《Environmental Impact Assessment Review》：Assessing urban carbon emissions from a water-energy-food nexus perspective: An intensity-structure-pressure framework for differentiated management in Chinese cities
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•将水-能-食物链纳入卡雅恒等式，用于城市碳排放分解。•按资源强度-结构-压力对城市进行聚类，而非依据地理邻近性。•揭示不同排放分位点之间的异质性因素关联。•高排放集群呈现效率-规模困境；低碳集群已实现脱钩。引言水、能和食物是维系社会经济系统运转的基本资源（D'Odorico
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将水-能-食物链纳入卡雅恒等式，用于城市碳排放分解。
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按资源强度-结构-压力对城市进行聚类，而非依据地理邻近性。
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揭示不同排放分位点之间的异质性因素关联。
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高排放集群呈现效率-规模困境；低碳集群已实现脱钩。
引言
水、能和食物是维系社会经济系统运转的基本资源（D'Odorico等，2018；Li等，2024a），但它们同时也是温室气体排放的重要来源。能源生产和农业活动是碳排放的直接主要因素（Cai等，2025；Qin等，2024；Guan等，2021；Song等，2025）。与此同时，水资源的开发利用与配置深度嵌入能源和食物系统之中，对碳排放产生复杂的间接影响（Li等，2026a；Feng等，2024；Shan等，2026）。因此，应对碳排放挑战需要从水、能和食物资源的视角进行综合分析，以揭示其相互关联塑造排放格局的结构性关联（Li等，2026b）。
近年来，多个国家相继发布长期低碳发展战略以落实《巴黎协定》目标，但如何实现这些目标的具体路径仍面临巨大挑战（联合国环境规划署，2024）。对于中国而言，2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和的目标尤为紧迫且复杂（Duan等，2021；Tang等，2026）。由于国土辽阔，中国各城市在资源禀赋、发展阶段和产业结构方面差异显著，导致水-能-食物（WEF）资源的运行模式及碳排放特征存在明显差异（Li等，2026a；Qiao等，2024；Li等，2024b）。动态而言，城市空间扩张路径的分化以及能源可负担性的持续性城乡差距进一步加剧了这些基线差异（Feng等，2025a；Feng等，2025b）。在此背景下，系统识别城市不同的资源-排放特征并分析其系统多维结构性差异对排放的影响，是制定差异化且具有可操作性的碳管理策略的重要科学基础。
现有研究主要关注规模效应对城市碳排放的影响，为城市层面排放的基本驱动因素提供了基础性见解（Pu和Xia，2025；Yang等，2025a）。然而，这类方法难以解释经济规模相近的城市之间观察到的排放差异。这些差异源于结构性因素，如经济构成、技术效率和资源利用模式，仅依靠规模变量无法充分捕捉（Jung等，2024；Pan等，2024）。因此，学术关注应转向对结构因素作用的分析。卡雅恒等式通过构建碳排放强度、能源强度等比率指标，为揭示这些结构性因素提供了方法论基础，从而有效隔离规模效应（Cansino等，2015；Chen等，2018；De la Pe?a等，2022）。然而，经典框架的分解因素有限。越来越多的文献将卡雅恒等式从原始宏观经济背景扩展到行业特定的排放因素诊断——涵盖建筑能耗动态（Huo等，2021a）、农业畜牧系统（Dai等，2021）和能源密集型工业部门（Lin和Tan，2017）。这些行业应用共同证明了卡雅框架在行业层面揭示结构性排放因素方面的通用性，为进一步扩展提供了坚实的方法论基础。但它缺乏对水、能、食物等关键资源系统效率指标的系统整合，也很少利用此类多维结构指标对城市进行分类和比较分析。中国"以水定城"政策对城市发展施加了刚性水资源约束。鉴于供水和灌溉属于能源密集型活动，这种水-能耦合意味着水资源可用性塑造了城市的能源消费格局及其排放轨迹。因此，将产水量（WY）作为指标整合进来，对于捕捉碳排放的地球物理上限至关重要——这是传统卡雅分解所忽视的方面。
