多数情况下是的，尤其是窗户临街时。楼层高一些，窗外通常更少受到刚排出的汽车尾气影响，尤其是二氧化氮和烟尘。但如果一楼的窗户朝向背街、受建筑遮挡的内院，窗外空气可能比高层临街一侧更干净。至于PM2.5，不同楼层之间的差距有时并不大。
想象一下，你在同一栋楼里看两套房：一套在一楼，窗户朝向内院；另一套高出好几层，窗外就是车流繁忙的道路。哪套房的窗外空气更干净？
芬兰赫尔辛基的一组监测数据提供了意外的线索。在一条车流繁忙的道路旁，同一栋楼背后受遮挡的内院里，接近人呼吸高度的室外空气中，二氧化氮浓度比这栋楼临街立面14米高处低约27%，PM10浓度低约30%。同一栋楼，只是换了个朝向，反倒是靠近地面的测点空气更干净。
为什么靠近地面的空气反而可能更干净？
2017年至2019年，赫尔辛基地区环境服务局（HSY）在马凯兰街（Mäkelänkatu）进行了监测。道路两旁的楼房把街道夹在中间，形成“街谷”。车辆排放的污染物可能滞留在楼宇之间，楼后的内院则受到一定遮挡。
HSY将街边行人呼吸高度的污染物浓度设为指数100。同一栋楼临街立面14米高处，二氧化氮（NO₂）指数降至82，PM10降至67；而在楼后内院、接近人呼吸高度的位置，两项指数分别只有60和47。直接比较内院与临街14米高处，差异如下：
内院相较于临街立面14米高处
内院相较于临街立面14米高处
Mike’s Balance根据HSY公布的、已四舍五入的室外空气指数计算：(60 ÷ 82 − 1) × 100和(47 ÷ 67 − 1) × 100。这不是两套有人居住的房屋之间的实测比较。
但研究人员并没有实测两套住房的空气。仪器都在室外，HSY也没有公布内院上方同等高度的数据；那里的空气可能还要更干净。从这些测点看，位置更高、离车流更远，都与较低的污染物浓度有关。至于具体某套住房，单凭这些数据无法判断哪个因素更重要。
住高一点，什么时候真的有用？
如果关心的是车辆刚排出的污染物，住高一点通常更有优势。意大利博洛尼亚的研究人员在离地2米至65米的不同高度测量空气：冬季最高测点的二氧化氮浓度比最低测点低74%，超细颗粒物数量则少了约30%。
但PM2.5的质量浓度下降得少得多：暖季监测仅下降4%，冷季监测仅下降11%。刚排出的汽车尾气主要聚集在道路附近，而不少细颗粒物还会从城市其他地方甚至更远处飘来。所以，搬到更高楼层或许能避开一部分尾气，却未必能躲开整个地区的颗粒物污染。
纽约的住宅监测也呈现出类似的反差：最高楼层组的黑碳浓度比最低楼层组低约15%，而且差异具有统计学意义；PM2.5浓度却几乎没变。但这些数据来自不同住宅，无法告诉我们同一个家庭搬到更高楼层后会怎样。
换句话说，如果两套房都朝向同一条繁忙道路，较高楼层通常更有利于避开刚排出的交通污染物。但这并不意味着所有污染物都更少，也不保证室内空气更好。
为什么低楼层的窗户也可能占优势？
再看开头那两套房。高楼层离汽车尾气排放源更远；一楼那套却可能有另一重保护：整栋楼隔在窗户和道路之间。
博洛尼亚的另一处监测发现，临街入口附近的超细颗粒物数量最多达到楼后侧的3.4倍。注意，研究比较的是颗粒物数量，不是PM2.5质量浓度。这个对比提醒我们：即使在同一栋楼，临街面和背街面的室外空气也可能差很多。
污染浓度也未必会随着楼层升高一路下降。在新加坡一条快速路旁的两栋住宅楼，三个采样高度中，中间高度的PM2.5质量浓度最高，最上方反而最低。哥本哈根和米兰的研究同样发现了不规则的高度分布，但测量也存在局限。各项结果列在文末的对照表中。
