ое=т “’+Ё о, % (2) 
о
где то (!) — математическое ожидание 
процесса ©О,; И, 
,
И, — некоррелированные случайные 
величины, 
математиче
ожидания которых равны нулю; ф;(!) — координатные функ
‚ 
Аналогичная формула применяется и для многомерного к
нического разложения [1]. Во всех случаях значения Ф; (1) и 
персии Э, определяются системой 
рекуррентных 
формул. 
этом используются данные корреляционных моментов.
Формирование коэффициентов разложения И, производитс
таблице координат интегральных кривых распределения Пир
типа 1Ш входом в таблицу величины 'коэффициента асимметри
х -Х
вероятности. В результате интерполяции получается А Х, == 
5
коэффициенты И; = АХ, ИД, :
Значения И, и ф, (Ё) могут быть как положительными, 
та
отрицательными (даже комплексными). При определенных 
таниях их знака 
и 
повышенных 
значениях 
И,и ф, () су
л
® 0,Ф,(7) 
с отрицательным знаком 
может сущеёственно пр
{==1 
сить то (Ё), что по выражению (1) приводит к получению отр
тельных чисел. Этот недостаток метода особенно проявляется
небольших значениях то (?) и больших дисперсиях Э;, поэ
данный алгоритм формирования И, нельзя использовать на р
казахстанского типа, имеющих значительные коэффициенты ва
цни месячного стока. Практическое применение метода, по-вид
му, ограничивается значениями С, <0,4-0,5, что характерно
многих горных рек. Второй недостаток метода 
связан с жес
заданием соотношения С, =2С,.
Указанные недостатки могут быть устранены, если формулу
использовать для получения нормированных нормально расп
ленных случайных величин с заданной корреляцией с последую
их трансформацией в распределение, отличающееся от нормал
го. В этом случае последовательность 'моделирования сводитс
следующему: 
| 
`
1. Ввод исходных данных — реализация месячных величин
ка 
и 
таблицы К(Р,‚С,) для распределения С. Н. Крицко
М. Ф. Менкеля при соответствующих соотношениях между С, 
2. Вычисление математических ожиданий, дисперсий и мат
корреляционных моментов;
46