全球气候变暖已经成为人类发展面临的重大挑战,减少二氧化碳的排放量是各国应对气候变化问题的重大现实需求,也是可持续发展的内在要求。国家层面的二氧化碳减排目标需要在区域层面上具体落实。交通基础设施是支撑区域经济社会发展的重要保障和连接区域间经济活动的重要纽带,其建设和扩张促进了交通运输活动的增加,直接增加了能源消耗和碳排放,同时产生社会经济的集聚效应,对区域整体的碳排放产生间接的溢出效应。已有研究表明,交通基础设施的深度结构化改革通过直接和间接的方式可以影响80%的区域二氧化碳减排量。随着我国交通基础设施投资规模逐渐扩大和稳步增长,明确交通基础设施对区域碳排放的影响及其减排潜力成为区域可持续发展政策优化的重要参考和迫切需求。本研究通过梳理交通基础设施、区域碳排放和交通基础设施对区域碳排放影响的相关研究成果,基于复杂系统、可持续发展、环境经济地理和外部性理论,综合运用文献计量、空间计量分析、系统动力学仿真分析、非参数性预测和情景分析等研究方法,从交通基础设施对区域碳排放影响的内涵、机理、影响程度测度、影响路径仿真以及交通基础设施影响下的区域碳减排情景和路径等方面进行研究。主要的研究内容如下:本文界定了交通基础设施对区域碳排放影响的内涵,明确空间要素的重要性以及影响是在多种要素耦合作用下产生;识别交通基础设施对区域碳排放影响的所有系统要素;在系统要素耦合视角下,分析交通基础设施对区域碳排放影响的驱动力、直接影响关系和间接影响关系;构建交通基础设施对区域碳排放影响的概念模型和要素拓展STIRPAT理论模型,揭示交通基础设施对区域碳排放的影响机理。以区域碳排放的空间特征为研究起点,在拓展STIRPAT理论模型的基础上,应用探索性空间数据分析方法(ESDA)分析要素的空间相关关系;基于中国1997-2015年间30个省级区域的面板数据,通过变量的特征分析和数据的预检验,比较不同空间计量模型的有效性,构建解释能力较强的STIRPAT-SDM模型;分析各种驱动要素耦合作用下对区域碳排放的影响,以及各要素的空间作用关系;测度交通基础设施对区域碳排放的影响程度。根据具体要素之间的因果关系,将理论模型STIRPAT的驱动要素进一步扩展为不同的系统模块,每个系统模块包含不同的要素;在明确各要素关系和影响机理的基础上,应用系统动力学(System Dynamic,SD)方法,可视化表达具体要素的因果联系、相互影响和系统反馈回路关系,绘制系统流图;构建交通基础设施对区域碳排放影响的路径仿真模型STIRPAT-SD;并对模型进行直观性、有效性和灵敏度检验,保证仿真模型的解释能力。在以上研究内容的基础上,从两个角度进行情景模拟和减排路径识别,根据交通基础设施对区域碳排放影响程度的测度结果,将这些显著影响区域碳排放水平的要素作为预测要素,构建了非参数性机器学习预测模型STIRPAT-PSOSVM对2015-2030年我国区域碳排放水平进行情景模拟;根据交通基础设施对区域碳排放的影响路径模型,对我国交通碳排放水平进行预测和情景模拟;在相同的情景设定下,对交通基础设施的直接碳排放和交通基础设施影响的区域碳排放进行联合情景模型,识别综合性减排路径和阈值情景,提出对应的政策性建议。本研究从空间计量视角测度交通基础设施对区域碳排放的影响程度,证明了交通基础设施要素是影响区域碳排放的重要驱动要素,提出拓展了交通要素的STIRPAT理论模型,进一步拓展了STIRPAT理论模型的内容;从联合情景模拟视角,集成非参数预测和参数预测方法,通过定性和定量相结合的手段,识别区域碳减排路径和阈值情景,提高了情景模拟的准确度,丰富了低碳情景模拟和路径识别的方法体系;本研究识别的交通基础设施影响下的区域碳减排阈值情景、路径和方案,为区域低碳发展提供政策性参考。总的来看,本文的研究成果有利于深入理解交通基础设施对区域碳排放影响的的内在机理,为交通基础设施相关的区域碳减排研究提供理论依据和实践参考。