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栓皮栎(Quercus variabilis Blume)在国民经济和环境保护中均起到了重要作用。栓皮栎林由于缺乏管理,其资源日益枯竭,木材质量低下,效益得不到充分发挥(罗伟祥等,2009)。因此,合理经营和利用栓皮栎林资源要求建立相关数学模型,以预测林分生长量及生物量或碳储量,及时掌握森林资源消长的动态变化。栓皮栎在我国华北地区主要分布在太行山脉和燕山山脉,本研究基于华北地区7个林场107块栓皮栎标准地和178株解析木的数据：1.分起源编制地位指数表,从12个数学模型中选择对数曲线式为导向曲线,分别为：lgH=-0.2059+0.7700lgA(天然林)和lgH=-0.2505+0.8443lgA(人工林)。确定栓皮栎天然次生林的基准年龄A0为50年,指数级距D为2m,得到7,9,11,13,15和17 m共6个指数级；人工林的基准年龄A0为40年,指数级距D为2 m,得到10,11,12,13和14共5个指数级。运用标准差调整法导出地位指数曲线,最终得到的华北地区栓皮栎天然次生林和人工林的地位指数表,通过了相关系数检验、拟合显著性检验和预报精度检验。因此,本研究得到的地位指数表可用于华北地区栓皮栎天然次生林和人工林的立地质量评价。2.按照美国森林植被模拟系统(FVS)内部栎类树种的经验模型形式,分起源建立以林分(位置)为随机因子的栓皮栎各类混合效应模型(简称FVS模型),包括：大树直径生长模型：天然林为DF=2.023+0.985×DBHobO；人工林为DF=0.930×DBHobO+0.184×Sl;树高-直径模型：天然林为Logistic方程H=exp(2.756-7.753/(DBHob+ 1))+1.3；人工林为抛物线方程H=2.087+0.767×DBHob-0.014×DBHob2;树皮率模型：天然林为DBHib=0.926×DBHob0.946；人工林为DBHib= 0.781×DBHob1.020;材积模型：天然林为Vib=0.00006×DBHob1.645×H1.001；人工林为vib=0.00004×DBHob1.808×H1.057;冠幅模型：天然林Bechtold式CW=0.183+0.251×DBHob-0.002×DBHob2+0.394×CR－0.028×BA;人工林为线性模型CW=0.848+0.191× DBHob；树冠率模型：天然林为CL=-0.661+0.617×H+0.060×DBHob-0.033×BA;人工林为CL=0.743×H-0.072×BA。3.基于常见的几种理论方程,通过哑变量的方法合并两种起源建立以林分(位置)为随机因子的栓皮栎各类混合效应模型(简称自建模型),包括：直径模型：为Mitscherlish方程DBHib=(14.921+0.455×DOMTH)×(1-(0.732×N0.049)×exp(-(0.016×D1+0.018×D2)×A))；树高-直径模型：为Richards方程H=1.3+(4.632×DOMTH0.454)× (1-exp(-0.065×DBHob))0.991×D2+0.913×D1；冠幅模型：为Logistic方程CW=6.081/(1+exp((((10.726+0.206×BA)× D1+(10.044+0.183×H)×D2)-DBHob)/(3.810+0.223×DOMTH)))；树冠率模型：CL=-0.050×BA+0.052×DBHob+0.650×H-0.591× D1此外,还包括相容性削度材积模型。该模型是基于Box-Cox转换变量,以树木号及林分起源为随机因子建立而成的,包括：树皮厚度模型：bt=(0.538×tbt+1)(1/0.538),tbt=-0.881-0.277× tdib5/104+0.669×tdib4/103-0.495×tdib3/102+0.278×tdib-3.182× Rh+8.094×Rh2-8.695×Rh3+3.327×Rh4+0.089×natural材积模型：vib=(0.000009×tvib+1)(1/0.000009), tvib=-3.879+ 0.081×td2h-0.021×tH削度模型：4.基于Box-Cox转换变量,建立和比较三类可加性生物量模型,分别为混合效应模型的可加性模型(以林分为随机因子,"sum of lme")、一般模型的可加性模型("sum of lm")和似乎不相关模型(SUR),结果表明sum of lme模型具有最小偏差,其各组分模型形式为：木材生物量：tWwood=1.710+1.345×tDBH+0.391×D1树皮生物量：tWbark=2.687+2.000×loge(DBH)树枝生物量：tWbranch=-2.988+0.563×tb2h+-O.194×H树叶生物量：tWfoliage=-2.126+-0.122×H+0.349×td2h-0.311×D1上述各个FVS模型、自建模型和生物量模型的决定系数(R2)、均方误差(RMSE).jacknife检验或独立数据检验、预测值置信区间(CI)、残差图、直方图等相关结果表明：建立的各个模型的精度较高,可以用于华北地区栓皮栎的树木在特定的胸径范围或树高范围内的生长预测及生物量或碳储量的预测。