杂种落叶松人工幼龄林林分枯损规律及枯损模型

根据2003—2015年黑龙江省江山娇实验林场杂种落叶松人工林48块固定样地复测数据,在对不同初植密度(Dp)等级(SD1(Dp2 000株/hm~2)、SD2(2 000≤Dp3 000株/hm~2)、SD3(3 000≤Dp4 000株/hm~2)、SD4(Dp≥4 000株/hm~2))林分的总体枯损趋势以及不同密度等级的株数、蓄积和径阶枯损分布规律分析的基础上,假定相对枯损率同林分年龄呈常数、幂指数、指数关系,利用差分模型结合拟合优度比较得出基础模型,并以初植密度等级作为哑变量构建了林分枯损(存活木株数)模型。结果表明:杂种落叶松林分枯损总体趋势分为3个阶段(林龄7~11 a为阶段1,林龄≥11~15 a为阶段2,林龄≥15~19 a为阶段3),枯损强度呈现强-弱-强的变化趋势,林分密度越大,株数枯损、蓄积枯损强度越大。杂种落叶松直径分布呈单峰山状曲线,且近似于正态分布,径阶枯损分布主要集中在2~12径阶。建议杂种落叶松造林初植密度小于4 000株/hm~2,在林分年龄为15 a时,对林分进行抚育间伐。杂种落叶松人工林林分相对枯损率同林龄的指数函数显著相关,将林分初植密度作为哑变量能明显提高林分枯损模型的拟合效果(R2a由0.77~0.93提高到0.97),该模型适用于预测不同初植密度幼龄林的存活木株数。     

近天然落叶松云冷杉林单木枯损模型研究

为了预测近天然落叶松云冷杉林的生长和发展,该文建立了近天然落叶松云冷杉林中长白落叶松、红松、云冷杉、中阔和慢阔5个树种（组）的单木枯损模型。数据来自于20个长期固定观测样地,共得到12 853个观测数据,其中80%的数据用于建模,20%的数据用于模型验证。采用Logistic回归方法,考虑多重共线性逐步筛选出对枯损有显著影响的自变量;根据预测结果敏感度和特异度的最大和原则(MST原则)确定模型的概率阈值。结果表明:①起初胸径、竞争指数、林分密度、多样性指数、立地因子都是显著影响树木枯损的因子,但不同树种的影响因子各异。②起初胸径在所有模型中均极显著;竞争指数除在红松和慢阔模型中未进入模型外,在其他模型中均显著;林分密度和多样性指数在长白落叶松和慢阔模型中显著;立地因子在长白落叶松模型中极显著。③除红松、中阔模型由于参与建模数据过少而无法通过χ2检验外,其余分树种模型都有良好的解释性和预测性。④模型诊断的AUC值在0.618～0.815之间。因此,建立的不同树种的单木枯损模型可为近天然落叶松云冷杉林的生长预测提供依据。      

中国东北落叶松立木生物量模型的研建

利用从东北地区采集的150株落叶松(Larix spp.)立木生物量数据,对立木地上生物量和地下生物量通用性模型的建立方法进行了研究。结果表明,非线性模型要优于线性模型,仅用胸径作为预估因子的一元模型的预估精度可达95%以上,可用于大尺度森林生物量的估计。建立根茎比模型对地下生物量进行估计是可行的,预估精度接近90%。建立的落叶松地上生物量模型和地下生物量模型可用于东北地区落叶松生物量估计。     

应用混合效应法建立的杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型

应用2015年调查的黑龙江省江山娇实验林场48块杂种落叶松人工林样地的4129株样木数据,分析了冠幅(C_W)与胸径(D_BH)的相关关系,选出较好的冠幅—胸径线性关系模型作为基础模型;经过再参数化分析,选入对冠幅影响较大的单木因子和林分因子构建冠幅的通用线性模型;再采用混合效应模型的方法建立精确的冠幅预测模型。结果表明:冠幅与胸径呈较好的线性相关,冠长率(C_R)、高径比(H_DR)和林分断面积(B_AS)对冠幅的影响最大,最终构建了样地水平的线性混合效应模型为杂种落叶松人工林单木冠幅预测模型。模型的修正决定系数R_a²为0.6567,比基础模型(R_a²为0.5701)增加了15.19%;均方根误差(R_MSE)和赤池信息准则与基础模型相比,均减少了10%以上;模型采用留一交叉验证法进行检验,其平均绝对偏差(M_AE)为0.3491 m、平均相对偏差绝对值(M_APE)为18.36%,拟合效率(E_F)为0.6164。考虑该模型的实用性,基于留一法,利用随机抽样,对比分析了不同样本量(2,3,4,…,30株树)对随机效应校正下的模型预测效果,结果表明每个样地随机调查5株树的冠幅,即可达到较好的预测效果。     

