复杂网络
复杂网络以图论与统计物理为基础，刻画各类真实系统的关联拓扑，研究其结构特征、动力学演化、传播同步及鲁棒控制规律。
- 4 篇成果
- 2017–2026
- National Science Review / NPJ / PNAS
复杂网络依托图论、统计物理与非线性动力学搭建分析框架，将大气、气候、生态等真实系统抽象为节点与连边构成的网络模型。研究内容涵盖拓扑特征测算，包括度分布、聚类系数、中心性等基础指标，同时借助多层网络、时序网络、渗流理论刻画系统内部耦合关联。该方法擅长挖掘要素间相互作用规律，既可识别关键枢纽节点、划分系统子区域，也能模拟气候事件级联传导、极端气候同步响应等动力学过程。
当前常结合气候观测数据开展实证分析，量化全球变暖、厄尔尼诺、气候临界点等现象的传播路径与作用强度，为理解地球系统非线性突变、区域气候联动风险提供定量分析工具。
