Lugar/No-Lugar/Lugar en la Arquitectura Contemporánea

Esta tesis se plantea como una apertura, una invitación a reflexionar acerca de los conceptos: lugar, no-lugar y arquitectura. Se presentan teorías relevantes de distintos autores pertenecientes a disciplinas diversas como la filosofía, la antropología, la sociología y por supuesto la arquitectura, las cuales se entrelazan abrazándose a pesar del tiempo y el espacio, y siguen gritando con fuerza, con-moviendo siempre abiertas a nuevas interpretaciones, nuevos tiempos, pero siempre abiertas al diálogo. Así, y por medio de los distintos pensamientos que confluyen sintetizando características emergentes sobre el lugar y el no-lugar en sus relaciones con la arquitectura se configura esta investigación, en el punto de reunión donde estas ideas resuenan haciéndonos vibrar con ellas y pudiendo desde ahí, profundizar en el significado de la arquitectura. Se parte de la base que los no-lugares han existido desde siempre, y al igual que la racionalidad de sirve de la irracionalidad para constituirse como tal, los lugares se sirven de los no-lugares para constituirse como tales. Con lo que se propone un ciclo donde se continúan lugar / no-lugar / lugar, como el título indica, produciéndose una especie de pliegue en el paso de uno a otro. Y es sobre esta reflexión principal, a partir de la cual se estructura la tesis semejándose a una cinta de Möbius, pues al igual que ésta, se plantea que lugar y no-lugar no son dos caras de una misma moneda, sino que se suceden en una misma cara, una misma banda que acerca y aleja estos conceptos. 2 Laura Gallardo Frías Ciclo que trasciende su significado, pues aunque tiene un exterior y un interior definido, ambos coexisten al igual que los lugares y los no-lugares. Con este escrito se invita a un viaje que sumerja al lector en interiores, que se fugan y sueñan con exteriores, en ese vaivén donde late la posibilidad desde el adentro de salir desplazado hacia el afuera….el cómo un no-lugar se puede convertir en un lugar y a la inversa. Se plantean tres ciclos o capítulos, a través de la banda de Möbius. En el primero se presenta el marco teórico, comprendido en cuatro ítems: lugar y arquitectura, pliegue del no-lugar al lugar, no-lugar y arquitectura y el último que sería otro pliegue que desemboca a un ¿nuevo lugar? En el segundo capítulo, se extraen puntos destacados, derivados del ciclo anterior, que inciden de forma directa sobre el lugar, el no-lugar y la arquitectura. Y el tercer capítulo recoge la sinopsis, y no conclusiones, pues se plantea una tesis abierta a seguir reflexionando, donde se destilan propuestas para definiciones de lugar, no-lugar y arquitectura, se exponen futuras líneas de investigación, se muestra la metodología, la bibliografía utilizada y los anexos como complemento al escrito

Estructura y funcionamiento de ecosistemas secos del Sur de Ecuador.

En la actualidad, los bosques secos neotropicales se encuentran restringidos a una pequeña fracción de su área de distribución histórica, debido principalmente a la acelerada pérdida de cobertura vegetal. Es por esta razón que son reconocidos como uno de los ecosistemas más amenazados del mundo. Durante las últimas décadas estos bosques han recibido mayor atención por parte de investigadores, y pese a que el esfuerzo dedicado al estudio y conocimiento de estos bosques no es comparable al de otros bosques de la región, especialmente los ligados a las pluviselvas húmedas, los trabajos llevados a cabo fundamentalmente por botánicos han permitido describir una buena parte de su diversidad florística en amplias regiones del neotrópico, constatar el elevado nivel de endemicidad de su flora y determinar algunos de los factores que determinan su estructura y funcionamiento. Sin embargo, aún existen regiones como la denominada Pacífico Ecuatorial donde la investigación ha sido escaza. El conocimiento de la diversidad biológica así como cuáles son los factores que controlan el funcionamiento y la estructuración de estos bosques resultan prioritarios para poder desarrollar acciones de conservación efectivas. El presente trabajo aporta a la comprensión del funcionamiento de dos sistemas secos tropicales de la región del Pacífico Ecuatorial el matorral seco y el bosque seco del sur del Ecuador. Se estableció una parcela de 9ha en bosque seco con el fin de evaluar asociaciones intraespecíficas e interespecíficas, se registró la diversidad y abundancia de todas las especies leñosas con un dap igual o superior a 5cm, además se obtuvo la ubicación espacial de cada individuo. Adicionalmente se realizaron 109 parcelas a lo largo de 4 de los cantones de la provincia de Loja que conservan en buen estado bosques secos. En el matorral seco se desarrollo un estudio observacional a lo largo de una gradiente estrés climático y dos niveles de manejo no disturbado y pastoreado. En cada nivel se colocaron 2 parcelas dentro de las cuales se registró la abundancia, diversidad y cobertura de todas las especies anuales. Además, se tomaron 9 muestras de suelo en cada parcela para evaluar el