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经验模型法可以在非破坏条件下方便、快捷地测量阔叶植物的叶面积（L4）和叶干质量（LM）,但能够高效地测量不同叶形阔叶植物在不同生长时期的经验模型尚未提出。本研究以东北地区的12种阔叶植物（色木槭（Acer pictum subsp.mono）、花楷槭（Acer ukurunduense）、紫椴（Tilia amurensis）、青楷槭（Acer tegmentosum）、白桦（Betula platyphylla）、毛榛（Corylus mandshurica）、枫桦（Betula costata）、裂叶榆（Ulmus laciniata）、暴马丁香（Syringa reticulata subsp.amurensis）、春榆（Ulmus davidiana var.japonica）、忍冬（Lonicera japonica）和水曲柳（Fraxinus mandschurica））为研究对在叶片的3个不同时期（叶生长期、叶稳定期和叶凋落初期）分别测定其叶长（L）、叶宽（W）、叶厚（T）、LA和LM,探索叶片性状的变异;并利用L、W、T以及它们之间的组合构建可预测单种树种不同时期的单叶LA和LM的单独模型;为简化因植物不同而需构建不同经验模型的繁琐程序,以叶长宽比为标准（L/W）,将全部植物分类组合,构建适用于预测具有相似叶型的植物单叶LA和LM的合并模型,同时对经验模型进行评估和检验。（1）叶片性状在阔叶植物内存在一定变异,变异系数由大到小为LM>LA>T>W>L>L/W,其中变异最小的L/W的变异系数为9%～21%,因此本研究将L/W看作一个稳定的结构参数,用于分类植物。（2）LA单独模型的最优自变量多数为L和W的组合（LW和LbWc）,最优模型多数为幂函数,LA单独模型预测阔叶植物不同生长时期的相对误差为4%～15%;合并模型最优模型类型均为LA=aLbWc（a、d、c为模型系数）,其预测LA的相对误差为4%～17%,平均只比单独模型高3%,表明单独模型和合并模型均可快捷、高效地测定阔叶植物的LA。（3）LM单独模型的最优自变量和最优模型受树种和生长时期的影响较大,选择多样,其预测阔叶不同生长时期LM的相对误差为8%～28%;合并模型的最优模型类型均为幂函数,自变量为LW和LbWc,适用于预测叶生长期和叶稳定期的LM,相对误差为10%～29%。（4）时间变异对LA和LM经验模型的影响显著,针对叶片不同的生长时期,需要构建不同的经验模型。本研究结果可为非破坏性条件下快捷、高效地测定阔叶植物单叶LA和LM的动态变化提供技术支持。