中文摘要：

森林在生长发育过程中，受立地条件、气候变化、森林经营及本身特性的影响，存在着生长上的差异。以往构建的森林生长及收获模型，没有考虑样地或地域间的差异性，也没有考虑异方差和连续观测相关误差，造成模拟和预测结果存在很大偏差。混合模型由固定和随机效应两部分组成，既可以反映总体平均变化，又可以反映个体差异，能够有效降低误差，应用于很多领域，在构建森林生长模型方面优势明显。但混合模型在多层次(例如林分-经营单位-区域层次)模型方法构建、联立方程组系统及各层次相互耦合研究方面还存在诸多问题，甚至空白。本研究以吉林省汪清林业局蒙古栎林为例，研究林分及多层次非线性混合模型的构建方法（包括层次确定、混合参数选择、参数估计方法等）；研究基于混合模型的多层次联立方程组模型的构建方法；研究单层次与多层次混合模型之间的相互耦合与整体化方法；最后构建基于多层次林分优势木平均高、林分断面积及蓄积联立方程组的混合模型。

结论摘要：

混合效应模型由固定和随机效应两部分组成，既可以反映总体的平均变化趋势，又可以提供数据方差、协方差等多种信息来反映个体之间的差异。另外还考虑连续观测数据存在的时间上序列相关性问题。为了提高和充分利用林业调查数据资料所蕴含的信息，减少误差偏性，有必要基于混合效应模型方法来构建森林生长模型。目前，混合效应模型在多层次模型方法构建、联立方程组系统及各层次相互耦合研究方面存在诸多问题，甚至空白。为了解决这些问题，本研究的主要内容包括林分优势木平均高混合模型的构建方法研究；林分断面积混合模型的构建方法研究；基于混合模型的林分蓄积联立方程组的构建方法研究；多层次模型耦合研究。截止目前为止，共发表论文4篇，其中2篇SCI，2篇中文核心期刊。这些成果为进一步提高森林生长模型的估计精度提供了科学依据和保障。