林分生长和收获模型是用来研究森林生长动态变化规律的基本方法，长期以来受到世界各地学者的高度重视。林分断面积和蓄积量是预估林分收获量的重要因子变量，具有较高的稳定性和可预测性，可以反映经营单位经营森林的状况和经营效果。本研究以北京市侧柏(Platycladus orientalis(L.) Franco）、油松（Pinus tabulaeformis Carr.）连续清查样地为研究对象，其中侧柏林分考虑林分起源的差异，建立侧柏人工林和天然林生长模型，并通过哑变量模型构建不同林分起源相容性侧柏林分生长模型;油松按初期的林分密度(ID)将油松样地分为水平Ⅰ(ID＜400株/hm2)、水平Ⅱ(400≤ID＜800株/hm2)、水平Ⅲ（800≤ID＜1200株/hm2）、水平Ⅳ(1200≤ID＜1600株/hm2)、水平Ⅴ(ID≥1600株/hm2)5个水平，然后用传统方法构建断面积和蓄积量基础模型，在基础模型上考虑油松林分的密度水平效应、油松林分的样地效应和嵌套两水平效应，运用R语言的nlme模块，构建油松断面积和蓄积量混合效应模型。结果表明:　　(1)构建侧柏人工林和天然林林分生长模型时，以Schumacher和Richards为基础模型，并在模型方程上继续参数化后的模型拟合效果都较好，经检验预测模型的决定系数（R2）均高于0.97，拟合精度均在95％以上;且拟合侧柏林分断面积或者林分蓄积量时，人工林的拟合效果均优于天然林。另外，在拟合林分断面积生长模型时，密度指标采用林分密度指数同采用每公顷株数相比，预估精度更高，能更好地反映侧柏林分断面积生长规律;建立林分蓄积量生长模型时，林分断面积作为密度指标，模型的拟合效果最优。　　(2)在Richards模型基础上引入一个代表林分起源的哑变量，建立基于哑变量的侧柏人工林和天然林生长模型。模型的拟合效果和预测精度都很好，且林分蓄积量的拟合效果略优于林分断面积。所建立的模型同时适用于人工林和天然林，既减少了工作量，又很好的解决了不同起源林分合并建模不相容问题。　　(3)建立油松林分断面积模型时，选用常用的Schumacher和Richards基础模型拟合断面积，经拟合得出自变量包括地位级指数、林分年龄和林分每公顷株数的Richards模型拟合精度较高。在此基础上构建非线性混合模型后，得出单水平和嵌套两水平混合模型同之前建立的基础模型相比，拟合效果得到显著地提高;且单水平混合模型的拟合效果不及嵌套两水平混合效应;在考虑模型方差协方差结构时，幂函数结构消除异方差效果最好，[ARMA(1，1)]时间序列相关性结构能较好描述样地间误差相关性。　　(4)建立油松蓄积量模型时，选用以断面积和优势木平均高为自变量的线性模型作为基础模型，拟合后得到基础模型的R2为0.9818，拟合效果较好。在此基础上考虑密度水平效应、样地效应和嵌套两水平效应分别构建混合效应模型，与基础模型相比，所构建的混合模型拟合效果均有很大的提高;考虑异方差结构时，指数函数结构消除异方差效果最优;考虑时间序列自相关性结构时，模型中加入[ARMA(1，1)]自相关结构拟合效果最好。