基于土壤因子的近天然落叶松云冷杉林枯损模型研究

以吉林省汪清林业局金沟岭林场近天然落叶松云冷杉林为研究对象,通过多元线性回归方法,建立了林分单位面积枯损株数与土壤因子、林分密度(SD)和立地指数(SI)的关系,以探索通过枯损模型表征土壤变量对立地条件的影响.结果表明:枯损树木与土壤因子和林分密度可以接受线性回归,全林分枯损模型为Y=838.375-47.810TK+0.343SD(调整R2=0.731),其中落叶松枯损模型为Y=2149.86-81.594TK-314.054TN(调整R2=0.739),而云冷杉枯损模型的拟合优度R20.6,说明复杂林分条件下优势树种与共优势树种对于土壤因子的响应与林分不同.     

2022 年 8 期目录

  目的  建立基于气候因子的兴安落叶松天然林单木直径生长模型用于预测胸径生长,为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松天然林经营管理提供理论依据。  方法  基于内蒙古大兴安岭地区2013、2018年森林资源连续清查数据中的187块兴安落叶松天然林固定样地及样地位置对应的气候数据,运用逐步回归法建立考虑气候因子的传统单木直径生长模型,并在此基础上,加入样地效应构建兴安落叶松单木直径生长混合效应模型。最后,利用独立检验样本数据对基础模型和混合效应模型进行检验。  结果  年平均气温MAT、生长季平均降雨量P_gm是影响该地区兴安落叶松胸径生长量的主要气候因素,二者与胸径生长量均呈正相关。其余显著影响胸径生长量的因子包括初期胸径的倒数（1/DBH）、大于对象木的断面积和（BAL）、每公顷株数（NT）,3个变量都与胸径生长量呈负相关。胸径混合效应模型的决定系数（R2）为0.760 4,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别为0.386 6和0.486 3 cm2。与基础模型相比,混合效应模型的R2提高了0.321 7,MAE和RMSE减少了0.230 6 和0.267 4 cm2。在模型检验中,混合效应模型也呈现出了较好的拟合效果。  结论  基于气候因子的单木直径生长混合效应模型可以较好地描述内蒙古大兴安岭地区的兴安落叶松胸径生长过程。      

择伐后落叶松云冷杉林直径结构及生长的动态变化

目的混交林择伐技术对实现林分可持续经营至关重要。本文对择伐后的落叶松云冷杉林林分直径结构和生长动态变化进行研究,为科学进行择伐活动和合理调整林木径级株数结构提供参考。方法以落叶松云冷杉近天然混交林为研究对象,设置对照样地(0%)和轻度(20%)、中度(30%)、强度(40%)择伐样地各4块,利用伐后5~11年的观测结果,比较分析了不同强度择伐对落叶松云冷杉混交林林分结构及生长的影响。结果研究发现中度、强度择伐后落叶松云冷杉混交林断面积和蓄积生长率明显增大,表明择伐为林分中保留木创造养分空间,加速了林分胸径和蓄积的生长进程。伐后5~11年,对照样地和中度择伐样地Weibull分布曲线呈右偏,样地内中小径材居多,且中度择伐样地径级分布宽广;轻度择伐和强度择伐样地呈左偏分布,林分内中大径材较多。对照样地Weibull分布的c值变化不大,择伐样地c值随时间增加而增大,说明择伐去除劣势木,增加林分空间,林分结构得到优化。一定强度的择伐还能降低林分中林木的枯损率,而高强度择伐会增加林木风倒的风险。结论从可持续经营角度看,可根据不同经营目的选择适当的择伐策略。中度择伐后落叶松云冷杉林的林木生长速率明显增大,林分中林木径级较完整,林分结构稳定,林木枯损率减少,有利于林分生长的可持续发展。      

