Les études épidémiologiques ont constamment démontré l'association entre l'exposition quotidienne à la pollution et les conséquences de la maladie. Pour estimer l'exposition quotidienne, les données horaires sur la pollution sont généralement agrégées, mais les données manquantes constituent un défi important pour cette approche. Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé divers modèles pour imputer les données horaires manquantes. Il est également possible de modéliser directement l'exposition à la pollution sur une base journalière, ce qui permet d'éviter la charge de calcul liée à la modélisation horaire de la pollution. Toutefois, les performances de ces deux stratégies de modélisation restent floues. La présente étude procède à une évaluation comparative des stratégies de modélisation horaire et journalière dans le but d'estimer l'exposition journalière à la pollution. Utilisant des données provenant de la ville de Guangzhou, l'analyse englobe divers scénarios d'absence de données. Les résultats mettent systématiquement en évidence la performance supérieure des modèles de pollution quotidiens en termes de biais atténués et de valeurs réduites de l'EQM.