以黑龙江省带岭林业局大青川林场80株人工兴安落叶松解析木数据为例,采用Richards生长模型作为基础模型,利用S-PLUS软件中的NLME过程,分别拟合非线性树高和直径生长模型。采用AIC、BIC、对数似然值和似然比检验等模型评价统计指标对不同模型的精度进行比较分析。结果表明:当对树高-年龄关系进行拟合时,b1、b3 同时作为混合参数时模型拟合最好;当对直径-年龄关系进行拟合时,b1 、b3 同时作为混合参数时模型拟合最好。把相关性结构包括一阶自回归结构AR(1)、一阶移动平均结构MA(1)及一阶自回归与移动平均结构 加入到树高和直径最优混合模型中,一阶自回归结构AR(1)显著提高了树高混合模型的拟合精度,一阶移动平均结构MA(1)显著提高了直径混合模型的拟合精度。模型检验结果表明:混合模型通过校正随机参数值能提高模型的预测精度。因此,混合模型在应用上不但能反映树高和直径的平均预测趋势,还能用方差协方差结构和误差相关性结构校正随机参数来反映个体之间的差异。