Las estimaciones robustas de exposición diaria al PM con alta resolución espaciotemporal son limitadas en Australia. Se necesitan estimaciones diarias de PM y del componente de PM de eventos de contaminación extrema (por ejemplo, incendios forestales y tormentas de polvo) para estudios epidemiológicos y evaluaciones de la carga de salud atribuible a estos eventos. Nuestro objetivo fue: (1) estimar el PM diario a una resolución espacial de 5 km x 5 km en todo el continente australiano entre el 1 de enero de 2001 y el 30 de junio de 2020 utilizando un algoritmo de Bosque Aleatorio (RF), y (2) implementar una descomposición de tendencia estacional utilizando la metodología loess (STL) combinada con banderas estadísticas seleccionadas para identificar eventos extremos y estimar el componente de PM de contaminación extrema. Desarrollamos un modelo RF que logró un R-cuadrado fuera de la bolsa del 71.5% y un error cuadrático medio (RMSE) de 4.5 ug/m. Predijimos el PM diario en toda Australia, capturando adecuadamente las variaciones espaciales y temporales. Mostramos cómo el método STL en combinación con banderas estadísticas puede identificar y cuantificar el PM atribuible a eventos de contaminación extrema en diferentes ubicaciones del país.