banco de semillas del suelo. Los resultados muestran que el bosque seco las relaciones positivas planta-planta juegan un papel fundamental en la estructura florística de las comunidades. Así se pudo observar que a escalas regionales la disponibilidad de agua tiene una relación inversa con la riqueza, encontrándose que áreas con menor disponibilidad de agua generan comunidades vegetales más diversas. Esta respuesta es coherente con la Hipótesis de la Gradiente de Estrés ya que el incremento de las relaciones de facilitación estaría incrementando la cantidad de especies que coexisten a nivel local. Por otro lado a escalas locales las especies de bosque seco tropical muestran un bajo grado de agrupamiento con sus congéneres, lo cual coincide con la propuesta de la “Dependencia Negativa de la Densidad” propuesta por Janzen – Connell. Esta respuesta contribuye al comportamiento acumulador de especies observado en el bosque seco, por lo observado en este trabajo a escalas locales las interacciones positivas planta-planta son predominantes. En el matorral seco montano los resultados muestran que la magnitud de los efectos de las especies ingenieras del ecosistema en la diversidad de especies y la productividad varían a lo largo de gradientes ambientales y a con la escala espacial de la comunidad. Así, en las zonas con mayor presión ambiental y una mayor presión de pastoreo, el efecto de las plantas ingenieras es mayor. Por otro lado, se pudo observar que la estabilidad de la diversidad en la escala de la comunidad parece ser la norma con efectos nulos de los factores de estrés en las propiedades de la comunidad. A nivel de microhábitat la importancia de la facilitación incrementa cuando los factores de estrés climático aumentan, y bajo las copas de Croton la diversidad y la cobertura es mayor que en el suelo desnudo, esta diferencia se incrementa con el estrés abiótico. Esta respuesta fue modulada por el pastoreo, en las zonas más altas con menor estrés climático, la facilitación se mantuvo debido a que la competencia se reduce por efecto del pastoreo, ya que las manchas se transforman refugios libres de herbivoría. Así, el estrés biótico por los consumidores altera significativamente la naturaleza y la fuerza de las interacciones entre especies en las comunidades, e incluso puede cambiar el signo de las interacciones entre especies. El banco de semillas muestra una importante interacción entre los factores de estrés, los efectos en el banco de semillas del suelo se explica mejor cuando los factores de estrés, tanto climáticos y el pastoreo son evaluados. En condiciones inalteradas la riqueza y abundancia del banco de semillas aumenta con la altitud y se reduce el estrés. Este patrón es modulado por el pastoreo, en el extremo inferior del gradiente altitudinal, el pastoreo produce un aumento en la riqueza y la densidad del banco de semillas y en el extremo superior del gradiente altitudinal el pastoreo reduce estos dos atributos.

Influencia de la micronización y el origen de la harina de soja en los redimientos productivos en lechones destetados

La harina de soja (HS) es la fuente de proteína de elección en dietas para cerdos. La HS contiene diversos factores anti nutricionales (FAN), tales como los inhibidores de tripsina (IT; Huisman y Jansman, 1991) y los oligosacáridos (Clarke y Wiseman, 2005) que afectan al crecimiento y limitan los niveles de inclusión en dietas para lechones. El procesado térmico del haba y su composición (De Coca Sinova et al., 2008) afectan al contenido de nutrientes así como la respuesta de los animales a su inclusión en piensos. Morgan et al. (1984) y Dilger et al. (2004) han demostrado que un aumento en el contenido de fibra bruta de la dieta o de la HS utilizada disminuye la digestibilidad de los nutrientes en monogástricos y De Coca et al. (2008) observaron una relación lineal entre el contenido de proteína bruta (PB) y la digestibilidad de los aminoácidos en HS. Por lo tanto, la inclusión de HS de alto contenido en PB (AP-HS) en sustitución de HS de menor contenido proteico (BP-HS) podría mejorar el crecimiento de los lechones. Los concentrados de soja (CPS) tienen un alto contenido en PB y bajo contenido de fibra bruta y en FAN (Shon et al., 1994). Por lo tanto, la sustitución de HS por CPS, podría mejorar el rendimiento de los cerdos al destete. Los efectos del tamaño medio de partícula (GMD) del pienso sobre el crecimiento es un tema de debate (Goodband et al., 1995). La mayoría de estudios llevados a cabo con cereales han encontrado una relación directa positiva entre la GMD y el índice de conversión (IC) en cerdos (Goodband y Hines, 1988; Healy et al., 1994). Sin embargo, los resultados disponibles sobre los efectos de la molturación fina de la HS sobre la productividad en lechones son escasos y no concordantes (Fastinger y Mahan, 2003; Lawrence et al., 2003; Valencia et al., 2008). El objetivo de este experimento fue evaluar los efectos de la inclusión de diferentes tipos de soja en los que variaba el contenido de PB y el tamaño de partícula sobre el crecimiento de los lechones.

