Baotou บันทึกสภาพอากาศทางประวัติศาสตร์
วิเคราะห์วันที่ร้อนที่สุด เย็นที่สุด มีลมแรงที่สุด และมีฝนมากที่สุด

Baotou กราฟแนวโน้มสภาพอากาศ

Temperature (°C)

Months

Months	Historic Min Temp.	Min Temp.	Forecasted Min Temp.	Historic Max Temp.	Max Temp.	Forecasted Max Temp.
	-14.668750000000003	-12.6		-5.39375	-5.1
	-14.337499999999999	-11.6		-5.550000000000001	-4.4
	-14.343749999999998	-11.7		-5.2250000000000005	-4.4
	-14.26875	-10.9		-6.0562499999999995	-4.5
	-14.056249999999999	-11.1		-5.95	-6.6
	-14.9	-11.4		-6.04375	-5.8
	-14.774999999999999	-12		-6.16875	-7.3
	-14.968749999999998	-11.5		-6.34375	-3.2
	-14.875000000000002	-12		-6.2125	-5.3
	-14.793750000000003	-16.7		-5.7	-12.4
	-14.2875	-16		-6.0375	-8
	-13.993750000000002	-10		-5.162500000000002	-4
	-14.637500000000001	-9.8		-4.73125	-3.3
	-14.700000000000003	-6.6		-5.874999999999999	0.1
ม.ค.	-14.993750000000002	-8.1		-5.825	-1.4
	-14.60625	-11		-5.187500000000001	-6.1
	-14.1875	-9		-5.5562499999999995	-1.3
	-13.512500000000001	-12.8		-3.8999999999999986	-5.7
	-12.762500000000001	-16.6		-3.9000000000000004	-12.6
	-14.006250000000001	-18.3		-4.9624999999999995	-11.5
	-14.918749999999998	-17.7		-5.91875	-10.3
	-15.23125	-16.2		-6.35	-7.2
	-15.887500000000001	-13.6		-5.99375	-5.2
	-14.58125	-11.9		-5.024999999999999	-1.7
	-14.799999999999999	-8.8		-4.793750000000001	-4.2
	-14.61875	-11.4		-4.8875	-2.6
	-14.987499999999999	-9.2		-4.8687499999999995	-3
	-15.024999999999999	-10.2		-5.1125	-1.4
	-13.874999999999998	-8.9		-4.2375	-1
	-13.712499999999999	-8		-4.15	-1.3
	-13.93125	-10.7		-3.69375	-2.6
	-14.35625	-9.5		-4.893750000000001	-0.3
	-14.162500000000001	-9.1		-4.6937500000000005	-1
	-13.7875	-7.6		-3.968750000000001	-0.7
	-13.781250000000002	-8.1		-3.2000000000000006	0.3
	-12.293750000000001	-9.9		-1.7249999999999999	-3.2
	-13.131249999999998	-11.9		-3.2437500000000004	-6.7
	-13.806250000000002	-13		-3.9750000000000005	-4.4
	-12.8375	-11.5		-3.3562499999999993	-2.4
	-12.475	-8.5		-3.05	-1.4
	-11.799999999999999	-8		-1.8250000000000006	-1.4
	-10.843750000000002	-9		-1.5062500000000003	1.1
	-10.90625	-6.7		-0.9937499999999998	1.8
	-10.7125	-5.9		-0.7375000000000003	4.1
	-11.825000000000001	-6.3		-2.693749999999999	0.5
ก.พ.	-12.281249999999998	-9.5		-2.125	-1.6
	-11.418750000000001	-10.6		-0.8624999999999999	-1.9
	-9.6625	-8.8		-0.4625	0.5
	-10.212500000000002	-7.6		-0.4000000000000002	0.8
	-10.3375	-6.2		-0.5625	3.6
	-9.375	-3.9		0.4437499999999999	8.5
	-8.99375	-6.4		0.7937500000000002	1.8
	-9.68125	-10.1		0.32499999999999973	-3.6
	-8.46875	-7.1		2.7250000000000005	1.3
	-6.8999999999999995	-5		3.0749999999999993	6.1
	-6.300000000000002	-2.2		3.3750000000000004	4.6
	-6.3125	-3.1		3.6374999999999993	1.9
	-5.10625	-4.4		3.5125	4.9
	-6.98125	-0.7		2.0500000000000003	6.6
	-7.6499999999999995	-1.1		2.3875	5.3
	-6.075	-0.1		3.9437499999999996	8
	-5.456250000000002	-6.8		4.9125	0
	-5.6125	-3.4		4.1125	4
	-5.3687499999999995	-6.2		3.44375	-1.5
	-5.681250000000001	-7.7		4.4125	-0.5
	-5.825	-5.9		4.5875	6
	-5.75625	-2.7		4.33125	6.4
	-5.5874999999999995	-4.6		5.25	5.5
	-4.81875	-0.7		5.668749999999999	10.5
	-3.968749999999999	-2.7		6.6937500000000005	8.1
	-4.2749999999999995	0.2		6.86875	12.7
	-3.96875	-1		7.3	7.5
	-3.9000000000000004	-3.6		8.0625	4.6
มี.ค.	-3.6625	-3.8		7.350000000000001	5.2
	-2.4374999999999996	-3		9.1875	8.2
	-2.1875	-4.1		8.86875	7.9
	-2.1374999999999997	-7.3		9.543750000000001	2.4
	-1.9875000000000003	-4.8		8.6625	5.7
