中国の大気質に関する警告

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  • by IQAir Staff Writers
Aerial view of multiple houses covered in haze.

中国の大気質は良好ですか?

2026 年 11 月 4 日現在、中国の一部の大気質は悪く、主要都市では大気質が 不健康 範囲および高レベルとなっています。 PM2.5 濃度は、住民、特に子供や高齢者に深刻な健康リスクをもたらしています。

午後4時(中国標準時、グリニッジ標準時+8)までに、いくつかの都市中心部でAQI測定値が100から200を記録し、健康上の警告を発しています。住民には、屋外活動を制限し、窓を閉め、屋外ではマスクを着用し、屋内では空気清浄機を使用することが推奨されています。

状況は依然として悪いものの、 2025 年の中国の平均 PM2.5 濃度は 29.6 µg/m3で、AQI 87 に相当し、「中程度」に分類されました。このレベルは、WHO の年間ガイドラインの 5 µg/m3 よりもほぼ 5.92 倍高く、 中国は 2025 年に世界で最も汚染された 20 か国の中に入る.

2026 年 11 月 4 日時点の中国および近隣諸国の大気質マップ2026 年 11 月 4 日午後 4 時 (CST) 時点の中国と近隣諸国の大気質マップ。出典: IQAir.

Which中国の都市は悪い大気質の影響を受けていますか?

2026 年 11 月 4 日、 中国 のいくつかの主要都市が大気質の悪さを報告しています。影響を受ける都市には、

大気の状態は 1 日を通して変化する可能性があります。全国の汚染レベルの完全なリアルタイム概要については、 中国の大気質マップ.

11 月現在、北京は世界で最も汚染された主要都市の一つにランクされています。 2026 年 4 日2026 年 11 月 4 日午後 4 時 (CST) の時点で、北京は世界で最も汚染された主要都市にランクされています。出典: IQAir.

中国の大気質はいつ改善しますか?

中国の PM2.5 濃度は以下の通りですこれは十分に文書化された U 字型の季節パターンであり、12 月から 2 月の冬にピークを迎え、夏に最低点に達します。この季節的悪化は通常 10 月に始まります。これは、11 月から始まる正式な石炭火力暖房シーズンに先立って、中国全土で大気汚染が増加し始める秋の寒冷化と停滞の増加によるものです (1)。

短期的な改善は以下に依存します 風、雨、および大気のより強い混合に依存します。持続的な進歩は、中国のクリーン エネルギーへの移行と排出規制の継続的な実施にかかっています (2)。

中国の大気質の悪化の原因は何ですか?

中国の大気汚染の根本原因には、化石燃料への依存、石炭燃焼、バイオマス燃焼、交通および廃棄物焼却排出物、 産業公害、土壌粉塵が含まれます。再生可能エネルギーへの投資にもかかわらず、石炭やその他の化石燃料が利用されている (3)。

気温が低下するにつれ、家庭用石炭の燃焼が中国全土で PM2.5 の主な原因となり、北京・天津・河北地域の PM2.5 濃度の約 46% に寄与している。気温の逆転と大気の停滞により、石炭火力発電所、工業地帯、車両の排気ガスが地表近くにさらに閉じ込められ、主要都市全体の汚染が増幅されます(4)。

劣悪な空気質から身を守るにはどうすればよいですか?

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記事のリソース

[1] Zhan D., Wang Z. and Xiang H., et al. Identifying the spatiotemporal patterns and natural and socioeconomic influencing factors of PM2.5 and O3 pollution in China. Plos One. (2025). DOI: 10.1371/journal.pone.0317691.
[2] Lin B. and Ling C. Heating price control and air pollution in China: Evidence from heating daily data in autumn and winter. Energy and Buildings. (2021). DOI: 10.1016/j.enbuild.2021.111262.
[3] Zhang Z., Wang W. and Cheng M., et al. The contribution of residential coal combustion to PM2.5 pollution over China’s Beijing-Tianjin-Hebei region in winter. Atmospheric Environment. (2017). DOI: 10.1016/j.atmosenv.2017.03.054.
[4] Song C., Liu B. and Cheng K., et al. Attribution of air quality benefits to clean winter heating policies in China: Combining machine learning with causal inference. Environmental Science & Technology. (2023). DOI: 10.1021/acs.est.2c06800.

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