An Intercomparison of Modelling Approaches for Simulating the Atmospheric Dispersion of Ammonia Emitted by Agricultural Sources

RESUMEN La dispersión del amoniaco (NH3) emitido por fuentes agrícolas en medias distancias, y su posterior deposición en el suelo y la vegetación, pueden llevar a la degradación de ecosistemas vulnerables y a la acidificación de los suelos. La deposición de NH3 suele ser mayor junto a la fuente emisora, por lo que los impactos negativos de dichas emisiones son generalmente mayores en esas zonas. Bajo la legislación comunitaria, varios estados miembros emplean modelos de dispersión inversa para estimar los impactos de las emisiones en las proximidades de las zonas naturales de especial conservación. Una revisión reciente de métodos para evaluar impactos de NH3 en distancias medias recomendaba la comparación de diferentes modelos para identificar diferencias importantes entre los métodos empleados por los distintos países de la UE. En base a esta recomendación, esta tesis doctoral compara y evalúa las predicciones de las concentraciones atmosféricas de NH3 de varios modelos bajo condiciones, tanto reales como hipotéticas, que plantean un potencial impacto sobre ecosistemas (incluidos aquellos bajo condiciones de clima Mediterráneo). En este sentido, se procedió además a la comparación y evaluación de varias técnicas de modelización inversa para inferir emisiones de NH3. Finalmente, se ha desarrollado un modelo matemático simple para calcular las concentraciones de NH3 y la velocidad de deposición de NH3 en ecosistemas vulnerables cercanos a una fuente emisora. La comparativa de modelos supuso la evaluación de cuatro modelos de dispersión (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 y LADD v2010) en un amplio rango de casos hipotéticos (dispersión de NH3 procedente de distintos tipos de fuentes agrícolas de emisión). La menor diferencia entre las concentraciones medias estimadas por los distintos modelos se obtuvo para escenarios simples. La convergencia entre las predicciones de los modelos fue mínima para el escenario relativo a la dispersión de NH3 procedente de un establo ventilado mecánicamente. En este caso, el modelo ADMS predijo concentraciones significativamente menores que los otros modelos. Una explicación de estas diferencias podríamos encontrarla en la interacción de diferentes “penachos” y “capas límite” durante el proceso de parametrización. Los cuatro modelos de dispersión fueron empleados para dos casos reales de dispersión de NH3: una granja de cerdos en Falster (Dinamarca) y otra en Carolina del Norte (EEUU). Las concentraciones medias anuales estimadas por los modelos fueron similares para el caso americano (emisión de granjas ventiladas de forma natural y balsa de purines). La comparación de las predicciones de los modelos con concentraciones medias anuales medidas in situ, así como la aplicación de los criterios establecidos para la aceptación estadística de los modelos, permitió concluir que los cuatro modelos se comportaron aceptablemente para este escenario. No ocurrió lo mismo en el caso danés (nave ventilada mecánicamente), en donde el modelo LADD no dio buenos resultados debido a la ausencia de procesos de “sobreelevacion de penacho” (plume-rise). Los modelos de dispersión dan a menudo pobres resultados en condiciones de baja velocidad de viento debido a que la teoría de dispersión en la que se basan no es aplicable en estas condiciones. En situaciones de frecuente descenso en la velocidad del viento, la actual guía de modelización propone usar un modelo que sea eficaz bajo dichas condiciones, máxime cuando se realice una valoración que tenga como objeto establecer una política de regularización. Esto puede no ser siempre posible debido a datos meteorológicos insuficientes, en cuyo caso la única opción sería utilizar un modelo más común, como la versión avanzada de los modelos Gausianos ADMS o AERMOD. Con el objetivo de evaluar la idoneidad de estos modelos para condiciones de bajas velocidades de viento, ambos modelos fueron utilizados en un caso con condiciones Mediterráneas. Lo que supone sucesivos periodos de baja velocidad del viento. El estudio se centró en la dispersión de NH3 procedente de una granja de cerdos en Segovia (España central). Para ello la concentración de NH3 media mensual fue medida en 21 localizaciones en torno a la granja. Se realizaron también medidas de concentración de alta resolución en una única localización durante una campaña de una semana. En este caso, se evaluaron dos estrategias para mejorar la respuesta del modelo ante bajas velocidades del viento. La primera se basó en “no zero wind” (NZW), que sustituyó periodos de calma con el mínimo límite de velocidad del viento y “accumulated calm emissions” (ACE), que forzaban al modelo a calcular las emisiones totales en un periodo