Makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak Türkiye’nin kuzeybatısı için deprem tahmini


Doğan A.

Yerbilimleri, cilt.44, sa.2, ss.166-178, 2023 (Scopus) identifier identifier

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 44 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2023
  • Doi Numarası: 10.17824/yerbilimleri.1325321
  • Dergi Adı: Yerbilimleri
  • Derginin Tarandığı İndeksler: Scopus, Aquatic Science & Fisheries Abstracts (ASFA), Geobase, TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.166-178
  • Hacettepe Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Depremleri önceden tahmin edebilmek insan yaşamı ve konforu için önemli bir konu olmuştur. Ancak karmaşık bir mekanizmaya sahip olan depremler günümüz bilgi ve teknolojisi ile henüz tahmin edilememektedir. Geçmişte depremleri tahmin edebilmek için farklı yöntemler kullanılırken son zamanlarda yapay zeka yöntemlerindeki gelişmelerle birlikte, deprem tahminleri yapabilmek için bu yöntemler de kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde gelecekte olma ihtimali bulunan, 6 ve üzeri büyüklükteki depremlerin odak koordinatları ve odak derinlikleri tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada karşılaştırmalı olarak altı farklı makine öğrenimi yöntemi (Destek Vektör Makineleri, Gradient Boost, Elastic Net, Bayesian Ridge ve XGBoost) kullanılmış ve tahmin sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçlar RMSE, MAE ve Düzeltilmiş R2 performans metrikleriyle değerlendirilmiştir. Tahmin sonuçları gelecekte Türkiye’nin kuzeybatı bölgesinde Bursa ili sınırları içerisinde İznik Gölü’nün kuzeyinden başlayarak batıya doğru Ekinli, İmralı adasının kuzeybatısı, Avşa adasının kuzeyi ve Marmara adasının kuzeybatısında 6 ve üzerinde depremler olabileceğini göstermektedir.
Being able to predict earthquakes has been an important issue for human life and comfort. However, earthquakes with complex mechanisms are quite difficult to predict. While different methods were used to predict earthquakes in the past, these methods have recently been used to make earthquake predictions with the developments in artificial intelligence methods. In this study, the focal coordinates and focal depths of earthquakes with a magnitude of 6 and above, likely to occur in the northwestern region of Turkey, were tried to be estimated. This study used six different machine learning methods (Support Vector Machines, Gradient Boost, Elastic Net, Bayesian Ridge and XGBoost) and compared the prediction results. Results were evaluated with RMSE, MAE, and Adjusted R2 performance metrics. The estimation results show that earthquakes of 6 or more may occur in the future in the northwestern region of Turkey, within the borders of Bursa province, starting from the north of Lake Iznik and going westwards in Ekinli, northwest of İmralı island, north of Avşa island and northwest of Marmara island.