Практика использования множественной корреляции свиде-
тельствует о том, что получаемые результаты не всегда удовлетво-
рительны. Это связано с несоблюдением ряда требований. Сопос-
тавляемые переменные должны подчиняться нормальному закону
распределения, а связи рассматриваемых псрсменных должны быть
линейными. Нередко не выполняется условис отсутствия или не-
значительной корреляции между рядами переменных (предикто-
ров), а также условие необходимости значительного превышения
объема выборки над числом независимых псременных.
Несмотря на отмеченные недостатки, статистические методы не
потеряли своего значения в прогнозах весеннего стока и в настоящее
время. Эти методы наиболес часто применяются при ограниченности
данных наблюдений за гидрометеорологическими величинами и невы-
сокой их точности, когда невозможен водно-балансовый расчст. В та-
ких случаях прогнозирование осуществлясется на основе регрессионно-
го или дискриминантного анализа. Отметим, что еще довольно часто
основным приемом выпуска прогнозов являстся использование эмпи-
рических зависимостей, представленных, как правило, в графическом
виде. Построенис подобных зависимостей нсобходимо с целью кон-
троля и оценки репрезснтативности исходных данных. Тщатсльный
анализ и правильная обработка материалов наблюдений — одно из ос-
новных условий обеспечения объективности методики прогноза стока.
Сравнительно новым направлением является разработка мето-
дики территориальных прогнозов стока. Регрессионные способы
расчета среднего для района значения стока и перехода от него к
стоку отдельных бассейнов пока еще не получили широкого рас-
пространения. Подобные разработки требуют болсе тщательных
исследований и проверки с целью объективной оценки рсзультатов
прогнозирования.
Указанные статистические методы не исчерпывают всех прие-
мов многомерного и корреляционного анализов. Однако, математи-
ческая сторона некоторых предлагасмых способов прогнозирования
иногда является достаточно формальной, так как нс всегда раскрыва-
ется физическая сущность устанавливаемых зависимостей. Так, для
долгосрочного прогнозирования сезонного стока с большой заблаго-
временностью предложен метод, базирующийся на отыскании внут-
рирядной корреляции и цикличности во врсменных рядах стока.
202