de calma y la siguiente hora de no-calma. Debido a las importantes incertidumbres en los datos de entrada del modelo (inputs) (tasa de emisión de NH3, velocidad de salida de la fuente, parámetros de la capa límite, etc.), se utilizó el mismo caso para evaluar la incertidumbre en la predicción del modelo y valorar como dicha incertidumbre puede ser considerada en evaluaciones del modelo. Un modelo dinámico de emisión, modificado para el caso de clima Mediterráneo, fue empleado para estimar la variabilidad temporal en las emisiones de NH3. Así mismo, se realizó una comparativa utilizando las emisiones dinámicas y la tasa constante de emisión. La incertidumbre predicha asociada a la incertidumbre de los inputs fue de 67-98% del valor medio para el modelo ADMS y entre 53-83% del valor medio para AERMOD. La mayoría de esta incertidumbre se debió a la incertidumbre del ratio de emisión en la fuente (50%), seguida por la de las condiciones meteorológicas (10-20%) y aquella asociada a las velocidades de salida (5-10%). El modelo AERMOD predijo mayores concentraciones que ADMS y existieron más simulaciones que alcanzaron los criterios de aceptabilidad cuando se compararon las predicciones con las concentraciones medias anuales medidas. Sin embargo, las predicciones del modelo ADMS se correlacionaron espacialmente mejor con las mediciones. El uso de valores dinámicos de emisión estimados mejoró el comportamiento de ADMS, haciendo empeorar el de AERMOD. La aplicación de estrategias destinadas a mejorar el comportamiento de este último tuvo efectos contradictorios similares. Con el objeto de comparar distintas técnicas de modelización inversa, varios modelos (ADMS, LADD y WindTrax) fueron empleados para un caso no agrícola, una colonia de pingüinos en la Antártida. Este caso fue empleado para el estudio debido a que suponía la oportunidad de obtener el primer factor de emisión experimental para una colonia de pingüinos antárticos. Además las condiciones eran propicias desde el punto de vista de la casi total ausencia de concentraciones ambiente (background). Tras el trabajo de modelización existió una concordancia suficiente entre las estimaciones obtenidas por los tres modelos. De este modo se pudo definir un factor de emisión de para la colonia de 1.23 g NH3 por pareja criadora por día (con un rango de incertidumbre de 0.8-2.54 g NH3 por pareja criadora por día). Posteriores aplicaciones de técnicas de modelización inversa para casos agrícolas mostraron también un buen compromiso estadístico entre las emisiones estimadas por los distintos modelos. Con todo ello, es posible concluir que la modelización inversa es una técnica robusta para estimar tasas de emisión de NH3. Modelos de selección (screening) permiten obtener una rápida y aproximada estimación de los impactos medioambientales, siendo una herramienta útil para evaluaciones de impactos en tanto que permite eliminar casos que presentan un riesgo potencial de daño bajo. De esta forma, lo recursos del modelo pueden Resumen (Castellano) destinarse a casos en donde la posibilidad de daño es mayor. El modelo de Cálculo Simple de los Límites de Impacto de Amoniaco (SCAIL) se desarrolló para obtener una estimación de la concentración media de NH3 y de la tasa de deposición seca asociadas a una fuente agrícola. Está técnica de selección, basada en el modelo LADD, fue evaluada y calibrada con diferentes bases de datos y, finalmente, validada utilizando medidas independientes de concentraciones realizadas cerca de las fuentes. En general SCAIL dio buenos resultados de acuerdo a los criterios estadísticos establecidos. Este trabajo ha permitido definir situaciones en las que las concentraciones predichas por modelos de dispersión son similares, frente a otras en las que las predicciones difieren notablemente entre modelos. Algunos modelos nos están diseñados para simular determinados escenarios en tanto que no incluyen procesos relevantes o están más allá de los límites de su aplicabilidad. Un ejemplo es el modelo LADD que no es aplicable en fuentes con velocidad de salida significativa debido a que no incluye una parametrización de sobreelevacion del penacho. La evaluación de un esquema simple combinando la sobreelevacion del penacho y una turbulencia aumentada en la fuente mejoró el comportamiento del modelo. Sin embargo más pruebas son necesarias para avanzar en este sentido. Incluso modelos que son aplicables y que incluyen los procesos relevantes no siempre dan similares predicciones. Siendo las razones de esto aún desconocidas. Por ejemplo, AERMOD predice mayores concentraciones que ADMS para dispersión de NH3 procedente de naves de ganado ventiladas mecánicamente. Existe evidencia que sugiere que el modelo ADMS infraestima concentraciones en estas situaciones debido a un elevado límite de velocidad de viento. Por el contrario, existen