A nonlinear mixed-effect modeling approach was used to model for Turkish fir [Abies nordmanniana (Stev.) subsp. bornmülleriana (Mattf.)] stands in Sinop-Ayancık District of Turkey. About 87% of the trees were randomly selected for model development and the reminder used for model validation. Based on goodness-of-fit criteria, the model including random-effects in all parameters was the best. The selected mixed-effects model showed homogeneous residual variance and autocorrelation was reduced with the inclusion of random-effects. Measures of bias and precision indicated that estimates of random-effects improved significantly the predictive capability of the taper equation when predicting upper stem diameters. Mixed models allow calibration of the model for new locations, by predicting random coefficients if additional stem form measurements are available. Diameter measurements from various stem locations were evaluated for tree-specific calibrations by predicting random-effects parameters using an approximate Bayesian estimator. It was found that an upper stem diameter at 8.3 m above ground was best suited for calibrating tree-specific predictions of diameter outside bark. The results of this study support previous findings indicating that the use of mixed-effects modeling approach increases flexibility and efficiency of taper equations for upper stem diameter prediction. Keywords:Stem diameter, Mixed-effects model, Bornmullerian fir, Model calibrationSinop-Ayancık Yöresi Uludağ göknarı [Abies nordmanniana (Stev.) subsp. bornmülleriana (Mattf.)] meşcereleri için doğrusal olmayan karışık etkili modelleme kullanılarak gövde profili modeli geliştirilmiştir. Bu amaçla ölçümü yapılan ağaçların %87’si model geliştirmek, geri kalan %13’lük kısmı ise geliştirilen modeli test etmek amacıyla kullanılmıştır. Ölçüt değerleri temel alındığında, en uygun model yapısının modelin bütün parametrelerinin tesadüfi değişken içermesi durumunda ortaya çıktığı görülmüştür. Model, homojen bir varyans yapısı göstermiş ve veriler arası otokorelasyonu azaltmıştır. Tesadüfi değişken eklenen model, ağaç gövdesi üzerinde değişik noktalardaki çap tahminlerinde önemli iyileşmeler sağlamıştır. Karışık etkili modeller, eğer ekstra çap ölçümleri mevcut ise, tesadüfi değişkenler yardımı ile yeni bir yer ya da birey için modelin kalibrasyonuna imkân sağlamaktadır. Bu amaçla ağaç gövdesi üzerindeki farklı yerlerdeki çap ölçümleri ve uygun Bayesian yaklaşımı kullanılarak kalibrasyon alternatifleri değerlendirilmiştir. Çap tahminleri için en uygun kalibrasyon seçeneğinin 8.3 m’de ölçülen çap değeri olduğu görülmüştür. Bu çalışmanın sonuçları, çap tahminleri amacıyla gövde çapı modelinin etkinliğini ve esnekliğini arttırmak amacıyla karışık etkili modelleme yaklaşımının kullanımını desteklemektedir. Anahtar kelimeler: Gövde çapı, Karışık-etkili model, Uludağ göknarı, Model kalibrasyonu