Digital Archive of Georgian Library Association
Not a member yet
10032 research outputs found
Sort by
Статистический анализ связи месячных и накопленных многомесячных сумм осадков с количеством оползней в регионах Грузии
No full textA detailed statistical analysis of the relationship between monthly and accumulated multi-month precipitation sums and the number of landslides in 12 regions of Georgia is presented. Landslide data with a known month and year of activation were used (a total of 788 landslide events from 1961 to 2022). For the analysis, the precipitation sum for the month of landslide activation (P1) was determined, as well as the accumulated precipitation sum for the month of activation and for 1 month (P2), 2 months (P3), …, and 11 months (P12) prior to landslide occurrence.
Specifically, the following results were obtained. The relationship between average precipitation values (threshold values) and monthly precipitation duration during the month of landslide activation and before landslide activation in Georgia and its individual regions was determined. It was found that, overall, in eastern Georgia (including the Samtskhe-Javakheti region), landslide activation occurs with significantly lower precipitation sums than in western Georgia. The average P1 values are 76 and 156 mm, respectively, and the P12 values are 684 and 1588 mm. The linear correlation between the number of landslides and the P1…P12 values across the regions of Georgia is low for P1 and moderate for P2…P12. The sum of precipitation associated with landslides exceeds the general long-term average monthly precipitation by approximately 16%. For Georgia as a whole, the dependence of the number of landslides on the P1 and P12 values has the form of a fifth-order polynomial (sequentially: slight increase – plateau – strong increase). For P1 values, the precipitation sum plateau, after which a strong increase in the number of landslides begins, covers the range from 62 to 149 mm, and for P12 – from 914 to 1588 mm (the number of landslides is ≈ 108–114).წარმოდგენილია საქართველოს 12 რეგიონში ყოველთვიური და დაგროვილი მრავალთვიანი ნალექების რაოდენობასა და მეწყერების რაოდენობას შორის ურთიერთკავშირის დეტალური სტატისტიკური ანალიზი. გამოყენებული იქნა მეწყერის მონაცემები გააქტიურების ცნობილი თვისა და წლის მიხედვით (სულ 788 მეწყერის მოვლენა 1961 წლიდან 2022 წლამდე). ანალიზისთვის განისაზღვრა მეწყერის გააქტიურების თვის ნალექების რაოდენობა (P1), ასევე დაგროვილი ნალექების რაოდენობა გააქტიურების თვისთვის და მეწყერის წარმოქმნამდე 1 თვის (P2), 2 თვის (P3), ... და 11 თვის (P12) განმავლობაში.
კერძოდ, მიღებული იქნა შემდეგი შედეგები. განისაზღვრა ნალექების საშუალო მნიშვნელობებსა (ზღვრულ მნიშვნელობებსა) და ყოველთვიურ ნალექების ხანგრძლივობას შორის ურთიერთკავშირი მეწყერის გააქტიურების თვეში და მეწყერის გააქტიურებამდე საქართველოში და მის ცალკეულ რეგიონებში. დადგინდა, რომ, საერთო ჯამში, აღმოსავლეთ საქართველოში (მათ შორის სამცხე-ჯავახეთის რეგიონში), მეწყერის გააქტიურება ხდება ნალექების მნიშვნელოვნად დაბალი რაოდენობით, ვიდრე დასავლეთ საქართველოში. P1 საშუალო მნიშვნელობები შესაბამისად 76 და 156 მმ-ია, ხოლო P12 მნიშვნელობები 684 და 1588 მმ-ია. საქართველოს რეგიონებში მეწყერების რაოდენობასა და P1…P12 მნიშვნელობებს შორის წრფივი კორელაცია დაბალია P1-ისთვის და ზომიერი P2…P12-ისთვის. მეწყერებთან დაკავშირებული ნალექების რაოდენობა დაახლოებით 16%-ით აღემატება ზოგად გრძელვადიან საშუალო ყოველთვიურ ნალექებს. მთლიანად საქართველოსთვის, მეწყერების რაოდენობის დამოკიდებულებას P1 და P12 მნიშვნელობებზე აქვს მეხუთე რიგის პოლინომის ფორმა (თანმიმდევრობით: მცირე ზრდა - პლატო - ძლიერი ზრდა). P1 მნიშვნელობებისთვის, ნალექების პლატო, რომლის შემდეგაც იწყება მეწყერების რაოდენობის ძლიერი ზრდა, მოიცავს დიაპაზონს 62-დან 149 მმ-მდე, ხოლო P12-სთვის - 914-დან 1588 მმ-მდე (მეწყერების რაოდენობა ≈ 108–114-ია).Представлен подробный статистический анализ связи месячных и накопленных многомесячных сумм осадков с количеством оползней в 12 регионах Грузии. Использовались данные об оползнях с известным месяцем и годом их активизации (всего 788 случаев оползней в период с 1961 по 2022). Для анализа определялась сумма осадков в месяц с активизацией оползней (P1), а также накопленная сумма осадков в месяц с активизацией осадков и за 1 месяц (P2), 2 месяца (P3), … , 11 месяцев (P12) до возникновения оползня.
