Farklı deprem algılama yöntemlerinin GANOS sismik izleme verisi üzerinde etkinliğinin araştırılması
Investigation of effectiveness of different earthquake detection methods on the seişmic monitoring data of the GANOSs fault
Yazar: BAŞAK IŞIK
Danışman: PROF. DR. EŞREF YALÇINKAYA
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeofizik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeofizik Mühendisliği = Geophysics Engineering
Dizin: Deprem analizi = Earthquake analysis ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bu yüksek lisans tez çalışmasında Türkiye-Almanya ikili iş birliği ile oluşturulan bir proje kapsamında Ganos Fayı'nın kara segmenti üzerinde toplam 40 adet istasyondan oluşan MONGAN deprem izleme ağından alınan bir aylık veri kullanılmıştır. Veriler geleneksel algılama dedektörlerden biri olan STA/LTA yöntemi ile, yakın zamanda geliştirilen ve bir tür veri madenciliği yöntemi olan FAST algoritması kullanarak işlenmiştir. STA/LTA enerji tabanlı bir yöntemdir ve dalga varışlarıyla ilişkili sinyal enerjisindeki artışa bağlı olarak sismik dalganın başlangıcını belirlemek amacıyla kullanılır. FAST algoritması ise benzer kaynaklara sahip depremlerin benzer dalga formları üretme eğiliminde olduğu gözlemine dayanan, algılama için temel olarak benzerliği kullanan bir dedektördür. 
Amacımız bu veriler üzerinde deprem ayıklama yöntemlerinden olan STA/LTA ve FAST algoritmalarını uygulayarak veriler için en iyi sonucu verecek olan parametreleri ortaya koyabilmektir. Bu tez çalışmasında STA/LTA yöntemi kullanarak otomatik ayıklama işlemine tabi tutulan bir aylık sürekli veri ile manuel ayıklama arasında, kullanılan parametre değerlerine bağlı olarak %51'e varan farklılıklar ortaya çıkmıştır. Bunların bir kısmı otomatik ayıklamanın yakalamadığı olayların eklenmesi şeklinde iken, diğer kısmı ise yanlış tetikleme nedeniyle olay silme şeklindedir. Yapılan ekleme ve silme işlemlerinin sonucunda çalışılan süre içinde tespit edilen net olay sayısı 262'dir. STA/LTA yönteminde en yüksek hatalar daha uzun pencere süreleri (STA=0.5 s, LTA=60 s) ile yapılan algılamada ortaya çıkmıştır (%51.65). Daha düşük hatalar ise (%32.04) kullanılan daha kısa pencere süreleri ile (STA=0.3 s, LTA=30 s) elde edilebilmiştir. STA/LTA yöntemi kullanılarak hatalı tespit edilen olaylardan önemli bir kısmı deprem olmayan (patlatma veya yüksek enerjiye sahip endüstriyel faaliyetler) kayıt formlarıdır. Bu sonuçtaki önemli etkenlerden biri kullanılan MONGAN sismik ağında istasyonlar arası mesafelerin oldukça küçük olmasıdır (25m-4km). Bu durumda lokal-endüstriyel sinyaller birden fazla istasyonda yaklaşık aynı zamanda kaydedilebilmekte ve ortaya çıkan yüksek ve keskin genlikler STA/LTA yöntemiyle deprem olarak algılanabilmektedir. Diğer hatalı keşif nedenleri arasında; uzun süreli depremlerde ikinci bir tetiklenme (P ve S tetiklenmeleri), farklı frekans aralıklarında çevresel gürültülerin sinyal enerjisini gölgelemesi, mevsimsel ve hava şartları nedeniyle ortaya çıkan enerji formları sayılabilir. STA/LTA dedektörü tarafından yeterli enerjiye sahip yakın depremlerin rahatlıkla tespit edilebildiği görülmüştür. STA/LTA tarafından kaçırılan depremlere bakıldığında önemli bir kısmının uzak depremler olduğu görülmüştür. Ancak bu depremler kullanılan farklı STA/LTA parametre değerleri ile yapılan otomatik ayıklamada keşfedilebilmişlerdir. Yapılan otomatik ayıklamada 262 depremden 75'nin yakın, 187'si uzak depremlerden oluşmaktadır. 262 depremin 124 tanesi ulusal kataloglarda yer alırken 138'i kataloglarda yer almamaktadır. Katalogda yer alan depremlerin büyüklükleri 1.1

Abstract:
