多变量联合概率分布是处理水文变量多特征属性的频率分析、水文事件遭遇组合计算的常用方法。Copula函数法作为其中一种新方法，在解决水文多变量联合分布时具有极强的灵活性与广泛的适用性。本文利用Copula理论建立了水文两变量联合概率分布的数学模型，并结合实测水文资料，分别将该模型运用于年最大洪水发生时间概率及洪水地区组成的实例研究与分析中，最终总结出洪水量级与其发生时间的规律、洪水条件期望组成，为洪水分析计算提供一种新的思路。本文主要研究内容如下：（1）收集国内外相关文献，掌握水文多变量联合分布研究的现状及进展，归纳总结了Copula函数法相较于传统方法的优势。（2）详细阐述了Copula函数的基本概念、相关性分析及参数估计，并从定性与定量两个方面探讨了Copula函数的最优选择问题。（3）引入了方向数据的基本概念及常见分布类型，重点阐述了Von Mises分布，介绍了单峰及双峰混合的VonMises分布的参数估计方法。（4）在分别确定了水文两变量的边缘分布的基础上，对Copula进行最优选择，最后利用优选的Copula函数建立了水文两变量的联合分布模型。（5）将上述模型在宜昌水文站点进行实例研究，并分别建立了年最大洪峰与其发生时间、60天年最大洪量与其发生起始时间的联合分布模型，探讨了年最大洪水与其发生时间之间的规律。（6）将上述模型运用于宜昌到沙市这段流域的洪水地区组成的分析上，建立宜昌洪量与区间洪量的联合分布模型，最终推求出洪水条件期望组成。