【摘要】以大兴安岭松岭林业局３６株天然兴安落叶松２ ３０６个枝条数据为研究对象，采用误差变量联立方程组方法，构建兴安落叶松枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统，同时对比了４种参数估计方法。结果表明，似乎不相关回归过程ＳＵＲ（Ｓｅｅｍｉｎｇｌｙ ＵｎＲｅｌａｔｅｄ ＲｅｇＲｅＳＳｉｏｎ）法能够解释模型间误差相关性和降低参数估计值的标准误。该系统拟合和检验精度都表现较好，本文所建立的枝条特征联立方程组模型系统能较好地描述兴安落叶松枝条特征和冠形的变化规律。此外，利用非线性混合模型技术构建了含有林分密度变量的枝条基径、枝长和角度联立方程组模型系统。基于参数估计值的显著性以及精度的提高都表明林分密度对枝条基．．．