Deprem verilerinden kaos teorisi ve derin öğrenme kullanılarak riskli bölge analizi
Risk zone analysis using chaos theory and deep learning from earthquake data
Yazar: ZEYNEP ÇALIM
Danışman: PROF. DR. TÜLAY YILDIRIM
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Deprem, dünyanın sıcak deprem hattı olarak nitelendirilen bölgelerinde, önemli can ve mal kayıplarına neden olan bir doğal afettir. Depremlerin aniden meydana gelmesi ve yeraltının derinliklerindeki levha hareketlerinin tetiklemesi sebebiyle yaşanması, zamana dair öngörüde bulunmayı zorlaştırmaktadır. Deprem uzmanları, riskli bir bölgedeki yer hareketlerinden, büyük depremlere dair öngörüde bulunurlar ancak yapılan öngörüler genellikle geniş bir zaman aralığındadır. Son yıllarda gelişen derin öğrenme teknikleri deprem gibi kaotik problemlerin çözümünde de kullanılmakta; geçmişten bugüne depremin zaman, büyüklük, derinlik ve konumuna dair birçok analiz ve tahmin çalışması yapılmış olsa da henüz büyük depremlerin tahmininde başarılı sonuçlar elde edilemediğinden, bu alandaki çalışmalar devam etmektedir.

Bu tez çalışmasında, riskli bir bölgede meydana gelebilecek büyük bir depremin zaman açısından risk tahmini; özellikle de büyük bir depremden sonra yaşanabilecek ikinci büyük bir depremin meydana geleceği zamana dair daha dar bir zaman aralığında öngörüde bulunmak hedeflenmiştir. Çalışma kapsamında son 30 yılda büyük depremlerin yaşandığı Doğu ve Kuzey Anadolu Fay Hattı üzerindeki bazı bölgeler seçilmiştir. Deprem verilerinin kaos analizi ve çeşitli tekniklerle zaman serisi analizi yapılmıştır. Analiz sonucunda deprem risk tahmininde kullanılacak özellikler seçilmiş; belirtilen bölgelerde meydana gelen depremlerin verilerinden farklı nitelik ve risk sınıfları ile çeşitli veri setleri hazırlanmıştır. Oluşturulan veri setlerinden LSTM ile deprem risk tahmini yapılmıştır. 

Çalışma sonucunda bölgelerden biri olan Marmara-Düzce bölgesinde Gölcük depreminden sonra bir yıl içerisinde büyük bir depremin olacağı yani Düzce depreminin yaşanacağı, %93 doğruluk ile tahmin edilmiştir.

Abstract:
Earthquakes, occurring along the world's defined seismic fault lines, constitute a natural disaster causing significant loss of life and property. The unpredictability of earthquakes occurring suddenly and triggering plate movements deep within the Earth makes forecasting in terms of time challenging. Earthquake experts can make predictions about major earthquakes based on movements in high-risk areas; however, these predictions often span a wide time range. In recent years, advanced deep learning techniques have been employed to approach chaotic problems such as earthquakes. Despite numerous analyses and prediction studies on the timing, magnitude, depth, and location of earthquakes, achieving successful forecasts for major earthquakes remains challenging, encouraging continued research in this field. 

This thesis aims to narrow down the time frame for predicting the risk of a major earthquake in a high-risk region, particularly focusing on the time interval after a significant earthquake when the occurrence of a second major earthquake is likely. The study selects specific regions along the East and North Anatolian Fault Line, where major earthquakes have occurred in the last 30 years. Chaos analysis of earthquake data and time series analysis using various techniques are conducted within the scope of the study. As a result of the analysis conducted, features are selected for earthquake risk prediction. Different datasets with varied characteristics and risk classifications are prepared from the earthquake data in the selected regions. Using Long Short-Term Memory (LSTM), earthquake risk prediction is performed on the created datasets. 

The study's results indicate a prediction with 93% accuracy that a major earthquake will occur in the Marmara-Düzce region within one year after the Gölcük earthquake, specifically forecasting the Düzce earthquake.