林木直径分布研究对森林抚育及制定森林经营措施具有重要的指导作用，而其动态分布的研究更有利于森林的可持续经营。本文基于小兴安岭地区和长白山地区102块服从Weibull分布函数的落叶松人工纯林固定标准地复测数据（10年间隔期），采用参数预测模型(PPM)系统，建立了两组前期Weibull分布参数b1与前期林分调查因子、前期参数c1与b1、后期参数b2与b1及两期林分调查因子、c2与b2之间的回归模型（简单的参数预测模型与复杂的参数预测模型），并采用似乎不相关回归(SUR)理论估计了模型的参数。研究结果表明:对于简单的参数预测模型而言:所有模型的Ra2较好(0.428-0.897)，RMSE均较小(0.37-0.94)，所建立的直径分布动态预测模型具有较好的拟合效果。利用“刀切法”选择平均相对误差(ME％)、平均相对误差绝对值(MAE％)和预测精度(P％)以及相对误差(％Biasc)和误差指数(EI)等指标分别对所建立的简单的参数动态预测方程及直径分布动态预测结果进行了检验。检验结果表明，简单的参数动态模型预估能力较好（-10％＜ME％＜-2％，P％＞95％），并能较好地预测落叶松人工纯林未来直径分布(％Bias0=4.38％，％Bias1=12.38％，EI=524);对于复杂的参数预测模型而言:所有模型的Ra2较好（0.454-0.889），RMSE均较小(0.32-1.77)，所建立的直径分布动态预测模型具有较好的拟合效果。利用“刀切法”选择平均相对误差(ME％)、平均相对误差绝对值(MAE％)和预测精度(P％)以及相对误差(％Biasc)和误差指数(EI)等指标分别对所建立的复杂的参数动态预测方程及直径分布动态预测结果进行了检验。检验结果表明，复杂的参数动态模型预估能力较好(-6％＜ME％＜-1％， P％＞96％)，并能较好地预测落叶松人工林未来直径分布(％Bias0=1.16％，％Bias1=4.96％，EI=525)。最终研究结果表明，无论是简单的参数预测模型还是复杂的参数预测模型，都可以很好的预测直径分布，均可为落叶松人工生长预测、森林抚育和森林可持续经营提供依据。