大宗物资海运网络连接全球能源、矿产与粮食供应，是国际贸易体系和国家资源安全的重要基础。针对既有研究物资类型单一、指标维度不足、动态评估较弱等问题，本文基于 2014—2023 年全球海运大数据，面向煤炭、原油、铁矿石、LNG、LPG 和粮食 6 类大宗物资，构建覆盖功能、结构、演化和环境等维度的海运网络安全评价模型，揭示不同物资网络的长期演化、季节性波动与事件性扰动规律。
煤炭、原油、铁矿石、LNG、LPG 和粮食的海运网络在贸易方向、供需格局、季节波动和地缘敏感性上差异显著。仅用单一拓扑指标衡量安全性，难以刻画网络承载能力、结构稳定性、动态适应性和外部环境冲击。
能源、矿产和粮食在来源集中度、消费区域、运输距离和替代能力上差异明显，需要分物资评价。
度中心性、连通性或贸易量只能反映局部侧面，无法系统评价功能、结构、演化和环境维度。
台风、地缘冲突、能源危机、港口拥堵和航道受阻会引发网络安全水平短期波动。
研究以国家为节点，以国家间海运联系为边，以贸易量或航次为权重，构建全球大宗物资海运网络，并通过多层级指标体系与动态综合评价模型计算安全水平。
利用 2014—2023 年全球海运贸易信息，提取装货国、卸货国、月度航次和月度贸易量，将每类物资构建为加权复杂网络。
围绕网络运行功能、拓扑结构韧性、时间演化稳定性和外部环境风险构建指标体系，用于全面刻画海运网络安全。
通过组合权重方法平衡主客观指标贡献，并采用反距离中心聚合构建动态安全评价模型，形成不同物资、不同时间尺度下的安全指数。
按物资构建网络可揭示不同大宗物资供应链的结构差异和安全短板。
安全评价从静态拓扑分析扩展为多指标、长时序、分物资的动态综合诊断。
研究关注 2014—2023 年长时序变化，既可识别全球贸易格局的长期重构，也可捕捉季节性波动和重大事件引发的短期冲击。
本文通过全球海运大数据与复杂网络分析相结合，为大宗物资海运网络安全评价提供了系统框架。其核心启示是：海运安全是由贸易功能、网络结构、演化稳定性和外部环境共同决定的动态状态。
不同大宗物资的供需格局、运输路径和风险敏感性不同，必须建立分类评价框架。
功能、结构、演化和环境的综合评价有助于避免单一指标造成的安全误判。
长时序海运大数据可揭示季节波动、事件冲击和全球贸易重构对网络安全的影响。