	-2.687499999999999	-2.3		8.06875	9
	-2.7375000000000003	-0.4		8.89375	11.1
	-2.3062499999999995	-1.4		8.443750000000001	9.3
	-1.9124999999999996	0.9		9.306250000000002	10.8
	-2.1624999999999996	1.9		9.26875	14.3
	-1.7125000000000004	3.3		9.637500000000001	15.4
	-1.2249999999999996	5.3		11.256250000000001	16.2
	-1.1812499999999997	6.3		11.475	15.6
	-2.1750000000000003	2.3		10.793750000000003	9.7
	-0.725	2.2		11.499999999999998	11.3
	0.26250000000000007	1.4		12.225	10.9
	1.0625	1.8		12.831249999999999	12.3
	0.625	0.2		12.03125	12
	0.4624999999999998	3.1		12.95625	17.6
	-0.10625000000000018	3.9		11.73125	9.9
	0.8875000000000001	0.4		12.175	15.3
	-0.4312499999999998	1.4		11.18125	8.9
	0.16875000000000004	-1.4		12.325	14.4
	1.31875	0.1		14.325	17.2
	2.125	7.8		15.00625	14.6
	1.6749999999999998	4.1		14.8	13.4
	2.5625	3.3		14.4625	18.2
	0.6	6.5		13.825000000000001	22.7
	0.6749999999999998	9.4		13.299999999999999	18.1
	1.2875	9.9		13.424999999999999	19.6
	1.60625	7.3		15.831249999999999	19.3
เม.ย.	3.5687499999999996	7.7		16.6	20.8
	2.9875	8.2		16.012499999999996	17.6
	3.48125	7.5		16.76875	22.5
	3.5375	10.4		17.29375	24.1
	5.6625	0.4		17.725	7.2
	4.918749999999999	-2.2		16.868750000000002	12.8
	3.5499999999999994	3.8		15.65625	16.9
	3.7062500000000003	6.5		17.281249999999996	18.6
	4.6875	7.8		17.531250000000004	21
	2.6875000000000004	10.1		17.11875	21.5
	3.89375	9.2		17.3625	23.1
	4.3	7		16.90625	20.9
	4.9625	2.9		17.31875	14.8
	4.775	2.6		18.08125	13.4
	5.66875	2.8		19.5125	16.6
	6.6312500000000005	6.1		20.293749999999996	20.5
	7.06875	12.4		20.187500000000004	21.1
	7.143750000000001	6.4		21.424999999999997	15.7
	7.043749999999999	7.6		19.5	18.6
	7.231250000000001	7.9		19.96875	24.2
	6.737499999999999	12.1		18.575	26.2
	6.218749999999998	6.8		19.21875	16.2
	6.28125	1.7		20.568749999999998	17.2
	9.181249999999999	7.3		20.8875	25.3
	8.5625	12.6		19.643750000000004	22.5
	8.037500000000001	10.7		20.024999999999995	23.4
	7.85625	10.5		20.04375	26.1
	7.806249999999998	15.9		21.431250000000002	32.3
	8.01875	17.4		21.25	30.8
	8.69375	17.8		22.225	29.3
พฤษภาคม	10.006250000000001	13.2		21.943750000000005	17.9
	8.600000000000001	11.1		22.64375	17.2
	10.225	9.1		22.900000000000006	20.7
	10.349999999999998	10.6		23.993750000000002	23.9
	10.981250000000001	14.2		22.53125	25.7
	10.2625	14.9		24.243750000000002	24.1
	11.5	9.8		24.906249999999996	17
	11.024999999999999	10.3		23.6	22.7
	11.018749999999999	12.1		23.143749999999994	25.3
	11.318750000000001	14.2		23.50625	23.4
	11.50625	13.8		24	25.3
	11.5875	16.1		23.006249999999994	24.8
	12.1125	14.2		24.18125	20.6
	12.76875	11.1		25.60625	22.1
	13.5	12.7		25.893749999999994	25.6
	12.281249999999998	15.4		24.787500000000005	28.9
	13.256249999999998	17.3		25.025000000000002	24
	12.281250000000004	14.1		25.70625	30.1
	13.037500000000001	17.2		26.062500000000004	29.5
	12.868750000000002	15.1		25.825000000000003	23.3
	14.006249999999998	11.2		26.14375	19.8
	14.225000000000001	10.5		27.093750000000004	20.7
	14.281249999999998	9.6		26.131249999999998	21.3
	14.299999999999999	10.2		26.3	22.2
	13.84375	12.4		25.668750000000003	22.6
	13.531250000000002	9.4		25.1	21.2
	13.40625	9.5		25.874999999999996	23.1
	13.662500000000003	11.7		26.749999999999996	26.6
	14.400000000000002	16.9		26.5375	28.9
	15.287500000000003	14.1		27.368749999999995	27.2
	14.937500000000002	14.7		27.500000000000004	31.4
มิ.ย.	16.206249999999997	18.5		27.49375	33.4
	15.306250000000002	19.8		27.68125	31.6
