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人工整枝在控制林分生长上扮演着重要的角色，在一定程度上影响着林分生长收获预估体系，因此通过枝条生长及树冠高度的变化合理的预测出整枝的时间和强度对林分的生长发育十分重要。 本文利用黑龙江省孟家岗林场60株人工红松1534个节子数据，利用SAS软件中的NLMIXED和GLIMMIX模块构建人工红松节子属性因子（基径、健全节长度、死亡年龄、角度）的混合效应预估模型。采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)和似然比检验(LRT)评价指标对所构建模型的精度进行比较。结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度均高于传统回归模型。含有b1、b2随机参数组合的节子基径模型是最优混合效应模型;含有b1、b3随机参数组合的节子健全节长度模型是最优混合效应模型;含有节子基径随机参数的广义线性混合模型为节子死亡年龄最优模型;含有截距、节子基径、健全节长度3种随机效应参数组合的广义线性混合模型为节子角度最优模型。混合效应模型比传统回归模型更能有效地描述节子属性。 通过树干生长获得的相应年龄的树高数据和筛选出的349个节子数据作为建立树高、有效冠高及枝下高动态生长模型。基础模型选择Richards方程，在其基础上构建树高、有效高和枝下高的非线性混合模型。考虑林木个体之间的差异将树木效应加入到混合模型中，采用SAS NLMIXED模块进行模拟，并利用赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则(BIC)、对数似然值(-2LL)及确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)进行最优模型的选取及拟合效果的评价。采用独立样本数据对模型进行检验，拟合精度证明效果很好。结果表明:考虑树木效应的混合模型模拟精度高于传统回归模型。通过建立的模型计算出人工红松林整枝的时间和强度，根据计算结果并结合模拟图得出第一次整枝时间为第15年，整枝强度为1.01m;在整个幼龄林时期共需要整枝5次，平均整枝强度为1.46m;进入中龄林后，整枝间隔与幼龄林时期相差不大，整枝强度明显下降，最后一次整枝强度仅为0.34m。 红松是东北主要的用材树种，利用节子属性预测模型和树高、有效冠、枝下高模型计算出的整枝方案，可以为提高木材质量提供有效依据。