II
საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის
ჰიდრომეტეოროლოგიის ინსტიტუტი
ჰიდრომეტეოროლოგიის ინსტიტუტი ©2017. ყველა უფლება დაცულია
 
სეტყვიან დღეთა რიცხვის სტატისტიკური ანალიზი წელიწადის თბილ სეზონზე თბილისში
1891-2021 წლებში
ამირანაშვილი ა.,* ელიზბარაშვილი ე.,** ვარაზანაშვილი ო.,* ფიფია მ.*,**
*ი. ჯავახიშვილის თბილისის სახელმწიფო უნივერსიტეტის მ. ნოდიას გეოფიზიკის ინსტიტუტი.
** საქართველოს ტექნიკური უნივერსიტეტის ჰიდრომეტეოროლოგიის ინსტიტუტი,
თბილისი, საქართველო. mikheil.pipia@tsu.ge <mailto:mikheil.pipia@tsu.ge>
უაკ 551.506.3
სეტყვიან დღეთა რიცხვის სტატისტიკური ანალიზი წელიწადის თბილ სეზონზე თბილისში 1891-2021 წლებში. /ამირანაშვილი ., ელიზბარაშვილი ., ვარაზანაშვილი ., ფიფია ./სტუ-ის ჰმი-ის შრომათა კრებული-2023.-.133.-გვ.74-77.-ქართ., რეზ. ქართ., ინგლ.
წარმოდგენილია
თბილისში 1891 . 2021 . წლის თბილ სეზონში სეტყვიან დღეთა რიცხვის სტატისტიკური ანალიზის შედეგები. შესწავლილია სეტყვიან დღეთა რიცხვის გაზომილი მნიშვნელობების დროითი ცვალებადობა, აგრეთვე სეტყვიან დღეთა რიცხვის მცოცავი საშუალო მნიშვნელობა 3, 5, 7, 9 და 11 წლის განმავლობაში. აღმოჩნდა, რომ ყველა მითითებული დაკვირვების რიგები უარყოფითია და აღწერილია წრფივი რეგრესიის განტოლებით. ამავდროულად, წლებს შორის და სეტყვიან დღეთა გაზომილი რიცხვის, ისევე როგორც სეტყვიან დღეთა რიცხვის მცოცავი საშუალოთა, წრფივი კორელაციის დონე იზრდება, როდესაც გასაშუალების დიაპაზონი იზრდება 11 წლამდე (-0.22-დან -0.63-მდე შესაბამისად).

UDK 551.506.3
Statistical analysis of the number of days with hail during the warm season in Tbilisi in 1891-2021.
/Amiranashvili A., Elizbarashvili E., Varazanashvili O., Pipia M./ Transactions IHM, GTU. -2023. -vol.133. -pp.74-77.- Georg., Summ. Georg., Eng.
The results of a statistical analysis of the number of days with hail during the warm half-year in Tbilisi from 1891 to 2021 are presented. The temporal variability of the measured values of the number of days with hail, as well as the moving averages of the number of hail days for 3, 5, 7, 9, and 11 years, has been studied. It is found that the time course of all the indicated series of observations is negative and is described by the linear regression equation. At the same time, the level of linear correlation between years and the measured number of days with hail, as well as moving averages of the number of hail days, increases as the averaging range increases up to 11 years (from -0.22 to -0.63, respectively).