流网络也是一种复杂网络，因此也可能具备复杂网络的一些典型特征。另外，也可以从加权网络的角度来研究流动网络，那么它会展现出来一些有意思的模式。例如节点度和强度（总流量）的正相关性，强度的幂律分布特征等。但是，很多特征对于流动网络来说并不适用。例如，食物网能量流就没有明显的度与节点强度的正相关性。有趣的是，流动网络具有一些该种网络特有的普适特征。例如“引力定律”、“耗散律”以及“异速标度律”。下面分别对这三个特征进一步进行介绍。
（1）引力定律
其中fij为两个物体i和j之间的万有引力，mi和mj分别表示两个物体的质量，rij表示两个物体之间的距离。有意思的是，在复杂系统中，这个公式也普遍成立。例如，在城市系统中，任意两个城市之间的交通流、物资流遵循类似的万有引力公式：
这里的fij为两个城市之间的流量（交通流、通讯流等等）。Pi和Pj分别表示各个城市的人口，rij表示两个城市之间的距离。k是一个类似万有引力常数一样的常数。α和β是两个需要拟合的指数。与牛顿的万有引力不同，两城市之间的流量可能不与城市人口乘积刚好呈正比。同样的道理，对于距离也不一定呈二次方反比，而有可能是任意的指数α和β（可能依不同国家的城市系统而不同）。
人们也曾尝试用万有引力来拟合任意两个国家之间的贸易流动，但是发现，标准的万有引力形式可能并不能很好地拟合，而如果对该公式进行扩展则有可能拟合得很好。在通常的流网络中，节点之间是不存在空间距离的，但是，类似的万有引力公式仍然成立。所谓流网络的万有引力定律是指任意边上的流量与该连边两个顶点上的流量的乘积具有幂律关系。假设一条i，j连边上的流量是fij，i上的流量是Ti，j上的流量是Tj，那么万有引力定律可以写为：
，有时，为了能够更好地拟合真实数据，我们通常采用双参数拟合，也就是写成：
，其中，有两个幂律指数αβ分别拟合ij连边的起始点i的流量和终点j的流量对ij连边流量的预测贡献。采用不同的指数α和β表明流动中起点和终点的非对称性。
（2）耗散律
在很多流网络中，有一种流动异常重要，这就是耗散流Di。该流动在不同的流网络中代表了不同的意义。在经济系统的货币流中，耗散代表了每个部门的直接生产附加值（包括工资、净生产等）；在生态食物网中，耗散流代表了每个生物物种由于呼吸作用流失到环境中的热量；在点击流网络中，耗散流代表了从第i个网页下网的流量，即流失的注意力流。
所谓流网络中的耗散律是指每个节点的总流量
与该节点的耗散流
之间存在着幂律关系：
，其中
是耗散律指数，也简称耗散指数。该数值的大小对于整个流网络来说具有极其重要的地位和作用。该数值不仅仅反映了耗散流本身的情况，也决定着整个网络的鲁棒性、输运效率以及生长。
（3）异速标度律（Allometric Scaling Law）
①树的异速标度律
很多流网络都可以看作一种输运结构。而早期的研究表明，河流网络、血管网络、城市交通网络等等这些可以近似地看作分叉树。对于这种分叉树，人们发现了一个显著的特征：普遍存在着异速标度律现象。所谓的异速标度律是指每个节点所对应子树的节点数和节点数在该子树上的积分满足异速标度律方程：(www.xing528.com)
其中，Ai表示以i为根的子树所包含的节点数，Ci表示的是以i为根的子树上所有节点的Ai总和，也就是：
其中Treei表示以i为根的子树。幂指数η是异速标度律指数，它的大小反映了整个树的形状，对于树来说，η介于1和2之间。如果指数η越大，则表示树状结构越具有层次性，η越小则越扁平。
②流网络的异速标度律
一般的流网络中包含了大量的回路结构，远比树要复杂。然而，经过重新定义Ai和Ci这两个量，仍然可以计算一般流网络的异速标度律。将Ai定义为流经过i节点的总流量Ti，而将Ci定义为节点i对于整个网络的影响力大小。对于流网络来说，所谓的异速标度律是指如下幂律关系：
其中幂律指数η反映的是整个流网络之中心化程度，即是否大节点（吞吐量大的节点）对整个网络的影响力（Impact）更大。与树的情形不同，这里的幂指数η并不仅限于1和2之间，而有可能在整个实数轴上取值。
（4）异速生长律（Allometric Growth Law）
顾名思义，异速生长律反映的是整个流网络在生长过程中所体现出来的异速律。通常，对于流网络来说，关心两个量在整个流网络生长过程中所体现出来的关系，即总入流IS和系统总流量TST。总入流反映的是整个流网络系统新陈代谢的能力，而TST则反映的是系统的存储流的能力。当然，这里有一个前提假设，整个流网络中，每个节点并不具有存储流量的能力，所有的流量都在连边中体现。
对于一个成长的流网络来说，在任意时刻测量这两个量IS（t）和TST（t），则，得到如下实证方程：
其中θ表示异速生长指数。θ越大则表示整个流网络存储效率越高。这是因为，当网络的总入流扩大2倍后，它的总存储TST扩大了2θ倍，所以θ越大，TST扩大的倍数也就越大。
在很多实际的流网络中，由于IS和TST的意义明显，所以指数θ也就具有了非常重要的现实意义。例如，对于点击流网络来说，IS表示的是每单位时间内访问某网站的独立用户数量，而TST则表示该时间段内，这些用户对整个网站的点击量，因此θ就反映了网站的粘性，也即新增1%的用户能够增加多少访问量的百分比。对于经济系统中的投入产出网来说，IS反映的是经济需求总量，TST反映的是整个经济系统各个部门的总产量，则θ就代表经济系统需求对于生产的拉动程度，θ越大，整个需求拉动越敏感。
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