目前全球气候变暖日益严重,主要原因是经济发展引起的CO2排放量的迅速增加,其中土地利用变化带来的CO2排放量仅次于能源消耗带来的CO2排放量。在此背景下,研究土地利用碳排放量的时空差异,明确其影响因素的作用程度,为实现区域“双碳”目标和创建低碳城市具有重要意义。昆明市作为云南省省会城市,是我国西南边疆重要的经济发展区,也是国家“一带一路”经济走廊重要区域,自2022年《昆明市加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系工作方案》正式发布以来,在保持社会经济高质量发展的同时实现“双碳”目标显得尤为重要。鉴此,本文以昆明市为例,基于昆明市2000-2020年的土地利用、能源和社会经济数据,在分析全市2000-2020年土地利用/土地覆被变化的基础上,采用碳排放系数法对昆明市及各区县的碳排放量进行了核算,并对其时空差异性进行了分析研究;运用LMDI模型分解了昆明市土地利用碳排放的影响机制,并借助Tapio脱钩模型进一步剖析了昆明市土地利用碳排放与经济增长的脱钩状态及变动情况;采用线性规划法获得昆明市不同土地利用类型的分配数量,优化土地利用结构,并提出在发展过程中的节能减排建议。主要的研究结论如下:（1）从土地利用变化情况来看,本文从土地利用数量变化特征、土地利用动态度和土地利用转移矩阵三个角度进行分析。从土地利用数量变化特征来看,昆明市的土地利用类型主要为林地,用地面积占全市国土面积的45%以上,研究期间昆明市的水域、建设用地和未利用地面积增加,耕地、林地、草地面积减少,其中建设用地面积增长量最大,增长了605.23 km~2,年均增长6.24%,耕地面积减少量最大,减少了227.53km~2,年均减少0.27%;从土地利用动态度来看,研究期间各地类面积中减速最快的是耕地,年均减少0.27%,增速最快的是建设用地,年均增加4.57%;从土地利用转移矩阵来看,研究期间昆明市耕地转出量在土地总转出量中占比最大,转为建设用地306.7 km~2、转为林地11.32 km~2、转为水域1.29 km~2;建设用地转入量在土地总转入量中占比最大,耕地转入306.7 km~2、林地转入97.37 km~2、草地转入187.95 km~2。（2）从土地利用碳排放核算及时空差异来看,研究期间昆明市净碳排放量在2010年达到最大值,呈现先增长飞快后略微下降的波动态势,但总体净碳排放量共增加了1115.4444万吨。碳源以建设用地为主,占总碳排放量的比重高达97%,耕地次之,碳汇以林地为主,占总碳吸收量的比重近乎96%,草地、水域、未利用地次之。研究期间碳汇总量没有明显变化,对土地利用净碳排放量没有明显影响,总碳源量远远高于总碳汇量,土地利用净碳排放变化趋势与碳源变化趋势基本一致;净碳排放量空间分布格局具有明显异质性,高碳排区主要集中于五华区、盘龙区、官渡区、西山区和安宁市,低碳排区主要集中于宜良县、禄劝县和寻甸县;昆明市各区县人均碳排放强度、地均碳排放强度、单位生产总值碳排放强度均呈现先上升后下降的变化趋势,总体上五华区、安宁市、官渡区、呈贡区碳排放强度较大。（3）从土地利用碳排放影响因素来看,整体上土地利用碳排放强度、土地利用效率起到了抑制土地利用碳排放量的作用,土地利用结构效应、经济发展水平和人口规模起到了促进土地利用碳排放量的作用。土地利用效率是碳排放增加的最大抑制者,累积抑制土地利用碳排放量减少10503.2157万吨;经济发展水平是碳排放增加的最大促进者,累积促进土地利用碳排放量升高8644.4566万吨;土地利用结构效应和人口规模分别促进土地利用碳排放量累积增加2786.5371万吨、1858.6791万吨;土地利用碳排放强度由2010年前的促进作用转化为2010年后的抑制作用,总体上累积抑制土地利用碳排放量减少1670.2113万吨。（4）从土地利用碳排放与经济发展间的关系来看,2000-2005年的脱钩指数为1.18,呈现扩张性负脱钩状态;2005-2010年的脱钩指数为0.38,呈现弱脱钩状态;2010-2015年的脱钩指数为-0.15,呈现强脱钩状态;2015-2020年的脱钩指数为-0.82,呈现强脱钩状态。总体来看,脱钩指数不断降低,社会经济可持续发展水平有所提高。（5）从土地利用结构优化来看,以碳排放量最小化和生态效益最大化为目标构建优化模型,得到的结果为2025年耕地面积较2020年减少8446hm~2,林地面积减少3878hm~2,草地面积减少15853hm~2,水域面积增加1094hm~2,建设用地面积增加27200hm~2,未利用地面积减少60 hm~2,优化方案下的土地利用面积所产生的碳排放量较2020年下降了682.0305万吨。针对昆明市的土地利用碳排放现状,提出以下建议:调整土地利用结构,提高土地利用效率;优化能源消耗模式,提高能源利用效率;促进经济高质量发展,统筹协调区域发展;合理控制人口规模,树立低碳生活理念。