	16.225	16.1		28.487499999999994	30.5
	16.65625	18.2		28.20625	30.8
	16.51875	16.4		28.893749999999997	26.2
	16.674999999999997	9.5		28.38125	20.7
	17.7	10.7		27.85625	28.7
	17.1	16.4		28.756249999999998	30.3
	17.343750000000004	14.5		28.387500000000003	26.5
	17.3625	13.8		27.737500000000004	27.1
	17.21875	13.5		28.500000000000004	26.8
	16.706249999999997	19.3		28.24375	28.7
	17.275	18.3		28.099999999999994	30.2
	17.093749999999996	16.4		28.474999999999998	30.5
	17.28125	15.8		27.26875	29.6
	16.54375	15.3		27.868749999999995	29.5
	16.66875	18.6		28.368749999999995	32.6
	17.15	19.9		27.4875	33.7
	16.675	21.8		28.65	35.8
	17.906250000000004	20.3		29.606250000000006	33.2
	17.349999999999998	17		28.799999999999997	27.6
	17.15625	17.6		29.01875	28.2
	17.562499999999996	17.2		28.525	28.4
	18	17.5		29.143749999999997	32.4
	18.318749999999998	19.7		28.44375	33.7
	18.281250000000004	18.8		29.299999999999997	23.3
	18.506249999999998	16.8		29.2125	21.4
	18.450000000000003	15.4		29.41875	29.9
	18.35	17.9		29.806250000000002	30.8
	18.8	21		29.843749999999996	27.7
ก.ค.	19.19375	18.3		29.39375	33.4
	18.087500000000002	17.1		28.6375	29.4
	18.2375	17		29.15625	30.9
	18.743749999999995	20		29.743749999999995	29.1
	19.175	19		28.3875	31.8
	18.95625	18.4		29.443750000000005	28.2
	19.112499999999997	18.9		29.606250000000006	32.3
	18.79375	17		28.074999999999996	28.7
	18.51875	17.7		29.05	30.6
	18.806250000000002	18.6		29.106249999999996	32.4
	18.381249999999998	20.4		28.712500000000002	31.9
	18.756249999999998	21.3		28.499999999999996	32.5
	19.331249999999997	21.7		29.181250000000002	32.5
	19.212500000000006	23		29.23125	30.7
	19.812499999999996	21.4		30.337500000000002	30.9
	19.025000000000002	22.1		30.356249999999996	30.9
	18.406250000000004	21.2		28.224999999999998	31.6
	18.406249999999996	20.1		29.631249999999998	28.1
	19.55625	15.6		29.656250000000004	23.1
	19.2625	15.1		28.8125	26.2
	18.556250000000002	17		28.6375	29.6
	17.831249999999997	18.6		29.131249999999998	24.3
	18.30625		21.8	29.40000000000001		29.9
	18.48125		22.6	28.65		33.9
	18.374999999999996		24.5	28.581249999999997		34.3
	17.9375		25.5	29.53125		34.3
	17.700000000000003		23	28.31875		34.9
	17.843749999999996		20.6	28.15		26.9
	17.831249999999997		19.1	28.24375		26.8
	17.225		17.1	27.2125		27.7
	17.037499999999998		18.1	27.65		29.7
ส.ค.	17.1875		17.9	27.8875		29.9
	16.7125		17.4	28.05625		29.7
	16.993750000000002		17.9	26.906250000000004		27.9
	17.1		17.6	25.962499999999995		28
	16.718749999999996		17.3	26.349999999999998		28.3
	16.925		17.4	26.893749999999997		28.3
	15.868750000000002		16.2	25.725		27.2
	15.268749999999999		16.6	24.9		26.7
	14.668750000000001		16.1	24.181250000000002		26.3
	14.725000000000001		15.3	24.693749999999998		26.1
	14.925		15.7	25.262500000000003		25.9
	14.806249999999999		15.4	24.63125		26.5
	14.174999999999999		15.2	23.906250000000004		25.8
	14.312499999999998		14.9	25.362499999999994		26.9
	14.225		15.2	25.399999999999995		26.8
	14.4875		14.9	24.8375		26.1
	14.5		15.1	25.174999999999997		27
	14.750000000000002		15	24.46875		25.8
	14.237499999999999		14.7	24.05625		25.8
	13.61875		15.2	24.19375		25.8
	13.818749999999998		14.3	23.549999999999997		25.2
	12.8625		13.6	23.1625		24.6
	12.425000000000002			23.237500000000004
	12.668750000000001			22.987499999999994
	12.28125			22.412499999999998
	12.56875			22.487500000000004
	12.000000000000002			22.69375
	11.93125			22.006249999999994
	12.281249999999998			22.562499999999996
