La expansión urbana continua (EU) ha sido considerada durante mucho tiempo como un gran desafío para la mitigación del cambio climático. Sin embargo, se sabe mucho menos sobre cómo la EU afecta las emisiones de carbono (EC), especialmente en las aglomeraciones urbanas de la Cuenca del Río Amarillo (AURA), China. En este sentido, este estudio introdujo el análisis de densidad de kernel, el coeficiente de Gini y las cadenas de Markov para revelar los patrones de EU y la intensidad de emisiones de carbono (IEC) en la AURA a nivel de condado, y exploró la heterogeneidad espacial del impacto de la EU en la IEC con el modelo de regresión ponderada geográficamente y temporalmente. Los resultados muestran que tanto la IEC como la EU en la AURA mostraron una tendencia de crecimiento constante durante el período de estudio. La densidad de kernel de la IEC y la EU reveló que la IEC en la AURA estaba debilitándose, mientras que la tasa de EU se desaceleraba continuamente. Los coeficientes de Gini tanto de la IEC como de la EU en la región de la AURA estaban en niveles altos, lo que indica un claro desequilibrio espacial. La matriz de probabilidad de transferencia de Markov para la IEC con un período de cinco años mostró que el crecimiento de la IEC seguirá ocurriendo en los próximos cinco años, mientras que el de la EU fue más evidente. Mientras tanto, los condados con un coeficiente de regresión de la EU sobre la IEC superior a 0 cubrieron la mayoría, y el patrón de distribución se mantuvo bastante estable. Los coeficientes de regresión de diferentes métricas del paisaje urbano sobre la IEC en la AURA variaron considerablemente; excepto por el índice de forma del paisaje, los coeficientes de regresión del índice de agregación, el índice de interspersión y yuxtaposición, y la densidad de parches en general se mantuvieron positivos. Estos hallazgos pueden avanzar en la iluminación de políticas para el desarrollo de alta calidad de la Cuenca del Río Amarillo.