全球气候变暖是当前可持续发展面临的巨大挑战,已有研究表明人类活动产生的温室气体特别是CO₂是导致全球气候变暖的最主要原因。因此,如何减少CO₂排放已成为世界各国面临的共同问题。自改革开放以来,中国经济持续快速发展,经济总量已跃居世界第二。然而,在经济快速发展的同时中国的能源消费碳排放量也迅速增加,已超过美国成为世界最大的碳排放国。目前,中国仍是发展中国家,处于工业化、城市化中后期,经济高速发展,导致其碳排放量持续走高,面临着巨大的减排压力。中国各省域经济发展和能源消费结构存在很大差异,如何科学准确地测算各省能源消费碳排放量,分析中国省域能源消费排放费的空间格局变化及其空间依赖关系,探究各省域碳排放影响因素的空间异质性,是明确各省减排目标、科学制定“共同但有区别”的减排策略的基本前提。本文基于IPCC提供的参考方法,利用1995-2014年中国各省能源消费数据估算各省域能源消费碳排放量。在此基础上,利用标准差椭圆分析法及GIS可视化方法分析中国省域能源消费碳排放的空间格局变化,采用空间自相关分析法分析中国省域能源消费碳排放的空间依赖关系,最后利用地理回归加权模型分析中国省域能源消费碳排放影响因素的空间异质性。得出以下主要结论:（1）1995-2014年中国各省域的能源消费碳排放量显著增加,从整体上看,东部省域的碳排放量高于中部及西部省域碳排放量。碳排放重心位于中国几何中心东南方向,整体上碳排放重心有向西北方向迁移的趋势,表明虽然东部和南部省域碳排放较高,但近年来西北内陆地区省域碳排放增速要高于其他省域,尽管如此,在制定减排策略时东部和南部省域仍需承担更大的责任。近20年中国碳排放的标准差椭圆总体上变化幅度不大,基本上覆盖了绝大部分碳排放较高的省域,省域碳排放的空间分布呈现出东北—西南格局,且有逐步向正北—正南方向转变的态势。（2）1995-2014年全局Moran’s I指数均为正值,且均通过5%显著性检验,表明中国省域能源消费碳排放之间具有显著的空间依赖性。局部空间自相关分析表明中国省域能源消费碳排放之间不但具有空间依赖性,而且具有空间异质性。（3）LISA时间路径分析表明,局部空间结构具有强波动性和强稳定性的省区数量均呈下降趋势。LISA时间路径的移动方向类型中,中国碳排放出现协同运动的省区由1995-2001年的13个下降到2002-2014年的10个,表明中国碳排放空间格局变化具有一定的空间整合性,但呈减弱趋势。1997-2001年,协同高增长的省区分别为北京、上海、河北、山西、河南、内蒙古、福建和海南,协同低增长的省区分别为吉林、湖北、四川、甘肃和广西。而2002-2014年,协同高增长的省区分布在西北内陆,协同低增长的省区分别为北京、天津、重庆、河南、湖南和贵州。（4）从Moran散点的时空跃迁分析看,在1995²001年和2002²014年两个时段中,类型Ⅳ跃迁的省域占全部省区的比例为83.3%,即Moran散点图的空间稳定性均为0.833,且两个时段中均无发生类型Ⅲ跃迁的省域,表明中国省域碳排放的局部空间关联模式存在较强的稳定性,省域要改变自身的相对位置非常困难,即具有一定的路径依赖或空间锁定特征。（5）SG方法定量分析表明中国省域能源消费碳排放之间具有正向的空间依赖性,且2002-2014年的相关性高于1995-2001年的相关性,进而说明随着产业结构的转移,省域之间联系的加强,省域之间能源消费碳排放的空间依赖性也曾增加趋势。（6）GWR模型分析结果表明:总体上看各驱动因素对能源消费碳排放的影响存在差异性,同一影响因素在不同省份对能源消费碳排放的影响也存在差异性,而且随着经济的发展、工业化和城镇化的快速推进、技术的进步,各影响因素对碳排放影响的空间异质性格局也会发生明显的变化。能源强度、能源结构、人均GDP和人口规模等因素与能源消费碳排放均有正相关关系;能源结构和其它三个因素相比,对能源消费碳排放的影响相对较小。