El proceso de descarga ha sufrido cambios importantes en muchas cuencas fluviales de todo el mundo como resultado de las influencias simultáneas del cambio climático global y la actividad humana. Las curvas de duración de flujo (CDF) son indicadores cruciales de los procesos hidrológicos de las cuencas fluviales. Sin embargo, es un desafío comparar las CDF de manera cuantitativa. Este estudio identificará la mejor función con la que ajustar la curva de duración de flujo en una región semiárida del norte de China, con el fin de cuantificar la CDF y parametrizar la función de la CDF de la región para describir las CDF de cuencas no medidas. En este trabajo, se seleccionaron seis cuencas pequeñas y medianas en el norte de China como área de estudio, y se eligieron tres funciones, es decir, funciones logarítmicas normales, Pareto generalizado y H2018, para ajustar la CDF en diecinueve estaciones hidrológicas. Se analizó la relación entre los parámetros de la CDF y las características de la cuenca, como los factores climáticos y las características geográficas. Se estableció una fórmula de regresión de los parámetros de la función CDF y se examinaron sus distribuciones espaciales y temporales. Basado en la evaluación de cuatro indicadores, la eficiencia de Nash-Sutcliffe, el error relativo cuadrático medio, el coeficiente de eficiencia logarítmica de Nash y el coeficiente de determinación, los resultados demuestran que la función H2018 puede coincidir mejor con las CDF. A través del escurrimiento anual, la precipitación anual, la precipitación en verano, la evapotranspiración potencial, el área de la cuenca, la elevación media, la longitud del canal principal y la frecuencia máxima de flujo, se pueden formular los parámetros de a, b y k en la función H2018. La fórmula de regresión construida en este estudio puede obtener una curva de duración de flujo regional con un rendimiento satisfactorio, lo que proporciona una referencia para la validación de datos de escurrimiento basados en teledetección en regiones no medidas.