Gaziantep-Kahramanmaraş Bölgesinde Meydana Gelen Deprem ve Taş Ocağı Patlatmalarının Zaman ve Frekans Ortamı Yöntemleri ile Sınıflandırılması
Classification of Quarry Blasts and Tectonic Events with Time and Frequency Domain Methods in Gaziantep-Kahramanmaras Region, Turkey
Yazar: Yavuz, Evrim; Sertçelik, Fadime; Livaoğlu, Hamdullah; Irmak, T. Serkan
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 8 No. 2, 2018
Anahtar kelimeler: Discrimination,earthquake,statistical approaches,Continuous Wavelet Transform,quarry blast ; Ayrımlaştırma,deprem,istatistiksel yaklaşımlar,Sürekli Dalgacık Dönüşümü,taş ocağı patlatması

Gaziantep-Kahramanmaraşbölgesi, Türkiye'nin güneydoğusunda tektonik yönden aktif bir alanda yeralmaktadır. Bölgede, maden ve taş ocakları yaygın bir şekilde bulunmaktadır.Bunlara ait işletmelerde malzeme temini için patlayıcılar kullanılmaktadır.Dolayısıyla bölgede sadece tektonik olaylar değil yapay kaynaklı patlatmalar dasismik istasyonlar tarafından kayıt edilmektedir. Yapay ve doğal kaynaklısarsıntı kayıtlarının sismik kataloglarda meydana getirdiği karmaşıklık,sismoloji çalışmaları için büyük sorun teşkil etmektedir. Bu çalışmanın amacı,çalışma alanında doğal ve yapay kaynaklı olayların ayırt edilerekkataloglardaki tanımlamanın net olarak ortaya konulmasıdır. Bu çalışmada,Boğaziçi Üniversitesi Kandilli Rasathanesi Deprem Araştırma Enstitüsü BölgeselDeprem-Tsunami İzleme Merkezi (KRDAE-BDTİM) tarafından işletilen GAZ sismikistasyonunun kayıtları kullanılmıştır. Büyüklüğü en fazla 3.0 olan ve 2013-2016yılları arasında meydana gelen 95 adet sismik olay kayıtlarının sadece yataybileşenleri kullanılmıştır. Genlik oranı, karmaşıklık ve Sürekli DalgacıkDönüşümü yöntemleri ile analizler yapılmıştır. Sınıflandırmada istatistikselyaklaşım olarak lineer ve karesel ayrımlaştırma fonksiyonları (LAF-KAF)kullanılmıştır. Genlik oranı yöntemine göre, LAF sonucunda 69 adet ve KAFsonucunda 70 adet deprem ayrımlaştırılmıştır. Karmaşıklık yöntemine göre ise tümolaylar arasında 24 patlatma kaydı yine aynı fonksiyonlar ile kategorizeedilmiştir. Sürekli Dalgacık Dönüşümü analizine göre ise tüm olaylar kategorizeedilmiştir. Sonuçlar, ilk gözlem ile kıyaslandığında KAF'ın LAF'a ve genlikoranı yönteminin karmaşıklık yöntemine göre daha iyi bir sınıflandırma sunduğuşeklinde yorumlanmıştır. Ayrıca, Sürekli Dalgacık Dönüşümü analizi ile deolaylar %100 başarı ile sınıflandırılmıştır.

Gaziantep-Kahramanmarasregion is located on the tectonically active area and the southeastern part ofTurkey . In this region, mining and quarry companies are widely scattered andthe explosives are being used for material supply. Therefore not only thetectonic events but also the artificial explosions have been recorded by theseismic stations in the region. The complexity of the catalogues through the recordingsof artificial and natural seismic events is a major problem for theseismological studies. The aim of this study is to distinguish between naturaland artificial sources in the study area and to provide a clear definition incatalogs. The recorded signals were provided from the earthquake station GAZ,operating by Bogazici University Kandilli Observatory and Earthquake ResearchInstitute Regional Earthquake-Tsunami Monitoring Center (KOERI-RETMC). Only thevertical components of the seismograms of 95 seismic events with up to 3.0local magnitude in between 2013-2016 were used. The analyses were done with amplituderatio, complexity and Continuous Wavelet Transform methods. The statisticalapproaches that the linear and quadratic discriminant functions (LDF-QDF) wereused for classification of the events. About an amplitude ratio method, 69 and70 earthquakes were determined with LDF and QDF, respectively. On thecomplexity method, 24 quarry blasts were discriminated with the same functions.According to the Continuous Wavelet Transform analysis, all events werecategorized. As the results, QDF could classify the events better than LDF andthese functions are more successful in the amplitude ratio method rather thancomplexity through the comparison with first visual inspection. In addition,all events were discriminated through the Continuous Wavelet Transform analysiswith a success rate as 100%.