В частности, получены следующие результаты. Определена зависимость средних значений осадков (пороговых значений) от продолжительности осадков по месяцам в течение месяца активизации оползня и перед активизацией оползней в Грузии и ее отдельных регионах. Выявлено, что в целом, в восточной Грузии (включая регион Самцхе-Джавахети) активизация оползней происходит при значительно меньшем количестве осадков, чем в западной. Средние значения P1 составляют 76 и 156 мм соответственно, а значения P12 – 684 и 1588 мм. Линейная корреляция между количеством оползней и значениями P1…P12 по регионам Грузии для P1 низкая, для P2…P12 - умеренная корреляция. Количество осадков, связанных с оползнями, превышает общее многолетнее среднемесячное количество осадков примерно на 16%. В целом по Грузии зависимость количества оползней от значений P1 и P12 имеет вид полинома пятого порядка (последовательно: небольшой рост – плато – сильный рост). Для значений P1 плато количества осадков, после которого начинается сильный рост числа оползней, охватывает диапазон от 62 до 149 мм, а для P12 – от 914 до 1588 мм (число оползней ≈ 108–114)
Investigation of the Connection Between the Space Weather and Earth Atmospheric Instabilities Using AI
No full textThe study of space weather, particularly its influence on Earth's atmospheric dynamics, has gained attention due to its potential impact on various technological systems, communication networks, and even global climate. Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) have opened new pathways to investigate and understand the connections between space weather phenomena and atmospheric instabilities on Earth. This paper explores the application of AI models, particularly machine learning (ML) techniques, to examine the interplay between space weather events—such as solar flares, geomagnetic storms, and cosmic rays—and atmospheric disturbances like thunderstorms, turbulence, and jet stream anomalies. By analyzing large datasets from both space weather satellites and ground-based atmospheric sensors, AI-driven algorithms aim to identify correlations and predict how space weather can trigger or exacerbate atmospheric instabilit
The Turn Towards Geophysics in Historic Research and the Chances it Offers for the Study of Weather Modification in Georgia
No full textThis paper aims to inform the participants of the conference „Modern problems in Geophysics” about ongoing historic research on Geophysics and thereby enable interdisciplinary exchange. First, it is given an overview of selected scientific literature from fields such as the history of science and knowledge, environmental history and Cold War history. This literature illustrates the significantly grown interest in the history of Geophysics, in quantity and diversity alike. Then, drawing on the example of weather modification, the opportunity for such a history of Geophysics in Georgia is outlined from a historical perspective
Определение классификации качества воды рек Цхенисцкали и Лухуни по гидрохимическим показателям
No full textThe paper discusses the physicochemical and hydrochemical characterisation of the waters of the rivers (Lukhuni and Tskhenistskali) in the areas adjacent to the arsenic processing enterprises of the Racha-Lechkhumi and Kvemo Svaneti region.
The paper summarises multi-year (2021-2024) data on the studied rivers. Based on the obtained results, the ecological condition of the rivers was assessed. Using the proposed equation and chemical indicators (Water Framework Directive-2000/60/EC), the river pollution index and river water quality were determined. According to the pollution index, both rivers were assigned water quality class 1 and belonged to the "clean" category.ნაშრომში განხილულია რაჭა-ლეჩხუმის და ქვემო სვანეთის რეგიონის დარიშხანის გადამამუშავებელი საწარმოების მიმდებარე ტერიტორიებზე არსებული მდინარეების (ლუხუნი და ცხენისწყალი) წყლების ფიზიკურ-ქიმიური და ჰიდროქიმიური დახასიათება.
