Mekansal istatistikte bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımı ile depremi oluşturan yer kabuğu hareket hızlarının kestirimi
Prediction of crustal motion velocities which is constitute earthquake by the fuzzy adaptive network in spatial statistics
Yazar: NURAY GÜNERİ TOSUNOĞLU
Danışman: PROF.DR. AYŞEN APAYDIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2007
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Depremi oluşturan yerkabuğu hareket hızlarının bilinmesi, bir bölge üzerinde yer alanbir fayda depreme yol açabilecek enerji birikiminin ne kadar sürede oluşabileceğihakkında fikir vermektedir. Bu nedenle yerkabuğu hareketlerinin izlenmesi vehızlardaki değişimin gözlenebilmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, gözlemistasyonları tarafından belirlenmiş yerkabuğu hareket hızlarına ilişkin ölçüm değerleritemel alınarak, gözlenmemiş diğer koordinatlarda hız değerinin kestirilmesiamaçlanmıştır. Gözlem istasyonlarından elde edilen veriler bölgesel bir alan üzerindeyer aldığından bu verilerin analizinde mekansal istatistikten yararlanılır. Mekansalkestirimde kullanılan yöntemler içerisinde en iyi kestirim olarak bilineni krigingyöntemidir. Verilerin yapısında belirsizlik olması durumunda mekansal problemlerinçözümünde farklı yaklaşımlara ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada mekansal problemlerinçözümünde bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımının kullanılması önerilmiştir. Çalışmaalanının bulanıklaştırılması ile kurulacak ağ modelinde, bağımsız değişkenlere ilişkinsınıf sayılarının bulunmasında çıkarımlı kümeleme algoritması kullanılmıştır. Üyelikfonksiyonunun belirlenmesinde mekansal verilerin aralarındaki uzaklığa bağlı ilişkiyimodelleyen variogram fonksiyonundan yararlanılması önerilmiştir. Uygulama içinyerkabuğu hareket hızlarına ilişkin literatürde yer alan gerçek verilerdenyararlanılmıştır. Çalışma alanı Marmara ve çevresi ile sınırlandırılmıştır. Bu çalışmaalanında yer alan 73 adet gözlem noktasına ilişkin koordinatlar ve bu koordinatlarailişkin hareket hızları veri kümesini oluşturmuştur. Çalışmanın amacı doğrultusundabulanık uyarlamalı ağ yaklaşımı ile kestirim yapılmıştır. Yaklaşımın performansınıdeğerlendirebilmek için, kriging yöntemi ile kestirim yapılarak, iki yöntemden eldeedilen sonuçlar hata kareler ortalaması ölçütüne göre karşılaştırılmıştır. Bulanıkuyarlamalı ağ yaklaşımının, kriging yöntemi kadar etkin sonuçlar verdiği gözlenmiştir.Yeterli sayıda veri ile çalışıldığında, bulanık uyarlamalı ağ yaklaşımının kullanılması ilemekansal problemlerin rahatlıkla çözülebileceği görülmüştür. Bulanık uyarlamalı ağyaklaşımı ile yerkabuğu hareket hızlarının kestirimine ilişkin elde edilen modellerindeprem çalışmalarında kullanılabilirliği irdelenmiştir.Anahtar Kelimeler: Mekansal istatistik, bulanık uyarlamalı ağ, deprem, yerkabuğuhareket hızları

Abstract:
Knowing the crustal motion velocities resulting in earthquake gives an idea about whenan energy accumulation causing earthquake on a fault in a specific region will probablyhappen. Thus, it is very crucial to follow crustal motions and to observe variations invelocities. In this study, it was aimed to predict velocity values at unobservedcoordinates based on the measurement values that had been determined by theobservatories regarding the crustal motion velocities. Since data gathered from theobservatories arice on a regional area, spatial statistics is utilized in data analysis.Among the several methods used in spatial prediction, kriging method is known as thebest for spatial predictions. In case that there is vagueness in data structure, variousapproaches are needed in solving spatial problems. In this study, use of the fuzzyadaptive network approach in solving spatial problems is suggested. In order to findclass numbers regarding independent variables in the network model formed by thefuzzification of the studied area, subtractive clustering algorithm was used. Indetermining the membership function, utilization of the variogram function modelingthe relationship that depends on distance among spatial data was proposed. Real dataappeared in literature as regards the crustal motion velocities is used in the applicationpart of the study. Study area was limited to Marmara and the vicinity of Marmara.Coordinates regarding 73 observation points in this study area and motion velocitiesregarding these coordinates formed the data set of the study. In line with the studypurpose, predictions were performed by means of the fuzzy adaptive network approach.In order to evaluate the performance of the approach, the kriging method is also used inthe prediction and the results obtained from both methods are compared based on themean error squares criteria. It is observed that the fuzzy adaptive network approachyields as effective results as those revealed by the kriging method. Moreover, it is seenthat if the fuzzy adaptive network approach is studied with an adequate number of data,spatial problems can be solved easily. Consequently, it is shown that models obtainedregarding prediction of the crustal motion velocities by means of the fuzzy adaptivenetwork approach will contribute to earthquake studies.Key Words: Spatial statistics, fuzzy adaptive network, earthquake, crustal motionvelocities