在全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情大规模爆发，中国疫情反复的背景下，本研究探究中国新冠肺炎疫情时空传播规律及疫情影响因素，以提升中国突发公共卫生事件应急能力。文章利用GIS可视化、空间自相关等方法分析新冠肺炎疫情时间过程与空间演变特征，并从经济、人口、社会、医疗等方面，运用Pearson相关性法和随机森林机器学习模型，系统分析疫情发展演变的主要影响因素，旨在为中国应对突发公共卫生事件提供研究基础和决策参考。研究结果表明：1)在时间上累计确诊病例数量呈现先迅速增长到平缓期再迅速增长的趋势，新增确诊数量呈现阶段性驼峰式变化。2)累计确诊病例的空间分布具有一定的空间自相关性。3)2021年中国新冠疫情的发展演变的影响因素中人口数量因素对2021年全国累计确诊病例数量敏感度最高。