摘要：叶面积影响着树木干物质的生产,进而影响树木乃至整个林分的生长,而叶面积准确估计对分析树木和林分生长具有重要作用.本研究基于黑龙江省长白落叶松人工林中76株解析木数据,分别建立枝条层面和单木层面的叶面积预估模型.结果表明：考虑样木层次随机效应的最优枝条叶面积混合效应模型包含lnBD（BD为枝条基径）、lnRDINC（RDINC为相对着枝深度）和lnCR（CR为冠长率）3个随机效应参数,具体形式为：lnBLA=β＋1β＋（β2＋b2）lnBD（β＋3＋b3）lnRDINC4lnDBH＋β（DBH 5lnHT/DBH＋（β6＋b6）lnCR,其中：βi和bi分别是模型的固定效应参数和随机效应参数;为树木胸高处直径;HT/DBH为树高与胸径的比值.模型的修正决定系数R2 a）为（0.90,均方根误差（RMSE）为0.5477,平均偏差（ME）为-0.03,平均绝对偏差MAE）为0.24,预测精度（P）为91%,枝条叶面积预估模型的预估效果较好.以枝条叶面积预估模型为基础,计算树冠叶面积并建立树冠叶面积预估模型,最终形式为：lnCLA=γ0＋γln1DBH＋γ2CR,其中,γi为模型参数.似然比检验结果（P〉0.05）说明该模型不用考虑样地层次的随机效应.本研究所建立的立木树冠叶面积预估模型的决定系数（R^2）为,0.87,RMSE为0.3847,拟合效果好可以很好地预测人工长白落叶松立木树冠叶面积,为以后叶面积分布和光合作用的研究提供了理论基础.

关键词：长白落叶松 枝条叶面积 树冠叶面积 混合效应 经验线性无偏最优预测法 

单位：东北林业大学林学院; 哈尔滨150040