本文以大兴安岭松岭林业局36株天然兴安落叶松2306个枝条数据为研究对象,分别运用直接和间接两种方法进行模拟树冠的生长变化趋势并作出合理的预测。方法一采用误差变量联立方程组方法,构建了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：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的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径,长度、角度和树冠形状变化都有显著影响。方法二采用四种生长方程(逻辑斯蒂方程(Logistic), Weibull方程,理查德方程(Richard),单分子式方程(Mitcherlich))构建树冠半径的模型,同时对比了4种模型的拟合和检验结果。结果表明：在4种模型中,利用单分子方程(Mitcherlich)建立的多因子树冠半径模型拟合和检验结果都表现良好,更适合模拟树冠形状并对树冠半径的变化做出合理的预测。此外,利用随机参数与林分密度变量的相关性将林分密度变量引入到利用单分子式建立的多因子树冠半径模型中,构建含有林分变量的树冠曲线模型。该模型不仅能反映冠内枝条生长变化对树冠半径的影响,更能反映林分指标变化对树冠半径的影响。依据模型的拟合和检验结果,引入林分变量的多因子树冠半径模型被选为最优模型并绘制冠形曲线。两种方法各有利弊,具体应用要依据实际情况。