	12.774999999999999			23.425000000000004
	11.96875			21.562500000000004
ก.ย.	11.4375			20.925
	11.250000000000002			20.16875
	11.08125			20.406250000000004
	11.1875			20.0125
	10.68125			20.625
	10.3			20.6375
	10.00625			20.75
	9.46875			18.831249999999997
	8.749999999999998			19.218750000000004
	9.0875			19.693750000000005
	9.825			20.037499999999998
	10.549999999999999			19.493750000000002
	9.393750000000002			19.73125
	9.050000000000002			18.9125
	8.362499999999999			18.131249999999998
	8.087499999999999			18.3625
	7.562500000000001			17.425
	7.06875			17.2375
	6.443749999999999			17.13125
	5.9625			15.893750000000004
	5.887500000000001			15.331249999999999
	6.19375			15.668750000000003
	6.23125			16.225
	5.5375			14.69375
	4.7875000000000005			13.912500000000001
	4.175000000000001			12.937500000000002
	3.93125			14.2125
	5			14.225000000000001
	4.6187499999999995			14.181249999999999
	3.6375			13.318749999999998
ต.ค.	3.6687499999999997			13.85625
	3.875			13.618750000000002
	2.8187499999999996			12.4
	3.1374999999999997			12.893749999999999
	2.86875			12.774999999999999
	3.2062500000000003			13.412499999999998
	3.8625			13.156249999999998
	2.7624999999999993			10.74375
	2.0562500000000004			11.00625
	1.86875			11.618749999999999
	2.4937500000000004			11.1125
	2.275			10.55625
	1.2125000000000001			11.106250000000001
	0.55625			9.68125
	0.675			9.287500000000001
	0.40625			9.96875
	0.4375			9.662500000000001
	-0.06874999999999956			8.70625
	0.09999999999999978			9.243749999999999
	0.012500000000000011			8.9625
	-0.23124999999999973			8.75
	-0.9562499999999998			7.3500000000000005
	-1.6687500000000002			7.099999999999999
	-2.25			5.406249999999999
	-2.8250000000000006			5.743750000000001
	-2.9000000000000004			5.537500000000001
	-2.0937499999999996			5.3999999999999995
	-3.1437500000000003			4.45
	-3.5062500000000005			4.39375
	-4.4625			3.5625
	-4.2124999999999995			3.5250000000000004
พ.ย.	-4.4624999999999995			3.3625000000000003
	-4.25			3.825000000000001
	-5.15625			3.437500000000001
	-4.81875			2.8375000000000004
	-4.7562500000000005			3.2375000000000007
	-4.787500000000001			2.8874999999999997
	-5.2625			1.8937500000000003
	-6.550000000000001			0.9624999999999999
	-8.112499999999999			-1.1624999999999999
	-7.95			-0.8750000000000001
	-8.11875			-0.40625
	-8.09375			-0.12499999999999997
	-7.39375			-0.64375
	-8.593750000000002			0.09374999999999988
	-8.712499999999999			-1.6375
	-10			-2.34375
	-9.9625			-2.8687500000000004
	-9.506249999999998			-2.1125
	-9.86875			-2.8625
	-9.906249999999998			-2.325
	-9.843749999999998			-2.1875
	-10.01875			-3.4312499999999995
	-10.73125			-3.4562500000000003
	-11.1375			-3.4125000000000005
	-10.48125			-3.40625
	-11.24375			-3.9875
	-11.481250000000001			-4.018749999999999
	-11.34375			-3.8749999999999996
	-11.506249999999998			-4.03125
	-12.91875			-4.93125
ธ.ค.	-13.074999999999998			-6.374999999999998
	-14.975			-6.637499999999999
	-13.968750000000002			-5.437500000000001
	-13.4375			-5.162500000000001
	-14.137500000000001			-5.643750000000001
	-13.3625			-5.04375
	-13.4			-4.8875
	-13.9875			-5.55625
	-14.562500000000002			-6.55
	-14.581249999999999			-6.775
	-14.281250000000002			-6.56875
	-14.531250000000004			-6.0249999999999995
	-13.868749999999999			-6.293749999999999
	-13.774999999999999			-5.60625
	-15.143749999999999			-6.375000000000001
	-15.775			-7.975000000000001
	-15.746666666666666			-7.3866666666666685

