Upload
others
View
2
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
1
MEKÂNSAL OLARAK DÜZLEŞTİRİLMİŞ SİSMİSİTE MODELİ İÇİN EN UYGUN DÜZLEŞTİRME
ARALIĞI BELİRLENMESİ
DETERMINATION OF THE MOST SUITABLE KERNEL BANDWIDTH FOR UTILIZATION IN
SPATIAL SMOOTHING SEISMICITY MODEL
H. Karaca1
1 Dr., AFAD Niğde İl Müdürlüğü
e-mail: [email protected].
ÖZET:
Depremlerin meydana gelmesinde zaman ve mekân boyutunda yinelemenin olup olmadığını belirleyebilmek için
hâlihazırda geliştirilmiş yöntemler arasında mekânsal olarak düzleştirilmiş sismite modelinin kullanımı önemli
ölçüde kabul görmüştür. Yöntemin ilk ortaya çıkmasından itibaren düzleştirme fonksiyonları ve düzleştirme
aralıkları sürekli olarak araştırma konusu olmuştur. Araştırmalar sonucunda düzleştirme fonksiyonu olarak Gauss
dağılımı ön plana çıkmış olup düzleştirme aralığının belirlenmesi konusunda hala fikir birliğine varılmış değildir.
Bu çalışmada, düzleştirme mesafesi belirlenmesi ile ilgili geliştirilen yöntemlerin performansı araştırılacaktır.
Performans değerlendirmesi için 270-330 boylam ve 390-410 arasında kalan alanda 1965-2015 yılları arasında
meydana gelen depremler kullanılmıştır. Çalışma alanı sismik hareketlilik bakımından bilinmekte olup ve sıklıkla
büyük ölçekli deprem üreten Kuzey Anadolu Fay Hattı ile tanınmaktadır. Düzleştirme aralığı olarak sabit aralık
ve optimum komşu sayısına ya da optimum aralığa göre hesaplanan aralıklar değerlendirilmiştir. Performans
ölçümü için hazırlanan katalog, öğrenme ve deneme dönemlerine bölünmüş ve bahsi geçen aralıklar ve öğrenme
dönemi kullanılarak elde edilen deprem yoğunluk haritaları ile deneme dönemi deprem hareketliliği arasındaki
uyum istatistiksel testlerle ölçülerek göreceli performans değerleri elde edilmiştir. Kataloğun iki parçası arasındaki
uyumun tespiti için, sismik oluşumların Poisson dağılımını izlediği varsayılmıştır. Çalışmanın ana sonucu olarak,
en uygun sayıda komşu deprem sayısına göre belirlenen düzleştirme aralığı en başarılı yöntem olarak
belirlenmiştir. Çalışmanın diğer önemli sonucu ise, yöntemlerin öğrenme ve deneme dönemlerinin kapsadığı
zaman aralıklarına karşı duyarlı olduğunun anlaşılmasıdır.
ANAHTAR KELİMELER: Mekânsal olarak düzleştirilmiş sismisite modeli, düzleştirme aralığı, optimum
komşu sayısı, optimum düzleştirme aralığı
ABSTRACT:
Among the numerous methods that are developed to seek the existence of recurrence patterns, spatially smoothed
seismicity received significant attention. The type of smoothing function and the determination of kernel
bandwidth has been under investigation since the first introduction of the method. While the Gaussian function
has generally been favored as the smoothing function, the right method for the determination of the kernel
bandwidth is not yet conclusively decided. In this study, performance of various methods for the determination of
the kernel bandwidths are investigated. The performance of the methods is investigated in modeling the seismicity
for the area bounded by 270-330 longitudes and 390-410 latitudes and for a total coverage period of 1965 to 2015.
The selected area is renowned for the high earthquake activity and famous for the North Anatolian Fault that
frequently produces large magnitude earthquakes. The fixed kernel bandwidth, the bandwidths based on optimum
distance and optimum number of neighbors are considered. In order to compare the performance of the kernel
bandwidths, the catalog is partitioned into two parts as training and testing periods and the events are assumed to
follow Poisson distribution. As the main outcome of the study, the kernel bandwidth determined by the optimum
number of neighbors is found to be more successful than the others. As the second result of the study, the selected
area is observed to be sensitive to the selection of the different catalog periods for the training and testing periods.
