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Testing a process-based fine fuel moisture model in two forest types

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We test the ability of a recently developed process-based fine fuel moisture model to predict the surface and profile moisture content of litter fuels in two types of eucalytpus forest in Western Australia. The model predicts fuel moisture by modelling the energy and water budgets of the litter, intercepted precipitation, and the air spaces in the litter. The model equations are solved using an initial observation of fuel moisture and boundary conditions derived from basic weather observations. Model predictions are compared with twice-daily field observations made from October 1983 to March 1984. A novel two-stage method is used to assess model performance; the ability of the model to predict whether fuel is flammable is first assessed using contingency table analysis, and then the accuracy of predictions when the fuel is flammable is assessed. The model is capable of predicting the flammability of litter in both forest types with 80%–90% accuracy. Predictions of moisture content in flammable fuels are, on average, accurate to within 3% once the model has been calibrated against field observations. The model can be adapted to other forest types by specifying suitable parameters or by calibration against field observations.

Nous avons testé la capacité d'un modèle d'humidité des combustibles fins développé récemment et basé sur les processus à prédire le contenu en humidité en surface et le long du profile des combustibles de la litière dans deux types de forêt d'eucalyptus dans l'ouest de l'Australie. Le modèle prédit l'humidité des combustibles en modélisant les bilans énergétique et hydrique de la litière, la précipitation interceptée et les espaces d'air dans la litière. Les équations du modèle sont résolues à l'aide d'une observation initiale de l'humidité des combustibles et des conditions limites dérivées d'observations météorologiques de base. Les prédictions du modèle sont comparées à des observations faites sur le terrain deux fois par jour du mois d'octobre 1983 au mois de mars 1984. Une nouvelle méthode à deux étapes est utilisée pour évaluer la performance du modèle. La capacité du modèle à prédire si les combustibles sont inflammables est d'abord évaluée à l'aide de l'analyse par tableau de contingence et par la suite la précision des prédictions est évaluée lorsque les combustibles sont inflammables. Le modèle est capable de prédire la l'inflammabilité de la litière dans les deux types de forêt avec une précision de 80 % à 90 %. Les prédictions du contenu en humidité dans les combustibles inflammables sont en moyenne précises en dedans de 3 % une fois que le modèle a été calibré à partir d'observations faites sur le terrain. Le modèle peut être adapté à d'autres types de forêt en spécifiant les paramètres appropriés ou en le calibrant à partir d'observations faites sur le terrain.[Traduit par la Rédaction]

Document Type: Research Article

Publication date: 2006-01-01

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  • Published since 1971, this monthly journal features articles, reviews, notes and commentaries on all aspects of forest science, including biometrics and mensuration, conservation, disturbance, ecology, economics, entomology, fire, genetics, management, operations, pathology, physiology, policy, remote sensing, social science, soil, silviculture, wildlife and wood science, contributed by internationally respected scientists. It also publishes special issues dedicated to a topic of current interest.
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