La exposición a niveles elevados de ozono contribuye a enfermedades respiratorias y a la degradación de los ecosistemas. Los países mediterráneos se encuentran entre los más afectados por altas concentraciones de ozono, que generalmente son sobreestimadas por los modelos de transporte químico, lo que subraya la importancia de mejorar la precisión de la modelización de la calidad del aire. Este estudio presenta una descripción mejorada de la deposición seca mediterránea dentro del marco del modelo LOTOS-EUROS, centrándose en refinar los parámetros clave de la vegetación para la zona climática mediterránea, con el objetivo de estimar mejor los valores de deposición y concentración asociados. Se realizaron ajustes a las funciones de Jarvis dependientes del tipo de vegetación para la temperatura y el déficit de presión de vapor, así como a la conductancia estomática máxima en cuatro tipos de uso del suelo: tierras arables, cultivos, bosques de hoja ancha caducifolia y bosques de coníferas perennes. La ejecución base del modelo mostró una sobreestimación generalizada del ozono. Los ajustes a las rutinas de deposición seca redujeron esta sobreestimación, pero la simulación del modelo que incorporó todos los cambios aún mostró niveles elevados de ozono. Ambas ejecuciones mostraron una correlación espacial moderada con las observaciones de 117 estaciones de monitoreo de fondo rural, y la mayoría de las estaciones exhibieron una correlación temporal entre 0.5 y 0.8. Se notó una mejora en el RMSE y el sesgo en la mayoría de las estaciones (114 de 117) para la simulación del modelo que incorporó todos los cambios. El análisis mensual indicó una sobreestimación consistente en dos sitios portugueses a partir de marzo. El modelo siguió eficazmente los cambios temporales en general. Sin embargo, el análisis diurno reveló diferencias específicas de cada sitio: una sobreestimación en la estación más cercana a áreas altamente pobladas por la noche, mientras que las estaciones rurales se alinearon mejor con los valores observados. Estos resultados destacan los beneficios de las adaptaciones de modelos específicas de la región y sientan las bases para futuros avances, como la incorporación de clasificaciones de vegetación detalladas y variaciones estacionales.