当地震发生时，分析与该事件相关的具有自发性、即时性、广泛性及内容多样性等特征的社交媒体数据，从中探测时空应急信息，可以帮助人们更深入的了解灾情状况.本文将Twitter看成一种能识别地震事件影响区域的传感器系统，以2015年4月25日发生在尼泊尔的7.8级地震事件为例，对其进行了时空应急信息的探测.本文的研究目的是使用Twitter采集到的与该次事件相关且带有地理坐标的数据，探究如何从中提取出灾害事件的时空应急信息.为实现这一目标，文章首先利用描述性统计法分析了采集的相关的带有地理信息的推文的时序特征；接着从空间分析的角度将数据在地图上进行不同时间层次上的可视化，对数据运用热点分析的方法，了解数据的空间分布情况；然后对数据的时空分布模式进行了探究，从数据的时空分布模式中分析出地震影响的区域范围；并将从Twitter上采集到的数据与美国地质调查局建立的以众包方式收集数据的网站— “Do You Feel It”(DYFI)上的数据进行对比，评估Twitter探测灾害事件时空应急信息能力.实验表明，社交媒体能被当作传感器提供及时的信息来补充数据来源，并且能够从中提取到有用的时空应急信息来提高我们对周遭环境的敏感性和认识及应对灾害事件的能力.