 cm）、中树（10 cm≤DBH＜20 cm）和大树（DBH≥20 cm）4个生长阶段。采用优势度分析法确定林分优势种,分析不同生长阶段林木与林分优势种的生长及空间结构特征,并以混交度、大小比数、密集度、角尺度4种空间结构参数作为评价指标,用熵权法对其权重赋值,构建基于权重的空间结构综合指数进行空间结构评价。同时,从选取的8个基础预测模型中筛出最优模型以构建不同生长阶段为哑变量的优势种的树高与冠幅预测模型。主要研究结果与结论如下:（1）幼树、小树、中树和大树阶段的林木株数分别占林分总株数的72.7%、16.8%、6.5%和4.0%,其径级结构整体上呈倒“J”型,且无明显间断,表现出较典型的异龄林林木分布特征。幼树、小树、中树和大树阶段林木的平均高径比分别为147、81、56和40,随着林木的生长发育,其高径比逐渐减小。（2）林分优势种为石栎（Lithocarpus glaber）、樟树（Cinnamomum camphora）、苦槠（Castanopsis sclerophylla）,林分优势种的重要值随径级的增大而增大,在大树阶段其重要值达60.4%,其中石栎为31.7%。优势种的平均胸径、平均树高在幼树阶段均小于此阶段所有林木的平均值,优势种在群落中的优势地位随着林木的生长发育逐渐显现,在大树阶段优势种在群落中占据主导地位。（3）石栎、樟树和苦槠的树高最优基础预测模型分别为Curtis、Schumacher和Logistic模型,冠幅的分别为Curtis、Richards和Power模型。其含生长阶段哑变量的树高最优预测模型的R~2分别为0.809、0.472和0.625,较基础模型分别提高了4.0%、3.0%和2.5%;冠幅的R~2分别为0.682、0.589和0.639,分别提高了2.8%、1.9%和2.8%。（4）幼树、小树、中树、大树阶段的平均混交度分别为0.609、0.746、0.815和0.822,平均大小比数分别为0.545、0.268、0.132和0.089,平均密集度分别为0.852、0.895、0.871和0.842,平均角尺度分别为0.576、0.563、0.553和0.507。随着径级的增大,林木的混交、生长优势程度不断增大,密集程度先增大后减小,分布格局逐渐由聚集转变为随机。小树、中树和大树阶段大小比数的权重分别为0.753、0.845和0.889,优化其空间结构主要应调控其林木分化程度;幼树阶段混交度和大小比数的权重分别为0.364和0.388,优化其空间结构则主要调控林木混交及分化程度。（5）幼树、小树、中树和大树阶段的空间结构综合指数分别为0.265、0.117、0.082和0.054,林木随着径级的增大其空间结构逐步得到改善,大树的空间结构最好,幼树的空间结构最差。优势种在4个阶段的空间结构综合指数分别为0.296、0.109、0.076和0.144,优势种的空间结构在中树阶段表现最好,其在小树和中树阶段的空间结构均比所有林木的更优。