Se implementaron GAMs para evaluar la variación espacial en las concentraciones de 33 elementos en PM, en sus fracciones solubles e insolubles en agua utilizadas como trazadores para diferentes fuentes de emisión. Los datos se recopilaron durante campañas de monitoreo (noviembre de 2016-febrero de 2018) en la cuenca de Terni (un punto caliente urbano e industrial de Italia Central), utilizando un enfoque experimental innovador basado en muestreos mensuales de alta resolución espacial (23 sitios, aproximadamente a 1 km de distancia) y la caracterización química de PM. Para cada elemento, se desarrolló un modelo utilizando las concentraciones medias mensuales como variable de respuesta. Como covariables, los predictores temporales incluyeron parámetros meteorológicos (temperatura, humedad relativa, velocidad y dirección del viento, irradiancia, precipitación, altura de la capa límite planetaria), mientras que los predictores espaciales abarcaron distancias desde las principales fuentes, longitud de carreteras, alturas de edificios, variables de uso del suelo, impermeabilidad y población. Se siguió un procedimiento por pasos para determinar el modelo con el conjunto óptimo de covariables. Se utilizó un método de validación cruzada de dejar uno fuera para estimar el error de predicción. Se utilizaron indicadores estadísticos (R-cuadrado ajustado, RMSE, FAC2, FB) para evaluar el rendimiento de los GAMs. La distribución espacial de los valores ajustados de PM y sus componentes elementales, ponderados sobre todos los períodos de muestreo, se mapeó a una resolución de 100 m.