Doğu ladini (Picea orientalis L.)ülkemizin önemli ağaç türlerinden birisidir. Bu nedenle, ladin ormanlarınınbugün ve geleceğe dönük yönetim ve planlama stratejilerinin geliştirilmesinde,türün büyüme ve hasılatına ilişkin bilgilere ihtiyaç duyulmaktadır. Ormanlarınbüyüme ve hasılatına ilişkin tahminlerde kullanılan en önemli yapı taşlarındanbirisi, ağaç hacim tahminleridir. Gövde çapı denklemleri, bir ağaca ilişkintoplam ve ticari hacim tahminlerinde en güvenilir ve doğru yaklaşımlardan biriolarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, Ardahan-Posof Yöresi doğu ladinimeşcerelerinden elde edilen 170 ağaç kullanılarak doğrusal olmayan karışıketkili modelleme (NLME) yaklaşımı ile gövde çapı modeli geliştirilmiştir.Karışık etkili modelleme, bir ağacın kendi içinde ve ağaçlar arasında gövdeformu açısından değişimin hesaplanmasına imkân sağlamaktadır. Çalışmanınbirinci aşamasında, öncelikle hangi parametrelerin tesadüfi etkiliparametrelerle genişletilmesi gerektiğinin ortaya konması için modelin bir veiki parametresine tesadüfi parametreler eklenerek olası tüm kombinasyonlar testedilmiştir. Modele tesadüfi etkili parametrelerin eklenmesi aynı ağaç için eldeedilen hatalar arasında var olan korelasyonun hesaplanması için yeterliolmamış, hata terimine ilişkin varyans-kovaryans matrisi birinci dereceotoregresif hata yapısı AR(1) ile modellenmiştir. Karışık etkili modeleAR(1)’in eklenmesi ile hatalar arasındaki otokorelasyonun tamamınınuzaklaştırılması mümkün olmuştur. İkinci aşamada, gövde üzerinde farklı noktalardaölçülen çap değerleri kullanılarak kalibrasyon sonuçları değerlendirilmiştir.Seçilen karışık etkili model, hem model geliştirme hem de kalibrasyon için eniyi sonuçları üretmiştir. Genel olarak, kalibrasyon için toplam boyun %40-80arasında ölçülen ekstra çapların gövde çapı modelinin tahmin performansınıarttırdığı gözlenmiştir. Sonuç olarak model kalibrasyonu, karışık etkili modelseçiminde önemli bir kriter olarak göz önünde bulundurulmalıdır.    Oriental spruce (Picea orientalisL.) is one of the most important tree species in Turkey. Therefore, theinformation is necessary about growth and yield of the species for developingfuture management and planning strategies. The one of the essential buildingblocks in forest growth and yield prediction models is the equations forestimating individual tree volume. One of the most accurate and reliableapproaches for estimating stem total volume and merchantable volume is the useof taper models. In this study, a taper model was developed by using nonlinearmixed effects modeling approach (NLME) using data from 170 trees felled inoriental spruce stands from Ardahan-Posof Region. An NLME approach accountedfor within-and between tree variations in stem form. In the first stage, allpossible combinations of expansion with random effects in one and two modelparameters were tested, selecting then the best one. The inclusion of randomeffects was not enough to account for the existing autocorrelation between theresiduals and then the variance-covariance matrix of the error term wasmodelled through a first order autocorrelation structure AR (1). In a secondstep, we evaluated the response obtained by calibration (which impliesestimation of random effects for a new tree) based on upper-stem diametermeasurements at different points. The selected mixed-effects model produced thebest results both in fitting and calibration process. It was found that anupper-stem diameter measurement at 40-80% of total height was best suited forcalibrating tree-specific predictions. As a result, model calibration should beconsidered an essential criterion in mixed model selection.