Deprem Şiddet Tahmini İçin Derin Öğrenme Yöntemlerinin Karşılaştırılması ve Model Önerisi

Türkçe

Deprem, tektonik kuvvetlerin veya volkan faaliyetlerinin etkisiyle yer kabuğunun kırılması sonucunda ortaya çıkan enerjinin sismik dalgalar hâlinde yayılarak geçtikleri ortamları ve yeryüzünü kuvvetle sarsması olayıdır. Deprem afeti ülkemizde dahil olmak üzere birçok ülkede şehirleşme ve yapılaşmadaki temel sorunlardan dolayı yeterince önlem alınamadığı için ciddi ölçüde kayıplar meydana getirmektedir. Bu tür kayıpların önüne geçebilmek için araştırmacılar, deprem şiddeti ve depremin meydana geldiği yeri önceden tahmin etmek için çalışmalar yürütmektedirler. Depremin meydana geleceği zamanı ve şiddetini tahmin edebilmek için, önceden meydana gelen depremlerin oluştuğu tarih, zaman, derinlik, enlem, boylam ve şiddet gibi verilerin bir araya getirilerek oluşturulan veri setinin çok iyi analiz edilerek faydalı deprem tahmin çalışmaları yürütülmektedir. Bu kapsamda, 1965-2022 yılları arasında ülkemizde meydana gelen büyük ve küçük şiddetteki depremlerin sadece deprem şiddeti verileri esas alınarak, meydana gelmesi muhtemel depremlerin şiddetlerinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Belirlenen bu amaçlar doğrultusunda, depremlerin şiddetini tahmin edebilmek için, Amerika Birleşik Devletleri Jeolojik Araştırma Kurulundan elde edilen deprem katalog verileri kullanılarak, LSTM (Uzun-Kısa Vadeli Bellek) ile Deprem Şiddeti Tahmin Modeli ve YSA ile Deprem Şiddeti Tahmin Modeli olmak üzere iki farklı tahmin modeli geliştirilmiştir. Önerilen bu iki modelin tahmin sonuçları hem gerçek deprem verileriyle hem de Otomatik Regresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modelinin tahmin sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Önerilen iki modelden LSTM ile DŞTM (Deprem Şiddeti Tahmin Modeli); (0,561 R-kare değeri ile), YSA ile DŞTM’ne (0,3 R-kare) göre daha yüksek bir başarı göstermiştir.