En este trabajo, se presenta y aplica un enfoque basado en datos para la identificación de un modelo lineal por partes para la simulación de la concentración diaria de óxidos de nitrógeno. El modelo ha sido identificado utilizando concentraciones medidas diariamente, variables meteorológicas y niveles de emisión estimados a partir de los resultados contenidos en bases de datos de emisiones adecuadas. Proponemos una metodología innovadora que optimiza conjuntamente el agrupamiento y la identificación de parámetros. El procedimiento se ha aplicado considerando datos del área metropolitana de Milán (Italia). La metodología se ha comparado con dos enfoques de vanguardia basados en un algoritmo de dos pasos basado en agrupamiento y en modelos Hammerstein-Wiener. Los resultados muestran cómo, en la aplicación presentada, el enfoque ideado garantiza un mejor rendimiento con respecto a los dos métodos de la literatura, tanto en términos de índices estadísticos (correlación, error absoluto medio normalizado) como en términos de métricas específicas del problema (ratio de aciertos, falsas alarmas). Por esta razón, el enfoque puede considerarse adecuado para ser utilizado en la definición de estrategias óptimas de control de emisiones.