采用相邻网格法在海南东寨港红树林保护区河港、三江湾、道学的六个不同红树林群落中共布设样方六块,每木检尺,测定了这些树木的树高（height,H）、胸径（或地径）、枝下高、平均冠幅几项指标,从中抽取海莲（Bruguiera sexangula）（H<2m）、海莲（H≥2m）、无瓣海桑（Sonneratia Apetala Buch-Ham）、海桑（Sonneratia caseolaris Engl）、秋茄（Kandelia candel）、角果木（Ceriops tagal）（H<2m）的调查数据,利用SAS9.0软件对各主要特征因子进行了相关分析,利用多元线性回归分析研究了树高曲线模型以及树高与直径、冠幅与直径、树高与平均冠幅、树高与枝下高之间的相关关系,并采用不同的模型进行拟合,研究结果如下:1、通过多元线性回归分析,利用胸径（或地径）、平均冠幅、枝下高建立了计算树高的多元线性回归方程,经检验P<0.01,回归方程均达极显著水平,关于海莲与海桑树高的回归方程精度均在99%以上,估计精度较高,适于估测其高度。无瓣海桑树高的回归方程估计精度也较高,为97.86%。秋茄树高的多元回归方程精度为92.01%。2、通过对树高（y）与胸径（x₁）相关关系研究,选出了适于不同树木的线性和非线性回归方程,经检验P<0.01,且决定系数（R2）或均方（MS）较小,回归方程达极显著水平。线性回归方程估计精度均在93%以上,非线性回归方程估计精度均在94%以上,可见,所建立的非线性回归方程好于线性回归方程。各回归方程估计精度较高,适于利用各树木胸径（或地径）估测其树高。3、通过平均冠幅（x₂）与胸径（或地径）（x₁）关系的模型拟合与分析,结果表明树木平均冠幅与胸径（或地径）之间存在着显著的相关关系。以模型x₂=ax₁^b和x₂=ae^（-bx1）拟合效果最好,模型1/x₂=a+b/x₁的拟合效果最差。经精度检验,回归方程估计精度在84%-95%之间,估计精度偏低,因此适合平均冠幅与树高关系的模型还有待进一步研究。4、对树高（y）与平均冠幅（x₂）相关关系进行研究,选出了适用于不同树木树高预测的回归方程,结果以模型y=ax₂^b拟合效果最好,模型y=a+bx₂的拟合效果稍差。但经检验回归方程均达显著或极显著水平,又经精度检验,回归方程最高精度为99.26%,最低精度为95.83%。角果木树高与平均冠幅的相关关系模型还有待进一步研究,因为其估计精度仅为73.33%,可靠性较差。总的看来,以冠幅建立的树高回归方程与以胸径建立的树高回归方程相比较,其结果可靠性较差。5、对树木的树高（y）、胸径（x₁）、平均冠幅（x₂）线性及线性化相关关系的研究,选出了适用于不同树木的回归方程,经精度检验,各回归方程估计精度在96%以上,估计精度比较高,结果可靠。6、通过树木的树高（y）、胸径（x₁）、平均冠幅（x₂）的非线性化回归研究,建立了适用于不同树木的回归方程,各回归方程均方较小,又经精度检验,无瓣海桑树高与胸径、平均冠幅的非线性回归方程估计精度最低,为79.34%,海莲（H≤2m）的树高与胸径、平均冠幅的非线性回归方程估计精度为91.34%,其余各回归方程估计精度均在97%以上,估计精度较高。7、通过对树高与枝下高相关关系进行研究,选出了适用于不同树木的回归方程,经精度检验,除海莲树高与枝下高线性化回归方程估计精度稍低,为89.70%外,其余各回归方程估计精度均在98%以上,估计精度较高,适于利用各树木枝下高估测其高度。这也间接说明了所研究的各红树植物自然整枝过程的特点及其与树高生长的关系。8、对树高、枝下高、平均冠幅非线性化回归方程进行研究,选出了适用于不同组分的回归方程,经检验P<0.01,决定系数（R2）或均方（MS）较小,又经精度检验,各非线性回归方程估计精度在90%-96%之间,估计精度比较高,好于线性回归方程。9、通过东寨港无瓣海桑等种的树高与胸径关系分析,说明海南岛濒繁的台风对红树林的高生长具有明显的影响这一生态问题,同时也从红树林方面论证了一些学者的观点,即中国海南岛的热带林林木高度不如马来西亚热带雨林高主要原因是受台风影响。10、研究表明,人工种植红树林植物生长迅速,自然整枝相对于树高生长较为缓慢,同时为了适应风浪大的生境,红树植物分枝快,冠幅增长迅速,这也是红树植物防风消浪原因所在。11、通过东寨港秋茄等种的冠幅与胸径关系的分析,可知红树植物特殊的生长环境,使其冠幅生长和陆地树木冠幅生长不同,且由于生长环境不同,冠幅变化也不同。