目前，基于Copula函数的多变量水文频率分析主要集中于两变量，计算方法比较成熟，应用非常广泛。然而，研究中很多变量不止是两个，比如水文中的干旱包含干旱事件强度-面积-历时的三个方面的特征，而洪水过程一般包含洪峰、时段洪量和历时等多个方面特征，具有较强的复杂性。当然这些特征可以不止三个，还会有更多。这里我们以三维洪水频率分析为例。在洪水频率分析时通常将一个完整的洪水过程可划分2~3个时段，不同历时的洪量之间往往是相依的，与洪峰流量之间的相关性随着历时的增加而减弱。此时仅用二维联合分布难以描述整个洪水过程，也不能够完整地表述水文事件的特性，这需要将Copula函数向高维拓展。那么怎么计算呢？

三维代码出图效果如下图所示：