La posibilidad de que los productos de grosor óptico de aerosol (AOT) derivados de datos de MODIS se utilicen como un proxy confiable de los contaminantes del aire medidos cerca de la superficie depende de la influencia meteorológica. Este estudio intenta evaluar la influencia de cuatro parámetros meteorológicos (presión del aire, temperatura, humedad relativa y velocidad del viento) en la predicción de la contaminación del aire a partir de datos de AOT de MODIS para la ciudad de Nanjing, China. Se encontró que el PM10 (material particulado con un diámetro <10 m) es predecible linealmente a partir de AOT con un R2 = 0.438. Estacionalmente, la precisión de la predicción es mucho mayor en verano (R2 = 0.749, n = 24) y otoño (R2 = 0.634, n = 45), pero mucho más baja en primavera e invierno (R2 < 0.3). Los diagramas de dispersión de los cuatro parámetros meteorológicos frente a los residuos de las estimaciones de PM10 a partir de AOT no revelan una relación definida entre ellos. Por lo tanto, la estacionalidad de cualquier parámetro no puede explicar la variación en la precisión de la predicción. El análisis de regresión por pasos revela que la presión del aire (R2 = 0.268) es el factor más importante que afecta los residuos de las estimaciones de PM10 en verano. En invierno, los parámetros más importantes son la presión del aire y la temperatura del aire (R2 = 0.278). Esta precisión aumenta a 0.510, similar a 0.409 para la temporada de verano, si se utilizan los cuatro parámetros en la modelización del PM10. Sin embargo, no se pueden establecer tales modelos para primavera y otoño. Se concluye que los parámetros meteorológicos ejercen una influencia mixta en la predictibilidad de la contaminación del aire a partir de AOT en el área de estudio donde los contaminantes del aire están dominados por partículas en suspensión.