г(і)——г(С„ ©., 21‚ Е‹‚)—‚ 
[ехр(—_—О,ОИі„О“ВЁ)—
— ехр ( —0,164/°”')] сов (0,72°*°) -- 
-- —- Гехр ( —0,014/%) - ехр (— 01641^ 
Следует помнить, что математическое ожидание случайного по
и (5, &) равно нулю, а дисперсия равна единице:
7,0
0,8 \ 
-
е 7
. 
\. 
о2
06 
:
° 
.оо 
‚ 
о\
0, 
—°
‚ 
\ 
5 
'‹\-‘/ 
\о` 
‚ | —
Ъ
0 
20 
40 
60 
в0 
100 
7120 
740 
160 
180 — 200 ( 
0,2
Рис. 1. Пространственная корреляционная функция преобразованного
поля осадков.
1— Заилийский Алатау и прилегающая территория, 2 — бассейн р. Арысь.
Определим временные математическое ожидание и среднее к
дратическое отклонение среднего (по площади) значения ве
чины и в пределах заданного контура. Очевидно, что математи
ское ожидание М(ик) ==0, а дисперсия определяется четырехм
ным интегралом по Интересующей нас области :
® (иг) — П„г(&„ о, & 5) 4аа 
Интеграл (7) в случае столь сложного выражения корреляционн
функции аналитически не может быть решен. Наиболее рациона
ным в данном случае представляется использование численно
метода Монте-Карло. В самом общем виде возможно графоанал
тическое решение задачи, когда подбор случайных чисел осущ
ствляется в соответствии с условием попадания пары точек и (
&) и и(5», &2) в замкнутый контур любой формы. Наиболее прос