高度直径关系是森林评价和当模特儿的努力的必要元素。在这个工作，二线性并且十八个非线性的高度直径方程被评估在伊朗在赫卡纳恩·福雷斯特为东方山毛榉(FagusorientalisLipsky)发现一个本地模型。这些模型的预兆的表演被不同评估标准首先估计：调整R2(R形容词2)，根均方差(RMSE)，相对RMSE(%RMSE)，偏爱，和亲戚偏导(%偏爱)标准。最好的模型用作基础混合效果模型被选择。为测试阴谋的随机的参数与不同的树选择选择被估计。结果证明Chapman-Richards当模特儿最好预兆的能力以形容词R2(0.81)，RMSE(3.7?m)，%RMSE(12.9)，偏爱(0.8)，%偏爱(2.79)比另外的模型。而且，基于从样品阴谋的四棵树的一种选择，刻度反应为大约1.6-2.7%的偏爱和RMSE导致了一个减小百分比。我们的结果显示校准的模型生产了最精确的结果。
