管理科学与工程学院陈俊华教授与福州大学经管学院胡军博士、法国古斯塔夫·埃菲尔大学（Université Gustave Eiffel）储诚斌教授、西班牙胡安卡洛斯国王大学（Universidad Rey Juan Carlos）Regino Criado教授合作撰写的论文“Visibility graph and graph convolution networks-based segmentation of carbon emission in China”在我校AA期刊《Annals of Operations Research》2025年第8期录用发表，这是陈俊华教授团队在复杂系统研究领域取得的阶段性成果。

论文链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-023-05623-9#citeas

碳排放推动气候变化，在经济快速发展的背景下，近年来全球碳排放不断增加，碳排放的相关数据量也急剧膨胀，如何科学地分析这些海量数据非常重要。为了能找到碳排放的主要特征，论文提出一种创新的时间序列分割方法，该方法采用复杂网络中的社区发现、图卷积网络（GCN）和可视化图（VG）技术。通过在碳排放数据集上的实验结果表明，本文分析方法的检测性能显著优于现有的基于图连接性的检测方法。此外，论文还发现，将GCN分割结果结合起来可以突出碳排放区域的经济地理属性，如资源禀赋、产业结构和市场需求，从而补充了复杂网络方法在能源领域的实际应用。

期刊介绍：

Annals of Operations Research（ANOR）是运筹学与管理学领域的重要国际期刊，JCR一区，ABS 3星期刊，FMS期刊，中财大AA期刊。

撰稿：陈俊华、王懋泽

审稿：刘志东