KEYWORDS: Spatially Smoothed Seismicity Model, Kernel Bandwidth, Optimum Number of Neighbors,
Optimum Kernel Bandwidth
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
2
1.GİRİŞ
Depremlerin yer, zaman ve büyüklük bakımından dağılımlarını göz önüne alarak belirlenen düzleştirme
mesafesinin kullanılması, sabit düzleştirme mesafesi kullanarak elde edilen sismik tehlike haritalarındaki sayısal
belirsizlikleri gidermesi nedeniyle ilgili çevrelerce kabul görmeye başlamıştır. Düzleştirme mesafesi kullanımının
sorgu gerektirmeyecek kadar kabul görmesi sonrasında, en çok araştırılan husus, en uygun düzleştirme mesafesinin
hangi yöntemlerle belirlenmesi gerektiği olmuştur.
Deprem mekânsal dağılımını en iyi modelleyecek düzleştirme mesafesinin belirlenmesi için her bir depremin en
yakın depremlere olan uzaklıklarının dağılımı ve bu mesafelerin arasından optimum komşu sayısına göre göre
optimum mesafe belirlenmesi en yaygın kullanılan yöntem olmuştur. Ayrıca, son çalışmalarda (Hiemer, 2013),
depremlerin komşu depremlerle arasındaki mesafelerin dağılımına bakılmaksızın, optimum mesafenin
belirlenmesi için deprem kataloğunun belirli bölümleri kullanılarak çarpraz doğrulama yöntemi ile en uygun
mesafe bulunmaya çalışılmıştır.
Düzleştirme mesafesinin sadece mekânsal dağılıma değil, depremlerin büyüklüğüne de bağlı olduğunu Woo, 1996
vurgulamıştır. Woo, 1996, çalışmasında; düzleştirme mesafesinin deprem büyüklüğü ile doğru orantılı olduğu ve
depremlerin büyüklüğü arttıkça aynı büyüklükteki depremlerin dağılımını en iyi ifade eden mesafenin de
büyüdüğü gösterilmiştir. Ancak, şurası da belirtilmelidir ki, deprem büyüklüklerinde göre en uygun düzleştirme
mesafesi hesaplarında depremlerin Gutenberg-Richter (GR) bağıntısına göre dağılımının olduğu kabul edilmiş
olup, bu kabulün bütün çalışma alanları için geçerli olmayabileceği de unutulmamalıdır. Dolayısıyla, GR dağılımı
göstermeyen çalışma alanlarında, düzleştirme mesafesi ile deprem büyüklükleri arasındaki ilişki doğru orantılı
olmayabilir.
Seçilen zaman aralıkları ile düzleştirme mesafesi arasındaki ilişkiye değinecek olursak, seçilen zaman aralığının
mümkünse o aralıktaki depremlerin tekrarlama sıklığını gösterecek şekilde ayarlanması (Choi ve Hall, 1999) ve
gerekirse bu amaca uygun olacak şekilde tekrarlama aralığı çok uzun olan depremlerin çıkarılarak, depremlerin
zaman alanında ki oluşum sıklığının modellenebilecek şekilde zaman aralıkları seçilmesi gereklidir. Aslında,
depremlerin tekrarlama periyotlarına göre sınıflandırılarak, depremlerin zaman alanındaki dağılımının
modellenmesi işi, akademik çevrelerin hala üzerinde çalıştıkları önemli konulardan olup, deprem oluşumlarının
zamansal dağılımı için yeni savlar üretilmeye devam edilmektedir (Helmstetter ve Werner, 2014).
