毒害气体泄漏源定位与追踪研究一直是关系社会安全、国计民生等的重要问题。随着科学技术的发展和研究的不断推进,毒害气体烟羽模型难以与实际环境相匹配、路径追踪算法效率不高等问题相继凸显。为此,我们不仅要不断提高移动嗅探机器人的感知精度、改进追踪算法,也要加强对影响毒害气体扩散的自然风场的动力学特性分析。本论文研究并提出了新型时间序列复杂网络建网方法,并应用于风速时间序列的实验分析中,主要内容如下:一.为了适应实际系统分析中时间序列数据量大、建网效率要求高以及可视化分析的需求,本文提出了一种新型时间序列加权有向复杂网络的映射方法。相比于经典的可视图建网方法,该方法在Logistics映射系统及多点规则排布的风速序列空间关联度估计的测试结果表明,本文所提方法改善了传统建网方法中的问题,网络拓扑结构与信号的复杂度或混沌程度存在直接的关联,且其相应的网络统计指标也能很好的区分不同类型的时间序列信号。二.此前关于自然风场时间序列的研究对象只是针对一维或二维合成信号,而自然风场是在三维空间中变化,因此本文综合考察了三维风场时间序列信号的特征。应用了多变量加权有向复杂网络分析对室内外三维风速信号进行了分析,实验结果显示该方法能够有效识别室内外三维风速时间序列,对室内外三维风速信号进行了更深入地解读。三.为了进一步挖掘三维风速时间序列中更深层的信息,本文使用复杂网络社团结构挖掘技术对室内三维风速时间序列进行了实验分析。对相同实验环境下,不同采样时间得到的风速时间序列使用社团结构分析可以得到:各个社团间相互交叉重叠,难以区分,且没有固定的规律。这表明室内三维风速时间序列具有相似的演化特性与波动规律,对室内风场的动力学分析有一定的指导意义。