全球气候变暖已成为不争的事实,二氧化碳等温室气体的大量排放更是加剧了这一过程,而城市建成区作为人类生产活动的中心,贡献了全球超过七成的二氧化碳排放。研究表明,城市形态影响着城市基础设施等的空间组织和安排形式,对二氧化碳排放发挥着重要作用。在中国城市化快速发展的背景下,二氧化碳排放问题已引起各方的广泛关注,有效评估城市形态对二氧化碳排放的影响,可以为低碳城市模式探索和社会经济可持续发展提供科学依据。因此,利用多源遥感数据对城市形态进行测度,并建立城市形态与二氧化碳排放的相关性模型,是当前快速城市化背景下的热门课题。遥感数据因其全天候、全天时等特点,可以快速准确提取城市建成区形态等信息。目前,已经有不少研究基于不同数据源以及不同波谱范围遥感影像,生产了全球至地区范围的城市建成区数据集。近年来,夜间灯光数据能够记录人类在夜间生产生活产生的灯光,已经被证明可以用来快速提取城市建成区信息。但目前,使用夜间灯光进行我国城市形态和二氧化碳排放关系的相关研究,多局限于个别城市群或部分城市范围内,鲜有对长时序和大范围地级市尺度下的城市形态与二氧化碳排放相关性进行研究。本研究分析总结国内外已有研究,基于夜间灯光数据和归一化植被指数等遥感产品数据,获得长时序下中国地级市尺度的城市形态,利用地理加权回归分析的方法,建立城市形态与二氧化碳排放之间的定量关系,并探究了不同城市形态因子对二氧化碳排放的作用模式。本研究的主要内容如下:1)结合NPP-VIIRS月合成夜间灯光数据和归一化植被数据,使用基于阈值分割的遥感影像分类方法,对2012年至2015年全国的城市建成区进行提取。将结果与已有的基于DMSP-OLS稳定夜间灯光数据提取的2000年至2012年的城市建成区数据进行了相互验证。2)在城市建成区提取结果的基础上,利用景观形态指数算法对中国地级市城市形态进行测度。根据以往研究经验,选取代表城市形态不同方面的形态指数,包括城市规模、连通性、聚集性、分散性等。3)在对城市形态指数进行空间自相关检验的基础上,采用经典地理加权回归分析方法,分析了长时序下中国地级市城市形态指数和二氧化碳排放的相关性。研究结果表明,基于NPP-VIIRS夜间灯光数据提取的城市建成区与之前研究基于DMSP-OLS稳定夜间灯光数据提取的城市建成区具有较高的时空连续性,可以作为一致的数据集对中国长时序下的城市形态进行研究。另外,结果发现,对于中国尚处在快速城市化过程中的中小城市,提高城市形态紧凑度有利于提高城市效率,从而降低二氧化碳排放。城市形态较高的复杂性和不规则性也会对二氧化碳排放产生促进作用,尤其是中国东部及东北大部地区地级市城市体现的尤为明显,且随着中国城市化进程的进一步发展,城市形态复杂性对二氧化碳排放的促进作用在降低。城市形态的聚集程度在不同城市规模下,对碳排放的作用不尽相同,中小城市的聚集发展有利于减少二氧化碳排放,大型及超大型城市的高度聚集反而会降低城市二氧化碳排放效率。此外,研究结果表明,城市形态的连通性以及规则性的提高有利于发展公共交通,降低交通、物流等的压力,从而减少二氧化碳排放。本研究的经验性结论,对于理解和探索长时间序列下中国地级市尺度城市形态影响二氧化碳排放的机制以及其影响模式的时空差异具有重要的意义,可以为低碳城市规划决策制定者提供科学的依据。