李梦;杜清运;黄丽娜;任福;王玉晶;

• 1:武汉大学资源与环境科学学院
• 2:武汉大学地理信息系统教育部重点实验室

摘要(Abstract)：

将能值理论引入化石能源贸易数据中进行网络建模,并与复杂网络分析方法相结合分析贸易网络结构特征,最后进行模体发现以识别网络中关键节点。研究表明:"一带一路"贸易网络中网络节点间的贸易联系较弱;从时间维度上看,整个贸易格局具有"小世界"特点,整体比较稳定;泰国、缅甸、中国、俄罗斯和卡塔尔属于整个贸易网络中重要性较高的国家节点,其中中国、泰国是重要的输入国家节点之一,缅甸则是能源传输与共享的枢纽,俄罗斯更倾向于扮演能源贸易中的中转国家节点,相比之下,卡塔尔的贸易模式则更为均衡;俄罗斯和印度尼西亚为贸易网络中3种能源重要输出国家节点;同样泰国和新加坡均是能源贸易网络中各能源重要输入国家节点。

关键词(KeyWords)： 化石能源;能值定理;复杂网络;模体;“一带一路”

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金项目(41571438);; 国家重点研发计划项目(2016YFC0803106)资助

作者(Author): 李梦;杜清运;黄丽娜;任福;王玉晶;

Email:

参考文献(References)：

• [1] Cuixia Gao,Mei Sun,Bo Shen. Features and Evolution of International Fossil Energy Trade Relationships:A Weighted Multilayer Network Analysis[J]. Applied Energy, 2015,156.
• [2] Mazighi A E H. An Examination of the International Natural Gas Trade[J]. Opec Review:Energy Economics and Related Issues, 2010,27(4):313-329.
• [3]孙晓蕾,杨玉英,吴登生.全球原油贸易网络拓扑结构与演化特征识别[J].世界经济研究, 2012(9):11-17.
• [4]张宏,王礼茂,宋涛,等.面向全空间的管道天然气贸易关联关系挖掘[J].地球信息科学学报, 2017,19(9):1253-1260.
• [5]公丕萍,宋周莺,刘卫东.中国与“一带一路”沿线国家贸易的商品格局[J].地理科学进展, 2015,34(5):571-580.
• [6]杨文龙,杜德斌,马亚华,等.“一带一路”沿线国家贸易网络空间结构与邻近性[J].地理研究, 2018,37(11):2 218-2 235.
• [7] Abdul R, Xiaoxing L, Waqas A, et al. Energy and Ecological Sustainability:Challenges and Panoramas in Belt and Road Initiative Countries[J].Sustainability, 2018,10(8):2743.
• [8]刘涛,陈忠,陈晓荣.复杂网络理论及其应用研究概述[J].系统工程, 2005,23(6):1-7.
• [9] Shen-Orr, Shai S, et al. Network Motifs in the Transcriptional Regulation Network of Escherichia Coli[J]. Nature Genetics, 2002,31(1):64-68.
• [10] Alon, Uri. Network Motifs:Theory and Experimental Approaches[J]. Nature Reviews Genetics, 2007,8(6):450-461.
• [11]刘亮,许维胜,韩传峰.国家关键交通网络的基元结构与系统特征[J].同济大学学报:自然科学版, 2013,41(1):53-59.
• [12] Squartini T, Garlaschelli D. Triadic Motifs and Dyadic Self-organization in the World Trade Network.[C]//International Workshop on Self-Organizing Systems. Springer, Berlin, Heidelberg, 2012.
• [13] Tran N T L, Mohan S, Xu Z, et al. Current Innovations and Future Challenges of Network Motif Detection[J].Briefings in Bioinformatics, 2015,16(3):497-525.
• [14] Hao X, An H, Qi H, et al. Evolution of the Exergy Flow Network Embodied in the Global Fossil Energy Trade:Based on Complex Network[J]. Applied Energy, 2016,162:1 515-1 522.
• [15]钟维琼.基于复杂网络和能值理论的化石能源国际贸易格局研究[D].北京:中国地质大学, 2016.
• [16]杨梓舒.基于模体的社会网络特征分析[J].计算机与现代化,2017(8):36-41.
• [17]宋周莺,车姝韵,杨宇.“一带一路”贸易网络与全球贸易网络的拓扑关系[J].地理科学进展, 2017,36(11):1 340-1 348.
• [18] Fagiolo G, Reyes J, Schiavo S. The Evolution of the World Trade Web:A Weighted-Network Analysis[J].Journal of Evolutionary Economics, 2010,20(4):479-514.
• [19] Gulbahce, Natali, Lehmann S. The Art of Community Detection[J]. Bioessays, 2010,30(10):934-938.
• [20] Schreiber F, Schwobbermeyer H. MAVisto:A Tool for the Exploration of Network Motifs[J]. Bioinformatics,2005,21(17):3 572-3 574.
• [21]马远,徐俐俐.“一带一路”沿线国家天然气贸易网络结构及影响因素[J].世界经济研究, 2017(3):109-122,136.
• [22]徐建国,李孟军,姜江,等.数据驱动的技术创新网络模体分析[J].系统工程与电子技术, 2017,39(5):1 072-1 077.