evidencias de que AERMOD sobreestima concentraciones debido a sobreestimaciones a bajas Resumen (Castellano) velocidades de viento. Sin embrago, una modificación simple del pre-procesador meteorológico parece mejorar notablemente el comportamiento del modelo. Es de gran importancia que estas diferencias entre las predicciones de los modelos sean consideradas en los procesos de evaluación regulada por los organismos competentes. Esto puede ser realizado mediante la aplicación del modelo más útil para cada caso o, mejor aún, mediante modelos múltiples o híbridos. ABSTRACT Short-range atmospheric dispersion of ammonia (NH3) emitted by agricultural sources and its subsequent deposition to soil and vegetation can lead to the degradation of sensitive ecosystems and acidification of the soil. Atmospheric concentrations and dry deposition rates of NH3 are generally highest near the emission source and so environmental impacts to sensitive ecosystems are often largest at these locations. Under European legislation, several member states use short-range atmospheric dispersion models to estimate the impact of ammonia emissions on nearby designated nature conservation sites. A recent review of assessment methods for short-range impacts of NH3 recommended an intercomparison of the different models to identify whether there are notable differences to the assessment approaches used in different European countries. Based on this recommendation, this thesis compares and evaluates the atmospheric concentration predictions of several models used in these impact assessments for various real and hypothetical scenarios, including Mediterranean meteorological conditions. In addition, various inverse dispersion modelling techniques for the estimation of NH3 emissions rates are also compared and evaluated and a simple screening model to calculate the NH3 concentration and dry deposition rate at a sensitive ecosystem located close to an NH3 source was developed. The model intercomparison evaluated four atmospheric dispersion models (ADMS 4.1; AERMOD v07026; OPS-st v3.0.3 and LADD v2010) for a range of hypothetical case studies representing the atmospheric dispersion from several agricultural NH3 source types. The best agreement between the mean annual concentration predictions of the models was found for simple scenarios with area and volume sources. The agreement between the predictions of the models was worst for the scenario representing the dispersion from a mechanically ventilated livestock house, for which ADMS predicted significantly smaller concentrations than the other models. The reason for these differences appears to be due to the interaction of different plume-rise and boundary layer parameterisations. All four dispersion models were applied to two real case studies of dispersion of NH3 from pig farms in Falster (Denmark) and North Carolina (USA). The mean annual concentration predictions of the models were similar for the USA case study (emissions from naturally ventilated pig houses and a slurry lagoon). The comparison of model predictions with mean annual measured concentrations and the application of established statistical model acceptability criteria concluded that all four models performed acceptably for this case study. This was not the case for the Danish case study (mechanically ventilated pig house) for which the LADD model did not perform acceptably due to the lack of plume-rise processes in the model. Regulatory dispersion models often perform poorly in low wind speed conditions due to the model dispersion theory being inapplicable at low wind speeds. For situations with frequent low wind speed periods, current modelling guidance for regulatory assessments is to use a model that can handle these conditions in an acceptable way. This may not always be possible due to insufficient meteorological data and so the only option may be to carry out the assessment using a more common regulatory model, such as the advanced Gaussian models ADMS or AERMOD. In order to assess the suitability of these models for low wind conditions, they were applied to a Mediterranean case study that included many periods of low wind speed. The case study was the dispersion of NH3 emitted by a pig farm in Segovia, Central Spain, for which mean monthly atmospheric NH3 concentration measurements were made at 21 locations surrounding the farm as well as high-temporal-resolution concentration measurements at one location during a one-week campaign. Two strategies to improve the model performance for low wind speed conditions were tested. These were ‘no zero wind’ (NZW), which replaced calm periods with the minimum threshold wind speed of the model and ‘accumulated calm emissions’ (ACE), which forced the model to emit the total emissions during a calm period during the first subsequent non-calm hour. Due