林分结构可以定义为林分中树木和其他植物的物种组成，大小和空间分布。人们普遍认为林分空间结构是林分生长过程的主要驱动力之一，同时林分生长反过来又影响林分的空间结构。许多林分生长过程模型需要林分空间数据，比如树木的位置等。但是收集林分空间数据通常比较费时和费力。因此，使用以单木为基础的林分生长模拟器来模拟生成林分空间分布、物种组成及大小组成是有必要的。模拟的林分结构应该同抽样调查的现实林分的结构相一致，这里说的一致并不意味着模拟林分的一棵树同现实林分中的同一棵树完全处于相同的位置或具有相同的位置坐标，而是模拟的与现实的两个林分的动态特征要相互一致。本研究以湖南省攸县黄丰桥国有林场杉木（Cunninghamia Lanceolata）人工林为试验对象，从林分空间结构参数角尺度和大小比出发，通过基于林木最小空间结构单元的林分空间结构自相似性模拟方法得到林分空间分布格局，然后得到每株单木的相对位置；同时通过基于大小比数模型的随机分布算法，实现单木属性信息和单木位置信息的合理布局，进而实现杉木林分结构可视化模拟；改进简单竞争指标，构建以单木大小、竞争、立地条件为自变量的单木生长模型，提出以单木生长竞争模型为基础的生长预测和林木枯死模型为基础的淘汰机制的时变性仿真的实现方法，为杉木林分生长模拟建模提供足够详细的可靠的动态数据源，从而实现整个林分生长的动态变化。主要研究内容和取得的成果包括以下四个方面：1）以杉木人工林为研究对象，用逐步回归的方法建立以单木大小、单木竞争指标为自变量，冠幅、冠长为因变量的预估模型，实现林木树冠形状的模拟；研究结果显示，在杉木树冠形状模拟时，与竞争有关的冠幅模型、冠长模型的决定系数R2分别为0.771、0.872，显著高于与竞争无关的冠幅模型、冠长模型的调整的决定系数0.729、0.811，这说明竞争对树冠生长影响的作用是显著的；模型应用到其它样地中也取得了一致的结果。2）在传统的随机分配算法的基础上提出了一种基于大小比数模型的随机分布算法，即在采用随机分布算法将每株单木的属性信息随机分配到每个位置坐标上时，加入各种限制条件（比如林分整体的大小比数频率分布的AD，即Absolute Discrepancy，用来量化模拟林分和观测林分之间差异），通过这些条件的限制，使得模拟的林分与现实林分的动态特征保持一致。3）以杉木中龄林为研究对象，改进简单竞争指标，采用多元逐步回归和非线性回归的方法建立以单木大小、竞争和立地条件为自变量，单木直径连年生长量为因变量的估算模型，实现单木直径生长量的预测。研究结果显示，单木大小因子平方（D2）、竞争因子（CI）、立地条件（SL、SLP、E）对模型都有较大的影响，改进后的直径生长模型的决定系数R2为0.763，显著高于改进之前的结果（R2为0.710），这说明简单竞争指标模型参数的指数为变量时，直径生长模型的拟合优度得到了显著提升，单木生长模型的预测效果更好。4）最后在这些方法和模型的基础上，构建基于空间结构的杉木林分生长可视化模拟系统，进行杉木林分结构和生长的模拟，实现林分不同详细程度、不同数据来源、不同空间分布格局甚至景观可视化表达。