ნაშრომში შეჯამებულია საკვლევი მდინარეების მრავალწლიური (2021-2024) მონაცემები. მიღებული შედეგების საფუძველზე შეფასდა მდინარეების ეკოლოგიური მდგომარეობა. შემოთავაზებული განტოლებისა და ქიმიური მაჩვენებლების გამოყენებით განისაზღვრა მდინარეების დაბინძურების ინდექსი და შეფასდა მდინარის წყლის ხარისხი. ორივე მდინარეს დაბინძურების ინდექსის მიხედით მიენიჭა წყლის ხარისხის 1 კლასი და მიეკუთვნა ,,სუფთა“ კატეგორიას.В статье рассматривается физико-химическая и гидрохимическая характеристика вод рек (Лухуни и Цхенисцкали) на территориях, прилегающих к предприятиям по переработке мышьяка региона Рача-Лечхуми и Квемо Сванети.
В статье обобщены многолетние (2021-2024 гг.) данные по исследованным рекам. На основании полученных результатов дана оценка экологического состояния рек. С использованием предложенного уравнения и химических индикаторов (Рамочная водная директива 2000/60/EC) были определены индекс загрязнения реки и качество речной воды. По индексу загрязнения обеим рекам присвоен 1 класс качества воды и они относятся к категории «чистые»
The Cycle of Floods and Their Negative Consequences in the Kharagauli District
No full textNatural disasters pose a problem for many countries of the world, preceded by global climate warming, the result of which is landslides, avalanches, rock avalanches, glacial activities, mudslides, and flash floods. Here, we should single out the Kharaguli region, where floods and flash floods have occurred for years. Currently, tectonic processes are activated in the region, as a result of which landslides and rock avalanches are activated. As a result, the Karneba River was blocked by a landslide. In order to prevent the danger of a landslide, a channel was built, as a result of which unlimited flash floods were avoided. Therefore, constant observation and monitoring are needed to prevent catastrophic flash floods
Distribution the Daily Number of Air Effective Temperature According to Missenard in Batumi by Month
No full textThe paper presents data on distribution of the number of daily mean and maximum values of air effective temperature according to Missenard in Batumi by month in 2018-2023. In particular, on average, for the mean daily values of effective air temperature with the category “Comfortable”, the largest number of days are observed from June to September (15, 18, 17 and 13, respectively). For the maximum daily values of effective temperature - in June, September and October (14, 13 and 12, respectively)
Краткий обзор опубликованных научных работ, выполненных с участием сектора физики атмосферы института геофизики им. М. Нодиа, ТГУ в 2024 году
No full textსტატიაში წარმოდგენილია თსუ-ს მ. ნოდიას სახელობის გეოფიზიკის ინსტიტუტის ატმოსფერული ფიზიკის სექტორის მონაწილეობით 2024 წელს გამოქვეყნებული სამეცნიერო ნაშრომების მოკლე მიმოხილვა.This article presents a brief overview of published scientific papers conducted with the participation of the Department of Atmospheric Physics of M. Nodia Institute of Geophysics, TSU in 2024.В статье представлен краткий обзор опубликованных научных работ, выполненных с участием сектора физики атмосферы Института геофизики им. М. Нодиа, ТГУ в 2024 г
Modeling of mesoscale circulation and oil pollution spreading in the Georgian coastal area of the Black Sea under real atmospheric forcing
No full textThe paper presents some results of numerical experiments on modeling mesoscale circulation and oil spill propagation in the coastal zone of Georgia and adjacent waters. Calculations of circulation and thermohaline fields are performed using a regional numerical model of the Black Sea dynamics based on solving the full system of ocean hydrothermodynamics equations using the method of splitting into physical processes, coordinate planes and lines. A 2-D advection–diffusion equation of impurity is applied to simulate and forecast oil slick transport. Numerical experiments conducted under conditions of real non-stationary atmospheric forcing with a horizontal resolution of 1km have shown that circulation in the southeastern region is characterized by the generation of cyclonic and anticyclonic eddies with diameters from about 5-8 km to 200 km. Mesoscale eddies make a significant contribution to the spread of oil pollution