基于我国亚热带杉木人工林密度试验林长期定位测量数据，我所张建国课题组在杉木生长模型研究领域取得重要阶段性成果，论文“The Application of Bayesian Model Averaging in Compatibility of Stand Basal Area for Even-Aged Plantations in Southern China”和“Tree Biomass Estimation of Chinese fir (Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.) Based on Bayesian Method”分别发表在《Forest Science》和《PLOS ONE》上，论文第一作者为张雄清助理研究员。研究得到了国家自然基金青年基金和中央级公益性科研院所基本科研业务费项目的支持。
杉木是我国南方主要的速生丰产用材树种，人工林面积近1千万公顷。应用生长模型是进行杉木林分有效监测和科学经营管理的重要工具。论文应用贝叶斯统计法建立杉木林分断面积兼容性模型和杉木生物量模型。在林分断面积兼容性模型研究中，选用贝叶斯平均模型法（Bayesian model averaging, BMA），以各模型预测值的后验概率为权重，构建杉木林分断面积兼容性模型。同时利用BMA法，考虑了模型间的误差和模型内的误差，为杉木生长模型不确定性的研究提供了一种新的方法。在生物量模型研究中，利用贝叶斯法和传统估计法（最大似然法）分别估计杉木生物量模型。由于贝叶斯法能充分利用杉木历史资料为先验信息，并把生物量模型参数看作是随机变量，更能反映树木异速生长的本质，使得生物量模型估计值的可靠性更好。贝叶斯法在杉木生长模型的应用研究尚属首次。