Bu çalışmada, depremlerin oluşumunun mekânsal dağılımı göz önüne alınarak en uygun düzleştirme mesafesi
belirleme çalışması yapılmıştır. En uygun düzleştirme mesafesi, depremlerin komşularıyla arasındaki mesafe
dağılımları göz önüne alınarak ve birçok mesafe arasından en uygunu çapraz doğrulama yöntemi kullanılarak
hesaplanmış ve her iki yöntemle de elde edilen değerler kullanılarak sismik tehlike haritaları geliştirilmiştir. Elde
edilen sismik tehlike haritaları karşılaştırılarak, sismik tehlike haritalarının düzleştirme mesafesi hesaplama
yöntemlerinden ne kadar etkilendiği gösterilmiştir.
2. YÖNTEM
Zaman, mekân ve derinlik boyutları göz önüne alınarak depremlerin anlamlı bir döngü içinde meydana gelip
gelmediğini anlamak için, kataloğun en küçük ve anlamlı birimlere bölünerek değerlendirilmesi gerekir. Bu ilke
doğrultusunda, çalışma alanı boyutları 10 km x10 km olan 0.1250x0.100 boylam ve enlemlere denk gelen
kutucuklara bölünmüştür. Depremlerin meydana gelmesinde zaman boyutunun Poisson dağılımını izlediği
varsayılarak, katalog öğrenme ve deneme dönemlerine bölünmüş ve öğrenme döneminde deprem döngüsü ile ilgili
edinilen bilgilerle deneme dönemi için tahminlerde bulunulmuş ve yapılan tahminlerin deneme döneminde
gerçekte meydana gelen depremlerle karşılaştırılması yapılarak yöntemlerin göreceli performansı ölçülmüştür.
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
3
2.1. Veritabanı
Çalışma için Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü web sitesinden (2016) elde edilen deprem
verileri kullanılmış, büyüklüğü Mw= 4,0‘dan büyük olan ve 1965–2015 yıllarını kapsayan bir katalog
oluşturulmuştur. Kataloğun oluşturulması sırasında depremlerin ölçek bakımından bağdaşık hale getirilmesi, öncü
ve artçı depremlerin ayıklanması ve tamlık hususu dikkate alınmıştır.
Şekil 1. Çalışma Alanı Depremselliği ve Fay Hatları
Ölçeklerin bağdaşıklığı Akkar vd. (2013) tarafından geliştirilen denklemlerle sağlanmış, öncü ve artçı depremlerin
ayıklanması için Deniz, 2006 ve Deniz ve Yücemen, 2008 tarafından Türkiye verileri kullanılarak geliştirilen
zaman ve alan boyutlarında geliştirilen aralıklar kullanılmıştır. Ayıklama işleminden önce 1053 deprem tespit
edilmiş, ayıklama sonrasın da bu sayı 472’ye düşmüştür. Ayıklama işlemi bölgenin öncü ve artçı depremler
açısından ne kadar yoğun olduğu anlaşılmakla beraber, Şekil 2’de depremlerin zaman boyutunda oluş seyri
ayıklama işlemi yapılmadan önce ve yapıldıktan sonra izlenebilmektedir.
Şekil 2. Depremlerin Ayıklama İşlemi Öncesi ve Sonrası Zaman İçerisinde Dağılımı
2.2. Mekânsal Düzleştirme
Bütün satıh boyunca uygulanan düzleştirme mesafelerinin artmasının deprem yoğunluk haritalarında detay
kayıplarına yol açacağı, azalmasının ise düzleştirme etkisinin azalmasına ve özellikle az deprem yoğunluğu olan
bölgelerde ise düzleştirme amacının gerçekleşmemesine neden olacağı bilinmektedir. Dolayısıyla, depremlerin
genel mekânsala dağılımına, yoğunluk dağılımına ve birbirlerinden olan uzaklıklarının dağılımına bağlı olarak bir
uygun düzleştirme mesafesi olabileceği ve bu değerinde mekânsal olarak değişebileceği fikri baştan kabul edilmeli
ve istatistiksel olarak uygun değer elde edilebileceği anlaşılmalıdır.
