摘要: 以西北农林科技大学测量的39块栓皮栎样地数据为例，首先选择非线性最小二乘法对6个常用方程进行模拟，找出模拟精度最高的模型作为基础模型。然后，利用基础模型及模拟数据构建非线性混合效应模型，分别考虑区域效应和样地效应，通过变化混合参数个数并利用SAS软件进行模拟，选择对数似然值、AIC和BIC值最小并且收敛的混合模型作为最优模型。最后利用验证数据与传统的非线性最小二乘法进行精度比较。结果表明：由于h=1.3+［(a1+a2BA+a3ha)exp(b1/D)］+ei考虑了林分断面积和优势木平均高，在模拟单木的树高时精度比其他5个模型高，并且该模型对于描述单木树高的生长趋势效果显著，因此作为构建非线性混合模型的基础模型。利用AIC、BIC和对数似然值来评价非线性混合模型的效果，结果表明：考虑区域效应的影响时，a2、a3、b1同时作为混合参数的模拟效果最好；考虑样地效应的影响时，a1、b1同时作为混合参数的模拟效果最好。无论考虑区域效应影响还是考虑样地效应影响，混合模型的拟合精度都比固定模型的模拟精度高，并且考虑样地效应影响要比考虑区域效应影响的精度更高。