本研究以大兴安岭3个不同区域的落叶松为研究对象,采用误差变量联立方程组的方法构建不同区域立木材积方程。采用非线性额外平方和的方法(F检验)进行区域性检验。使用多种权函数分别对3个区域存在异方差的材积方程进行加权回归。结果表明：任何2个区域的立木材积方程都有显著不同(P<0.0001),区域1和区域3的材积相差较大,区域2与区域1和区域3的材积相差较小。不同区域立木材积方程的错误应用会导致较大的预测误差。在参数稳定性和评价指标方面,加权估计会优于普通最小二乘估计。基于平均相对误差(MRE)和总相对误差(TRE),区域1(-0.11、0.97)、区域2(0.04、0.08)和区域3(1.04、0.93)的最优权函数分别为1/F(x)、1/D4.99、1/D3.38。立木材积方程是森林调查和林分生长与收获模型的主要组成部分,建立立木材积方程时应考虑其异方差的影响,最优权函数没有统一的形式。为尽可能得到稳定的参数估计,在加权回归估计过程中应选用多种权函数进行对比分析。运用同样的方法分别建立3个区域的二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型。使用3种树高模型和2种地径模型组合了4个立木材积表系列模型联立方程组,通过6项指标进行综合评价,结果表明由第一种树高模型和地径模型构成的系列材积模型就能取得良好效果,3个区域的联立方程组模型预测误差均不超过±3%,其二元立木材积方程、胸径和地径一元立木材积方程、树高胸径回归模型及地径胸径回归模型的预估精度分别可达到97%以上。