臭氧又呈现出另一种情况：芝加哥一项高层建筑研究发现，臭氧浓度随高度增加；而中国沈阳一处街谷的监测显示，较低和中间高度的臭氧浓度比屋顶高度高约40%。可见，没有哪个楼层对所有污染物来说都是最干净的。
关上门之后，室内空气又如何？
窗外空气更干净，卧室里的空气却未必更好。做饭、吸烟、点蜡烛，或是通风系统维护不善，都可能改变室内颗粒物浓度。窗户也不会把整个街区的“平均空气”送进屋，进来的只是恰好从窗前流过的空气。
一项针对十层建筑的计算机模拟显示：在某种风向下，最高层房间内的交通污染示踪物平均浓度约为最低层的一半。换一个风向，某间地面层房间的浓度却达到街道平均参照浓度的1.42倍，因为窗前局部空气比街道平均值更脏。需要强调的是，这些是示踪物的模拟结果，并不是有人居住的房间里的实测数据。
冬天，空气可能顺着密封不严的管井和走廊向上流动，将做饭的气味或烟雾带进其他住户家中。如果高层建筑的窗户不能打开，室外新风从哪里进入、过滤器有没有得到维护，可能比卧室位于几楼更重要。不过，始终紧闭窗户并不是解决办法：住房仍需保证适当通风。
看房时，究竟该留意什么？
对这两套假想住房，我们还缺少足够的建筑信息，无法断言哪套空气更干净。但你实地看房时，不妨依次问自己几个问题：
- 两套房的窗户都朝向车流繁忙的道路吗？如果窗户都临街，高楼层窗外受到近期车辆排放的影响通常较小，尤其是NO₂和烟尘。
- 其中一套面向有遮挡的内院吗？别因为楼层低就先把它排除。窗户朝向哪一侧，有时比离地多高更值得考虑。
- 周边车流本来就不多吗？楼层高度的优势可能较小，尤其是对从其他地区飘来的PM2.5。还要留意烟囱、装卸货区域和餐馆后厨排烟口。
- 窗户不能打开吗？弄清建筑新风系统的室外进风位置，以及空气经过怎样的过滤。
如果两套房实在难以取舍，测一测各自窗外靠近外墙处的空气，再查看室内环境，或许比只看房源广告上的楼层更有帮助。但单凭普通家用PM2.5监测仪的读数，无法判断二氧化氮或臭氧的浓度。
楼层较高通常有助于减少刚排出的交通污染物，但窗户朝向哪一侧、室外空气怎样进入室内，都可能改变最终结果。
房源广告总会写明楼层，却很少告诉你，窗外的空气是从哪里来的。
各项研究实际测量了什么？
这些研究针对的建筑、污染物、观测时段和仪器都不一样。下表只是整理证据，并非“最干净楼层排行榜”。跨国比较时，看实际离地高度比看楼层编号更可靠：在中国，住宅楼的“一层”通常就是地面层；英国的first floor位于地面层之上，而北美许多地方的first floor就是地面层。
| 城市／研究 | 污染物 | 研究方法 | 主要发现 |
|---|---|---|---|
| 赫尔辛基 · HSY KAILA（2017–19） | 室外NO₂与PM10 | NO₂被动采样及HSY现场监测 | 临街立面14米高处污染较低；地面层背街内院更低 |
| 博洛尼亚 · 立面比较（2016） | 超细颗粒物数量 | 直接监测建筑临街侧和背街侧的颗粒物 | 临街入口处颗粒物数量最多为背面3.4倍 |
| 博洛尼亚 · 高度研究（2018） | PM2.5质量浓度、超细颗粒物数量、NO₂ | 室外五个高度的仪器测量；两次短期监测 | 65米高处更低：PM2.5降低4–11%，超细颗粒物数量约30%，冬季NO₂达74% |
