森林在为人类生存和发展提供物质基础的同时,也发挥了保护生物多样性、防风固沙、保持水土、涵养水源、调节气候等生态功能,森林资源可持续利用是当代人类利用森林资源追求的目标,实现这一目标离不开对森林资源的科学经营和管理。林分生长与收获模型可以准确地监测和预估林分生长动态,也是评价营林效果和制定营林措施的重要依据。湖南省森林覆盖率为59.82%,是我国重要的林区之一,而栎类次生林在湖南省分布广泛,面积大且种类多,本研究以6期（1989—2014年）湖南省国家森林资源连续清查数据中栎类次生林为对象,利用125块以栎类为优势树种或主要树种样地,共195组346个样本数据,综合考虑林分年龄、地位指数级以及林分密度3个影响林分生长的因子,建立了参数化和基于混合效应的湖南栎类次生林分断面积生长率模型及林分断面积生长模型;同时建立了湖南栎类次生林分可变密度模型和编制了可变密度收获表。研究结果可对湖南栎类次生林分的生长动态监测和预测、制定合理营林措施等提供科学理论依据。主要研究结论如下:（1）以常用的2个理论生长方程和4个经验方程,对湖南栎类次生林分断面积生长率—林分断面积的关系进行模拟,其中Weibull模型的拟合效果最优（R2=0.817,P=91.27%,RMSE=1.399）,构建含有林分年龄A、地位指数级SI以及林分密度（林分株数N）的参数化模型（S和N为连续变量）和混合效应模型（SI和N为随机变量）,检验指标以及残差图表明,混合效应模型的预估精度最高（ME=1.111,RMSE=1.326,R2=0.836,P=96.77%）。利用检验数据的期末林分断面积实测值对林分断面积生长率混合效应模型进行F检验（F=1.055<F0.05=3.183）,也说明期末林分断面积实测值和预估值无显著差异。当地位指数级和林分年龄相同时,不同密度的林分断面积生长率起点相同,在一定时间内密度小的林分断面积生长率明显高于密度大的林分,并在生长率下降的过程中趋于接近;生长率速度与林分密度和地位指数成正比,在9（12）地位指数级中,密度Ⅰ的降速最大值在30—35（20—25）年间,密度Ⅱ在 25—30（15—20）年间,密度Ⅲ在 20—25（15—20）年间。（2）用7个常用的理论生长方程拟合湖南栎类次生林分断面积生长模型,Richards生长模型拟合效果最好（R2=0.314,P=92.89%,RMSE=6.21 1）,将地位指数级SI加到代表林分断面积最大值的参数a上和林分株数N加到代表林分断面积的生长速率参数b上构建的混合效应模型（N为随机变量）和参数化模型（N为连续变量）,预估精度相较于基础模型显著提高（P参数化=98.36%、P混合=97.71%、P基础=92.84%）。在A、N及SI中任意两个影响因素相同时,林分断面积总生长量（林分断面积5年间生长量）随着另外一个因素的增加而增加,且密度越大,相邻两个密度的断面积总生长量差距越小;5年间生长量到最大值后密度越大生长量减少速度越快;其他因素相同时,林分株数越多,5年间生长量最大值出现的越早（20年时）,地位指数级越大,断面积5年间生长量越大。（3）通过林分断面积生长模型得到的生长率随着年龄的增长由快速减小到逐渐平稳减小,而由林分断面积生长率模型得到的生长率在林龄为20年之前减速较慢,20—25年快速降低后逐渐平稳减小;当林分年龄在25—70年间,两种模型的林分断面积生长率差值很小。（4）在林分可变密度生长收获模型中,林分密度指数模型和林分平均胸径模型以 Korf 方程为基础模型（RMSE=192.672,R2=0.1837,P=93.41%;RMSE=1.104,R2=0.498,P=97.77%）,且林分密度指数模型中N和参数a以及SI和参数b呈幂函数关系。林分断面积模型将N换成SDI后拟合精度仍较高（R2=0.945,P=97.32%）。将Schumacher模型作为林分蓄积量预估模型拟合精度较高。上述4个模型的确定系数R2均在0.94以上,拟合精度P值均在97%以上,F检验结果（FSDI=0.998、FG=1.019、FD=0.974、FM=1.074均小于临界值F0.05=3.140）均为实际值和理论值差异不显著。因此本文建立的林分模型系统拟合精度较高,可实现科学预估湖南栎类次生林的林分生长动态,为湖南栎类次生林的经营活动提供科学依据。