In this master's thesis study, one-month long data extracted from the continues digital waveform recordings of the temporary MONGAN seismic network consisting of 40 land stations located in/around the GANOS Fault segment of the North Anatolian Fault Zone (NAFZ) was used within the scope of a project initiated by Turkey- Germany bilateral cooperation. We first processed the data by employing the STA/LTA method, which is known as one of the traditional detection algorithms. Later we tested rather new algorithm named Fingerprint and Similarity Thresholding (FAST), which was recently developed as a type of data mining method. STA/LTA is an energy-based method and is used to determine the onset of a seismic wave depending upon changes (increasing) in signal energy associated with wave arrivals. The FAST acts as a detector that simply benefits from the idea of similarity based on the observations of earthquakes with similar sources tending to generate similar waveforms and uses similarity as the basis for detection.
Our main aim in the present thesis work is to reveal the detection algorithm parameters that will give the optimum performance for the data following a comparison among manual, the STA/LTA and FAST–derived efforts. Our results show that differences up to 51% depending on the selected parameter values have emerged between manual detection and STA/LTA algorithm of one month of continuous data. Some of these differences identify the events that cannot be detected by automatic algorithms, while the other part originates from the false triggering. As a result of this, we detected 262 events in total. The highest error (51.65%) in the STA/LTA method was observed when a longer window length (STA=0.5 s, LTA=60 s) was used. Relatively small errors (32.04%) using STA/LTA was obtained with shorter window lengths (e.g. STA=0.3 s, LTA=30 s). An important portion of incorrect earthquake detections among entire detected for the STA/LTA method are waveform recordings of non-earthquake activities (blasting or industrial activities with high energy). Relatively small inter-station spacing (4km-25km) of the MONGAN seismic network has mainly enabled notable recordings of local-industrial activities at multiple stations thus leading to the detection of high and sharp amplitude observations via STA/LTA method. Other reasons for these incorrect detections involves; a second trigger (P and S triggers) in long-term earthquakes, the insignificant signal energy masked by environmental noises in different frequency ranges, and the energy forms likely observed due to seasonal and weather conditions. We have observed that the STA/LTA detector can easily detect closely located earthquakes with sufficient energy. Significant amount of earthquakes missed in the STA/LTA algorithm consists of distant earthquakes outside our network. However, these earthquakes could be discovered in automatic detection with different STA/LTA parameters. During the automatic detection, only 75 out of the 262 earthquakes consisted of local seismicity while the remaining part was related to the distant earthquakes. 124 out of the 262 earthquakes were already detected and relocated by the national monitoring centers thus available in the catalogues with the event magnitudes varing between 1.1<𝑀𝑙<4.3.
The FAST algorithm was run on a Linux operating system with 9 GB of RAM installed on a virtual computer. However, the FAST required at least 64 GB of RAM in the Linux operating system. Under this constraint, we partitioned one-month long data into 2-days long sections. According to the detection results achieved from the FAST, maximum 31 earthquakes with the most similar waveforms was obtained when r=4 and v=2 were chosen. In total, 114 earthquakes were detected by FAST within a month and only 49 out of these 114 earthquakes were available in the national catalog. We also noted that the FAST was able to detect 6 earthquakes masked by the noise that otherwise could not be detected by STA/LTA. Efficient use of the FAST requires proper tuning of fingerprint generation and similarity research parameters, as well as appropriate station distribution and appropriate frequency filters so that similar forms of noise do not increase false detections.