Türkiye'deki son 100 yıldaki depremlerin makine öğrenmesiyle analizi
Analysis of earthquakes in Turkey over the last 100 years using machine learning
Yazar: HASAN DİKENGÜL
Danışman: PROF. DR. ALAATTİN PARLAKKILIÇ
Ufuk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Türkiye, fay hattı coğrafi konumu nedeniyle çok büyük yıkıma ve can kaybına neden olan yıkıcı depremler yaşamaktadır. Bu araştırmada depremlerin şiddeti ve derinliğinin, ölüm ve hasar kaybına olan etkilerini detaylı olarak makine öğrenimi yöntemleri ile analizi yapılmıştır. Analizlerde, deprem derinliği ve şiddetinin, özellikle de daha şiddetli depremlerin, bir deprem sırasında ölüm sayısı ve hasar gören bina sayısı üzerinde belirgin etkiler yarattığını göstermiştir. Ayrıca, deprem etkinliğinin belirli bölgelerde yoğunlaştığı ve bu yerlerin genellikle büyük kentsel alanlar olduğu gözlemlenmiştir. Bu bölgelerde yerleşim yerlerinin zemin tiplerinin, deprem hasarını önemli ölçüde etkileyebildiği görülmüştür. Depremin şiddetini lineer değil logaritmik olarak arttığı bilgisi ile tahmin sonuçlarımızın daha az hatalı sonuçlar verdiğini görülmüştür. Bu araştırmada, deprem büyüklüğü ve derinliği değeleri ile veri setlerindeki değerler arasındaki ilişki ortaya konmuştur. Deprem büyüklüğü değişkenlerin logaritmik dönüşümü Log_Hasarli_Bina = log(1 + Hasarli_Bina), özellikle büyük ölçekteki değişkenlikleri azaltarak, makine öğrenme modellerinin performansını arttırdığı görüldü. Ayrıca grafiksel analizler, veri setlerindeki desenleri ve eğilimleri hızlı ve etkili bir şekilde belirlenmesine yardımcı olduğu görülmüştür. Grafiklerle derinliğin ve büyüklüğün hasar ve ölüm sayıları üzerinde belirgin bir etkisi olduğunu gözlemledik. Ayrıca, depremlerin meydana geldiği bölgelerin, hasar ve ölüm sayılarına olan etkisinin önemini belirlemek için bölgesel gruplama yapıldı. Bu, yerleşim yerlerinin ve depremlerin yoğun yaşandığı bölgelerin sismik aktivite ile ne kadar uyumlu olduğu görüldü. Sınıflandırma ve gruplandırma ise, belirli özelliklere sahip depremleri ayırt etmeyi sağladı. Böylece belirli bir deprem tipinin, hasar ve ölüm oranlarını nasıl etkilediğini daha net bir şekilde gözlemlenebildi. Sonuç olarak, grafik analizlerinin ve sınıflandırmanın kullanımı, depremlerin özelliklerini ve etkilerini ortaya koydu. Bu çalışmada 14 adet sıfılandırma ve grafik algoritması kullanıldı. Türkiye'de en çok deprem faaliyetlerinin Akdeniz bölgesinde oluştuğu, kara sınırları içerisinde ise Ege bölgesi ve yine Akdeniz bölgesine yakın yerlerde meydana geldiği görülmüştür. Ayrıca en çok ölüme sebep olan depremlerin gece yarısı 12-4 arasında meydana geldiği bulunmuştur. Ayrıca en çok ölüme sebep olan depremlerin gece yarısı 12-4 arasında meydana geldiği bulunmuştur. Yıkımla ölüm arasında da doğrusal olarak bir ilişki olduğu gözlemlendi. En çok deprem aktiviteleri genellikle 0-25 km
iii
derinliğinde gerçekleşmektedir. Çalışmada 12 tane makine öğrenme algoritması kullanıldı ve en tutarlı sonuçları Gradyan ve Rastgele Orman Regresyonları kullanılan veri setinde en az hata alan algoritmalar olarak görülmüştür.

Abstract:
Turkey, due to its geographic location on the fault line, experiences destructive earthquakes that lead to significant devastation and loss of life. In this study, the impacts of earthquake intensity and depth on loss of life and property damage were analyzed in detail using machine learning methods. Analyses showed that earthquake depth and intensity, particularly more severe earthquakes, have significant effects on the number of deaths and the number of buildings damaged during an earthquake. Furthermore, it was observed that earthquake activity is concentrated in certain regions, which are typically large urban areas. It was found that the ground types of settlements in these regions can significantly affect earthquake damage. Our prediction results were found to be less erroneous with the knowledge that the intensity of the earthquake increases not linearly but logarithmically. In this study, the relationship between earthquake magnitude and depth values and the values in the data sets was revealed. Logarithmic transformation of earthquake magnitude variables, Log_Damaged_Building = log(1 + Damaged_Building), was seen to enhance the performance of machine learning models by reducing variability, especially on a large scale. Additionally, graphical analyses have been found to help quickly and effectively determine patterns and trends in the data sets. We observed through graphics that depth and magnitude have a significant effect on damage and death toll. Moreover, regional grouping was performed to determine the impact of the regions where earthquakes occur on the number of damages and deaths. It was seen how compatible the settlements and regions where earthquakes are intense are with seismic activity. Classification and clustering, on the other hand, allowed for distinguishing earthquakes with specific features. Thus, how a particular type of earthquake affected damage and death rates could be observed more clearly. In conclusion, the use of graphic analyses and classification revealed the characteristics and effects of earthquakes. In this study, 14 classification and graphic algorithms were used. It was observed that the most earthquake activity in Turkey occurred in the Mediterranean region and within the land borders, it occurred in the Aegean region and places close to the Mediterranean region. It was also found that the earthquakes that caused the most deaths occurred between midnight and 4 am. A linear relationship was observed between destruction and death. Most earthquake activities usually occur at a depth of 0-25 km. In the study, 12 machine
v
learning algorithms were used and the Gradient and Random Forest Regressions, which caused the least errors in the data set, were seen as the most consistent algorithms.