Max Temp.

Historic Max Temp.

Min Temp.

Historic Min Temp.

สรุปรายปี 2026

36°C

อุณหภูมิสูงสุด

3 ก.ค. 26

-18°C

อุณหภูมิต่ำสุด

20 ม.ค. 26

การแบ่งตามฤดูกาล

เดือนที่ร้อนที่สุดกรกฎาคม30.53°C

เดือนที่เย็นที่สุดมกราคม-11.82°C

เดือนที่มีฝนมากที่สุดสิงหาคม3.46mm

เดือนที่มีลมแรงที่สุดเมษายน29.47km/h

Baotou ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศดูว่ารูปแบบสภาพภูมิอากาศกำลังเปลี่ยนแปลงอย่างไรตามกาลเวลา การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ แนวโน้มของฝน และเหตุการณ์สุดขีด—ทั้งหมดในที่เดียว

การจัดอันดับเมืองตามสภาพอากาศทั่วโลกสำรวจเมืองที่ร้อนที่สุดและเย็นที่สุดในโลกแบบเรียลไทม์ตามข้อมูลอุณหภูมิปัจจุบัน

Frequently Asked Questions

1. เดือนใดที่ร้อนที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Baotou?

กรกฎาคม เป็นเดือนที่ร้อนที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Baotou โดยมีอุณหภูมิสูงสุดเฉลี่ยประมาณ 29°C ในช่วงคลื่นความร้อนที่รุนแรงที่สุด อุณหภูมิสูงสุดที่บันทึกไว้สูงถึง 38°C เมื่อวันที่ 2010-07-29

2. เดือนใดที่หนาวที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Baotou?

มกราคม เป็นเดือนที่หนาวที่สุดของ Baotou โดยมีอุณหภูมิต่ำสุดเฉลี่ยประมาณ -14°C อุณหภูมิต่ำสุดตลอดกาลที่ -28°C ถูกบันทึกเมื่อวันที่ 2021-01-06

3. ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปีใน Baotou ในช่วง 17 ปีที่ผ่านมาเป็นเท่าไร?

ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปีของ Baotou อยู่ที่ประมาณ 387.6mm โดยอ้างอิงจากบันทึก 17 ปี

4. โดยเฉลี่ย Baotou มีวันที่ฝนตกกี่วันต่อปี?

