La previsión oportuna de la caída de contaminantes atmosféricos debido a incendios accidentales puede proporcionar a los responsables de la toma de decisiones información útil para una respuesta de emergencia efectiva, para la planificación del monitoreo ambiental y para transmitir alertas esenciales a la población para minimizar los riesgos para la salud. El proyecto SAPERI (Simulación acelerada de liberaciones accidentales en la atmósfera en plataformas heterogéneas) implementa una cadena de modelado para suministrar rápidamente evidencia sobre la dispersión de contaminantes liberados accidentalmente en la atmósfera, incluso en las primeras etapas de la emergencia cuando falta el conocimiento completo de los detalles del incidente. La cadena de modelado SAPERI se basa en SPRAY-WEB, un modelo de dispersión de partículas lagrangianas compartido abiertamente con fines de investigación, paralelizado en una GPU para aprovechar los recursos de computación locales o en la nube y conectado con pronósticos meteorológicos abiertos proporcionados por el consorcio Meteo Italian SupercompuTing PoRtAL (MISTRAL) en Italia. El modelo operativo proporciona una estimación cuantitativa y cualitativa del impacto del evento de emergencia mediante una concentración máxima a nivel del suelo y un mapa de huella. En este trabajo, la cadena de modelado SAPERI se prueba en un evento real que ocurrió en Beinasco (Turín, Italia) en diciembre de 2021, simulando su uso con datos de entrada locales limitados o faltantes, como ocurre cuando se emite por primera vez un mensaje de alerta. Se lleva a cabo una evaluación del pronóstico meteorológico comparando los campos de viento y temperatura obtenidos de MISTRAL con observaciones de estaciones meteorológicas. Las concentraciones obtenidas del modelo de dispersión se comparan luego con las observaciones en tres estaciones de monitoreo de calidad del aire afectadas por el evento.