人工混交林可以根据当前社会需求提供多种林产品和生态系统服务功能,同时还能保持较高的适应性。长白落叶松（Larix olgensis Henry）和水曲柳（Fraxinus mandshurica Rupr.）是东北地区主要的造林树种,水曲柳是东北三大硬阔树种之一,两树种混交的适宜性已经被广大学者和基层单位的认可,长白落叶松和水曲柳混交林正在东北地区大力发展。针对两个树种开展基础模型的研究可以定量模拟树木因子的变化,有助于了解该类型混交林动态变化,是科学合理制定针对该人工混交林类型的经营决策的重要基础。基于水曲柳和长白落叶松带状混交林（以下简称水落混交林）幼中龄林的45块固定样地的两期调查数据、24块一期固定样地调查数据和210株长白落叶松和水曲柳解析木的干形和生物量数据,本研究根据两树种的生态位特征初步分析了长白落叶松和水曲柳的种间关系以及竞争能力的强弱,采用线性/非线性混合效应模型、广义线性混合效应模型、似乎不相关混合效应模型方法分别构建单木胸径生长量、枯损、树高曲线、冠幅、干形和生物量模型,并对所建立的模型采用留一交叉验证法进行独立性检验。在建立各类模型时,充分考虑了描述混交林特征的基本因子以及种内和种间因子的影响,对适用混交林的单木基础模型进行了深入的研究,为构建人工混交林生长模型系统提供可靠的理论。本研究成果和主要结论如下:（1）在各个混交比例下,水曲柳的生态位宽度均大于长白落叶松,表明水曲柳在与长白落叶松混交时具有更强的竞争能力;两树种的生态位重叠较大,表明这两树种对生长所需资源序列的相似性很高。（2）竞争是影响两树种胸径生长量的主要因子。长白落叶松的胸径生长量同时受到种内(Balintra,大于对象木的相同树种每公顷断面积之和)和种间竞争(Balinter,大于对象木的不同树种每公顷断面积之和)的影响,边行落叶松胸径生长量随着胸径的增大呈先小于后大于中行树趋势;而水曲柳胸径生长量与Balintra显著相关,其边行与中行树胸径生长量无显著差异。两树种种间关系为竞争且水曲柳占优势。引入样地水平随机效应后,落叶松胸径生长量模型调整后决定系数Ra~2从0.9836提升到0.9861,水曲柳Ra~2从0.9757提升到0.9794,模型效果有所改善,若预测现有树木胸径时,建议选择10棵以上的平均树和最粗树来分别校正落叶松和水曲柳模型的随机效应,若预测树木未来的胸径时,直接使用未添加随机效应的普通模型,可提供较为精准的胸径预测值。（3）在不同混交比例下,两树种枯损比例不同且水曲柳的枯损比例小于落叶松,而在不同行中,中行水曲柳枯损比例高于边行水曲柳,落叶松则刚好相反。与胸径生长量模型类似,竞争对枯损模型的变异解释率最高,落叶松的枯损同时受到Balintra和Balinter影响,而水曲柳枯损仅受种内竞争因子Rdintra（对象木在相同树种内相对大小）影响。基于样地水平的逻辑斯蒂（logistic）混合效应模型准确地模拟了两树种的枯损与存活,对logistic混合效应模型独立性检验时,使用线性回归预测方法（LRPM）校正随机效应参数,进而提高枯损和存活的判断精度（落叶松的总正确分类率ACC从82%提高到84%,总错误分类率MCR从36%减小到31%;水曲柳ACC从85%提高到87%,MCR从30%减小到26%）。（4）在胸径较小时边行落叶松树高小于中行,随着胸径的增大边中行树高差异逐渐减小直至边行落叶松树高高于中行;而水曲柳一直保持中行树树高大于边行树树高。包含林分每公顷断面积（Bas）、Rdintra和种间竞争因子(Rdinter,对象木在非相同树种内相对大小)和林分内落叶松每公顷断面积所占比例（Rbas）为协变量的Schumacher方程能提供准确的树高预测值,通过使用至少两棵平均木树高校正随机效应,两树种树高混合效应模型的预测偏差不超过1m。（5）冠幅与树木的竞争状态关系紧密,因此,落叶松和水曲柳的冠幅-胸径曲线在边中行间表现出显著的差异,其中,中行落叶松的冠幅稍大于边行,而边行水曲柳冠幅随胸径的增加呈先大于后小于中行树冠幅的趋势。基于DBH和基于DBH、Rbas、Bas、Rdinter和Rdintra构建的两树种冠幅混合效应模型均能提供准确的冠幅预测值,在每个样地中至少使用六棵平均树冠幅校正随机效应参数后,单株树木冠幅预测值的平均绝对偏差小于0.16m（落叶松）和0.20m（水曲柳）。（6）冠长率与水曲柳树干削度呈正相关关系,对落叶松削度无明显影响。采用DBH、树高、树干不同位置高度和冠长率等变量分别构建落叶松和水曲柳样地和样木两水平混合效应削度方程。模型结果表明两个树种的干形曲线在边行和中行间差异不显著。在预测时,若无校正样本则使用固定效应预测,若可获取随机效应的校正样本,建议使用胸高以下树干不同位置处直径测量值校正的混合效应模型,二类预测均可准确模拟干形曲线,后者精度稍高。当使用所构建的削度方程估算单木材积时,落叶松的估算精度高于一元材积方程,但稍低于二元材积方程,而水曲柳削度方程计算的单木材积精度稍高于二元材积方程。（7）除DBH为关键变量外,冠长与枝和叶生物量的关系紧密,树高与干材和皮的生物量关系紧密,树高和冠长与根生物量关系均不太紧密。落叶松和水曲柳各器官生物量模型对不同行的响应变化并不显著。样地水平的似乎不相关混合效应（SURM）模型实现联立估计和混合效应模型的相结合,结果表明生物量与树木因子的异速关系在样地间存在差异。利用SURM预测时,使用干材和树皮生物量校正其余器官生物量模型的随机效应并进行预测时,提高了干材和树皮的预测精度,但其余器官生物量预测精度存在不确定,建议使用至少两棵极端大小树的全部器官生物量校正的SURM模型。当纯林的长白落叶松生物量模型用于预测混交林时,会产生较大的偏差,应谨慎使用。