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水文变异现象已造成许多地区的水文数据受到“污染”，使得传统水文频率计算举步维艰。同时，水文变异识别方法的异法异解、隐藏效应、自相关性影响、变异信息交叉等问题也困扰着水文变异理论的发展。亟待解决。针对水文变异识别中的序列自相关性影响，提出将去趋势、预置白与ICSS检验法相结合，构建TF-PW—DT—ICSS法，对渭河咸阳水文站的径流数据进行方差变异的多点识别，同时应用水文频率计算方法验证变异点的准确性。结果表明：TFPw—DT—ICSS法通过TFPW处理，可缓解序列自相关性对结果的影响；ICSS算法在方差变