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杨树、油松和落叶松是华北地区的三个主要树种,目前对这几个树种(特别是北京地区杨树)的生长研究总体偏少。本文以北京地区人工林毛白杨、速生杨及山地油松和内蒙古旺业甸林场天然次生林华北落叶松解析木为研究资料,运用了包括经验模型和理论模型在内的二次抛物线模型、对数线性模型、Logistic模型、Richards模型、Korf模型、Gompertz模型和Mitscherlich模型这7个模型分别拟合建立了各树种的胸径(D)、树高(H)和材积(V)与时间(t)的最优生长模型：(1)人工林毛白杨的胸径、树高、材积最优生长模型分别为D=42.197·e-3.333.e-0.13.t、H=32.897.e-2.359·e-P0.142·t、V=3.425.e-8.17·e-0.104.t;(2)人工林速生杨的胸径、树高、材积最优生长模型分别为D=41.733·(1-e-0.119·t)1.804、H=3189.3/1+6.434·e-0.27·t、V=2.312·e-7.427·e-0.139·t;(3)山地油松的胸径、树高、材积最优模型分别为D=19.173.(1-e-0.05·t)1.918、 H=-63.274+16.803.In(t+42.29).V=1.55.e-8.454.e-0.032·t;(4)天然次生林华北落叶松的胸径、树高、材积最优模型分别为D=17.736·e-39.426·t-1.359、H=14.931·(1-e-0.094·t)2.455、V=0.108·e-12.519·e-0.12·t。通过对以上各模型的总相对误差、平均系统误差和平均预估误差等主要统计指标的检验,结果表明各树种各最优生长模型的拟合精度和总体预估效果都良好。本文还在Matlab环境中构建了网络结构都为3：5：1的毛白杨和速生杨单木材积生长BP神经网络模型,模型对总体样本数据拟合的精度分别为0.9259和0.9342,说明模型具有很好的预测能力,能够运用到林业生产和研究当中。本文以多种数学模型结合多种统计软件模拟分析了研究区的杨树(毛白杨和速生杨)、油松、华北落叶松的生长过程,使我们更好地了解到华北地区三个主要树种的生长规律以及预测它们未来的生长动态,这对监测森林资源和制定合理经营措施提供了一定的理论依据。