长白落叶松人工林林分模型的应用

根据在牡丹江地区所调查的16块固定标准地和16块临时标准地的材料以及树干解析数据资料,基于Korf-A型理论生长方程,从林分密度理论和动态林分生长与收获等角度对长白落叶松(LarixolgensisHenry)人工林林分生长和收获模型及应用进行了研究。采用参数化的方法将立地密度因子引入Korf-A型方程,建立了林分断面积生长模型,其渐近参数主要受立地条件影响,而曲线形状参数和生长速率参数则与林分密度和立地条件均有关。以落叶松人工林林分断面积生长模型为核心的全林分模型系统,由满足相容性原则的6个模型所组成:①立地指数曲线;②林分最大密度线;③林分密度(SDI)动态预估模型;④树高曲线动态预估模型;⑤林分断面积生长模型;⑥Schumacher式林分收获模型。采用该模型系统可以模拟不同立地条件(SI及N0)下的林分平均胸径(DBH),平均树高(H),每公顷株数(N),林分断面积(G)和林分蓄积量(M)的生长过程。所建立的林分密度动态模型,预估模型及林分生长和收获模型,可以从单木和林分两个决策水平上模拟落叶松人工林林分动态发育过程,为进一步建立林分经营模型及合理经营长白落叶松人工林提供了良好基础。     

龙岩市新罗区森林资源自然枯损量的分析

利用前后两期森林资源连续清查固定样地数据，选择林分活立木株数和平均胸径为自变量建立自然枯损量预估模型，对新罗区及各乡镇街道的森林资源自然枯损进行分析，为森林资源的消耗提供了定量依据，对林业生产计划的制定具有参考价值。     

不同龄组长白落叶松种内及种间竞争研究

目的通过对不同龄组的落叶松人工林种内和种间竞争进行定量分析, 揭示不同龄组的林木生长动态变化, 为长白落叶松人工林的可持续经营与管理提供科学依据。方法对吉林省汪清林业局金沟岭林场6块样地的落叶松对象木和竞争木进行调查, 利用Hegyi简单竞争模型对不同龄组的落叶松人工林种内和种间竞争进行研究; 采用对数函数、二项式、幂函数、指数函数、Logistic共5种模型对总竞争指数与落叶松对象木胸径间的关系进行回归拟合。结果(1) 样地a、b、c、d、e、f的种内竞争指数占总竞争指数的比例分别为86.40%、92.81%、61.97%、77.18%、81.42%和93.70%, 种内竞争为林木之间竞争的主要形式。(2)各树种在每个样地中的分布情况不尽相同, 种间竞争指数存在较大差异, 没有一定的规律性。(3)中龄林和近熟林样地落叶松对象木胸径与竞争指数的关系服从幂函数, 成熟林落叶松对象木胸径与竞争指数的关系服从指数函数, 竞争强度随对象木的胸径增大而减小。中龄林对象木的胸径在达到20 cm时, 竞争指数下降较为平稳, 此时对象木受到的竞争较少; 近熟林胸径为25 cm、成熟林胸径为30 cm时, 对象木受到的竞争较小。结论落叶松人工林的竞争主要来源于种内竞争, 竞争指数随着胸径的增大而降低。      

基于两水平混合模型的杂种落叶松胸径和树高生长模拟1）

以江山娇实验林场的16块杂种落叶松密度对比标准地为研究对象,使用非线性最小二乘法,对4种常用胸径和树高生长模型拟合优度进行比较,最终选择Schumacher 方程作为混合模型的基础模型。考虑林分效应和林木效应,采用两水平嵌套混合模型的方法,通过R软件进行不同参数混合作用的模拟,选择收敛的AIC、BIC和对数似然值最小的混合模型作为最优模型,最后将其与传统模型进行拟合优度的比较。结果表明：胸径生长模型中将林分效应作用于参数a1、林木效应作用于参数a0和a1,树高生长方程中将林分效应和林木效应作用于参数a0时的混合模型最优,可将胸径和树高生长传统模型的确定系数从0．7510和0．9008提高到0．9463和0．9474,均方根误差也大幅缩小,并且较好地消除了异方差现象,说明通过构造方差协方差矩阵可以校正随机参数以反映树木之间生长的差异。     

