SMART users guides: SMART_NL & SMS_NL

Instructions to install and to use the model SMART_NL are given, and how to use the model SMART_NL with SUMO included. Besides, a user manual for configuration management is given

Evaluatie van de verzuringsdoelstellingen: kwantificering van de effecten van emissievarianten op half-natuurlijke terrestrische ecosystemen

In het kader van de evaluatie verzuringsdoelstellingen zijn depositiescenario's geëvalueerd met de dynamische modellen SMART2/MOVE. Het blijkt dat door naijleffecten overschrijdingen van normen kunnen optreden, terwijl kritische depositieniveaus niet meer overschreden worden. De vertraging is ongeveer tien jaar. Voor adequate bescherming van bossen en natuurgebieden is het van belang dat naast Nederlandse ook buitenlandse emissies gereduceerd worden

Verbeteringen voor de Natuurplanner

Tijdens de ontwikkeling en toepassing van de modellen SMART2, SUMO2 en MOVE, alle onderdeel van de Natuurplanner het modelinstrumentarium van het Milieu- en Natuurplanbureau1, is een aantal problemen aan het licht gekomen. In dit werkdocument wordt een aantal van deze problemen behandeld en wordt een oplossing gegeven of een oplossingsrichting aangegeve

Dynamic nitrogen deposition thresholds during forest stand development in a Douglas fir forest analysed with two nitrogen models SMART2 and MERLIN

In contrast to the classical critical load (CL) concept, based on long-term steady-state conditions, a dynamic deposition threshold (DDT) is introduced. This DDT takes into account all relevant dynamic aspects of vegetation development/forest growth, mineralisation, immobilisation and denitrification, depending on the successional stage of the forest. DDT values for nitrogen were determined for a Douglas fir rotation by two process-based nitrogen models SMART2 and MERLIN using three different criteria for critical nitrogen leaching. During most of the rotation time, the predicted DDT values were higher than the corresponding traditional CL. SMART2 and MERLIN predicted a maximum DDT of 4.9 and 4.6 kmol N per ha per year (69 and 64 kg N per ha per year, respectively), when accepting a critical N leaching level of 1.73 kmol N per ha per year related to impacts on ground water quality. This is due mainly to relatively high tree uptake during the first 50 years of a forest rotation, compared to a long-term estim

Reprofuncties voor de voorspelling van de zuurgraad ten behoeve van ecohydrologische modellering en geschiktheidsbeoordeling

Voor een betere onderbouwing van de zuurgraad in eenvoudige modellen voor ecohydrologische modellering en geschiktheidsbeoordeling, zijn reprofuncties afgeleid, waarmee op basis van bodemtype, watertype, Gemiddelde VoorjaarsGrondwaterstand (GVG) en N-depositie de zuurgraad van de bodem voorspeld kan worden. Hiervoor is met SMART2 voor 16 bodemtypen en 4 watertypen voor een groot aantal combinaties van GVG, kwelflux en N-depositie de pH berekend. Op basis van deze berekeningen zijn 64 reprofuncties afgeleid. Voor 23 combinaties past een lineaire model het beste, voor de overige 41 combinaties is een niet-lineair model afgeleid, waarvan 7 exponentieel, 12 logistisch en 22 volgens de Gompertz vergelijking. Er is een duidelijke relatie tussen de watertypen en de modellen

Comparison of simulated forest soil response to acid deposition reduction with two models of differing complexity

International audienceGreat effort has been dedicated to developing soil acidification models for use on different scales. This paper focuses on the changes in model performance of a site scale soil acidification model (NUCSAM) and a national to European scale soil acidification model (SMART 2). This was done to gain insight into the effects of model simplification. Because these models aim to predict the response to reduction in acid deposition, these models must be tested under such circumstances. A straightforward calibration and validation of the regional model, however, is hampered by lack of observations over a sufficient time period. Consequently, NUCSAM was calibrated and validated to a manipulation experiment involving reduced acid deposition in the Speuld forest, the Netherlands. SMART 2 was then used with calibrated input data from NUCSAM. The acid deposition was excluded by a roof beneath the canopy. The roofed area consists of a plot receiving pristine deposition levels of nitrogen (N) and sulphur (S) and a control plot receiving ambient deposition. NUCSAM was calibrated on the ambient plot, followed by a validation of both models on the pristine plot. Both models predicted soil solution concentrations within the 95% confidence interval of the observed responses for both the ambient plot and the pristine plot at 90 cm depth. Despite the large seasonal and vertical (spatial) variation in soil solution chemistry, the trends in annual flux- weighted soil solution chemistry, as predicted by SMART 2 and NUCSAM, corresponded well.The annual leaching fluxes below the root zone were also similar although differences exist for the topsoil. For the topsoil, NUCSAM simulated the nutrients and acid related constituents better than SMART 2. Both models overestimated the ammonium (NH4) concentration at 10 cm depth. SMART 2 underestimated calcium and magnesium (BC2+) concentration at 10 depth, whereas NUCSAM overestimated BC2+ concentration at 90 cm depth. NUCSAM predicted the effect of deposition reduction on N concentrations at both depths, whereas SMART 2 underestimated the effect of deposition reduction at 10 cm depth. Both models predicted faster effects of deposition reduction on aluminum (Al), sulphate (SO4) and base cations than was observed. Generally, it appeared that the differences were large during the period of profound deposition changes whereas small differences occurred during slight variations in deposition level. It is concluded that a simpler model description does not affect the model's performance significantly as regards flux-weighted annual average concentrations at greater depth. Model improvements must focus on processes related to N-dynamics