En uygun düzleştirme mesafesi, çalışılan bölgenin depremselliğini zaman ve mekan boyutunda en iyi şekilde
modelleyen en uygun komşu sayısına göre (Woo, 1996, Choi ve Hall, 1999, Helmstetter vd., 2007, Werner vd.,
2011), ya da en uygun aralığa göre hesaplanmıştır (Hiemer et al., 2013). Çalışmada, mekânsal dağılım bağıntısı
olarak Gauss tarafından geliştirilen eşyönlü (izotropik) dağılım fonksiyonu (Denklem 1) kullanılmıştır.
27 27.5 28 28.5 29 29.5 30 30.5 31 31.5 32
40
40.5
41
Boylam
Enle
m
Istanbul
Bursa
1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 201510
0
102
104
Zaman
Sis
mik
hare
ketlili
k
(Depre
m S
ayıs
ı/Y
ıl)
Mw
>4.0
Veri
Ayıklanmış Veri
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
4
2
2
2exp)()(
D
rDcrKd (1)
Denklemde D düzleştirme mesafesi ve c(D) normalleştirme faktörü ve r ise mesafe olarak tanımlanmıştır.
Logaritmik-benzetim değerleri Kagan ve Knopoff, 1977 çalışması temel alınarak hesaplanmış ve bu değerler
kullanılarak her modelin referans modele göre ne kadar daha üstün olduğu ve bilgi-artım oranları denklem 2’ye
göre hesaplanmıştır.
t
r
N
LLLLG
)log()log(exp (2)
Bu denklemde G bilgi-artım oranı, LL çalışılan modelin log-benzeşim değeri olup LLr ise referans modelin log-
benzeşim değeri olarak düşünülmüştür. Nt ise deprem dağılımının modellenmesi için seçilen ana zaman aralığında
meydana gelen toplam deprem sayısı olarak belirlenmiştir. Üzerine çalışılan modelin log-benzeşim değeri
Denklem 3’te gösterildiği gibi Poisson dağılımının terimlerinin logaritmaları toplanarak hesaplanmıştır.
i i
iiiiiipLL )!log()log(),(log)log( minmin (3)
Bu denklemde, min pozitif ve sabit terim olarak düşünülmüş ve sismik parazit modellemesi için denkleme
eklenmiştir. Denklemin diğer terimlerden, p depremlerin oluşma olasılığı, i normalleştirilmiş mekânsal yoğunluk,
wi ise her i hücresinde deneme dönemlerinde meydana gelen toplam deprem sayısını ifade etmektedir.
Şekil 3. Öğrenme ve Deneme Dönemlerinde Depremsel Hareketlilik
Şunu da belirtmek gerekir ki, bahsi geçen değerlerin bulunması için katalogların ikiye bölünmesi rasgele şekilde
yapılırsa bilgi-artım (G) değerlerinin değiştiğini görmek şaşırtmamalıdır. Bu nedenle, kataloğun öğrenme ve
deneme katalogları olarak iki parçaya bölünmesi sırasında, öğrenme kısmının sismik oluşumu en güvenilir şekilde
modelleyebilecek şekilde uzun olması ve bu kısımda öğrenilen sismik dağılımın en güvenilir şekilde
denenebileceği bir uzunlukta deneme kısmı seçilmesi amacı göz önüne alınmalıdır. Bu doğrultuda, 1965-2004
yılları arası öğrenme periyodu ve 2005-2015 arası ise deneme periyodu olarak belirlenmiş, log-benzeşim değerleri
her komşu-mesafe dağılımına göre belirlenen düzleştirme mesafeleri ve belirli mesafe değerleri kullanılarak
hesaplanmıştır.
İncelenen alan yaklaşık olarak 0,1250 boylam ve 0,1000 enlem aralıklarına denk gelen 5x5 km karelere bölünmüş
ve düzleştirme mesafesi olarak hesaplanan D değeri deprem yoğunluğu haritasının elde edilmesinde kullanılmıştır.
