შოვის მრავალწლიანი ჰიდროლოგიური მონაცემების სტატისტიკური ანალიზი მოსალოდნელი ნალექების რაოდენობის განსაზღვრისთვის

ავტორი: თამარი წამალაშვილი
თანაავტორები: თამარ წამალაშვილი
საკვანძო სიტყვები: ნალექები, სტატისტიკური ანალიზი, განმეორადობის ინტერვალი, შოვი
ანოტაცია:

ნაშრომში წარმოგიდგენილია კურორტ შოვის მეტეოროლოგიური სადგურის ექსტრემალური მაჩვენებლების სიღრმისეული ანალიზი. განსაკუთრებული ყურადღება დავუთმეთ ნალექების მაქსიმალური მაჩვენებლების გათვლას სხვადასხვა განმეორადობის პერიოდისთვის. კვლევის მოტივი გახდა კავკასიონის სამხრეთ ფერზე, მდ.ბუბისხევის ვიწრო ხეობაში მასიური ღვარცოფული ნაკადის გავლა. აღნიშნული მოვლენა, რომლის ანალოგი კურორტ შოვის არსებობის ასწლიანი ისტორიის პერიოდში არ აღინიშნებოდა, მიგვითითებს გეოლოგიური და მეტეოროლოგიური პროცესების ურთიერთკავშირის გააზრების მნიშვნელობაზე და ხაზს უსმევს პროცესების გამომწვევი მიზეზების შესწავლის საჭიროებაზე, მომავალში მსგავსი კატასტროფული მოვლენის მოხდენის ალბათობის დადგენისა და შესაბამისი ზომების მისაღებად. ჩატარდა მრავალწლიანი დაკვირვებების ყოველდღიური ექსტრემალური მაჩვენებლების ანალიზი მოსალოდნელი მაქსიმალური ნალექების რაოდენობის დადგენის მიზნით, სხვადასხვა განმეორადობისთვის. საწყის ეტაპზე მოხდა ნალექების მრავალწლიანი ყოველდღიური დაკვირვების შედეგად მიღებული მონაცემთა ბაზის ხარვეზების აღმოფხვრა და ტესტირება, საწყისი ანალიზი მოიცავდა ვიზუალიზაციას (ჰისტოგრამა და სვეტოვანი დიაგრამა) რათა გაგვეაზრებინა წლიური მაქსიმუმების ტენდენცია დაკვირვების პერიოდისთვის. საწყის ეტაპზე მოდელირებისთვის გამოყენებული იყო გამბელის გადანაწილება, მაგრამ კოლმოგოროვ-სმირნოვის (KS) ტესტმა ცუდი თანხვედრა აჩვენა. შემდგომ, გამოყენებული იყო ალტერნატიული გადანაწილებები; Lognormal, Log-Pearson Type III, ვეიბულის და ექსპონენციალური რათა გამოგვევლინა შესაფერისი მოდელი. კოლმოგოროვ-სმირნოვის (KS) ტესტის მიხედვით ყველაზე კარგი თანხვედრა გამოვლინდა ლოგნორმული და III ტიპის ლოგ-პირსონის (გამა) გადანაწილების შემთხვევაში. აღნიშნული გადანაწილების გამოყენებით მოხდა 25, 50, 100, 150 და 200-წლიანი განმეორადობის გადათვლა. მიუხედავად იმისა, რომ გამბელის განაწილება ფართოდ გამოიყენება ჰიდროლოგიურ ანალიზებში, ალტერნატიული განაწილებები, როგორიცაა Lognormal და Log-Pearson Type III, ასევე შეიძლება გამოყენებული იყოს და უზრუნველყოფს ნალექების მონაცემების უფრო ზუსტი წარმოდგენას გარკვეულ კონტექსტში. შედეგი მნიშვნელოვანია კატასტროფული მოვლენების ზუსტი მოდელების გათვლისთვის, რაც წარმოადგენს საფუძველს ეფექტური სტრატეგიების და ადაპტაციის გეგმის შემუშავებისთვის კლიმატის ცვლილების ფონზე. მნიშვნელოვანია მოხდეს სხვადსხვა სტატისტიკური მოდელების დატესტვა და მეთოდების გაუმჯობესება ბუნებრივი რისკების გათვლის მიზნით.