Вахш
80
60
40
ЗЙ 
СНЙ 
нн
0 
| 
" ' ' | 
П 
| | | | Е | 
|
ХН гон х 1НЕ мо Н оХН ОН ХНЕОМ
2016 2017 2017 2018 2018 2019 2019 2020 2020 2021 2021 2022
Варзоб
150
100 
|
- 
лн НИныЙ
°
ХИ 
1 
Н ХНЕ 
И НЕИ ХЕ ННЕ И И
20162017 20172018 2018 2019 2019 202020202021 20212022
Пяндж
50
40
30
ы 
| 
| 
|| 
100' 
! ||| 
-||
ХНГ 
И ХИ ЕИ ХНЕИ ХИ 1 
И
201620172017201820182019201920
Среднее по басс
80
4>
0
. ||| 
||| Ш
о! 
1, 
! 
ХНГ ИХИ ЕННЕ 
ЕО
ю
20162017201720182018201920192
Рисунок 5. Временной ход изменения среднемесячных значений высоты сне
щадках за зимний период и период ранней весны 2017-2022 г
Полученное значение коэффициента
корреляции присваивается апрелю меся-
цу 2018 года. Далее значения высоты сне-
га за декабрь 2017 года, январь, февраль и
март 2018 года, коррелируются со значе-
ниями расхода воды за май, июнь, июль
и август месяцы 2018 года и это значение
присваивается маю месяцу и т.д., послед-
ний коэффициент корреляции за 2018 год
присваивается сентябрю месяцу.
Пользуясь 
вышеприведённой 
мето-
дикой, можно далее вычислить значения
коэффициентов корреляции по этому же
бассейну реки за 2019, 2020 и 2021 годы,
манипулируя необходимыми данными,
как показано на рис. 6. Далее можно пере-
Ййти к бассейнам рек Вахш, Кафирниган,
19
Кызилсу, Пяндж и в средн
сейнам рек. Результаты ра
ны на рис. 7.
Рассмотрение 
соотве
блиц показало, что в ба
равшан — значительные 
коэффициенты корреляци
апреле месяце всего пери
в мае месяце 2019 и 2020 
соответственно), а знач
цательные - за период ию
2018 и 2020-2021 (от -0,51 
году 
значительные 
отри
эффициенты корреляции 
июля по сентябрь месяцы