在全国碳减排目标框架下，从县域尺度开展能源消费碳排放时空演变及其影响因素的研究，对指导城市群实现碳达峰及碳中和目标具有重要意义。探索性空间数据分析可以揭示区域内碳排放的空间差异性，而地理探测器不仅可以识别影响因素对碳排放单独的影响力，还可以识别影响因素交互效应对碳排放空间分异的影响力。因此，文章通过校正融合长时间序列DMSP/OLS与NPP/VIIRS夜间灯光影像，空间化模拟了1995—2019年兰西城市群能源消费碳排放量，并从县域尺度视角出发，利用探索性空间数据分析以及地理探测器等，对碳排放时空分布特征、空间关联特征及影响因素等展开研究。结果表明：（1）碳排放总量从1995年的36.23×10~6 t上升到2019年的116.61×10~6 t，增长速度呈先上升后下降的态势，年均增速为4.79%，县域碳排放（10~4t）区间由1995年的[13.4, 425.4]增长为2019年的[103.2, 1 051.4];（2）高碳县区主要集中在兰州市和西宁市主城区以及周围人口密集、经济较发达的县区，空间差异性在不断缩小，空间正自相关性呈现出逐步扩大的趋势，局部自相关比较稳定，以高—高聚集和低—低聚集为主导；（3）碳排放空间分异受多种因素综合作用，经济发展水平对碳排放空间分异的影响力始终最强。