情感是一类存在于空间和时间中的地理知识,但其获取存在难度。新兴的位置社交网络为情感的度量提供了优质数据源,中文微博情感时空特征分析逐渐成为新的研究关注点。本文基于2016年9月19日-25日和10月1日-7日两个星期发布的约345万带有地理位置的微博,综合情感分析和GIS空间分析方法,从空间、空间-时间、空间交互的角度对群体情感的时空特征进行了综合分析,主要研究内容包括:(1)基于词典和语法规则的情感分析方法,对微博情感进行细粒度的打分,结合地理位置和时间,构建微博情感时空特征向量并可视化。结果表明,我国微博整体情感倾向以积极为主,但个体层面上的空间分布具有随机性。(2)以城市为基本单元聚合情感属性,分析城市群体情感分数在空间上的分布特征,基于地理学第一定律探测城市情感的空间相关性。通过城市情感地图和情感等值线图,发现群体情感分值在空间上存在“分片分布”的现象,东部地区情感在空间上的变化较慢而西部地区变化较快。通过全局自相关性分析发现情感在空间上存在聚类特征,邻近城市情感属性有一定的相似性趋势;局部空间自相关性发现日常时期城市情感的局域空间差异比节假日更趋于显著,聚类和异常聚集区的规模和数量更大。(3)通过时间快照分析城市情感时态变化规律,通过时空域下的自相关性分析探测时空热点和冷点趋势及异常值类型。结果表明,用户活跃程度较高的城市大多在假期情感值下降,但幸福感排行榜上的位次变化不大;一周时间里,九月份情感分值以上升为主而国庆期间则下降趋势较多;我国东西部地区存在着较大的幸福感差距,东部地区情感时空热点模式为主,而西部地区冷点模式突出,同时大部分地区的异常值类型会随着时间推移而变化,但西部地区出现了大量单一类型的时空异常。(4)将虚拟社交网络的交互映射到现实地理空间中,构建基于用户空间位置互动的情感交互网络,引入情感交互通量指标分析城市间情感交互的强度,发现社交网络中信息流的交互存在着“富人俱乐部”现象,北京、上海、深圳、广州等一线发达城市在社交网络中占据着情感导向地位。研究结论揭示了空间中群体情感分布的多样性和差异性,为情感地理学的研究提供了方法,对分析我国居民幸福感、辅助社会经济发展规划具有指导意义。