除了工业生产、交通、当地天气和化石燃料的使用，城市形态是影响人类活动中与能源相关的CO₂排放的次要因素。城市形态影响人类活动的主要形式是交通和住宅能耗/使用排放。在对城市破碎化程度与CO₂排放量之间的关系进行了广泛的研究之后，学者们发现，土地利用区域的破碎化与更高的CO₂排放相关。然而，排放的空间分布的不确定性(也称为“downscaling”或 “representation”不确定性)、城市破碎化景观的描绘以及忽略空间异质性的分析方法可能会使研究结果产生偏差。左舒翟等人2019年在Journal of Cleaner Production上发表研究成果，通过Pearson相关分析、地理加权回归(GWR)和地理探测器方法组成的分析框架，利用多源数据构建CO₂排放图，跨分辨率比较城市形态破碎化与城市系统CO₂排放之间的关系。该分析框架可应用于城市群、特大城市和小城镇的CO₂排放研究。 

　　地理加权回归分析发现500m分辨率导致(1)破碎化指数与CO₂排放之间的相关系数由正变为负，(2)且负系数绝对值较大。而从地理探测器的结果来看，在破碎化指数之间，单因子的影响力和相互作用在30m分辨率图上表现为减弱作用，在500m分辨率图上表现为增强和减弱作用。此外，在不同分辨率的低破碎化区域观察到共同趋势结果。也就是说，在低碎片化的混合功能区和工业区，区域越碎片化，CO₂排放越少。然而，在低碎片化的住宅、行政和公共服务领域，区域越碎片化，CO₂排放越高。因此，政府应在城市系统低破碎化区域分散不同类型土地的混合功能区和工业地块，建设相邻的住宅和公共服务用地。研究结果可为其他中小城镇提供参考。 

　　尺度问题一直是景观生态学研究的热点，应用景观指数开展城市环境问题的驱动力研究较多，研究多在区域或更大尺度开展。但该研究从多粒度角度更细致地探讨城市形态破碎化与CO₂排放之间的关系，就小城镇分析结果总结出可在城市内部管理使用的研究结论。同时，在讨论部分展开讨论尺度效应的影响和如何选择合适的尺度的问题，并且，就自己的研究结论是否适用于中型和大型城市作出了严谨的讨论。 

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