Internet宏观拓扑的演化是复杂网络理论研究的重要组成部分,受到了学者们的广泛关注,并在该领域取得了长足的发展。掌握宏观拓扑的演化规律,有助于理解其形成规律,建立更加符合真实网络拓扑的模型。伴随着IPv4地址的枯竭,IPv6即将迎来蓬勃发展的时期。针对IPv6IP级拓扑演化规律及建模的研究刚刚起步,研究成果对未来IPv6网络的部署具有实质性意义。为建立可以模拟真实网络的动态拓扑模型,需全面了解拓扑演化规律。IP级网络拓扑在绝大多数时间中,其演化的趋势较为平缓,因此,目前的研究均只考虑拓扑在时间序列上的平缓演化趋势,对发生在真实网络拓扑中的跳跃性变化并未加以探讨。本文引入离群点检测方法,重新定义了拓扑演化中的跳跃性变化,将其定义为突变现象。本文根据CAIDA(The Cooperative Association for Internet Data Analysis)提供的2011年权威IPv6IP级网络数据,在时间跨度上广泛统计了拓扑演化数据,提取出平缓和突变两种演化趋势。针对发生突变的特征量,从拓扑的细粒度角度分析突变产生的内在原因。本文经过计算分析,针对2011年9月与10月发生的最短路径突变现象,得出是由长边与节点数引起的这一结论。并且,研究发现,Internet拓扑的突变现象与影响广泛的社会事件关系密切,得出社会事件爆发阶段互联网IP级拓扑更易发生突变的推断,并根据2011年埃及革命和日本地震期间的IPv6IP级拓扑数据给予了证明。在研究突变演化的基础上,为模拟网络动态演化,本文基于幂律分布建立了IP级拓扑演化模型—PLM(Power Law Model).经过对比其它模型生成的静态网络,验证了PLM模型的静态有效性,PLM模型生成的网络拓扑更加接近真实IPv6IP级拓扑。对于PLM的动态有效性,本文首先根据真实IPv6IP级拓扑数据演化过程,在PLM模型中加入节点消亡和新增因素,模拟真实网络的平缓演化趋势。针对本文对突变现象的分析与研究,在某个时间点触发突变因素,模拟IPv6IP级拓扑的突变现象。模拟结果证明,PLM模型可以很好的模拟真实IPv6网络拓扑中的常态演化与部分突变演化。