如果你心怀忧虑却还是要搬到中国，按照下面说的去做，可以把健康风险降到最低：
搬到广州。它是广东的省会，靠近香港。次优之选是搬到上海。
如果可以选择的话，不要搬到北京、成都或者沈阳。
上述结论是基于一份新近发布的研究报告推导出来的。由北京大学光华管理学院的统计学者陈松蹊带领的团队，对这五大城市的空气质量进行了研究。
陈松蹊接受采访时说，之所以开展此项研究，是因为对空气污染感到“恶心”。“我觉得作为科学家我们应该做点什么，改善亿万中国人面对的这种情况，”他说。
研究报告发在了网上，题为《空气质量评估报告（二）：中国五城市空气污染状况之统计学分析》，里边既有好消息也有坏消息。
为了找到关于PM 2.5这种对人体健康有极大危害的细颗粒物的信息，研究团队仔细查阅了三年间的空气质量数据。数据来源之一是中国的环保部。另外一个来源则是位于北京的美国驻华大使馆和位于广州、上海、成都及沈阳的美国总领事馆。
研究人员用这两套独立的数据集回答了另一个问题——中国政府的空气质量数据可信吗？答案是肯定的，至少就这五座城市而言。这是一则好消息。
2008年，美国大使馆开始自行发布馆内的仪器监测到的数据，引发中国公众的广泛关注。五年后，中国开始发布数百个地点的PM 2.5数据。至今仍有人怀疑，中国政府的数据并不可靠。
另一个好消息是：过去三年间，五大城市的PM 2.5水平都下降了。北京的PM 2.5浓度从每立方米99毫克降到81毫克，上海从61降到50，广州从54降到39。
这主要是受两个因素影响：一是从2015年1月1日开始实施更为严格的排放法规；二是经济增长放缓。
“经济不景气反而帮了忙，”陈松蹊说。
但报告里也有坏消息。五大城市的空气污染读数始终高于世界卫生组织(World Health Organization)设定的PM 2.5安全标准上限——每立方米35毫克。
中国采用的则是极为宽松的标准，75毫克以下都被界定为“优”。许多地方的读数常年在此之上。
这份报告的研究人员把35毫克以下界定为“优”，把75毫克以下界定为“轻度”污染。他们发现广州和上海的空气质量为“优”或“轻度”污染的天数最多，每年有大约80%的天数属于此列。成都和沈阳为60%左右。北京则以50%垫底。
此外，北京和成都遭受重度污染的时间最长——研究团队把PM 2.5读数不低于150界定为重度污染。就算是上海和广州，空气质量为“优”的天数也没超过37%。
研究报告称，“这表明中国的空气污染防治工作面临严峻挑战。”
陈松蹊的兴趣源自一名身在美国的同事在2013年发给他的一个链接，点进去能看到北京的实时空气质量指数。
“我越看越感到恶心，”陈松蹊说，“后来，在（2014年）3月初污染非常严重的一天，我对自己说，‘我得做点什么。’于是我组建了一个团队。”
去年12月，处在重度雾霾之中的北京。研究人员发现，北京依然是中国空气质量最差的城市。
去年12月，处在重度雾霾之中的北京。研究人员发现，北京依然是中国空气质量最差的城市。
为了验证中国政府的数据是否准确，研究人员在每座城市选用两三个环保部站点的监测数据，而且尽可能靠近美国使领馆。他们在报告中表示，这两套数据“非常”接近。
“它们有很高的一致性，”陈松蹊说。“不会是完全一样，因为数据存在一定随机性，监测地点也并不完全重叠。”
“如果他们还在篡改数据，就真的没什么希望了，我会想要离开中国，”他说。“但结果的确显示出，中国政府和环保部在这方面是认真的。”
不过，他表示，中国官方的监测数据还是存在一些不小的问题。
中国环境保护部的网站上会显示每小时更新的大气监测数据，“但它不提供历史数据，”陈松蹊说。“你必须一小时一小时地抓取数据。政府想有所作为，但并没有百分百地投入。”
他们在报告中建议加强数据搜集能力和改进信息发布方式。
这个团队把气象，以及煤炭、石油和柴油消耗量方面的因素也计算在内，以便更好地了解排放、天气和污染之间的关系。但他们在这方面同样遭遇了信息匮乏的问题。
“经济和能源消耗方面的数据非常少，”陈松蹊说。“我们找不到消耗量的数据，尤其是有关石油产品的。我们不知道2013年一共卖出了多少汽油。我们觉得在北京，相比于燃煤，石油产品可能是一个更大的问题。”
在被问到，如果一个家庭搬到中国来应该选择在哪里定居才能把空气污染的危害降到最低，陈松蹊回答，“我是在北京长大的，我喜欢北京，所以这个问题让我很难办。”
北京所在的华北平原和成都所在的四川盆地，“都不是好的选择。这些地方不适合发展重工业，”陈松蹊说。两地的物理环境不利于污染物往外扩散。“如果发展重工业，就免不了出现这种空气状况。”
“上海和广州更幸运一些，”他说，“因为它们离海近，降雨也多。”
北京唯一的有利条件是：冬天有强烈的西北风，能帮助净化空气。但这并不能解决根本问题。另一个建议就是：减少排放。
“问题的关键是必须减少排放，”陈松蹊说。“大家都觉得是天气不好，实际上是因为排放。”
