основана на статистическом анализе полученного ряда вероятных значений прогнозируемой величины. В методиках прогнозирования характеристик речного стока, которые основаны на различных физико-математических или кон- цептуальных моделях его формирования, могут быть выделены вектор предикторов Х и вектор 7 , который содержит характери- стики хода метеорологических элементов в период заблаговремен- ности прогноза и неизвестен к дате его составления [7, 8, 9, 11, 14, 16, 20, 26, 27, 38]. Модель определяет характеристику речного стока У в виде У(Х,7) для любого значения вектора 7 . При ис- пользовании многолетних метеорологических наблюдений за л лет можно получить ряд 2|,..., ^„ фактических значений этого вектора. При использовании стохастического генератора погоды методом Моне-Карло можно смоделировать искусственный ан- самбль сценариев хода метеорологических элементов в период заблаговременности прогноза 7|,..., 5„ любой продолжительно- сти. В частности, описанная выше процедура может быть выпол- нена с помощью генераторов погоды, входящих в физико- математическую модель ИВП РАН или в интегрированный ин- формационно-моделирующий комплекс ЕСОМАС [17, 47]. Под- ставляя искусственные сценарии хода метеорологических элемен- тов в используемую методикой модель формирования речного стока, можно получить ансамбль возможных значений прогнози- руемой величины у (Х,7,)),..-, у (Х,7у). Прогноз характеристики речного стока и ее условное распределение вероятностей при из- вестных к дате составления прогноза предикторах могут опреде- ляться на основе статистического анализа полученного ансамбля ее возможных значений. Описанный выше подход к получению вероятностных прогно- зов характеристик речного стока является обоснованным при усло- вии, что неопределенность хода метеорологических элементов в период заблаговременности прогноза является главной причиной погрешности прогноза. Этот подход будет эффективен, если для получения ансамбля возможных значений прогнозируемой харак- теристики речного стока — используется существенно больший 144