生活部门的能源消耗因其相对较低的燃烧效率和较高的排放因子，对大气污染物的排放具有重要的贡献。为了深入研究能源消费及污染物排放的环境影响，需要建立高时间、空间分辨率的能源清单，然而包含年内季节波动信息的高时间分辨率的生活能耗数据在全球范围都较为缺乏。此外，总能耗及污染物排放的季节变化很大程度上也取决于生活部门能源消耗量对温度的依赖关系。本研究建立了定量表征能耗动态变化的时空置换方法:在中国省级年度能源数据基础上，充分利用生活燃料和电能消耗量在空间上的差异，分析了人均生活燃料（Fcap）和人均生活电能（Ecap）消耗的影响因素，分别建立了多元回归模型，并对模型进行了验证。　　根据已建立的Fcap和Ecap模型，计算了中国生活部门能耗及6种污染物排放的空间分布(1°×1°)和时间变化（包括年内季节变化、年际变化以及未来能耗的预测），并评估了未来气候变暖对生活能耗及污染物排放的净影响。　　在空间分布上:中国北部和西部地区的人均燃料消耗明显高于东南地区，其主要差别来自冬季取暖燃料消耗的差异;而对于总消耗量，人口密度较高的东部地区燃料和电能总消耗都高于西部地区。在时间变化上:人均燃料消耗存在显著的季节变化，冬季月份的消耗峰值比夏季月份高出约一倍;相比于燃料，人均电能的消耗量还很低，即使存在夏季峰值，其对总生活能耗年内季节波动的贡献还比较小。各类污染物排放量的季节性存在不同的特点:BC、PAH16和CO属于不完全燃烧的副产物，几乎都来自燃料燃烧的排放，因此冬季的排放量明显高于其他季节;CO2、NOx和SO2属于常规污染物，电厂也是重要的排放源，因此生活部门的排放量既有冬季峰也有夏季峰，由于近年来空调的拥有率和使用率的增加，夏季峰呈现逐渐增长的趋势。　　对未来不同情景(A1B、B1、A2)下生活能源消耗量的预测结果显示，由于温度的上升及取暖需求的下降，冬季人均燃料消耗呈现缓慢减小的趋势;而人均电能消耗在三个情景下都快速增长。到2050年，在A1B、B1、A2情景下，人均生活燃料消耗量为0.19 toe/人（三个情景无显著差别）;人均生活电能消耗量分别为0.24、0.14和0.064 toe/人（不同情景下人均电能消耗的不同主要来自人均收入预测值在三个情景下的差异）;人均总生活能耗分别为0.43、0.33和0.26 toe/人。　　未来气候变暖对生活能耗的净影响:在A1B和B1情景中，气候变暖会造成生活部门总能耗增加，预计在2050年，因气候变暖引起的生活能耗增量分别为7.7千万吨标准油和1.8千万吨标准油，占2050年总生活能耗预测值的比例分别为12.7％和3.9％。而在A2情景中，气候变暖会造成生活部门总能耗减少，在2050年这一减少值为0.5千万吨标准油，占2050年总生活能耗预测值的比例为1.4％。气候变暖对污染物排放量的净影响:到2050年，因气候变暖引起的生活部门BC排放的变化量在A1B、B1、A2情景中分别为-6.1、-4.8、-6.3×104吨;PAH16分别为-3.2、-2.4、-3.2×103吨;CO分别为-2.8、-2.8、-4.0×106吨;CO2分别为8.3、2.6、0.88×108吨;NOx分别为1.75、0.55、0.16×106吨;SO2分别为0.30、0.04、-0.07×106吨。气候变暖净影响的空间差异:因取暖需求减少所引起的人均生活燃料消耗的显著减少主要发生在气候较为寒冷的东北地区和西部地区;同时，因制冷需求增加所引起的人均生活电能消耗的显著增加主要发生在东南地区。相应的，生活部门人均BC排放量的减少主要发生在北部寒冷地区，而人均CO2排放量的增加主要发生在东南地区。