I detta dokument presenteras en modell för att producera luftkvalitetsprognoser i realtid med både hög noggrannhet och hög beräkningseffektivitet. Temporala variationer i kvävedioxidnivåer (NO2) och historiska korrelationer mellan meteorologiska och NO2-nivåer används för att uppskatta luftkvaliteten 48 timmar i förväg. Icke-parametrisk kärnregression används för att producera linjäriserade faktorer som beskriver variationer i koncentrationer med vindhastighet och riktning och dessutom för att producera säsongs- och dygnsfaktorer. Grunden för modellen är en flera linjär regression som använder dessa faktorer tillsammans med meteorologiska parametrar och persistens som prediktorer. Modellen kalibrerades på tre urbana platser och en lantlig plats och den slutliga monterade modellen uppnådde R-värden på mellan 0,62 och 0,79 för timprognoser och mellan 0,67 och 0,84 för dagliga maximala prognoser. Modellvalidering med hjälp av fyra modellvärderingsparametrar, ett index för överenskommelse (IA), korrelationskoefficienten (R), fraktionen av värden inom en faktor på 2 (FAC2) och fraktionerad bias (FB), gav goda resultat. konsekvensanalysen för 24 timmar i timmen för NO2 var mellan 0,77 och 0,90 i tätorter och 0,74 på landsbygden, medan den för dagliga maximala prognoser var mellan 0,89 och 0,94 i tätorter och 0,78 i landsbygdsområden. R värden på upp till 0,79 och 0,81 respektive FAC2-värden på 0,84 respektive 0,96 observerades för maximala prognoser per timme respektive dag. Modellen kräver endast enkla inmatningsdata och mycket låga beräkningsresurser. Det visade sig vara ett korrekt och effektivt sätt att ta fram luftkvalitetsprognoser i realtid.
Donnelly och Al. I Ref föreslogs en linjär regressionsbaserad metod för luftkvalitetsprognoser i realtid med hög noggrannhet.