Differences in calculations of concentration and deposition of ammonia and nitrogen oxides at local scale. A comparison of eight atmospheric transport models
Series / Report no.
Open Access
Type
Language
Date
Files
Research Projects
Organizational Units
Journal Issue
Title
Translated Title
Published in
Abstract
Het RIVM brengt jaarlijks in beeld hoeveel stikstof er in Nederland in de lucht zit (concentratie) en op de bodem terechtkomt (depositie). Hiervoor gebruikt het RIVM rekenmodellen en metingen. Dezelfde rekenmodellen worden ook gebruikt voor het maken en uitvoeren van beleid. Een rekenmodel geeft de werkelijke situatie zo goed mogelijk weer, maar de berekening blijft een benadering. De uitkomsten kunnen daardoor afwijken van de werkelijke situatie.
In dit onderzoek vergelijkt het RIVM de onderlinge resultaten van acht rekenmodellen. Kennisinstituten en overheden in verschillende landen gebruiken deze modellen om te berekenen hoeveel stikstof er in de lucht zit en op de grond terechtkomt.
De vergelijking is uitgevoerd voor vier verschillende bronnen van stikstof en drie soorten ondergrond. De bronnen zijn: een stal, de toediening van mest op grasland, een hoge fabrieksschoorsteen en verkeer op een autosnelweg. De soorten ondergrond zijn: loofbos, grasland en gevarieerd landschap met begroeiing, bebouwing en open ruimte. De modellen berekenen de luchtconcentraties en stikstofdepositie op verschillende afstanden tussen 50 meter en 5 kilometer van de bron.
Dit onderzoek laat zien dat de verschillen tussen de modellen meestal groter zijn voor deposities dan voor concentraties. Daarnaast geldt voor de concentraties dat de verschillen voor ammoniak meestal groter zijn dan voor stikstofoxiden. Voor de depositie van deze stoffen is dat niet het geval. Dit onderzoek laat verder zien dat de weersomstandigheden veel invloed hebben op de rekenresultaten. Bij zeer stabiele weersomstandigheden zijn de verschillen in modeluitkomsten het grootst. Verder onderzoek naar deze omstandigheden kan de nauwkeurigheid van de rekenmodellen groter maken.
Dit onderzoek is onderdeel van het Nationaal Kennisprogramma Stikstof, dat onder andere tot doel heeft de rekenmodellen te verbeteren. Aanvullend op dit onderzoek vergelijken we de uitkomsten van dezelfde acht rekenmodellen ook met de (beperkt) beschikbare meetgegevens op korte afstanden van de bronnen.
Every year, RIVM maps the amount of nitrogen in the air (concentration) and in the soil (deposition) in the Netherlands. RIVM uses models and measurements for this task. These models are also used to develop and implement policy. Models reflect the actual situation as closely as possible, but the calculation remains an approximation. The results may therefore deviate from reality.
In this study, RIVM compares the results of eight models. Knowledge institutes and governments in various countries use these models to calculate the amounts of nitrogen in the air and the amounts deposited to the soil.
The comparison was carried out for four different sources of nitrogen and three types of land cover. The sources were livestock housing, manure application to grassland, a tall industrial stack, and traffic on a highway. The types of land cover were deciduous forest, grassland, and a varied landscape with vegetation, buildings, and open space. The models were used to calculate the concentrations in the air and the nitrogen depositions at various distances, ranging between 50 metres and 5 kilometres from the source.
This study shows that the differences between the models are usually greater for depositions than for concentrations. Furthermore, the differences in concentrations are usually greater for ammonia than for nitrogen oxides. The latter does not apply to depositions of these substances. This study also shows that weather conditions can strongly affect the outcomes. The largest differences in model outcomes occur during very stable weather conditions. Further research into these conditions could increase the accuracy of the models.
This study is part of the Dutch National Nitrogen Knowledge Programme, the objectives of which include making improvements to the models. Supplementary to this study, we will compare the outcomes of these same eight models to the limited available measurement data at short distances from the sources.