Geri Dön

The possibility of earthquake forecasting with ionospheric total electron content and radon-222 concentrations using Monte Carlo simulations

Monte Carlo simülasyonları kullanılarak iyonosferik toplam elektron içeriği ve radon-222 konsantrasyonları ile deprem tahmin ihtimaliyeti

  1. Tez No: 731035
  2. Yazar: PISHTIWAN AKRAM HAMA RASHID
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATİH KÜLAHCI
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Nükleer Fizik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 136

Özet

Bu çalışma, ileriye dönük olarak deprem öngörülerinde bulunmak için, iki farklı boyutta ele alındı ve tartışıldı. İlk olarak, Radon-222 asal gazının bir deprem kestirim öncüsü olarak rolü tartışıldı ve toprak Rn konsantrasyonunu etkileyen faktörler fizik, yapay zekâ, jeoloji ve jeofiziksel çerçevede çok disiplinli olarak incelendi. Toprak Rn-222 gazının sismo-iyonosferik değişimlerinin belirlenmesi, karışık fizik ve matematik hesaplamalar ve öngörüler gerektirir. İkincil olarak, depremlerin iyonosferik öncüllerinden biri olan Toplam Elektron İçeriği (TEC) ele alındı. Buradaki amacımız, deprem temelli yeryüzü ve atmosfer arasındaki gaz ve iyon değişimleri için sağlam bir fiziksel kanıt elde etmekti. Bu nedenle, yukarıda bahsi geçen değişkenlerin yeraltından dünya atmosferine (iyonosfere) olan yolculuğunun fiziksel değişimlerini görmek için çeşitli toprak derinliklerinde radon, atmosfer basıncı, atmosfer sıcaklığı, toprak sıcaklığı ve bunların etkileşimleri incelendi. Bütün değişkenler için, üç Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama (ARIMA) modeli önerildi. Ardından verilerin temel istatistiksel özellikleri belirlendi ve Monte-Carlo Simülasyonları (MCS'ler) kullanılarak değişkenlerin gelecekteki değerleri öngörüldü. Bütün bunlara ilâveten, belirli meteorolojik parametreler kullanılarak Radon-222 için Çoklu Doğrusal Regresyon ve Çoklu Yapay Sinir Ağı modelleri elde edildi. Bütün bu modeller elde edilirken, hesaplamaların güvenirliliğini artırmak için elden geldiği kadar çok değişken kullanıldı ve sonuçlar ilgili alan çerçevesinde geniş bir şekilde tartışıldı.

Özet (Çeviri)

This study was handled and discussed in two different dimensions in order to make future earthquake forecasting. First, the role of Radon-222 inert gas as an earthquake prediction precursor is discussed, and the factors affecting soil Rn concentration are examined in a multidisciplinary context in physics, artificial intelligence, geology, and geophysical frameworks. Determining the seismo-ionospheric changes of soil Rn-222 gas requires complex physical and mathematical calculations and forecasting. Secondly, the Total Electron Content (TEC), one of the ionospheric precursors of earthquakes, was discussed. Our aim here was to obtain solid physical evidence for earthquake-based gas and ion exchanges between the earth and the atmosphere; therefore, radon, atmospheric pressure, atmospheric temperature, soil temperature and their interactions were examined at various soil depths to see the physical changes in the journey of the above-mentioned variables from the underground to the Earth's atmosphere (Ionosphere). For all variables, three Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models were proposed. Then, the main statistical characteristics of the data were determined and future values of the variables were predicted using Monte-Carlo Simulations (MCSs). In addition to all these, Multiple Linear Regression and Multiple Artificial Neural Network models were obtained for Radon-222 using certain meteorological parameters. While obtaining all these models, as many variables as possible were used to increase the reliability of the calculations and the results were widely discussed within the framework of the relevant field.

Benzer Tezler

  1. Algoritma ile yapay zeka yöntemini kullanarak deprem tahmini

    Earthquake prediction using artificial intelligence method with algorithm

    TURGUT PURA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ PERİ GÜNEŞ

  2. Depremde hasar gören betorne yapıların güçlendirilmesi ve mimariye olan etkisi

    Strengthening of reinforced concrete structures ,that get harm from eartquakes, and it's effect on architecture

    ÖZLEM GÜLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    MimarlıkHaliç Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ONUR ALTAN

  3. 1939 deprem kırığının Ezinepazarı segmenti üzerinde (Köklüce-Fındıcak arası) paleosismik incelenmesi

    Paleoseismic investigation of 1939 earthquake fracture on the Ezinepazari segment

    BARIŞ ALTUNER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Jeoloji MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. T.FİKRET SEZEN

  4. İstanbul şehir ısı adası etkisinin farklı arazi kullanım verileri ile WRF modeli kullanılarak analizi

    Urban heat island analysis for İstanbul using WRF model with different land use data

    DENİZ HAZEL DİREN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜSEYİN TOROS

  5. Taşkın debilerinin tahmini için olasılık modeli yaklaşımı

    A probabilistic model for flood frequency analysis

    ESRA SÖKMEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. BİHRAT ÖNÖZ