Forecasting of spatial distribution of earthquake by using Bayesian analysis for İstanbul
İstanbul için depremin mekansal dağılımının Bayes analizi ile tahmini
- Tez No: 746643
- Danışmanlar: PROF. DR. FİLİZ KARAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Deprem Mühendisliği, İstatistik, Earthquake Engineering, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 53
Özet
Deprem, ani oluşundan dolayı tahmin edilmesi zor bir afet türüdür. Bu yüzden çoğu zaman can ve mal kayıplarına yol açmaktadır. Türkiye, şiddetli bir deprem bölgesidir ve üç büyük fay hattını içermektedir. İstanbul da Türkiye'deki deprem fay hatlarından Kuzeydoğu Anadolu Fay Hattı üzerinde olup yüksek deprem riski taşımaktadır. Tahmin edilmesi zor olsa da depremin, meydana geliş yerine, zamanına, sıklığına ve büyüklüğüne göre bir periyot oluşturduğu düşünülmektedir. İstatistiksel tahminde kullanılan Bayes yaklaşımında belirsiz olan ilişki, olasılık hesaplanarak açıklığa kavuşturulmaya çalışılır. Çalışmada kullanılan veri seti Kandilli Rasathanesi'nden alınmış olup, İstanbul için merkez kabul edilen enlemi 41.013611 ve boylamı 28.955 olan koordinatların 150 kilometre yarıçapında yer alan ve büyüklüğü (xM) 4'e eşit veya 4'ten yüksek olan tüm depremleri içermektedir. Bu veriler kullanılarak bayes yaklaşımı ile hesaplanan bir tahmin modelinin oluşturulması amaçlanmış ve bunun için yedi farklı model kurulmuştur. Tüm modeller arasında model seçim kriterlerinden RMSE ve MAE istatistiklerine göre, Gauss sürecine sahip, mekansal etkiyi enlem ve boylam koordinatlarına göre inceleyen, zamansal etkiyi gün-ay-yıl bazında ele alan bayes modelinin etkili olduğu ortaya çıkmış, deprem büyüklüğünün mekansal ve zamansal örüntüden etkilendiği görülmüştür. Böylece İstanbul veya çevresinde meydana gelebilecek bir depremin büyüklüğü diğer tüm etkiler sabitken 4.1 (xM) olarak tahmin edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Earthquake is a type of disaster that is difficult to predict due to its sudden occurrence. Therefore, it often causes loss of life and property. Turkey is a severe earthquake zone and includes three major fault lines. Istanbul is on the Northeast Anatolian Fault Line, one of the earthquake fault lines in Turkey, and carries a high earthquake risk. Although it is difficult to predict, it is thought that the earthquake forms a period according to its place of occurrence, time, frequency and magnitude. The relationship, which is uncertain in the Bayesian approach used for statistical estimation, is tried to be clarified by calculating the probability. The data which is used in this study is taken from the Kandilli Observatory and it includes all earthquakes that the coordinates 41.013611 and 28.955 (respectively latitude and longitude) which is the accepted center of Istanbul and takes place within a radius of 150 kilometers and with a magnitude (xM) greater than or equal to 4. By using this data, it was aimed to occur a forecasting model by calculating Bayesian approach and for this, seven different models is fitted. Among all models, according to RMSE and MAE statistics from the model selection criteria, the Bayesian model, which has Gaussian process and examines the spatial effect according to latitude and longitude coordinates and deals with the temporal effect on the basis of day-month-year, has been found to be effective, and it has been observed that the earthquake magnitude is affected by spatial and temporal patterns. Thus, while all other effects are being constant, the magnitude of an earthquake that occurring in Istanbul or around Istanbul is predicted as 4.1 (xM).
Benzer Tezler
- Depremsellik ve deprem tehlikesinin incelenmesi için interaktif bir algoritma geliştirilmesi
An Interactive algoritm for seismic investigations and hazard analysis
MELİHA YAZICI
- Rüzgar enerji santralları üretim ve işletme değişkenlerinin çoklu-yarıvariogram yöntemi ile alansal tahmini
Spatial forecast of production and operation parameters from wind power plants using multi-semivariogram method
MURAT DURAK
Doktora
Türkçe
2018
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET DURAN ŞAHİN
- Uydu görüntü verileri kullanılarak orman yangın şiddeti ve yangın sonrası durumun zamansal olarak incelenmesi : Akdeniz bölgesi örneği
Using satellite image data for detecting forest burn severity and evaulating post-fire temporal status: Mediterrenean region sample
HASAN TONBUL
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞİNASİ KAYA
- Short-term wind power generation forecasting by coupling numerical weather prediction models and machine learning algorithms
Sayısal hava tahmin modeli ve makine öğrenmesi algoritmaları ile kısa dönemli rüzgar enerjisi üretim tahmin modeli oluşturmak
CEM ÖZEN
Doktora
İngilizce
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ DENİZ
- GPS meteorolojisi : İstanbul için bir uygulama
GPS meteorology : An application for Istanbul
ÖMER GÖKDAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGİN TARI