基于广义可加模型的气候对单木胸径生长的影响研究

基于吉林省汪清林业局落叶松鄄云冷杉林长期固定样地25 年观测数据,采用广义可加模型方法,建立了包含 气候因子的单木胸径生长模型,研究气候因子对单木胸径生长的影响及不同树种的响应差异。结果表明:生长 季逸5 益积温、生长季最低气温、年平均总降水量、月气温差以及年平均气温与年平均总降水量之比5 个气候因子 对该类型的落叶松、红松、冷杉、云杉、慢阔和中阔6 个树种(组)的单木的年平均胸径生长量都有显著的影响,但不 同树种组的气候响应变量和程度不同。对含气候和林分因子的全模型、仅含林分因子的部分模型以及仅含气候因 子的部分模型进行了统计分析,结果显示:3 类模型分别能解释50.8%、45.7% 和29.5% 的胸径生长变异,说明在 局部尺度气候因子对胸径生长的解释能力有限;影响胸径生长的主要因子是单木的期初胸径、大于对象木的断面 积之和、林分每公顷株数和林分断面积平均胸径。      

基于随机森林算法的落叶松?云冷杉混交林单木胸径生长预测

目的单木生长受气候、林分等多种因子影响,需要利用适当的方法厘清气候以及林分中影响林木生长的主导因子。随机森林等机器学习方法提供了一种新的途径,需要检验利用随机森林算法分析气候和林分因子对林木生长影响的可靠性,为森林生长收获预估提供新的方法。方法以吉林省汪清林业局20块落叶松?云冷杉混交林固定样地25年（1986—2010年）间连续调查数据作为研究材料,候选气候和林分因子52个,利用随机森林算法建立了包含气候和林分的单木胸径生长模型,分析气候和林分因子对单木胸径年平均生长量的影响:基于52个超参数组合（决策树数目ntree = 1 000、决策树每个结点随机选择的预测变量个数mtry = {1, 2, ···, 52}）构建了52个随机森林模型,利用10折交叉验证法分别训练和评估52个随机森林模型;基于完整数据集,利用最优随机森林模型分析自变量对单木胸径年平均生长量影响的相对重要性以及偏依赖关系。结果ntree = 1 000、mtry = 12所对应的模型是52个模型中具有最佳泛化能力的模型,该模型具有最大的交叉验证决定系数R2_cv（R2_cv = 0.54）,以及最小的交叉验证均方根误差RMSE_cv、交叉验证平均绝对偏差MAE_cv和交叉验证相对均方根误差rRMSE_cv（RMSE_cv = 0.14 cm、MAE_cv = 0.10 cm、rRMSE_cv = 50%）。单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,相对重要性超过80.00%。8个林分因子中,大于对象木的林木断面积之和BAL对单木胸径年平均生长量影响最大,林分每公顷株数N对单木胸径年平均生长量影响最小,其他因子对单木胸径年平均生长量影响介于两者之间;单木胸径年平均生长量随BAL、林分每公顷断面积BA、N以及林分断面积平均胸径D_g的增加而下降,随对象木胸径与林分断面积平均胸径之比RD、林木期初胸径D₀以及对象木胸径与林分中最大林木胸径之比DDM的增加而增加。单木胸径年平均生长量受气候因子的影响较小,相对重要性低于20.00%。44个气候因子对单木胸径年平均生长量的影响均较小（相对重要性均 < 1%）,其中,生长季平均降水量（4—9月）与年均降水量之比Pratio、年总太阳辐射时长Asr、生长季平均降水量（4—9月）与生长季相对湿度（4—9月）之比Gspgsrh以及生长季太阳辐射时长（4—9月）Gssr是前4个相对重要的变量。结论随机森林模型能够较好地解析各变量与单木胸径年平均生长量之间复杂的关系,单木胸径年平均生长量受林分因子的影响极大,而受气候因子的影响较小。总体而言,在局部尺度上,林分因子是影响单木胸径生长的主导因子,而气候因子对单木胸径生长的解释能力有限。随机森林模型具有一定的泛化能力和统计可靠性,产生的变量重要性和偏依赖图具有合理的林学意义。      