Baotou มีการบันทึกทางประวัติศาสตร์ประมาณ 93.5 วันที่ฝนตกต่อปี กรกฎาคม มีวันฝนตกมากที่สุด โดยเฉลี่ย 14.8 วัน

5. อุณหภูมิสูงสุดที่เคยบันทึกได้ใน Baotou คือเท่าไร?

อุณหภูมิสูงสุดที่เคยบันทึกได้ใน Baotou คือ 38°C เมื่อวันที่ 2010-07-29

6. อุณหภูมิต่ำสุดที่เคยบันทึกได้ใน Baotou คือเท่าไร?

อุณหภูมิต่ำสุดที่เคยบันทึกได้ใน Baotou คือ -28°C เมื่อวันที่ 2021-01-06

7. ช่วงเวลาใดของปีที่มีลมแรงที่สุดในประวัติศาสตร์ของ Baotou?

Baotou มีลมแรงที่สุดในช่วง พฤษภาคม สถิติลมกระโชกแรงในประวัติศาสตร์ที่ 52.2 กิโลเมตรต่อชั่วโมง ถูกบันทึกเมื่อวันที่ 2026-04-26

8. ความชื้นสูงสุดและต่ำสุดใน Baotou ตลอดทั้งปีเป็นเท่าไร?

โดยปกติ ความชื้นของ Baotou จะสูงสุดใน มกราคม ที่ประมาณ 54.04% และลดลงต่ำสุดใน พฤษภาคม ที่ประมาณ 28.2%

บล็อกล่าสุดเกี่ยวกับสภาพอากาศ

ดูบล็อกทั้งหมด

Baotou บันทึกสภาพอากาศทางประวัติศาสตร์
วิเคราะห์วันที่ร้อนที่สุด เย็นที่สุด มีลมแรงที่สุด และมีฝนมากที่สุด

Baotou กราฟแนวโน้มสภาพอากาศ

สรุปรายปี 2026

การแบ่งตามฤดูกาล

Frequently Asked Questions

บล็อกล่าสุดเกี่ยวกับสภาพอากาศ

World Top 10 Hottest Cities Are All in India Again - May 2026

Delhi Air Quality 2026 vs 6-Year Historical PM2.5 Data

What 17 Years of Delhi Temperature Data Reveal About May's Heatwave Escalation

World Top Hottest Cities Belong to India - April 2026

Construction Air Pollution: The Invisible Hazard Reshaping India's Urban Air

Kitchen Air Pollution: How Cooking Can Spike Your Indoor AQI

Mumbai Air Quality Comparison of 2025 Vs 2026 (Jan-Feb)

Why AQI Standards Vary Across the World - And Why Air Quality Index Matters More Than Ever

Why Winter Suffocates and Monsoon Saves Delhi Air Quality 2025?

Winter vs Summer Air: Why Air Pollution Behaves So Differently Across Seasons

Baotou บันทึกสภาพอากาศทางประวัติศาสตร์วิเคราะห์วันที่ร้อนที่สุด เย็นที่สุด มีลมแรงที่สุด และมีฝนมากที่สุด

Baotou กราฟแนวโน้มสภาพอากาศ

สรุปรายปี 2026

การแบ่งตามฤดูกาล

Frequently Asked Questions

บล็อกล่าสุดเกี่ยวกับสภาพอากาศ

World Top 10 Hottest Cities Are All in India Again - May 2026

Delhi Air Quality 2026 vs 6-Year Historical PM2.5 Data

What 17 Years of Delhi Temperature Data Reveal About May's Heatwave Escalation

World Top Hottest Cities Belong to India - April 2026

Construction Air Pollution: The Invisible Hazard Reshaping India's Urban Air

Kitchen Air Pollution: How Cooking Can Spike Your Indoor AQI

Mumbai Air Quality Comparison of 2025 Vs 2026 (Jan-Feb)

Why AQI Standards Vary Across the World - And Why Air Quality Index Matters More Than Ever

Why Winter Suffocates and Monsoon Saves Delhi Air Quality 2025?

Winter vs Summer Air: Why Air Pollution Behaves So Differently Across Seasons

Baotou บันทึกสภาพอากาศทางประวัติศาสตร์
วิเคราะห์วันที่ร้อนที่สุด เย็นที่สุด มีลมแรงที่สุด และมีฝนมากที่สุด