Bir depremin yoğunluk haritasına olan katkısının hesaplanması için ise, o depremin genel deprem yoğunluk
27 28 29 30 31
40
40.5
41
Boylam
Enle
m
1965-2004
Istanbul
Bursa
27 28 29 30 31
40
40.5
41
2005-2015
Boylam
Enle
m
Istanbul
Bursa
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
5
haritasına olan katkısı, 3D mesafesine kadar Gauss dağılımı kullanılarak hesaplanmış ve bütün depremlerin toplam
katkısı hesaplanarak deprem yoğunluk haritası geliştirilmiştir.
n= {1,2,3,4,5,6,7,8,9} (4)
Denklem (4)’te verilen komşu sayısı değerleri kullanılarak, en uygun düzleştirme mesafelerinin olduğu komşu
sayısı hesaplanmıştır. Şekil 4’te birinci, dördüncü ve yedinci komşuların uzaklık dağılımlarının olasılık
yoğunlukları verilmiştir. Bu şekle göre, birinci komşuların uzaklık ortalamaları yaklaşık olarak 2 km iken,
dördüncü komşu depremin ortalama uzaklığı yaklaşık olarak 8 ve yedinci komşu depremin ortalama uzaklığı ise
yaklaşık olarak 12 km olarak hesaplanmıştır. Depremlerin uzaklıklar açısından mekânsal dağılımının özellikle
komşu sayısı arttıkça farklılaştığı şekilden anlaşılmış olmakla birlikte özellikle 1. Komşu deprem uzaklıklarının 2
km civarında yoğunlaşması, deprem yoğunluğunun değerlendirilmesi açısından bilgilendiricidir.
Şekil 4. 1. , 4. Ve 7. Komşu Depremlerin Uzaklık Dağılımları
En uygun düzleştirme mesafesinin bulunması için denenen düzleştirme mesafeleri için ise (5)’te gösterilen
değerler kullanılmıştır.
= {5, 10, 15, 20, 25, 30, 40} (5)
Her iki yöntemle denenen düzleştirme mesafeleri, 20 km sabit düzleştirme mesafesi kullanılarak elde edilen log-
benzeşim değeri ile karşılaştırılarak Denklem 2’de verilen bilgi-artım değerleri (G) hesaplanmıştır.
3. ANALİZ ve SONUÇLAR
Analizlerin yapılabilmesi için öncelikli olarak deprem yoğunluk haritalarının geliştirilmesi gerekmektedir. Bu
haritaları elde edilmesi için kullanılacak düzleştirme mesafelerinin hesaplanmasında, komşu deprem uzaklıkları
hesaplandıktan sonra 5 km ve katlarına en yakın olan değere yuvarlanmış ve bu değerler bahsi geçen deprem için
düzleştirme mesafesi olarak kabul edilmiştir. Sabit değerler kullanılarak geliştirilen deprem yoğunluk haritalarında
ise, belirlenen değerler bütün çalışma alanı sathında aynı olarak kabul edilerek hesaplamalar yapılmıştır.
Şekil 5’te sunulan referans deprem yoğunluğu haritası ise, bütün alan boyunca 20 km olarak kabul edilen
düzleştirme mesafesi kullanılarak geliştirilmiştir. Log-benzeşim (G) değerleri hesaplanırken, oluşturulan her bir ij
hücre için Denklem 3’te gösterilen ij değeri o hücrede 1965 – 2004 yılları arasında meydana gelen deprem
sayısının yıllık ortalama değeri olarak hesaplanmış ve 2005 -2015 arası meydana gelen depremler kullanılarak her
bir hücre için hesaplanan yıllık ortalama deprem sayıları ise aynı denklem de, wij değeri olarak belirlenmiştir. Aynı
denklem de sismik parazit değeri olarak kullanılan ij sabit değeri ise 0,0001 olarak kabul edilmiştir.
