城市是全球能源消费碳排放的主要来源地,更是实施低碳减排政策最直接有效的行政管理单元。编制包含能源排放和物质代谢中隐含排放在内的城市全范围碳排放清单,阐明其时间和空间演变规律,并定量化描述其在社会经济和自然地理因素共同驱动下的演化轨迹,不仅可以加深对城市尺度碳排放演化规律的理解,还能为精细化与网格化的低碳城市规划与管理提供决策依据。因传统碳清单核算方法不具备空间分析能力,且受城市尺度数据获取性等因素的限制,过去的碳排放研究较多的关注来自能源消费的排放,分行业部门的碳排放在城市内部精细空间的分布格局,以及城市碳排放如何受到多时空要素驱动发展演化等均有待进一步深入分析。在此背景下,本研究选取上海作为案例城市,从核算边界、时间、空间、驱动因素多个维度开展城市碳排放的评价研究,在融合空间兴趣点、能源统计、遥感影像等多源时空数据的基础上,本研究开发了碳核算、遥感与GIS空间分析技术、物质流分析等多方法交叉的评价模型,不仅编制了2000-2015年城市分行业的能源碳排放清单,揭示了其在城市30米分辨率空间的分布格局,估算了城市六类主要基础设施建筑材料中隐含的碳排放及其在城市内的空间分布特征,还对2020-2050年的碳排放发展情景进行了模拟分析。本研究为阐明城市碳排放的时空规律,揭示其未来演化趋势提供了方法和数据支撑,为城市碳排放的理论研究应用于低碳城市规划提供了决策依据。研究的主要结论包含以下几方面。研究构建了城市全范围碳排放核算框架,结果显示,2000至2015年,能源碳排放从1.40×10~8 t,增加至2.84×10~8 t,年均增速达4.36%,其中工业能源碳排放占比最大47.76%,商业和交通能源碳排放增速更快,分别为314.68%和247.19%。2000-2015年,工业单位GDP的碳排放减少了67.17%,而人均碳排放增加了35.22%,表明今后在保持工业节能减排的同时,应更多的关注生活部门的能源减排。2000-2015年,隐含碳排放量从0.92×10~8 t增加至3.34×10~8 t,增速达8.99%,其中,住宅占比最大(46.15%),非住宅次之(33.60%)。就材料而言,水泥(51.18%)、钢铁(31.36%)和砖(10.45%)中的隐含碳排放量排在前三位,而钢铁中的隐含碳排放增速最快,年均达10.14%。本研究构建的城市能源碳排放的空间分析模型,实现了城市空间30米分辨率,分工业、商业、家庭、交通四大部门的能源碳排放精细化核算与网格化估算。模型结果在低值(后30%,即0-3.68×10~4 t)和高值区间(前30,即8.58×10~4 t-12.25×10~4t)的空间变现能力明显优于夜间灯光方法,而且本研究的空间精度更高,能更加准确的描画碳排放在城市内部的空间异质性,且适用于其他城市能源碳排放的空间格局研究。上海市的能源碳排放主要集中在10-20 km区域,但增速由中心城区向郊区逐渐扩大,距离市中心10-20 km、30-50 km、60-80 km区域碳排放的增幅分别为41.53%、179.76%和914.09%。隐含碳排放主要集中在0-10 km区域,但距离市中心20-30 km范围内的隐含碳排放年均增速最快(13.95%)。总体而言,上海全范围碳排放呈现由市中心区域向郊外区域转移的趋势。基于LMDI因素分解模型的社会经济和自然地理要素的驱动力分析发现,人口、居民消费水平、固定资产投资是上海市能源碳排放最重要的驱动因素,其贡献率分别为,0.87、0.82和0.85。隐含碳排放的影响因素除了人口(39.12)、人均GDP(100.81)影响外,有效粒度指数(MESH,131.01)、分离度指数(SPLIT,131.03)变量对城市碳排放同样具有显著的影响。因此,在对城市人口、消费行为、固定资产等社会经济变量进行调控之外,城市的空间形态的合理规划,如适度的空间紧凑性,同样会发挥重要的碳减排效果。全范围碳排放的情景分析模型揭示,在常规情景下,城市能源碳排放将在2035年出现拐点,而隐含碳排放则呈现稳定增加的趋势。上海市全范围碳排放对基础设施寿命的敏感性(1.05)最高,其次是居民消费水平(0.52),户均面积(0.28),人口迁移率(0.16)。低碳城市建设的政策建议包括延长基础设施使用寿命,倡导居民低碳环保的生活方式和消费习惯,调控外来人口迁入率,以及增加低碳环保建筑材料的使用等。