根据最新国家森林资源调查结果,中国的森林面积为2.2亿公顷,森林蓄积为175.6亿立方米。自第一次森林资源调查以来（1973-1976）的40年里,中国的森林覆盖率从以前的12.69%增加到22.96%。尽管森林面积显著增加,但是可持续的森林经营管理依旧是一个巨大的挑战。国家林业局的目标是到2050年将森林覆盖率保持在26%以上,以弥合供需差距,实现生态的良好循环。朝这个方向迈出的关键一步是精确的生长和产量建模,以了解天然林的潜在生产力。落叶松,冷杉,云杉是具有经济和生态价值的重要针叶树种。构建这些树种的树干削度模型可以实现可持续经营。削度方程是描述树干干形,预测树干总材积和经济材积的重要工具。本研究的主要目的是构建落叶松,冷杉,云杉的树干削度方程,并加入树冠因子来提高树干直径和材积的预测精度。本研究分为两个阶段。首先,基于188株冷杉和云杉样木,比较了8个常用的削度方程。这些模型包括4个分段削度方程:Max and Burkhart（1976）,Clark et al.（1991）模型1,Clark et al.（1991）模型2和Fang et al.（2000）。4个变指数模型:Bi（2000）,Lee et al.（2003）,Kozak（2004）和Sharma and Parton（2009）。采用广义最小二乘法,使用3570个直径和高度测量值对8个削度方程进行拟合比较。模型拟合中使用了一阶自相关结构对模型自相关进行消除。模型拟合结果表明,Clark et al.（1991）模型不管使用实测的5.3 m处直径还是通过模型估计5.3 m处直径,都对直径、总材积以及经济材积的预测都表现出较好的效果。而模型Kozak（2004）,Max and Burkhart（1976）,Fang et al.（2000）,和Bi（2000）的预测效果与树种有关。第二阶段,精度较高的Clark et al.（1991）模型结合树冠因子,对276株落叶松、云杉和冷杉进的直径进行拟合。这一阶段的主要目的是通过添加树冠因子到Clark et al.（1991）模型中,以增加模型预测直径和材积的精度。虽然有些削度模型研究了树冠对削度的影响,但是这些研究只局限于部分树冠因子。本研究中使用的树冠因子有冠幅、冠长、冠长率、冠底直径、第一活枝高。用三阶自相关结构来消除模型的自相关。模型拟合依次使用了SAS软件NLMIXED和MODEL模块。模型通过拟合统计量和箱线图来评价。模型中加入树冠因子后,模型预测所有树种的RMSE都降低了。通过RMSE图的比较发现,加入树冠因子的模型能提高树干上部（＞50-90%）直径的预测精度。本研究表明,树冠因子能影响树干削度,这种影响在Clark et al.（1991）模型中表现的尤为显著。