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木枯死模型

目的贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。方法以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法（非线性最小二乘法）、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC（Under Curve）来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。结果（1）贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。（2）贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0% ~ 31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2% ~ 185.0%。（3）拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。结论层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。      

兴安落叶松3种林型林分生长模型的研究

由于复层异龄林林分结构较复杂,对林木年龄的测定难度很大,通过林木径阶估算林木平均年龄,构建林分平均胸径、平均树高和每公顷公顷蓄积量的生长模型,来预估林分未来的生长状态和特征,对当地兴安落叶松林分的合理经营有一定的指导意义。以兴安落叶松为研究对象,利用201株解析木数据,选择12种生长方程分别对兴安落叶松林木年龄与径阶关系,3种林型林分年龄与平均胸径、林分年龄与平均树高和林分年龄与单位面积蓄积量的关系进行分类拟合。结果显示,兴安落叶松林木年龄与径阶之间存在正相关,并呈一定的规律性变化;年龄与胸径,蓄积的关系采用生长函数是最佳选择;年龄与树高的关系利用二次函数为更合适。     

人工长白落叶松枝条存活模型

目的木材的质量决定了它在生产中的价值, 优质的木材往往可以获得更高的利润。但是树干上节子的大小会严重影响木材的质量, 而节子是在枝条死亡后形成的, 所以通过研究枝条属性, 寻找合适的营林控制方式将对提高木材质量具有重要意义。方法本研究根据黑龙江省佳木斯市孟家岗林场、林口林业局和东京城林业局的10块长白落叶松人工林标准地中的70株落叶松枝解析数据, 分别建立传统的Logistic基础模型以及相应的广义线性混合模型(GLMM)来预测该地区长白落叶松的枝条存活状况, 并对模型进行拟合效果评价和独立性检验。结果枝条存活状态受树木自然整枝程度、枝条生长位置和树木间竞争等因素的影响, 在模型中, 冠长率(CR)可以反映树木自然整枝程度, 其参数值为正说明树木自然整枝程度较低时, 枝条大多处于存活状态。枝条相对位置(BRH)和枝条轮数(WHOLE)可以反映枝条的生长位置, 其参数值为负说明处于树冠上部的枝条由于受光充分而长势良好, 而处于树冠下部的枝条由于相互遮蔽而死亡。树高胸径比(HD)可以反映林木间的竞争情况, 其参数值为负说明激烈的竞争环境会使枝条存活概率降低。AIC、RMSE、AUC和模型判断正确率可以用于比较基础模型和广义线性混合模型的预测效果。经计算, 广义线性混合模型的AIC=801.67, RMSE=0.126, 均小于基础模型, AUC=0.9975, 模型判断正确率为97.9%, 均大于基础模型, 说明广义线性混合模型可以有效解决不同个体间存在差异的问题, 有利于提高枝条存活状态的预测精度。独立性检验结果显示模型预测精度良好。结论本研究可为长白落叶松人工林确定合理的经营措施, 提高木材质量提供理论依据。      

经验模型和过程模型对油松林枯损预测的比较

研究采用西北农林科技大学开发的可变密度全林模型QUASSI 1.0,基于赫尔辛基大学开发的CROBAS碳平衡模型框架,融合二类调查数据、文献数据以及解析木数据,进行参数校正及优化,本地化了CROBASPT(油松)枯损模块的参数。并根据立地条件和初始密度选取了9个代表性油松林分,以20年为预测期,比较分析了经验模型和过程模型在不同密度、不同地位级条件下对枯损预测的差异,探索有效的林分枯损预测方法。同时采用平均误差、平均绝对误差和平均相对误差分析了过程模型CROBAS-PT与经验模型QUASSI 1.0预测值的偏差。结果表明:对于不同初始密度的油松林,CROBAS-PT和QUASSI 1.0在预测期内均呈现初始密度越大,林分年枯损率越大的规律;对于不同地位级的油松林,无论CROBAS-PT还是QUASSI 1.0在预测期内,林分枯损受立地条件的影响均不敏感。CROBAS-PT枯损预测的机理过程分析说明,油松树冠投影在20~40 a预测期内呈现先增加后降低的趋势。立地质量越好的林分,树冠投影越大,枯损率越大。误差检验分析显示,过程模型CROBASPT枯损预测结果符合统计检验要求,尽管CROBAS-PT对于枯损的预测相比经验模型QUASSI 1.0存在一定程度的低估。在缺乏连续观测样地数据,无法保证经验模型的建模数据需求时,采用过程模型方法预测林分枯损不失为一种有效补充。     

