突现作为复杂系统功能构成的一种方式，是复杂系统的重要特征之一。目前已有部分学者通过各种方法研究突现行为产生的机制，然而对突现特征研究至今依然未成体系，也没有系统的研究方法。通过建立适当的计算模型并对模型中突现行为进行研究，可以便捷地观察或计算突现系统演变过程中的典型特征，从而进一步探索突现产生的原因和条件。Swarm是基于自然界动物群集行为建立的一个仿生模型，具有规则简单、行为丰富的特征，为复杂系统突现行为的研究提供了一种简单的模式。本论文根据系统动力学建模方法，给出了Swarm模型的系统化定义，并在此基础上对Swarm突现产生过程中的动力学特征及混沌特征进行了分析。第一，在动力学特征方面，使用数学推理方法证明了在一定初始条件下，当Swarm发生突现行为时各动力学参量的均方差均收敛到一定取值范围，该结论也得到了仿真实验支持，即在特定条件下通过设定初始状态及模型参数可以有效约束Swarm模型的整体行为。其后，根据Swarm的动力学特征，总结了一套突现行为的动力学判定方法，实验表明此方法可以有效地判定Swarm系统突现是否发生及其发生的临界点。第二，在混沌特征方面，使用混沌理论方法，通过分析Swarm系统演化过程中各时间段的关联维数和测度熵，发现Swarm系统突现发生的过程中，系统基本处于弱混沌状态，且随着突现的发生系统的有序度增加。然后，根据突现系统的特点，将前期工作及本文中所研究的突现特征评价指标分成复杂网络特征评价指标、信息学特征评价指标和动力学特征评价指标三类，并对每一个指标的有效性进行了对比和验证，发现不同的指标在不同的突现类型中评价效果有差异。最后，建立了Swarm行为展示及分析系统，包括行为演示和数据分析等模块。经测试，该系统不仅能展示Swarm的各种行为，而且为其他突现系统的数据分析提供了简单适用的平台。