A source apportionment study was performed on PM10 samples collected in four sites nearby the largest Italian coal-fired power plant (SE Italy). A multi-model approach, based on integration of receptor (Positive Matrix Factorization - PMF, Chemical Mass Balance - CMB) and dispersion (CALPUFF) models, estimated the contribution of the power plant to primary PM10 and to secondary ammonium sulphate. Maximum PM10 daily concentrations were observed at all sites during winter period, with exceedances of the daily legislation threshold mainly due to biomass burning and road traffic. Chemical analysis explained about 55% of PM10 in the Brindisi area, 62% in the Lecce area. Eight PM sources were identified: crustal and power plant, resuspended dust, traffic, secondary ammonium sulphate, secondary nitrate, marine, biomass burning and harbour – industrial, with a reasonable comparability between receptor models outputs. Combining the information from receptor and dispersion models, the average contribution of the power plant to primary PM10 was 2% (±1%) of PM10 for Lecce site and 3% (±1%) as average of the three sites of Brindisi province. The contribution to secondary ammonium sulphate was ranging between 1.3% (±0.3%) of PM10 and 1.7% (±0.4%). These results were compared with those obtained using the same approach in the area close to Torrevaldaliga Nord (TVN) coal-fired power plant. Results indicate a lower primary contribution to PM10 of the TVN station, likely associated to lower PM emissions at the stack of TVN station and different heights of release, comparable contributions to secondary ammonium sulphate founded.

对在意大利最大的燃煤电厂（意大利东南部）附近的四个地点收集的 PM10 样本进行了源解析研究。一种基于受体（正矩阵分解 - PMF、化学质量平衡 - CMB）和分散 (CALPUFF) 模型集成的多模型方法，估计了发电厂对初级 PM10 和次级硫酸铵的贡献。冬季期间在所有地点都观察到最大 PM10 日浓度，超过每日立法阈值的主要原因是生物质燃烧和道路交通。化学分析解释了布林迪西地区约 55% 的 PM10，莱切地区的 62%。确定了八个 PM 来源：地壳和发电厂、悬浮粉尘、交通、二次硫酸铵、二次硝酸盐、海洋、生物质燃烧和港口 - 工业、在受体模型输出之间具有合理的可比性。结合来自受体和扩散模型的信息，电厂对初级 PM10 的平均贡献为莱切站点 PM10 的 2% (±1%) 和布林迪西省三个站点的平均值 3% (±1%)。对二次硫酸铵的贡献介于 PM10 的 1.3% (±0.3%) 和 1.7% (±0.4%) 之间。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。结合来自受体和扩散模型的信息，电厂对初级 PM10 的平均贡献为莱切站点 PM10 的 2% (±1%) 和布林迪西省三个站点的平均值 3% (±1%)。对二次硫酸铵的贡献介于 PM10 的 1.3% (±0.3%) 和 1.7% (±0.4%) 之间。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。结合来自受体和扩散模型的信息，电厂对初级 PM10 的平均贡献为莱切站点 PM10 的 2% (±1%) 和布林迪西省三个站点的平均值 3% (±1%)。对二次硫酸铵的贡献介于 PM10 的 1.3% (±0.3%) 和 1.7% (±0.4%) 之间。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。电厂对初级 PM10 的平均贡献为莱切站点 PM10 的 2%（±1%），布林迪西省三个站点的平均值为 3%（±1%）。对二次硫酸铵的贡献介于 PM10 的 1.3% (±0.3%) 和 1.7% (±0.4%) 之间。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。电厂对初级 PM10 的平均贡献为莱切站点 PM10 的 2%（±1%），布林迪西省三个站点的平均值为 3%（±1%）。对二次硫酸铵的贡献介于 PM10 的 1.3% (±0.3%) 和 1.7% (±0.4%) 之间。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。这些结果与在 Torrevaldaliga Nord (TVN) 燃煤电厂附近地区使用相同方法获得的结果进行了比较。结果表明，TVN 站对 PM10 的主要贡献较低，可能与 TVN 站烟囱的 PM 排放较低和不同的释放高度有关，对二次硫酸铵的贡献相当。