Simulation of critical loads for nitrogen for terrestrial plant communities in the Netherlands

An iterative search procedure was used to 'invert' the soil chemical model SMART2. This 'inverted' form of SMART2 was used to estimate atmospheric nitrogen deposition at the critical conditions for 139 terrestrial vegetation associations. The critical conditions are the lower end of the pH range, and the upper end of the nitrogen availability range for each association, estimated on the basis of Ellenberg values of vegetation relevees. The resulting critical load values were subjected to an uncertainty analysis. The estimation of nitrogen availability on the basis of Ellenberg's indicator for N has the largest contribution to the uncertainty. The critical load over all vegetation types and soil types is estimated to be 22 + 8 kg N ha-1.y-1. This is a rather 'hard' value, however critical loads per vegetation type are less 'hard', and it is not possible to determine critical load values per site. The uncertainties can only be reduced if more data become available on the abiotic response per species under field conditions. The critical loads found in this study were compared to the 'herijking' and 'SMB' critical loads and to empirically derived values. The 'SMB' critical loads appeared to be far lower than all other critical loads, which were in the same order of magnitud

Vergelijking van SMART2SUMO en STONE in relatie tot de modellering van de effecten van landgebruiksverandering op de nutriëntenbeschikbaarheid

Bij de omvorming van landbouw naar natuur is het de vraag welke natuur op de vaak lang bewerkte en overbemeste grond zich zal gaan ontwikkelen en welke beheersmaatregelen de overheid kan treffen om deze natuur een kans te geven. Bij de daarop gerichte scenario-studies wordt voor de voorspelling van de milieukwaliteit gebruik gemaakt van de modellen STONE en SMART2SUMO. STONE is ontwikkeld om op landelijke schaal de uit- en afspoeling van stikstof (N) en fosfor (P) vanuit de landbouw naar grond- en oppervlaktewater te voorspellen, terwijl SMART2SUMO is ontwikkeld om de terrestrische milieukwaliteit (nutriëntenconcentraties en pH in de wortellaag) te voorspellen in bestaande natuur. Om de prestaties van STONE en SMART2SUMO voor de N- en P-modellering voor biodiversiteitsscenario’s te vergelijken, de consistentie te verhogen en waar mogelijk al te verbeteren, zijn beide modellen met elkaar vergleken. Trefwoorden: Landgebruikverandering, modellering, stikstof, fosfaat, natuurontwikkelin

Eerste fase van de ontwikkeling van het successie model SUMO 1; verbetering van de vegetatiemodellering in de Natuurplanner

Voor de Natuurplanner van het Natuurplanbureau is het successiemodel SUMO ontwikkeld. Het vervangt de vegetatievoorspelling in het bodemmodel SMART2, waar SUMO een geontegreerd onderdeel van is. De biomassa wordt gemodelleerd voor vijf functionele typen (kruiden, dwergstruiken, struiken, pionierbomen en climaxbomen) en drie organen (wortels, tak/stam en blad). De biomassaontwikkeling is afhankelijk van de stikstof- en lichtbeschikbaarheid en het beheer. Successie (bijvoorbeeld bij het staken van beheer) vindt plaats op basis van veranderende biomassa per functioneel type. De biomassaontwikkeling en successie zijn goed te voorspellen op zowel regionale als landelijke schaal en vormen zo een goede aanvulling van de Natuurplanner

Modellering van begrazing in SUMO : verbetering van de vegetatiemodellering in de Natuurplanner

In samenwerking met het RIVM en WU wordt het vegetatievoorspellingsmodel SUMO ontwikkeld. Het model vormt een integraal onderdeel met SMART en wordt onder andere gebruikt in de natuurplanner van het RIVM. Om de modellering van de effecten van begrazing op de vegetatieontwikkeling en successie mogelijk te maken is aan SUMO de begrazingsmodule Animal toegevoegd. De module en de wijzigingen in andere modules (m.n. lichtonderschepping en lengtegroei) en enkele modelberekeningen worden in dit verslag beschreven. De modellering van de begrazing vindt plaats vanuit het gezichtspunt van de plant. De grazers worden hierbij beschouwd als 'maaimachines' die met een bepaalde voorkeur eten van de in SUMO gemodelleerde organen (wortels, houtige delen en blad) en functionele typen (kruiden en grassen, dwergstruiken, struiken, pionierbomen en climaxbomen). Het aantal grazers wordt initieel opgelegd, maar kan deels variëren als gevolg van het voedselaanbod. Er is een terugkoppeling met SMART gemaakt om de uitwerpselen van de grazers beschikbaar te laten komen in de stikstofpool voor de volgende run. In totaal kan het effect van 15 verschillende soorten grazers worden gemodelleerd, zowel gedomesticeerde als 'wilde' grazers. Het effect van begrazing op de vegetatie kan in combinatie met plaggen, maaien en bosbeheer worden berekend. Testruns laten zien dat de effecten van begrazing goed voorspeld kunnen worden. Vooral het verschil tussen beheren en niet beheren van bossen is vrij groot. Het niet beheren van bossen (middels dunnen) leidt uiteindelijk tot zeer soortenarme bossen. De trend van het uit beheer nemen van bossen op de zandgronden zal er op de midden lange termijn toe leiden dat er zeer eenvormige bossen ontstaan, tenzij er gaten ontstaan door catastrofes. Het zo gewenste structuurrijk loofbos is hierin voor veel gebieden slechts een fase in de successie en zal niet gehandhaafd blijven zonder ingrepen. Een zelfde beeld laten de simulaties voor de heide zien. Begrazing alleen