本文以四川、湖北和重庆三个省市151株马尾松(拉丁学名：Pinusf massoniana Lamb.)生物量样本数据为例,利用哑变量方法将不同起源因子和地域因子用定性代码来表示,研究了在独立拟合地上生物量及各分项生物量模型时不同林分起源和不同区域马尾松生物量模型之间的相容性问题；利用非线性联立方程组法研究了地上生物量与各分项生物量模型、地上生物量与立木材积模型的相容性问题。然后,针对马尾松生物量模型不同区域之间的不相容性,利用哑变量表示不同区域特征,构建大区域范围内地上生物量与各分项生物量、地上生物量与立木材积的相容性生物量模型,以期提高大尺度区域森林生物量模型的研究方法和技术,为实现实时监测我国森林生物量的时空分布格局提供技术支持。研究结果表明：1)在构建地上生物量与各分项生物量独立拟合回归模型、地上生物量与各分项生物量相容性模型和地上生物量与立木材积生物量相容性模型时,引入代表不同区域特征的哑变量,既可以解决不同地区马尾松生物量模型之间的不相容问题,又可以有效地提高模型的预估精度,增强模型的稳定性。2)在拟合地上生物量与各分项生物量独立回归模型时,引入代表起源因子的哑变量对树皮、干材、树干和地上生物量模型精度影响较小,对树叶、树枝和树冠生物量模型精度影响较大。此外,在构建模型时,利用哑变量方法引入用定性代码表示的起源因子,可以有效地提高模型的预估精度,增强模型的稳定性。3)利用地上生物量及各分项生物量独立拟合的回归模型直接联立组成新的非线性方程组方法可以有效地解决地上生物量与各分项生物量模型之间的相容性问题,且比比例平差法的总体预估效果要好。4)不论是独立拟合生物量模型还是各相容性生物量模型,都满足三元生物量模型具有最高的预估精度,二元生物量模型次之,一元生物量模型预估精度最小。其中树皮、树干、干材和地上生物量从一元模型到二元模型的改进效果较好；而树叶、树枝和树冠生物量从二元模型到三元模型改进效果较好。