对森林资源进行动态预测是当今森林生态建设研究领域的最新课题之一。在这一方面,国内外学者研究的较少。根据当前森林状况,预测未来的发展,对森林资源的规划和生态建设都是十分重要的。特别是按照森林生态建设的可持续发展的远景规划对当前森林实行有效的控制和规划建设是目前工作的重点。然而,森林具有空间分布广,生长周期长,影响因素众多,结构复杂,功能综合;具有有限记忆性及有限相关性,可再生性,未来发展趋势具有不确定性;自然规律与经济规律相互交织等特点,是一个具有分散结构的随机性动态大系统。根据森林资源的特征,我们可以采用随机性时变动态模型来进行研究,这种模型具有维数高、多目标和结构特殊的特点。在经典回归分析中,观测值的方差齐性是一个很基本的假定,在此假定下,方可进行常规的统计推断。如果方差非齐性而且未知,则回归分析将遇到诸多问题。但是,有实例表明:在回归模型中,方差齐性假设的合理性确实值得怀疑的,因此对回归模型的方差齐性检验是十分必要的。本文主要对森林资源单输入单输出模型和多输入单输出模型的异方差检验问题进行了系统全面的研究,得到了一序列好的结果。本文主要研究工作概括如下:一、第二章应用方差结构化方法系统地研究了森林资源单输入单输出模型的方差齐性检验问题。首先,得到了森林资源单输入单输出模型的方差齐性检验的似然比检验统计量和score检验统计量。其次,利用参数正交化方法得到了森林资源单输入单输出模型的方差齐性检验的修正似然比检验统计量和修正score检验统计量。最后,给出了各种检验统计量的数值模拟,并进行实例分析,结果表明:修正的似然比检验要好于似然比检验;修正的score检验优于score检验。二、第三章同样应用方差结构化方法系统地研究了森林资源多输入单输出模型的方差齐性检验问题。首先,得到了森林资源多输入单输出模型的方差齐性检验的似然比检验统计量和score检验统计量。其次,利用参数正交化方法得到了森林资源单输入单输出模型的方差齐性检验的修正似然比检验统计量和修正score检验统计量。最后,给出了各种检验统计量的数值模拟,并进行实例分析,结果表明:修正的似然比检验要好于似然比检验;修正的score检验优于score检验。综上所述,本文全面系统地研究了森林资源单输入单输出模型和多输入单输出模型的方差齐性检验问题,得到了一系列检验统计量。本文使用的方法是简洁的、有效的;得到的结果是正确的。本文为森林资源研究提供了一种新的方法,为实际预测提供了正确的模型。本文对森林资源实际工作具有重要的指导意义。