| 纽约 · Jung等（2011） | 室内外黑碳、PM2.5、多环芳烃（PAHs） | 在住宅监测两周，比较不同楼层组 | 室内黑碳中位数：0–2层为1.59 µg/m³，6–32层为1.35 µg/m³（差异显著）；排除有烟草烟雾的住宅后，楼层组比较p = 0.006。PM2.5为13.1与12.8 µg/m³；室外中间楼层峰值无统计学显著性 |
| 新加坡 · Kalaiarasan等（2009） | 室外PM2.5的质量浓度 | 采集颗粒物样本，分析质量及化学组成 | 两栋楼的中间采样高度均最高，最高采样点最低 |
| 哥本哈根 · Frederickson等（2024） | 室外PM2.5、NO₂、O₃ | 五个低成本传感器节点及PALM模拟 | 传感器未检测到明确的垂直梯度；模型结果随风况及大气层结变化 |
| 米兰 · Yu等（2025） | 室内外PM2.5估计值 | 约30个低成本传感器；两次约两周的监测 | 室外浓度平均在低楼层略高；高楼层室内/室外浓度比更低；10月出现例外 |
| Santiago等（2022）· 理想化城市 | 交通排放的非反应性示踪物 | 室内CFD模型；风洞评估气流 | 来风垂直于建筑立面时，模拟室内/街道平均浓度比：最低层0.74、最高层0.36；斜向来风时一间底层房间达1.42 |
| 芝加哥 · Azimi等（2018） | 室外颗粒物与O₃ | 直接监测不同高度 | 一周监测期间，颗粒物总体随高度下降，而臭氧通常升高 |
| 沈阳 · Miao等（2022） | 室外O₃ | 三个高度持续监测一年；街谷模拟 | 低处与中间高度的臭氧比屋顶高度约高40% |
资料来源、计算方法与研究局限
赫尔辛基的主要比较依据是HSY发布的KAILA监测摘要。以街边呼吸高度的污染物浓度为指数100，临街立面14米高处的室外NO₂与PM10指数分别为82和67，而内院呼吸高度的指数分别为60和47。我们的计算为(60/82 − 1) × 100 = −26.8%，以及(47/67 − 1) × 100 = −29.9%。由于HSY公布的指数本身已经取整，这些计算得到的百分比并不代表测量精度更高。
同一建筑前后两侧的比较来自Zauli Sajani及同事在博洛尼亚进行的立面研究（2016年）；不同高度、不同污染物的结果来自该团队另一项垂直监测研究（2018年）。其他室外监测或反例包括哥本哈根（2024年）、新加坡（2009年）、米兰（2025年）、芝加哥（2018年）以及沈阳（2022年）。纽约的室内空气结果来自Jung等人（2011年）；窗户进风相关结果来自Santiago等人的计算模型（2022年）。
解读这些结果时，需要注意：各研究所涉及的建筑、污染物、观测时间、样本量和测量仪器均有差别。建筑立面外的污染物浓度不等于住户实际吸入量，也无法直接推算健康风险。赫尔辛基的内院与临街立面比较，同时改变了窗户朝向和测量高度；纽约的黑碳关联虽有统计学意义，但比较的是不同住宅，并非让同一批居民更换楼层的对照实验。纽约室外空气在中间楼层可能出现的峰值没有达到统计学显著性。哥本哈根结合了低成本传感器与模拟，其中40–50%的浓度梯度来自模拟情境。Santiago的模型在理想化建筑阵列中模拟的是被动示踪物，并未直接用房间实测浓度验证。新加坡测量的是PM2.5质量浓度，而不是颗粒物数量。米兰的监测期较短，使用了低成本颗粒物传感器。芝加哥只监测了一周，沈阳的臭氧观测则持续了一年。我们没有把这些差异很大的研究合并成一份通用的“最安全楼层”排名，也没有将尚未发表的初步分析当作经过验证的结论。
