El área basal del rodal (SBA) es una variable importante en la predicción del crecimiento forestal y el rendimiento de la cosecha. Sin embargo, lograr la aditividad de los modelos de SBA para múltiples especies de árboles en la compleja estructura de los bosques mixtos de hojas anchas es un problema científico urgente en el estudio de la predicción precisa de la SBA de los bosques mixtos. Este estudio utilizó datos de 58 parcelas de muestreo (30 m x 30 m) para x bosques mixtos de hojas anchas para construir el modelo básico de SBA basado en la regresión no lineal por mínimos cuadrados (NLS). Se utilizaron ajustes en proporción (AP) y regresión no lineal aparentemente no relacionada (NSUR) para construir un modelo de predicción de área basal aditiva de múltiples especies. Los resultados identificaron el modelo de Richards (M) y el modelo de Korf (M) como óptimos para predecir la SBA de y , respectivamente. Los modelos de SBA incorporan la calidad del sitio, el índice de densidad del rodal y la edad a 1.3 m sobre el nivel del suelo, lo que mejora la precisión de la predicción del área basal. En comparación con AP, NSUR es un método efectivo para abordar la aditividad del área basal en bosques mixtos de múltiples especies. Los resultados de este estudio pueden proporcionar una base científica para optimizar la estructura del rodal y predecir con precisión la SBA en bosques mixtos de múltiples especies.