突发事件的频繁发生及因此造成的巨大社会损失,使得民众对其关注度越来越高。尤其是随着互联网的快速发展,网络已成为公众表达意愿、参与社会政治经济生活,进行舆论监督的重要平台,公众借助网络已越来越多地参与到突发公共事件中,并对推动事件的发展变化起到了不容忽视的作用。因此,对于由突发事件所引发的网络舆情的监测已成为应急管理的迫切需求。然而,现有的突发事件网络舆情的监测研究虽取得了一定的研究成果但仍存在很多问题。首先,现有研究多从定性的角度对舆情的演化过程与舆情态势进行描述,并没有给出判断网络舆情各阶段的定量的方法,尤其是关于舆情爆发的可能时间及爆发的地理区域的判断问题,目前仍没有较为有效的解决方法。其次,现有的基于指标体系的监测方法在实际应用中大多由于指标界定的内容较为宽泛,很多指标数据实际中难以获得,因此很多仍处于理论研究阶段,实际应用价值不高。再次,现有的基于数据挖掘、自然语言处理等的舆情监测方法与监测系统,在获取得到舆情数据后,其舆情分析过程仅仅基于简单的数理统计方法,缺乏有效的数学模型对获取到的数据进行更进一步的分析判断。因此,针对现有研究的不足,本文将微博作为突发事件网络舆情的数据来源,通过引入扫描统计量的方法对突发事件网络舆情可能爆发的具体时间及空间地理区域进行判断。首先,对突发事件微博舆情中的监测要素进行了分析,从中抽取具有突发事件信息特征的微博项信息及用户信息,作为判断某一特定时间段内的舆情信息量大小的依据,从而为下一步的监测计算提供基础。其次,通过引入扫描统计量方法,分别从时间和空间维度对各时间扫描窗口及空间扫描窗口中具有突发事件信息特征的微博项及用户项进行实时扫描统计,计算各时间扫描窗口及空间扫描窗口的对数似然比,并据此对微博舆情发生聚集的时间段或空间区域进行定位,确定舆情可能爆发的具体时间及地理区域。最后,以实例验证本文方法的有效性。本文首次将扫描统计量方法应用于微博领域突发事件网络舆情的监测,为舆情监测领域提供了一种新的理论方法,且具有较强的现实意义。建立的时间和空间扫描统计量计算模型,解决了目前突发事件网络舆情的监测研究中无法对舆情爆发时间及地理区域进行有效判断的不足,为应急管理人员进行突发事件网络舆情的及时预警和有效应对提供了技术支持。