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作为21世纪最大的发展中国家,中国正经历着从计划经济到市场经济的逐步转型,并实现了惊人的经济增长。经济发展在给中国带来繁荣和进步的同时,也增加了大气中温室气体的含量,2008年中国成为了世界上最大的二氧化碳（CO2）排放国,面对巨大的减排压力,减少CO2排放已经成为学术界普遍关注的问题。长三角地区是中国城市化水平和经济增长最高的地区,也是世界上六个典型的特大城市地区之一,如此快速的经济增长和城市化不可避免地会导致能源消耗的高度集中,从而大大增加了CO2排放量。碳排放的增长对城市环境健康会带来诸多影响,其中一个较显著的影响是地表温度的变化,如何科学准确的分析长三角地区碳排放的时空演变特征,揭示其与地表温度的内在机理问题,对实施区域化的减排战略具有重要的现实意义。然而,目前关于能源消费的统计数据是以国家级或省级为单位,缺乏更小尺度的碳排放空间信息。夜间灯光数据能够反映人类活动强度,国内外已有研究证明将夜间灯光数据用于碳排放估算是可行的,但研究主要集中在2013年以前,大多是从市级、省级或国家级尺度进行分析,且关于碳排放与地表温度的内在关系研究相对较少。为实现碳排放的空间信息化,研究选取了夜间灯光数据以及能源消费统计数据作为数据源,从像元尺度上构建了长三角地区碳排放模拟模型。其次,为揭示碳排放与地表温度的内在机理问题,考虑到白天地表温度易受太阳辐射影响,研究选取了夜间地表温度作为数据源。然后利用趋势分析、空间自相关分析等方法,分析了2000—2017年长三角地区碳排放的时间变化特征、空间分布特征、空间趋势特征和空间自相关分布模式。最后对比分析碳排放与夜间地表温度的时空特征以及二者之间的相互联系,结果表明:（1）长三角地区碳排放由2000年的44088.84万t增长到2017年的131502.02万t,但增长速度却在逐渐放缓,2000—2005年、2005—2010年和2010—2017年,年均增长率分别为9.42%、6.79%、4.59%。在空间分布上,碳排放高值区主要分布在上海、苏州及其周边邻近城市,呈明显的片状分布,低值区则主要分布在浙江的丽水、衢州,以及安徽省的六安、安庆、池州等城市。在空间趋势上,近18年来长三角地区碳排放基本不变区域面积占70.14%,主要分布在安徽省和浙江省的西部、南部一带,极显著增长区域所占面积最少,仅占0.58%,主要集中在上海城市中心的外围。从空间自相关上看,2000—2010年长三角地区碳排放的空间集聚程度不断增强,在2011—2017年碳排放的空间集聚程度基本不变,显著低-低（LL）集聚区所占面积最大,主要分布在安徽省和浙江省的西部、南部,显著高-高（HH）集聚区主要分布于上海、江苏南部和浙江北部一带,所占面积由2000年的7.86%增加到2017年的14.69%,而高-低（HL）和低-高（LH）集聚区所占面积较少。（2）碳排放与夜间地表温度时间变化特征对比分析表明,2000—2017年长三角地区碳排放与夜间地表温度均呈现出上升趋势,二者的相关系数为0.413（P<0.1）,呈正相关关系,碳排放和夜间地表温度增速最快的城市均为江苏省,其次是浙江省。空间分布特征对比分析表明,碳排放和夜间地表温度在空间分布格局上具有较高的一致性,以上海、苏州、无锡、南京、镇江一带最为明显,碳排放从低排放区到高排放区,相应的夜间地表温度由25.84℃、上升到28.80℃。趋势特征对比分析表明,碳排放从基本不变到较显著增长,相应的夜间地表温度倾向值（slope）均值呈现上升趋势,而当碳排放为极显著增长时,夜间地表温度的Slope均值下降为0.052。空间自相关特征对比分析表明,长三角地区碳排放和夜间地表温度均呈现出显著的正空间集聚特征,HH、LL集聚区均呈现出明显的片状分布,但所占面积比例存在一定差异,其中,上海、浙江碳排放和夜间地表温度的局部空间关联指标（LISA）在空间分布上具有较高的一致性。从年内尺度上看,2000—2017年长三角地区碳排放与夜间地表温度最大值、最小值、平均值均呈现出显著的正相关关系,均通过了0.01的显著性检验。从年际尺度上看,碳排放对夜间地表温度的上升具有重要影响,碳排放与夜间地表温度呈正相关的区域面积占88.98%,其中,较显著正相关和极显著正相关的面积占12.08%。