Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Türkiye Depremlerinde P ve S Fazlarının Belirlenmesindeki Etkinliği

Authors : Utku Ünal, Tolga Bekler, Feyza Nur Bekler

Pages : 90-100

Doi:10.46464/tdad.1597618

View : 35 | Download : 49

Publication Date : 2025-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Depremlerin dinamik parametrelerinin belirlenmesine yönelik analizlerde sismik cisim dalgalarının (P ve S fazları) varış zamanlarının doğru tespiti, sismolojik problemlerin çözümünde bir ön koşuldur ve varış zamanlarını temel alan çalışmalara, örneğin yer içi kabuk/manto yapısının anlaşılması gibi ve çeşitli araştırma alanlarına katkıda bulunur. Makine öğrenimi veya daha geniş ve bilinen uygulaması ile yapay zekâ teknolojilerindeki son gelişmeler, sismogramlar kullanılarak cisim dalgalarının varış zamanlarının otomatik olarak tespit edilmesini mümkün kılmaktadır. Türkiye, Avrasya, Afrika ve Arap levhalarının kesişim noktasında yer aldığı için karmaşık tektonik yapısı nedeniyle yüksek sismik aktiviteye sahiptir. Bu çalışmada, KRDAE (Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü) ağına ait 2013-2019 yılları arasındaki Türkiye’de meydana gelen deprem kayıtlarında P ve S fazlarının geliş zamanlarını otomatik olarak tespit eden derin öğrenme algoritmasının başarımı değerlendirilmiştir. Sonuçlar, makine öğrenmesinin geleneksel istatistiksel yöntemlere kıyasla daha doğru tahminler yapabildiğini ve insan kaynaklı hataların azaltılmasında etkili olduğunu göstermektedir. Çalışmada elde edilen bulgular, büyük veri tabanlarıyla eğitilmiş derin öğrenme tabanlı sismik faz tespit algoritmalarının, yerel ihtiyaçlara uygun hale getirilmesiyle sismolojik analizlerde doğruluk ve hız artışı sağlayabileceğini ortaya koymaktadır. Gelecekteki çalışmalarda, yerel veriyle de eğitilmiş modellerin karşılaştırmalı olarak incelenmesi ve faz tespitinde uzman müdahalesine ihtiyaç duymayan algoritmaların geliştirilmesi önerilmektedir.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Faz okuması, Türkiye depremleri