单木生物量模型是计算森林生物量的有效方法,生物量分配格局显示了植物资源的配置模式。为了精确计量湘西地区次生林的生物量,探究立木生物量分配格局,提高相容性生物量模型的预估精度,为开展森林资源调查、预测林木未来发展趋势等方面的研究提供理论基础,为理解林木的生长特征与生长机制提供突破口。本文以湖南省慈利县青冈栎（Cyclobalanopsis glauca（Thunb.）Oerst.）、马尾松（Pinus massoniana Lamb.）、麻栎（Quercus acutissima Carruth）、苦槠（Castanopsis sclerophylla（Lindl.）Schott）、湖北栲（Castanopsis hupehensis（C.S.Caho））为研究对象,采用收获法获取地上各组分生物量,对5个树种进行独立生物量模型和相容性生物量模型拟合,通过相对排序法选择最优的生物量模型和参数估计算法,分析5个树种的生物量分配格局,探究胸径、年龄对生物量分配格局的影响。主要研究结论归纳如下:（1）以胸径为自变量的一元生物量模型已经达到较好的拟合效果,添加树高、冠长后,只有少部分树种生物量模型的拟合精度有所提高。综合评价指标和排序均值选出最优模型,其中地上组分的生物量模型分别为:青冈栎ln W=2.3112*ln D+1.0206*ln H-4.0331,马尾松ln W=2.0276*ln D-1.1454,麻栎ln W=2.5337*ln D-2.1037,苦槠ln W=2.2164*ln D-1.8814,湖北栲ln W=2.3298*ln D-1.6593。（2）林业中通常以计算地上生物量为目的,基于普通最小二乘法的比例总量直接控制模型可以直接计算出地上生物量,预估精度高,应用前景好。在同一参数估计算法下,2种相容性生物量模型拟合效果差异不大,对比普通最小二乘法、二阶最小二乘法和三阶最小二乘法,使用普通最小二乘法的拟合精度更高,且计算过程更加简便。（3）对比普通最小二乘法和似乎不相关回归估计法,依旧建议使用普通最小二乘法作为参数估计算法。相较于似乎不相关回归估计法,使用普通最小二乘法拟合的相容性生物量模型具有更高的精度,且拟合过程更加容易。（4）不同树种的生物量分配格局有所差异。马尾松的干总比、枝总比、叶总比分别为83.28%、11.51%、5.22%,青冈栎为81.81%、14.20%、3.99%,麻栎为86.94%、9.86%、3.21%,湖北栲为82.19%、15.93%、1.89%,这4个树种有相似的生物量分配比,其平均干总比、枝总比、叶总比为80.67%、14.47%、4.88%,而与苦槠（69.45%、19.95%、10.63%）差别较大。马尾松和青冈栎2个树种干总比、枝总比、叶总比的变化趋势随着树龄和胸径的增大而呈现差异,但在整体上,两个树种都表现为干总比>枝总比>叶总比。