货流是指在特定时间段内，沿着某个运输路线或路段上的货物流动现象。货流包括三个主要要素：流向、流量和流时。其中，流向指货物的运输方向，分为顺向和反向两类，通常以流量较大者为准；流量则代表特定流向下的货物运输量；流时则是货流发生的时段。货流能够反映出国家间的经济联系、城乡差异、地区差异以及企业的经济状态，同时也体现了国家的经济发展水平和运输业的发展程度。

货流分布的研究已广泛应用于多个领域的复杂网络研究，如社会网络、技术网络、生物网络以及运输网络等。随着计算机数据处理和运算能力的提升，复杂网络研究取得了显著进展。1998年，Watts和Strogatz提出了小世界网络模型，揭示了从规则网络到随机网络的变化过程。1999年，Barabási和Albert发现了许多实际复杂网络的连接度分布呈现幂律形式。这些研究成果推动了复杂网络研究进入新阶段。在交通运输网络领域，学者们也开始运用复杂网络理论探索其复杂性。例如，Amaral等人研究了航空网络的拓扑结构，Latora等人对波士顿地铁网络进行了初步研究，Sienkiewicz等人分析了波兰城市公共交通网络的拓扑结构特性。北京交通大学高自友教授团队对城市交通系统的复杂性进行了深入研究，建立了基于复杂网络思想的基本框架。此外，Benguigui等人研究了铁路网络的分形特性，Sen等人对印度铁路车流网络进行了研究，赵伟等人对国铁集团客运网的特性进行了详细探讨。本研究以铁路货运量为切入点，通过复杂网络理论，研究了铁路货运量的分布特性、拓扑映射及网络的统计特性，发现构建的网络具有小世界及无标度的特性，为研究铁路网络货运量的分布特性及其流量复杂性提供了新的研究方法与视角。