Las emisiones de carbono aumentan el riesgo de cambio climático. Como una de las principales fuentes de emisiones de carbono, el tráfico por carretera enfrenta un desafío significativo en términos de reducción de emisiones de carbono. Se han realizado muchos estudios para examinar los impactos de las ciudades en las emisiones de carbono desde las perspectivas de la urbanización, el tamaño de la población y la economía. Sin embargo, falta una comprensión detallada de la relación entre el tráfico por carretera y las emisiones de carbono urbanas debido a la falta de un conjunto razonable de métricas de tráfico por carretera. Además, ha habido menos estudios que hayan realizado análisis de clúster sobre los factores de impacto, que se complementarán en esta investigación. Establecimos 10 métricas de impacto, incluyendo el sistema de red de carreteras, el sistema de red de carreteras de la ciudad, el sistema de transporte público y el sistema de uso del suelo de calles y transporte, utilizando 117 ciudades a nivel de condado en la provincia de Hebei como área de estudio, que es una de las regiones en China con los conflictos más agudos entre el desarrollo económico y el medio ambiente. Construimos un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (OLS), un modelo de rezago espacial (SLM), un modelo de error espacial (SEM), un modelo de Durbin espacial (SDM) y un modelo de regresión ponderada geográficamente (GWR), y realizamos un análisis de clúster sobre las métricas clave. Los resultados son los siguientes: (1) La diferencia en la distribución espacial de las emisiones de carbono promedio del suelo urbano es obvia, altamente concentrada en las áreas circundantes a Pekín y Tianjin. (2) El modelo GWR tiene un R2 más alto y un AICc más bajo que los modelos globales (OLS, SLM, SEM y SDM) y tiene un mejor desempeño al analizar el mecanismo de impacto. (3) La densidad de la red de carreteras, la longitud de las calles de la ciudad y la densidad de la red de transporte público tienen efectos significativos en las emisiones de carbono promedio del suelo urbano, mientras que los sistemas de uso del suelo de calles y transporte no tienen un efecto significativo, lo que indica que se deben priorizar la red de carreteras y los sistemas de transporte público. (4) Los resultados del modelo GWR muestran que el impacto de las cuatro métricas sobre las emisiones de carbono promedio del suelo urbano exhibe una clara heterogeneidad espacial con un patrón de distribución espacial segmentado significativo. La densidad de la red de carreteras tiene un impacto relativamente grande en la región norte. El noroeste se ve más afectado por la densidad de la red de transporte público. El suroeste es el más impactado por la longitud de las calles de la ciudad. (5) El área de estudio se divide en cuatro áreas características distintas: el área de impacto dominante de la red de carreteras, el área de impacto dominante del transporte público, el área de impacto dominante de la red de carreteras de la ciudad y el área de impacto conjunto de múltiples factores. Se proponen diferentes estrategias de optimización del tráfico para diferentes áreas.