тельно мало влияет на результаты расчетов регулиро-
вания его в каскаде ГЭС.
Следует отметить, что отдачи, полученные в резуль-
тате расчета по календарному ряду в случае трех ГЭС
на двух реках, соответствуют во всем диапазоне расемо-
тренных 
значений 
В 
обеспеченности, 
превышающей
95—97%,
Рассмотренный пример показывает, что отдачи груп-
пы ГЭС, полученные по календарным рядам, в зависимо-
сти от их статистических характеристик могут отличаться
от отдач ГЭС при оценке их методом Монте-Карло. Ска-
занное подтверждает необходимость при 
многолетнем
регулировании стока каскадами ГЭС в дополнение к ка-
лендарному использовать статистические методы и осо-
бенно метод Монте-Карло.
Выше было отмечено, 
что 
в 
рассмотренных спосо-
бах моделирования гидрологических рядов либо не учи-
тываются все коэффициенты корреляции между модели-
руемыми рядами, либо не учитываются внутрирядные
связи каждого из моделируемых рядов, что может при-
вести к некоторым ошибкам при_вычислении характе-
ристик ГЭС и их водохранилищ. Поэтому в следующем
параграфе будут даны более точные способы модёлиро-
вания гидрологических рядов в нескольких створах 
(для
различных законов распределения вероятностей), позво-
ляющие учесть одновременно и статистические характе-
ристики отдельных рядов, и стохастические связи между
ними, т. е. корреляционные связи во времени 
и прост-
ранстве.
5-3, МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕКТОРОВ С ЗАДАННЫМИ
КОЭФФИЦИЕНТАМИ КОРРЕЛЯЦИИ
В гл. 
1 
было показано, что последовательность слу-
чайных величин 1) с функцией распределения Ё (х) можно
тполучить из равномерно распределенной последователь-
ности Ё по формуле
ч=-Ц®), 
(5-12)
где #-! — функция, обратная Р (х).
Коэффициент корреляции & между ® =Р-'(Ё) и тр
=Ё-!(&), вообще говоря, не равен коэффициенту кор-
реляции г между & и Ё». Выявление зависимости между
ги ё для каждой функции Ё (х) является самостоятель-
ной_задачей.
Таким образом, в общем случае для получения рядов
с заданным законом распределения в нескольких ство-
188