to large uncertainties in the model input data (NH3 emission rates, source exit velocities, boundary layer parameters), the case study was also used to assess model prediction uncertainty and assess how this uncertainty can be taken into account in model evaluations. A dynamic emission model modified for the Mediterranean climate was used to estimate the temporal variability in NH3 emission rates and a comparison was made between the simulations using the dynamic emissions and a constant emission rate. Prediction uncertainty due to model input uncertainty was 67-98% of the mean value for ADMS and between 53-83% of the mean value for AERMOD. Most of this uncertainty was due to source emission rate uncertainty (~50%), followed by uncertainty in the meteorological conditions (~10-20%) and uncertainty in exit velocities (~5-10%). AERMOD predicted higher concentrations than ADMS and more of the simulations met the model acceptability criteria when compared with the annual mean measured concentrations. However, the ADMS predictions were better correlated spatially with the measurements. The use of dynamic emission estimates improved the performance of ADMS but worsened the performance of AERMOD and the application of strategies to improved model performance had similar contradictory effects. In order to compare different inverse modelling techniques, several models (ADMS, LADD and WindTrax) were applied to a non-agricultural case study of a penguin colony in Antarctica. This case study was used since it gave the opportunity to provide the first experimentally-derived emission factor for an Antarctic penguin colony and also had the advantage of negligible background concentrations. There was sufficient agreement between the emission estimates obtained from the three models to define an emission factor for the penguin colony (1.23 g NH3 per breeding pair per day with an uncertainty range of 0.8-2.54 g NH3 per breeding pair per day). This emission estimate compared favourably to the value obtained using a simple micrometeorological technique (aerodynamic gradient) of 0.98 g ammonia per breeding pair per day (95% confidence interval: 0.2-2.4 g ammonia per breeding pair per day). Further application of the inverse modelling techniques for a range of agricultural case studies also demonstrated good agreement between the emission estimates. It is concluded, therefore, that inverse dispersion modelling is a robust technique for estimating NH3 emission rates. Screening models that can provide a quick and approximate estimate of environmental impacts are a useful tool for impact assessments because they can be used to filter out cases that potentially have a minimal environmental impact allowing resources to be focussed on more potentially damaging cases. The Simple Calculation of Ammonia Impact Limits (SCAIL) model was developed as a screening model to provide an estimate of the mean NH3 concentration and dry deposition rate downwind of an agricultural source. This screening tool, based on the LADD model, was evaluated and calibrated with several experimental datasets and then validated using independent concentration measurements made near sources. Overall SCAIL performed acceptably according to established statistical criteria. This work has identified situations where the concentration predictions of dispersion models are similar and other situations where the predictions are significantly different. Some models are simply not designed to simulate certain scenarios since they do not include the relevant processes or are beyond the limits of their applicability. An example is the LADD model that is not applicable to sources with significant exit velocity since the model does not include a plume-rise parameterisation. The testing of a simple scheme combining a momentum-driven plume rise and increased turbulence at the source improved model performance, but more testing is required. Even models that are applicable and include the relevant process do not always give similar predictions and the reasons for this need to be investigated. AERMOD for example predicts higher concentrations than ADMS for dispersion from mechanically ventilated livestock housing. There is evidence to suggest that ADMS underestimates concentrations in these situations due to a high wind speed threshold. Conversely, there is also evidence that AERMOD overestimates concentrations in these situations due to overestimation at low wind speeds. However, a simple modification to the meteorological pre-processor appears to improve the performance of the model. It is important that these differences between the predictions of these models are taken into account in regulatory assessments. This can be done by applying the most suitable model for the assessment in question or, better still, using multiple or hybrid models.