
1. 内盘不可前后左右松动,旋转时必须光滑、平顺又稳,绝不可有紧涩之感。
2. 把罗盘置於桌上,看天池内的指针是否平行,不可头高尾低或头低尾高,必须完全平行,绝对不可『剪线』。
3. 旋转内盘时海底针必须稳定指向南方,不可有拖针之现象,而且指针越灵活越好。
4. 旋转内盘刻绘之子、午、卯、酉线(即 0°、180、°90°、270°之刻度线),至完全叠齐外盘之十字尼龙线,如有偏差则需修正偏差之尼龙线,使这两者完全重叠在一起;然后再旋转内盘90°,或180°,使子、卯、午、酉及0°、90°、180°、270°之刻绘线完全重叠在一起,则此罗经才能称为罗经。
5. 二十四山各山间之格线称为空亡线,线上与线外有富贵与空亡之隔,请务必谨慎之!
6. 天池之指针与底部红色子午线之线身宽度,大小必须完全一样,当吾人读罗盘时,天池之针若稍偏斜於底部之红色子午线马上就可发觉偏差,而避免视觉误差,如此归零也才能准确。
7. 目测盘面上的两条十字天心尼龙线,必须成90°垂直交*,且通过正中心点。并转动内盘检查每一个山与山及卦与卦的交界线是否与尼龙线完全重叠。
8. 两条尼龙线,必须绑紧,不可松线,并以24山的交界线为准,看看是否完全对准四条交界线。
9. 罗盘之材质以电木 Bakelite 为佳,中纤板MDF、纸浆 Paper Pulp 或三合板 Three ply board 制成的次之

住屋坐空亡线怎样化解空亡————多买一些书,名人名著,藏于家中,就不会空。
顺便牵涉的一个问题是,关于如何改造风水,还是那句最诚实的话:对风水要有正确的认识。现实中的田园风景也好,家中的字画装表、物件摆放也好,风水的最终作用是心理诱导的完全。良好的心理诱导,决定良好的心理素质完成。良好的心素质,是决定一个人及其后代成功的关健。
本人是学风水,也间或替人做过风水。从14岁开始,即在外闯荡,也知道一定的邪术,也研究过一定的邪法,但本人从来也不信邪术,觉得那些下三烂的东西用处极其有限。几十年来本人只信一样东西——书。本人家里有一些书,是工具书、教科书、科普书、名人名著。本人想信风水书中的如下二种说法:“圣贤之书,神清鬼伏,可避百煞,可压百邪”。“圣贤之书,可旺龙气、改宅运、旺财运。”这是风水书中的原句,本人没有加一个字,没有减一个字,原原本本摘抄在此,供参考。亲身体会也是实实在在的受益,确有改龙运、旺家宅、旺财运、去百邪的功用。
想要避煞解邪,建议买一些书存放家中,必有好处,胜于任何风水布局,胜于任何驱邪、捉鬼、画符、镇宅。如下书最好:1、工具书。2、教科书。3、科技、科普书。4、名人名著。

罗庚就是罗盘,罗庚红线就是指罗盘上的一根线,用来指方位的。
大空亡线可以这么理解:
以正三合派理论而言,不以其他派别的理论为宗,三合派的理论在一般情况下,极少立大空亡线度。有以下几个方面的原因:
第一,立大空亡线度,即是“大空亡”凶线。
第二,立大空亡线度,在天盘上即是阴阳局难分清。如立乙山辛正空亡线度,在天盘即架线在酉与辛之间,旺线度或衰向线度难以分清。
第三,立正空亡线度,在中盘亦在左右两字之间,消砂之法就难以分清。如乙山正空亡线度,中盘架在辰与乙之间,以辰为坐金线度,以乙为坐土线度。金与土难以分清,消砂之法如何进行?
第四,以中盘架线消砂,以天盘架线纳水,消砂纳水是三合派的一大功夫,书云“不会消砂,祸事如麻;不会纳水,百事见鬼。”架线大空亡线度,消砂与纳水皆难以进行。
第五,若真的要分阴阳水局,立大空亡线度,也可分阴阳水局。如地盘立乙山大空亡线度,若是右水倒左,即可分为立癸水阴局,卯为长生,亥为旺,未为墓,以天盘辛戌为衰方立向。若是左水倒右,即是庚金阳局,巳为长生,酉为帝旺,丑为墓,以天盘架线之庚为论。

火坑线一般是大卦上使用,假如你的罗经上有64卦这一层,通常每一卦会再细分6格,代表该卦的六个爻,有红点的分格是珠宝线,没有的是火坑线。一般而言,立向在珠宝线为兴旺富贵,火坑线则衰败贫夭。不过一般用在阴宅上,而阴宅风水还有很多因素要...

罗庚就是罗盘,罗庚红线就是指罗盘上的一根线,用来指方位的。 大空亡线可以这么理解: 以正三合派理论而言,不以其他派别的理论为宗,三合派的理论在一般情况下,极少立大空亡线度。有以下几个方面的原因: 第一,立大空亡线度,即是“大空亡”凶...

要那么层度数有什么用,是假的,现实无法用到那么多层!老老实实,扎扎实实,学通十几层,并能用好,就是真真的大师了。真懂罗经,有一个精准的指南针就足够用,不懂罗经,层数再多,除了炫耀、骗人,无意义? 希望能通过摆放物件布局来达到丁财...
本文相关词条概念解析:
空亡
空亡是一个占卜用语。玄学者、易学者谓为凶辰,做事不利。是六爻预测中的重要概念,八字预测中确定日干旺衰的参考因素之一.。
线度
线度,在直观上说基本上就是大小的意思。线度一般是指物体从各个方向来测量时的最大的长宽度,并且往往只精确到数量级,就涉及到线性解析度。
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