Este estudio presenta una evaluación de la cadena de modelado CHIMBO aplicada al dominio italiano, centrándose específicamente en el subdominio del Po durante el período de un año de 2019. La comparación entre los datos simulados y observados indica que el rendimiento del modelo CHIMBO se alinea bien con la literatura existente sobre otros modelos de última generación. Los resultados demuestran que la cadena CHIMBO es particularmente efectiva para evaluaciones cuantitativas a escala regional de la distribución de contaminantes, comparable a la de los modelos en conjunto de CAMS. El análisis de especies químicas clave en materia particulada revela que el modelo CHIMBO representa con precisión las concentraciones promedio de carbono orgánico y elemental, así como de compuestos inorgánicos secundarios (sulfato, nitrato y amonio), particularmente en estaciones de monitoreo de fondo en el terreno llano del Po, con la excepción de Aosta, una ciudad ubicada a unos 500 m sobre el nivel del mar. Sin embargo, se identificaron discrepancias estacionales, especialmente durante los meses de invierno, cuando se observaron subestimaciones significativas para varias especies, incluyendo carbono elemental y orgánico, predominantemente en sitios de fondo. Estas subestimaciones se atribuyen probablemente a varios factores: (i) estimaciones inadecuadas de emisiones primarias, particularmente de la calefacción doméstica; (ii) la limitada efectividad de los procesos de formación secundaria en condiciones invernales caracterizadas por baja actividad fotoquímica y alta humedad; y (iii) una dilución excesiva de contaminantes durante condiciones de viento tranquilo debido a la sobreestimación de la intensidad del viento. En conclusión, aunque la cadena de modelado CHIMBO sirve como una herramienta robusta para investigaciones de composición atmosférica a mesoescala, persisten limitaciones relacionadas con los inventarios de emisiones y los parámetros meteorológicos, que siguen siendo impulsores críticos de los procesos atmosféricos.