0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 200
0.05
0.1
0.15
0.2
Komşu Mesafe Dağılımı
Ola
sılık
Yoğunlu
ğu
Komşu Sayısı:1
Komşu Sayısı:4
Komşu Sayısı:7
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
6
Şekil 5. Deprem Yoğunluk Haritası ( Düzleştirme Mesafesi = 20 km, 1965 – 2004, Mw≥4,0)
Yapılan analizler sonucu ise, Şekil 6’dan da izlenebileceği üzere, 4. Komşu mesafe dağılımı kullanılarak elde
edilen deprem yoğunluk haritasının ve sabit aralık olarak 10 km seçilerek elde edilen deprem yoğunluk haritasının,
sismik değerlerin istatistiksel olarak uyumluluğu açısından en anlamlı olduğu anlaşılmıştır. Bir başka deyişle,
1965–2004 arası sismik hareketlilik modellerinden elde edilen sismik değerler ile, 2005–2015 yılları arası sismik
hareketliliğin modellenmesinde birbirine en uyumlu olduğu değerler, 4. komşu sayısının uzaklık mesafeleri ile
elde edilen düzleştirme mesafeleri ve D=10 km sabit düzleştirme mesafeleri ile elde edilmiştir. Her ikisi arasında
bir karşılaştırma yapmak gerekirse, 10 km sabit düzleştirme mesafesi kullanılarak sismik modellemede elde edilen
göreceli başarı, deprem yoğunluğunu 4. komşu deprem uzaklıklarına göre hesaplanan düzleştirme mesafesinden
daha fazla olduğu açıktır.
Şekil 6. Komşu Deprem Mesafeleri ve Belirli Mesafeler için Hesaplanan Log-Benzeşim (G) Değerleri
Deprem yoğunluğunun değişimini izlemek için Şekil 5 ve Şekil 7’de verilen haritalara bakmak yeterlidir. Bu
haritalardan özellikle komşu deprem uzaklıklarına göre belirlenen düzleştirme mesafeleri ile sabit düzleştirme
mesafeleri arasında ne kadar fark olduğu ve depremin mekânsal olarak yoğun olarak yaşandığı bölgelerde bu
düzleştirme mesafesinin değişken ya da sabit olmasının ne kadar etkili olabileceğini anlayabiliriz. Deprem
yoğunluğunun arttığı bölgelerde, komşu deprem uzaklıklarına göre hesaplanan düzleştirme mesafeleri, yoğunluğa
daha çok katkı yaparken sabit düzleştirme mesafeleri ise bu tür mekânsal yoğunluğu ve yoğunluğu az olan
bölgelere göre farkını dikkate almamaktadır.
10 km sabit düzleştirme mesafesinin, komşu deprem uzaklıklarına göre hesaplanan düzleştirme mesafelerine göre
daha başarılı olmasının nedenini de deprem yoğunluğunun özellikle 10 km sabit düzleştirme mesafesinde ne kadar
düzgün dağıldığına ve genel olarak depremlerin mekânsal dağılımının ne kadar düzenli olduğuna bağlayabiliriz.
0.2 0.2
0.20.2
0.40.4
0.4
0.4
0.6 0.6
0.60.6
0.8
0.8
0.8
1
1
1
1.2
1.2
1.21.4
1.4
Boylam
Enle
m
Istanbul
Bursa
27 27.5 28 28.5 29 29.5 30 30.5 31 31.5
40
40.5
41
0 5 100.95
1
1.05
1.1
1.15
(4), Gm= 1.09
Komşu Deprem
Gm
0 20 40 600.6
0.7
0.8
0.9
1
1.1(d=10 km), Gm = 1.14
Mesafe (km)
Gm
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
7
Şekil 7. 4. Komşu Deprem Düzleştirme Mesafesi ile 10 km Sabit Düzleştirme Mesafesi Kullanılarak Elde Edilen
Deprem Yoğunluk Haritaları
Sonuç olarak belirtilmelidir ki, deprem yoğunluk haritasının elde edilmesinde kullanılan düzleştirme mesafelerinin
deprem yoğunluk haritalarının geliştirilmesindeki etkisi ortadadır. Dolayısıyla, en doğru deprem yoğunluk haritası
geliştirebilme amacıyla düzleştirme mesafesini belirlemek için kullanılan hangi yöntemin daha yoğun olacağının
tespit edilmesi gerekmektedir. Düzleştirme mesafelerinin, depremlerin mekânsal dağılımına, kümelenmesine,
küme yoğunluklarına ve birbirlerinden olan uzaklıklarının dağılımına bağlı olduğu da bilinerek, aslında bu tür
analizlerin sismik tehlike analizleri yapılmadan önce mutlaka kullanılması gerektiği de anlaşılabilir. Bu tür
çalışmalarda, düzleştirme mesafesi ile bahsi geçen parametreler ile düzleştirme mesafesi arasındaki ilişkiye
değinmek ve sismik tehlikenin depremlerin dağılım biçimi ile olan dolaylı ilişkisinin de incelenmesi ve öneminin
irdelenmesi gerekmektedir.