基于多层感知机的长白落叶松人工林林分生物量模型

目的神经网络模型能避免林分生物量模型建模时自变量共线性与异方差问题,研究多层感知机在林分生物量模型中的应用,为森林经营单位、区域生物量和碳储量的估算提供方法和依据。方法以长白落叶松人工林为研究对象,利用吉林省一类清查固定样地的917组数据,分别建立了基于传统的对数转化后线性模型和神经网络多层感知机的地上生物量和总生物量模型。使用AIC、决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对均方根误差（RMSE_r）和平均绝对误差（MAE）来评价模型。结果估计精度最高的模型是输入单元为林分平均胸径（D）?平均高（H）?林分密度指数（S）?海拔（HB）?坡向（PX）?坡位（PW）、2个隐藏层、隐单元数为40?20的神经网络模型,与传统对数转换线性回归模型相比,地上生物量和总生物量模型的调整决定系数（Adj.R2）分别从0.902 1提高到了0.914 1,从0.897 9提高到了0.908 9;RMSE_r分别从6.330 5%降低到了5.992 2%,从6.490 1%降低到了6.153 6%。包含立地因子的神经网络模型比未包含立地因子的神经网络模型估计精度略有提升,地上生物量与总生物量的Adj.R2分别提高了0.88%和0.99%,RMSE_r分别降低了5.33%和5.46%。结论多层感知机生物量模型的估计精度比传统回归模型略有提高,但它可以避免模型选型和违背传统统计假设的处理等问题,且能够一次性计算地上生物量和总生物量模型,有一定优势。      

长白落叶松人工林单木冠幅模型

以黑龙江省伊春市朗乡林业局的49块样地共2 499棵长白落叶松为研究对象,基于区组和样地嵌套二水平构建非线性混合效应冠幅模型。从10种常用的冠幅—胸径模型中选出一种最好的作为建模的基础模型,从其他林分因子中选取与冠幅相关性较高的作为协变量参与建模。结果表明:与基础模型相比,混合模型的赤池信息准则(AIC)、贝叶斯准则(BIC)、负二倍的最大似然值(-2LL)和剩余均方根误差(RMSE)值均降低,调整决定系数(Radj2)提高,冠幅预测值的残差分布和密度分布相对更集中,说明模型的预测精度和拟合能力均有所提高。研究发现,以逻辑斯蒂模型作为基础模型,将树高、冠长率和高径比作为协变量,考虑区组和样地嵌套二水平的混合模型有利于提高冠幅模型的预测精度,从而有助于更好地模拟长白落叶松的冠幅胸径关系。     

基于混合效应的兴安落叶松单木断面积生长模型研究

森林生长观测数据通常具有连续重复观测的特点,传统方法会得到有偏的参数估计,为准确预测兴安落叶松林分的生长动态,建立预估精度较高的林分生长收获混合效应模型,以期为内蒙古大兴安岭地区兴安落叶松的生长和经营提供科学依据。基于内蒙古大兴安岭地区第六次至第九次（2003-2018）全国森林资源连续清查数据,筛选出以兴安落叶松为优势树种的样地626块,样木株数60 279株。其中501块样地的47 524株兴安落叶松数据用于构建兴安落叶松的胸高断面积生长预估模型,采用剩余的125块样地的12 755株兴安落叶松数据对构建的模型进行独立检验。结果表明,胸径的倒数（1/DBH）、每公顷株数（NT）、比对象木大的胸高断面积之和（BAL）、坡度和坡向的组合（SLcos）对天然林内兴安落叶松的生长有显著影响。相比于传统的基础模型,考虑样地效应的混合效应模型显著地改善了胸高断面积生长预估模型的表现,决定系数（R²）从0.353 7提高到0.488 6,平均绝对误差（Bias）和均方根误差（RMSE）均显著减少。混合效应模型优于传统的基础模型,模型有一定的生物学意义和统计可靠性。