空气质量统计预报模型是当前空气质量预报的重要工具之一。该研究选取珠海市4个国控大气自动监测站点（吉大、唐家、前山、斗门）,基于大气环境监测数据和气象数据研究了同期回归、多元回归2种空气质量预报统计模型,并对模型在不同污染物(NO₂、SO₂、CO、O₃、PM₁₀、PM_2.5)、不同预报时段（24、48、72、96、120、144 h）、不同国控监测站点的情景下进行了预报准确度综合评估。结果表明:（1）PM_2.5浓度与风向的皮尔逊相关系数最大,其相关系数为0.403;O₃浓度与气温、湿度均具有较大的相关性,其相关系数分别为0.705、-0.823;（2）同期回归模型对于6项污染物浓度预报的准确度由高至低分别为:CO>PM₁₀>PM_2.5>O₃>NO₂>SO₂,其准确度分别为84%、75.9%、73.4%、72.3%、66.8%与61.9%;（3）多元回归模型对于6项污染物浓度预报的准确度由高至低分别为:CO>PM_2.5>PM₁₀>O₃>NO₂>SO₂,其准确度分别为85.6%、73.3%、69.9%、67.6%、67.4%与58.7%。