林分生长模型是一种间接估测方法,它根据对不同树种在不同生长环境下生长的调查情况,用一定的数学方法处理,以图、表或公式的形式来预估林分的生长。传统方法大多是多因子曲线模型,常常只注重变量和其它各因子的表面关系,因此易出现因子间的“相互预报”,模型间的“循环估计”等问题,精度不是很高。本文以胸径与树高的生长模型为例,将聚类分析的方法应用其中。在构建生长模型的过程中,样本的分类很重要,由于每片林分所包含的树种众多,如果采用单一树种研究的方法,不仅操作起来工作量会很大,而且数据众多,误差也将随之增大,但是将众多树种归为几大类,对每一类进行统一研究,用一个模型拟合具有某种相似性的同一类树种,这样既解决了对大量树种进行单独研究费时耗工的问题,同时,误差得到了相应的控制,为此,给林业生产与实践带来较大方便,对森林调查具有十分重要的意义。本文以黑龙江凉水自然保护区的主要树种：白桦、红皮云杉、紫椴、春榆、稠李、岳桦、胡桃楸、黄菠、鱼鳞云杉、枫桦、水曲柳、樟子松、臭松、云杉、杨树、花楷械、水榆花楸、暴马丁香、椴树、青楷槭、毛赤杨、五角槭、花楸、裂叶榆、山桃稠李、槺椴,共26种树种的树高与胸径值作为基本的实验数据,应用系统聚类分析方法,类与类之间的距离采用组间联接法,对26个样本做聚类分析处理,最终得出聚类结果是将原有26种样品分为五类。然后分别对每一类进行研究,通过假设胸径-树高某些关系模型,建立每一类树高与胸径的相关模型,最终以一个统一的模型来拟合这一类所有树种胸径与树高的生长情况。本文的创新点主要表现在：将聚类分析的方法引入林业应用中,为林业的经营决策提供一条新的思路；在建立林分生长模型时,只对一个因变量和一个自变量进行讨论分析,避免了因子间的相互预测问题；用统一模型来描述同一类样品的林分生长,省去了对单一树种分别研究的不必要性,对未来林业的发展提供可靠的研究思路。