Air Quality forecast in China
NOAA NEMS GFS Aerosol Component

Show forecast animation for :
PM2.5

City Forecast

Note: The colors used for PM2.5, PM10 and Ozone (O3) are based on the US EPA standard. The colors used for Nitrogen Dioxide (NO2), Sulphure Dioxide (SO2) and Carbon Monoxyde (CO) are based on an arbitrary color standard which best matches the concentration range. It does not have any relation with the AQI breakpoints, as in most cases, the AQI for those 3 gases is most often below 50.

Air Quality Forecasts Models

There are many forecast models, for different regions of the globe - below are few of them. Just click on any of them to see the animated map for the given model. For a full list of all forecast model and polutants, check the forecast/model page.

Please note that all above analysis are done on the World Air Quality Index (WAQI) project own budget.
We did not receive any subsidies from any of the intuitions publishing Air Quality forecast models.


Detailled City Air Quality Forecast


Detailled Air Quality Forecast is available for more than 600 cities:
Or just pick any of those cities: 北京, 上海, 成都, 瀋陽, 深セン市, 広州, チンタオ, 西安, 天津, 埼玉県, 京都市, 大阪市, ソウル特別市, 釜山広域市, ボゴタ, デリー, ジャカルタ, Ulaanbaatar, ハノイ, チェンナイ, コルカタ, ムンバイ, ハイデラバード, サンティアゴ, リマ, サンパウロ, キト, シンガポール, クアラルンプール, イポー, Perai, ミリ, ニューヨーク, Seattle, シカゴ, ボストン, Atlanta.

Explanations & Credits

More information about the NEMS (NOAA Environmental Modeling System) GFS Aerosol Component (NGAC) Products can be found on the NOAA National Centers for Environmental Information (NCEI) page.


For more detailled information, you can also check the reasearch paper on "The implementation of NEMS GFS Aerosol Component (NGAC) Version 1.0 for global dust forecasting at NOAA/NCEP".
シェア 'Air Quality forecast in China - NOAA NEMS GFS Aerosol Component'
(http://aqicn.org/forecast/china/ngac/)

Future Improvements

Cooperation needed!
Help is needed for keeping the world-wide Air Quality forecast model inventory up-to-date.

  • Do you know any model not listed below but for which gridded data is available?
  • Do you know better accuracy analysis solutions which should be used here?
  • Have you done a similar research and you would like to publish it here?

    If yes, let us know your email and we will contact you asap!
  • Disclaimer

    This forecasting model, and all AQFS which it is based on, are research products intended to provide information related to Air Quality forecast. All reasonable measures have been taken to ensure its quality and accuracy. However:
    • We do not make warranty, express or implied, nor assume any legal liability or responsibility for the accuracy, correctness, completeness of the information.
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    For more information about the underlying concepts of Air Quality forecasting (or Atmospheric Dispertion Modeling), check the article on a visual study of wind impact of PM2.5 concentration.

    大気汚染指数の測定方法:

    大気汚染レベルについて

    指数 大気質指数の分類(米国) 健康影響 / カテゴリ 粒子状物質(PM10,PM2.5)
    0 - 50 良い - Good 通常の活動が可能 なし
    51 -100 並 - Moderate 特に敏感な者は、長時間又は激しい屋外活動の減少を検討 非常に敏感な人は、長時間または激しい活動を減らすよう検討する必要がある。
    101-150 敏感なグループにとっては健康に良くない - Unhealthy for Sensitive Groups 心臓・肺疾患患者、高齢者及び子供は、長時間又は激しい屋外活動を減少 心疾患や肺疾患を持つ人、高齢者、子供は、長時間または激しい活動を減らす必要がある。
    151-200 健康に良くない - Unhealthy 上記の者は、長時間又は激しい屋外活動を中止
    すべての者は、長時間又は激しい屋外活動を減少
    心疾患や肺疾患を持つ人、高齢者、子供は、長時間または激しい活動を中止する必要がある。それ以外の人でも、長時間または激しい活動を減らす必要がある。
    201-300 極めて健康に良くない - Very Unhealthy 上記の者は、すべての屋外活動を中止
    すべての者は、長時間又は激しい屋外活動を中止
    心疾患や肺疾患を持つ人、高齢者、子供は、全ての屋外活動を中止する必要がある。それ以外の人でも、長時間または激しい活動を中止する必要がある。
    300+ 危険 - Hazardous 上記の者は、屋内に留まり、体力消耗を避ける
    すべての者は、屋外活動を中止
    全ての人が屋外活動を中止する必要がある。特に、心疾患や肺疾患を持つ人、高齢者、子供は、屋内に留まって激しい活動を避け静かに過ごす必要がある。
    (Reference: see wikipedia, and cn.emb-japan.go.jp/)

    大気汚染についての更なる詳細をお知りになりたい方は、WikipediaAirNowを参照してください。

    北京在住の医師Richard Saint Cyr氏による大変役に立つ健康上のアドバイスは、 www.myhealthbeijing.com をご覧ください。


    使用上の注意: すべての大気質データは公開時点では妥当性が担保されていないため、これらのデータは予告なしに修正することがあります。 世界大気質指数プロジェクトは、この情報の内容を編集に最善の注意を尽くしておりますが、いかなる状況においても World Air Quality Index プロジェクトチームまたはそのエージェントは、このデータの供給によって直接的または間接的に生じる損失や損害について責任を負いません。



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