随着互联网的迅猛发展，网络已经成为人们每天获取信息、表达观点、相互交流不可缺少的工具。互联网的普及使得大众积极参与到特定事件的讨论，因此特定事件在网络中的传播十分迅速。特定现象相关的网络信息流在网络化地理空间的传播将导致怎样的群体时空分布格局？对这一问题的研究将有助于揭示网络化地理空间下群体现象空间格局的塑造和演变。　　论文从空间相关性、地理学第一定律、空间邻近度、时空邻近度和地理元胞自动机的分析入手，针对网络信息流的特性，给出了网络化地理空间中时空邻近度的定义;提出了网络化地理空间下群体现象空间格局塑造的数学表达式。　　利用计算机网络技术、计算机软件技术、GIS技术，基于虚拟网络化地理空间仿真模型，结合地理元胞之间观点形成与观点交互的特性，构建了网络化地理空间元胞自动机研究模型;基于Java Repast Simphony框架设计和实现了网络化地理空间元胞自动机实验平台;在实验平台基础之上进行了16组分组实验，利用Python Scikit-Learn机器学习模块和Matplotlib制图模块分别对16组分组实验进行了统计分析以及可视化分析。最终通过实验数据确立了网络化地理空间下群体现象空间格局塑造的具体数学表达式。　　通过研究及实验，论文得出以下结论:　　(1)网络化地理空间中地理元胞群体存在5种分布特性，分别是正态分布、一元分布、二元分布、三元分布和多元分布。每一种分布都是现实社会现象的一种反应。　　(2)网络化地理空间中地理元胞群体在空间上呈现出聚集的时空分布格局。地理元胞自动机的演化结果表明，地理元胞群体和现实生活群体中呈现的聚集现象高度吻合。　　(3)通过16组实验数据确立的群体现象空间格局塑造数学公式能够定量地表征特定现象相关的网络信息流与群体现象空间格局的因果数学关系。　　论文通过以上工作，旨在从实验角度揭示网络化地理空间中群体时空分布特性、群体时空分布格局以及时空邻近度对空间格局的塑造作用，为网络化地理空间下群体现象空间格局的塑造和演变研究提供理论依据和方法支持。