0.5
0.5
0.5
0.5
1
1
1
1.5
1.5
1.5
1.5
22
2
22.5
2.53
34
4. Komşu Deprem Düzleştirme Mesafesine Göre Deprem Yoğunluğu
Boylam
Enle
mIstanbul
Bursa
27 27.5 28 28.5 29 29.5 30 30.5 31 31.5
40
40.5
41
0.5
0.5
0.5
0.5
1
1
1
1
1.5
1.5
1.5
1.5
2 2
222
.5
3
10 km Sabit Düzleştirme Mesafesine Göre Deprem Yoğunluğu
Boylam
Enle
m
Istanbul
Bursa
27 27.5 28 28.5 29 29.5 30 30.5 31 31.5
40
40.5
41
4. Uluslararası Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı
11-13 Ekim 2017 – ANADOLU ÜNİVERSİTESİ – ESKİŞEHİR
8
KAYNAKLAR
Akkar, S., Cağnan, Z., Yenier, E., Erdogan, E., Sandıkkaya M.A. ve Gülkan, P. (2010). The recently compiled
Turkish strong-motion database: preliminary investigation for seismological parameters, Journal of Seismology
14, 457-479.
Choi, E., Hall, P. (1999). Nonparametric approach to the analysis of spacetime data on earthquake occurrences,
Journal of Computational and Graphical Statistics 8,733–748.
Deniz, A. (2006). Estimation of Earthquake Insurance Premium Rates for Turkey, Yüksek Lisans Tezi, İnşaat
Mühendisliği Bölümü, ODTÜ, Ankara
Deniz, A. and Yücemen, M.S. (2008). Processing Earthquake Catalog Data for Seismic Hazard Analysis, 8th
International Congress on Advances in Civil Engineering, North Cyprus
Helmstetter, A., Werner, J.M. (2014). Adaptive smoothing of seismicity in time, space and magnitude for time-
dependent earthquake forecasts for California, Bulletin of Seismological Society of America 104:2, 809-822.
Helmstetter, A., Kagan, Y.Y., Jackson, D.D. (2007). High-resolution time-independent grid-based forecast for M
≥ 5 earthquakes in California, Seismological Research Letters 78:1,78–86.
Hiemer, S., Jackson, D.D., Wand, Q. vd. (2013). A Stochastic forecast of California earthquakes based on fault
slip and smoothed seismicity, Bulletin of Seismological Society of America, 103:2A, 799-810
Kagan, Y.Y., Knopoff, L. (1977). Earthquake risk prediction as a stochastic process, Physics of the Earth and
Planetary Interiors 14:2, 97–108.
Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü (2017) http://www.koeri.boun.edu.tr/sismo/zeqdb/, Erişim
Tarihi: Mayıs 2017
Werner, M.J., Helmstetter, A., Jackson, D.D., Kagan, Y.Y. (2011). High-resolution long-term and short-term
earthquake forecasts for California, Bulletin of Seismological Society of America, 101:4, 1630–1648
Woo, G. (1996). Kernel estimation methods for seismic hazard area source modeling, Bulletin of Seismological
Society of America, 86:2, 353–362.