此外，现有研究在分析尺度上存在局限性。在较宽泛的区域或国家尺度进行的分析，虽然能够揭示总体趋势和平均贡献，但往往掩盖了城市间深刻的结构性异质性（Liu等，2022；Zhang等，2019；Deng等，2017；Khourchid等，2024）。相反，单城市尺度的研究难以提取跨区域类型化模式（Shen等，2018；Huo等，2021b）。这导致宏观与微观尺度之间的脱节，凸显了缺乏多尺度、嵌套式分析框架的问题——该框架应能同时识别区域共性、划定城市间类型化差异，并剖析相似城市群体内部运行的结构性关联（Yuan等，2024；Feng等，2026）。
为应对上述挑战并填补现有研究的空白，本研究开发了一个多尺度分析框架，将卡雅恒等式扩展以纳入水-能-食物（WEF）关联网络的核心要素。利用中国城市层面面板数据（2000–2020），并整合对数平均迪氏指数（LMDI）分解、围绕质心聚类（PAM）和面板分位数回归等方法，从强度-结构-压力视角系统剖析城市碳排放的结构性关联，并揭示分解因素在不同排放分位点的异质性贡献。本研究聚焦于以下三个关键问题：碳排放的历史因素在各宏观区域如何演变？基于资源效率特征可以识别哪些结构性同质城市类型？在相似城市类型内部，不同排放水平下分解因素的占比如何变化？
本研究的创新和贡献体现在三个方面：(1) 提出了一个扩展的卡雅恒等式，系统整合了能-经济-农业-土地-水链，纳入了水资源禀赋在跨城市比较中的规模作用——这是经典框架所忽视的一个维度；(2) 以PAM强度-结构-压力城市聚类取代传统地理分区，证明结构类型学比空间连续性更能有效解释排放异质性；(3) 应用面板分位数回归揭示非线性阈值贡献和阶段依赖的结构性关联，表明同一因素在低排放和高排放城市间产生不对称的边际影响，从而实现转型阶段的精准识别和定制化政策干预。
章节摘要
数据来源
在本研究中，数据主要用于构建修正的卡雅恒等式框架和测算产水量（WY）指标。对于碳排放估算，我们使用了全球大气研究排放数据库（EDGAR），具体为EDGAR v8.0_GHG版本，该数据集提供空间分辨率为0.1°×0.1°的全球温室气体排放数据。2000年至2020年中国城市层面CO?排放数据通过将网格数据与官方中国行政区划进行叠加提取
分解因素的时空演化
图2展示了七个关键因素（、、、、、和）的时空分布模式及变化速率。总体而言，在2000–2010年间显著下降（约15%），随后在2010–2020年期间北方地区出现轻微反弹。呈现全国范围持续下降态势，降幅超过60%。GP总体呈上升趋势，特别是在2000–2010年间，而2010–2020年间其增长放缓。相比之下，PF呈现
全球视角下的多尺度碳排放核算
本研究构建的多尺度水-能-食物关联框架——超越地理邻近性，基于水、能和食物子系统结构进行聚类——在国际碳管理研究中获得了日益增长的共鸣。城市碳政策的有效性更多取决于资源系统的底层结构配置，而非行政边界（Romero-Lankao等，2018；Li等，2025c）。这一观察与我们的核心论点一致
结论
通过扩展卡雅恒等式，本研究开发了一个整合水、能和食物关键维度的多尺度结构分解框架。利用2000–2020年中国城市层面面板数据，并应用LMDI分解、PAM聚类和面板分位数回归方法，系统剖析了碳排放的结构性关联。主要结论如下：(1) 历史分解将排放增长的最大抑制份额归因于
利益冲突声明
作者声明不存在已知的竞争性经济利益或个人关系可能影响本文所报告的工作。
致谢
本研究受国家自然科学基金（52279020，U22A20613）资助。
赵宇航|赵学华
